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如果你的网页用户界面中有一个时区选择器，能够显示准确且当前的时区缩写，那么很可能它依赖于770KB的moment-timezone库。如果你考虑用luxon替代moment，这种用例可能会成为缩减你的打包文件的一个潜在障碍。 处理时区相关的知识以减少其体积并提高速度，实际上是相当具有挑战性（并且令人沮丧）。在这个过程中，有许多性能陷阱和正确性边缘案例需要解决。在AI（这里指Fable 5）的帮助下，单个工程师在几天内迭代这个问题变得可行。在这个过程中，我大约迭代了12个不同的原型，针对最终结果的每个方面混合和匹配了各种策略和方法。这应该告诉你，即使是经验丰富的工程师，在前沿模型上仍然需要投入大量的品味和引导，以生产出高质量的产品，而不仅仅是“它能工作，就发布吧”。如果你熟悉我现有的开源工作，我不会发布任何未经审计的粗糙代码 :) 此外，<a href="https://github.com/leeoniya/easy-tz/blob/main/comparison.md" rel="nofollow">https://github.com/leeoniya/easy-tz/blob/main/comparison.md</a> 也是不容错过的。 希望其他开发者（或代理）能觉得这个有用；我认为它填补了前端时区处理生态系统中的一个空白。 免责声明：目前版本为0.1.0，因此如果你使用库中的任何非默认实现，请做好在1.0发布之前可能会遇到一些波动的准备。

大家好， 我们正在为安全团队构建一个自主的恶意软件分析和逆向工程AI代理。 这个想法源于一个反复出现的问题：当在事件中出现可疑文件时，我们往往没有足够的时间，有时也缺乏专业知识来判断它的作用、影响以及我们接下来应该采取的措施。 我们将很快进行封闭测试，如果您有兴趣亲自体验，欢迎注册。 我们还撰写了一篇博客文章，展示了当我们提交一个未知的DLL文件时，代理的能力，您可以查看： [https://www.embusa.ai/blog/embusa-analyst-takes-apart-a-live-backdoor-in-six-minutes-forty-five-seconds](https://www.embusa.ai/blog/embusa-analyst-takes-apart-a-live-backdoor-in-six-minutes-forty-five-seconds) 我们期待听到您的想法！