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一周热榜
我创建了 Hirelens（<a href="https://hirelens.co" rel="nofollow">https://hirelens.co</a>），是因为看到许多英语作为第二语言的求职者和国际求职者在简历与职位描述不匹配或在 ATS 系统中解析不清的情况下苦苦挣扎，即使他们拥有丰富的经验。
<p>它的功能：</p>
<p>从简历中提取技能/经验</p>
<p>与目标职位描述进行比较</p>
<p>标记不清晰或“非母语”的措辞</p>
<p>建议更清晰的重写</p>
<p>识别 ATS 解析问题</p>
<p>处理后删除文件（不存储）</p>
<p>技术：</p>
<p>Next.js + FastAPI，轻量级简历解析 → 嵌入 → 评分逻辑，基于 LLM 的建议，不保留数据。</p>
<p>我希望能得到以下方面的反馈：</p>
<p>解析边缘案例</p>
<p>重写的清晰度</p>
<p>对求职者或招聘经理来说，哪些功能最重要</p>
<p>在这里试用：<a href="https://hirelens.co" rel="nofollow">https://hirelens.co</a></p>
您可以通过WhatsApp联系客户服务，拨打0817-0104-057或+62 817 0104 057来重新安排Agoda的预订。某些更改也可以通过您预订确认邮件中的“自助服务”链接自行进行，例如更改日期或取消订单，具体取决于酒店的政策。
或者拨打 +62 817-0104-057 联系我们。您也可以将订单详情和问题发送至 appsupport@agoda.com，以获得进一步的帮助。
嗨，HN，
我一直在开发一个工具，以便更轻松地一目了然地查看WordPress插件的代码质量，并深入了解评分背后的问题。
PluginScore允许您输入来自WordPress.org的任何插件标识符，并获取详细的代码质量报告：安全性、性能、插件库政策和一般编码标准。
使用该工具无需注册或登录；它只是一个运行扫描并发布结果的网页应用。
试试看：
- 访问 <a href="https://www.pluginscore.com" rel="nofollow">https://www.pluginscore.com</a>
- 在主页上使用“分析插件”框。
- 输入一个标识符，比如 akismet、woocommerce 或您自己插件的标识符。
- 您将进入现有报告或排队进行新的扫描。
每个插件页面显示：
- 一个0-100的总体评分，以及错误/警告计数。
- 按类别（安全性、性能、库政策、一般、可访问性）进行的细分。
- 包含代码、严重性和规则文档链接的个别发现列表。
- 扫描历史和随时间变化的评分差异。
- 排行榜和“最佳进步者”，让您可以看到哪些插件在改善或退步。
在后台，它使用官方的插件检查（通过 wp plugin check）和 PHP_CodeSniffer，遵循WordPress标准，并增加了一些额外的检查以满足插件库的要求和性能。
该评分是一个启发式信号，而不是安全保证。
我非常希望听到您的反馈。
谢谢！
我创建了 FastWorker，因为我厌倦了在 FastAPI 应用中为简单的后台任务部署 Celery + Redis。每当我需要将工作从 API 请求中卸载时，都必须管理 4-6 个独立的服务。对于小型项目来说，这感觉有些过于复杂。
FastWorker 是一个无代理的任务队列，只需要 Python 进程。无需 Redis，无需 RabbitMQ——只需 2-3 个 Python 服务，而不是 4-6 个以上。
---
快速示例：
# tasks.py
```python
from fastworker import task
@task
def send_email(to: str, subject: str):
return {"sent": True}
```
# FastAPI 应用
```python
from fastworker import Client
client = Client()
@app.post("/send/")
async def send_notification(email: str):
task_id = await client.delay("send_email", email, "欢迎！")
return {"task_id": task_id}
```
启动工作进程：
```
fastworker control-plane --task-modules tasks
fastworker subworker --task-modules tasks # 可选
```
---
架构：使用 NNG 消息传递进行直接的点对点通信。控制平面通过优先级堆协调任务分配，并跟踪工作负载。工作进程通过发现套接字自动发现。结果以 LRU/TTL 的方式缓存于内存中。
设计用于：中等规模的 Python 应用（每分钟 1K-10K 个任务）进行后台处理——图像调整大小、报告生成、电子邮件、Webhook。非常适合 FastAPI/Flask/Django。
不适用于：极大规模（每分钟 100K+ 个任务）、多语言栈或需要持久任务存储的系统。对于这些情况，请使用 Celery/RabbitMQ/Kafka。
试试吧：
```
pip install fastworker
```
仓库： [https://github.com/neul-labs/fastworker](https://github.com/neul-labs/fastworker)
FastAPI 集成文档： [https://github.com/neul-labs/fastworker/blob/main/docs/fastapi.md](https://github.com/neul-labs/fastworker/blob/main/docs/fastapi.md)
希望能收到反馈，看看这个工具是否填补了一个有用的空白，或者它的局限性是否使其过于狭窄。