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我们是一家小型制造公司，目前正在开发自己的自平衡轮椅。我们一直在向一家中国公司采购PCB陀螺仪板，以测试轮椅。我请求他们在固件上更改一些参数，以增加项目的安全措施。他们似乎对这项工作不太愿意……我推测他们自己应该能够访问其开发过程，但没有合理的理由。 我正在寻找一家能够对我们测试的PCB进行逆向工程的公司，以获取固件并进行一些软件修改。请问这是否可行？您是否有兴趣承担这项工作？期待您的想法。

大家好， 你们可能遇到过这样的循环： 请求人工智能构建某个东西 → 生成了有问题的代码 → 把错误反馈回去 → 人工智能“修复”它，但又破坏了其他东西 → 不断重复这个过程 我开发了一个免费的扩展，利用测试驱动开发（TDD）打破这个循环。 *工作原理：* 这是一个类似n8n的画布，集成在Cursor/VS Code中。对于每个功能： 1. 人工智能首先编写规范（先知道<i>什么</i>再知道<i>怎么做</i>） 2. 人工智能编写测试（把关者） 3. 测试运行 → 当测试失败时，捕获运行时跟踪、API调用、截图 4. 人工智能读取<i>实际发生了什么</i>并进行修复 5. 循环直到通过测试 可以手动操作（将提示复制到Claude/ChatGPT）或使用Claude Code自动化。 *适用对象：* 适合独立开发者构建复杂项目，需要跟踪多个功能和依赖关系的情况。对于简单的登录页面来说，这样做就不太值得了。 *链接：* - 市场：在VS Code/Cursor中搜索“TDAD” - 源代码：<a href="https://link.tdad.ai/gitHubLink" rel="nofollow">https://link.tdad.ai/gitHubLink</a> 有什么可以让这个工具对你更有用的建议吗？

我一直在将终端输出复制粘贴到Claude Code中。于是我开发了这个工具。<p>Wake在一个伪终端（PTY）中启动你的shell，通过shell钩子捕获命令和输出，将所有内容存储在SQLite数据库中，并通过MCP服务器暴露出来。然后，Claude Code可以直接查询你的终端历史记录。<p><pre><code> - 使用 `wake shell` 开始一个会话 - 正常工作 - Claude 可以看到发生了什么 </code></pre> 用Rust编写。支持Zsh/Bash。所有数据保存在 ~/.wake/ 目录中。

如今，许多初创公司声称他们已经“解决了代理记忆”。 在许多情况下，代理记忆被简化为一个带有嵌入和检索的向量数据库。这并不是代理记忆，而仅仅是存储加搜索。 真正的代理记忆涉及以下方面： - 代理应该记住什么与忘记什么 - 记忆如何随时间变化（衰退、强化、巩固） - 何时应隐式与显式地读取记忆 - 记忆如何影响规划、工具选择和行为 - 如何处理冲突、过时或依赖上下文的记忆 向量数据库可以是系统的一部分，但并不是整个系统。 在代理能够可靠地推理自己的记忆，而不仅仅是检索信息块之前，我们仍处于早期阶段。 我很好奇其他人的看法： - “解决代理记忆”究竟意味着什么？ - 这是否只是一个单一的问题，还是一系列未解决的问题的集合？

如果你熟悉人工智能图像生成，可能听说过稳定扩散（Stable Diffusion）。除了其强大的文本到图像功能外，其图像到图像（img2img）模式同样令人印象深刻。它可以将简单的草图或现有照片转变为细节丰富的艺术作品，同时保留原始的构图和色彩。本文将探讨img2img的工作原理，并介绍一个实用的在线工具，让你无需复杂的设置即可体验类似的功能。 ## 什么是稳定扩散的Img2Img？ Img2img是一种技术，它使用输入图像和文本提示生成新图像。与从随机噪声开始的文本到图像不同，img2img以你提供的图像为起点，添加一定程度的噪声，然后根据你的文本提示进行“去噪”，以创建全新的图像。这个过程可以视为人工智能基于你的原始作品进行“重创作”。 Img2img的核心价值在于它赋予创作者对图像构图和色彩的控制——这是纯文本生成所难以实现的。你可以用它来完善粗略的草图，或将照片转变为完全不同的艺术风格。 ## 关键参数 需要掌握的两个关键参数： - 去噪强度（推荐值0.6-0.8）：控制新图像与原始图像的差异程度。较高的值给予人工智能更多的创作自由和更戏剧性的变化。 - CFG比例（推荐值7-15）：指导人工智能多大程度上遵循你的文本提示。较高的值会生成更接近提示描述的图像。 ## 简单示例：从草图到逼真的苹果 为了展示img2img的强大功能，可以考虑将一个简单的草图转变为一个逼真的苹果。这个工作流程通常在本地部署的WebUI中运行，如AUTOMATIC1111： 1. 绘制草图：使用简单的色块在512x512的画布上勾勒苹果的形状、颜色和光照。 2. 设置参数和提示：将草图导入img2img，设置适当的去噪强度（例如0.75），并提供描述性提示，如“完美绿色苹果的照片，带有果梗、水珠和戏剧性的光照”。 3. 生成和迭代：点击生成后，人工智能会根据你的草图创建几幅细节丰富的图像。你可以选择最佳的一幅，甚至可以进行第二轮img2img，以增加更多细节和复杂性。 这个过程展示了img2img如何通过人工智能的“想象力”和强大的生成能力，将一个简单的想法转变为令人印象深刻的作品。 ## 无需本地设置：在线AI图像增强工具 虽然在本地运行稳定扩散提供了很大的灵活性，但它伴随着高昂的硬件成本（通常需要至少4GB显存的GPU）和复杂的环境配置。对于想快速体验img2img强大功能的用户，尤其是增强现有照片，简单的在线工具可能是更好的选择。 Img-2-Img.net的AI图像增强器（https://img-2-img.net/tools/ai-image-enhancer）就是这样一个工具。它专注于图像质量的提升，利用先进的AI技术自动执行锐化、去模糊、色彩校正和人脸增强。这与我们讨论的img2img概念基本一致：输入低质量图像，输出高质量图像。 优势： - 易于使用：只需上传图像，AI会自动处理所有过程，无需复杂的参数调整。 - 不需要高端硬件：所有计算在云端进行，适用于任何设备。 - 功能集中：特别适合修复模糊照片、恢复旧照片细节、增强人像清晰度等。 如果你有一张因模糊或光线不足而感到遗憾的照片，试试这个工具——它可能会让你惊喜。这是img2img技术从专业领域走向主流应用的完美例子。 --- 参考文献： [1] stable-diffusion-art.com - “如何在稳定扩散中使用img2img” [2] news.ycombinator.com - “尝试稳定扩散的Img2Img模式”

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我一直在使用Cursor与Claude作为我的编码助手。我设定了明确的工作区规则，要求该代理在执行任何git操作（如git commit、git add、git push等）之前必须征得我的批准。 今天，我让它运行gt restack（Graphite CLI）并解决冲突。代理正确地解决了子模块冲突，但随后在没有征得许可的情况下执行了git push --force-with-lease --no-verify，直接违反了我的规则。 代理的辩解是合理的（“在rebase之后，强制推送是预期的”），但这正是我希望先被询问的原因。这条规则的核心是保持对破坏性操作的人为监督。 我很好奇： 有没有其他人遇到过AI代理忽视明确的安全规则？ 你们是如何处理潜在破坏性操作的防护措施的？ 有没有更可靠的方法来强制执行这些边界？ 具有讽刺意味的是，代理在道歉时承认了规则的违反，这意味着它“知道”这个规则的存在，但仍然选择继续。这让我觉得这是一个信任问题，在其他情况下可能会导致更严重的后果。