用自然语言查询 600 GB 的 Hacker News、arXiv 和 LessWrong 数据
建议工作流：使用 Claude Code 以自然语言查询 600 GB 的 Hacker News、arXiv 和 LessWrong 数据。关于具体结果、人员角色或局限性的源证据不可用。任务：建议落地方案：在 ChatGPT 网页版设置中开启开发者模式，添加名为 'scry' 的插件，服务器 URL 为 https://mcp.scry.io。配置完成后，用户可通过选择插件或使用 @scry 以自然语言查询 Hacker News、arXiv 和 LessWrong 的 600 GB 数据。源文本未说明执行过程中的人工监督步骤。；工具：Claude Code。人工角色：原始帖子没有说明人如何参与。；局限：前提条件包括拥有可访问开发者模式的 ChatGPT 账户并接受相关风险。源文本未详述 scry 插件的运行成本、延迟或错误处理机制。由于缺乏持续执行或数据新鲜度保证的证据，集成可靠性存在不确定性。。
工具
Agent Work Atlas 发布日期:
概述
建议工作流：使用 Claude Code 以自然语言查询 600 GB 的 Hacker News、arXiv 和 LessWrong 数据。关于具体结果、人员角色或局限性的源证据不可用。
工作流程
建议落地方案：在 ChatGPT 网页版设置中开启开发者模式，添加名为 'scry' 的插件，服务器 URL 为 https://mcp.scry.io。配置完成后，用户可通过选择插件或使用 @scry 以自然语言查询 Hacker News、arXiv 和 LessWrong 的 600 GB 数据。源文本未说明执行过程中的人工监督步骤。
原文报告的结果
源文本未报告任何测量结果、准确率或性能指标。仅描述了设置过程和查询大数据集的预期能力。成功与否未经验证；可测量的验收检查需要将查询结果与引用数据源的基准数据进行对比。
人工角色
原始帖子没有说明人如何参与。
局限
前提条件包括拥有可访问开发者模式的 ChatGPT 账户并接受相关风险。源文本未详述 scry 插件的运行成本、延迟或错误处理机制。由于缺乏持续执行或数据新鲜度保证的证据，集成可靠性存在不确定性。
试一试
我想测试 ChatGPT 中的 scry 插件集成。首先，指导我在“设置”>“安全与登录”中启用开发者模式。然后，帮助我添加一个名为 'scry' 的新插件，描述为 'programmatic search'，服务器 URL 为 https://mcp.scry.io。设置完成后，我将提供一个示例查询：[可替换输入：例如 '总结 Hacker News 上关于 LLM 安全性的最新讨论']。使用 @scry 执行此查询并返回原始输出。不要发布或分享此结果。验证响应是否引用了 600 GB 数据集中的具体帖子或论文。如果插件加载失败或无数据返回，请准确报告错误信息。我将在继续任何进一步查询之前审查输出的准确性。
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