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嘿，HN， 我开发了 [Dispytch](<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;e1-m&#x2F;dispytch">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;e1-m&#x2F;dispytch</a>)，一个轻量级的、异步优先的 Python 事件处理框架。 它专为事件驱动的微服务设计——比如 Kafka、RabbitMQ 或自定义传输——具有清晰的依赖注入和最小的占用空间。灵感来源于 FastAPI。 欢迎反馈——特别是关于实际应用、痛点以及缺失的内容。 谢谢！

你的日程安排是怎样的？ 你如何激励自己工作？ 咖啡因/睡眠/食物会影响你吗？

我一直在使用 iOS 26 和苹果新的 Foundation Models 框架。我意识到目前所有主流 LLM（GPT-4、Claude、Gemini）对此一无所知——因为它们的训练截止日期早于该框架的发布。<p>因此，我专门为 LLM 摄取创建了一个结构化的训练数据集。它涵盖： - 核心 API 用法 (SystemLanguageModel, LanguageModelSession, Tool 协议) - 高级实现 (@Generable/@Guide 宏，约束解码，工具链) - 战略性功能 (适配器训练，多步骤工作流程，苹果的 AI 愿景)<p>所有内容均以 Markdown 编写，并包含来自实际 iOS 26 beta 版本的经过生产测试的 Swift 代码。 标记化结构，逐步增加复杂性，没有废话——只有模型从头开始学习这个框架所需的内容。<p>详情和预览请访问：<a href="https://rileyhealth.gumroad.com/l/bwoqe" rel="nofollow">https://rileyhealth.gumroad.com/l/bwoqe</a><p>很乐意回答问题或提供示例（如果有所帮助）。