最近我一直在思考遗产的问题。如果你知道这是作为开发者的最后一个项目，你会选择什么呢？
不是你最赚钱的想法，也不是最安全的选择，而是让你觉得自己将技能用于有意义的事情。
如果这是我的最后一个项目，我希望能留下一个真正民主、以社区为驱动的平台，让来自不同背景的开发者能够自由地交流思想和知识。
这个平台将是开源的。每个社区成员都可以为其发展做出贡献。每一份贡献——无论是代码、见解还是帮助他人——都将转化为星星，代表投票权。所有社区成员都可以使用他们的星星对平台的未来方向进行投票。
我希望这个平台能够不断自我演变，适应并服务于开发者，同时保持永久的民主和独立性。它应该能够与时俱进，随着技术和社区本身的发展而不断演变。
也许这有些理想化，但如果这是你最后的机会，为什么不尝试解决那些困扰你多年的问题呢？我所热爱的每一个开发者社区最终都因权力集中和政治而失去了灵魂。
你的最终项目会是什么呢？
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我一直在MES领域担任跨职能角色。不幸的是，客户的入驻过程非常繁琐，虽然产品得到了少数企业客户的信任。技术销售周期较长，很多时候客户会失联。有没有其他有效的方法来增强市场推广和客户入驻的效果？
在尝试本地 AI 设置一段时间后，我发现自己总是对必须为每个模型切换不同的 llama.cpp 服务器感到烦恼。切换它们非常麻烦，我总是需要重启才能加载新的模型。因此，我最终构建了一个解决方案，叫做 FlexLLama - <a href="https://github.com/yazon/flexllama" rel="nofollow">https://github.com/yazon/flexllama</a>。
基本上，它是一个工具，可以让你轻松运行多个 llama.cpp 实例，如果有的话，还可以分布在 CPU 和 GPU 上。所有内容都通过一个兼容 OpenAI 的 API 进行管理。
你可以同时运行聊天模型、嵌入模型、重排序模型等。分配给运行器的模型会动态重新加载。
还有一个小型网页仪表板，用于监控和管理运行器。
入门非常简单：只需从仓库中使用 pip 安装，或者获取 Docker 镜像以快速设置。
我自己也在使用它，配合 OpenWebUI 和一些 VS Code 扩展（如 Roo Code、Cline、Continue.dev），效果非常好。
我创建了LinkJolt，因为对那些通用的联盟平台感到厌倦，这些平台：
- 每笔佣金都要收取分成
- 连接Stripe需要耗费数小时
- 容易出故障且操作繁琐
- 不提供实时数据
- 付款延迟几天（或几周）
LinkJolt是为SaaS而打造的：
- 每个推荐零手续费
- 实时、支持定期跟踪
- 即时Stripe付款
- 无限的活动和联盟
- 内置的欺诈检测和自定义佣金
如果你想试用，可以享受免费试用，并且在继续使用时，使用代码LINKJOLT50可享受前3个月50%的折扣。
非常希望能收到关于任何仍然感觉不够顺畅的地方的反馈！
对于了解高性能计算（HPC）、并行计算和系统的人来说，有哪些资源可以学习构建人工智能工作负载的基础设施？
我一直在进行一个项目，迫不及待想与Hacker News社区分享。这是一个基于AI的Python测试套件，采用混合AI方法，能够自动生成全面的单元测试、执行模糊测试，甚至进行变异测试，以评估您现有测试套件的质量。
*问题*
作为一名开发者，我一直发现编写和维护一个稳健的测试套件是软件开发中最耗时和最具挑战性的方面之一。通常很难想到所有可能的边界情况，并确保您的测试能够有效捕捉到漏洞。
*解决方案*
为了解决这个问题，我创建了一个MCP服务器，利用谷歌的Gemini AI和BAML（边界机器学习）提供一套智能测试工具。该服务器基于FastMCP框架构建，可以轻松集成到您现有的工作流程中。
*技术深度分析*
以下是关键功能的详细介绍及其工作原理：
* *混合AI方法：* 该项目采用混合AI方法，结合了BAML和Gemini的优势。BAML用于结构化测试生成，确保输出始终以一致且可解析的格式呈现。Gemini则利用其强大的语言理解能力，生成富有创意和挑战性的测试用例。
* *智能单元测试生成：* 单元测试生成器使用AI为您的Python代码创建全面的测试套件。它自动识别边界情况、错误条件和其他潜在的漏洞来源。生成的测试使用`unittest`框架编写，并包含适当的断言和错误处理。
* *AI驱动的模糊测试：* 模糊测试器利用AI生成多样化的输入，以测试您函数的稳健性。它可以生成从简单的边界情况到格式错误的数据和大输入，帮助您识别潜在的崩溃和其他意外行为。
* *高级覆盖率测试：* 覆盖率测试器结合AST分析和AI驱动的测试生成，达到最大代码覆盖率。它识别代码中的所有可能分支、循环和异常路径，然后生成测试以覆盖每一个。
* *智能变异测试：* 变异测试器使用自定义的基于AST的变异引擎来评估您现有测试套件的质量。它生成一系列小的语法变化（变异）并检查您的测试是否能够检测到这些变化。这有助于您识别测试覆盖的空白，并提高测试的整体有效性。
*行动呼吁*
我仍在积极开发该项目，非常希望能听到您的反馈。您可以在GitHub上找到源代码： [https://github.com/jazzberry-ai/python-testing-mcp](https://github.com/jazzberry-ai/python-testing-mcp)
我特别希望听到您对以下问题的看法：
* 您希望在套件中添加其他哪些测试工具？
* 您在使用该工具时发现过有趣的漏洞或边界情况吗？
* 您对改进提示或AI模型有任何建议吗？
感谢您的阅读，期待您的反馈！
代码索引MCP是一个MCP服务器，能够对代码库进行索引并为大型语言模型（LLMs）提供搜索功能。支持50多种文件类型，具备自动索引、正则表达式/模糊搜索、代码分析和实时文件监控等功能。
大型语言模型可以搜索整个项目，使用通配符模式查找文件，分析代码结构（函数、类、导入），并在文件更改时自动获取更新。这样就不需要手动复制文件或解释项目结构来克服上下文限制。
该系统使用Python构建，采用模型上下文协议。支持可插拔的搜索后端（如ugrep、ripgrep、ag、grep）。
安装方法：
```json
{
"mcpServers": {
"code-index": {
"command": "uvx",
"args": ["code-index-mcp"]
}
}
}
```
已知问题：文件监视器在本地开发环境中（uv run, pip install）正常工作，但在uvx部署时失败。观察者报告为活动状态，但事件从未触发。代码和权限相同。希望获得关于打包环境中Python线程的见解。
我正在寻找方法来鼓励我的儿子减少玩Xbox的时间，并教他一些关于金钱价值的知识。<p>你们中有没有人有使用虚拟货币进行类似尝试的经验？
大家好，
我最近创建了“Mortlab”，这是一个简单且免费的网页，旨在帮助人们根据自身情况分析租房和买房哪个更划算。
它包括：
- 一个简洁的租房与买房计算器
- 每月和长期的成本细分
- 再融资和负担能力工具
- 无需登录、无广告或联盟垃圾信息，只有数据
我非常希望能收到社区的反馈，特别是来自那些曾经开发过类似工具或对租房与买房辩论有强烈看法的人。我知道市面上有很多计算器，但我尽量让这个工具保持简洁和实用。
提前感谢大家的反馈！