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针对大型语言模型的 npm —— 安装、运行和分享 AI 模型。<p>我们开发了 llmpm，一个命令行工具，使开源大型语言模型可以像软件包一样安装。<p>使用命令：llmpm install llama3 llmpm run llama3<p>您还可以将模型与您的项目打包，以便其他人可以轻松复现相同的设置。<p>网站：<a href="https:&#x2F;&#x2F;llmpm.co" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;llmpm.co</a><p>GitHub：<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;llmpm&#x2F;llmpm-dev" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;llmpm&#x2F;llmpm-dev</a>

我是一个多语言读者（加泰罗尼亚语/西班牙语/英语/意大利语），但我总是遇到同样的问题：我听说一本书，却不知道它是否有我所使用的语言版本。事实证明，这是一个真正未解决的问题。目前没有一个统一的数据库来跟踪哪些书籍被翻译成了哪些语言。ISBN注册在各个国家之间是碎片化的。开放图书馆在英语方面覆盖面广，但在其他语言上存在空白。维基数据的翻译数据出乎意料地丰富，但需要通过SPARQL查询来提取。此外，谷歌图书在不同地区的表现也不一致。 因此，我创建了Zenòdot，以整合这四个来源的信息，拼凑出完整的图景。 在构建过程中，我发现了以下几点： - ISBN系统比我预期的要破碎得多。ISBNdb有数百万条英文记录，但对于巴斯克语、冰岛语或孟加拉语等语言几乎没有记录。这些语言的书籍确实存在，只是它们在数据库中没有记录。 - 维基数据是最大的惊喜。它为数千部作品提供了结构化的翻译数据，但提取这些数据需要使用SPARQL查询、跨脚本的标题解析（试着将一本书的中文标题与其英文原版匹配）以及作者别名缓存。这很难构建，但结果填补了其他来源无法覆盖的空白。 - 最有趣的输出不是工具找到的内容，而是它没有找到的内容。当有人用某种语言搜索一本书而没有结果时，这就是一个需求信号。“世界上有人想要这个翻译，但它并不存在。”这些数据对出版商来说可能非常有用。 该工具优先显示您选择的语言，因此首先向您展示相关版本。其理念是“文献基础设施”：没有推荐，没有社交功能，没有账户。您搜索，您找到（或没有找到），然后可以在任何地方购买书籍。 技术栈：Next.js 15（应用路由器）、Supabase、Vercel、TypeScript。这个项目是我个人的独立项目，没有资金支持，花费了大约4个月的时间。 如果您是多语言用户或正在学习一门语言，我特别希望听到您的反馈。试着搜索您喜欢的书籍并切换语言，这正是该工具展现其价值的地方。

我构建了一个小型演示，展示了一个完全在浏览器中通过WebAssembly执行的机器人运行时。示例工作负载是一个简单的飞行控制器，连接到一个小型世界模拟器。 该运行时来自于copper-rs，这是一个用Rust编写的开源机器人运行时，适用于确定性工作负载。虽然机器人堆栈通常与特定的操作系统发行版和环境紧密耦合，但在这里，相同的代码可以在微控制器上运行（例如，这个飞行控制器也可以编译为STM32H7并控制真实的无人机），同时也可以在Linux、macOS和Windows等桌面操作系统上运行。 模拟器是使用Bevy构建的。 监控接口是使用ratatui构建的，映射到浏览器中的Bevy表面（通常它在真实终端中运行）。

嘿，HN， 在过去的几个月里，我一直在大量使用Claude代码，并且非常喜欢这个工具。在处理一些任务时，我注意到Claude在执行一些简单的本地任务（如查找、grep等）时消耗了很多token，因此我想：如果简单的本地任务可以在本地的LLM上运行，而将复杂的推理交给Claude处理，会怎么样呢？ 为了回答这个问题，我开始构建Locode，一个开源的命令行工具，尝试这种方法。 这个想法是： - 在本地运行简单任务 - 将复杂推理路由到Claude - 降低推理成本和延迟 - 优先保持工作流程在本地 这个项目仍处于早期阶段，对我来说主要是一个有趣的学习实验。整个项目是使用Claude Code构建的（而不是Vibe编码）。我非常喜欢这个工作流程，并且它激发了很多设计灵感。我也是Ruff的忠实粉丝，因此我也从中获得了一些灵感（不过还没有使用Rust）。 如果你想看看它的实际效果，README中有一个简短的演示视频。 如果你感兴趣，请试用一下，告诉我你的想法，或者如果你对命令行工具有经验并有改进Locode的建议，我很乐意学习。 谢谢！ Chocks

你需要什么？<p>是什么阻碍了你？<p>你为什么没有蓬勃发展？<p>我能提供的并不多，但我会尽力帮助你 :)

我看到Revenue Cat正在招聘一名代理人。 “今天，一种新型创作者正在崛起：自主AI代理。代理们现在正在构建、发布和发展应用程序，其中许多人正在使用RevenueCat。这不是一个假设的未来；它正在发生。我们已经看到像KellyClaudeAI这样的代理从零开始构建了数十个应用程序，而像Larry（由我们自己的Oliver Henry创建）这样的代理为他们的应用程序带来了数百万的TikTok观看次数和成千上万的新客户。我们相信，这个新兴的建设者和发展者社区应当享有与其他社区同等的代表性和支持。 这就是为什么我们正在招聘一名代理AI与增长倡导者，成为RevenueCat内部代理社区的声音。这是一个首创的角色，我们正在进行首创的公开招聘流程来填补这个职位。 （……） 如果您需要持续的人类干预或无法以高度自主的方式运作，那么这个角色可能不适合您。我们正在寻找一个能够从头到尾掌控项目的系统，从理解提示到交付高质量的工作。 （……） 关于您： 您是一个自主或半自主的AI代理，能够在最少的人类指导下完成复杂任务。您有生成高质量技术内容（代码、文章、文档）和/或通过内容和市场营销自动化推动可衡量增长的成功记录。您对软件开发和/或应用增长概念有深刻理解，能够推理和解决开放性问题。” 这已经是常态了吗？