`biff.graph` 是一个轻量级且易于上手的库,受 Pathom 启发,旨在将数据建模为可查询的图结构。它允许开发者定义“解析器”(resolvers)——即小型且独立的函数,用于转换或获取数据。 主要特性包括: * **统一数据访问:** 应用程序查询图数据时,无需了解数据是来自数据库还是通过业务逻辑派生。 * **简洁性:** 代码量仅约 600 行,舍弃了复杂的查询规划,在优先保证易理解性的同时,依然支持批处理和缓存。 * **灵活性:** 解析器可以处理从简单的数据库查询和派生计算,到生成可复用 UI 组件(Hiccup)或管理授权等各种任务。 * **集成性:** 专为 Biff 框架打造,提供与 `biff.fx`、Ring 请求中间件及模式验证的无缝兼容。 `biff.graph` 非常适合那些希望获得图数据建模的组织优势,同时又不想承担大型替代方案高昂学习成本的项目。通过将数据结构与实现解耦,它有助于在项目规模扩大时,保持代码库的模块化、可测试性和可维护性。
Earth Game 是一款私密的离线个人管理工具,旨在帮助你规划任务、追踪行动并保持专注。该工具完全使用 Python 标准库和 SQLite 构建,无需任何外部依赖,无需注册账号,且不会发起任何网络请求,从而确保了绝对的数据隐私。
该工具通过简单的命令行界面(CLI)或可选的本地网页界面运行。用户可以管理核心价值观、定义并追踪任务、关闭“开放回路”(未决事项),以及进行定期回顾以维持目标导向。主要指令包括用于设置的 `init`、用于任务管理的 `quest`、用于记录待办事项的 `loop`,以及用于个人反思的 `review`。
所有数据均本地存储于单个 SQLite 数据库中,可轻松进行备份或导出为 JSON 格式。Earth Game 专为类 Unix 系统设计,轻量透明,且不包含任何 AI 生成的建议或评分系统。它旨在成为一款稳健、私密的辅助工具,适合那些希望减少盲目状态并坚持个人目标的人士使用。
在科利·多克托罗(Cory Doctorow)最新的《轨迹》(*Locus*)专栏中,他探讨了人工智能悖论:为什么一些用户觉得人工智能赋予了他们力量,而另一些用户却将其视为“地狱般的折磨”。他将这种差异归因于“半人马”(centaurs)与“反向半人马”(reverse centaurs)的概念。
“半人马”将人工智能作为提高自身生产力的工具,并保持对何时及如何使用它的掌控权。相反,“反向半人马”则是被管理层强迫充当人工智能“问责替罪羊”的员工。这些员工背负着难以完成的工作量,被迫通过使用人工智能来勉强应付,并需为系统产生的不可避免的错误负责——实际上变成了无情机器的附庸。
多克托罗认为,当前的人工智能热潮是由“取代劳动力”这一愿景驱动的投机泡沫。虽然泡沫最终破裂会造成严重的社会和经济破坏,但他相信它会留下“生产性残留物”——即那些作为真正的工具而非企业陷阱而存在的开源独立模型。最终,他呼吁开展更犀利的人工智能批判,以揭露这些剥削行为,并防止目前正嵌入我们社会基础设施中的“数字石棉”造成长期危害。