最新

我非常希望能得到任何反馈。最近我对现代社交媒体感到非常沮丧，因此创建了这个平台来进行反击。这个平台旨在促进真实的连接和深入的理解，而这些似乎在短视频和当今社交媒体的泛滥中逐渐丧失。

你好，HN！我们是来自Praxos的Lucas和Soheil（<a href="https://mypraxos.com">https://mypraxos.com</a>）！我们已经在开发一个AI个人助手一段时间了，今天我们想和大家分享我们的新Webhook功能。 现在，你可以通过文本或语音请求Praxos为你设置Webhook和触发器。Webhook会监听特定条件，当这些条件发生时，会触发另一个动作。Webhook可以执行一次或无限次，并且可以执行Praxos当前支持的任何操作。 我们已经为电子邮件和日历（Gmail、Outlook）、Notion、Slack、Discord、Trello、Dropbox、Drive、iMessage、Whatsapp和Telegram实现了这一功能。 以下是一些示例： – “当我的Trello‘紧急’列表中添加新任务时，在我下一个工作时间段内在我的Google日历上创建一个两小时的时间块，并在发生时立即提醒我。” [这与下一个示例很好地衔接] – “如果我的日历显示我在专注时间段内，自动在Slack上回复我正在处理最新的Trello紧急任务。” – “当Fireflies的会议记录准备好并发送到我的电子邮件时，提取决策和后续步骤，然后在Slack的#team-updates频道发布5条要点总结。” [与下一个点相关] – “当工作会议的记录处理完成后，进行总结，并将关键决策发布到Slack。但在我孩子的睡觉时间之后再发送通知。如果总结中包含明天到期的任务，早上在我的日历上预留时间，并在我醒来后给我发提醒。” – “我的目标是今年读12本书。每个月，根据我的喜好给我发送10本书及其Goodreads链接的列表。每周六早上，问我阅读进度。如果你发现我购买了一本书（例如：通过检查我的电子邮件），那么将其添加到我的阅读列表中，并问我是否开始阅读。” – “每次我收到Uber Eats或Doordash的收据时，提取日期、账单和餐点，并将其添加到我的Google Sheets个人财务表中。” – “当我的银行电子邮件或对账单中出现新交易时，提取商家、类别和金额，然后将其记录在我的‘消费追踪器’Google表格中。如果每月总支出超过我的预算限制，将总结发送到我私人WhatsApp聊天中，并列出导致超支的前三个类别。” – “每当收到新电子邮件时，提醒我支付信用卡和账单。如果我没有告诉你我已经完成，过一天再问我是否已完成。” – “在月底，汇总来自Sheets的所有财务记录、收据和我的财务电话记录，然后生成一个单一的‘月度快照’PDF。如果我的储蓄率有所改善，添加一个绿色徽章并祝贺我；如果恶化，给我发送一份趋势总结。” – “每周日，检查我在Google Photos中的最新添加，并通过Whatsapp将精选内容发送给我的妈妈和奶奶。” – “查看Praxos Discord频道上的用户反馈，并将其添加到我们在Notion上的用户反馈页面。对重复请求进行计数。” – “如果我收到Lucas的电子邮件，而我正在编码，回复他并告诉他我很忙。同时提醒他查看我在Trello上的动态。” 好奇吗？欢迎在<a href="https://app.mypraxos.com/sign-up">https://app.mypraxos.com/sign-up</a>上免费试用7天！

我开始这个项目是为了理解两件事：为什么我的亚洲朋友喝酒后会脸红，以及为什么几个朋友似乎都有偏头痛的聚集现象。 我在阅读医学论文和教科书，但在不同主题之间跳跃时总是迷失方向。我想：如果我能像编程一样通过点击来浏览这些内容会怎么样？如果“ALDH2基因”实际上是可以点击的，并且能让我查看变异、表型和人群频率呢？ 于是我开始用Rust建模人类生物学，使用我的Ralph代理（Claude在循环中，感谢ghuntley）。结果发现，类型系统非常适合这个。每个生物实体都是强类型的，并且关系在编译时得到强制执行。 *经过一天的代理编码：* - 277个Rust文件，约95,000行代码 - 1,561个测试通过 - 13个完整的器官系统 - 包含特定祖先变异的遗传学 - 临床病理模型 *试试这个：* ```bash git clone https://github.com/lantos1618/open_human_ontology cd open_human_ontology cargo run --example ide_navigation_demo ``` 然后打开 `examples/ide_navigation_demo.rs`，并进行点击浏览： *理解亚洲红脸反应：* ```rust AsianGeneticVariantsCatalog::get_metabolic_variants() // 点击查看： → ALDH2基因位于12号染色体的12q24.12 → rs671变异（Glu504Lys） → 日本人群中频率为40% → 酒精潮红反应 → 饮酒时食道癌风险增加10倍 → 乙醛代谢途径 ``` *理解偏头痛：* ```rust Migraine { subtype: WithAura, triggers: [Stress, LackOfSleep, HormonalChanges], genetic_variants: ["rs2075968", "rs1835740"], ... } // 点击查看： → 17种偏头痛触发类型 → 12种先兆症状类型 → 遗传风险因素 → 为什么会出现聚集现象（HormonalChanges → 月经） ``` 现在我可以真正地<i>导航</i>这些连接，而不是翻阅PDF。心脏 → 冠状动脉 → 动脉粥样硬化斑块。视觉皮层 → 2亿个神经元 → 神经连接通路。这就像维基百科，但经过类型检查，并且可以跳转到定义。 *这不是生产级的医学软件*——它是一个学习工具。但对于理解生物系统之间的连接，它比教科书要有用得多。 这个代理还在不断扩展。有时它会出现内存溢出，但这也是乐趣的一部分。 *技术：* Rust, nalgebra, serde, rayon, proptest 我不是医生，这只是为了我的学习。如果你愿意，可以提交代码，或者如果你发现错误信息或想添加参考文献，可以审查并打开一些PR。

我花了8周时间独自开发了Zine，这是一款为团队知识提供AI驱动搜索的应用。没有团队，也没有额外的资金支持。只有我、AI编程工具，以及我已经搭建好的平台。 我没有构建基础设施（连接器、向量数据库、转录、实体提取等），而是重用了Graphlit，这是我们的客户所使用的相同技术栈。这节省了大约4到5个月的后端工作，让我能够100%专注于产品和用户体验。 结果是：我在8周内构建并发布了一个最小可行产品（MVP），在4个月内获得了第一个付费客户，使用了30多个数据连接器，具备实时同步和实体感知语义搜索，且100%的编码工作都得到了AI的辅助（Claude Code和Factory Droid）。 这篇文章涵盖了整个技术栈（Next.js、TypeScript、Graphlit SDK、Vercel）、使用AI编程工具的工作流程、哪些有效、哪些无效，以及为什么平台创始人应该在自己的平台上进行开发。 简而言之：如果你已经搭建了一个平台，就用它来构建产品。这是找到产品市场契合的最快方式，而AI编程工具让这一过程变得异常迅速。

我们正在构建一个人工智能接待员，能够接听真实电话、捕获潜在客户、预约安排并发送5分钟的后续跟进。我们的首个细分市场是婚礼场地。我是其中一位创始人。 <p>对HN可能感兴趣的内容：</p> 对话循环：电话 → 流式自动语音识别（ASR） → 大语言模型工具（LLM） → 日历/电子邮件 → 语音合成（TTS），具备轮流发言和插话控制功能。 日历预约：缓冲时间逻辑 + 防止重复预约；我们提供一个最小功能API用于“提供时段/预约时段/确认”。 多渠道捕获：将电话、电子邮件和表单潜在客户统一为一个记录，包含转录和字段（姓名、日期、客人数量、预算）。 垃圾邮件过滤：在接触到员工之前阻止模式（例如，1-800电话/机器人电话）；为VIP设置安全通行规则。 评估工具：脚本化的通话场景（可用性、定价、政策）→ 检查基础（答案必须在您的文档中）→ 对正确性、安全性和升级时机进行评分。 <p>未成功的方面：</p> 在知识摄取之前过于急于回答；我们现在对经过验证的来源严格限制回答，其他情况下会记录信息或升级处理。 Elevenlabs；延迟过高，无法构建类似人类的体验。 对边缘案例的困惑（“如果……你的取消政策是什么？”）。我们增加了文档优先检索 + 回退到“收集信息 + 路由”。 <p>目前的数字（早期阶段，仅有6位客户，正在改善）：</p> 目标回答时间：接听时间小于一秒；电子邮件的首次回复时间为5分钟。 减少漏接电话和更快的参观安排是主要成果；一旦数据成熟，我们乐意分享更多信息。 <p>隐私/伦理：</p> 客户内容不会用于训练我们的模型。 明确的同意和录音政策；个人身份信息（PII）在存储和传输中均加密。 <p>我希望得到的反馈：</p> 针对语音代理的更好离线评估（超出愉快路径脚本）。 您发现有效的轮流发言和插话策略。 在信任AI处理电话之前，您希望的故障模式处理。 <p>链接：https://mikla.ai</p>

嘿，HN！我是乔纳森，Compyle 的联合创始人之一。 我们正在构建一个不怕停下来问问题的编码代理！在做出关键的产品和工程决策之前，它会与你进行沟通，因此你可以将更多开放式任务交给它，而不仅仅是依赖其他编码代理。 在创办 Compyle 之前，我们曾开发过 SmartAppetite（保险领域的 AI 代理）。使用像 Claude Code / Cursor 这样的工具，我们在几天内就做出了演示，但随后花了几周的时间来清理我们已经不再完全理解的代码库。 我们不得不暂停功能开发，仅仅是为了重构。这种痛苦促使我们创建了 Compyle。 我们通过协调一系列 Claude Code 来构建 Compyle。我们有多个“监视者”代理在主编码代理工作时检查各种事项。我们会检查不良模式（基于你的项目规则）以及编码代理的行为与您的计划/决策之间的差异。 我们还生成一些文档，比如研究和规划文件。 我们在 Claude Agent SDK（所有代理使用 Sonnet 4.5）和 Fly 机器的基础上构建它，以便能够快速启动沙盒环境。 Compyle 通过以问题为驱动的方法让你保持控制： - 你描述任务 - Compyle 提问直到完全理解 - 在编写代码之前，它会生成研究和规划文档 - 在实施过程中，它会根据你的决策验证更改 - 如果有任何不匹配，它会停止并询问 我们的愿景是让工程师始终掌握主动权。我们认为，其他代理，如 Replit、Devin，甚至 CC，都在努力朝着相反的方向发展（让代理自主运行超过 6 小时）；作为工程师，我们希望获得更多的控制，而不是更少！ 我们希望你能试用我们的开放测试版！现在完全免费—— 如果你有机会测试一下，期待听到你的反馈！

大家好，我想分享一个小的游戏实验。这是一个房间与钥匙的冒险游戏，里面有很多随机死亡的情节。它会根据点击播放由Veo3生成的视频，编码使用了Gemini。 触发视频的过程很有趣，但尝试将所有代码都与其结合起来就没那么好玩了。未来我会更谨慎地使用大型语言模型（LLMs），只在孤立的功能上使用，或者至少尽量避免让它生成需要查看输出才能调试的内容。