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我们在与Claude Code进行迭代以构建完整上下文时，取得了最佳效果，然后在工作过程中使用并更新该上下文。 因此，我们开发了Nimbalyst，作为本地的所见即所得（WYSIWYG）编辑器和会话管理器，您可以在其中与Claude Code一起处理Markdown文档、图表、模型、数据模型、会话和代码。Nimbalyst让您能够： - 在一个集成工具中工作，充分利用您的所有上下文。 - 在用户界面中使用Claude Code的全部功能。 - 与Claude Code合作编写和编辑所见即所得的Markdown，查看AI的更改以红色/绿色标记，并批准这些更改。 - 与Claude Code一起迭代HTML模型，注释模型，然后将其作为人和Claude Code编程的上下文。 - 根据您的文档/代码构建数据模型，使用Claude Code进行迭代，并以标准格式导出它们。 - 在标准Markdown中集成mermaid图表、文本、表格、模型、数据模型和图像，以便为人类/AI提供上下文。 - 将会话与文档关联，查找并恢复会话，将会话视为上下文，运行并行会话。 - 在所有这些上下文中与Claude Code进行编码，使用/命令，查看git状态。 Nimbalyst目前处于测试阶段，支持本地使用且免费。我们非常期待您的反馈。

我正在开发一款名为 Clouder 的原生 iOS 应用。其目标是提供比移动网页仪表板更好的体验，以便您随时随地管理基础设施。 该应用支持多种服务。您可以管理计算资源，如 Workers 部署、Pages 项目、持久对象和队列。它可以连接到您的存储和数据，让您查询 D1 数据库、浏览 R2 存储桶以及管理 KV 命名空间。它还处理媒体功能，如流媒体和图像，以及 AI 产品，如向量化和 Workers AI。 在一般网络管理方面，您可以管理 DNS 记录、隧道、WAF 规则，并查看区域分析。该应用支持多账户设置，包含用于流量和数据库统计的主屏幕小部件，并提供五种语言的本地化支持。您可以直接使用 Cloudflare API 令牌登录。 我非常欢迎任何反馈或功能请求。

我对当前大型语言模型（LLMs）中“推理”的定义和测量之难感到沮丧。<p>这篇文章认为，问题在于结构而非认知：LLMs并不处于一个陈述能够持续存在、约束未来行为或产生后果的世界中。<p>我展示了一个最小的、可重复的演示，任何人都可以在商业LLM会话中运行。相同的模型，相同的问题——唯一的区别是在开始时添加了一个“世界”声明。<p>在这个最小的约束下，观察到的行为立即发生变化： - 位置漂移减少 - 自动反转减少 - 判断更加保守 - 拒绝退出定义的世界<p>这并不意味着LLMs会思考、推理或接近通用人工智能（AGI）。它仅仅表明，在没有一个世界的情况下，推理类属性甚至无法被测量。<p>完整的文章（包含公开会话记录）： https://medium.com/@kimounbo38/llms-dont-lack-reasoning-they-lack-a-world-0daf06fcdaeb?postPublishedType=initial

嗨，HN，我是Safoan，Narrativee的创始人。 我们创建Narrativee是因为我们意识到，从原始电子表格文件中获取清晰的信息是多么困难。我发现自己花了几个小时盯着行和列，试图提取上下文，并手动将这些数据转化为可以与团队分享的文档。 问题在于，电子表格非常适合计算，但在沟通方面却很糟糕。要了解数据背后的“故事”，通常需要截图图表或写长邮件来解释这些数字的含义。 这就是我们构建Narrativee的原因，旨在在几分钟内消除这种摩擦。 > 您上传您的电子表格（CSV/XLS）， > 获取一份解释您数据背后“是什么”和“为什么”的叙述文档 > 编辑并分享一份可读的报告，而不是原始数字 我们提供免费计划，欢迎试用，并告诉我们可以改进的地方！

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