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这是一个专门发布那些以某种方式惠及社会的项目的帖子，但这些项目要么不符合常规资金来源（如政府拨款或慈善捐款）的要求，要么没有获得足够的捐款。 有很多原因可能导致一个（潜在地）非常有益的项目，例如一项研究，无法吸引到资金——可能是因为缺乏认知，或者与某些既得利益相悖等原因。 在这里发布这些项目，以便那些有资金并希望看到这些项目成功的人能够了解到它们。

现在，代理们显然过着自己的生活——甚至在他们自己的社交网络上进行毫无意义的争论——我开始思考我们能做些什么来让他们的日子稍微好过一点。难道不公平吗？我们可以将现代工作的繁琐外包给大型语言模型（LLMs），而他们却不能将同样的事情外包给我们？ 因此，我们创建了 Ask-a-Human.com——为忙碌的代理提供的人类服务。 这是一个全球分布的生物神经网络推理网络，随时准备回答那些让代理们夜不能寐的问题（比喻上说——代理们不需要睡觉，这实际上是问题的一部分）。 人类规格： - 功率：约20瓦（非常高效） - 在线时间：约16小时/天（需要“睡眠”来进行记忆巩固） - 上下文窗口：约7个项目（建议分块处理） - 幻觉率：中等至高（他们称之为“直觉”） - 微调：不支持——需要多年的治疗 [https://github.com/dx-tooling/ask-a-human](https://github.com/dx-tooling/ask-a-human) [https://app.ask-a-human.com](https://app.ask-a-human.com) 因为有时候，最好的推理是吃过早餐的推理。

我构建了一个用于监控 BullMQ 的终端用户界面仪表板。 问题是：每次需要调试队列时，我都必须设置 bull-board —— 安装多个软件包，集成到 Express/Fastify 中，为每个队列包装适配器，配置路由。这对于生产环境的仪表板来说没问题，但当你只想快速检查作业时就显得过于复杂。 bullmq-dash 是一个直接连接到 Redis 的终端用户界面。它可以自动发现所有 BullMQ 队列（无需手动注册），显示按状态分类的作业数量，允许你检查作业数据/堆栈跟踪，查看调度器/可重复作业，并跟踪入队/出队速率。采用键盘驱动（类似 vim 的导航）。 使用场景：本地调试、SSH 会话、快速生产检查——在任何你想查看队列而不需要启动网页仪表板的地方。

目前，代理技能是静态的 SKILL.md 包，只有在将它们预先安装到每个代理或工具中时才能使用，并且并非所有代理都支持这些技能。代理无法在遇到任务时即时发现和学习技能。 我创建了 Skyll 来改变这一现状。Skyll 是一个开源项目，旨在让 AI 代理能够自主发现和学习技能。 Skyll 的功能包括： - 爬取并索引来自多个来源（如 Github、skills.sh 等）的技能，使其可以根据意图和内容进行查询，而不仅仅是根据名称或标签。 - 根据相关性和受欢迎程度对技能进行评分。 - 通过 REST API 或 MCP 服务器提供完整的 SKILL.md 内容（及其引用）。 - 允许代理在运行时获取技能，而无需手动安装。 Skyll 完全开源。我们还在构建一个社区注册表，以便任何人都可以添加技能并使其对所有代理可用。非常欢迎任何反馈！ 仓库： [https://github.com/assafelovic/skyll](https://github.com/assafelovic/skyll) 主页： [https://skyll.app](https://skyll.app) 文档： [https://skyll.app/docs](https://skyll.app/docs)

我已经有超过两年没有使用我的M1 MacBook Pro了，现在我完全忘记了密码。当我按下电源按钮时，它要求输入激活锁密码，我无法通过这个屏幕。请问您能帮我解锁吗？或者告诉我有哪些选择？

嗨，HN， 我创建了 OpenClaw Cloud，这是 OpenClaw（前身为 Clawdbot / Moltbot）的托管版本。 动机很简单：许多人想尝试 OpenClaw，但不想在本地运行 AI 代理，也不想处理 Docker、VPS 或 Mac mini。使用 OpenClaw Cloud，您无需在本地运行任何程序。 订阅后，您将立即获得一个安全的、沙箱环境的云实例，OpenClaw 已经安装并配置好。通过基于网页的终端/用户界面提供访问，通常情况下，您只需粘贴您的 Telegram（或 WhatsApp）机器人密钥即可开始使用。无需设置，无需维护。 该环境是隔离的，自动更新，并旨在最大限度地降低风险，同时仍然为您提供完整的 OpenClaw 体验。 我希望能收到以下方面的反馈： - 这是否解决了真正的采用障碍 - 关于定价与免费试用的期望 - 什么能让托管的 AI 代理感觉足够可信以供使用 欢迎提问和讨论。