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我在过去一年里一直在构建AI代理管道，想了解其他人是如何处理的。具体来说：
- 你们是使用框架（如LangChain、CrewAI）还是自定义开发？
- 你们如何处理代理之间的数据传递？
- 你们的代理运行的可观察性是怎样的？
- 你们是通过定时任务/网络钩子运行代理，还是仅手动运行？
我很想听听哪些方法有效，哪些又让人感到痛苦。
PostHog为开发者提供了构建成功产品的工具，结合了产品分析、功能开关、会话回放、数据仓库、客户数据平台（CDP）等多种功能。
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Lumina是一种静态类型的网页原生语言，能够编译为JavaScript和WebAssembly。<p>它具有HM类型推断、代数类型、特性、响应式用户界面运行时、REPL（交互式解释器）、LSP（语言服务器协议）以及一个用Lumina自身编写的浏览器演示。目前的演示不使用React，并且使用一个Vite插件直接为浏览器编译.lm文件。<p>GitHub: <a href="https://github.com/nyigoro/lumina-lang" rel="nofollow">https://github.com/nyigoro/lumina-lang</a>
npm: <a href="https://www.npmjs.com/package/lumina-lang" rel="nofollow">https://www.npmjs.com/package/lumina-lang</a><p>我非常希望能收到关于语言设计、网页原生方向和开发者体验的反馈。
我在职业生涯中已经到了一个阶段，现在经常需要做出战略决策（如招聘、解雇、选择设备等），在个人生活中也需要认真权衡大额购买或投资的选项。我发现这两者之间有一个不那么意外的相似之处，因为这些决策“得到了结果”。我是在做出良好决策，还是仅仅运气好呢？
我做了一些研究，读了一些书，意识到我应该养成跟踪决策过程的习惯。这很快演变成了形成Convexly的想法。
我们的着陆页面是一个包含10个问题的校准测验，您需要为从一个不断变化的100个问题池中抽取的陈述分配一个信心水平，并且您会立即获得一个Brier分数。无需注册，您可以立即分享您的分数。
如果您觉得有趣，可以创建一个免费账户，在那里您可以跟踪您的决策及其概率估计，随着时间的推移解决这些决策，并获得校准曲线，显示您是否过于自信或不够自信。从我目前看到的情况来看，当用户表示对某件事情有70-90%的把握时，他们往往过于自信。
在数学方面：使用Beta-PERT分布进行收益建模，使用凯利准则进行头寸大小计算，使用信号检测理论来区分技能与随机性。
在编码方面：使用FastAPI结合NumPy/SciPy，前端使用Next.js和Supabase。
到目前为止，这一直是我一个人的项目。如果您想查看所有功能，可以使用代码SHOWHN获得30天的完整访问权限，无需信用卡。
我很好奇，您在完成测验后，是否对自己的分数感到惊讶。
ec（easy-conflict）是一款三方终端原生 Git 合并冲突解决工具。它支持 diff3 基准比较，帮助您在不离开终端的情况下更快地解决合并冲突。
嗨，HN！<p>在过去的几周里，我一直在开发 Cranki：<p>Cranki = 填字游戏 + Anki。（说实话，这个名字有点傻，哈哈）<p>我喜欢用西班牙语做填字游戏（以学习词汇），但市面上的应用都不允许我使用自己遇到的单词列表。所以我自己做了一个。<p>这个应用完全是客户端的。没有服务器，没有数据库，没有账户等。你的单词和统计数据都存储在本地存储中。<p>我是为自己开发的，但如果你喜欢的话，请告诉我！