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这是一个想法，一个抽象的概念。 它不是人工智能，不是机器学习，不是神经网络，不是大型语言模型，也不是像 Puppeteer 或 Selenium 这样的自动化脚本。 最终结果——这个电脑程序浏览互联网。 这是一个模糊的想法。 这个问题与涉及的技术细节无关。 提问的目的是为了激发思考。 它是一个单一的递归函数。 这是一个零散的想法，如果能看到这样的程序运行起来会很酷，如果能构建一个出来会更酷。 https://stackoverflow.com/questions/79763073/how-to-make-computer-browse-internet-automatically

9月2日，在伊斯坦布尔 SAW 机场转机时，飞马航空弄丢了我的托运行李。 行李里有： * OpenBCI 脑机接口 * 包含 30 多年研究成果和个人档案的旧引擎 我多次联系飞马航空——通过电子邮件、WhatsApp 和表格——但没有得到任何回复。 我现在身处土耳其境外，无法亲自去机场。 这不仅仅是普通行李——里面是科研和个人资料。 至今仍未收到回复。

我厌倦了每年手动从 16 表格 PDF 文件中复制数字到印度的税务申报门户网站。 所以我开发了 *Form16x*，一个 Python 命令行界面 (CLI) + 库，可以将这些 PDF 文件解析成结构化的 JSON 格式。<p>除了提取数据，它还可以： - 合并多个 16 表格，如果你换了工作 - 在两种税制下计算税款 → 推荐更好的方案 - 直接在终端中显示工资/扣除明细（树状视图，彩色输出） - 建议税务优化方案（80C、80D、NPS 等） - 提供一个 Python API (`TaxCalculationAPI`)，包含多年税收规则（AY 2020–2025）<p>*代码库:* https://github.com/ri-sh/Form16x<p>16 表格类似于美国的 W-2 或加拿大的 T4 表格——半结构化的 PDF 文件，布局不一致。申报通常意味着手动输入数据。 Form16x 试图将其结构化并自动化。<p>非常希望收到来自 HN 的反馈——包括技术方法（PDF 解析 + 结构化提取），以及这种方法是否可以扩展到其他国家的税务表格。

我维护一个开源项目，其中包含非常复杂的持续集成（CI）设置。目前，我们已经到了需要观察哪些测试不稳定，尤其是在测试运行内部重试的情况下。一个理想的解决方案是托管服务，它可以接收来自 cargo nextest、vitest、playwright、pytest 和 go test 的 junit.xml 导出文件。 大家有什么推荐吗？