我很好奇这里的人们正在构建哪些开源项目，为什么你们开始这些项目，以及你们是如何维持它们的（例如：捐赠、托管、支持等）。
以下是我的项目：
1. https://github.com/Buho-Ecosystem/Buho_go
2. https://github.com/pratik227/zap_dashboard
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- NanoAI 将基于提示的生成、引导图像转换和精确浏览画布统一在一个本地化工作空间中，使团队能够在不切换上下文的情况下，从概念快速转化为精美的资产。<p>- 通过图像到图像的功能重新混合上传的参考资料，直接在画布编辑器中精细调整每一笔画，并在发布之前使用内置的调整大小/转换工具完成交付物。
<a href="https://github.com/Dawaman43/xsql" rel="nofollow">https://github.com/Dawaman43/xsql</a>
我正在尝试一种基于规则的方法来对谷歌搜索结果页面（SERP）片段进行分类（中立/不利/权威-监管），以用于合规和尽职调查的案例。<p>我遇到的一个问题是来自高权威来源的误报：单个监管机构的PDF文件或一项旧的执法行动可能会压倒数十个中立结果，即使上下文已经发生了实质性的变化。<p>对于从事开放源信息（OSINT）、风险或搜索分析的人员：你们通常如何在大规模中验证误报与真实的不利信号？你们是否以不同的方式权衡权威性，或者应用时间或上下文衰减？
朋友们，你们对铝合金有任何问题吗？我打算进行一项调查并收集这些问题。谢谢！
Helix 是一个动态的模拟服务器，能够实时生成数据，支持使用 LLM（如 Ollama、DeepSeek、Groq）。<p>与其他 AI 生成器的主要区别在于：模式强制执行。
LLM 最大的问题之一是输出结果的不确定性。为了解决这个问题，Helix 允许您提供一个“系统模式”（可以使用 TypeScript 接口、JSON Schema 或纯文本规则）。该引擎确保生成的 JSON 严格遵循您定义的键和值类型，同时仍能生成内容的真实值。<p>功能：
- 本地优先：与 Ollama 完全离线工作（推荐使用 Llama 3.2）。
- 模式安全：您可以强制严格的结构合规，以防止前端出现问题。
- 混乱模式：可选地模拟延迟和错误率。
- 技术栈：Python 3.11、FastAPI、Redis、Docker。<p>它是开源的（AGPLv3）。我非常希望听到您的反馈，特别是关于模式验证方法的意见！<p>代码库：<a href="https://github.com/ashfromsky/helix" rel="nofollow">https://github.com/ashfromsky/helix</a>