上周我开始使用Claude Code。我的同事已经使用AI模型进行提示几个月了，他看了我发送的内容后表示完全不知道我在问什么。如果一个有经验的用户都无法理解，那么模型肯定也无法得到最佳的提示。
因此，我构建了flompt。这个想法很简单：与其将提示写成一整段文字，不如将其分解为可视化的输入块（角色、背景、目标、约束、示例、输出格式），然后排列这些块，并编译成针对你所针对模型优化的结构化格式。Claude使用XML，ChatGPT和Gemini使用Markdown，每种格式都是模型最佳处理的方式。
它还作为Claude Code MCP发布，这样你可以直接从编辑器构建和注入结构化提示，同时也作为Chrome扩展，作为侧边栏放置在ChatGPT、Claude和Gemini中。
我关注的几点：
- 组装过程100%本地，编译期间没有任何数据离开你的浏览器
- 不需要账户
- 你可以粘贴一个粗略的想法，让AI自动将其分解为块
试试吧： [https://flompt.dev/app](https://flompt.dev/app)
Chrome扩展：[https://chromewebstore.google.com/detail/mbobfapnkflkbcflmedlejpladileboc](https://chromewebstore.google.com/detail/mbobfapnkflkbcflmedlejpladileboc)
[https://flompt.dev](https://flompt.dev)
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这是一个相对简单的标准输入输出MCP服务器，为AI代理提供了一种更快速的方式来搜索任何基于Sphinx的文档。它构建Sphinx文本文档并在SQLite中进行索引（FTS5）。此外，还有一个可选的混合搜索模式，它创建嵌入和向量数据库（sqlite-vec），并通过RRF结合这两种方法，以获取最佳答案给您的代理。
我在多个不同大小和复杂度的代码库（如pandas、celery、cpython）上运行过这个服务器，结果让我对得到的答案感到印象深刻。
85%的自由职业者会迟收到款项。平均等待时间为逾期后的39天。
Chase是我为解决这个问题而开发的工具。您只需创建发票并发送，Chase会在第3天、第7天和第14天自动发送跟进邮件——一旦客户付款，跟进就会停止，无需手动发送“只是想确认一下”的邮件。
该工具使用Next.js 15、Supabase、Stripe（每张发票上都有支付链接）和Resend构建。Vercel Cron负责每日的催款工作。
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大型语言模型（LLMs）可以提出行动建议，但不应直接执行这些建议。<p>我构建了一个小型确定性策略引擎，以管理LLMs提出的行动建议，确保在执行之前进行审查。<p>该系统强制执行：<p>- 失败关闭执行
- 签名的异步批准证明
- 防重放保护
- 可验证的审计链<p>该代码库包含一个命令行演示，展示了如何拒绝、批准和审计不可逆的行动。<p>代码库地址：
<a href="https://github.com/nayfly/aetherya-core" rel="nofollow">https://github.com/nayfly/aetherya-core</a><p>欢迎反馈。