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我想在我的笔记本电脑上使用 Codex，以便在我的 GPU 服务器上运行内核优化实验，模型存储在 S3 中。这意味着需要让 Codex 来处理文件传输和远程执行，才能启动一个实验。在实际接触内核之前，有很多地方可能出错。那么在下一个会话中会发生什么？要么 Codex 重新处理这些，要么之前的会话留下脚本和指令。这样做是可以的，但现在除了实际的实验之外，还需要维护一个小型的基础设施项目。 我决定尝试一种更精简的方法，并开始构建 Ridge。它为代理提供了通用的操作，可以通过 MCP、CLI 或 Python 在不同环境中访问数据和运行命令。本地、SSH、Docker 和 S3 是初始的提供者。将模型从存储桶复制到 GPU 服务器是一项操作。它还支持为子代理提供更窄的访问权限，并通过锁协调对共享资源的操作。 我很想知道还有谁遇到过类似的情况。你们当时想做什么，最后又构建了什么来实现它？我很乐意听取对这种方法的反馈。

我正在学习欧洲葡萄牙语，因为我搬到了葡萄牙。我之前在使用谷歌翻译时遇到了很多困难，所以我开始给 Gemini Flash 越来越多的指令，以便在英语和欧洲葡萄牙语之间进行翻译时获得强大、低摩擦的体验。这变成了一个通用的强大提示，可以用于任何语言组合，所以我将其发布到了 GitHub 上。我还没有在任何其他模型提供商上尝试过。请告诉我你的想法！