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我建立了一个社交聆听代理（没错，就像每个人和他们的祖母一样）。在这个过程中，我意识到最有用的部分之一就是找到合适的社区。因此，我开始保存这些社区，现在我大约有7万个。 接着，我添加了语义搜索功能，这样你就可以通过意义来查找社区。随着人们使用这个平台，数据集也在不断增长。 它的工作原理如下： - 免费账户：对已经保存的7万个社区进行语义搜索 - 付费账户：首先进行实时搜索（从来源中进行关键词搜索），然后对更新后的社区数据集进行语义搜索 我还组建了一个代理，能够根据一个网站找到相关的社区。例如： [https://www.pluggo.ai/sites/bloodtrack_au](https://www.pluggo.ai/sites/bloodtrack_au) 目前它覆盖的内容包括： - 子版块（subreddits） - x 社区 - LinkedIn 群组 - Facebook 群组 - Discord 服务器 - Mastodon 服务器 接下来，我希望找到一种方法来添加 Slack 工作区，但除了使用爬虫去寻找 Slack 邀请链接外，我还没有找到好的方法。如果你知道可靠的来源，我非常乐意听取建议。 你有什么建议可以添加其他来源吗？

如果我们想要摆脱大型科技公司的控制，并希望信息和讨论能够被分发和复制，为什么我们又回到了使用Usenet？

我创建了llmswap来解决我在黑客马拉松中遇到的一个问题——在开发过程中反复测试相同的提示时，消耗大量的API积分。 这是一个简单的Python包，提供了一个统一的接口，支持OpenAI、Anthropic、Google Gemini和本地模型（Ollama），并内置响应缓存，可以将API成本降低50-90%。 主要特点： - 智能缓存，具有TTL和内存限制 - 针对多用户应用的上下文感知缓存 - 当一个服务失败时，自动切换到其他服务 - 零配置——通过环境变量工作 ```python from llmswap import LLMClient client = LLMClient(cache_enabled=True) response = client.query("解释量子计算") # 第二次相同的查询会立即从缓存中返回（免费） ``` 出于安全原因，默认情况下缓存是禁用的。当启用时，它是线程安全的，并为多用户应用提供上下文隔离。 这个项目是从一个黑客马拉松项目的组件构建而成。目前在PyPI上已有2200次下载。希望它能帮助其他人在开发过程中节省API成本。 GitHub: [https://github.com/sreenathmmenon/llmswap](https://github.com/sreenathmmenon/llmswap) PyPI: [https://pypi.org/project/llmswap/](https://pypi.org/project/llmswap/)