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一周热榜
Ember的移动应用体验不佳，我更希望在我已经在看的屏幕上看到我的咖啡杯。此外，现在我可以把它放在我的Claude Code旁边，看起来非常不错。
如果您发现任何问题，请在Github上提交问题反馈。也欢迎提交PR。
<a href="https://ember-mug.benjaminjsinger.com/" rel="nofollow">https://ember-mug.benjaminjsinger.com/</a>
<a href="https://www.npmjs.com/package/ember-mug" rel="nofollow">https://www.npmjs.com/package/ember-mug</a>
<a href="https://github.com/singerbj/ember-mug" rel="nofollow">https://github.com/singerbj/ember-mug</a>
嗨，HN，我开发了s3ui，这是一个小型开源工具，提供了一个轻量级的原生跨平台用户界面，用于浏览Amazon S3存储桶。
我想要一个快速且简约的工具，以便检查存储桶内容、查看输出和更新文件，而无需使用AWS控制台或更复杂的工具。
PyPI: [https://pypi.org/project/s3ui/](https://pypi.org/project/s3ui/)
GitHub: [https://github.com/justinGrosvenor/s3ui](https://github.com/justinGrosvenor/s3ui)
安装方法：
```
pip install s3ui
```
欢迎反馈。
我开发了一个人工智能命名工具，它将心理语言学研究应用于品牌名称生成。令人感兴趣的并不是它使用了人工智能，而是其代理的结构以及它们所优化的内容。
核心问题是：如果你让任何大型语言模型（LLM）为一个企业命名，你会得到相同的[形容词][名词]组合。比如NovaTech、BrightPath、SwiftFlow。这些名称在语言上是死的——没有音韵质感，没有语义深度，虽然认知流畅性高，但却毫无独特性。
该流程分为六个阶段：
1. 一个发现代理分析企业并生成战略简报。重要的是，它还会生成一个“旁支类别”（与之完全无关的东西，比如“奢华蜡烛品牌”用于一个SaaS工具）和一个“伪装的背景”（一个相邻行业）。
2. 三个创意代理并行运行，每个代理对同一简报有不同的框架。一个代理诚实地根据简报工作。一个代理被告知它是在为伪装的背景命名。另一个代理被告知它是在为旁支类别命名。伪装和旁支代理产生的名称通常更有趣，因为它们不受类别惯例的限制——大型语言模型无法依赖明显的行业词汇。
3. 一个语言过滤器使用声音象征研究对大约90个候选名称进行评分：
- Bouba/kiki效应（圆润的声音如b、m、l、o与友好/柔和相关；尖锐的声音如k、t、p、i与前卫/精准相关）
- 处理流畅性（发音、拼写、回忆的难易程度）
- Von Restorff孤立效应（与类别规范的独特性）
- 辅音/元音平衡和音节结构
每个名称获得0-100的评分。前25个名称存活下来。
4. 检查约280个组合的域名可用性（7个顶级域名与多个变体）。
5. 一个综合代理对最终的10个名称进行排名。这个阶段使用Claude而不是OpenAI——排名需要平衡语义相关性、品牌契合度、声音象征评分、域名可用性和“极化潜力”（能够引发反应的名称往往是更强的品牌）。在我的测试中，Claude在这种多因素整体判断方面表现得明显更好。
6. 针对USPTO数据库进行商标筛查，并与第一阶段识别的尼斯分类类别交叉参考。
这两种模型的分拆是一个务实的选择。GPT-4o-mini在结构化生成和分析（第1-4阶段）中快速且便宜。Claude Opus在第5阶段的主观排名权衡方面表现更好，但在所有并行创意代理中运行成本过高。
我认为最有趣的是语言评分。声音象征在心理语言学中已得到充分验证，但在命名中很少系统性应用。Lexicon Branding（为Sonos、Pentium、Blackberry命名的公司）使用这些原则——Sonos中的“s”音传达了顺滑和流畅，这与他们的产品体验相映衬。该工具试图以程序化的方式进行相同的分析。
我真心想知道HN对它生成的名称有什么看法。试着用你熟悉的企业进行测试，看看输出是否与ChatGPT给出的结果有所不同。
我一直在研究将政治权力视为系统架构问题而非道德问题的治理模型。我发现了一个名为“权力问责理论”（Theory of Power Accountability, TPA）的提案。
其核心理念是“透明度的比例原则”：你对他人行使的权力越大，你在公共角色中的隐私就越少。这本质上是一种应用于政府的零信任方法。
主要特点：
自动功能制裁：领导者如果未能解释财富差距或未记录的互动，将自动失去功能特权（投票权、获取公共资金的权利），而不是等待多年的刑事审判。
不可侵犯的私人生活：严格禁止对普通公民的监控。“聚光灯”只关注权力。
不可变的制度记忆：每个决策必须明确说明谁受益，谁付出代价，从而创建“外部性”的审计轨迹。
我对将其作为模块化协议（可能通过智能合约或去中心化账本）实施的技术可行性感到好奇。像这样的系统可能面临哪些“攻击向量”呢？
链接： [https://medium.com/@anonimo.politico2205/theory-of-power-accountability-tpa-b7bb0438f5cf](https://medium.com/@anonimo.politico2205/theory-of-power-accountability-tpa-b7bb0438f5cf)