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大家好，我是 Ardent 的 Vikram 和 Evan (<a href="https:&#x2F;&#x2F;tryardent.com">https:&#x2F;&#x2F;tryardent.com</a>)。我们正在为你们和你们的编码助手构建数据库沙盒。 在过去两年里，编码助手在处理复杂的工程任务方面变得越来越强大。但如果没有在数据库层进行测试的真实沙盒，它们就会发布垃圾代码，从而可能导致生产数据库崩溃。我花了一年多的时间构建了一个 AI 数据工程师，但由于这个确切的原因而失败了。Evan 在数据工程领域工作了 12 年，在他上一家公司构建助手时也遇到了这个障碍。 Ardent 的构建旨在让编码助手能够即时访问类似生产环境的沙盒，以便他们可以测试他们的工作。为此，我们从目标数据库中编写一个复制流，通过 Kafka 扩展到具有写时复制和自动伸缩计算的只读副本（我们目前更喜欢 Neon 作为主要的分支引擎，因为它实现了这些特性）。 我们的复制流使用逻辑复制 + DDL 触发器，以便在任何托管的 Postgres 数据库上使用，因为大多数平台不允许传统上用于创建副本的物理复制。 这提供了几个主要的好处： 1. 不需要迁移到 Neon 等数据库提供商，从而可以严格区分生产和开发问题。 2. 对生产数据库的影响最小，同时允许克隆在 6 秒内启动，即使在 TB 级规模下使用写时复制。 克隆生产环境的安全性非常重要，因此我们运行一个代理层来生成自定义的 Postgres URL 并路由所有连接，以允许对克隆进行更精细的访问控制，防止凭据泄露，并遵循分离平面架构，通过 BYOC 允许在您的云上完全实现数据驻留。 我们还支持通过注册在分支返回之前运行的 SQL 来进行匿名化。这已被用于 PII 删减和分支修改。 我们的目标是让每个数据基础设施平台都可以在一个地方“克隆”，这样助手就可以在类似生产环境的数据环境中充分测试其更改的影响，而没有风险。 这是一个演示：<a href="https:&#x2F;&#x2F;youtu.be&#x2F;5S1kwPtiRU0" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;youtu.be&#x2F;5S1kwPtiRU0</a> 我们很乐意了解您如何使用数据库上的编码助手，以及如果您尝试 Ardent（免费开始），什么有效，什么无效，以及缺少什么。

Reddit 正在积极阻止所有自动化访问（参见他们的 robots.txt 文件），并使用大量试探法来阻止不遵守该规则的爬虫。<p>然而，与此同时，所有 Reddit URL 都可以通过在末尾添加 .json 来实现机器可读。<p>有人能解释一下这有什么意义吗？

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