建立了一个MCP服务器，将Claude Code与Robinhood连接起来。通过对话检查投资组合、获取报价和下单。
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端点状态政策（ESP）是一种将政策意图与执行分开的数据驱动政策系统。<p>政策以结构化数据的形式定义所需状态和证据，而不是脚本。它们被编译成受限的合同，执行引擎必须遵循这些合同，从而产生证明，而不是自由格式的输出。<p>合同模型限制了执行的操作，防止政策逻辑变成临时工具，同时允许相同的政策在不同的环境和后端中运行。<p>ESP专注于可移植的意图、受限的执行和可验证的结果——而不是将政策嵌入工具中。
在Chrome和Edge浏览器中，https://gemini.google.com没有可见的滚动条——而在Firefox中我能看到。 （桌面版）<p>我还检查了智能手机应用——Gemini、Claude、ChatGPT、Perplexity、NotebookLM——它们都没有显示滚动条（即使作为你在滚动中位置的必要视觉指示）<p>我们在可访问性设计和标准上是否正在退步？
为我岳母的客栈建造了这个。希望它也能帮助其他小型企业。
大家好，
我开发了一个用于从网址捕获屏幕截图和生成PDF的REST API。
为什么要做这个：我厌倦了在生产环境中管理Puppeteer/Playwright。内存泄漏、僵尸进程、Docker问题。因此，我将其封装成一个API。
技术栈：
- Node.js + Fastify
- Playwright（根据我的经验，比Puppeteer更稳定）
- 自托管于Hetzner
功能：
- 屏幕截图：PNG、JPEG、WebP
- PDF：A4、Letter、自定义尺寸
- 全页捕获，自定义视口
- 自动接受Cookie同意
- 懒加载处理
API示例：
```
curl -X POST "https://www.screencraftapi.com/api/v1/screenshots" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \
-d '{"url": "https://example.com"}'
```
免费套餐：每月250次请求
文档：https://www.screencraftapi.com/docs
希望能得到技术反馈。还有什么缺失的？什么能让这个API对你的项目更有用？
我开发了一个开源的网络应用程序，利用本地AI模型（如Ollama、LM Studio、vLLM等）生成求职信，这样您的简历和求职申请数据就不会离开您的设备。
没有占位符。无需输入。信件准备好后可以直接复制粘贴。
工作流程如下：
1. 上传您的简历（PDF）——系统会解析并在您的浏览器中缓存。
2. 粘贴职位描述。
3. 大约5秒钟后，您将获得一封个性化的求职信。
该应用程序可以连接到任何兼容OpenAI的本地LLM端点。我使用的是Ollama + llama3.2，但它也适用于任何本地模型服务器。
主要特点：
- 100%本地和私密，具体取决于您选择的LLM
- 智能简历解析，使用pdf-parse
- 支持多种语言（您可以添加更多语言）
- 可编辑输出，支持一键复制
我之所以制作这个工具，是因为我厌倦了在申请工作时浪费时间写信。所有我尝试过的其他工具都没有我想要的速度，因为我仍然需要修改信件以替换占位符。
我也没有找到任何可以让我免费使用本地LLM的工具，而且我不想为每个求职申请支付ChatGPT/Claude API调用的费用。
输出质量很好，并且可以绕过一些AI检测器。
它也是开源的，免费使用。您可以自行托管或在开发模式下本地运行。
GitHub: [https://github.com/stanleyume/coverlettermaker](https://github.com/stanleyume/coverlettermaker)
祝好 :)