最新

扫描任何网站并为AI代理生成WebMCP工具定义。开源命令行工具。通过一个脚本标签进行部署，在代理游乐场中进行测试，并进行A/B测试以找出代理的偏好。所有内容请访问agents.keak.com。

一个受Unix启发的命令行界面和RAM文件系统，适用于Commodore 64（6502汇编语言）

我正在构建一个Rails引擎，用于管理生产环境中的大语言模型（LLM）驱动的代理。它解决的主要问题是：您可以使用Ruby领域特定语言（DSL）定义代理，而其他所有功能——如成本跟踪、重试、后备、断路器、缓存、多租户和可观察性——都由中间件管道处理。 该引擎配备了一个可挂载的仪表板，展示执行历史、支出图表（成本/代币随时间变化）、每个代理的统计数据、模型细分，以及具有强制/软性执行的多租户预算管理。 它与OpenAI、Anthropic、Google、ElevenLabs通过RubyLLM兼容，支持文本代理、嵌入、文本转语音（TTS）、转录、图像生成、消息路由和代理作为工具的组合。 版本3.7，MIT许可证，约4000个规范。希望能收到关于DSL设计和中间件架构的反馈。

我搭建了一个自托管的可观察性服务器，它将生产数据以MCP工具的形式暴露出来。您无需在仪表板和编辑器之间切换，只需将其连接到Claude Code、Cursor或任何MCP客户端，通过自然语言查询您的日志、数据库和服务器指标。 它的功能包括： - 日志摄取与全文搜索（SQLite FTS5），按服务、级别、追踪ID、异常类和元数据过滤 - 只读的Postgres自省 — 从pg_stat_statements查询统计信息，索引分析、锁链、膨胀估算、复制延迟。所有查询通过SQL AST解析（pg_query）进行验证，仅限SELECT - 类似Sentry的错误分组，按指纹进行用户影响分析 - 用户分析 — 会话路径、转化漏斗、路径分析、热门端点 - 虚拟机监控 — 通过gopsutil监控CPU、内存、磁盘和网络 - 基于规则的阈值监控，具备自动解决功能 AI助手还可以执行操作：解决错误、创建监控、设置健康检查、终止慢查询，并在会话之间保存持久笔记。 工具返回建议工具（suggested_tools）及预填参数，因此助手可以在调查过程中无缝衔接，无需提示工程。 技术栈：Go、SQLite（WAL + FTS5）、Chi、HTMX。单一二进制文件，无外部依赖。可在4美元的VPS上运行。 客户端库：Ruby gem用于Rails（自动捕获SQL、N+1、视图渲染、ActiveJob、PII脱敏）和一个3.1KB的浏览器JS客户端用于前端错误追踪。 <a href="https://github.com/adham90/opentrace" rel="nofollow">https://github.com/adham90/opentrace</a>

我正在努力理解人工智能工具，虽然我认为目前的炒作过于夸张，但我对其进展感到相当印象深刻。 目前的趋势似乎是大公司将自动化许多白领工作，从而获得更大的利润。我的问题是——如果情况正好相反呢？这些白领工作者是否可以比以前更容易地创办竞争对手？显然，这主要适用于软件行业，但我对人们在各个行业对此的看法很感兴趣。

我创建Deff是因为AI编码工具加速了代码编写，但审查它们的更改却成为了新的瓶颈。 我大部分时间都花在检查嘈杂的差异、理解意图以及确保没有细微的错误上。 Deff专注于一件事：帮助你更快、更自信地审查AI生成的代码更改。 它能够清晰地显示出更改内容，并让我可以使用一些vim操作，这样我就可以轻松地在nvim、opencode和deff之间切换。 我非常希望能收到大量使用AI编码助手的人的反馈，特别是在审查工作流程、误报以及仍然感觉缓慢的方面。