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我是一名软件工程师，通常在阅读资料或进行研究时会打开10个以上的标签页。之前我总是需要在这些标签页之间切换，复制粘贴，并努力记住在哪里看到过某些内容。这种方式既慢又麻烦。
因此，我开发了一个名为Supatab的Chrome扩展程序（<a href="https://supatab.app" rel="nofollow">https://supatab.app</a>）。它就像是你浏览器标签页的ChatGPT。
以下是它如何帮助我的：
• 我可以询问关于我打开的页面的问题
• 它能快速总结长文章或文档
• 我可以找到重要的要点，而无需阅读所有内容
• 不再需要频繁切换标签页
这为我节省了很多时间，尤其是在我试图理解新主题或写笔记时。想分享给大家，以防有人也面临同样的问题。
如果你有兴趣尝试，以下是链接：<a href="https://chrome" rel="nofollow">https://chrome</a> web store.google.com/detail/supatab/paegfcicdclnmbkedpnanmnhchfbalfa?utm_source=item-share-cp
我在考虑添加一个问题，以引导大型语言模型（LLM）产生幻觉式的回答。这个方法可以用来检测学生的作弊行为。最好的问题应该是学生无法想象出与LLM提供的答案相似的解决方案的那种。有什么建议吗？
简而言之：一个用于快速构建Python包的模板库，包含所有最佳实践。
大家好，
我想分享一个我创建的小型库，名为“现代Python模板”。我之所以创建它，是因为在多个项目中，包括专业环境中，我发现缺乏良好的结构和实践，导致代码丑陋甚至不功能正常，环境混乱。
这个库的目标是提供一个Python仓库的设置，包含所有最佳实践工具，并预先配置好。这使得构建和发布Python包变得简单！
链接在这里：https://github.com/lambda-science/modern-python-boilerplate
它包含（在一个Makefile中！）现代的Python管理（结构、打包、版本和依赖管理），现代持续集成（代码清单、格式化、类型检查、测试、覆盖率、预提交钩子），文档（自动API参考构建和在Github/Gitlab上发布，使用Mkdocs）以及运行（基本Dockerfile、Makefile、在Pycharm上测试的DevContainer，作为终端命令运行的模块等）。
欢迎分享反馈或评论，告诉我哪些地方可以改进。
我听说有些人讨厌预提交钩子，所以我只是保留了最基本的代码检查和重新格式化功能。
你喜欢我对意识的定义吗？<p>while True:
context += LLM(context)<p>使用丹尼尔·丹尼特提出的将意识视为自我接口的理念。
我制作这个项目是为了帮助投资者穿透噪音，利用清晰的数据驱动洞察做出更明智的决策。大多数股票和加密货币工具会用大量原始数据让用户感到不知所措——我希望创建一个在不牺牲深度的情况下简化分析的工具。
CeFinan 让您可以通过基于八个关键标准的人工智能健康评分来审计您的投资组合，这些标准包括新闻情绪和高级财务指标。我还构建了一个相关性工具，展示股票之间的联动性，帮助用户发现潜在的风险或多样化机会。增长部分可视化了随时间变化的表现，包括地理和行业的细分，以及市盈率、夏普比率和波动率等指标。
这不仅仅是另一个仪表板。它是一个决策辅助工具——我非常希望能收到投资者、数据科学家或任何希望使投资组合分析更直观、可操作的人的反馈。
网站： [https://cefinan.com](https://cefinan.com)
我正在开发一款简化企业凭证收集的SaaS产品。我在考虑是否要在我们的云服务之外提供一个自托管版本。
对于那些走过这条路的人来说：最大的优势和挑战是什么？你们发现这是否扩大了市场，还是仅仅分散了开发资源？有没有一些技术方面的考虑是最初没有明显意识到的？
我特别想听听那些最初只提供云服务，后来又增加了自托管选项的创始人的看法（或者反之）。定价结构是如何演变的？维护是否变得难以管理？
感谢任何能够帮助我做出决定的见解。