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我在一个副项目上深入探索，最终构建了这个：奇异吸引子（<a href="https://blog.shashanktomar.com/posts/strange-attractors" rel="nofollow">https://blog.shashanktomar.com/posts/strange-attractors</a>）。它是用 three.js 构建的。
在这个项目上工作让我想起了我早期学习编程时做的小“趣味数学”练习。我只是尝试各种东西，感到着迷和兴奋，并对结果感到惊讶。我在这个项目上花了太多时间，但真的非常有趣。
我最喜欢的部分是：有人向我推荐了 Threads 上的西蒙吸引子。它是一个二维吸引子，我请 GPT 将其推导到三维，虽然不确定是否在数学上是正确的，但目前为止它是最酷的。我将所有参数都设为可配置，所以可以试试看。我把它叫做西蒙（也许）。
如果你喜欢数学艺术实验，可以去看看。非常希望能得到反馈，尤其是来自那些对数学方面了解更多的朋友们。
这份RFD描述了我们在Oxide控制平面中遇到的一个非常棘手的问题的提炼。[0] 这个问题与我们发现的异步取消问题[1][2][3]类似，它的影响超出了问题本身——更糟的是，触发futurelock的程序从程序员的角度来看是正确的。幸运的是，这里涉及的表面范围比异步取消小，而且触发该问题所需的条件相对容易缓解。尽管如此，这仍然是一个相当深奥的问题——而且是一些经验丰富的Rust开发者花费了相当长时间才找到的。
<p>[0] <a href="https://github.com/oxidecomputer/omicron/issues/9259" rel="nofollow">https://github.com/oxidecomputer/omicron/issues/9259</a></p>
<p>[1] <a href="https://rfd.shared.oxide.computer/rfd/397" rel="nofollow">https://rfd.shared.oxide.computer/rfd/397</a></p>
<p>[2] <a href="https://rfd.shared.oxide.computer/rfd/400" rel="nofollow">https://rfd.shared.oxide.computer/rfd/400</a></p>
<p>[3] <a href="https://www.youtube.com/watch?v=zrv5Cy1R7r4" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=zrv5Cy1R7r4</a></p>
嗨，Prastik 和 Gaurab 在这里。我们正在开发 Jod（<a href="https://jodmcp.com" rel="nofollow">https://jodmcp.com</a>），这个项目源于我们对当前故障排除和可观察性工作流程的困惑。Jod 让你可以通过与日志对话来调试问题、生成按需仪表板、分析服务健康状况，并轻松进行监控，所有操作都可以在一个聊天窗口中完成。
你可以询问类似的问题：
“为什么昨晚延迟飙升？”
“给我显示支付服务的 5xx 错误。”
“创建一个显示过去 6 小时错误计数的时间序列图。”
……Jod 会为你提取、总结，甚至可视化这些答案。
在 Jod 之前，我们花费了无数小时在 CloudWatch 和部署日志中翻找， juggling 10 多个仪表板仅仅是为了追踪一个问题。这往往需要的时间和编写实际代码一样多。在事故发生时，情况变得更加糟糕，噪声太多、上下文切换无休止，还有大量重复的工作。我们意识到，可能并不是只有我们在经历这种痛苦，因此决定构建一些能让这个过程变得简单一点的工具。
目前，Jod 通过 MCP 服务器连接到 CloudWatch，该服务器通过 SSE 将响应流式传输到后端，客户端则在对话界面中显示所有内容。你可以询问日志相关的问题，使用 @Graph 注释请求可视化，或深入挖掘错误和趋势。实际上，我们已经使用 Jod 自身调试并修复了多个问题。
话虽如此，现在仍然是早期阶段，我们还有很多想要改进的地方。在我们的短期路线图中，我们计划：
- 添加对指标和追踪的支持，而不仅仅是日志。
- 扩展到其他服务提供商，如 Azure 和 GCP。
- 发布一个独立的 MCP 服务器，以便开发者可以将其集成到自己的 AI 客户端中。
如果这些内容引起了你的共鸣，我们非常希望你能试用一下：<a href="https://jodmcp.com" rel="nofollow">https://jodmcp.com</a>。开始使用是免费的！
我们非常感谢你的反馈、错误报告和建议。谢谢！