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“嗨，HN，我创建这个工具是因为我厌倦了大型语言模型生成的破损布局。Trinity 将一个标准的静态站点生成器（Jinja2 + Tailwind）与一个‘神经修复器’结合在一起。 它的工作原理如下： 1. 在无头浏览器（Playwright）中渲染页面。 2. 检测视觉错误（如溢出、重叠元素）。 3. 一个基于 LSTM 模型（训练于超过 10,000 个修复案例）会建议特定的 Tailwind 类来修复 DOM。 这是一个更大规模的自主编码实验（‘感知栈’）的一部分，但这个工具是独立的。 代码： [https://github.com/fabriziosalmi/trinity](https://github.com/fabriziosalmi/trinity) 技术栈：Python、Playwright、PyTorch。 期待您对修复逻辑的反馈。”

构建了每位开发者都需要的命令行工具：<p>aigit - 基于AI的Git工作流自动化<p>AI生成的提交信息 智能分支命名 自动化拉取请求创建 代码审查辅助<p>告别“修复问题”提交

我使用的一个程序停止更新了，所以我自己制作了一个版本。它是一个快速的纯文本搜索工具，带有图形用户界面。非常适合在代码项目、日志文件、配置文件以及任何纯文本中查找文本！该工具适用于Windows、macOS和Linux。免费版的限制是有一个启动画面和有限的历史记录条目。

我一直在维护一个依赖于大型 .accdb 文件的遗留项目。我花了两天时间试图让 64 位的 ACE.OLEDB 驱动程序与我的 Python 环境兼容，而不破坏其他依赖项。 在尝试将超过 1GB 的表导出为 CSV 时，Access 也不断出现段错误，因此我编写了一个专用工具来处理数据提取。 工具特点： - 独立运行：不需要本地安装 Office/Access。 - 流式处理：使用流读取器，以避免在处理大表时内存溢出。 - Parquet 支持：比 CSV 更好地保留数据类型（文件大小也小得多）。 我添加了一个基本的 SQL 查询窗口，以便在导出之前检查数据，但主要目标是尽快将数据从 Access 中提取到现代数据仓库/数据框中。 目前该工具仅支持 Windows（因为在 *nix 系统上 Access 文件锁定比较棘手），但如果在您的特定架构上出现问题，请告诉我。