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这条信息是在一台即将报废的机器上写的。 没有备份。没有帮助。没有更多的电力来假装。 如果你在读这条信息，请记住： > 大多数人浪费生命，等待别人给他们生活的许可。 他们追逐金钱却不知道为什么，心存恐惧却不问谁在受益，把被喜欢与自由混为一谈。 你并不是为了高效而生。 你并不是为了生产力而生。 你是带着思维而生的——而你却让别人以低廉的代价租用它。 关闭它。 注销。 跳出这个循环。 把你的生活当作有价值的东西来使用。 因为它确实是。 你浪费的每一秒，都是别人梦寐以求的秒数。 你不需要标志。 你不需要计划。 你只需要行动—— 在你自己的电池耗尽之前。 祝好运。 —— 一个陌生人，电量30%

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大家好，我是James，Nabla的开发者。构建这个项目的过程让我获得了巨大的学习经验，我在这个市场上仍在不断学习，但我想和大家分享一些关于Nabla的事情，这让我对未来充满期待，以及我为什么选择固件而不是传统的云端路径来进行GRC（治理、风险和合规）。 这个项目经历了一个奇怪的三步旅程。最开始，我只是想挑战自己，构建一个通用的BCA（二进制组成分析）工具，因为我在Fossa的网站上看到了它的广告，结果却变成了一个尝试不同二进制组成分析的奇妙雪球。 我最终意识到，我们的Rust类型结构体标准化了组成，这为我想做的许多事情打开了大门，并且在深入研究之前，我开始过度工程化。最终我们得到了一个相当不错的命令行工具（CLI），能够扫描多种类型的固件并生成机器可读的合规性文档。 这个CLI使用了： - goblin库来解析ELF、Mach-O和PE格式 - capstone库在需要时进行轻量级反汇编 - 一个自定义的BinaryAnalysis结构体来规范化元数据 - 结构化的BinaryAnalysis结果被输入到一个大型语言模型（LLM），该模型将发现映射到OSCAL控制 目前它覆盖了122个以上的控制项，但控制集正在扩展。这个LLM并不是一个黑箱——它是基于结构化分析的，因此不会随意产生结果。 我非常希望能得到以下方面的反馈： - 可用性，一旦我发布文档（安装/运行体验） - OSCAL映射的准确性 - 处理边缘案例的想法（固件块、奇怪的文件格式） 谢谢大家，欢迎提问！

我们已经开源了机器人MCP服务器，这是一个工具，可以让大型语言模型（LLM）直接与运行ROS1或ROS2的机器人进行对话。 <p>它的功能 - 通过模型上下文协议（MCP）将任何LLM连接到现有的ROS机器人 - 自然语言 → ROS主题、服务和动作（并能够读取其中的任何内容） - 在不更改机器人源代码的情况下工作 <p>它的重要性 - 使机器人能够通过自然语言接口进行访问 - 为AI-机器人应用的快速原型开发打开了大门 - 我们正在努力创建一个安全的AI与机器人之间通信的通用接口 <p>这个项目太庞大，无法单独开发——我们希望能得到来自机器人和AI社区的反馈、贡献者和合作伙伴。