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在查询中，连接操作总是让人头疼，有时更好的方法是在数据内部创建多维索引。因此，在我的业余时间，我开发了LitenDB，这是一个开源项目，它扩展了Spark，利用存储在Delta Lake中的数据和索引，将数据重塑为快速、分布式的张量，使用Arrow技术： https://github.com/hkverma/litendb 它加速了连接密集型和分析型查询，简化了计划，并能实现10到100倍的性能提升。您可以在这里尝试Colab笔记本，看看它是如何工作的： https://github.com/hkverma/litendb/blob/main/py/notebooks/LitenTpchQ5Q6.ipynb 非常期待听到社区的反馈，并探索合作的机会。 谢谢， HK

我有一个项目，已经使用了几年，帮助我优化由代理自动生成的提示，这些提示是根据几个给定标准进行评分和改进的。我把它放在了一个网站上：<a href="https://agentictuner.ai" rel="nofollow">https://agentictuner.ai</a>。我正在将相同的功能整合到JIRA和Github票据的扫描中。 我非常怀疑这对任何人都有用，所以我在发布时比较谨慎；不过，如果有用的话，欢迎反馈，以便我们改进产品。 我已经遇到了一些问题，因此我们需要在内部进行一些改进——所以我不能保证目前是一个完全可用的产品 ;) 这只是一个快速开发的副项目。

嘿，HN， 我是一名前端开发者，厌倦了为每个项目重建相同的SaaS用户界面——账单、仪表板、团队与角色等。 因此，我构建了UIforSaaS.dev：一个专注于常见SaaS界面的生产就绪的React + Tailwind组件和模板集合。 里面包含的内容： - 账单：定价表、使用情况、发票 - 账户：团队、角色、API密钥 - 分析：仪表板、图表、活动 - 一些完整页面模板（账单、分析、启动跟踪器） 链接：[https://uiforsaas.dev](https://uiforsaas.dev) 我希望能得到以下方面的反馈： - 你觉得缺少什么才能实际使用这个？ - 有没有我应该下一个添加的高价值界面？ 欢迎在评论中提问或深入讨论实现细节。

为了使代理缓存正常工作，大型语言模型（LLM）提供者要求框架将所有工具添加到缓存提示中。这是我无法在自己的代理框架中正确使用缓存的主要原因，因为工具集会根据目标的不同而变化。这让大多数基础模型感到困惑，尽管他们多次声称这不会影响，但我的观察与此相悖。你的情况如何？