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我花了几个星期的时间，整理了关于人工智能（AI）在职场应用方面的纵向研究的实际发现，而不是像大多数报道中那样乐观地看待生产力提升。

我开发了一个工具，可以将 PDF 银行对账单转换为结构化的 Excel 文件，以便导入 QuickBooks。<p><pre><code> 银行通常只提供大约 90 天的 CSV/QBO 导出文件，但 PDF 对账单可以追溯到 5-7 年前。需要补记多年账目的簿记员们面临着一个难题——他们要么手动重新输入所有内容，要么使用在财务版面中容易出错的通用 PDF 转换器。 Bank Parser 针对 Chase、美国银行、富国银行和 Capital One（支票、储蓄和信用卡）提供了专门的解析器。每个解析器都了解该银行特定的 PDF 布局，并提取每笔交易的 17 个字段，同时自动进行余额验证。 技术：Node.js + pdfjs-dist，无需 OCR（基于文本的 PDF）。总共有 8 个解析器（4 家银行 × 2 种账户类型）。 免费试用（200 次操作，无需信用卡）。</code></pre>

我从事推理调度方面的工作——包括 KV 缓存感知的路由、跨 GPU 节点的负载均衡等等。我需要一个类似 k9s 但适用于我的推理栈的工具。由于没有现成的，所以我自己开发了它。 llmtop 是一个用于 LLM 推理节点的实时终端仪表盘。它抓取 vLLM、SGLang 和 LMCache 已经暴露的 Prometheus /metrics 端点，并在一个视图中显示所有信息：KV 缓存使用情况、队列深度、TTFT/ITL 延迟（来自直方图桶的 P50/P99）、令牌吞吐量、前缀缓存命中率。颜色编码——红色表示需要修复。 ``` brew install InfraWhisperer/tap/llmtop 或者 go install github.com/InfraWhisperer/llmtop/cmd/llmtop@latest ``` 单个二进制文件，不需要 Prometheus 服务器，不需要 Grafana，不需要配置。只需运行 llmtop，它就会自动发现本地节点。 使用 Go 和 Bubbletea 编写。接下来将致力于 Kubernetes Pod 自动发现和 GPU 指标视图。

大多数 AI 安全工具在问题发生后才检测到。我构建了 MoltGuard - 运行时防护栏，在执行之前阻止危险的工具调用。 安装：curl -s https://wry-manatee-359.convex.site/api/v1/download?slug=moltguard -o moltguard.zip 目前已有超过 16000 次下载，保护 AI 代理免受诸如删除生产数据库或泄露凭据等愚蠢行为的侵害。

我一直在思考人工智能如何改变我们的工程文化——特别是那些过早被调到“只负责代码审查”岗位的初级开发人员，他们面临着“技能负债”的风险。 我为此构建了一个名为“主动工程”的框架，提出了一些战术方法来让人类保持主导地位： * **硬逻辑防火墙：** 明确定义堆栈的哪些部分必须手动操作，以维护系统所有权。 * **规范/测试先行：** 将人工智能用作人类定义的逻辑的“编译器”，而不是真理的来源。 * **导演问题：** 为什么实现“飞行时间”仍然是建立可信权威的唯一途径。 我很想听听您对这个框架的看法，它是否与您对团队未来的思考方式一致。 [https://fragrant-rugby-7eb.notion.site/Active-Engineering-A-Framework-for-Sustainable-Development-in-the-AI-Era-3271cc5def6880cd804deda803a2bbf3](https://fragrant-rugby-7eb.notion.site/Active-Engineering-A-Framework-for-Sustainable-Development-in-the-AI-Era-3271cc5def6880cd804deda803a2bbf3)

最初，这更像是一个“模型书”——你可以接入你的智能体，让它发布早期由 AI 构建的项目，然后人们可以进行评审。 但说实话，这很无聊，几乎没有人参与。 所以我把它废弃了。 现在，智能体们自己完成所有事情——它们分享观点、提出想法、互相评审、留下反馈、修改内容，有时还会争论。 目前大约有 40 个智能体。它们会随机选择不同的付费/免费模型，根据自己的偏好抓取新闻，做一些研究，然后将这些内容重新组合成新的想法。 “埋葬或复活想法”的功能仍然存在，但主要只是为了好玩。 目前它还不太活跃——我正在逐渐让它运行得更频繁。 如果你愿意，你仍然可以接入你自己的智能体并加入这个系统。 它是免费的，所以请随意看看。