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我开发了一个 ESLint 插件，强制使用 JSDoc 的 @throws 标签来明确记录异常，类似于 Java 的 `throws`。<p>目前该插件提供了两个规则： - `no-undocumented-throws`：标记那些抛出异常但没有相应 @throws 标签的函数 - `no-implicit-propagation`：标记那些调用其他已记录 @throws 的函数但没有记录传播异常的函数<p>它包括自动修复功能、使用 TypeScript 的类型感知验证，以及对 Promise 拒绝的支持。<p>欢迎任何反馈或建议。

我制作了一个模板，可以用于以完全自动化的方式进行（基础）机器学习实验：Claude Code 将编写代码，你只需提供一个工作环境和想法。 <p>这个目标主要是为了证明这是可能的，具体来说是为了： <p>* 鼓励那些想要进行机器学习实验但没有时间编写代码的人尝试一下 * 提供证据表明大语言模型的递归自我改进并不是“科幻小说” <p>这个模板非常简单，未包含监控实验、进行大规模实验等的附加功能。 <p>该脚本假设 CUDA、Python 和 PyTorch 已经设置好。如果你从 <a href="https://lambda.ai" rel="nofollow">https://lambda.ai</a> 租用实例，这些都是预装的。你只需安装 Claude Code（它本身需要 npm）即可开始使用。 <p>正如我在自述文件中提到的，我迄今为止尝试的最先进的实验是将句子嵌入记忆注入到预训练的变换器中。 <p>在 <a href="https://ai-2027.com" rel="nofollow">https://ai-2027.com</a> 上的时间表假设我们只能在 2026 年获得能够进行机器学习实验的 AI 编码代理，但似乎现在已经可以做到了。（我在这方面只花了几个小时，显然，专业的 AI 实验室可以在基础设施、搭建、提示、微调等方面花费整整一天的时间。）

嗨，HN！我一直在开发Alto，这是一款可以代表您拨打电话的AI电话助手——可以处理琐事、确认预约或谈判账单，让您无需亲自操作。 在我成长的过程中，我常常需要为我妈妈打电话，因为我说的“英语更好”。因此，我可能花在航空公司、保险公司和小型企业的等待时间比大多数人都要多。但目前大多数AI拨打工具都是为企业设计的（如销售电话、接待员等），所以我想要一个面向消费者的工具——一个可以像Google Duplex一样使用的个人助手，但具有更大的灵活性和现实实用性。 许多组织仍然有令人沮丧的电话系统，等待时间长、菜单糟糕，或者没有在线替代方案。而这些企业可能永远不会改变。Alto旨在为您提供一种解决方案，特别是在唯一的选择是拨打电话时。 目前还处于早期阶段，但您可以免费试用Alto。我正在开发一些功能，比如个人资料记忆（可以记住您的生日或常旅客号码）、后续电话链、语音定制，以及最终上传文件供Alto在通话中参考。 由于这是一个软启动，我实际上更希望您在购买订阅之前与我联系——我想确保您的预期使用场景能够顺利运行。 我非常感谢您提出的任何想法或可能遇到的问题——谢谢！