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这是一个想法，一个抽象的概念。 这不是人工智能，不是机器学习，不是神经网络，不是大型语言模型，也不是像Puppeteer或Selenium这样的自动化脚本。 最终结果是——计算机程序浏览互联网。 这只是一个模糊的想法。 问题并不在于涉及的技术细节。 提问的意图是激发思考。 这只是一个单一的递归函数。 这是一个零散的想法，看到这样的程序运行会很酷，构建一个更是更酷。 https://stackoverflow.com/questions/79763073/how-to-make-computer-browse-internet-automatically

在9月2日，我在伊斯坦布尔萨比哈·戈克琴国际机场转机时，佩加斯航空丢失了我的托运行李。<p>行李内包含： – OpenBCI 脑机接口 – 拥有30多年研究和个人档案的传统引擎<p>我多次联系佩加斯航空——通过电子邮件、WhatsApp、表单——但没有得到任何人工回复。<p>我目前在土耳其以外，无法前往机场。<p>这不是普通行李——它是科学和个人的重要资产。至今仍未收到回复。

我厌倦了每年手动将 Form 16 PDF 中的数字复制到印度的税务申报门户中。 于是我开发了 *Form16x*，这是一个 Python 命令行工具和库，可以将这些 PDF 解析为结构化的 JSON。<p>除了提取数据，它还可以： - 如果你换了工作，可以合并多个 Form 16 - 在两种税制下计算税款 → 推荐更优的方案 - 直接在终端显示薪资/扣除明细（树状视图，彩色输出） - 提供税务优化建议（如 80C、80D、NPS 等） - 提供一个 Python API（`TaxCalculationAPI`），包含多年的税务规则（2020-2025 财年）<p>*代码库:* https://github.com/ri-sh/Form16x<p>Form 16 类似于美国的 W-2 或加拿大的 T4 — 是一种半结构化的 PDF，布局不一致。申报通常意味着手动输入数据。 Form16x 旨在使这一过程结构化并实现自动化。<p>希望能得到 HN 的反馈 — 无论是关于技术方案（PDF 解析 + 结构化提取），还是这种方法是否可以扩展到其他国家的税务表格。

我维护一个开源软件项目，拥有非常复杂的持续集成（CI）设置。我们现在到了一个阶段，值得关注哪些测试是不稳定的，特别是在测试运行中的重试情况。理想的解决方案是一个托管服务，可以处理来自 cargo nextest、vitest、playwright、pytest 和 go test 的 junit.xml 导出文件。你们有什么推荐吗？