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在查询中，Join 操作总是令人头疼，有时更好的方法是在数据本身内部创建多维索引。因此，我在业余时间构建了 LitenDB，这是一个开源项目，它使用 Delta Lake 中存储的数据和索引扩展了 Spark，利用 Arrow 将数据重塑为快速的分布式张量： https://github.com/hkverma/litendb 它可以加速大量使用 Join 操作的查询和分析查询，简化执行计划，并可以实现 10–100 倍的性能提升。你可以在此 Colab Notebook 中尝试，看看它是如何工作的： https://github.com/hkverma/litendb/blob/main/py/notebooks/LitenTpchQ5Q6.ipynb 欢迎社区提供反馈并探讨合作。 谢谢， HK

我有一个已经用了几年的项目，它能帮助我优化由智能体自动生成的提示词。我根据几个给定的标准对这些提示词进行评分和改进。我已经把它做成了一个网站：<a href="https://agentictuner.ai" rel="nofollow">https://agentictuner.ai</a>。我现在正在加入扫描JIRA和Github工单的功能。 我非常怀疑这是否对任何人有用，所以发布的时候比较谨慎；但是，如果有人觉得有用，并且有反馈能帮助我改进产品，请告诉我。 我已经遇到了一些问题，所以我们内部还需要进行一些改进——因此我不能保证它是一个完全可用的产品 ;) 这只是一个副业的快速开发项目。

嗨 HN， 我是一名前端开发，厌倦了为每个项目都重复构建相同的 SaaS UI，例如账单、仪表盘、团队和角色等。 我创建了 UIforSaaS.dev：一套面向常见 SaaS 屏幕的、可用于生产环境的 React + Tailwind 组件和模板。 包含内容： - 账单：价格表、用量、发票 - 账户：团队、角色、API 密钥 - 分析：仪表盘、图表、活动 - 几个全页面模板（账单、分析、发布跟踪器） 链接：<a href="https:&#x2F;&#x2F;uiforsaas.dev" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;uiforsaas.dev</a> 我希望得到以下方面的反馈： - 你们在使用时还缺少什么？ - 我接下来应该添加哪些高价值的屏幕？ 欢迎在评论区提问或深入探讨实现细节。

为了让自主智能体缓存生效，大语言模型提供商会强制框架将所有工具都添加到缓存提示中。这就是为什么我无法在自己的自主智能体框架中正确使用缓存的主要原因，因为我的框架中的工具集会根据目标而变化。这会混淆大多数基础模型，无论它们怎么说不会，我的观察都与此相悖。你们的观察呢？