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嗨，HN， 我开发了PhraseClip，因为作为一名非母语英语使用者，我在网上阅读时常常会跳过不熟悉的单词。将这些单词复制到另一个翻译工具的过程非常繁琐，以至于学习的机会就这样溜走了。通过让翻译变得轻松，我希望能将日常浏览转变为一种低投入的词汇学习体验。 PhraseClip是一个Chrome扩展程序，配有一个网页应用，可以让你在任何页面上高亮一个单词或短语，并在当前页面直接查看其翻译，而无需打开新标签页。每次查找的结果会自动存储在你的个人词典中，以便在网页应用中进行后续复习。翻译是由Gemini 2.0 Flash实时生成的，并且在词典中还会提供带有上下文的例句。 你认为这样的工具有用吗？请分享你的看法。

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？