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我最近构建了 TrueMath，一个用于精确符号数学和生成性身份探索的开源工具。 https://github.com/Sajidsaj/True-Math/releases/tag/v1.0.0

这旨在探讨大语言模型（LLM）炒作周期的当前阶段，同时也是对普通开发者而言，不依赖 LLM 是否在经济上可行的一种现实检验。 您肯定已经注意到，许多公司已经从“LLM 万能”的政策转向了限制预算和批准的 LLM 使用范围。一些公司可能会认为，更快地生成代码并不能对其利润产生实质性贡献，从而放弃 LLM 而选择人工编写，这种情况并不令人意外，但这种情况真的发生过吗？ 我无意评判新的软件开发方式的优劣，我只想知道是否有许多/任何公司已经回归了旧的开发模式。

我正在使用 Rust 来解析全球标准 ER7 管道帽格式，以处理健康医疗消息。 ER7 消息解析 Rust crate： https://crates.io/crates/er7 我正在寻求建议，以改进 README 中的示例，使其在您自己的 HL7 医疗保健项目中更容易或更好地使用。 源代码： https://github.com/er7-rust/er7-rust