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我想大家已经读过Karpathy关于大语言模型知识库的帖子。实际上，最近几周我一直在为复杂研究开发一个原生智能体知识库（DocMason）。它完全运行在Codex/Claude代码之上。我称这种范式为：代码库就是应用，Codex是运行时。 在我日常工作中，我有大量来自各个团队的办公文档，作为一名IT架构师，我需要将它们整合在一起，以处理复杂的深度研究（普通的大语言模型显然无法提供帮助）。这就是我创建DocMason的最初原因，我每天都在使用它，它在许多复杂主题上支持了我。 我已经将这个代码库开源。我认为它在三个方面将Karpathy的概念向前推进了一步，以便于实际应用： 1. 它能够处理大多数类型的办公文档（如pptx、docx、excel，甚至.eml），并真正从所有IT架构图或Excel表格中提取多模态信息。 2. 它作为一个真正的应用程序运行，而不是一个简单的RAG工具。DocMason能够智能地平滑运行，准备环境，自动更新，并增量同步知识库。 3. 最重要的是，它在原生AI智能体中运行，可以利用强大的AI智能体引擎（例如Codex或Claude代码）。 请查看DocMason的自述文件中的详细架构图，然后下载试用 :) 你会发现它在日常工作中能提供很大帮助。期待在Github上听到你的反馈和问题！

认为关于GPU架构的资源不足，所以我们在这里。

在使用Claude代码进行几个项目时，我发现自己构建了许多框架来组织和构建我的代理工作流程。对我来说，尝试如何更自然地协调我的代理并与它们合作更有趣。这个容器包含了我工作流程的所有基本构件。我根据需要选择使用终端或聊天服务器。所以，请选择你觉得舒适的方式。我建议一开始打开终端窗口，观察代理的工作，这样可以更好地了解整个过程。请查看README文件和其他文档。我会关注这个讨论线程，并在有时间时回复。感谢你读到这里！

我创建了 @pretext-studio/core 来解决一个特定的问题：浏览器在渲染之前不会告诉你文本块的高度。这迫使你进入一个先渲染再测量的循环（这会导致布局偏移），或者使用像 max-height: 9999px 这样的技巧来实现手风琴动画（这使得缓动效果看起来不正确，因为动画运行的高度是 9999px，而不是实际内容的高度）。 这个库封装了 @chenglou/pretext，一个纯 JavaScript 的文本布局引擎，它使用通过字体度量 API 一次性加载的字体度量来复制浏览器的换行算法。从那时起，计算高度变得简单——不需要 DOM，不需要 getBoundingClientRect，也不需要重排。prepare() 调用大约耗时 0.03 毫秒；layout() 调用耗时不到 0.01 毫秒。结果被缓存到模块级的 LRU 映射中，因此对相同字体/大小对的重复调用几乎是免费的。 主要的钩子包括 useTextLayout（在给定宽度下获取一个块的高度和行数）、useBubbleMetrics（找到保持行数的最紧凑宽度，这消除了 CSS fit-content 带来的空白空间）和 useStableList（在绘制之前预计算一组项目的高度，对于虚拟列表和砖石布局非常有用）。还有一个 MeasuredText 组件，带有调试覆盖层，可以在实际渲染的文本上绘制预测的行边界，以便你可以看到预测与实际的差异。 诚实的限制是：它仅适用于可以加载度量的字体，因此任意系统字体或表现不佳的可变字体可能会出现偏差。每个钩子的 isReady 标志在字体度量加载之前都是 false，因此在使用网络字体时需要根据它来控制渲染。它目前也不支持 white-space: pre-wrap。欢迎反馈——特别是如果你遇到字体加载或非拉丁脚本的边缘案例。 GitHub: <a href="https://github.com/ahmadparizaad/pretext-studio-core" rel="nofollow">https://github.com/ahmadparizaad/pretext-studio-core</a> — npm: @pretext-studio/core

运行 DeepSeek V3（685B）需要 8 个 H100 GPU，费用大约为每月 14,000 美元。大多数开发者只需要 15-25 个 token。sllm 允许你加入一个共享专用节点的开发者群体。你可以用你的卡预留一个位置，直到群体人数满之前，大家都不会被收费。小型模型的价格起步为每月 5 美元。 这些大型语言模型是完全私密的（我们不记录任何流量）。 API 兼容 OpenAI（我们使用 vLLM），因此你只需更换基础 URL。目前提供几个模型。