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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。