Codync
免費、開源的 1:1 替代方案,取代 Grok Bot 與 Muse。從 iPhone、Mac 或 Linux 桌面將 Claude Code、Codex、Cursor 與 40+ 程式碼代理人作為持續機器人傳訊。群組聊天、主題串…
AI 翻譯
尚未偵測到更新。GitHub 發布版本後會顯示在這裡。
個人 GitHub 帳號下公開儲存庫的擁有者可以登入並驗證所有權,自行管理介紹,無需管理員核准。
登入並產生驗證檔案,在 30 分鐘內將其提交至此儲存庫的預設分支。其他分支或分叉儲存庫中的檔案無效。然後在下方檢查檔案,即可無需管理員核准直接管理專案。請保留檔案以維持管理權限。
如需登入,將前往登入頁面。登入後請回到此處,再次點擊所選的驗證按鈕。
在專案資料夾中執行 /nomorevibe verify,即可驗證所有權並自行管理介紹。
一分鐘完成驗證companion sdk for the castform training platform
翻譯準備中
取自儲存庫 README
正在載入完整 README。
檢視完整 README ↗benchmax is a python sdk for defining and training reinforcement-learning environments: tools, rewards and datasets as code.
extend BaseEnv for a simple model-and-tool loop, or use HarborEnv to train with arbitrary harnesses and sandboxes through harbor.
the castform package adds dataset generation helpers, environment validation, and launching training jobs.
python 3.12 is required.
uv tool install -U castform
# or
pip install -U castform
this will install both castform and benchmax
check that the cli is available:
castform --version
castform setup
this signs you in and creates a starter environment.
working examples live under examples/
see the benchmax guide and the castform guide.