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RT @indie_maker_fox: 👨💻 分享一个昨天在discord群中讨论的技术问题 hreflang对SEO很重要，故MkSaaS模板支持了这个属性 sitemap中也增加了 <xhtml:link hreflang='en' xxx /> 但在Chrome…
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开发时经常在终端上打开多个 Tab，一个启动后端服务，一个启动前端服务，来回切换查看日志颇为麻烦。 最近找到了 TUIOS 这个开源工具，它在终端里实现了类似桌面窗口一样，可以自由创建管理多个终端对话。 支持创建 9 个独立工作区、自动平铺布局，还内置了 SSH 服务器模式，可以实现远程终端多路复用。 GitHub：https://t.co/DV9PCl0IQK 同时，提供了类似 Vim 的复制模式，支持滚动回看 10000 行日志，以及文本搜索选择。 还可以通过 TOML 配置文件自定义所有快捷键绑定，以及支持鼠标进行单击、拖动和调整窗口大小。 直接下载预编译二进制文件即可使用，也可以通过 Homebrew、AUR 等包管理器安装。
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RT @indie_maker_fox: 发现一个很小很小的SaaS 地址： https://t.co/1EEWe3guA7 只做一件事情，生成带动画效果的代码片段
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谷歌正在搞一款全能数据科学智能体：DS-STAR，能处理异构数据，能自动看数据、写代码、查错误、出结果 相当于把数据科学全流程封装成了一键脚本 对不会写代码的业务人员来说，丢个文件夹+问题，直接出报告；对会写代码的数据科学家，可以把它当自动草稿，省掉大部分重复脏活 其在DABStep、KramaBench、DA-Code上，超AutoGen、DA-Agent： 首先，它有一个数据文件分析器，先扫描目录，自动生成各格式（CSV、JSON、Markdown、纯文本）字段与语义摘要，作为后续上下文 然后迭代规划验证 规划，智能体首先创建一个高级计划 编码， 将计划转化为可执行的代码脚本 验证，基于LLM的裁判会评估当前计划/代码能否解决问题 优化，如果计划不足，路由器会引导智能体通过修改或添加步骤完善计划，然后重复循环 迭代到计划被认为满意或达到最大迭代轮数10轮 复杂任务平均5.6轮解决；简单任务平均3轮，超过一半的简单任务在第一轮就完成 #AI数据分析 #DSSTAR #数据分析自动化
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RT @shao__meng: 走进 Cursor —— 一家 AI 时代独角兽公司的内部观察 @joincolossus 推出的全新系列「Company Dispatches」的首篇文章。作者 @zebriez 以一种独特的方式加入 Cursor —— 她在西雅图家中收到了…
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