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在ResMed工作了数年，专注于医疗设备软件开发后，我们发现一个始终阻碍工程效率的因素就是文档。<p>不是设计，也不是测试。<p>SOUP评估、测试报告。<p>对于开发团队来说，这通常意味着：<p>需要花费数周时间在代码之外进行上下文切换，<p>手动重写已经存在于代码库、测试和工单中的信息，<p>在发布之前需要等待文档的完成（每月或每年的发布）。<p>我们推出了Qualtate，一个基于AI的自动化医疗设备软件文档平台，首要功能包括：<p>SOUP文档，<p>测试报告和证据生成。<p>实际上，这将数周的手动文档工作缩短为几分钟，利用AI从现有的工程文档中提取、结构化并生成合规的文档。<p>我们的目标不是用“AI”来降低质量或合规性，而是让开发人员能够专注于软件交付，同时仍能生成通过审计的文档。<p>监管要求每年都在增加，AI的应用在这里似乎是不可避免的。我们希望让它对工程师有用，而不是成为另一个拖慢他们的工具。<p>我们正在向希望影响下一步自动化内容的团队开放早期访问。<p>欢迎提出技术问题、顾虑或质疑。<p>网站上有演示。https://qualtate.com/

你好， 我创建了 Frontmatter Core，因为我反复遇到同样的问题：现代前端和内容管理系统（CMS）并不共享相同的模型。 Astro 组件通过属性（props）定义结构，而 CMS 则期望有明确的内容模型。 Frontmatter Core 扫描 Astro、Markdown 和 YAML 文件，提取出一个稳定的、类型化的 JSON 中间表示（Intermediate Representation），供适配器或 CMS 使用。 它仅在构建时运行： - 无运行时 - 无客户端 JavaScript - 无数据库 - 无 CMS 绑定 这个想法是保持： - 布局在 .astro 文件中 - 内容在 .md / .yaml 文件中 - 结构在代码中表达一次，然后作为数据暴露 适配器（如 PHP、平面文件 CMS、无头 CMS 等）可以接入相同的中间表示。 GitHub: [https://github.com/withfrontmatter/frontmatter-core](https://github.com/withfrontmatter/frontmatter-core) 欢迎提出技术或架构方面的问题。