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嗨,HN,
我创建了ChoiceBook,这是一个由人工智能驱动的互动故事体验,旨在促进自我反思。
与其回答直接的问题,不如让你置身于短小而紧张的叙事场景中——如幻想、末日等。随着故事的发展,你会做出感觉本能而非经过深思熟虑的选择。ChoiceBook会实时调整叙事,并反映出你所做决策背后的模式:你如何应对不确定性、权衡取舍、道德紧张、风险、权威、稀缺性和社会动态。
这个想法很简单:问卷调查测量你对自己的描述;而故事则能捕捉到当世界在你周围变化时你的反应。ChoiceBook旨在成为一面镜子——一种引人入胜的方式,让你注意到自己反复出现的主题、所珍视的价值观以及在没有时间深思熟虑时所依赖的策略。
你可以做的事情:
* 选择一个世界(例如,幻想或末日)
* 通过在关键时刻做出选择来体验互动故事
* 接收一份反思,总结你的行为信号和反复出现的倾向
* 在不同的世界中重玩,看看哪些保持一致,哪些随着情境而变化
我希望HN能就以下几个方面提供反馈:
* 什么样的反思才能让人感觉扎实而有用,而不是模糊不清?
* 产品应该如何传达其局限性(自我反思,而非诊断),同时仍然让人觉得有价值?
* 你实际想探索哪些场景,是什么让你愿意再次回归?
感谢你的阅读。
对所有用户免费。一个基于浏览器的操作系统或已安装的应用程序,让您可以一键保存、组织和启动您的数字工作空间。用户不再需要同时处理30多个标签页、应用程序和登录信息,而是可以创建包含特定目标所需的一切的空间:工作、学习、游戏、内容创作、研究或娱乐。一个多空间可以包括:生产力工具(如Notion、Docs、Figma、GitHub等)、人工智能工具(如ChatGPT、图像生成器、助手)、游戏、媒体、仪表板,以及任何公共或私有的网络应用程序。
我制作了一个轻量级的网页游戏,关于计算资本支出(CAPEX)权衡:<a href="https://darios-dilemma.up.railway.app/" rel="nofollow">https://darios-dilemma.up.railway.app/</a><p>无需注册,支持移动端和桌面端。<p>每轮循环:<p>1. 选择计算能力<br>
2. 预测需求<br>
3. 在训练和推理之间分配能力<br>
4. 随机需求冲击决定结果<p>根据分配和预测误差,你可能会以盈利、现金紧张或破产的状态结束。<p>目标是让决策过程在每轮2-3分钟内直观易懂。<p>这只是一个玩具模型,故意省略了许多现实世界的因素。<p>注意:这基于我在听Dario在Dwarkesh播客中的分享后学到的内容——我觉得非常有趣。
mdr 是一个基于 Rust 的终端 Markdown 阅读器,具有以下核心功能:<p>- 良好的 Markdown 渲染:支持标题、列表、强调、引用、分隔线、表格和语法高亮的代码块。
- 多文档队列:可以同时打开多个文件/目录,然后在应用内浏览文档。
- 文件系统浏览器 (o):从当前工作目录开始,允许您浏览文件夹并打开 Markdown 文件。
- 搜索功能:使用 / 进行搜索,n/N 切换到下一个/上一个,突出显示所有匹配项和当前匹配项。
- 链接支持:悬停时显示 URL,按回车键或鼠标点击打开链接。
- 流畅的 TUI 控制:键盘和鼠标滚动,帮助覆盖层 (h),退出 (q),BeeLine 模式切换 (b),纯文本模式切换 (m)。<p>我为自己的需求编写了这个工具,希望它对您也能有所帮助。
在每天使用Cursor和Claude Code的过程中,我注意到当一个AI编码助手偏离或忘记约束时,我们往往认为这是模型的局限性。<p>但在很多情况下,这其实是上下文管理的问题。<p>以下是一些观察结果:
- 令牌不仅仅是限制,它们也是注意力的竞争。
- 即使在达到硬性窗口限制之前,注意力稀释就已经发生。
- 编码任务的衰退速度比聊天更快,因为它们依赖的密度和多重表示的处理(差异、日志、测试)。<p>因此,我开始有意识地管理上下文:
- 始终写下合同
- 按意图将会话分块
- 快照状态并重启
- 优先使用按需命令行接口,而不是预加载大型MCP响应<p>这大大提高了助手的稳定性。<p>我很好奇其他人是如何处理上下文优化的。
我曾与一家艺术画廊合作,他们希望在标签上添加二维码,以便访客可以扫描查看每幅画作的详细信息、艺术家简介、购买信息等。画廊还希望了解哪些作品最受关注。
我为他们构建了一个内部工具,后来将其提取并发展为 Scansprout([https://www.scansprout.com](https://www.scansprout.com))。
这个工具可以生成二维码并跟踪扫描情况,包括位置、设备和时间。您可以看到哪些二维码实际上获得了关注,哪些则被忽视。对于画廊来说,这帮助他们理解访客行为,并找出哪些艺术家应该更突出地展示。
技术栈包括 Python(Django)、Postgres、HTMX 和 Hyperscript。托管在 Heroku 上。欢迎随时询问有关构建或技术栈的问题。期待您的反馈 :)
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