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您是否曾想过在实际运行命令之前先运行它？嗯，这正是我们所构建的。 Check，由 golproductions 开发，是地球上首个针对您想要“检查”的任何命令的预检工具，可在实际运行前对其进行检查。对于 Bug 猎人、分类员或任何面前有一个命令但又不想在不了解其是否会成功运行的情况下就执行它的人来说，都非常有用。

在租用 GPU 进行机器学习工作负载时，您实际上是如何在不同提供商之间进行选择的？现在有如此多的 GPU 云/GPU 共享平台，其中许多似乎提供相似的 GPU 选项…… 那么，如果 GPU 型号相同且功能相似，您是主要选择最便宜的提供商吗？还是说可靠性、可用性、网络/存储以及设置环境对您来说更重要？ 我想了解真正的痛点是什么，并在选择提供商时做出适合我的正确决定。 另外也很好奇：您是宁愿自己手动比较提供商，还是使用一个服务，该服务可以根据您的工作负载推荐合适的 GPU/提供商？

我是一个非技术人员。目前在一家B轮初创公司担任产品营销。 我是一个非技术人员。 我构建的项目： - 定制WordPress主题，已上线：https://thelatexlab.com，页面加载速度得分95+。 - 使用Next.js、Supabase、Vercel、Posthog、Google Auth构建的项目跟踪微型SaaS，已有45位用户使用。 - 为其他企业制作了另外两个定制WordPress主题。 - 过去两个月收入4000美元。 如果像我这样的非技术人员都能做到这些，那么技术人员的潜力究竟有多大，我简直不敢相信。 未来一到两年内，情况又会如何呢？ 既兴奋又害怕。

这听起来像标题党，但却是真的：我用 Claude Mythos 一天就搭建好了整个网站。 后来 Anthropic 移除了该模型，所以我不得不重新使用 Opus。