Plans:用 Markdown 跟踪多项目
AI 让快速构建变容易,但也带来新瓶颈:跟踪多个半成品项目。开发者 Yasiru R 发现自己手头有 5-10 个半成品,状态不清。尝试 Jira、Linear、Notion 均因离开编辑器而放弃。
他构建了一套纯 Markdown 约定“Plans”:三个目录(active/shipped/superseded),每文件 7 字段 frontmatter(含依赖关系),一个静态 HTML 仪表盘(Gantt + 依赖图)。无需服务器,无需登录,AI 助手(Claude Code、Cursor 等)原生读取。MIT 协议开源。
github.com/yrangana/Plans
#开发者 #工具
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AI 让快速构建变容易,但也带来新瓶颈:跟踪多个半成品项目。开发者 Yasiru R 发现自己手头有 5-10 个半成品,状态不清。尝试 Jira、Linear、Notion 均因离开编辑器而放弃。
他构建了一套纯 Markdown 约定“Plans”:三个目录(active/shipped/superseded),每文件 7 字段 frontmatter(含依赖关系),一个静态 HTML 仪表盘(Gantt + 依赖图)。无需服务器,无需登录,AI 助手(Claude Code、Cursor 等)原生读取。MIT 协议开源。
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用 Gemma 4 搭建本地 AI 学习助手
教程介绍如何基于 Gemma 4 在本地构建一个苏格拉底式学习伙伴,通过 LM Studio 进行推理,Streamlit 提供 Web 界面,全程数据不出本地。
- Gemma 4 是 Google DeepMind 的轻量推理模型,支持多步骤思考,提供 E2B/E4B/26B A4B/31B Dense 四种尺寸,适配 4GB–32GB+ 内存设备
- 设置步骤:在 LM Studio 中搜索 Gemma 4,下载 GGUF 文件(推荐 Q4_K_M),启动本地服务器(端口 1234)并开启 GPU 卸载
- 运行前端:安装 `streamlit` 和 `openai`,执行 `streamlit run app.py` 即可打开聊天界面
- 工具通过 `<|think|>` 令牌引导模型内部推理,以提问替代直接答案;支持生成 Mermaid.js 流程图用于逻辑可视化
原文链接:https://dev.to/gde/build-a-socratic-study-buddy-with-gemma-4-a-beginners-guide-to-running-ai-locally-505a
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教程介绍如何基于 Gemma 4 在本地构建一个苏格拉底式学习伙伴,通过 LM Studio 进行推理,Streamlit 提供 Web 界面,全程数据不出本地。
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- 设置步骤:在 LM Studio 中搜索 Gemma 4,下载 GGUF 文件(推荐 Q4_K_M),启动本地服务器(端口 1234)并开启 GPU 卸载
- 运行前端:安装 `streamlit` 和 `openai`,执行 `streamlit run app.py` 即可打开聊天界面
- 工具通过 `<|think|>` 令牌引导模型内部推理,以提问替代直接答案;支持生成 Mermaid.js 流程图用于逻辑可视化
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GA4 Email和SMS渠道判定规则
Google Analytics 4 默认渠道分组根据 utm_source 和 utm_medium 值将流量归类为23个渠道。官方规则不可覆盖,常见错误导致邮件/SMS流量错误分配至Referral或Unassigned。
- Email渠道:utm_medium=email(或 e-mail, e_mail, e mail)匹配即可;使用 newsletter、mail 等会导致分类失败
- SMS渠道:必须精确匹配“sms”,大小写敏感;LINE、WhatsApp、Messenger 不算SMS,会落入Referral或Organic Social
- Mobile Push:满足三个OR条件之一即可(utm_medium以push结尾、包含mobile/notification、或utm_source=firebase)
若渠道报告出现大量Unassigned/(other)区域,需检查UTM命名是否与官方规则一致。
原文链接:https://dev.to/toshihiro_shishido/what-channel-are-email-and-sms-in-ga4-googles-official-spec-has-the-answer-5d51
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- Email渠道:utm_medium=email(或 e-mail, e_mail, e mail)匹配即可;使用 newsletter、mail 等会导致分类失败
- SMS渠道:必须精确匹配“sms”,大小写敏感;LINE、WhatsApp、Messenger 不算SMS,会落入Referral或Organic Social
- Mobile Push:满足三个OR条件之一即可(utm_medium以push结尾、包含mobile/notification、或utm_source=firebase)
若渠道报告出现大量Unassigned/(other)区域,需检查UTM命名是否与官方规则一致。
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ONTAP文件事件实时入Datadog
通过 ECS Fargate 构建的 FPolicy 文件活动管道,将 FSx for ONTAP 的文件操作事件转发到 Datadog。使用轻量 Python TCP 服务器接收事件,经 SQS 缓冲后由 Lambda 推送至 Datadog。
- 采用 ECS Fargate 运行 TCP 监听器,解决 Lambda 无法维持持久 TCP 连接的缺陷
- 创建事件可在约 6 秒内到达 Datadog;异步模式下 rename/delete 事件不可靠,需配合审计日志
- 提供 CloudFormation 一键部署 Fargate 服务与 Datadog 配送 Lambda,并附 ONTAP 侧 CLI 配置示例
链接:
https://dev.to/aws-builders/fpolicy-file-activity-pipeline-ontap-to-datadog-via-ecs-fargate-2ing
https://github.com/Yoshiki0705/fsxn-observability-integrations
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通过 ECS Fargate 构建的 FPolicy 文件活动管道,将 FSx for ONTAP 的文件操作事件转发到 Datadog。使用轻量 Python TCP 服务器接收事件,经 SQS 缓冲后由 Lambda 推送至 Datadog。
- 采用 ECS Fargate 运行 TCP 监听器,解决 Lambda 无法维持持久 TCP 连接的缺陷
- 创建事件可在约 6 秒内到达 Datadog;异步模式下 rename/delete 事件不可靠,需配合审计日志
- 提供 CloudFormation 一键部署 Fargate 服务与 Datadog 配送 Lambda,并附 ONTAP 侧 CLI 配置示例
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