Neutralinojs – 使用 JavaScript 构建轻量级跨平台桌面应用程序。 ​​​|| #框架

Neutralinojs – 使用 JavaScript 构建轻量级跨平台桌面应用程序。 ​​​|| #框架 Neutralinojs 是一个轻量级、可移植的桌面应用程序开发框架。它允许你使用 JavaScript、HTML 和 CSS 开发轻量级的跨平台桌面应用程序。你可以使用任何编程语言（通过扩展 IPC）扩展 Neutralinojs，并将 Neutralinojs 用作任何源文件的一部分（通过子进程 IPC）。 在 Electron 和 NWjs 中，你必须安装 Node.js 和数百个依赖库。嵌入式 Chromium 和 Node 让简单的应用变得臃肿。Neutralinojs 提供了一个轻量级和可移植的 SDK，它是 Electron 和 NW.js 的替代品。Neutralinojs 不捆绑 Chromium，而是使用操作系统中现有的 Web 浏览器库（例如：Linux 上的 gtk-webkit2）。Neutralinojs 为本机操作实现了一个 WebSocket 连接，并嵌入了一个静态 Web 服务器来提供 Web 内容。此外，它还为开发人员提供了一个内置的 JavaScript 客户端库。 功能： 便携式开发套件。 应用程序开发人员无需编译。 用户不需要额外的依赖项。 原生功能支持：读取文件、运行系统命令等。 与基于铬节点的框架相比，资源占用更少。 跨平台：Neutralinojs 应用程序适用于 Linux、Windows、macOS 和 Web。 简单灵活的开发环境。

- 跨平台、轻量级、可移植的桌面应用程序开发 #框架 ,可以在 Linux、macOS、Windows、Web 和 Chrome

- 跨平台、轻量级、可移植的桌面应用程序开发 #框架 ,可以在 Linux、macOS、Windows、Web 和 Chrome 上运行，可使用任何编程语言（通过扩展 IPC）扩展 Neutralinojs，并将 Neutralinojs 用作任何源文件的一部分（通过子进程 IPC）

，一个开源的轻量级知识分享、团队协同软件，可用于快速构建企业 Wiki 和团队知识分享平台。

，一个开源的轻量级知识分享、团队协同软件，可用于快速构建企业 Wiki 和团队知识分享平台。 提供方便的安装界面程序，无需任何手动操作。部署方便，使用简单。具备完善的系统权限管理，系统可以自定义角色，可为不同角色授予不同的权限

为了让开发者也能用上 AI 大型语言模型 (LLM) 的能力，微软在 GitHub 上开源了一个轻量级 SDK：，可以说是部分

为了让开发者也能用上 AI 大型语言模型 (LLM) 的能力，微软在 GitHub 上开源了一个轻量级 SDK：，可以说是部分 Copilot 的解决方案。 该 SDK 支持和封装了来自最新 AI 研究的多种设计模式，以便开发人员可以将复杂的 技能注入他们的应用程序。 SDK 提供了提示链、递归推理、总结、零 / 少样本学习、上下文记忆、长期记忆、嵌入、语义索引、规划和访问外部知识存储以及内部数据等功能。

是一个正在开发的轻量级AI Agent，它也可以作为一个简单的开发框架，用于快速构建和试验各种AI Agent想法。特点如下：

是一个正在开发的轻量级AI Agent，它也可以作为一个简单的开发框架，用于快速构建和试验各种AI Agent想法。特点如下： 自然且高度容错的交互式代理调用树架构。 以最灵活的方式解析 LLM 输出，支持更多样的函数调用机制。 自构建、动态加载环境交互模块，提供无限的功能扩展潜力。 专为开源模型设计，但无缝支持 GPT-4 等商业模型。 支持对特定主题的深入调查。 自动化编程和脚本执行。它是一个包罗万象的编码器和熟练的系统管理工具，掌握所有系统命令类似于人工智能操作系统。 设计AIlice时的基本原则是： 以高度动态的提示构建机制丰富LLM行为； 尽可能分离不同的计算任务，利用传统计算中的递归和分治法来解决复杂问题。 代理应该能够双向交互。 让我们简要解释一下这些基本原则。 从最明显的层面开始，高度动态的提示结构使得代理不太可能陷入循环。外部环境新变量的涌入不断影响着法学硕士，帮助其避免陷入这种陷阱。此外，向法学硕士提供所有当前可用的信息可以大大提高其产出。例如，在自动化编程中，来自解释器或命令行的错误消息帮助法学硕士不断修改代码，直到获得正确的结果。最后，在动态提示构建中，提示中的新信息也可能来自其他智能体，作为一种联动推理计算的形式，使得系统的计算机制更加复杂、多样，能够产生更丰富的行为。 从实际的角度来看，分离计算任务是由于我们有限的上下文窗口。我们不能指望在几千个代币的窗口内完成一项复杂的任务。如果我们能够分解一个复杂的任务，以便在有限的资源内解决每个子任务，那将是一个理想的结果。在传统的计算模型中，我们一直利用这一点，但在以LLM为中心的新计算中，这并不容易实现。问题是，如果一个子任务失败，整个任务就有失败的风险。递归更具挑战性：如何确保每次调用时，LLM 都能解决部分子问题，而不是将整个负担传递给下一级调用？我们在AIlice中用IACT架构解决了第一个问题，第二个问题理论上不难解决，但很可能需要更聪明的LLM。 第三个原则是大家目前正在努力的：让多个智能代理交互、协作来完成更复杂的任务。这一原则的实现实际上解决了前面提到的子任务失败的问题。多智能体协作对于智能体运行中的容错能力至关重要。事实上，这可能是新计算范式与传统计算最大的区别之一：传统计算是精确且无错误的，仅通过单向通信（函数调用）来分配子任务，而新计算范式则容易出错且需要计算单元之间的双向通信来纠正错误。这将在下面有关 IACT 框架的部分中详细解释。

超快的C++单头文件测试框架

超快的C++单头文件测试框架 这是一款轻量级、快速的 C++ 测试框架，它使用起来十分方便，引入头文件即可使用，而且速度快、编译时间短，支持 C++ 11/14/17/20。 它与其他测试框架的主要区别在于它轻巧且非侵入式： 1.在包含标头和编写数千个断言方面，编译时间超轻 2.即使在MSVC / GCC / Clang最激进的警告级别上也不会产生任何警告 3.可以使用标识符从二进制文件中删除所有与测试相关的内容DOCTEST_CONFIG_DISABLE 4.线程安全- 断言可以从单个测试用例产生的多个线程使用 -5.断言可以在测试上下文之外使用作为通用断言库6.没有全局命名空间污染（一切都在doctest::）并且不会拖拽任何标题 7.可移植的C++11（C++98 使用标签1.2.9）有 100 多种不同的 CI 构建（静态分析、消毒剂……） 8.二进制文件 (exe/dll) 可以使用另一个二进制文件的测试运行程序 => 在单个注册表中进行测试 - | #框架 #c++