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为了我独自前往巴斯克地区的寻味之旅，我提前预订了往返毕尔巴鄂的机票、古根海姆博物馆的门票、米其林指南餐厅的预订、前往圣塞瓦斯蒂安和圣让德吕兹的巴士票、各城市的酒店以及美食徒步游，还列了一长串要去品尝的 Pintxo 小吃店，并附有每家店的特色菜肴说明。 大部分行程信息（手动整理）都杂乱地保存在我手机的备忘录应用中，需要参考特定邮件来获取更多信息。 第一天抵达毕尔巴鄂时，酒店系统里没有我的名字，我花了将近 10 分钟 frantically 地翻找邮件里的预订确认号，心里咒骂着自己耽误了后面的人。 接下来的几天，在我终于入住酒店并在计划的行程间隙放松时，我开始着手构建一个个人工具，能够自动整理我所有的预订信息，并将所有相关信息触手可及。 于是，Petrel 应运而生，它以我最喜欢的鸟类之一命名。 它最初只是一个个人项目，但我分享给了几个同样需要这类工具的朋友，最终我将其开发成一个供大家使用的应用程序和网站。完全免费试用，无需注册。 在我下一次的团队旅行中，我开发了逻辑协作功能，允许团队成员在同一个生态系统中进行投票、分摊费用、共享笔记和添加图片。 我逐步改进了信息解析和行程逻辑，并内置了便捷的功能，如天气预报、预计行程时间、用于存储个人信息副本的加密保护区域，以及一个包含趣味统计数据的全面旅行日志。我还让信息解析工具能够接受几乎任何文件类型。然而，该工具在规划方面没有提供任何帮助，也没有提供真正的航班提醒推送，尽管它具备实时航班状态同步功能。 我希望更多人能来测试它，挑战它的解析功能，并分享他们的想法和体验。

我越来越频繁地遇到这种情况：代理（agents）选择技能的一部分原因在于基于正则表达式的读取，因为将所有内容都放入上下文中效率较低，会忽略负面情况，并导致结果与预期完全相反。就像扩散模型（diffusion models）的负面提示（negative prompts）一样，我认为一个列出明确的反模式（antipattens）和不良版本的“负面技能”（negative-skills）文件，可以使节点更少的执行器（harnesses）表现得更好。 我可能错过了某些进展，但对于最近的模型，是否有公认的或正在形成的处理此问题的方法？

我的朋友达里奥说，特工们越来越咄咄逼人，很快就会杀了所有人，我觉得我以前看过这部电影。