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一个小型终端风格的网页应用,帮助将压倒性的情感解构为可读的信号。
我发布了一份关于我称之为RQ4(请求上下文指纹识别)检测方法的开放规范。该方法分析HTTP请求头是否在逻辑上与真实浏览器行为一致——不仅仅是检查哪些请求头存在,还要考虑在特定请求上下文中这些请求头是否相互合理。
TaskTrace 是一款桌面应用程序,它持续记录您的活动(屏幕截图、键盘输入、麦克风录音),并将其转化为结构化、可搜索的历史记录,帮助您了解自己在做什么。
所有操作均在您的计算机本地进行。使用本地 AI 模型和本地数据库,无需云端和互联网。您的数据始终保留在您的计算机上。
这些数据随后由本地的大型语言模型(LLMs)进行总结和标记,从而为您提供丰富的分析视图,帮助您了解时间的使用情况。同时,本地运行的多代理控制器(MCP)也会提取这些数据,以便您的其他代理(Claude、Codex、OpenClaw)可以读取您的活动历史,并更好地自动理解您所做的事情。
演示视频:<a href="https://youtu.be/GwJy-93vFFI" rel="nofollow">https://youtu.be/GwJy-93vFFI</a>
只是提醒一下。祝你有美好的一天。ツ
代理正在编写代码、检测漏洞,并可能进行修复,因此任何数字化的内容都将准备好供代理使用。这是一个牵强的说法吗?我有几个问题想请教社区:
我们是否认为它会发现更多问题,但修复会花更长时间,因为它最初并没有编写安全代码或运行时配置?
唯一的价值是否在于验证?安全修复的验证很困难,你如何进行验证?或者你只是重新扫描,因为这变得便宜了?