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一周热榜
我开发了一个SAT分数计算器，它根据题目难度而不是单纯的正确率来估算你的总分和各部分分数。该模型使用了最近的大学理事会数据以及来自社交平台的学生报告结果，以更好地反映数字SAT的真实评分曲线。它还根据最新的官方分布显示了百分位估算。我希望能收到关于如何改进权重或可视化逻辑的反馈。
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我创建了一种简单的技术来解决AI助手的上下文丢失问题。<p>这个想法是：维护一个名为PROJECT_JOURNAL.md的文件，记录项目的故事——决策、进展、状态和下一步计划。<p>AI在会话开始时读取该文件（完整上下文），并在会话结束时更新它（持久记忆）。<p>我在构建Vibe CMS时一直在使用这个方法。结果如下：
- 没有时间浪费在重新解释上
- AI保持一致性
- 自然的文档记录
- 更好的决策（你可以写下原因）<p>我制作了一个免费的模板（CC0）：<a href="https://github.com/CursorWP/ai-project-journal" rel="nofollow">https://github.com/CursorWP/ai-project-journal</a><p>该方法适用于Claude、ChatGPT、Copilot及任何AI。<p>希望能得到HN对这种方法的反馈！
我遇到了一个关于开源代码的问题，我想同时对5个不同的模型进行测试，但又不想花时间管理工作树并让每个实例运行。因此，我开发了Kaleidoscope，这是一种可以同时对单一问题运行多个代理的方法，以便让AI“老虎机”更容易获得更好的结果。
它最适合那些可以通过检查运行结果来验证的问题。它依赖于开源代码和tmux来处理代理运行和窗格管理的繁重工作，因此它更像是AI的“涡轮增压器”，帮助你获得想要的结果或探索不同的可能性。