大家好，
我想分享一个我开发的工具 *smart-commit-rs*，它是一个快速、轻量级的跨平台文本用户界面（TUI），旨在简化 git 提交的管理，包括通过大型语言模型（LLMs）生成提交信息。
以下是一些主要功能：
* **遵循约定：** 该工具默认根据“约定式提交”（Conventional Commit）标准生成提交信息，也可以选择根据 Gitmoji 生成。
* **广泛的 LLM 提供者支持：** 内置支持 Groq（默认）、OpenAI、Anthropic、Gemini、Grok、DeepSeek、OpenRouter、Mistral、Together、Fireworks 和 Perplexity。
* **自定义 LLM 支持：** 您可以轻松指向自定义提供者，例如使用 OpenAI 兼容端点的本地 Ollama 实例。
* **LLM 预设：** 您可以保存各种提供者的预设，并能够自由切换。如果您的主要 API 返回 HTTP 错误，您还可以配置备用排名，以便工具自动使用您配置的替代 LLM 预设进行重试。
* **差异排除模式：** 您可以排除压缩的资源、`.lock` 文件、PDF 等，以节省 token，同时仍然正式提交它们。
* **高级 Git 工具：** 消息生成不仅适用于提交。您可以使用 `cgen alter <hash>` 来重写特定提交的信息，使用 `cgen undo` 进行安全的软重置，并生成符合约定式提交的回退信息，或使用 `cgen --tag` 自动计算并创建下一个语义版本标签。
* **提交跟踪：** 它为每个仓库维护一个管理提交的缓存，可以通过 `cgen history` 浏览，并与原生的 `git show` 集成。
关于开发的小提示：虽然该项目经过严格的人为审查，并且得到了严格单元测试的强力支持（符合 CI 覆盖标准），但大部分样板代码和核心逻辑是使用智能 AI 编写的。
您可以通过 Cargo 安装（`cargo install auto-commit-rs`），或者通过仓库中的 curl/PowerShell 安装脚本获取： [https://github.com/gtkacz/smart-commit-rs](https://github.com/gtkacz/smart-commit-rs)
任何反馈或贡献都非常欢迎，GitHub 的星标也将不胜感激。
感谢您的时间！
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我们需要一个副项目来尝试自主编码，于是与Junie和ChatGPT 5.2一起创建了tensorspy.com。
Tensor Spy允许您快速检查本地的numpy和pytorch张量内容（您的张量不会上传到任何服务器）。
这对于验证深度学习数据管道非常有用，可以检查您分歧模型中的哪些层实际上出现了问题，而且仅仅因为它很酷，并且在一次性检查时比在Python中加载数据方便得多。
如果您使用扩散模型，检查潜在空间可能会非常有启发性：您希望其中有一些“噪声”，但对于您的LDM（潜在扩散模型）来说，它应该相对平滑，以便能够很好地针对它。
此外，如果您还没有查看您的数据，它可能并不是您想象的那样 ;)
基本统计数据会自动计算，任何inf/nan值都会被计数并用对比色显示，以帮助您快速识别问题热点。
该网站是免费的，我们的广泛意图是保持这种状态（除了商业网站外，我们还运营一系列公益的小工具网站，它们都链接在关于页面上）。
我们非常希望听到您的想法，我相信我们可能遗漏了一些统计或实用功能，所以请试用一下并告诉我们！
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自主编码是一个勇敢的新世界。三年前，在ChatGPT发布的初期热潮之后，我对一些朋友说过：“我们站在海滩上，水刚刚退去”。现在，海啸真的来了。这个项目大约花了两周时间，如果没有自主编码，我们根本不会做到这一点，使用“传统方法”可能需要几个月的时间。通过自主编码，添加.pt/.pth支持基本上只需一个请求。并且它就这样工作了。是时候再次适应了。
Govbase 跟踪来自官方来源（Congress.gov、联邦公报、白宫）的每一项法案、行政命令和联邦法规。一个人工智能管道将每一项内容拆解成通俗易懂的摘要，并显示其对不同人口群体的影响。
它还将每项政策与偏见评级的新闻报道和政治家在 X、Bluesky 和 Truth Social 上的社交媒体帖子直接关联。您可以从官方文本跟踪单个法案，了解媒体如何解读它，以及您的代表对此的看法。
在网页、iOS 和 Android 上免费使用。
我很希望能收到社区的反馈，特别是关于数据管道或您认为缺失的政策领域/功能。