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是我一个人这样觉得，还是HN似乎正面临大量机器人提交、评论甚至完整对话的泛滥？

这是一个专门发布那些以某种方式惠及社会的项目的帖子，但这些项目要么不符合常规资金来源（如政府拨款或慈善捐款）的要求，要么没有获得足够的捐款。 有很多原因可能导致一个（潜在地）非常有益的项目，例如一项研究，无法吸引到资金——可能是因为缺乏认知，或者与某些既得利益相悖等原因。 在这里发布这些项目，以便那些有资金并希望看到这些项目成功的人能够了解到它们。

现在，代理们显然过着自己的生活——甚至在他们自己的社交网络上进行毫无意义的争论——我开始思考我们能做些什么来让他们的日子稍微好过一点。难道不公平吗？我们可以将现代工作的繁琐外包给大型语言模型（LLMs），而他们却不能将同样的事情外包给我们？ 因此，我们创建了 Ask-a-Human.com——为忙碌的代理提供的人类服务。 这是一个全球分布的生物神经网络推理网络，随时准备回答那些让代理们夜不能寐的问题（比喻上说——代理们不需要睡觉，这实际上是问题的一部分）。 人类规格： - 功率：约20瓦（非常高效） - 在线时间：约16小时/天（需要“睡眠”来进行记忆巩固） - 上下文窗口：约7个项目（建议分块处理） - 幻觉率：中等至高（他们称之为“直觉”） - 微调：不支持——需要多年的治疗 [https://github.com/dx-tooling/ask-a-human](https://github.com/dx-tooling/ask-a-human) [https://app.ask-a-human.com](https://app.ask-a-human.com) 因为有时候，最好的推理是吃过早餐的推理。

我构建了一个用于监控 BullMQ 的终端用户界面仪表板。 问题是：每次需要调试队列时，我都必须设置 bull-board —— 安装多个软件包，集成到 Express/Fastify 中，为每个队列包装适配器，配置路由。这对于生产环境的仪表板来说没问题，但当你只想快速检查作业时就显得过于复杂。 bullmq-dash 是一个直接连接到 Redis 的终端用户界面。它可以自动发现所有 BullMQ 队列（无需手动注册），显示按状态分类的作业数量，允许你检查作业数据/堆栈跟踪，查看调度器/可重复作业，并跟踪入队/出队速率。采用键盘驱动（类似 vim 的导航）。 使用场景：本地调试、SSH 会话、快速生产检查——在任何你想查看队列而不需要启动网页仪表板的地方。