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text2troff 是一个 bash 脚本，它结合使用 awk 和 sed 过滤器，通过插入 TROFF 请求和 'ms' 宏命令，将纯文本文件转换为 TROFF 文本格式。结果将发送到标准输出，并可以通过现有的 'troff' 工具和 'ms' 宏包（最好是 GNU groff_ms(7)）进一步处理，以生成排版的 PostScript、PDF、HTML 或终端 ('nroff') 输出。作为处理文本文件的替代方案，text2troff 也可以从管道读取（文本）输入。 其功能包括解释章节标题、段落、强调文本、项目符号列表（无论是否嵌套）、表格、脚注和“代码块”（定义见下文）。它提供了各种选项来设置常规文本字体系列、样式、大小和颜色、每页的文本列数、章节标题、段落和表格的表示方式，以及句尾行为。还提供了一个选项，可以自动生成并包含目录 (TOC)。 text2troff 提供了一种替代 pandoc(1) 的方法，用于生成 TROFF 文本输出，它试图尽可能减少输入文本中所需的格式化程度，但仍然能够基于一组非常有限的简单约定实现高度可接受的文本排版。text2troff 使用这些约定作为标准，以“最佳猜测”文本的预期布局。 该程序产生的输出不应被视为最终结果的近似值。如果选择，可以通过手动放置额外的 TROFF 请求和/或 ms 宏来进行进一步的润色。开发该程序的主要目的是希望能够“一键”将一段快速而粗略的纯文本变成一个像样的复杂文档，并提供足够的选项来改变其外观。 text2troff_table 是一个 bash 脚本，它使用 awk 过滤，通过插入表格请求和 ms 宏，将纯文本文件中的表格行转换为 TROFF 格式的表格。所有未被解释为表格行的行都将原样传递。结果将发送到标准输出，并可以通过现有的 'troff' 工具和 'ms' 宏包（最好是 GNU groff_ms(7)）进一步处理，以生成排版的 PostScript、PDF、HTML 或终端 ('nroff') 输出。作为处理文本文件的替代方案，text2troff_table 也可以从管道读取（文本）输入。 trofform 是一个 bash 脚本，它在 TROFF 文本中激活选定的文档格式（包括古老的 AT&T 变体），并停用任何备用文档格式。它通过将属于所选格式的 ms 宏前缀的点数减少到一 (1) 个，并在所有其他文档格式的 ms 宏前缀两个 (2) 个点来实现。未受影响的文本行将原样传递，结果将发送到标准输出。 输出可以通过现有的 'troff' 工具和 'ms' 宏包（最好是 GNU groff_ms(7)）进一步处理，以生成排版的 PostScript、PDF、HTML 或终端 ('nroff') 输出。作为处理文本文件的替代方案，trofform 也可以从管道读取（文本）输入。 调用任何古老/正宗的 AT&T 文档格式的前提条件是系统中存在带有特殊宏的原始 AT&T 'tmac.s' 文件。这个特殊的 'tmac.s' 宏文件属于公共领域，可以在网络上找到，并且最好重命名，以避免与本机安装的 ms 宏文件发生冲突。为了正确处理输出，必须为 groff 提供选项 -M，并指定 AT&T 宏文件所在的目录的路径。 trofform 既可以通过交互方式调用（通过选项 -I 和 -h），也可以通过非交互方式调用（通过不指定或指定任何其他选项）。

先是花哨的大型语言模型，然后是图像生成，接着是助手，然后是智能体…… 这什么时候是个头？我厌倦了这种炒作。每次打开 Hacker News 或者其他社区平台，大家都在谈论人工智能。为什么我这么反感？只有我这样吗？仅仅是因为我过去几年一直在学习如何编码、构建东西、阅读文档、调试、在 Stack Overflow 上苦苦搜寻等等…… 我只是，嫉妒吗？还是看到自己喜欢做的事情，现在似乎变得不再有趣，真的会让人感觉不好…… 这种炒作什么时候才能结束？未来会变得更糟糕吗？我无法接受。而且每年都变得更难。我只是怀念过去的日子，这是一种 SDDS 吗？软件开发人员痴呆综合症？所有新产品，所有新发布，现在都只是某些大型语言模型 API 的包装。我曾经讨厌我们每天都有一个 JS 框架/库……但现在我只希望我们能回到过去，哈哈。但是的，这就是科技，我们必须适应并接受它，然后乘风破浪。唯一的问题是我讨厌“氛围编程”…… 科技界最美好的东西被我们夺走了…… 编码。是的，不管你喜不喜欢，照这个速度发展下去，我认为 5-6 年后，它就会过时。我们接下来该怎么办？

大多数大型语言模型（LLM）具备推理能力，但它们无法使用软件。 GhostDesk 为您的智能体提供完整的 Linux 桌面环境和像人类一样的操作技能：逼真的鼠标移动、自然的打字、以及用于应对验证码的截图回退功能。它能够语义化地读取用户界面，并在网站试图检测机器人时表现得像一个真实用户。 预订航班、无需选择器即可抓取网站、操作无 API 的旧版软件、对整个应用程序进行质量保证——只需一个提示。如果人类可以在桌面上完成的任务，您的智能体也能做到。 在 Docker 中运行。可以并行启动多个实例，每个实例由一个子智能体驱动。几乎没有上限。 兼容 Claude、GPT、Gemini 或任何本地模型（Ollama、LM Studio）。MIT 许可。

将几何轨迹相似性（STTS）应用于整个星链星座的 3990 万条 TLE 记录。该框架没有通过大气模型向前传播轨道，而是提出了一个问题：这颗卫星的轨迹在几何上是否类似于已确认再入之前的轨迹？ 对 257 次已确认再入的结果：V1=250.6x 盆地分离，召回率=1.000，平均检测提前期为 471 天。 应用于 15170 颗在轨卫星：108 颗触发再入信号。不在脱轨活动中。BSTAR 正常——信号是轨迹几何形状。其中 23 颗位于 600 公里以上的高空，那里的阻力可以忽略不计。 之前的工作（Oliveira 等人，2025 年，Frontiers）追踪了 SC25 对已经再入的卫星的影响。这项工作提出了一个前瞻性的问题：哪些在轨卫星目前显示出先兆几何特征？ 代码在干净的克隆上运行。可复现性 10/10。 [https://github.com/mojoatomic/stts.git](https://github.com/mojoatomic/stts.git)

一款专注于离线优先的、基于本地Ollama模型的智能命令行应用程序。集成了高级的内存管理功能。依赖项极少。采用MIT许可证。 默认使用4b Qwen 3.5模型。 [https://github.com/g023/ai_cli/](https://github.com/g023/ai_cli/)