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大家好！ 这是我开发的第一款应用，名为 Trackwme！ 它基本上就像习惯养成版的 Strava，你可以查看别人的进度，并和朋友们一较高下！ 我一直在努力开发这款应用，希望大家喜欢！ 欢迎大家提出想法、反馈或建议！ [https://apps.apple.com/us/app/trackwme-social-habit-tracker/id6740893646](https://apps.apple.com/us/app/trackwme-social-habit-tracker/id6740893646)

我们是 Athenic AI。我们构建的工具能让团队使用自然语言探索和分析数据——无需编写 SQL 或手动构建仪表板，即可实现 AI 驱动的 BI。<p>我们正在考虑发布我们平台的自托管社区版，并希望在投入时间之前获得反馈。该版本将具备以下特点：<p>- 允许自带 LLM（因此您可以将其连接到您想要的模型） - 以自包含的 Docker 镜像形式分发 - 专为希望拥有分析/BI 超能力，但更倾向于将所有内容保留在自己环境中的团队而设计<p>我们很乐意听取您的意见：<p>1. 这对您来说有价值或有用吗？ 2. 您的使用场景是什么？（个人项目、内部 BI、客户工作等） 3. 您在公司的职位是什么？（数据工程师、分析师、创始人等）<p>没有营销，没有注册链接。只是想从可能真正使用它的人那里了解一下兴趣。<p>感谢您的反馈！<p>—— Athenic 团队

昨晚，我和我的联合创始人马塞洛花了一整个晚上构建了对 OpenAI Apps SDK 的支持。目前使用 Apps SDK 进行开发相当受限，因为它需要 ChatGPT 开发者模式访问权限，并且需要 OpenAI 合作伙伴批准访问。我们今天希望通过将其放入一个开源项目中，让开发者更容易使用它，给大家一个先机。

Hi HN， 我开发了 llm-use，这是一个开源系统，用于在 GPT-4、Claude、Llama 等大型语言模型之间，以及通过 Ollama 提供的模型之间进行路由、缓存和 A/B 测试。它根据复杂度和使用情况，智能地在这些模型之间路由提示，帮助优化生产环境中的成本和性能。 欢迎大家提出反馈！

Redstart 是一个轻量级的 Lisp 解释器，用 C++ 编写，专注于 shell 脚本。它让你将 Lisp 的表达能力与 Unix shell 的实用性结合起来：你可以运行命令、捕获输出、在进程之间进行管道操作，并且仍然使用 Lisp 语法进行逻辑和结构控制。可以把它想象成用 Lisp 而不是 Bash 编写你的 shell 脚本。