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大家好，
我想了解大家是如何处理数据导入/上传到像Salesforce、Workday、NetSuite这样的系统，或者任何使用基于模板的数据加载、迁移或实施的应用程序的准备工作的。
具体来说：
- 你们是如何管理转换/变换的，比如格式化日期、确保所有内容与模板对齐、将旧代码映射到新代码等？
- 你们主要使用Excel、自定义脚本、Power Query还是其他工具？
- 这个过程最繁琐/痛苦的部分是什么？你们发现了哪些有效的方法？
非常感谢大家的见解，我很想了解大家的经验。
大家好，
我们正在开发Jazzberry（[https://jazzberry.ai](https://jazzberry.ai)），这是一款AI错误检测工具，能够在发生拉取请求时自动测试您的代码，以便在合并之前发现并标记真实的错误。
这里有一个演示视频：[https://www.youtube.com/watch?v=L6ZTu86qK8U#t=7](https://www.youtube.com/watch?v=L6ZTu86qK8U#t=7)
我们开发Jazzberry是为了帮助您在代码库中发现错误。它的工作原理如下：
当创建拉取请求时，Jazzberry会将代码库克隆到一个安全的沙盒环境中。拉取请求的差异会被提供给AI代理作为上下文。为了与其余代码库进行交互，AI代理可以在沙盒中执行bash命令。这些命令的输出会反馈给代理。这意味着代理可以执行诸如读写文件、搜索、安装软件包、运行解释器、执行代码等操作。它观察结果并进行迭代测试，以准确定位错误，然后以Markdown表格的形式在拉取请求中报告。
Jazzberry专注于在沙盒中动态测试您的代码，以确认是否存在真实的错误。我们不是通用的代码审查工具，我们的唯一目标是提供具体证据，说明哪些地方出现了问题以及如何出现的。
以下是我们迄今为止发现的一些真实错误示例：
“<i>认证绕过（严重）</i>” - 当`AUTH_ENABLED`为`False`时，`home/api/deps.py`中的`get_user`依赖始终返回第一个超级用户，绕过认证，可能导致未授权访问。此外，当经过身份验证的auth0用户不在数据库中时，它默认返回超级用户。
“<i>不安全的头部处理（高）</i>” - 服务器没有验证头部名称/值，允许注入恶意头部，可能导致安全问题。
“<i>API密钥泄露（高）</i>” - 浏览器控制台日志中的不同错误消息揭示了API密钥是否有效，允许攻击者通过区分格式错误和授权错误来暴力破解有效凭证。
在这个过程中，我们意识到，LLM生成代码的兴起正在加大对更好自动化测试解决方案的需求。传统的代码覆盖率指标和手动代码审查在处理成千上万行LLM生成代码时已经变得不那么有效。我们认为，随着时间的推移，这种情况会更加明显——AI创作系统的复杂性最终将需要更复杂的AI工具来进行有效验证。
我们的背景：Mateo拥有强化学习和形式化方法的博士学位，发表了超过20篇论文，引用超过350次。Marco拥有软件测试的硕士学位，专注于用于自动化测试生成的LLM。
我们正在积极开发，期待您的诚实反馈！
我开发了一个网页应用，通过地图分享推荐。网址是 <a href="https://blueapex.pro" rel="nofollow">https://blueapex.pro</a>。<p>期待您的反馈。
作为一个生活在大防火墙后的人，我不得不使用ExpressVPN和其他VPN产品，因此我发现自己比预期更频繁地面对Cloudflare页面。我不禁觉得Cloudflare正在为了自己的利益让VPN用户的生活变得痛苦。对此有没有任何证据支持这种说法？
嗨，HN，我们很高兴分享 Lumier（<a href="https://github.com/trycua/cua/tree/main/libs/lumier">https://github.com/trycua/cua/tree/main/libs/lumier</a>），这是一个开源工具，可以在 Apple Silicon Mac 上的 Docker 容器中运行 macOS 和 Linux 虚拟机。
在为 AI 代理构建虚拟化环境时，我们需要一种可重复的方式来打包和分发 macOS 虚拟机。受到 dockur/windows（<a href="https://github.com/dockur/windows">https://github.com/dockur/windows</a>）等项目的启发，这些项目开创了在 Docker 中运行 Windows 的先河，我们希望创建类似但针对 Apple Silicon 优化的工具。现有的解决方案要么不支持 M 系列芯片，要么依赖于 KVM/Intel 模拟，这种方式速度慢且繁琐。我们意识到可以利用 Apple 的虚拟化框架来创建更好的体验。
Lumier 采取了不同的方法：它将 Docker 作为交付机制（而非隔离工具），并连接到在您的 Mac 上运行的轻量级虚拟化服务（lume）。这利用了 Apple 的本地虚拟化能力，创建了真正的硬件加速虚拟机。
使用 Lumier，您可以：
- 在几分钟内启动一个即用型的 macOS 虚拟机，无需手动设置
- 通过 VNC 通过任何网页浏览器访问您的虚拟机
- 轻松在主机和虚拟机之间共享文件
- 使用持久存储或临时模式进行快速测试
- 使用自定义脚本自动化虚拟机启动
所有这些功能都可以在 Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）上原生运行，无需模拟。
要开始使用，请按照以下步骤操作：
1. 为 Apple Silicon 安装 Docker：<a href="https://desktop.docker.com/mac/main/arm64/Docker.dmg" rel="nofollow">https://desktop.docker.com/mac/main/arm64/Docker.dmg</a>
2. 使用我们的单行命令安装 lume 后台服务：
<pre><code> /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/trycua/cua/main/libs/lume/scripts/install.sh)"</code></pre>
3. 启动一个虚拟机（临时模式）：
<pre><code> docker run -it --rm \
--name lumier-vm \
-p 8006:8006 \
-e VM_NAME=lumier-vm \
-e VERSION=ghcr.io/trycua/macos-sequoia-cua:latest \
-e CPU_CORES=4 \
-e RAM_SIZE=8192 \
trycua/lumier:latest</code></pre>
4. 在浏览器中打开 <a href="http://localhost:8006/vnc.html" rel="nofollow">http://localhost:8006/vnc.html</a>。容器会为每个虚拟机实例生成一个唯一的密码 - 您可以在容器日志中看到它。
对于持久存储（以便您的更改在容器重启后仍然有效）：
<pre><code>mkdir -p storage
docker run -it --rm \
--name lumier-vm \
-p 8006:8006 \
-v $(pwd)/storage:/storage \
-e VM_NAME=lumier-vm \
-e HOST_STORAGE_PATH=$(pwd)/storage \
trycua/lumier:latest</code></pre>
想要与虚拟机共享文件？只需添加另一个卷：
<pre><code>mkdir -p shared
docker run ... -v $(pwd)/shared:/shared -e HOST_SHARED_PATH=$(pwd)/shared ...</code></pre>
您甚至可以通过在 shared/lifecycle/ 中放置一个 on-logon.sh 脚本来自动化虚拟机启动。
我们看到人们使用 Lumier 来：
- 需要 macOS 的开发和测试环境
- Apple 平台应用的 CI/CD 流水线
- 用于安全研究的可丢弃 macOS 实例
- 跨 macOS 版本的自动化 UI 测试
- 在隔离环境中运行 AI 代理
Lumier 100% 开源，采用 MIT 许可证。我们正在积极开发它，作为我们在 C/ua（<a href="https://github.com/trycua/cua">https://github.com/trycua/cua</a>）上的工作的一部分，我们非常欢迎您的反馈、错误报告或功能建议。
我们会在这里回答任何技术问题，期待您的评论！
我开发了CSV GB+，这是一个本地数据工具，可以让您在不编写代码的情况下打开、清理和导出千兆字节大小的CSV文件（甚至数十亿行）。<p>大多数电子表格应用在处理大文件时会遇到困难。使用pandas或Polars编写代码是可行的，但并不是每个人都想为了过滤或合并CSV文件而编写脚本。CSV GB+提供了一个快速的点击式界面，基于双重后端（内存优化或磁盘支持），使您能够离线处理巨大的数据集。<p>主要特点：
- 轻松处理大规模CSV文件——合并、拆分、去重、过滤、批量导出<p>
- 智能引擎切换：基于磁盘的“V Core”或基于RAM的“P Core”<p>
- 所有处理均为离线进行——无数据上传或遥测<p>
- 支持CSV、XLSX、JSON、DBF、Parquet等多种格式<p>
- 专为数据专业人士、学生和注重隐私的用户设计<p>
- 注册后可免费试用7天，专业版去除行限制并解锁所有功能。我是一名独立开发者，致力于将Data.olllo打造成重编码或臃肿企业工具的真正替代品。<p>Windows下载：
<a href="https://apps.microsoft.com/detail/9PFR86LCQPGS" rel="nofollow">https://apps.microsoft.com/detail/9PFR86LCQPGS</a><p>用户指南：
<a href="https://olllo.top/articles/article-0-Data.olllo-UserGuide" rel="nofollow">https://olllo.top/articles/article-0-Data.olllo-UserGuide</a><p>期待您的反馈！我会根据实际使用案例积极改进它。