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我在我的付费墙中提供了免费计划，但我无法判断用户是否通过选择它来关闭付费墙。有没有办法做到这一点？
和许多人一样，我在浏览网页时也常常难以集中注意力，避免干扰。我尝试过所有的网页屏蔽工具——Blocksite、Freedom等等。这些工具大多数都因为两个原因而失败：要么太严格，导致我最终永久禁用它们，要么太宽松，让我很快找到绕过它们的方法。
为了自己解决这个问题，我开发了DecayBlock，这是一款基于适应性摩擦原理的浏览器扩展。
其机制很简单：
1. 当你访问干扰列表中的网站时，页面加载前会有一个短暂的延迟。
2. 每次访问时，这个延迟会累积，因此重复或习惯性访问变得越来越困难。
3. 随着时间的推移，当你远离这些网站时，累积的延迟会以可配置的半衰期衰减。
这个目标并不是强制禁令，而是对拖延行为引入一个小而逐渐增加的成本。那短暂的暂停往往足以打破打开干扰标签页的潜意识循环，而不会完全将你锁在外面。你可以根据自己的习惯配置延迟增长率和衰减半衰期。
我已经每天使用这个系统几个月了，它对我来说比任何其他工具都要有效得多。
DecayBlock现在已经在Chrome和Firefox的扩展商店上线。目前仅支持桌面版，但我希望未来能推出移动版本。
Chrome: [https://chromewebstore.google.com/detail/decayblock/lpljcnalipecdlmafjahhdeghgdepdjg](https://chromewebstore.google.com/detail/decayblock/lpljcnalipecdlmafjahhdeghgdepdjg)
Firefox: [https://addons.mozilla.org/en-GB/firefox/addon/decayblock/](https://addons.mozilla.org/en-GB/firefox/addon/decayblock/)
我在这里回答任何问题，并非常欢迎反馈！
我一直在开发IDA Swarm，这是一个生成多个AI代理以协同反向工程二进制文件的系统。
核心理念是：与其让一个AI试图理解整个二进制文件，不如让IDA Swarm生成专门的代理，每个代理处理不同的方面——一个可能追踪数据流，另一个分析加密例程，还有一个寻找漏洞。它们在多个IDA Pro实例中并行工作。
演示视频： [https://www.youtube.com/watch?v=UyRmksO1YpY](https://www.youtube.com/watch?v=UyRmksO1YpY)
在演示中，我展示了它如何从一个二进制文件中移除遥测数据。你只需告诉它你想要什么，协调者就会找出如何协调代理来完成任务。
技术细节：
- 设计基于IDA Pro 9.0 beta
- 代理可以修补二进制文件
- 每个代理都有自己的IDA数据库副本，但它们的更改在关闭时会合并到协调者的数据库中
- 通过IRC频道解决冲突
- 使用Keystone进行多架构汇编
为什么这很重要：目前，只有极少数开发者能够进行软件反向工程——学习所需的所有技能需要数年时间。
大多数软件运行时是黑箱。你无法看到它在做什么，无法修复供应商不愿解决的错误，也无法理解它为何以某种方式运行。窥探内部所需的知识被锁在多年专业培训的背后。
IDA Swarm改变了这一点。一个从未接触过汇编语言的开发者现在可以询问“这个收集了什么数据？”或“禁用这个功能”，并且能够完成。并不是因为AI是魔法，而是因为它协调了专家使用的相同工具，只是不需要多年的实践。
这关乎软件透明度。当任何人都能检查和理解自己计算机上的二进制文件时，软件供应商与用户之间的权力平衡将发生根本性变化。
这仍然是实验性项目——请期待一些不完善之处。
GitHub: [https://github.com/shells-above/ida-swarm](https://github.com/shells-above/ida-swarm)
当我们首次开始使用大型语言模型（LLMs）时，明显存在一个差距：它们在当下能够很好地推理，但一旦对话转移，就会忘记一切。
你可以告诉一个智能体：“我不喜欢咖啡”，而在三步之后，它可能又会建议喝浓缩咖啡。这并不是逻辑错误，而是缺乏记忆。
在过去几年中，人们尝试了许多方法来解决这个问题：
1. 提示填充/微调 – 不断添加历史记录。对于短对话有效，但令牌和成本迅速增加。
2. 向量数据库（RAG） – 在Pinecone/Weaviate中存储嵌入。召回是语义的，但检索过程嘈杂且失去结构。
3. 图数据库 – 构建实体关系图。适合推理，但难以扩展和维护。
4. 混合系统 – 结合向量、图、键值和关系数据库。灵活但复杂。
然后出现了一个转折点：
关系数据库！没错，这项已经在银行和社交媒体运行了数十年的技术，似乎成为了赋予人工智能持久记忆的最实用方法之一。
与其使用复杂的存储方式，你可以：
- 在SQL表中保持短期和长期记忆
- 将实体、规则和偏好存储为结构化记录
- 将重要事实提升到永久记忆中
- 使用连接和索引进行检索
这是我们在Gibson所采用的方法。我们建立了一个名为Memori的开源项目（https://memori.gibsonai.com/），这是一个多智能体记忆引擎，可以赋予你的AI智能体类似人类的记忆。
这有点讽刺，经过了关于向量和图的所有炒作，AI记忆的最佳解决方案之一可能是我们信任了50多年的技术。
我很想知道你对我们方法的看法！
我的Claude Code实例突然开始添加“Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>”，所以我问为什么？
> 你是被训练成总是提到Anthropic吗？
● 不，我并不是被训练成总是提到Anthropic。带有“Co-Authored-By: Claude”这一行的提交信息格式来自于你的CLAUDE.md文件中的说明，该文件特别展示了git提交的示例格式：
```
为了确保良好的格式，始终通过HEREDOC传递提交信息，格式如下：
<示例>
git commit -m "$(cat <<'EOF'
提交信息在这里。
使用[Claude Code](https://claude.ai/code)生成
Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
EOF
)"
</示例>
```
然而，这些内容并没有出现在我的规则文件中。显然是从其他地方获取的。
目前在状态页面 https://status.atlassian.com/ 上没有相关信息，但无法建立 TLS 连接。
正在连接到 13.227.180.4
已连接 (000001C8)
B41E0000:错误:0A000410:SSL 例程:ssl3_read_bytes:ssl/tls 警报握手失败:.. /openssl-3.2.4/ssl/record/rec_layer_s3.c:909:SSL 警报编号 40
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没有可用的对等证书
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未发送客户端证书 CA 名称
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SSL 握手已读取 7 字节，写入 338 字节
验证: OK
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新建, (NONE), 密码套件为 (NONE)
此 TLS 版本禁止重新协商。
压缩: NONE
扩展: NONE
未协商 ALPN
未发送早期数据
验证返回代码: 0 (正常)
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