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民选官员的业绩往往优于标准普尔500指数。目的是展示披露信息以发现趋势。

如果你和我一样，那么在任何时候，你都会有大约五个问题的答案，那就是“你对什么感到好奇？”。 可以说，一个更有趣、更具启发性、也更友善的问题是：“你曾经对什么感到好奇？” 我认为，回顾过去的求知欲可以照亮我们未来的方向（以及这样做的原因）。更重要的是，我认为它有力量允许那个“永不满足好奇心的十三岁自我”走出来玩耍。因为它可能已经在做些什么了，而你的注意力却在别处。 所以，这里有一个提示（你注意到我刚才做了什么吗？;-)) 嗯……如果可以的话，除了关于大型语言模型（LLM）的东西。仅限于这个帖子。因为如今 HN 讨论的大部分内容似乎都围绕着大型语言模型的好奇心。 （参见：关于这个的更多内容，在我很久以前发布的一篇博文中 https://www.evalapply.org/posts/what-have-you-been-curious-about/ ）

我曾以“Statistics for Strava”的名义开发这个项目已有几年，但最近将其更名为 Dreeve，原因是 Strava 最近更改了 API 使用条款，将 API 设置为付费使用。 您可以将您的活动文件（FIT/TCX/GPX）指向它，或者连接 Strava 账户，它会为您提供一个仪表板，其中包含赛段表现、装备和维护跟踪、热力图、月度日历视图、里程碑以及年度回顾。它以 Docker 容器的形式运行，所有数据都存储在 SQLite 中，并且所有数据都保留在您的本地机器上。 技术栈为 PHP 8.5 + Symfony、SQLite、Docker Compose。简单、直接且快速。 注意事项：它围绕单个用户构建，因此不支持多租户。AI 训练助手是可选的，除非您进行配置，否则不会启用。如果您需要赛段数据，它仍然来自 Strava，这是我尚未能移除的唯一依赖项。 文档请访问：https://docs.dreeve.app。我很乐意回答您的任何问题。

布鲁克斯法则指出，向延迟的软件项目增加更多人手只会让项目更加延迟。 在您的实际经验中，这个法则在人工智能时代是否仍然适用？ 当向已经落后于计划的项目中添加智能体（agents）时，这个法则是否也适用？