AI 是筛子，能筛出有规律，成规则的东西，甚至能发现一些人们没能发现的规律规则。但如果平庸没有规律 AI 是束手无策的。

axum + sea orm + 宏，开发效率会高很多。rust 很适合配合 AI 来进行编码工作。不好的地方是每次编译的 target 下都是几十个 G 的编译产物，还有就是目前没有一款很好的 LLM 来对 rust 适配。在其他语言下有很亮眼表现的 LLM 到了 rust 语言下就变得很平庸。GPT, Claude ,Gemini, Deepseek 这都试过，各种翻车。基于 tauri+rust 产品：Lightedium ，所有底层全部是 rust 来写，混合少量的 C++。

@zhongplusplus 本地向量存储甚至本地 embeding 都会用到原生应用/原生 node 库，不是所有事情都能靠纯 js 来解决的。

可以测试下用 clip 做零样本分类

https://github.com/theotherphil/imagecli 需要你自己编译到 Linux 版本，再配合 python 很容易满足你的要求
```python
import os
import subprocess
import argparse
from PIL import Image
import re

if __name__ == "__main__":

# python jpeg_hcat.py title a.jpg b.jpg c.jpg --p="hcat"

# 接收所有输入的参数并打印
# print(sys.argv[1:])

# 创建 ArgumentParser 对象
parser = argparse.ArgumentParser(description="示例程序")

# 添加 --type 参数
parser.add_argument(
"--type",
type=str,
default="hcat",
choices=["hcat", "vcat", "grid"],
help="操作类型",
)
# 添加 --cols 参数
parser.add_argument(
"--cols",
type=int,
default=3,
help="列数",
)
# 添加 --name 参数
parser.add_argument(
"--name",
type=str,
default="image",
help="输出文件名",
)
# 添加 --cols 参数
parser.add_argument(
"--author",
type=str,
default="",
help="输出作者",
)
parser.add_argument("files", nargs="+", type=str, help="输入的文件列表")
# 解析命令行参数
args = parser.parse_args()
process = args.type
files = []
name = args.name

# 接收所有输入的参数并检查参数是否包含文件
for file in args.files:
# 检查文件是否存在
temp = file.lower()
if os.path.exists(file) and os.path.isfile(file):
if temp.endswith(".jpg") or temp.endswith(".jpeg") or temp.endswith(".png"):
# 将文件名转为小写后判断
files.append(file)

# 文件数量
file_len = len(files)

if file_len == 0:
print("没有文件")
exit(0)
renames = []
image = Image.open(files[0])
width, height = image.size
rows = file_len
if process == "grid":
if rows < args.cols:
process = "hcat"
else:
# 计算行数
rows_sqrt = int(rows**0.5)
cols = rows_sqrt
if rows_sqrt > 5:
cols = 5
rows = file_len // 5
else:
cols = rows_sqrt
rows = rows_sqrt
if cols * rows < file_len:
for i in [4, 3, 2]:
n = file_len // i
if n * i == file_len:
rows = n
cols = i
break
process = f"grid {cols}"
pattern = r"(\d)x(\d)"
matrix = re.findall(pattern, args.author)
if matrix and len(matrix) == 1:
cols = int(matrix[0][0])
rows = int(matrix[0][1])
miss = cols * rows - file_len
if miss > 0:
# 补齐
id = ", ".join(["id"] * file_len)
process = f"[{id}, (new {width} {height} (255, 255, 255) > DUP {miss-1})] > grid {cols}"

# 获取文件拓展名
ext = os.path.splitext(files[0])[1]

# 使用第一文件路径作为输出文件路径，并使用 name 作为文件名
name = name + ext
output = os.path.join(os.path.dirname(files[0]), name)
target = f'"{output}"'
# 将 files 格式化为字符串，以空格分隔，使用引号将文件名括起来
quoted_files = ['"{}"'.format(file) for file in files]
input = " ".join(quoted_files)

# 运行命令
cmd = f'imagecli.exe -i {input} -o {target} -p "{process} {rows}"'
# os.system(cmd)
result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
if result.returncode == 0:
# 打开图片
# 1. 检查图片是否存在
if os.path.exists(output):
# 2. 打开图片
os.startfile(output)

# 接收所有输入的参数并保存到指定文件中
out = "D:\Program Files\clawPDF\scripts\log.txt"
with open(out, "w") as f:
f.write(cmd + "\n")

```

安卓的操作更符合直觉，完全遵循了 「指示 - 跟随」 这一原则。页面左上角的返回图标指明滑动方向，用户只需要按照相同的方向滑动操作即可完成返回操作。这和常见的交通标识的指示作用是一致的。而 iOS 则会令人疑惑，明明你指示是向左，但是实际操作却是向右。

中英文互译：api: deepseek_v3_0324, 本地：gemma3-12b ；
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1jy6627/i_benchmarked_the_top_models_used_for_translation/

多找几份你感兴趣的招聘岗位，然后对招聘要求来写，要什么你就写什么（先让 hr 感觉你合适）。然后再写些的你项目经验（让面你的人了解你）

sea-orm 用着难受是没有结合自定义宏一起使用，sea-orm + validator + serder-aux 前端配合 ts 的 interface 不比 java 的 MyBatis 好上百倍

可以看下 Lightedium, 微软商城上的版本现在有点问题，新版本正在审核，直接在官网下载，邮件备注 v2ex,给你免费 1 年。晚些时候我再发些微软商城的兑换码。

当你玩的东西足够多了你才会发现 rust 才是唯一的真神，否则你是不需要 rust 的。

还有一点就是 tauri 最初的想法是为 rust 开发者提供一个好的 UI 框架，随之 tauri 的发展，现在它要的越来越多了。

tauri 我用的比较多，主要它做为显示界面，主要业务逻辑都放在了 rust ，兼容性问题除了 win7 需要打包附带一个 webview 之外，其他的都还好。如果指望通过 js 来实现涉及到原生操作主要功能，那确实不推荐 tauri 。tauri2 因为要兼容移动平台，所以统一要求所有的插件都要配置权限，现在弄起来很烦。

@dreamkuo 补全可以是使用自定义模型吗，还是只能使用 cursor 自己的

ollama 上的给的参数有问题，温度应该是 1.0, 不是 0.1

这榜单还行，是个写作榜单，也就是评测 llm 在进行写作创作时人哪个人情味更多些。lmarena 评测更多是答案的亲和性。

你以为他搞了个大的，实际却是给你拉了坨大的

AI 自动补全，之前一直用 codeium ，但是老是没法正确补全想要的，现在换为 continue + codestral 免费套餐。目前编程语言主要是 rs+ts+js

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