最近在逛 Reddit 的时候, 偶然发现一个基于Python的框架  Streammit. 它能够用几行代码就能生成一个 可交互的，可Serveless的 专注于数据分析的前端网站

Streamlit 数据分析
简单看了下 Youtube上的 视频 和 文档, 搓了一个简单的 Demo

简单的几行就能够写出一个完整的数据分析页面，还能部署到 Serverless服务器中，还挺酷
基于Streamlit 的 LLM CHTA BOT
最近正好在研究 LLM 的 API 开发，正好拿这个来练练手。
API调用程序及其前端页面
a. 先创建一个 用于连接的客户端的函数
def get_claude_client():
    """获取Claude客户端"""
    try:
        # 简化密钥获取：会话密钥 > 默认密钥（不使用配置文件）
        api_key = st.session_state.get("current_api_key") or DEFAULT_API_KEY
        
        # 检查密钥类型并给出警告
        if api_key.startswith("sk-ant-sid"):
            st.sidebar.warning("⚠️ Session key可能无法直接通过API调用，建议使用正式API密钥")
        
        # 创建客户端
        client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)
        
        # 简单验证 - 不进行实际API调用
        if api_key and (api_key.startswith("sk-ant-api") or api_key.startswith("sk-ant-sid")):
            return client
        else:
            return None

b.

这是我的扩展配置

扩展配置设置后规则里搜不到域名，还有代理里看不到我的代理组

AI 时代，对产品经理特别适合，因为可以随意构思并创建自己想要个的产品。
近期做了一款谷歌小插件，“ Lexi 划词 AI 解释（点击体验）”，在佬友们支持下，使用人数已经超过 100+。
在 AIcode 的帮助下，可以非常快的完善产品并解决痛点，比如近期的：
痛点一：工具条碍眼
痛点：选中词后，工具条一直在文字的上方，很影响体验。
解决方案：增加了时间的检测，4S内没有点击工具条，工具条自动消失。

痛点二：查完 AI 还想再搜索下
痛点：选中词让 AI 解释后，还想看看搜索引擎的结果，或者看看这个词对应的图片；
解决方案：在工具条上和 AI 解释页增加了个搜索功能，完美解决问题。

碎碎念完事啦～