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我开发了 Error Narrator——一个用 Python 编写的工具，它用简单的英语（以及俄语）解释异常情况。
这个工具不仅仅是显示错误追踪信息。它告诉你：
– 发生了什么（用人类易懂的语言）
– 为什么会发生（包括错误背后的概念）
– 具体发生在什么地方（文件 + 行号）
– 如何修复它（提供代码建议）
它可以与 OpenAI 或 HuggingFace 模型配合使用，并直接在你的终端或脚本中运行。
这个工具帮助我节省了时间，也帮助了刚学习 Python 的朋友们。我非常欢迎你的反馈、建议，甚至是贡献。它是开源的。
为什么我们不能用 ChatUI + MCPs + 过程规则（代理应该采取的步骤）+ 数据库来替代工作流软件？<p>今天阻止我们这样做的是什么？
构建了一个使用CSS新if()逻辑的三逆变器环形振荡器。JavaScript驱动反馈循环并更新自定义属性，以绕过CSS的循环限制。包含波形渲染、动态过渡和基于浏览器的数字电路模拟。
真心想问。我确实认为你必须具备良好的商业和技术开发技能的结合，但我对获得这些技能的过程很感兴趣。这是否意味着花费两周时间去构建某个项目，然后利用社交媒体和人脉进行营销？<p>对于想要成为优秀企业家的人，他们应该尝试做些什么呢？
我开发了一款应用程序（结合了情感编码和情感愤怒调试），用于利用大型语言模型（LLMs）模拟焦点小组。焦点小组是由一小群人组成的，他们被雇佣来评估某种产品、概念等。其前提是，在正确的提示下，LLMs能够很好地模拟普通人群的意见概率分布，前提是要让它们模仿这些人群。当然，这在很大程度上依赖于提示——如果提示过于表面化，下一步的预测器将返回同样泛泛的答案。
您可以输入一个网站，定义一个研究小组和问题，并获得反馈。目前处于早期测试阶段。
在后台，它使用一系列提示，首先确定您提交的内容是什么，以预填充建议的焦点小组和问题。如果勾选了相关选项，它还会尝试使用图像模型创建您内容的“变体”进行比较。然后，原始内容和变体会被展示给多个实例的OpenAI LLM，并使用各种提示，例如“您是一个<人群特征>的研究小组参与者，正在评估<事物>，请回答问题<q>”。如果您有任何功能建议或对这个概念的看法，或者在技术上有不同的做法，请告诉我。谢谢！