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对于那些对ChartHN的技术栈感兴趣的人，这里有一个简要的列表： - HTML转Markdown：Jina AI Reader - Markdown转Graphviz DOT：大型语言模型（LLMs） - Graphviz DOT转SVG：Viz.js - 数据存储：TSV文件 - 文档更新：GitHub Actions - 前端：HTML + CSS + 原生JavaScript 在ChartHN页面底部还有一些附加工具链接： - 一个将任何页面转换为图表的网络工具 - 一个可视化基准，用于比较大型语言模型在生成Graphviz DOT数据时的性能 为了将Graphviz DOT数据适配到TSV文件中并减少文件大小，我还开发了dot-minify（<a href="https://github.com/cxumol/dot-minify">https://github.com/cxumol/dot-minify</a>）作为一个子项目。根据我的研究，这可能是世界上第一个用于压缩Graphviz dot格式数据的工具。

我想经历产品发布的每一个阶段，因此我建立了一个简单的网站，让你可以根据心情发现和收藏歌曲、书籍、电影和食物。 这个网站没有复杂的人工智能功能，更像是一个轻量级的、基于心情的Pinterest。 作为一名开发者，我使用Cursor以命令式的方法构建了整个项目，而不是采用声明式的“氛围编码”。所以尽管产品本身相对简单，但后台结构良好，这应该让我能够相对容易地实现未来的转型。 这主要是一个学习练习，但我很想听听你们的建议，看看接下来可以探索哪些方向，使其真正有价值。

我仍然在使用 Docker Swarm。它简单、快速设置，并且易于教学。但我对管理微服务的路由感到厌倦。Nginx 和 HAProxy 需要重新部署配置，Traefik 功能强大，但通过标签进行配置很快就变得难以维护。 因此，我构建了 Millau——一个免费的 Docker Swarm 微服务入口代理和负载均衡器。只需为服务添加几个标签，流量就会被路由。无需重启代理，也没有配置文件。示例： ``` # 服务 deploy: labels: - "millau.enabled=true" - "millau.port=9000" ``` Millau 监听 Docker 事件，发现带标签的服务，并通过主机和路径匹配进行流量路由。与 Traefik 不同，Millau 支持跨服务的负载均衡。我用它来部署同一微服务的不同版本，例如蓝色、绿色和红色。如果红色服务崩溃，Millau 会路由到蓝色或绿色。如果蓝色服务变慢，Millau 会将其标记为非活动状态 60 秒，并路由到绿色服务。 Millau 支持 TLS 终止和 mTLS。它公开 Prometheus 指标，并附带一个预构建的 Grafana 仪表板。它已经在生产环境中运行，为自己的网站和多个侧项目提供服务。 请告诉我你的想法，特别是如果你仍在生产环境中使用 Docker 生态系统。谢谢。