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我整天在私有仓库上工作，但我的 GitHub 个人资料显示为空白方块。于是我开发了一个工具来解决这个问题。<p>该工具将提交时间戳（而非代码）镜像到一个公共仓库。同时，通过 GitHub API 跟踪拉取请求、评审和问题。<p>设置只需 5 分钟，之后通过 cron/launchd 每天运行一次。

我看到一些独立程序员已经完全转向使用人工智能进行编码，但我对大型工程团队的情况很感兴趣。如果你在一个团队（比如说5名以上的工程师）中，已经采用了Claude Code、Cursor、Codex或其他类似工具，能否分享一下你们的情况？你们是否看到更多的代码行数（LOC）被创建？合并请求（PR）的速度或复杂性有变化吗？你发现自己在处理合并请求上花费的时间是相同的、更少还是更多？

一家多层次营销（MLM）软件开发公司为直销和网络营销企业提供强大的数字解决方案。它设计定制化的平台，具备自动佣金计算、族谱追踪、电子钱包和数据分析等功能。通过关注可扩展性、安全性和易用性，这些公司帮助MLM组织优化运营，提升分销商的参与度。一个强大的MLM软件系统可以减少人工工作，提高透明度，并支持在不断变化的市场中实现长期业务增长。

我们一直在开发一个以GPU为优先的推理平台，专注于可预测的延迟和生产AI工作负载的成本控制。 我们遇到的一些工程问题包括： - GPU冷启动和队列调度 - 多租户隔离而不浪费显存 - 模型加载与容器加载的权衡 - 批量推理与实时推理的路由 - 处理突发工作负载而无需长期保留GPU - 成本可预测性与自动扩展行为之间的平衡 我们记录了架构决策、失败的经验以及成功的做法。 欢迎提出技术问题，特别是关于GPU调度、推理优化和工作负载隔离方面的。