Swiftide - 用Rust开发AI Agent
示例，用 ripgrep 搜索代码。
#[swiftide_macros::tool(
description = "Searches code",
param(name = "code_query", description = "The code query")
)]
async fn search_code(
context: &dyn AgentContext,
code_query: &str,
) -> Result<ToolOutput, ToolError> {
let command_output = context
.exec_cmd(&Command::shell(format!("rg '{code_query}'")))
.await?;
Ok(command_output.into())
}
agents::Agent::builder()
.llm(&openai)
.tools(vec![search_code()])
.build()?
.query("In what file can I find an example of a swiftide agent?").await?;
https://bosun.ai/posts/swiftide-0-16/
jnv - 超好用的json文件交互查阅工具
已收获近5k星。
https://github.com/ynqa/jnv
浏览器中的Lisp Interpreter
https://vishpat.github.io/lisp-rs-wasm/
TonboLite - 基于 Tonbo 的 SQLite 扩展
你好！我是 Tzu，来自 Tonbo 团队。
TonboLite：https://github.com/tonbo-io/tonbolite 是基于 Tonbo 的 SQLite 扩展：https://github.com/tonbo-io/tonbo。它使 SQLite 能够在目标平台（如 WebAssembly 浏览器）上创建适合分析处理的表格，并高效写入数据。表格中的数据组织为分层的 Apache Parquet 格式文件，按需存储在本地磁盘（使用 OPFS 作为本地 I/O）或对象存储服务（如 S3）上。你可以通过在常规 SQLite 中创建虚拟表来使用它。
TonboLite 从探索 Tonbo 应用开始。Tonbo 的目标是将用于分析处理的数据（例如日志处理、指标监控或文本搜索）写入 SQLite 或 PostgreSQL 中的无限远程存储。
我们选择 SQLite，是因为它是最受欢迎的边缘事务型数据库。SQLite 最被要求改进的一个特性是对追加写（如日志、时间序列数据）提供更好的支持，而这些是分析数据中常见的需求。追加写面临两个主要挑战：
SQLite3 使用 B 树作为存储结构。B 树对于随机访问性能良好，但在像日志结构数据库这样的追加写场景中，写入效率不高。
追加数据通常涉及大量写入量，这使得在单机环境中长期存储大量历史数据变得困难。
然而，Tonbo 很适合解决这两个问题：
Tonbo 将 Parquet 文件组织为 LSM 树，这是一种非常优化并发追加写的数据库结构。
Tonbo 支持在后台逐步将历史文件写入横向可扩展的存储服务（如 S3）。
这个项目仍处于非常早期的阶段。如果你对项目的目标和未来发展感兴趣，欢迎加入讨论：https://discord.gg/j27XVFVmJM。我们很乐意回答你可能有的任何问题。
https://github.com/tonbo-io/tonbolite
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From 日报小组 Mike
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