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我开发了 claw-daw：一个可以通过终端驱动的小型 MIDI 数字音频工作站（TUI + 无头脚本）。<p>动机：我希望实现“像编码一样的音乐创作”——可复现、可比较和便于自动化。相同的脚本 + 相同的种子 → 相同的节拍。<p>功能：<p>• 离线使用（FluidSynth + SoundFont） + ffmpeg 导出 • 确定性渲染，便于迭代/代理管道 • WAV/MP3/MIDI 导出 • 项目以 JSON 格式存储（适合 Git） 非常希望能得到关于工作流程的反馈，以及哪些功能会让这个工具对你更有用。

如果一棵树在森林中倒下，而周围没有人看到或听到它的声音，许多人依然能感受到它的存在。当砍伐树木、河流和森林的机器庞大而强劲，似乎无法阻挡时，我们这些地球人如何承受这种损失，承受这种悲伤与痛苦，将其转化为韧性，并为地球、水和生命而努力？作为一个同样的地球人和人类，我在内心深处听到了大地的召唤。而这个空间就是我回应的方式，帮助他人聆听这种召唤，穿透内外的噪音。

尽力而为。你接近了吗？<p>1. 2024年格林兰的居民人数是多少？<p>2. 迈克尔·乔丹在NBA的职业生涯总得分是多少？<p>3. 原版《哈利·波特》系列（共7本书）中有多少个单词？

使用Claude Code构建了这个工具。<p>它分析12个风险类别的自由职业合同（如付款条款、知识产权归属、范围问题、终止条款等），并标记出问题，提供具体建议。<p>40%的自由职业者报告称被客户拖欠款项，这通常是由于合同条款模糊所致。这个工具旨在帮助在签署合同之前发现这些问题。<p>目前免费使用，以验证其是否解决了实际问题。希望获得HN的反馈，特别是在以下方面： - 分析的准确性 - 这对自由职业者是否真的有用 - 有什么缺失或可以改进的地方<p>技术栈：Node.js、Express、Anthropic Claude API，部署在Railway上。

我很好奇，不确定人工智能是否只是炒作。我在软件和其他一些事情上使用它。但看到那么多人谈论通用人工智能（AGI），而目前最好的模型连简单的问题都无法正确回答，工具使用也失败，且容易受到各种不合逻辑的注入攻击，我感到困惑。 我不知道对人工智能的投资是否值得，但我是否因为看不到近期通用人工智能的希望而盲目呢？ 代理型人工智能或许有趣，但我几乎没有见过它完美地工作，我必须在每个环节上都引导它。 人们随意声称通用人工智能即将到来，真的让我对人工智能的整体信心大打折扣。考虑到过去几年除了更好的工具和包装外，我并没有看到太多的改进，而这些模型也只是与这些工具和包装配合得更好。