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我已为在confidentialinference.net上列出的所有提供商添加了定期的远程证明检查，结果并没有达到人们的期望。这个想法是提高人们对这一领域的关注，并让提供商承担责任。 我还创建了一个推特账号，每天发布两次结果，链接为<a href="https://x.com/AIconfidentialX" rel="nofollow">https://x.com/AIconfidentialX</a>。

我已经在软件开发领域工作了超过20年，经历了不少风风雨雨。得益于我目前工作的慷慨福利，我开始接触大语言模型（LLM）领域，并对此印象深刻。然而，我们的项目基于遗留代码，因此LLM的影响在某种程度上是有限的。如果我要启动一个新项目（比如一个带后端的网页应用），那么目前的最佳实践是什么？在问题跟踪、持续集成、自动部署、代理、文档等方面，有没有一些可以直接部署的蓝图，让我能够站在前人的肩膀上？

Transit.c 是一组库的补充，旨在支持用 C11 编写的传输数据交换格式。它支持 Cognitect 的 transit-format 的完整 0.8 规范，包括 JSON、JSON-Verbose 和 MessagePack 编码，所有基本和扩展类型，通过键缓存实现压缩，以及通过自定义标签处理器实现可扩展性。