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嗨，Show HN，最初只是一个小周末项目，结果变成了2000行代码。我知道市面上有一些浏览器插件和Python脚本可以将你的ChatGPT档案转化为有用的东西。但如果你在寻找一个一体化的解决方案，这可能会引起你的兴趣。
我构建了一个小项目，展示如何使用 Agno 框架和 RunAgent 在 Golang 中构建一个智能 PC 组装助手。该助手根据用户的预算和性能需求，获取实时定价数据，并实时提供个性化的组装推荐——就像它在思考一样。
有趣的是？你可以用 Python 编写 AI 逻辑，并在 Go 中原生使用，且支持完整的流式处理。这是跨语言代理互操作性的一个很好的示例。
在厌倦了花费20多分钟写一封邮件后，我花了7天时间开发了一个Chrome扩展，它可以帮助我在30秒内撰写清晰、自信的邮件——由Gemini 2.5 Pro提供支持。
我将它称为“邮件草稿加速器”。这是一个轻量级的Chrome扩展，具有简单的弹出界面（popup.html、style.css、popup.js），并使用manifest v3。
它由Gemini 2.5 Pro提供人工智能支持，同时也支持Gemini 2.5 Flash、Flash-Lite预览，甚至更早的2.0和1.5 Pro版本（通过API调用）。没有服务器——仅有本地前端和Gemini API。
以下是我每天的使用方式：
我输入几个想法 → 它将这些想法扩展为一封完整的个性化邮件。
我选择语气（专业、随意、说服性）。
我告诉它我写信的对象 → 人工智能会为他们调整信息。
它帮助我快速行动，听起来自信，并停止过度思考。对于像我这样的独立开发者来说，这是一个彻底的游戏改变。
我希望能收到其他写很多邮件但厌倦这种拖沓的开发者的反馈。你可以在这里试用它：<a href="https://chromewebstore.google.com/detail/email-draft-accelerator/gekhjogflifbelhfnhgogmmgdomhbfaj?authuser=5&hl=en" rel="nofollow">https://chromewebstore.google.com/detail/email-draft-accelerator...</a>
请访问以下链接以获取更多信息： [https://arxiv.org/abs/2504.17033](https://arxiv.org/abs/2504.17033)
你好！有没有人找到一个轻量级且响应迅速的文字处理器？我感觉自己已经使用同样臃肿的办公套件几十年了！（Libre/OpenOffice 或 MS）。我怀疑电子表格、类似 PowerPoint 的工具等的整合，削弱了文字处理器本该具备的简单性。
一个关键问题是能够打开 ODT 文件。我最近尝试过：
- WPS：感觉臃肿，并且不支持 ODT
- Abiword：停止支持 Windows
- Atlantis：不支持 ODT
大家好！
我开发了一个 TypeScript 语言服务插件，添加了对 .yaml 和 .yml 文件的原生支持，能够在 TypeScript 5 中实现完整的类型推断和自动补全。
我之所以制作这个插件，是因为我想将大型语言模型（LLM）的提示模板存储在源代码之外，但由于需要对每个换行符和引号进行转义，使用 JSON 变得不够实用，这降低了大文本的可读性。我想使用 YAML，但 TypeScript 默认不支持 YAML 文件的智能提示。这个插件解决了这个问题。
欢迎大家提供反馈或建议！该项目是开源的（MIT 许可证），欢迎贡献。
嗨，我是Sam，Mastra的联合创始人兼首席执行官，Mastra是一个TypeScript代理框架。我写了一本关于构建代理的书，想和HN的朋友们分享一下。
这本书叫做《构建AI代理的原则》。目前它有34章，148页，涵盖了大语言模型（LLMs）、提示、代理、工作流、RAG、评估、多代理、追踪、部署、MCP、工具使用以及其他一些主题。
这里的背景是，去年十月我们开始着手Mastra时，对AI工程几乎一无所知，只能在构建的过程中不断学习。
在一月份，我们开始参加当地的AI聚会。我们遇到了许多曾经和我们处于同样境地的人。我们不知不觉中从学生变成了老师。每当某个解释似乎能够被理解时，我们就会回家把它记录在我们的文档或博客中。
有一天，我的联合创始人Shane对我说，如果你写一本关于这些内容的书怎么样？
我最初持怀疑态度，但尝试写了一个大纲后发现这很自然。因此，我花了接下来的几个周末，把我们的帖子整理成书的形式，并填补其中的空白。令人惊讶的是，这个过程很顺利。初版有92页，分为27个非常简短的章节。
我们原本打算把它命名为《AI工程的原则》，但一位创始人朋友说服我使用“代理”这个词，所以最终定名为《构建AI代理的原则》。
我们收到的第一个反应是惊讶。我们在之前参加的聚会上分发了这本书。
我们开始看到人们在社交媒体上发布书评。几位创始人朋友告诉我们，这本书改变了他们的代理架构或界面设计。一位从工程师转行的摄像师来到我们的办公室，拍摄了一部迷你纪录片。
人们经常问我们如何保持书籍的更新。我们其实并不太清楚。然后MCP和吉卜力工作室的事情发生了，我们知道需要更新书籍。
我在五月坐下来又写了一个周末，最终增加了50页。除了MCP和图像生成，还有很多关于网页浏览、工作流流媒体、代码生成、代理RAG的内容需要写。我们将书籍重新出版为第二版。
人们最常评论的一个地方是我引用了泄露的Bolt.new系统提示的部分摘录。这是许多人第一次看到生产级的提示。
这本书最近变得相当受欢迎。我们在AI聚会和会议上分发了数千本，甚至在LinkedIn（这个地方）上也引发了病毒式传播。
在实际操作方面，我是在Notion中写的书，然后粘贴到一个叫Vellum的桌面应用中，它可以生成ePub和PDF。亚马逊的KDP允许你上传这些文件并出版你的书（他们会为你打印）。拥有良好的持续集成/持续交付（CI/CD）流程很有帮助，文档和博客帖子作为内容管道中的中间产物也起到了作用。这意味着在写作时我可以从一个温暖的缓存中提取内容。这个过程感觉是O(n)而不是O(n log n)。
希望你们喜欢阅读，也请告诉我你们的想法！（你可能更想下载这本书，在你喜欢的阅读器中阅读，而不是使用GitHub的PDF阅读器）
我很快会开始第三版的写作，想知道哪些主题感觉缺失，如果有任何内容显得过时等等。
我是一名中级数据科学家，工作所在的公司项目进展非常缓慢。我花了很多时间在等待决策或批准上，而技术工作本身也并不具挑战性。我感觉自己的技能停滞不前，无法建立我想要的作品集或经验。
目前数据科学职位的就业市场相当糟糕（至少在我所在的德国是这样），所以换工作让我感到有风险。
对于那些经历过类似情况的人：
- 当你的日常工作没有推动你进步时，你是如何保持学习和职业发展的？
- 有没有推荐的具体项目、开源贡献或副业技能值得关注？
我正在努力平衡保持就业与维持职业发展的动力。非常希望能得到一些具体的建议，特别是来自那些经历过类似缓慢时期的人的意见。