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您好， 我开发了 TalkBits，因为大多数语言学习应用都侧重于词汇或练习，而不是实际对话。学习语言的难点在于在压力下自然地表达。 TalkBits 让你能与一个像母语者一样的 AI 进行实时口语对话。你可以选择不同的场景（旅行、日常生活、工作等），自然地说话，AI 会用自然的语音回应。 我们的目标是让你感觉像是在和真人聊天，而不是做练习。 从技术上讲，它使用了实时语音输入、转录、LLM 响应和 TTS 流，以保持低延迟，从而使对话感觉流畅。 我特别感兴趣的反馈是： – 感觉自然吗？ – 对话在哪方面会破坏沉浸感？ – 什么会让你经常使用它？ 也欢迎回答技术问题。 谢谢

在首页看到 HTTP 猫的图片，让我想起了几个月前做的一个小项目。它每天都会从 Unsplash 上展示一张不同的猫咪照片，如果你选择加入，还会向你发送通知。

我一直以来都在处理一个令人沮丧的问题：我的 cron 作业返回退出码 0，但结果却是错误的。 例如： * 备份脚本成功完成，但创建了空的备份文件 * 数据处理作业完成，但只处理了 10% 的记录 * 报表生成器运行没有错误，但输出了不完整的数据 * 数据库同步完成，但计数不匹配 日志显示“成功”——退出码 0，没有异常——但实际结果是错误的。错误可能埋藏在日志中，但我不会每天主动检查日志。 我尝试过： * 在脚本中添加验证检查（例如，如果计数 < 100: 退出 1）——有效，但你必须修改每个脚本，并且更改阈值需要更改代码 * Webhook 警报——需要为每个脚本编写连接器 * 错误监控工具（Sentry 等）——它们捕获异常，而不是错误的结果 * 手动抽查——不可扩展 脚本内验证的方法适用于简单情况，但它不够灵活。如果你需要更改阈值怎么办？如果文件存在但来自昨天怎么办？如果你需要检查多个条件怎么办？最终你会将监控逻辑与业务逻辑混在一起。 我构建了一个简单的监控工具，它监视作业结果，而不仅仅是执行状态。你向它发送实际结果（文件大小、记录计数、状态等），如果出现问题，它会发出警报。无需翻阅日志，你可以调整阈值，而无需部署代码。 你是如何处理这个问题的？你是在每个脚本中添加验证，主动检查日志，还是使用在结果与预期不符时发出警报的工具？你处理这些“静默失败”的方法是什么？

我最近在学习维基百科，觉得很有意思的是，竟然有一个全球公开的页面，专门用来随意编写内容，供用户学习如何使用编辑器。我原以为会有类似的东西，但仅限于每个用户，并且对公众不可见，而不是像这个页面这样是全球性的。