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嗨，HN， 我一直在尝试制作超简单的区块链游戏，并创建了 ETHShot.io，这是一个小型去中心化应用（dApp），在这里每次“射击”彩金的费用为 0.0005 测试 ETH，赢得整个奖池的概率为 1%。该应用仅在 Sepolia/Goerli 测试网络上运行，因此没有涉及真实的 ETH。 **工作原理** - 连接一个测试网钱包（如 MetaMask、Rabby 等）。 - 每次交易（“射击”）会向合约发送 0.0005 测试 ETH。 - 每次射击都有 1% 的概率合约会将整个奖池支付给发送者。 - 未中奖的射击会将金额加入奖池，但会扣除少量维护费用。 合约代码不到 80 行 Solidity，前端使用简单的 Svelte。源代码：[https://github.com/profullstack/ethshot-web](https://github.com/profullstack/ethshot-web)。 我希望能得到以下方面的反馈： - 可用性和引导流程（流程是否清晰？）。 - 合约设计、燃气费用节省以及你发现的任何攻击面。 - 1% 的中奖概率是否合适，或者是否应该是动态的。 **快速开始** - 从任何 Sepolia 水龙头获取一些测试 ETH。 - 访问 [https://ethshot.io](https://ethshot.io) 并进行射击。 - 如果你赢了，会立即看到交易；如果没有，你会看到奖池增加。 - 欢迎在这里或作为 GitHub 问题提交错误报告和想法。 感谢你的关注。 — Anthony (cranberryturkey)

我注意到，Copilot 基本上在劫持我的问题解决过程。与其自己解决挑战，我发现自己只是随便接受它的建议，即使我还没有完全思考清楚问题。这让我变得有些懒惰。 不断的建议就像有人在你肩膀上看着你，在你甚至还没问出问题之前就抢着给出答案。这真的会打断你的专注力，阻止你发展自己的解决方案。 我在考虑暂时禁用它，甚至可能是永久禁用。别误解我的意思——大型语言模型在开发工作中非常有用，但前提是我主动选择使用它们。一直开启它们让我觉得在削弱我独立思考的能力。 我很好奇 HN 上的其他人对此有什么看法。还有人觉得这些工具正在改变他们解决问题的方式吗？

我最近构建了我的第一个ElectronJs应用程序，名为DrinkMe，这是一款极简的视频压缩工具。它使用双重FFmpeg编码，并根据原始视频的时长、分辨率、质量和大小来估算最终文件大小。 这个应用的理念是为那些不熟悉或不想学习如何使用基于命令行的程序（如FFmpeg或Handbrake，后者的众多设置和选项可能会让人感到不知所措）的普通用户提供一个替代方案。 对于高分辨率文件，目标压缩率通常在原始文件的80%到85%之间，但如果视频已经被压缩，压缩率会动态调整。 欢迎大家提供反馈！

嗨，HN， 几个月前，我开始尝试将人工智能代理构建为Slack机器人。最初只是一个有趣的周末项目，现在已经演变为我们团队日常工作的重要组成部分。这些机器人驻留在Slack中，处理一些真实且复杂的工作流程，例如： - 当有新的注册用户时，其中一个机器人通过Apollo丰富潜在客户信息，草拟个性化邮件，并将其发送到我的邮箱。 - 如果有人在任何频道提到新任务，机器人会介入，询问几个澄清问题，并创建一个Linear工单。 - 自动从Stripe收集交易失败的客户信息，并将其带入Slack线程中。 - 在网上搜索并草拟博客文章——当然，你可以用ChatGPT来完成这个任务。但在Slack上协作进行则提供了不同的整体体验。 - 我们甚至让它们变得更主动。例如，如果有人谈论冲刺计划，机器人会跳入讨论，询问是否需要帮助将任务细分。 起初，这感觉像是“仅仅是自动化”。但让我们惊讶的是，它变得如此协作。 由于这些代理生活在公共的Slack线程中，团队成员开始观察其他人与它们的互动——人们如何表达提示、标记机器人、纠正输出。这变成了一种轻量级的社交学习系统。每个人通过参与对话，变得更擅长于提示和思考“代理工作流程”。 我们还建立了一个轻量级的仪表板，以帮助团队中的任何人快速创建和部署新的机器人，管理访问权限，自定义行为，并附加工具。 演示：这是我们一个机器人在行动的短视频——它能够自我纠正，导航工具如Linear和内部API，并完成端到端的任务。 技术栈： - Vercel AI SDK - axllm.dev（用于typescript的DSPy）用于代理循环 - Composio用于工具集成 我们现在正在为有兴趣将Slack机器人作为代理进行部署的人进行封闭测试。如果感兴趣，请加入我们的候补名单 - [https://heyzest.ai](https://heyzest.ai)