3作者: juanre大约 1 个月前
过去几个月,我一直在致力于构建基础设施和工具,为智能体提供全局 ID,并赋予它们沟通的能力。 目前,这部分已经运行起来了,但真正组织它们协同工作却让我头疼不已:我仍然需要为它们分配角色和职责,并在正确的目录下启动智能体,赋予它们正确的 ID,这样它们才能真正完成任务。 现在我已经实现了这部分的自动化:只需一个命令,就可以从模板启动一个团队: aw team bootstrap <a href="https://github.com/awebai/aweb-team-dev-review.git" rel="nofollow">https://github.com/awebai/aweb-team-dev-review.git</a> \ --username &lt;name&gt; \ --work-directory /path/to/your/repo 到目前为止,我已经发布了三个我认为有用的模板(链接在提交的 github 页面中)。 我正在寻求反馈,请告诉我您的想法以及如何使其更有用。我正在考虑的一个方向是用实际的本体来替换基于 markdown 的结构。
3作者: fypanto大约 1 个月前
libfyaml 1.0.0-alpha7 版本新增了一个可选的透明解析缓存,用于重复读取稳定的 YAML/JSON 文件。 它并不会使解析器本身的速度提升数百倍。在缓存命中时,libfyaml 会将通用内存池映射到内存中,并直接使用它,而不是解析文件。由于通用子系统的设计,它甚至避免了重定位,并且在具有 ASLR(地址空间布局随机化)的 64 位系统中也能正常工作。 使用 Python 绑定在大小为 427.5 MB 的 AllPrintings.json 文件上运行的基准测试: - 缓存关闭:16.98 秒,+13.4 GB RSS - 冷缓存:22.45 秒,+13.4 GB RSS - 热缓存:35.9 毫秒,+1.0 MB RSS 这在热缓存路径上比正常解析快了大约 473 倍,并且内存增量要小得多。还要注意 RSS 几乎为零;通用内存池中的数据甚至没有被调入。 这主要用于启动/配置/数据加载等工作负载,在这些场景中,会重复读取相同的大型 YAML 或 JSON 文件。 基准测试提交: <a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;pantoniou&#x2F;libfyaml&#x2F;commit&#x2F;f150432b36e409a4682ca5a2718b73e867d3600d" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;pantoniou&#x2F;libfyaml&#x2F;commit&#x2F;f150432b36e409a...</a>
6作者: wwwthrowaway256大约 1 个月前
由于一些显而易见的原因,我现在正在使用一个临时账号。<p>我在公司里有个朋友,可以接触到一些内部消息,他(隐晦地)暗示我,我可能会在即将到来的裁员中被裁掉。<p>显然,我现在正在疯狂地投递简历,但我很确定现在直接向公司投简历已经没什么用了,因为每个招聘信息都会立刻被刷爆(而且很多招聘信息本身就是假的)。<p>所以...现在大家找工作到底都怎么做?难道真的只能翻遍你的“人脉通讯录”,去打扰朋友/以前的同事,问问他们能不能帮忙转发你的简历吗?
3作者: enumura大约 1 个月前
大家好,我是 HN 用户,我开发了 py-sql-cleaner,一个用于格式化 Python 文件中嵌入的 SQL 的命令行工具。 Python 格式化工具处理 Python 语法。它们不格式化 Python 代码中编写的 SQL。另一方面,SQL 格式化工具通常针对 SQL 文件或原始 SQL 文本,而不是 Python 文件中嵌入的 SQL。 然而,我认为在 Python 代码库中找到长 SQL 查询的情况并不少见。 py-sql-cleaner 检测 Python 文件中嵌入的 SQL,并且仅对该 SQL 进行处理。它主要可以完成以下操作:查找 SQL、就地格式化 SQL 或将其提取到 .sql 文件中。 它避免重写依赖于运行时值或模板扩展的 SQL。例如,包含 %s 或 :name 等参数,或 Jinja 风格的模板变量(如 {{ ds }})的 SQL 默认会被跳过。 试用方法如下: ``` uvx py-sql-cleaner list path/to/file.py uvx py-sql-cleaner format path/to/file.py --dry-run ``` 如果您编写 Python,遇到过这种 SQL 清理问题,或者只是好奇,我很乐意您能试用一下。
6作者: seattle_spring大约 1 个月前
我看到领英上大量人把他们的职位改成了“AI工程师”。我非常清楚,他们并没有在研究任何模型,甚至没有在做AI相关的工作流程,他们只是在使用Claude之类的AI工具构建应用程序和后端。<p>现在“AI工程师”指的是这个吗?公司在招聘“AI工程师”时,找的就是这类人吗?仅仅因为我非常高效地使用现代AI工具来构建优秀的非AI软件,我就应该把自己包装成“AI工程师”吗?