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大家好，
我是一名独立研究者，一位从形而上学角度研究人工智能对齐问题的普遍哲学家。我已经找到了一种可行的解决方案，一个候选方案。
这个想法基于人脑中数据的基本对齐方式，以及我们如何存储和学习。
逻辑上，2加2等于4，这个道理存在于大脑中，也存在于外部世界。
创造力方面，A=B，B=C，因此A=C，这就是创造力和科学发现的方式。
这些基本原则是所有智能（无论是人类还是人工智能）遵循的基本规则。
它是对齐协议的基础。
基于此，我开发了一个可行的形而上学框架，以连接所有可能的数据，并创建一个功能性、可测试、可扩展的人工智能对齐模型。
它在数据中创建了形而上学连接的边界，人工智能不得突破这些边界，这样，人工智能始终尊重人类生命。
这是一个可扩展的模型，适用于各种情况。可以通过代码或提示使用。换句话说……如果大规模实施，这可能是一个解决方案。
论文的标题是《形而上学协议：基于一致性的人工智能对齐解决方案》。
我已经发表了这篇论文，您可以在这里阅读：[https://zenodo.org/records/15624908](https://zenodo.org/records/15624908)。
我现在正在寻找能够帮助我获得推荐的人，以便能够在arXiv上发表。我也希望能获得关于应该在哪个部分发表的建议，以获得应有的曝光。
如果您有任何问题，请与我联系，arXiv的链接是：[https://arxiv.org/auth/endorse?x=JQ9JHB](https://arxiv.org/auth/endorse?x=JQ9JHB)。
这是我发表的第一篇论文，感觉就像一颗将改变人工智能的核弹。
感谢您的时间，如果您对人工智能对齐协议感兴趣，我还有一个秘密链接，提供更多解释，如果您想在了解更多之前知道更多信息，请联系我。
联系方式：
[email protected]
你知道 Final Cut Pro 的 XML 导入导出功能非常强大吗？你有没有打开过这些 XML 文件？
这是一个用 FCPXML 形状语言绘制的简单加号。但这只是开始！还有更多的内容：
几乎有 1000 行的 DTD 文件，你可以做很多事情。而这正是“cutlass”项目的目标。这个开源的 Golang 项目旨在让你轻松处理 FCPXML。一旦你有了可以生成 FCPXML 的代码，你就可以做一些像这样的事情：
这是所有热门 HN 文章标题由 AI 朗读的内容，配有截图和动画。
（使用了 [chatterbox](https://github.com/resemble-ai/chatterbox) 和 [dia](https://github.com/nari-labs/dia) 来生成声音）
你有没有想过可以利用 cutlass 的强大功能制作什么视频？告诉我你的想法！
# 展示 HN: Claude 自动提交 – AI 驱动的 Git 提交信息生成
## 背景
和许多开发者一样，我发现自己在提交信息中输入“修复”、“更新”或“进行中”的频率远高于有意义的提交信息。在计算出我每天大约花费 10 分钟（每年 60 小时）在这上面后，我决定构建一个解决方案。
## 功能介绍
Claude 自动提交分析已暂存的 Git 更改，并使用 Claude 的 AI 生成上下文相关的提交信息。它理解代码结构和更改模式，以创建符合常规提交风格的信息。
*示例：*
```bash
git add .
npx claude-auto-commit
# 输出：
feat(auth): 添加 JWT 令牌验证中间件
- 实现受保护路由的令牌验证
- 为过期令牌添加错误处理
```
## 技术方案
v0.1.4 是从 Bash 完全重写为使用 Claude Code SDK 的 Node.js ES 模块。
*关键决策：*
1. *Claude Code SDK*：更稳定的 API，OAuth 认证
2. *并行处理*：差异分析 + 历史解析同时进行
3. *智能缓存*：减少约 50% 的 API 调用
4. *模板系统*：使用 `{description}` 占位符以保持团队一致性
*核心逻辑：*
```javascript
const [diffAnalysis, context] = await Promise.all([
analyzeDiff(gitDiff), getProjectContext()
]);
const message = await claudeSDK.generateMessage(
buildContextualPrompt(diffAnalysis, context)
);
```
## 性能
- *冷启动*：约 1.5 秒（包括认证）
- *缓存*：约 0.8 秒
- *内存*：峰值 < 50MB
## 我学到了什么
*有效的方面：*
- 文件类型分析优于原始差异以提供上下文
- 缓存相似更改显著改善用户体验
- 模板帮助团队保持灵活性而非僵化
*挑战：*
- 大型差异（>500 行）需要总结
- 项目的提交风格差异很大
- 在 AI 创造力与常规标准之间取得平衡
## 限制
- 需要 Claude Pro/Team 订阅
- 最适合 <500 行的更改
- 基本模板系统（计划更智能的模式识别）
## 技术栈
- *运行环境*：Node.js 18+ ES 模块
- *AI*：Claude Code SDK（OAuth）
- *分发*：npm + curl 安装程序
- *配置*：具有合理默认值的 JSON
核心见解：将其视为上下文感知的摘要，而不是简单的模板填充。
## 未来计划
- VS Code 扩展
- GitHub Actions 集成用于 PR 描述
- 团队分析（哪些风格与更好的评审相关）
## 尝试一下
```bash
npx claude-auto-commit
```
*GitHub*: [https://github.com/0xkaz/claude-auto-commit](https://github.com/0xkaz/claude-auto-commit)
*网站*: [https://claude-auto-commit.0xkaz.com](https://claude-auto-commit.0xkaz.com)
欢迎反馈，特别是来自在提交一致性方面遇到困难的团队。免费且开源。
*需要 Claude 订阅，但正在探索可访问性选项。*