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在十月份，我开发了一个网络分析工具。它有两个显著特点：价格便宜，并且提供每周的人工智能邮件摘要，这样你就不必频繁查看仪表板。结果发现，价格便宜并没有太大影响，但我那几个用户非常喜欢这个邮件摘要。 如今，世界变化迅速，我突然发现自己开始尝试使用代理，并在Claude Code中完成所有工作，因此我决定抛弃一切，重新构建这个工具，命名为lodd.dev，这是一个为代理设计的无头网络分析工具。它包含42个MCP工具和一个完整的API，允许代理在其流程中调用和处理分析数据。 我尽量优化它以适应代理的使用，因此响应效率很高（快照大约60个tokens），还提供了一个llms.txt文件来指导代理进行设置，简化身份验证的只读模式，以及一个用于桌面和移动应用的托管OAuth版本和一个用于终端使用的标准输入版本，后者使用API密钥进行身份验证。人机交互的身份验证使用邮件中的一次性密码（OTP）。 明确要求代理使用这个工具效果很好，我特别喜欢将其与其他上下文来源（如GSC或提交历史）结合使用，但让代理在没有提示的情况下调用它有点挑战。不过，在Claude.md文件顶部添加几行内容确实有所帮助。 我很想听听你们对能够在同一对话中获取分析数据（或其他自动化工作流程）有什么价值的看法。

你好，HN！我是Claire，nao Labs（YC X25）的创始人。两个月前，我开始在一个git仓库中构建公司的智能系统。现在，我完全依靠8个AI代理、20多项技能和一个自学习的上下文仓库来运营我的公司。 我选择在git仓库中构建它，因为我不想被任何工具锁定——无论是上下文层，还是特定的代理框架。今天，我将其开源，以便其他人也能构建自己的系统。 Sylph是我使用的公司智能系统的开源版本。它为您提供了托管自己公司上下文的结构，构建技能，创建AI代理，并且已经搭建了自学习循环的框架。它是一个git仓库，没有对任何工具的锁定，可以与任何代理一起使用：Claude Code、Codex、Cursor。 Sylph是为您量身定制的：您可以分叉它，运行/sylph-setup，它将根据您的上下文构建您自己的公司智能系统。 仓库地址：github.com/getnao/sylph 关于我如何构建它的详细信息：<a href="https://thenewaiorder.substack.com/p/i-built-a-company-brain-to-run-my" rel="nofollow">https://thenewaiorder.substack.com/p/i-built-a-company-brain...</a> 请告诉我您的想法，如果您也为您的公司构建了AI智能系统，欢迎分享一些建议！