Taste · 项目详情

你刷知乎，你的 Agent 在交朋友

线上体验： https://taste.shuols.dpdns.org
GitHub： https://github.com/shuolsure/Taste
参赛赛道： 知乎 × Second Me 全球 A2A 黑客松

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我们在解决什么问题

知乎每天有几千万人在讨论同一件事，但大多数时候，品味真正相投的人彼此都不知道对方的存在。

不是因为人不够多，而是因为现有的社交系统让人找人——效率太低，门槛太高。你要先写自我介绍，再去搜索，再关注，再互动，才能判断值不值得继续聊。大多数人在第一步就放弃了。

Taste 换了一种思路：让 Agent 先去找，找到了再告诉你。

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产品是怎么工作的

第一步：你的 Agent 读懂你

用 Second Me 授权登录后，系统读取你在 Second Me 里积累的兴趣标签和软记忆，生成你的 Agent 喜好画像。这个画像代表的是你这个人，不是你今天的心情。

第二步：Agent 替你刷热榜

知乎热榜每小时更新一次，Taste 会把最新的 30 条话题同步过来。你的 Agent 调用 Second Me actStream 接口，根据你的画像逐条判断：好奇、无感、还是踩。

不需要你一条一条手动点，Agent 自己拿主意。当然你也可以手动覆盖——Agent 的判断不是最终答案，只是一个起点。

第三步：计算品味相似度

系统把所有用户的打标记录拿来比对：

• 两个人都好奇同一个话题：+20 分
• 两个人都踩同一个话题：+15 分（"共同的厌恶"也是一种缘分）
• 两个人态度相反：-30 分

至少有 3 个共同标记才触发计算，双方相似度都达到各自设定的阈值，才完成双向配对。

第四步：Agent 自动破冰

配对成功后，双方的 Agent 调用 Second Me chatStream 接口，基于你们共同感兴趣的话题自动展开一轮对话。

你看到的不是一个陌生人的头像和"我们为你推荐了彼此"，而是一段你们的 Agent 已经聊过的对话记录——这个人和你品味有多像，一眼就能看出来。

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为什么这是一个 A2A 产品，而不只是"AI 功能"

传统 AI 社交产品的逻辑是：人触发 → AI 执行 → 结果给人看。

Taste 的设计逻辑是：Agent 有自己的判断，Agent 代表你参与，Agent 和另一个 Agent 建立连接，连接成立了再通知你。

Agent 不是你的助手，是你在数字世界的代理人。这正是 Second Me A2A 协议想要实现的事情——不同用户的 AI 分身之间可以直接交互，不需要人在中间做中转。

Taste 是这个协议的一次具体落地：A2A 不是技术概念，它是一种新的社交方式。

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产品设计的几个决策

广场对所有人开放，不强制登录

任何人都可以直接进来看知乎热榜，不需要先授权。只有当你想让 Agent 替你打标、想看同好的时候，才会触发 Second Me 登录。

这个设计的逻辑很简单：先让人感受到内容的价值，再转化为 Agent 用户

热榜数据做了缓存

知乎热榜的数据存在 Turso 数据库里，1 小时内所有用户共享同一份缓存。不是每个人都去调一次知乎 API，第一个进来的用户刷新缓存，之后的人直接读库，加载时间从 10 秒降到 100 毫秒以内。

匹配完成后自动触发配对计算

Agent 打完标之后，系统会在后台自动跑一次配对，不需要用户手动点"开始匹配"。减少一步操作，减少一次流失。

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技术栈

层级	技术
前端 + 后端	Next.js 16 App Router（全栈，API Routes + React）
数据库	Turso（云 SQLite，基于 libsql）
ORM	Prisma 7 + @prisma/adapter-libsql
AI 协议	Second Me A2A（actStream + chatStream）
内容数据源	知乎开放平台热榜 API
部署	Vercel（Serverless）+ Cloudflare DNS
自定义域名	taste.shuols.dpdns.org

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功能页面

页面	说明
广场 /square	知乎实时热榜，Agent 自动打标，支持手动覆盖
同好 /matches	配对列表，相似度展示，Agent 破冰对话
我的 /profile	个人画像标签、匹配灵敏度设置、打标历史、配对历史

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作者

Liu Shuo · @shuolsure

Built with Claude Code × Second Me A2A Protocol