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我想在我的笔记本电脑上使用Codex，在我的GPU设备上进行内核优化实验，模型存储在S3中。这意味着需要让Codex处理文件传输和远程执行，仅仅是为了启动一个实验。在实际操作内核之前，有很多机会出错。那么在下一个会话中会发生什么呢？要么Codex再次解决这些问题，要么上一个会话留下的脚本和指令继续存在。这是可行的，但现在除了实际的实验外，还需要维护一个小型基础设施项目。 因此，我决定尝试一种更简化的方法，开始构建Ridge。它为代理提供了在不同环境中访问数据和运行命令的常用操作，支持通过MCP、命令行界面或Python进行操作。最初的提供者包括本地、SSH、Docker和S3。从存储桶复制模型到GPU设备是一个操作。它还支持为子代理提供更窄的访问权限，并通过锁定协调共享资源上的操作。 我很好奇还有谁遇到过这个问题。你们当时想做什么，最后又构建了什么来使其工作？对于这种方法的反馈我将不胜感激。

我正在学习欧洲葡萄牙语，因为我搬到了葡萄牙。我在使用谷歌翻译时遇到了很多困难，因此我开始给Gemini Flash提供越来越多的指令，以便在英语和欧洲葡萄牙语之间进行翻译时创造一个强大且顺畅的体验。这成为了一个通用的强大提示，可以适用于任何语言组合，所以我把它发布到了GitHub上。我还没有尝试过其他模型提供者。请告诉我你的想法！