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一周热榜
嗨,HN,
我创建了一个小型网络实验,名为“One Bottle”。
规则很简单:
每个人只能上传一张图片或一个视频。
不允许编辑。
不允许重试。
没有点赞。
没有评论。
没有个人资料。
没有时间戳。
一旦上传,瓶子就被封存,无法更改。
如何运作:
上传仅开放至2026年1月1日(太平洋标准时间)。
每个账户只能上传一次。
内容会经过审核,以屏蔽非法、政治或露骨的材料。
观众随机打开瓶子,就像盲盒一样。
每个用户每天只能打开有限数量的瓶子。
瓶子不会重复。
2026年后,上传将永久关闭。
该网站将成为一个固定的档案,记录人们在2025年选择留下的内容。
为什么要创建这个?
大多数平台都优化用户参与度,而这个平台则去除了这一点。
“一次机会”的限制改变了人们的选择方式。
没有反馈循环、指标或可见性,内容显得……更加安静。
有些瓶子是个人的。
有些则很无聊。
有些毫无意义。
这正是重点所在。
这不是:
一个社交网络。
一个信息流。
一个增长受众的地方。
这里没有任何东西会随着规模的扩大而改善。
这是作为个人项目构建的,现在已经完全上线。
想知道这对HN的反响如何(或者没有反响)。
乐意回答任何技术或设计方面的问题。
—— @linghuchong
嗨,HN,
我是拉尔夫。我拥有软件开发学位,在过去的15年里,我一直从事网站开发和搜索引擎优化(SEO),最近6年经营着一家代理公司。
几年前,我意识到人工智能可以在自动化我们代理公司许多初级SEO任务和手动工作方面发挥作用。我详细列出了我们的流程,绘制了人工智能可以发挥作用的领域,并开始将其整合。
这创造了一个基于人工智能的SEO平台,能够自动化关键词研究、元标题/描述、图片替代文本和页面级内容,并配备审批工作流和基于令牌的使用。我还在探索链接建设、全面技术审计和人工智能生成的推荐修复的自动化。
最大的挑战之一是管理上下文相关性,给系统提供足够的信息以全面理解一个网站,同时又不至于让模型感到不堪重负或稀释相关性。
该平台目前处于测试阶段,但我在继续追求“完美”和专注于尽早分享、让真实用户引导实际需求之间感到矛盾,因此我在这里寻求反馈。
我非常感谢任何见解,特别是关于这个平台在工作流程中适合或不适合的地方、对返回响应质量的反馈,以及可能导致采用时出现摩擦的任何因素。
为了在测试阶段保持成本可预测,用户可以使用令牌支持的工作区测试100页或更少的网站。
嗨,HN,我们刚刚在FreyaVideo上发布了Wan 2.6。
Wan 2.6新增了两个工作流程:
- 图像转视频(I2V):上传一张图片,描述动作,生成MP4视频。
- 文本转视频(T2V):直接从提示生成视频。
包含的内容:
- 时长选项:5秒 / 10秒 / 15秒
- 多种输出尺寸(例如,720p / 1080p,竖屏 / 横屏,取决于模式)
- 可选的提示扩展 + 多镜头分割
- 输出格式为MP4
如果你尝试使用,欢迎反馈以下内容:
- 提示:哪些类型的提示能为你产生最一致的动作?
- 质量与速度的权衡:哪些预设 / 尺寸感觉最好?
- 用户界面 / 控件:在T2V和I2V之间有没有让你感到困惑的地方?
链接: [https://freyavideo.com](https://freyavideo.com)(Wan 2.6页面:[https://freyavideo.com/video-models/wan-2-6](https://freyavideo.com/video-models/wan-2-6))
如果有关于实现、定价 / 额度或模型设置的任何问题,我很乐意回答。
我杀死了我的“宝宝”,这是我做过的最好的决定。
只有几千人看到了我的CAM帖子,关于10,000行的语义记忆接口、嵌入和知识图谱以及Claude的钩子。
经过大约一周的使用,我发现:
- 它有效
- 速度慢
实际上发生了什么:
我花了一些时间构建这个复杂的记忆基础设施。向量数据库、SQLite、语义搜索、自动摄取管道、关系图,所有的一切。
结果是有效的!Claude记住了东西!问题解决了,对吧?
可是……
每个会话启动都需要4秒以上。试着同时运行6个ghostty会话,填充的上下文窗口相当大。我基本上是在看Claude的“纰漏”(也就是占用我的内存)。
我为让Claude更“高效”而构建的东西反而让Claude变得更慢。
于是我想:
“我是围绕Claude的局限性进行工程设计,还是与它合作?”
重构:
把所有东西都扔掉,重新开始。
新堆栈:
- 两个bash脚本
- 全局/项目CLAUDE.md文件
- Claude代码钩子
- 就这些
会话开始 → 从Markdown加载上下文
会话结束 → 状态保存到Markdown
没有API调用,没有数据库,没有依赖。
总共1500行。
洞察:
代理不需要复杂的记忆基础设施。
它们需要一个持久的层,要求:
- 简单到值得信任
- 轻便到可以忽略
- 强大到能够持久
结果发现,CLAUDE.md文件 + bash脚本 + 钩子可以完成10,000行怪物所做的一切,只是……更简洁、更快速且更易维护。
哲学转变:
我停止了试图围绕Claude的局限性构建,而是开始利用Claude的优势。
原始系统是我试图聪明并尝试新奇(谢谢多动症)。
“Claude没有记忆?那我就构建一个完整的数据库!”
新系统是我聪明的表现。
“Claude可以读取Markdown,而bash速度快得惊人。那我们就用这个。”
更少的基础设施 = 更少的瓶颈 = 更多的窗口 = 更高的速度。
未割断的记忆:
我称之为这个。
同样的问题解决方案,代码减少93%。速度快10倍,实际上是可维护的。
有时候,解决方案是减法而不是加法。
有时候,你的10,000行“解决方案”只是因为你有能力而过度设计。
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总结 - 我重写了整个Claude记忆系统。从10,000行数据库减少到1,500行Markdown文件。现在瞬间启动。可以无延迟地运行6个窗口。学到了简单总是胜过聪明。
链接到原始的分割线程:[https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1phtii5/unsevering_claude_to_my_codebase_achieving/](https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1phtii5/unsevering_claude_to_my_codebase_achieving/) 如果你想看看我们是如何到达这里的。
链接到Git仓库:[https://github.com/blas0/UnseveredMemory](https://github.com/blas0/UnseveredMemory)
这是我从零开始构建的一个副项目,涵盖了从代码到基础设施和部署,现在还包括市场营销。<p>培训面试并获得即时、准确的反馈本可以为我节省很多面试时间。在每次面试结束时,会提供一份完整的报告,包含下一步改进的建议。此外,每个人都可以创建自己的代理,定义语气、问题和主题,从而实现更进一步的个性化定制。<p>反馈过程消耗了大量时间进行验证,使用了许多langchain和多次交互,以达到良好且精细的结果。我相信这对任何即将进行面试的人来说都是极其有价值的。