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嘿，HN！ 我正在构建 NTNT（/in'tent/），这是一种实验性的编程语言，旨在探索我一直以来的一个特定问题： “如果我们假设 AI 代理将成为代码的主要编写者，而不是人类，那么编程语言会是什么样子？” 其核心概念是意图驱动开发（IDD）。与其通过氛围编码或 Markdown 文件链来表达意图，不如你（和你的代理）定义一个机器可验证的 .intent 文件（使用 IAL - 意图断言语言），作为人类与代理之间的可执行合同。然后，代理将维护、构建并通过 .intent 文件驱动开发和验证。 该语言本身是“类似 Rust 的脚本语言”，旨在减少幻觉并减轻代理在编写和管理代码时的压力。 我很想听听你们的反馈： 1. NTNT 的 IDD 风格是否有潜力改善基于代理的开发流程？ 2. 如果我/我们将意图系统提取出来以便与 TypeScript/Go 一起使用，你会使用它吗？ 仓库： [https://github.com/ntntlang/ntnt](https://github.com/ntntlang/ntnt) 网站： [https://ntnt-lang.org](https://ntnt-lang.org)（运行在 ntnt 上）

大家好！<p>我创建了SHDL（简单硬件描述语言），这是一个将硬件描述简化到绝对基础的实验。<p>在SHDL中，没有算术运算符，没有隐式位宽，也没有高级结构。你需要从逻辑门和导线显式构建一切，然后以层次化的方式组合更大的组件。这个目标不是合成或性能，而是理解：当抽象被去除时，数字系统实际上是什么样子的。<p>SHDL配有PySHDL，这是一个Python接口，允许你加载电路、输入信号、逐步模拟并观察输出。在底层，SHDL将电路编译为C语言以实现快速执行，但语言本身保持故意简小和透明。<p>这并不是为了取代Verilog或VHDL。它的目标是：<p>- 从基本原理学习数字逻辑<p>- 实验硬件描述语言和语言设计<p>- 教授或可视化复杂硬件如何从简单门电路中产生<p>我特别希望能收到关于以下方面的反馈：<p>- 语言设计选择<p>- 哪些感觉不必要的限制与教育价值<p>- 这种“反抽象”硬件描述语言对你是否有用<p>代码库： https://github.com/rafa-rrayes/SHDL<p>Python包：PySHDL在PyPI上<p>感谢阅读，我非常欢迎批评意见。

第一次在运行 Chatter.Plus（我正在开发的一个工具，用于汇总来自 Discord、GitHub 和论坛的社区反馈）一天后查看使用成本时，我看到的费用是 2.30 美元。算了一下，按月算是 70 美元，按年算是 840 美元。仅仅是一个实例，感觉非常糟糕。 我之前做过粗略的计算，所以知道这可能是个 bug，但仍然感到不安。结果发现这只是部分是 bug，其余的则是我需要重新思考我构建这个工具的方式。 接下来的几天我花时间拆解它，进行调整，使用实时数据进行测试，检查结果，再次尝试。我发现我发送 API 请求的频率太高，并且没有优化我发送和接收的数据。 以下是我所做的改进，按影响程度从大到小排列（除了那个每天花费我一美元的 bug）： - 完全放弃了 Claude Sonnet - 在相同数据上测试了两个模型，Haiku 实际上以三分之一的成本表现更好。 - 开始对所有请求进行批处理 - 每小时调用一次简直就是在烧钱。 - 在 AI 处理之前进行过滤 - “哈哈”和“谢谢”是很多在线聊天内容。我在花钱让 AI 告诉我这些不是反馈。尽管如此，我仍然会处理像“+1”和“我也是”这样的协议。 - 输出更简短 - 使用“H/M/L”代替“高/中/低”，推荐 40 个字符的标题。 - 在处理之前剔除代码片段 - 只是重复问题，导致请求膨胀。 到周末时：每天只需几分钱，质量依然如故。 我并不是在构建一个可以亏损运营多年的风险投资支持的应用。我失业了，正在尝试构建一些可能也能支付房租的东西。这个数学模型必须从第一天起就能奏效。 好处是：这些节省让我可以将定价层级限制提高三倍，并增加间歇性的质量检查。这是我原本无法获得的余地。 欢迎提问。