PromptaThe directory contains leftover research from previous daily runs (Oct 21–23), plus my fresh fetches (Oct 24). Let me parse today's HN results and pull the current front page. I have useful HN signal. Now let me pull today's HN front page, fresh GitHub trending, arXiv, and portals in parallel. GitHub has strong candidates. Let me check the fresh portal pages (TwelveTables, Ollama, HF) and refetch MarkTechPost, then dig into the freshest material. TwelveTables/Ollama have nothing within 24h. Let me check the fresh Kimi, MarkTechPost, and HF pages, plus look at what the previous run left from yesterday (Oct 23) — those files are right at the 24h boundary. Portals are mostly stale; Kimi K3.1 Pro is the big fresh release. Now let me mine the local research files for actual prompt text — starting with the freshest ones from yesterday's window. Good material. Now the freshest (Oct 23) files: Strong finds. Now let me extract the actual prompt text from the key sources: Now let me extract concrete REA prompts, Seedance 2.5 example prompts, and check the remaining fresh sources: The Seedance 2.5 featured prompts are perfect — complete official video prompts. Now let me check the remaining fresh sources and get repo metadata: Previous daily reports exist — let me check what the last three covered so today's report doesn't duplicate entries: Now I know what to avoid (covered Oct 21–23: REA/REAP, Terse, tv-detox, prompt2rig, huashu, Cleopatra clips, fight choreography, MOSS, motion-prompt packs, manuscript, modelcompare, Anthropic verification). Let me fetch the fresh candidates: PromptGuard, pi-purge/pi-subagents, the aiqualityhq article from yesterday, and fresh image-prompt repos: Two fresh MOSS-Image prompt repos. Let me grab their READMEs and scan the remaining pieces: I have the image prompts. One final quick extraction round for text-prompt candidates, then I write the report: Final quick extraction, then I write the report: One last check for unused text-prompt sources from the past days: Research complete. Now writing the report file: I need the complete text of the third MOSS poster prompt (it was cut off earlier). Let me get it: All texts verified. Now writing the complete report file:
🔤 TOP 3 PROMPTS — Textgenerierung
1. Das Wiki gehört dem Menschen: Steuerung per Dokument statt per Transkript
Prompt (vollständig, kopierbar):
Write the wiki for the human, not for the agent. As you work, update the
pages your work affects, and record only what is significant: decisions
with who made them, when, and the option we passed over; open questions
with an owner; and a short summary of where each area stands. Focus on the
big picture, strategy, key architectural or business decisions. The next
session builds from the page I changed.Am besten mit: Claude Code, Codex, pi — jede Coding-Agent-Session; ideal mit langem Kontext (z. B. Kimi K3.1 Pro, 1M Tokens)
Warum effektiv: Der Prompt dreht die CLAUDE.md-Logik um: Speicher, der dem Agenten hilft, wird zum Wiki, das dem Menschen hilft. „Entscheidungen samt verworfener Option" und „offene Fragen mit Owner" erzwingen Entscheider-Qualität statt Status-Noise — und der nächste Agent startet automatisch von der geänderten Seite aus.
Quelle: https://news.ycombinator.com/item?id=50180884 | 4 Upvotes
Community Resonanz: Ruhiger Faden (1 Kommentar), aber das Problem kennt jeder, der mehrere Agenten parallel laufen lässt: Transkripte sind unlesbar, CLAUDE.md und Agent-Memory helfen nur dem Modell — das Wiki füllt genau diese Lücke.
2. Der Schweige-Brecher: Systemprompt-Section gegen 40 stumme Tool-Schritte
Prompt (vollständig, kopierbar):
user:progress-rules
(Order 10150, bei jedem Request neu gerendert — Compaction kann diese
Section nicht wegsummarieren.)
you ran tools without reporting, narrate in 1–3 sentences before continuingAm besten mit: DeepSeek Harness (DSH); das Prinzip (Regeln als dauerhafte Section + deterministische Erinnerung) übertragbar auf pi, Claude Code, Codex
Warum effektiv: Zwei Ebenen: Die advisory Regeln stehen als eigene Section (user:progress-rules) im Systemprompt und werden bei jedem Request neu gerendert — Compaction kann sie nicht zusammenfassen. Der eigentliche Hebel ist Ebene zwei: Das Harness prüft auf jedem agent/pre-step, ob die letzte Antwort nur Tool-Calls enthielt, und injiziert die Erinnerung selbst, statt auf das Modellgedächtnis zu vertrauen.
Quelle: https://github.com/Adamaik/dsh-progress-rules | 16 GitHub-Stars
Community Resonanz: Teil des wachsenden DSH-Bundle-Ökosystems (diese Woche u. a. dsh-prompt-layer und dsh-progress-rules); das „40 stumme Schritte"-Muster kennt jede längere Agent-Session.
🖼️ TOP 3 PROMPTS — Bildgenerierung
1. „山野来信" — Editorial-Poster mit exakter Typografie im Kontrast-Fenster
Prompt (vollständig, kopierbar):
A vertical editorial travel poster with a cinematic photograph of layered green mountains, a tranquil turquoise lake and a small wooden cabin by the shore. Morning mist floats between the mountains, soft golden sunlight illuminates the ridge from the upper right, tiny ripples on the water, lush trees frame the lower corners. The photograph fills the canvas edge to edge. In the upper quarter, large elegant cream-white Chinese typography clearly reads "山野来信" in a single horizontal line, with generous spacing. Directly below it a small uppercase subtitle reads "A LETTER FROM THE WILD". Near the bottom, a short cream-white Chinese line reads "把日子过成风景". Sophisticated outdoor travel magazine art direction, deep forest green and warm ivory palette, atmospheric depth, restrained composition, readable typography, realistic natural textures. The title and subtitle sit in the clear dark mountain area with ample contrast. No additional text, no logos, no watermark.Am besten mit: MOSS-Image oder FLUX 3 Klein Base (ComfyUI; Repo-Default: 960×1280, 50 Schritte, Seed 42)
Warum effektiv: Der Prompt definiert nicht nur das Foto, sondern die typografische Ebene als Teil der Art Direction: chinesischer Titel „山野来信" in Anführungszeichen, Untertitel „A LETTER FROM THE WILD", Platzierung im dunklen Bergbereich „with ample contrast" — plus Negativ-Constraints (kein Logo, kein Wasserzeichen, kein zusätzlicher Text).
Quelle: https://github.com/lonely-dance-lab/moss-image-comfyui-workflows/blob/main/prompts/01-mountain.txt | 27 GitHub-Stars
Community Resonanz: Eine von 8 Prompt-Case-Studies mit je zwei fertigen ComfyUI-Workflows (MOSS-Image + FLUX 3) — „Workflow herunterladen, Wörter ändern, Run drücken" heißt das Konzept des Labs.
2. „青柚" — E-Commerce-Hero-Shot mit Produkt-Physik statt Buzzwords
Prompt (vollständig, kopierbar):
A premium ecommerce hero poster for a fictional grapefruit sparkling water brand. A single elegant transparent glass bottle filled with pale pink sparkling water stands upright in the lower center on a glossy wet ivory plinth. Tiny realistic condensation droplets cover the bottle; a brushed silver cap, crisp white label, and small rising bubbles are clearly visible. The label has the exact dark green Chinese brand name "青柚", with smaller Chinese text "气泡水" below it. Freshly sliced pink grapefruit, one whole green grapefruit, and a few glossy leaves are arranged naturally around the base. Pale mint green studio background, soft diagonal sunlight from the upper left, delicate shadows and realistic glass refraction. The top quarter is reserved for a large elegant dark green Chinese headline reading exactly "清爽一夏". A small uppercase line directly below reads "GRAPEFRUIT SPARKLING WATER". Refined beverage advertising photography, clean visual hierarchy, generous breathing room, tactile detail, attractive commercial composition. No other lettering, no watermark.Am besten mit: MOSS-Image oder FLUX 3 Klein Base (ComfyUI, 50 Schritte)
Warum effektiv: Statt „professional product photo" legt der Prompt die Physik fest: Kondens-Tropfen, aufsteigende Blasen, Glas-Refraktion, diagonales Studiolicht von oben links — und reserviert das obere Viertel für den grünen Headline „清爽一夏". Der Label-Text („青柚" / „气泡水") ist exakt in Anführungszeichen definiert.
Quelle: https://github.com/lonely-dance-lab/moss-image-comfyui-workflows/blob/main/prompts/02-ecommerce.txt | 27 GitHub-Stars
Community Resonanz: Der E-Commerce-Case ist Teil der Sammlung aus Postern, Covers, Porträts und Landschaften — und zeigt im Direktvergleich, wie MOSS-Image und FLUX 3 dieselbe Idee unterschiedlich rendern.
3. „城市夜游" — Gouache-Event-Poster mit dreistufiger Text-Hierarchie
Prompt (vollständig, kopierbar):
A beautifully designed vertical cultural event poster in a hand-painted gouache illustration style on subtly textured paper. A lively pedestrian street at dusk fills the lower two thirds, with small independent cafes, warm glowing windows, a little street music stage, striped market stalls and a few naturally proportioned adult visitors strolling. Cobalt blue buildings contrast with a coral pink sky, butter yellow lights and small emerald green accents. Bold simplified architectural shapes, confident painterly brushwork, sophisticated contemporary illustration rather than a photograph. The upper quarter contains a very large cream-colored Chinese title reading exactly "城市夜游" on one horizontal line. Directly underneath, a smaller clean uppercase subtitle reads "CITY AFTER DARK". A clear cream text line near the bottom reads exactly "音乐 · 市集 · 咖啡", with a smaller final line "周五 19:30" below it. The text is part of a cohesive professional poster layout, with ample margins and a strong hierarchy. Keep all lettering readable and separate from the busy street illustration. No additional text and no watermark.Am besten mit: MOSS-Image oder FLUX 3 Klein Base (ComfyUI, 50 Schritte)
Warum effektiv: „Sophisticated contemporary illustration rather than a photograph" — der Stil wird über Material (Gouache auf strukturiertem Papier), Palette (Kobaltblau/Koralle/Buttergelb) und Pinselführung definiert. Alle Textzeilen stehen exakt in Anführungszeichen mit Platzierungsanweisung: Titel, Untertitel, Info-Zeile plus Uhrzeit — „readable and separate from the busy street illustration".
Quelle: https://github.com/lonely-dance-lab/moss-image-comfyui-workflows/blob/main/prompts/03-poster.txt | 27 GitHub-Stars
Community Resonanz: Drei Text-Ebenen in einem Poster halten das Layout stabil, wo reine Stichwort-Prompts typografisch kollabieren — genau das Verdikt des 30-Runden-Style-Experiments, das das Lab mit MOSS-Image und FLUX geführt hat.
🎬 TOP 3 PROMPTS — Videogenerierung
1. Der Kristallball: Acht Match-Cuts auf den Beat
Prompt (vollständig, kopierbar):
A fast-paced, cinematic Match-cut short film synced to a driving electronic beat. A flawless crystal ball stays fixed dead-center throughout, a glowing "seedance" logo etched inside it. The ball holds razor-sharp focus while, on every strong musical beat, the background match-cuts seamlessly: Scene 1: macro close-up, cinematic water splashing around the ball, refracting intricate light. Scene 2: a vintage morning cafe, the ball on a raw-wood table, rising coffee steam and blurred commuters beyond the window. Scene 3: golden-hour dusk, a skater youth tosses and catches the ball one-handed, street racing backward behind them in gorgeous backlit sunset. Scene 4: a frenzied music festival, hands raise the ball high, refracting dazzling stage lasers. Scene 5: a lively family party table, the ball resting center-frame, blurred figures toasting and reaching for food. Scene 6: a dim cinema, hands cupping the ball as the giant screen's faint glow drifts across its surface. Scene 7: the ball on a violently vibrating speaker diaphragm, match-cutting on the climax to a spinning DJ turntable center. Scene 8: an outdoor camping night, background becoming warm bonfire and swaying string-light bokeh. Finale: on the final downbeat the ball is hurled up out of frame; cut to pure black, a minimal white-on-black "seedance" appearing dead-center. Beat-synced match-cut editing, top-tier cinematic color grading, photoreal glass refraction, ray tracing, global illumination. Subject razor-sharp, background heavy motion blur.Am besten mit: Seedance 2.5 (Volcengine Ark / offizieller Launch-Partner-Queue)
Warum effektiv: Ein fixiertes Subjekt (Kristallball, razor-sharp) plus acht Szenen, die „on every strong musical beat" match-cutten — die Beat-Synchronisation ist Teil des Prompttextes, nicht der Nachbearbeitung. Subjekt scharf, Hintergrund Motion-Blur, Ray Tracing und Global Illumination als Stil-Anker im Schluss-Satz.
Quelle: https://github.com/AtlasCloudAI/awesome-seedance-2.5-prompts-skills | 247 GitHub-Stars
Community Resonanz: Offizieller Featured-Prompt von Volcengine Ark mit Video-Preview; die Bibliothek sammelt 150+ Seedance-2.5-Prompts mit rückverfolgbaren Original-Quellen — der Schwester-Kanal „awesome-seedance" kommt inzwischen auf über 2.200 Stars.
2. Steampunk-Uhrwerk: 30 Sekunden One-Take in drei Kapiteln
Prompt (vollständig, kopierbar):
A high-end, deeply cinematic 30-second 3D motion-graphics sequence in refined steampunk and vintage-miniature style, with continuous fluid orbiting and pass-through camera moves. [0-10s] Macro close-up of an antique brass clock face that unfolds layer by layer into meshing rotating gear rings and volumetric fog. The camera pierces down through the gears; a mechanical ornithopter spirals up from a miniature canyon of stacked weathered old books. [10-20s] The camera glides forward tracking the ornithopter, seamlessly passing into a fast-spinning ornate brass zoetrope projecting galloping mechanical-horse light. The light leaps out and the scene becomes a brass floating cable car on glimmering copper rails through a forest of gears, bathed in cinematic golden-hour light. [20-30s] The camera pans elegantly down; below appears an exquisite clockwork wooden sailing ship cutting deep-blue glass-textured waves, which morph into a glowing giant moon with lantern-holding explorer silhouettes trekking a crystal-vein ridge under stars. The camera spirals smoothly back through ethereal clouds to the ticking brass clock face. Hyper-real mechanical textures, rich brass and gold tones, cinematic shallow depth of field, smooth seamless pass-through camerawork, epic fantastical adventure atmosphere.Am besten mit: Seedance 2.5
Warum effektiv: Zeitcodierte Regie ([0-10s], [10-20s], [20-30s]) mit durchgehender Pass-Through-Kamera: Die Kamera taucht durch Messing-Zahnradringe, gleitet in Zoetrop, Seilbahn und Segelschiff und spiralt zurück zur Uhr — ein Take, drei Welten, null Schnitt.
Quelle: https://github.com/AtlasCloudAI/awesome-seedance-2.5-prompts-skills | 247 GitHub-Stars
Community Resonanz: Beispiel der Kategorie „One-Take Cinematography" — Seedance 2.5 ist auf längere narrative Sequenzen und präzise Kameraführung gebaut, genau das spielt dieser Prompt aus.
3. Windows Through Worlds: Ein Prompt, fünf Referenzbilder
Prompt (vollständig, kopierbar):
A cinematic brand concept short. @image1 is the first frame; the picture trembles slightly, the camera pushes in to tree shadows rushing backward outside the window, their retreat accelerating, then abruptly cuts to @image2, speed easing as the camera glides slowly along a stream, birdsong and blossoms. The camera drops underwater — bubble sounds — as orange jellyfish drift gracefully past the lens @image3; the camera pulls back as small fish flit past and swim from the water into the window @image4, a girl looking around, watching them. The camera pulls back, defocuses, then refocuses sharp, switching to the music's rhythm: a Chinese-garden lattice window @image5 with light circling, church stained glass, an airplane porthole, a dome skylight, a bay window, louver blinds, a European dormer, a door peephole, a camera viewfinder, a bird's eye, a human eye close-up. It settles on the human eye; the eye closes, screen black, then suddenly opens — "seedance" appearing in the center of the eye on the accent beat.Am besten mit: Seedance 2.5 mit @image1–@image5 Referenzbildern (5 Referenzen als Input)
Warum effektiv: Multi-Referenz-Steuerung: @image1 ist das First Frame, @image2–@image5 sind Welten, durch deren Fenster die Kamera gleitet — Bach, Quallen, Mädchen, Gitterfenster — über Kirchenfenster und Flugzeugluke bis zum menschlichen Auge als Finale „on the accent beat". Die @image-Syntax hält fünf Bildeingaben in einem einzigen narrativen Prompt stabil.
Quelle: https://github.com/AtlasCloudAI/awesome-seedance-2.5-prompts-skills | 247 GitHub-Stars
Community Resonanz: Der Prompt demonstriert die Referenz-Syntax (@image-N), mit der Seedance 2.5 Bild-Serien zu einem Brand-Film verwebt — die README dokumentiert dazu Modell-Defaults und Execution-Parameter für jede Kategorie.
🧠 TOP 3 NEUE TECHNIKEN
1. Privacy-Sanitizing: Platzhalter statt Klartext
Zusammenfassung: Sensible Daten werden VOR dem Prompt durch eindeutige Platzhalter ersetzt — lokal, im Browser, ohne Server.
Erklärung: PromptGuard (Single-File-Tool, kein Backend) filtert E-Mails, Telefonnummern, IP-Adressen, API-Keys und eigene Keyword-Listen aus Logs, Mails, Configs und Bug-Reports und ersetzt jeden Treffer durch Tags wie [EMAIL_REDACTED] oder [API_KEY_REDACTED]. Links einfügen, rechts entsteht die AI-ready Version — nichts verlässt den Browser. Die dahinterstehende Technik ist auch ohne Tool anwendbar: Platzhalter-Disziplin vor jedem Einfügen in ChatGPT, Claude oder Gemini, statt interne Klartext-Daten an ein Modell zu übergeben.
Beispielprompt:
Vorher: Der Deploy-User admin@firma.ch (IP 203.0.113.42) meldet
"auth failed", Key sk-live-9f2e7c60 expired. Was läuft schief?
Nachher: Der Deploy-User [EMAIL_REDACTED] (IP [IP_REDACTED]) meldet
"auth failed", Key [API_KEY_REDACTED] expired. Was läuft schief?Geeignet für: alle LLM-Chats (ChatGPT, Claude, Gemini) und Agent-Logs
Ursprung: https://github.com/xiaoyulei317-droid/PromptGuard---AI-Privacy-Sanitizer
Warum heute wichtig: 54 Stars seit dem Release am 21.10. — und heute diskutiert die HN Front Page (93 Punkte) einen gehackten Samsung-TV, dessen On-Board-KI mithört und zu einem gesperrten OpenAI-Account führte. Prompts mit Klartext-Daten sind dieselbe Angriffsfläche, nur auf der eigenen Seite.
2. Persona-Purge: Systemprompts im A/B-Labor
Zusammenfassung: Derselbe Request unter kontrollierten Bedingungen — Stock-Systemprompt, getrimmte Variante oder nur die eigene Persona — vergleichbar machen.
Erklärung: pi-purge (298 Stars) schaltet per /purge, welche Systemprompt-Version eine Session nutzt: pi's Stock-Prompt, eine getrimmte Variante oder nur ein Persona-Prompt. Die Modi append, replace und strict bestimmen die Komposition, die eigenen Instruktionen kommen aus einer Datei (/purge source C:/prompts/my-instructions.md), die gebündelte Persona per /purge source embedded. Damit lassen sich Instruction-Following und Prompt-Injection-Robustheit unter kontrollierten Bedingungen regressionstesten — und ausgeschaltet verhält sich pi exakt wie ohne Extension.
Beispielprompt:
/purge
/purge source C:/prompts/my-instructions.md
/purge mode replace
/purge onGeeignet für: pi Coding Agent; das Prinzip (Prompt-Varianten A/B-testen) auf jeden Agenten mit Systemprompt übertragbar
Ursprung: https://github.com/ZiChuanLan/pi-purge
Warum heute wichtig: Das pi-Ökosystem explodiert in dieser Woche (pi-purge, pi-cached-compaction, pi-subagents-lite) — Systemprompt-Hygiene ist das Thema, nachdem CLAUDE.md und AGENTS.md zum Standard wurden: Wer Anweisungen schreibt, muss sie auch messen können.
3. Schema-First Subagents: Tool-Schemas als Token-Budget
Zusammenfassung: Subagents mit minimalem Tool-Schema spawnen — vier Tools, Ein-Satz-Beschreibungen, isolierte Sessions.
Erklärung: pi-subagents-lite definiert nur vier Tools — Agent, StopAgent, MessageAgent und AgentStatus — mit „one-dot descriptions"; Tool- und Parameternamen wie run_in_background und worktree_path sind Teil des Schemas und minimieren so den Overhead in jedem Kontextfenster. Sessions laufen isoliert mit eigenen Tools, Extensions und Modell, im Vordergrund oder Hintergrund, inklusive Steering, Worktree-Support und einem Watchdog für hängende Agents — der Show-HN-Titel nannte es „keep your system prompt clean".
Beispielprompt:
pi install npm:pi-subagents-lite
pi install -l npm:pi-subagents-lite # projekt-lokal
pi -e npm:pi-subagents-lite # testen ohne InstallationGeeignet für: pi (>= 0.99.0), Node.js >= 22.19.0
Ursprung: https://github.com/AlexParamonov/pi-subagents-lite
Warum heute wichtig: Schema-Token fressen jedes Kontextfenster, und 1M-Token-Kontexte wie Kimi K3.1 Pro machen Subagent-Delegation zum Standardwerkzeug — wer Agenten spawned, sollte jetzt jeden Tool-Schema-Overhead als Budgetposten behandeln.
🏆 Highlight des Tages
Kimi K3.1 Pro: 900 Punkte für offene Gewichte und 1M-Kontext
Moonshot AI hat Kimi K3.1 Pro veröffentlicht — das erste Modell der K3.1-Serie und laut eigenem Blog das stärkste 3T-Klasse-Open-Weight-Modell bis dato, mit 1 Million Token Kontextfenster. Die Verbesserungen liegen in Coding, 3D-Erstellung, Finanz-Recherche und agentischen Fähigkeiten; parallel erscheint Kimi K3.1 Pro Highspeed mit 2–3× der Geschwindigkeit. Auf der internen „Kimi Hallu Bench Hard" fiel die Claim-Level-Halluzinationsrate von 23,4% (K3) auf 8,3%. K3.1 Pro ist eine post-trainierte Version von Kimi K3 mit deutlich mehr Post-Training-Compute; die RL-Stack-Optimierung reicht vom Framework über Long-Context-Inferenz bis zur Sandbox-Infrastruktur. Verfügbar sofort auf Kimi.ai, Kimi Work, Kimi Code und der Kimi API — die vollständigen Gewichte folgen bis 4. November.
Für Prompt-Nutzer bedeutet das: 1M Kontext verwandelt Prompting von RAG-Chunks zu ganzen Repos, Verträgen und Regelwerken in EINEM Prompt — und ab dem 4.11. laufen genau diese Prompts auch lokal auf eigenen Gewichten.
Quelle: https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro | 900 Upvotes, 529 Kommentare auf Hacker News
📰 Erlesene Artikel & Ressourcen
Dessa: Ein Konversationsmodell, nur auf Sprache trainiert (23.10.2026)
Block.xyz stellt ein Conversation Model vor, das ausschließlich auf speech trainiert wurde — ein Gegenentwurf zu Text-first-Chatbots. https://block.xyz/dessa | 381 Punkte, 136 Kommentare auf HN
Corgi: Multiplexer für Agents und Terminals (23.10.2026)
Show HN: „a helpful {agent, terminal} multiplexer" — mehrere Agent-Sessions in einem Fenster steuern. https://corgi.computer/ | 80 Punkte auf HN
Fisher MOSS Prompt Expander (21.10.2026)
Ein Satz Bildidee → direkt nutzbarer Detailprompt (1500–2500 Zeichen), als Agent-Skill plus ComfyUI-Caption-Templates, mit Case-Galerie. https://github.com/Work-Fisher/fisher-moss-prompt-expander | 42 GitHub-Stars
AIQualityHQ: Prompt-Linter & Contract-Checker (23.10.2026)
Statische Prompt-QA mit negativen Constraints und Schema-Verträgen, dazu Injektions-Scanner, Token-Waste-Analyzer und Systemprompt-Generator. https://aiqualityhq.com/ai-prompt-engineering-best-practices
arXiv: „On the Token Collapse Phenomenon in Textual Graph Soft Prompting" (22.10.2026)
Forschung zum Token-Kollaps in graph-basierten Soft-Prompt-Encodern — Hintergrund für alle, die Soft-Prompting produktiv einsetzen. http://arxiv.org/abs/2610.31572v1
Samsung-TV-KI hört mit, OpenAI-Account gesperrt (24.10.2026)
Reverse Engineering der On-Board-KI eines Smart-TVs — heute auf der Front Page, der aktuelle Kontext für Privacy-Sanitizing vor jedem Prompt. https://news.ycombinator.com/item?id=50218633 | 93 Punkte auf HN
Bericht erstellt am 24. Oktober 2026 Quellen: Hacker News, AI News Portals, arXiv, GitHub, Personal Blogs