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通过将基础设施封装在一个可扩展的单体仓库中——在运行时从 Git 子模块递归解析——Proxmox-GitOps 为整个、自动化的、基于容器的基础设施提供了一个全面的基础设施即代码 (IaC) 抽象。<p>核心概念：<p>- 递归自管理：控制平面通过将其单体仓库推送到本地引导的实例上来自举，触发一个递归地将控制平面配置到 PVE 上的流水线。<p>- 单体仓库：使用子模块进行模块化组合，将基础设施集中为全面的 IaC 工件（用于镜像，例如项目本身在 Github 上）。<p>- 单一事实来源：Git 代表所需的基础设施状态。<p>- 松耦合：容器与控制平面解耦，从而实现运行时替换和独立运行。

上周末我花了几个小时测试，看 AI 是否能通过直接执行来取代代码。我构建了一个联系人管理器，其中每个 HTTP 请求都发送给一个 LLM，它配备了三个工具：数据库（SQLite）、webResponse（HTML/JSON/JS）和 updateMemory（反馈）。没有路由，没有控制器，也没有业务逻辑。AI 在第一个请求时设计模式，仅从路径生成 UI，并根据自然语言反馈进行演进。它确实有效——表单提交，数据持久化，API 返回 JSON——但它慢得惊人（每个请求 30-60 秒），贵得离谱（每个请求 0.05 美元），并且请求之间的 UI 毫无一致性可言。能力是存在的；问题在于性能。当推理速度提高 10 倍时，也许问题就会从“我们如何生成更好的代码？”转变为“为什么要生成代码？”

大家好， 我是一位长期的 Neovim 用户，一直对 Emacs 挺感兴趣的。 阻碍我的地方在于，我一直找不到一个关于 Emacs 顶级插件的权威信息来源。 用 Neovim 的话，看看 Folke 这样的人在用什么，通常不会错，但我很难在 Emacs 社区找到一个类似的人物，能让我了解最新的插件动态。 我知道有 Doom Emacs，但我希望完全“掌控”我的配置，不想让它变得过于复杂。 谢谢！

最近做的一个有趣的小项目。它从 Hacker News 上抓取点赞数不错的文章，在标题中搜索与 AI 相关的关键词，然后将匹配到的文章交给 LLM 生成摘要（并让 LLM 确认文章是否与 AI 相关）。最后将结果发布到 Cloudflare Pages 网站上，并创建了一个 RSS 订阅源，因为我更喜欢用这种方式来获取内容。 网站：<a href="https://ai-reading-list.pages.dev/" rel="nofollow">https://ai-reading-list.pages.dev/</a> RSS 订阅源：<a href="https://ai-reading-list.pages.dev/rss.xml" rel="nofollow">https://ai-reading-list.pages.dev/rss.xml</a>