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现有的提示词管理方案让我很头疼，它们似乎与编程最佳实践背道而驰：提示词模板与它们的依赖项完全分离存储，而且没有定义使用它们的接口。这就像调用一个可以接受任意参数的函数（提示词模板），当参数与它的内部实现不匹配时，却可能默默地返回垃圾数据。 因此，我根据我认为提示词管理应该如何工作的方式创建了这个项目——在代码中定义强类型接口；提示词模板与其依赖项位于同一个代码库中；并且为开发者体验提供了类型提示和验证。这样做也带来了额外的益处：因为变量在编译时就已强类型化，所以支持带有 if/else/for 控制循环的复杂提示词模板，并具有完全的类型安全性是安全的。 我很想知道这是否也引起了其他人的共鸣，或者这仅仅是我的个人烦恼。

背景介绍： 我一直以来都在自学计算机图形学，已经好几年了，从图像/视频的变形和拉伸中获得了极大的乐趣。我希望您也能通过Fuzzy Studio获得一些乐趣！ 试试给您的摄像头添加特效吧！我和我的室友们用这些奇怪的特效制作表情，笑得前仰后合！ 所有操作都在浏览器中完成，不会向服务器发送任何数据！我们能做到这一点真是太棒了。我只在 macOS 上测试过……如果您的浏览器/操作系统尚未支持，请见谅。

我订阅了大量的 AI 服务。ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini。我的工作流程是：先问 Claude，然后把同样的问题复制到 ChatGPT 里进行核对，如果需要参考资料，可能会再问 Perplexity。需要同时打开五个标签页，不停地复制粘贴。<p>Council 的功能就是同时将你的提问发送给多个模型，并将它们的回答并排显示出来，仅此而已。<p>在构建 Council 的过程中，我注意到了一些事情：<p>1. 模型之间的观点差异比我预想的要大得多。问一些稍微主观或者近期发生的事情，你就会得到截然不同的答案。这让我对把任何单一的回答当成“标准答案”这件事，变得更加怀疑。<p>2. 不同的模型有不同的“失败模式”。Claude 倾向于谨慎和保守。GPT 即使错了也很有自信。Perplexity 会提供参考资料，但有时会误读。把它们放在一起看，这些模式就一目了然了。<p>3. 对于代码，我实际上更喜欢得到 2-3 种不同的方法。即使其中一种明显更好，看到备选方案也能帮助我理解其中的权衡取舍。<p>技术栈：Next.js，使用 OpenRouter 访问模型，并行流式传输响应。最烦人的部分是处理当模型以不同速度响应时的 UI——你肯定不希望布局跳来跳去。<p>无需登录即可试用。欢迎提供反馈，特别是关于哪些地方有问题或令人不满意的地方。<p><a href="https:&#x2F;&#x2F;usecouncil.app&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;usecouncil.app&#x2F;</a>

ChatGPT 应用 SDK 学习曲线陡峭，尤其是 OAuth，你作为提供方，而 ChatGPT 是客户端（而非相反）。这很容易让你陷入困境。 这个技能教 Claude Code 如何正确构建 ChatGPT 应用： ``` - MCP 服务器设置 (Node.js/Python) - 使用 PKCE 和动态客户端注册的 OAuth - 使用 window.openai API 进行组件开发 - 20 多个需要注意的陷阱及修复方法 ``` 如何安装： `npx skills add https://github.com/vdel26/skills` GitHub: https://github.com/vdel26/skills 欢迎大家反馈在构建 ChatGPT / MCP 应用时遇到的遗漏的陷阱。

嗨 HN， 这是一个使用 Go 1.26 的实验性 simd/archsimd 包的 CSV 解析器。 我想看看新的 SIMD API 在实践中是什么样的。CSV 解析主要就是“在缓冲区中找到这些字节”——加载 64 个字节，进行比较，得到一个位置的位掩码。有趣的部分是正确处理块边界（引号和换行符可以跨块分割）。 - 替代 encoding/csv - 在 AVX-512 上，对于未引用的数据，速度快约 20% - 引用数据较慢（仍在优化中） - 非 AVX-512 的标量回退 需要 GOEXPERIMENT=simd。 [https://github.com/nnnkkk7/go-simdcsv](https://github.com/nnnkkk7/go-simdcsv) 欢迎对边缘情况或 SIMD 实现提出反馈意见。