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我构建了 MicroSafe-RL，旨在解决强化学习和边缘 LLM 部署中的“硬件损坏”问题。 技术细节：它是一个裸机 C++ 拦截器，使用基于控制李雅普诺夫函数的 EMA+MAD 稳定性指标。 性能：最坏情况执行时间 (WCET) 为 1.18 微秒。无堆，无动态分配，仅 24 字节状态。 “桥梁”：最新更新包含一个 Python-C++ 桥梁，用于将本地 LLM（例如通过 Ollama 的 Gemma 4）用作机器人控制器，同时确保其物理安全。 目前正在 IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 审稿中。 GitHub：[https://github.com/Kretski/MicroSafe-RL](https://github.com/Kretski/MicroSafe-RL)

我主要使用积分和里程来旅行。每次预订都归结为同一个决定：使用积分还是支付现金？要回答这个问题，你需要了解多个项目的奖励机票可用性、现金价格、你当前的余额、转账伙伴比例，以及比较它们的计算方法。我厌倦了手动在十几个标签页中进行这些操作。 这个工具包教 Claude Code 和 OpenCode 如何做到这一点。它包含 7 个技能（带有 API 文档和 curl 示例的 Markdown 文件）和 6 个 MCP 服务器（AI 直接调用的实时工具）。 它可以搜索 25+ 个里程项目的奖励航班（Seats.aero），比较现金价格（Google Flights、Skiplagged、Kiwi.com、Duffel），提取你的忠诚度余额（AwardWallet），搜索酒店（Trivago、LiteAPI、Airbnb、Booking.com），查找 33 个国家的渡轮路线，并查找目的地附近的奇怪的隐藏宝石（Atlas Obscura）。 参考数据包括：Chase UR、Amex MR、Bilt、Capital One 和 Citi TY 的转账伙伴比例。积分估值来自 TPG、Upgraded Points、OMAAT 和 View From The Wing。联盟会员资格、兑换亮点、预订窗口、连锁酒店品牌查询。 6 个 MCP 服务器中有 5 个不需要 API 密钥。克隆、运行 setup.sh，开始搜索。 技能和往常一样，是纯 Markdown 格式。它们可以在 OpenCode 和 Claude Code 中自动运行（我添加了一个小型的设置脚本），并且它们也适用于任何支持技能的其他工具。 欢迎提交 PR！帮助我扩展这个工具包！:) [https://github.com/borski/travel-hacking-toolkit](https://github.com/borski/travel-hacking-toolkit)