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我使用Trello已经有一段时间了，随着时间的推移，遇到了很多小问题，因此我决定在周末项目中自己动手制作一个简洁的看板，以满足我的需求。 在我的项目中，我需要扮演很多不同的角色，这就是“泳道”概念的由来。基本上，我有前端、后端、市场营销和支持等任务，将这些不同类型的任务放在同一列中变得非常混乱且难以理解。因此，这个看板设计了泳道，让每个类别的卡片能够聚集在一起。 它是开源的，支持离线使用，当然完全免费且没有广告。 功能列表： - 无限数量的看板 - 添加/删除/重命名列 - 为卡片添加标签并将其归类 - 如果将卡片拖入新的泳道，自动替换标签 - 离线编辑 - 快速创建任务（提示：如果在标题前用方括号添加标签，它会自动作为标签添加） 希望你喜欢！托管地址：kanbanned.com

需要有一种通用格式来共享与人工智能的对话，以便在一个对话流中捕捉来自多个来源的令牌。<p>回到2024年，当时大多数大型语言模型（LLM）API都是完成端点，唯一可见的实体是“系统”、“用户”和“助手”。<p>推理模型增加了思维令牌，这些令牌可能对用户是不可见的，但它们是LLM推理过程中的思维痕迹（推理时的计算）。<p>现在，随着代理调用工具，其他实体也参与并影响对话的流动。<p>我尝试为此编写了一个`SKILLS.md`，其双重目的在于促进跨代理协作和人类审计。 - 代理可以将其整个“意识流”交接给其他代理，以便接手并继续，这在多代理协作中效果极佳。 - 人类不仅可以审查代理系统的输入/输出，还可以深入了解影响输出的思维过程和其他工具依赖关系。

你可能已经注意到，许多新闻媒体网站都对文章设置了付费墙，尤其是《纽约时报》、《华尔街日报》或《信息报》。这些网站积极阻止像12 Feet这样的工具访问它们的数据。12 Feet的效果仍然有待观察。然而，如果我让ChatGPT详细解释或总结某个网站的文章，它几乎总是能够做到，而且没有错误。这难道不是一个漏洞吗？有没有一种人工智能可以从所有这些来源获取文章，经过处理后再发布供大家阅读？