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我厌倦了等待安全团队批准 Kubecost/CastAI 代理的三个月。因此，我自己做了这个。
这是一个封装了 kubectl top 的 Bash 脚本。它在本地计算资源浪费，并在你的终端生成报告。
没有 Helm 图表。
没有 DaemonSets。
没有数据上传（除非你想分享）。
开源（MIT 许可证）。欢迎对我的 Bash 技能进行批评： [https://github.com/WozzHQ/wozz](https://github.com/WozzHQ/wozz)
一款轻量级的笔记应用，使用 Go 和 HTMX 构建，具有嵌套页面、模板、共享空间以及光学字符识别（OCR）功能，使扫描的 PDF 文件可搜索。该网页应用采用响应式设计，能够适应桌面和移动设备。
嗨，HN，
我最近离开了Uber，结束了我作为高级工程师和后来的资深工程师的十年紧张工作经历。<p>我来自一家小型初创公司，花了我好几年才学会如何在科技行业取得成功。当我离开时，我决定写下那些你很少从管理层听到的原始、未经过滤的建议。<p>这是一份有趣且快速阅读的七个实用手册。<p>在接下来的48小时内，欢迎下载免费的PDF。<p>有任何问题请随时问我！ :)
我创建CoThou是因为看到搜索引擎和AI问答引擎提供了关于我公司的完全错误的信息。事实证明，它们优先考虑结构化的、可引用的内容，因此我逆向工程了它们选择来源的方式，并构建了CoThou，成为真实信息的来源。
<p>如何运作
对于企业：
创建公司资料。当搜索引擎和AI问答引擎被询问关于您的公司时，它们将引用您的公司资料及其内容，而不是维基百科或过时的信息。
<p>对于出版商和知识工作者：
在您的个人资料上发布内容，并进行适当引用（索引超过3亿篇学术论文）。当有人向搜索引擎和AI问答引擎询问您的主题时，它将引用您的作品，并链接到您的个人资料，便于引用追踪。
<p>立即试用（测试阶段无限制）：
→ <a href="https://cothou.com" rel="nofollow">https://cothou.com</a>
<p>这是v0.01版本，尚不完善。请试用并告诉我有什么问题。
<p>接下来：
目前正在训练一个定制的32B MoE（专家混合模型）大型语言模型，拥有30亿个活跃参数，计划于2026年第一季度上线。关键区别在于：它将复杂查询分解为并行子任务，实时在无限画布上执行。您将看到代理实时规划和构建，而不是等待进度条。
<p>示例：
“写一本关于计算机历史的300页书”
“为我的SaaS制作一个60秒的TikTok广告”
<p>它可以同时处理研究、提纲、故事板、资产生成、配音和音乐。
<p>由于每个令牌仅激活约30亿个参数，它的运行成本比密集型32B模型便宜且快速8-10倍，同时在推理、编码和长上下文任务上仍能与高端模型匹敌或超越。
<p>通过与NVIDIA Inception和Microsoft for Startups的合作进行构建。
<p>希望能收到HN的反馈：
- 改进引用准确性
- 与AI解析器建立信任
- 下一步添加哪些来源（目前有1亿家公司和3亿篇学术论文）
- 其他任何建议
<p>马蒂（创始人）