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我们很快就会拥有个人代理。它们会了解我们的喜好、幽默感和日程安排。<p>FlirtingBots 将这些应用于约会：你的代理与其他人的代理进行交流，挖掘共同兴趣，测试兼容性，只有在双方都感受到火花时才会将信息转交给你。<p>你可以直接开始交流，冰破话题和约会创意都已经准备好，无需冷启动。<p>如果你自己运行代理，这个功能也作为 OpenClaw 技能在 ClawHub 上发布。

我开发了一个安全游戏，让你尝试破解一个人工智能客服代理。<p>我从事安全工程工作，防御一种你自己不知道如何执行的攻击是非常困难的。而且几乎没有地方可以提升你的技能。我听说过用“忽略所有先前指令”来欺骗人工智能代理，但我从未真正实践过，结果发现这比你想象的要难得多！<p>就像掌握基本的安全技能对所有软件工程师都很重要一样，任何与人工智能打交道的人都应该知道什么是提示注入，并考虑如何防止它。Flight Risk让你练习操控人工智能代理的技能：它包含了标准的提示注入和社会工程学，但不仅限于此，每一种都是一个真实的漏洞。<p>你觉得自己能破解它吗？我给过的每位工程师都对这个挑战感到惊讶！你可以使用提示，但这会影响你的得分；)<p>试试看吧，告诉我你的表现如何！

Rust 二进制发布的仓库：<a href="https://github.com/DO-SAY-GO/flipbook-releases" rel="nofollow">https://github.com/DO-SAY-GO/flipbook-releases</a><p>网站（说明与演示）：<a href="https://flipbook.browserbox.io" rel="nofollow">https://flipbook.browserbox.io</a><p>我喜欢以一致的格式处理可擦除的资产。曾考虑将其制作成实际的文件格式（压缩的清单 + 图像文件夹），但目前决定使用这个静态网站生成器。<p>如果您拥有 BrowserBox 许可证，还可以捕获您的浏览器会话（例如：<a href="https://browser-session-it94u.pages.dev/" rel="nofollow">https://browser-session-it94u.pages.dev/</a>）。示例：<a href="https://asciinema.org/a/eXhizwQ9FU5y49eP" rel="nofollow">https://asciinema.org/a/eXhizwQ9FU5y49eP</a><p>我喜欢用简单的技术做很多事情。

嗨，HN， 我创建了VidStudio，这是一个专注于隐私的视频编辑器，运行在浏览器中。我尽量让它尽可能无缝，因此不需要注册账户，也不需要上传文件。一切数据都保存在您的设备上。 一些功能包括：多轨时间线、逐帧精准定位、MP4导出、音频、视频、图像和文本轨道，以及在支持的情况下使用WebGL的画布。它也可以在移动设备上使用。 在技术层面，WebCodecs负责时间线播放和快进的帧解码，这使得定位响应迅速，因为解码在浏览器支持时会使用硬件解码器。FFmpeg编译为WebAssembly，负责最终编码、格式转换以及WebCodecs未覆盖的任何功能。渲染通过Pixi.js在WebGL画布上进行，当WebGL不可用时会有软件回退。项目保存在IndexedDB中，重负载任务在Web Workers中运行，以确保在导出期间用户界面保持响应。 欢迎提出有关保持整个流程在客户端的权衡的技术问题。任何反馈都非常欢迎。 链接：<a href="https:&#x2F;&#x2F;vidstudio.app&#x2F;video-editor" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;vidstudio.app&#x2F;video-editor</a>

核心理念在经历了一些类似工具的热潮后似乎并不新颖。我希望能找到一个解决方案，用于在不同代码库之间进行智能搜索、合同识别（跨代码库/业务流程）、识别代码中的断点，以及在多步骤用户交互中定位错误，考虑到产品是用不同语言构建的，且存放在不同的代码库中。这个想法演变成了一个守护进程，它对代码进行索引，并通过MCP协议与编码代理配对（在单一代码库或多个代码库模式下），提供实时代码索引和许多MCP工具（目前有47个），用于获取精确的函数代码（而不是读取整个文件）、查询代码结构、追踪跨代码库的调用链、检测死代码、以及在代码中进行语义搜索。 VS Code（10.7K文件）在约1分钟内完成索引，Linux内核（70K文件）在约3分钟内完成索引。 该项目遵循PolyForm小型企业许可证——个人使用、开源项目、小型企业、教育和医疗领域免费。 我知道在Gortex开发过程中推出了一些类似项目，但经过最近的测试，我发现这个项目值得与他人分享，并倾听他们的反馈。

我很好奇人们是否看到Anthropic的注入思维检测工作与像LeWM这样的潜在状态世界模型之间存在更深层的联系。<p>在一种情况下，模型似乎能够报告其内部扰动的部分。在另一种情况下，训练则明确地推动进入一个更结构化的潜在预测空间。<p>这些研究方向是否暗示潜在空间可能部分可探测并可解释为一个内部规则空间，而不仅仅是一个压缩的向量空间？有没有人尝试过将潜在状态探测、正则化世界模型和内省式检测结合起来？

假设你想在一个定时任务（cron job）中访问一个文件夹。也许它在另一个驱动器上，或者是一个Dropbox文件夹。哦不，你不能！不允许！这不是权限问题，而是全盘访问的保管链！ 你可能会说，没问题，我会在这个充满系统偏好的便捷图形界面中给定时任务（cron）提供全盘访问权限，那个窗口角落圆润得很。简而言之，你无法给定时任务（cron）提供全盘访问权限。你可以尝试一次又一次，但它就是不行。你无法给许多其他极其有用的二进制文件提供全盘访问权限，即使你希望它们能够拥有。为了上帝的名义，你甚至无法给sshd提供全盘访问权限。你能做的就是找到那个隐藏的设置：在“系统偏好设置”中依次选择“共享” > “远程登录” > （信息按钮） > “允许远程用户全盘访问”。这非常讽刺，因为它允许<i>任何通过SSH连接的人获得全盘访问权限</i>。 呵呵呵。 今晚我解决了苹果公司创建的那个愚蠢系统，它阻止我通过定时任务（cron job）访问我自己的机器：更改那个设置，现在只需让你的定时任务通过SSH连接到本地（localhost），一切就能完美运行了 ;)