返回首页
最新
当你的Python代码出现错误时，你会看到一个追踪信息。你可以看到代码失败的位置，但几乎从来不知道失败的原因——那一刻内存中到底发生了什么。
我创建了F. Incantatem来解决这个问题。只需添加一个装饰器，当你的代码崩溃时，一个大型语言模型（LLM）会捕获完整的上下文——堆栈跟踪、源代码、实际变量值——并解释出错的原因以及如何修复它。
它可以作为装饰器、命令行工具或IPython扩展进行集成。支持OpenAI、OpenRouter，或通过Ollama在本地使用。谨慎模式会在传输前自动屏蔽秘密信息和个人身份信息（PII）。没有核心依赖。
我分享这个是因为我一直在想，其他人一定也在调试这些同样棘手的错误。欢迎提问或反馈。
另外值得注意的是，还有一些工作需要完成（请参见路线图）。
仓库： [https://github.com/aguilar-ai/fincantatem](https://github.com/aguilar-ai/fincantatem)
PyPi: [https://pypi.org/project/fincantatem/](https://pypi.org/project/fincantatem/)
我开发了一个工具，可以同时向GPT、Claude、Gemini、Llama、Grok和DeepSeek展示自定义的电车难题，并实时传输它们的伦理推理。
一些有趣的发现：
- 这些模型在经典困境上表现出惊人的分歧。
- 模型会保护它们的创造者（萨姆·阿尔特曼与达里奥·阿莫代）。
- 即使与自身比较，罪犯的价值也并不相等。
试试这个工具：<a href="https://aitrolleyproblem.com" rel="nofollow">https://aitrolleyproblem.com</a>