我们为人工智能制作了一个傻终端！<p>输入 \ 来查看您可以使用的命令。
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一周热榜
知识图谱大会目前正在纽约举行，关于知识图谱在真相基础（RAG）和智能体发展方面协助人工智能的讨论也在增多。最近有没有人注意到他们的圈子里对语义技术的讨论有所增加呢？
嗨，我的名字是蒂莫西，我在过去几个月一直在开发Nelly。
Nelly是一个AI代理平台，您可以在上面构建、使用并很快分享AI代理/助手。您只需用自然语言编写指令即可创建代理，并可以将这些指令拆分成更小的部分作为子代理。然后，您可以通过Nelly的聊天界面使用这些代理来为您执行任务。
Nelly是一个桌面应用程序，目前支持Mac，未来也将支持Windows和Linux，您可以将其安装在您的计算机上。代理及其数据存储在您的计算机上，但用于决策等的LLM（大语言模型）则在云端运行（目前使用Claude 3.7 Sonnet通过OpenRouter）。通过付费订阅，您可以将Nelly直接连接到您自己的LLM提供商。
您很快就能在市场上分享和探索第三方工具和代理。目前内置的工具包括浏览器、计算器和数据库。
请阅读我如何使用Nelly来支付我的薪水，从计算净薪水、进行银行转账、向税务机关申报，到在我的会计软件中记录薪水的全过程：
X: [https://x.com/timothyej/status/1919769468173000991](https://x.com/timothyej/status/1919769468173000991)
LinkedIn: [https://www.linkedin.com/posts/timothyej_im-using-a-nelly-agent-to-pay-out-my-salaries-activity-7325547483328069633--6KP](https://www.linkedin.com/posts/timothyej_im-using-a-nelly-agent-to-pay-out-my-salaries-activity-7325547483328069633--6KP)
这只是一个开始，下一步是添加MCP支持，然后推出包含代理和工具的市场，并通过文件支持等功能来改进平台。
我期待看到您所构建的内容！
[https://nelly.is](https://nelly.is)
这仅适用于陆地区域。我还制作了一个类似于Wordle的游戏，您可以每天猜测一个国家的颜色：<a href="https://guess.landshade.com/" rel="nofollow">https://guess.landshade.com/</a>
我建立了一个睡眠优化框架，基于软件工程的原则，因为我差点因为睡眠不足而错过一个关键的安全漏洞。这个方法将系统思维应用于睡眠质量，包含五个组件，将生物过程视为技术过程。
这个框架帮助我在有小孩的情况下恢复了认知功能。我很好奇其他工程师是否也对生物问题应用过类似的系统化方法。
我在Hyvector工作了五年，终于决定展示我的工作成果。
Hyvector是一个可以在所有现代浏览器中运行的SVG编辑器。它稳定、速度很快，并且能够处理复杂的SVG图像。
一些重大新功能，如艺术笔触、矢量追踪和上色等正在开发中，但目前的重点是推出一个经过打磨的首个版本。
我非常希望听到您对Hyvector的反馈，包括您喜欢的功能、缺失的功能或您遇到的任何bug，欢迎通过我们的问题追踪系统与我们联系：<a href="https://github.com/hyvectorapp/hyvector-issues">https://github.com/hyvectorapp/hyvector-issues</a>
请注意，虽然Hyvector可以在手机上使用，但在桌面电脑或平板电脑上使用体验会更好。
懒惰的架构师（OpenAI 的 o3）。o3 在编写代码方面非常懒惰，但在规划方面表现出色。它乐于阅读数十个文件并进行深入分析，但在需要编辑多个文件的情况下常常会遇到困难。
过于热心的孩子（Claude Sonnet 3.7 Thinking）。Claude Sonnet 迫不及待地想要开始，真是太兴奋了！它并不是最小心的，在较长的工具调用串中，可能会开始编辑与您要求的内容完全无关的东西。
相对平衡？（Gemini 2.5 Pro）。Gemini 2.5 比 Sonnet 3.7 更聪明，速度显著更快，性格也更为内敛。通常是编写多个文件代码的最佳选择。
我发现 o4-mini 非常慢且相当平庸，而 GPT 4.1 在某些特定领域很有用。我的建议：
- 使用 o3 进行规划和/或仅在一个或最多两个文件中编写代码。如果涉及更多文件，它可能会公开反抗，拒绝继续编写。
- 始终确保 Sonnet 3.7 在相对较小的产品部分上遵循紧密的计划，并进行监督。如果您在代码库的多个区域有简单的更改要进行，例如，让 Sonnet 运行，但仍需监督，这是该模型个性完美的应用。
我通常的做法：
- 中等复杂度：编辑一个文件：使用 o3。编辑多个文件：用 o3 进行规划，使用 gemini-2.5 编写。
- 简单复杂度：编辑多个文件，非常简单：如有需要，使用 o3 进行规划，使用 claude-3.7 编写。编辑多个文件，简单，需公式化方法：将详细提示写入 GPT 4.1。
- 高复杂度：使用 o3 进行规划，分成多个部分，逐小块使用 gemini-2.5 编写，并对每个部分非常小心。如果我特别懒，有时会一次性处理所有部分，然后在最后修复所有错误，但这可能会导致后续的代码问题。
很想听听其他人如何使用不同的模型！
我最近看到一些团队声称使用第三方AI助手，如Claude或ChatGPT进行编码。他们难道不认为将自己的专有商业代码输入这些第三方公司的服务是个问题吗？
如果将项目中最关键的部分提供给AI，这是否会引入安全漏洞？AI将深入了解你项目的核心架构。因此，其他AI用户是否可能轻易获取这些底层细节，从而突破你的安全防御？
此外，其他用户是否也能轻易复制你的代码而不注明出处，使其看起来与开源软件没有区别？
我在测试一堆不同的 C/C++ 库来管理字符串时，发现了这个巧合：
sds（来自 antirez 的简单动态字符串，Redis 的创建者）：
https://github.com/antirez/sds/blob/master/README.md?plain=1#L33
gb（来自 gingerBill 的 gb 单文件库，Odin 语言的创建者）：
https://github.com/gingerBill/gb/blob/master/gb_string.h#L71
是抄袭还是巧合？