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首先是华丽的语言模型，然后是图像生成，接着是助手，再到智能代理……这一切什么时候才会结束？我对这种炒作感到厌倦。每次我打开 Hacker News 或其他社区平台，大家都在谈论人工智能。这让我感到不适，难道我只是个例吗？我过去几年一直在学习编程、构建项目、阅读文档、调试、在 Stack Overflow 上寻找解决方案……难道我只是嫉妒吗？还是说看到曾经喜欢的事情如今似乎不再有趣，这种感觉真的不好……这种炒作什么时候才会结束？未来会更加深入吗？我无法应对。而且每年都变得更难。我只是怀念过去的日子，这难道是软件开发者痴呆症（SDDS）吗？所有的新产品、所有的新发布，现在一切都变成了某个语言模型 API 的包装。我曾经讨厌每天都有新的 JavaScript 框架/库……但现在我只希望能回到那种状态，哈哈。不过，是的，这就是科技，我们必须接受并适应这种变化，顺应潮流。唯一的问题是我讨厌这种“氛围编码”……科技中最美好的东西被剥夺了……编程。无论你喜欢与否，按这个速度推算，五到六年后，我认为编程将变得过时。我们接下来该怎么办？
大多数大型语言模型（LLM）具备推理能力，但无法使用软件。<p>GhostDesk 为您的代理提供了一个完整的 Linux 桌面，并赋予其像人类一样操作的能力——真实的鼠标移动、自然的打字、针对验证码的屏幕截图回退。它以语义方式读取用户界面，并在网站尝试检测机器人时表现得像真实用户。<p>预订航班、无选择器地抓取网站、操作没有 API 的遗留软件、对整个应用进行质量保证——只需一个提示。如果人类可以在桌面上完成，您的代理也可以。<p>在 Docker 中运行。可以并行启动多个实例，每个实例由一个子代理驱动。没有真正的上限。<p>兼容 Claude、GPT、Gemini 或任何本地模型（如 Ollama、LM Studio）。MIT 许可证。
将几何轨迹相似性（STTS）应用于全星链星座的3990万个轨道元素（TLE）记录。该框架并不是通过大气模型向前传播轨道，而是提出了一个问题：该卫星的轨迹在几何上是否与之前确认再入的轨迹相似？
关于257次确认再入的结果：V1=250.6倍的盆地分离，召回率=1.000，平均检测提前时间为471天。
该方法应用于15,170颗在轨卫星：有108颗发出了再入信号，但不在去轨活动中。BSTAR正常——信号是轨迹几何。23颗卫星位于600公里以上，阻力可以忽略不计。
之前的研究（Oliveira等，2025年，Frontiers）跟踪了SC25对已经再入卫星的影响。这项研究则提出了一个前瞻性的问题：目前哪些在轨卫星显示出前兆几何特征？
代码在一个干净的克隆环境中运行。可重复性为10/10。
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一个以离线优先为重点的自主命令行应用程序，基于本地Ollama模型。集成了先进的内存管理。依赖项最小。采用MIT许可证。<p>默认使用4b Qwen 3.5模型。<p><a href="https://github.com/g023/ai_cli/" rel="nofollow">https://github.com/g023/ai_cli/</a>