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我创建Spektr是因为我需要在不同的数据集（财务、Jira导出、项目跟踪）之间进行分析，而不想将数据发送到云端。
它是一个基于Go的分析引擎，带有命令行界面。只需将其指向任何CSV文件，用英语提问，即可获得图表和表格。AI（Gemini）只会看到你的列名和模式——绝不会看到你的实际数据。
试试这个：
```
spektr --file your-data.csv --query "按类别显示总计"
```
它在后台的工作原理是：自动检测你的模式（维度与度量），通过Gemini将你的问题转换为结构化查询，所有计算都在本地进行，返回图表/表格/文本摘要。
零拷贝的RecordView接口意味着它可以处理任何数据形状，而无需生成中间对象。它可以作为Go库、命令行二进制文件或WASM/npm模块使用。
<p>使用Go构建，MIT许可证。如有关于架构的问题，欢迎提问。
大家好！在我过去的硬件创业过程中，我厌倦了使用电子表格和在各种谷歌网站上搜索零件。为了管理这些，我在周末编写了一个工具。
想要试用演示网站（包含演示/模拟数据），请访问：
<a href="https://odem-git-main-skymark.vercel.app/" rel="nofollow">https://odem-git-main-skymark.vercel.app/</a>
邮箱：demo@gmail.com
密码：test123
这个工具目前处于早期阶段，主要是模拟数据，但到目前为止，它已经非常有用了。它具备以下功能：
- 零件的历史价格数据（预测？）
- 供应链风险计算（适合希望突破原型阶段的人）
- 替代零件查找器（演示中的模拟功能）
- 基于大语言模型的零件搜索（演示中的模拟功能）
- 类似GIT的物料清单管理
- CSV导入/导出
- 还有更多 :)
对任何硬件创始人来说，在开发产品时，有哪些功能是你们非常渴望拥有的？
另外，如果有人想要在自己的项目中好好试用这个工具，请告诉我。我不仅会让你免费使用，还会根据你的需求进行功能扩展。
是我一个人这样觉得，还是首页上的讨论比平时多了，甚至比我这些年来见过的还要多？！
看到一个专门使用大型语言模型（LLM）解决克努斯问题集的网站会很有趣。这可能比目前大多数现有的测试更能有效检验大型语言模型的能力。