问题
企业级的Go应用通常使用多个消息队列：RabbitMQ用于可靠性，Kafka用于流处理，SQS用于云服务，NATS用于微服务，Redis用于缓存。每种消息队列都有不同的API、错误处理和测试策略。<p>结果：团队花费数月时间学习6个以上的SDK，而不是专注于构建功能。迁移意味着需要完全重写代码。<p>解决方案
mqutils提供了一个统一的API，支持6种主要的消息队列系统。相同的代码，不同的URL：<p>// 只需更改URL即可切换系统
consumer, err := mqutils.NewConsumer("amqp://localhost:5672/orders")
consumer, err := mqutils.NewConsumer("kafka://localhost:9092/orders")
consumer, err := mqutils.NewConsumer("sqs://us-east-1/orders")<p>// 相同的处理程序代码在各处均可使用
consumer.RegisterHandler("process", func(msg types.Message) error {
return processOrder(msg.Body())
})
与众不同之处
不仅仅是另一个包装器。内置生产级功能：<p>对所有6个系统的健康监控
可配置超时的批处理
优雅的关闭与适当的清理
用于分布式追踪的上下文传播
线程安全的操作，防止竞争条件
性能：每秒处理10万条以上消息，P99延迟小于10毫秒，生产环境中99.9%的正常运行时间。<p>支持的系统
AMQP/RabbitMQ (amqp://)
Apache Kafka (kafka://)
NATS Core/JetStream (nats://, jetstream://)
AWS SQS (sqs://)
GCP Pub/Sub (pubsub://)
Redis Pub/Sub & Streams (redis://, redisstream://)
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自从ChatGPT发布以来，AGI（通用人工智能）的时间表发生了显著变化，这一点在HN（黑客新闻）上的每个人都非常熟悉。美国是否会进入一场潜在的漫长而戏剧性的战争，伴随着巨大的不确定性，这会影响AGI的到来吗？
我可以想象战争可能加速AGI的发展（AGI变得更像是曼哈顿计划），也可能显著减缓其进程（因为战争浪费了资源和能源，甚至更糟……）。
我很好奇大家的看法，你们的时间表是变长了、变短了，还是认为AGI将完全不受影响？
（假设这种情况不会在几周内平息/迅速通过外交手段解决。）
大家好，
我知道大家对MCP的疲惫感是真实存在的，但我想分享一些我正在进行的工作，可能会有一些人对此感兴趣。
我正在开发一个Sherlog-MCP：这是一个围绕ipython shell构建的MCP，为多个AI代理提供一个持久的工作空间，以便它们能够协作并处理任务。
我们目前关注的一个应用是bug调查。
谢谢！
嗨，HN。我希望能引发关于人工智能和教育科技的讨论。
我来自阿拉斯加，那里在全国测试成绩中排名第49位。在某种程度上，我觉得自己勉强逃离了那个教育系统，作为一名技术专家，我一直在思考人工智能如何能够带来一些积极的变化。
这个话题似乎有点敏感，因为根据我与几位前老师的讨论，ChatGPT似乎带来的问题比解决的问题还要多。此外，许多问题并不明显可解（例如家庭环境问题、注意力短暂等）。不过，从乐观的角度来看，我听说教师的繁琐工作可能会通过人工智能得到加速处理。
无论如何，我正在对这个领域进行一些研究，希望能找到对提高教育质量感兴趣或充满热情的人。如果有人有相关的轶事或亲身经历，我非常希望能听到。