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嗨！我是 Sergio，LynxPrompt 的创始人：<a href="https:&#x2F;&#x2F;lynxprompt.com" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;lynxprompt.com</a> 我创建它的原因是我厌倦了每次开始一个新的代码库时，都要重写相同的“我希望 AI 如何编写代码”的规则。 LynxPrompt 以一种可移植的方式，在 IDE 和其他支持 AI 的编码工具中生成和管理 AI 编码规则/配置文件。它还允许您保存、共享和发现其他开发人员制作的蓝图（也称为模板/AI 配置/提示——业界对这些有很多称呼）。 老实说，我知道：又一个 AI 工具。但我的问题非常具体：在项目和工具之间保持 AI 编码规则的一致性，而不过多依赖“记忆”功能。 LynxPrompt 专注于快速引导代码库配置，并使这些规则可移植和可版本化。 它的功能包括： * 向导生成器：在几分钟内为现有代码库或新项目引导 AI 配置 * 可移植规则：在编码会话中保持 AI 编码偏好的一致性 * 蓝图：发布/共享（并可选地出售）您的团队或个人设置 我非常喜欢的一个功能是在 LynxPrompt 中启用了 API，因此您选择的 AI 可以自我更新其编码规则，并在平台中保存/版本化它们（此外，如果您在向导中这样配置）。 我发帖是为了获得反馈（理想情况下，还有一些早期用户）： “可移植 AI 编码规则”的想法有意义吗？或者您需要什么才能信任共享/付费蓝图（预览、差异、版本控制、评级等）？... 您在这里真正的痛点是什么？ 链接如下。谢谢，祝您“愉快”地进行代码编写——至少，我们有 LynxPrompt ;)。 * 第一篇博文：<a href="https:&#x2F;&#x2F;lynxprompt.com&#x2F;blog&#x2F;thrilled-to-welcome-you" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;lynxprompt.com&#x2F;blog&#x2F;thrilled-to-welcome-you</a> * 文档：<a href="https:&#x2F;&#x2F;lynxprompt.com&#x2F;docs" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;lynxprompt.com&#x2F;docs</a> * 想法/错误/支持（请多多关照）：<a href="https:&#x2F;&#x2F;lynxprompt.com&#x2F;support" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;lynxprompt.com&#x2F;support</a> * 向导（需要登录——抱歉，我决定这样做是为了防止滥用）：<a href="https:&#x2F;&#x2F;lynxprompt.com&#x2F;wizard" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;lynxprompt.com&#x2F;wizard</a>

我一直在用 Go 语言进行 SQLite 的逆向工程。虽然我借鉴了其他数据库的一些特性，所以它并非完全 1:1 的精确复制，但核心思路是一致的，并且我一直尽力保持与 SQLite 尽可能接近。它是一个简单的嵌入式单文件数据库。这项工作仍在进行中，但我想分享一下我一年多来的成果。

我们似乎可以理解收件箱并对其进行筛选吗？ 有时候这似乎是个不可能完成的任务。你觉得呢？

ISON（Interchange Simple Object Notation）—— 一种专为 LLM 和 Agentic AI 优化的数据格式。 问题：JSON 浪费 token。花括号、引号、冒号、逗号——都会占用你的上下文窗口。 ISON 使用 LLM 从训练数据中已经理解的表格模式： JSON (87 个 token)： ```json { "users": [ {"id": 1, "name": "Alice", "email": "alice@example.com"}, {"id": 2, "name": "Bob", "email": "bob@example.com"} ] } ``` ISON (34 个 token)： ``` table.users id:int name:string email 1 Alice alice@example.com 2 Bob bob@example.com ``` 特点： * 减少 30-70% 的 token 数量 * 类型注释 * 表之间的引用 * 模式验证 (ISONantic) * 流式格式 (ISONL) 实现：Python、JavaScript、TypeScript、Rust、C++ 9 个软件包，171+ 个测试通过 ```bash pip install ison-py # 解析器 pip install isonantic # 验证 &amp; 模式 ``` ```bash npm install ison-parser # JavaScript npm install ison-ts # TypeScript，包含完整类型 npm install isonantic-ts # 验证 &amp; 模式 ``` ```toml [dependencies] ison-rs = "1.0" isonantic-rs = "1.0" # 验证 &amp; 模式 ``` 正在征求关于格式设计的反馈。