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大家好，我回来了，带来了CocoIndex的新版本（v0.3.1），自上一个版本以来进行了重大更新。CocoIndex是针对人工智能和动态上下文工程的超高性能数据转换工具——简单连接到数据源，并始终保持目标数据的新鲜，以支持所有重型人工智能转换（以及任何转换）。 <p>自适应批处理 支持在所有功能中自动、无调节的批处理。在我们与MiniLM的基准测试中，批处理实现了约5倍的吞吐量提升和约80%的运行时间降低，消除了GPU开销的手动调优。如果您使用远程嵌入模型，这将极大地帮助您的工作负载。 <p>自定义源/目标 通过自定义源/目标连接器，您现在可以将其用于任何外部系统——API、数据库、云存储、文件系统等。CocoIndex处理增量摄取、变更跟踪和模式对齐。 <p>运行时与可靠性 更安全的异步执行和正确的取消，集中式HTTP工具，带有重试机制和清晰的错误提示，等等。 <p>顺便提一下，我们今天在Github的Rust项目中也在趋势榜上 :) 还提供了Python SDK。 <p>感谢这个社区的反馈，我们的成长非常迅速，非常感谢大家！ <p>自上次我分享项目以来，我们发布了很多版本，以下是一些最近的版本（每个版本包含20多个更新）： - <a href="https://cocoindex.io/blogs/changelog-0310" rel="nofollow">https://cocoindex.io/blogs/changelog-0310</a> - <a href="https://cocoindex.io/blogs/cocoindex-changelog-2025-10-19" rel="nofollow">https://cocoindex.io/blogs/cocoindex-changelog-2025-10-19</a> - <a href="https://cocoindex.io/blogs/cocoindex-changelog-2025-08-18" rel="nofollow">https://cocoindex.io/blogs/cocoindex-changelog-2025-08-18</a>

LinkedQL 是一款新的 SQL 客户端，支持对任何 Postgres、MySQL 和 MariaDB 数据库进行实时查询。您可以获得自我更新的结果集，随着数据库中行的变化（通过插入、更新、删除）而进行差异更新。它无需额外的工具、ORM 层或 GraphQL 服务器。您只需通过一个标志选择实时模式： client.query('SELECT ...', { live: true })。 更多信息请访问：<a href="https://linked-ql.netlify.app/capabilities/live-queries" rel="nofollow">https://linked-ql.netlify.app/capabilities/live-queries</a><p>LinkedQL 是用 JavaScript 编写的，能够在客户端和服务器环境中运行。<p>GitHub 和文档：<a href="https://github.com/linked-db/linked-ql" rel="nofollow">https://github.com/linked-db/linked-ql</a><p>包含演示示例。<p>我很想听听您的反馈： • 有什么让您感到困惑的地方吗？ • 有什么看起来有用或危险的地方吗？ • 还有什么其他因素会让您考虑在生产中使用 LinkedQL？<p>感谢您抽出时间查看 — 欢迎随时提问。

我是凯尔，一名软件工程师，通过AngelList的投资联盟开始了天使投资（大约25笔交易，每笔投资在1,000到10,000美元之间）。我看到了一些有趣的创意和聪明的创始人，但不确定该关注什么或如何进行比较。我希望能有一个系统来更系统地思考交易，提供一个第二意见来挑战我最初的判断。 它的功能：- 粘贴交易备忘录 → 根据8个标准（创始人、市场、吸引力等）进行评分 - 每个评分都有具体证据支持。“强留存”没有数字支持 = 较低的评分 - 侧面比较交易，提出后续问题 演示： [点击这里查看演示](https://www.loom.com/share/a360b329f9e849c38c1ea70ba510d178) 技术：- 使用Claude Sonnet 4.5进行分析（Anthropic用于细致判断） - 本地匿名化——在API调用之前，客户端会清除公司/创始人的名字 - 多层质量保证：准确性检查器捕捉幻觉，错误时自动重试，最终润色 我学到的：AI编码工具让调试变得过于简单。我同时进行三项修复，导致产生的错误比解决的还多。我不得不强迫自己放慢速度，系统性地工作。更大的教训是：我花了几个月时间在孤立中调整，而不是寻求外部反馈。这篇文章是我打破这个习惯的尝试。 试试吧：免费套餐包含20个初步评估和每月3个深度分析。我希望能获得关于评分是否合理的反馈，并乐意讨论我开发过程中的任何元素。 [访问网站](https://angelcheck.ai)