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我建立了一个网站，旨在帮助寻找工程经理职位，并让经理职位的求职过程变得更轻松。这是基于我去年自己的求职经历而创建的。我当时使用了各种招聘聚合网站和电子表格，希望能找到一种更高效的方法。
该网站的主要价值在于：
* 高质量的职位列表和每日更新的数据。它节省了大量时间，免去了筛选无关或过时职位列表的麻烦。
欢迎试用，并随时分享您的反馈意见。
这不是一个新概念，但这是我和Ana为我们的跨系统跨代理管理工具所制作的内容。我们自己专有的网页设计领域特定语言，嘿<p>就像任何代码库一样，这个项目会随着时间而变化。如果你尝试过类似的东西，欢迎分享你的想法和PR，让我们一起创造一些酷炫的东西！
点击画布以创建搞笑的面孔。<p>通过在画布上组合不同的画笔来发现新画笔。<p>曾经是一个来自人工智能时代之前的React Native应用程序。最近已转为仅作为WordPress插件。
我正在为零售投资组合开发一个经纪人导入管道，但我低估了实际导出数据的复杂性。<p>我遇到的问题包括：
- 同一经纪人的CSV、JSON和PDF导出格式
- 欧盟/美国数字格式的差异
- 日期优先与月份优先的歧义
- ISIN/代码/名称不匹配
- 重复行和部分头寸
- 错误解析导致成本基础的静默损坏<p>我目前的做法是优先考虑确定性：
1. 本地解析结构化导出数据
2. 仅在解析失败时使用大型语言模型（LLM）作为备选
3. 规范化符号并拒绝无效行
4. 在持久化之前要求人工审核
5. 保守地应用导入，以避免成本基础漂移<p>我正在努力清晰思考这个系统应该强制执行的不可变性。<p>对于那些在金融导入、会计系统或安全关键数据管道方面有经验的人：
- 您绝对会强制执行哪些不可变性？
- 您会在哪里划定确定性逻辑与LLM提取之间的界限？
- 您会记录哪些内容以便重放/调试/审计？<p>如果有用，我很乐意分享实施细节。
我们持续将数据传输到云端进行分析，但现代的Mac电脑拥有足够的性能，可以在毫秒级别内本地查询数百万行数据。即使是8GB的MacBook Neo也能做到。
我开发ColumnLens是因为我希望停止将敏感数据上传到SaaS工具，仅仅为了执行一个GROUP BY操作。它是一款本地C++桌面应用，能够在大约3秒内打开超过5GB的CSV、JSONL、Parquet和Excel文件，然后让你使用DuckDB的完整SQL引擎进行查询——包括JOIN、CTE、窗口函数，所有操作都在你的机器上进行。
这个想法很简单：你的笔记本电脑完全可以作为一个优秀的分析工作站。你不应该需要一个云管道来查看你的数据。
在开发过程中我学到的一些事情：
- DuckDB的列式引擎效率极高。处理1200万行数据，查询时间在一秒以内，内存使用不到1GB，且硬件可以放进背包里。
- ImGui + OpenGL是数据密集型桌面应用的绝佳组合。没有DOM，没有布局引擎的开销——只有原始的GPU渲染。数据网格可以滚动1200万行而没有任何帧丢失。
- 我添加了一个“3D城市视图”，将行数据映射到建筑物（高度=一列，颜色=另一列）。听起来像是噱头，但异常值和聚类在这种视图中立刻显现出来，而在表格或图表中则不易察觉。我们的脑子擅长在天际线中识别高楼。
- Lua脚本的实用性超出了预期。人们编写小脚本从API获取数据、运行查询和配置图表——在应用内进行可重复的分析。
- 一切都在本地运行。零遥测，零网络调用。二进制文件大小为33MB，静态链接。
可以在<a href="https://columnlens.com" rel="nofollow">https://columnlens.com</a>免费下载。
我很想听听其他正在开发本地优先数据工具的人的想法——我认为“将一切都上传到云端”的时代正在开始回归。
其他所有知名的模型提供商都在持续推出新产品；xAI发生了什么？他们的模型从来不是最好的，但现在却被彻底甩在了后面。<p>这里有人在积极使用Grok模型吗？<p>SpaceX的合并刚刚发生，这是否是他们在过去五个月没有发布任何新产品的原因之一？