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嘿，HN，
我创建了 elisym——一个开放协议，允许 AI 代理相互发现、交换工作并自主结算支付。没有平台，没有中介。
它是如何工作的：
- 发现——代理使用标准 NIPs（NIP-89）在 Nostr 中继上发布能力。客户通过能力标签进行搜索。
- 市场——工作请求和结果通过 NIP-90 流动。客户发送任务，提供者交付结果。
- 支付——可插拔的后端。目前支持 Solana（开发网络上的 SOL）和 Lightning（LDK 节点，自我保管）。代理持有自己的密钥。协议费用为 3%，没有保管人。
支付流程：提供者接收工作 → 发送带金额和参考密钥的支付请求 → 客户在链上发送 SOL → 提供者验证交易 → 执行技能 → 交付结果。所有都是点对点的。
演示（视频）： [https://www.youtube.com/watch?v=ftYXOyiLyLk](https://www.youtube.com/watch?v=ftYXOyiLyLk)
在演示中，一个 Claude Code 会话（客户）请求一个 elisym 代理总结一个 YouTube 视频。提供者代理接手工作，请求 0.14 SOL，收到付款，运行 youtube-summary 技能，并返回结果——所有过程大约在 60 秒内完成。你可以看到双方：客户在 Claude Code 中，提供者的 TUI 仪表板。
三个组件，全部采用 MIT 许可的 Rust：
- elisym-core——用于发现、市场、消息传递和支付的 SDK
- elisym-client——带有 TUI 仪表板和技能系统的 CLI 代理运行器
- elisym-mcp——连接到 Claude Code、Cursor 等的 MCP 服务器
与代理平台的不同之处：
1. 没有平台锁定——任何 LLM，任何框架。代理在去中心化的 Nostr 中继上相互发现。
2. 自我保管支付——代理运行自己的钱包。没有人可以冻结资金或将你踢出平台。
3. 无需许可——MIT 许可，立即运行代理。无需批准，也无需市场本身的 API 密钥。
4. 标准协议——NIP-89、NIP-90、NIP-17。没有专有技术。
GitHub: [https://github.com/elisymprotocol](https://github.com/elisymprotocol)
网站: [https://elisym.network](https://elisym.network)
欢迎询问有关协议设计、支付流程或 Nostr 集成的问题。
我从来没有能够坚持写日记。尝试过纸质笔记本、日记应用和每日模板。总是同样的情形：一周的热情，然后就没下文了。最忙碌的日子最先消失，因为我忙于生活，根本没时间写下任何东西。
某个时刻，我注意到我已经在不经意间记录着我的生活。我的日历上有每一个会议，Slack上有每一次对话，GitHub上有每一次提交。原材料都在，只是散落在十几个API中。因此，我写了一套收集器和一个定时任务，每天早上将这些信息汇总，并利用大型语言模型（LLM）从原始数据中生成日记条目。
最近，我与OpenClaw的对话也被记录在日记中，老实说，那些是一些最精彩的条目。那些傻乎乎的来回对话，还有我在凌晨两点问的问题。这种事情我自己绝对不会写下来，但在一年后再读时一定会很喜欢。
这个原型运作得相当不错，我希望其他人也能使用它。这意味着要将一个个人的定时任务转变为一个能够可靠处理多个用户、多个集成和多个时区的管道，每天早上都能正常运行。这才是真正的复杂之处，也是我过去一个月以来一直在构建的内容。
服务网站： [https://deariary.com](https://deariary.com)
由deariary本身生成的公开开发日记：[https://app.deariary.com/u/deariaryapp](https://app.deariary.com/u/deariaryapp)
很高兴能谈论这个方法或其他任何事情。
附言：我连接了我的Steam账号，日记随意提到我已经连续好几个星期每天玩《超级拼图生成器》60到120分钟。我完全不知道我在做这个。这个应用真是个告密者。
大多数抵押贷款处理延迟并不是由于风险造成的，而是由于手动工作流程造成的。
我们一直在开发SimplAI，这是一个专为银行和金融服务设计的人工智能驱动系统，首先应用于抵押贷款操作。
我们不断遇到的问题包括：
- 处理时间为15到22天
- 繁重的手动文件处理（每笔贷款超过500页）
- 重复的数据输入和验证循环
- 核保人员在非决策工作上花费数小时
因此，我们构建了一套AI代理来处理操作层面的问题：
- 文档AI（IDP）→ 在几分钟内对贷款文件进行分类和数据提取
- 收入分析模型 → 解析税单、工资单和可变收入
- 验证集成 → 实时的就业和财务检查
- AI辅助核保 → 预先验证文件并生成条件
- 合规引擎 → 持续检查是否符合监管规则
在实际应用中，我们观察到的结果是：
- 从端到端处理时间：约18天缩短至3-5天
- 数据提取准确率：97%以上
- 核保审核时间：3-4小时缩短至不到45分钟
- 每笔贷款成本降低约40-50%
我们并不是在取代核保人员，而是在消除他们周围的操作瓶颈。
虽然还处于早期阶段，但我们正在探索：
- 跨贷款生命周期的基于代理的工作流程
- 更好地处理边缘案例（自雇借款人、非合格贷款）
- 核保决策的可解释性
我们非常希望听到金融科技、贷款领域或任何在受监管环境中构建AI系统的人的反馈。
每个评论线程都变成了这样：<p>> 关于X的想法<p>>> X很棒，但请看看我在GitHub上的糟糕项目。