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Clarity 是一个 Slack 机器人，旨在作为私人沟通教练，直接解决远程工作中最大的障碍：沟通不畅。通过使用大型语言模型（LLMs），Clarity 在您发送消息后分析内容，提供针对语气和清晰度等问题的即时自动编辑。 核心技术难点在于评估“良好沟通”，这本质上是主观的，无法依赖标准测试集。为了解决这个问题，我们设计了一个复杂的多LLM评估流程。一个强大的LLM合成了初步的标记测试集，第二个LLM作为精确度和召回率的评判者，第三个LLM则不断自动调整标记LLM的提示，从而提高了我们系统准确性的信心。此外，我们还建立了一个专门的代理，模拟 Clarity 在各种合成工作空间中的操作——这些工作空间涵盖了不同的行业、领域和在冲突情况下的人物，以进一步验证其性能。 我们有意将 Clarity 作为一个以个人为中心的产品推出，以降低使用门槛，战略目标是在转向团队模型（M1）之前建立使用基础。目前，我们正在寻求社区对该产品的反馈，以便在扩展我们的影响力之前进行改进。

制作了第一款嘲讽企业文化的派对游戏！希望你能试试看。

嗨，HN， 我开发了Skub，这是一款基于经典桌游“反弹机器人”的浏览器滑块拼图游戏。 最初，我的挑战是尝试简化桌游的机制，以适应移动浏览器，这促成了一个8x8的网格。 此后，它逐渐演变为一个更具实验性的项目，使用Deno，并让我真正尝试AI辅助开发。Claude Code在构建广度优先搜索（BFS）求解器和设置持续集成（CI）方面特别有帮助，但在用户界面和逻辑方面的帮助相对较少。 希望你们喜欢这款游戏，欢迎提出任何问题或反馈。

当私募股权收购了你十多年前创办的旧公司，并解雇了维护你所创立的热门开源项目的团队时，你该怎么办？你重启它，并邀请一些新朋友一起参与。<p>Video.js 每月被数十亿人使用，遍布 Amazon.com、Linkedin 和 Dropbox 等网站，但它的状态并不理想。只有一小部分维护者在用过时的架构尽力维持，但这远远不够。因此，来自 Plyr 的 Sam、Vidstack 的 Rahim，以及 Media Chrome 的 Wes 和 Christain 一起加入，帮助我将其重建得更好、更快、更小。<p>现在它处于测试阶段。请试用一下，并告诉我们有什么问题。

这是我作为一个副项目构建的，目的是探索我在使用代理时经常遇到的一个问题：它们在不同线程和恢复工作时会失去有用的连续性。 Pallium 是一个本地优先的内存辅助工具。它存储选定的证据，推导出紧凑的记忆，如决策/发现/检查点，并返回基于证据的记忆块以便于后续问题的提问。 它故意不是一个通用知识库或向量数据库。重点是针对代理介导对话的范围内的记忆。 代码库： [https://github.com/rore/Pallium](https://github.com/rore/Pallium)