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CSV: O Cavalo de Batalha Subestimado da Serialização de Dados

2025-03-26
CSV: O Cavalo de Batalha Subestimado da Serialização de Dados

Este artigo defende o formato CSV, refutando alegações de que está se tornando obsoleto. Ele destaca a simplicidade e facilidade de uso do CSV, legibilidade e editabilidade sem softwares especializados. Sua natureza aberta, capacidade de anexação e tipagem dinâmica o tornam vantajoso em muitos cenários, especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados. A capacidade de leitura linha por linha do CSV e o baixo consumo de memória o fazem brilhar. Além disso, sua capacidade de leitura reversa o torna ideal para retomar processos interrompidos de forma eficiente.

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Desenvolvimento serialização de dados formato de dados

Ratomic: Estruturas de dados mutáveis para Ruby Ractors

2025-03-26
Ratomic: Estruturas de dados mutáveis para Ruby Ractors

O projeto Ratomic fornece estruturas de dados mutáveis para os Ractors do Ruby, permitindo que o código Ruby escale além do Global VM Lock (GVL). Este projeto em estágio inicial busca contribuidores com experiência em Rust e extensões C do Ruby. O Ratomic oferece estruturas seguras para Ractor, como contadores, pools de objetos, mapas e filas, projetadas como constantes de nível de classe para compartilhamento entre vários Ractors. O projeto é licenciado sob MIT.

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Desenvolvimento

Dapr Agents: Uma estrutura para sistemas de agentes de IA escaláveis e resilientes

2025-03-26
Dapr Agents: Uma estrutura para sistemas de agentes de IA escaláveis e resilientes

Dapr Agents é uma estrutura para desenvolvedores projetada para construir sistemas de agentes de IA resilientes e de nível de produção que operam em escala. Construído sobre o projeto Dapr, comprovado em batalha, ele permite que os desenvolvedores criem agentes de IA que raciocinam, agem e colaboram usando Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), enquanto aproveitam a observabilidade integrada e a execução de fluxo de trabalho com estado para garantir que os fluxos de trabalho agentic sejam concluídos com sucesso, não importa o quão complexos sejam. Recursos-chave incluem execução eficiente de vários agentes, mecanismos de retry automáticos, implantação nativa do Kubernetes, integração com diversas fontes de dados, colaboração segura entre vários agentes, prontidão para a plataforma, custo-efetividade e neutralidade de fornecedor.

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IA

Cocommit: Seu copiloto para commits Git

2025-03-26
Cocommit: Seu copiloto para commits Git

Cocommit é uma ferramenta de linha de comando que utiliza o LLM de sua escolha para melhorar a qualidade dos seus commits Git. Ele analisa sua última mensagem de commit e sugere melhorias, destacando pontos fortes e fracos. Cocommit suporta vários LLMs, incluindo OpenAI e o Claude 3.7 do Amazon Bedrock, abstraindo os modelos subjacentes por meio do LangChain. Fácil de instalar e usar, permite a personalização da experiência do LLM, tornando-o uma ótima ferramenta para desenvolvedores melhorarem seu estilo de código.

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Desenvolvimento

Restrições de Aplicação de Sugestões de Código do GitHub

2025-03-26
Restrições de Aplicação de Sugestões de Código do GitHub

Este artigo lista várias limitações encontradas ao aplicar sugestões durante a revisão de código do GitHub. Essas incluem restrições à aplicação de sugestões apenas em commits únicos, incapacidade de aplicar a pull requests sem alterações de código, pull requests fechadas ou em fila, sugestões resolvidas ou excluídas e muito mais. Essas limitações visam manter a integridade da base de código e a eficiência do processo de revisão.

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Desenvolvimento

Jakt: Uma Linguagem de Programação de Sistemas Segura em Memória

2025-03-25
Jakt: Uma Linguagem de Programação de Sistemas Segura em Memória

Jakt é uma nova linguagem de programação de sistemas segura em memória, atualmente sendo transpilada para C++. Ela utiliza estratégias como contagem automática de referências, tipagem forte e verificação de limites para garantir a segurança de memória, evitando ponteiros brutos. Jakt enfatiza a legibilidade do código com um sistema de módulos flexível e sintaxe limpa. Suporta structs, classes, enums, correspondência de padrões, genéricos, sobrecarga de operadores e tratamento de exceções, além de recursos poderosos em tempo de compilação, como execução de funções em tempo de compilação. Embora ainda esteja em desenvolvimento, Jakt visa equilibrar desempenho, segurança e produtividade do desenvolvedor.

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Desenvolvimento

VGGT: Reconstrução de Cena 3D em Segundos

2025-03-25
VGGT: Reconstrução de Cena 3D em Segundos

O Facebook Research apresenta o VGGT (Visual Geometry Grounded Transformer), uma rede neural feed-forward que consegue inferir todos os atributos 3D-chave de uma cena — parâmetros intrínsecos e extrínsecos da câmera, mapas de pontos, mapas de profundidade e rastreamento de pontos 3D — de uma, poucas ou centenas de vistas em meros segundos. Este modelo fácil de usar, que utiliza o poder dos Transformadores, oferece uma ferramenta de visualização 3D interativa. Surpreendentemente, o VGGT demonstra capacidades impressionantes de reconstrução de visão única, obtendo resultados competitivos em comparação com métodos monoculares de última geração, apesar de não ter sido explicitamente treinado para esta tarefa.

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IA

Hann: Uma biblioteca de busca de vizinhos mais próximos aproximados ultrarrápida para Go

2025-03-25
Hann: Uma biblioteca de busca de vizinhos mais próximos aproximados ultrarrápida para Go

Hann é uma biblioteca de busca de vizinhos mais próximos aproximados (ANN) de alto desempenho para Go. Ela oferece várias estruturas de dados de índice (HNSW, PQIVF, RPT) para buscas de similaridade eficientes em espaços de alta dimensionalidade, atuando como um componente central para bancos de dados vetoriais. Aumente suas aplicações Go com recursos de busca de similaridade na memória rápida. Suporta vários cálculos de distância (Euclidiana, Manhattan, cosseno), salvamento e carregamento de índice e operações em massa.

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Desenvolvimento Busca de Vizinhos Mais Próximos Aproximados

Triforce: Um Formador de Feixe para Laptops com Apple Silicon

2025-03-25
Triforce: Um Formador de Feixe para Laptops com Apple Silicon

Triforce implementa um formador de feixe adaptativo de Resposta de Distorção Mínima e Variância para a matriz de microfones encontrada nos laptops Apple Silicon. As matrizes de microfones da Apple (triângulo ou linha reta) são muito sensíveis e omnidirecionais, exigindo formação de feixe para isolar os sinais desejados e reduzir o ruído de fundo. Este projeto visa fornecer um formador de feixe acessível, potencialmente menos eficiente que a implementação da Apple, mas com dependências mínimas e aberto a contribuições da comunidade.

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Desenvolvimento formação de feixe

Vibe-Eyes: Dando visão aos LLMs em jogos de navegador

2025-03-25
Vibe-Eyes: Dando visão aos LLMs em jogos de navegador

Vibe-Eyes é um servidor MCP inovador que permite que modelos de linguagem grandes (LLMs) 'vejam' o que está acontecendo em jogos e aplicativos baseados em navegador. Ele usa uma arquitetura cliente-servidor: um cliente leve de navegador captura o conteúdo da tela e informações de depuração, enviando-as via WebSockets para um servidor Node.js. O servidor vetorializa as imagens em SVGs compactos, disponibilizando-as para LLMs via Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Isso permite que os LLMs 'vejam' o aplicativo e forneçam assistência de depuração rica em contexto, aprimorando significativamente a eficiência da 'codificação vibe'.

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Desenvolvimento

MRubyD: Máquina virtual mruby em C# para integração perfeita com engines de jogos

2025-03-24
MRubyD: Máquina virtual mruby em C# para integração perfeita com engines de jogos

MRubyD é uma nova máquina virtual mruby implementada em C# puro, projetada para integração perfeita com engines de jogos baseadas em C#. Aproveitando recursos modernos do C#, oferece alto desempenho e extensibilidade, priorizando a compatibilidade com a API Ruby. Atualmente em versão de pré-visualização, alguns recursos como tipos e métodos integrados, bem como visibilidade privada/protegida, estão em desenvolvimento. Instale via `dotnet add package MRubyD` e explore suas funcionalidades por meio dos exemplos fornecidos. Requer o compilador mruby nativo para compilar código-fonte .rb em bytecode .mrb.

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Desenvolvimento

Biblioteca de Autorização Flexível: RBAC, ABAC e ReBAC Combinados

2025-03-24
Biblioteca de Autorização Flexível: RBAC, ABAC e ReBAC Combinados

Uma biblioteca de autorização flexível que combina políticas de controle de acesso baseadas em função (RBAC), baseadas em atributo (ABAC) e baseadas em relacionamento (ReBAC). Suporta composição de políticas (AND, OR, NOT), rastreamento detalhado de avaliação e uma API de construtor fluente, com segurança de tipo e suporte assíncrono. Adicione facilmente várias políticas, como RBAC e ABAC, e crie políticas personalizadas usando PolicyBuilder. Exemplos demonstram RBAC, ReBAC e combinadores de políticas.

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Desenvolvimento autorização

Lilly: Uma alternativa simplificada ao Vim/Neovim

2025-03-24
Lilly: Uma alternativa simplificada ao Vim/Neovim

Lilly é um editor de texto em desenvolvimento, com o objetivo de ser uma alternativa leve ao Vim e Neovim. Ele se concentra em funcionalidades essenciais, eliminando o complexo ecossistema de plugins Lua para uma experiência de usuário mais simples e acessível. Um lançamento pré-alfa está disponível, e testes mostram zero vazamentos de memória. Contribuições e feedback são bem-vindos.

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Desenvolvimento alternativa ao Vim

PicoRuby: Uma Implementação Ruby Leve para Microcontroladores

2025-03-24
PicoRuby: Uma Implementação Ruby Leve para Microcontroladores

PicoRuby é uma implementação leve do mruby com pequena pegada: 256KB de ROM e menos de 128KB de RAM (arquitetura de 32 bits). Altamente portável, depende apenas de bibliotecas C padrão e suporta microcontroladores como o Raspberry Pi Pico. Ainda em desenvolvimento, fornece documentação da API, vídeos de demonstração e ferramentas de construção. O comando `rake` compila três executáveis: `picorbc` (compila Ruby para código de VM mruby), `picoruby` (executa código Ruby diretamente) e `r2p2` (para uso específico). Desenvolvido por HASUMI Hitoshi e Monstarlab com financiamento da Ruby Association.

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Desenvolvimento Ruby embarcado

Autologia: Um Interpretador Lisp Automodificável

2025-03-24
Autologia: Um Interpretador Lisp Automodificável

Autology, um interpretador Lisp funcional escrito em Clojure, apresenta uma abordagem única à metaprogramação, fornecendo acesso ao seu próprio interpretador. Ao revincular a variável *i* (que aponta para a função interpretadora), os programas podem alterar dinamicamente a sintaxe e o comportamento do Autology em tempo de execução. Isso permite adicionar funções, alterar estratégias de avaliação e muito mais. Embora não seja particularmente eficiente, o Autology oferece uma exploração fascinante da metaprogramação Lisp e da modificação de linguagem em tempo de execução.

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Desenvolvimento

Ferramenta de linha de comando: OSGInt – Um poderoso recuperador de informações de usuário do GitHub

2025-03-24
Ferramenta de linha de comando: OSGInt – Um poderoso recuperador de informações de usuário do GitHub

OSGInt é uma poderosa ferramenta de linha de comando que recupera informações de usuários do GitHub usando um nome de usuário ou endereço de email. Ela busca detalhes básicos, como nome de usuário, avatar, biografia e aprofunda-se para descobrir endereços de email e chaves GPG. O OSGInt usa vários métodos, incluindo a análise de commits públicos, chaves GPG e a API do usuário do GitHub. Inspirado no projeto Zen, ele está em desenvolvimento ativo, com recursos como a falsificação de commits para obter endereços de email em desenvolvimento.

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Desenvolvimento recuperação de informações do usuário

O Compilador C Primordial de Dennis Ritchie: Uma Viagem ao Passado

2025-03-24
O Compilador C Primordial de Dennis Ritchie: Uma Viagem ao Passado

Este post compartilha o código-fonte das primeiras versões conhecidas do compilador C, escrito pelo falecido lendário Dennis Ritchie. Esses códigos não são compiláveis com compiladores C modernos como o GCC, mas representam a faísca que acendeu uma indústria que logo se tornaria de trilhões de dólares. Links para o emulador PDP-11/Unix da Aiju (para tentar a compilação) e o repositório Research Unix são fornecidos para aqueles que desejam mergulhar na história da computação.

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Desenvolvimento

beeFormer: Superando a Lacuna entre Similaridade Semântica e Interação em Sistemas de Recomendação

2025-03-24
beeFormer: Superando a Lacuna entre Similaridade Semântica e Interação em Sistemas de Recomendação

O projeto beeFormer apresenta uma nova abordagem para sistemas de recomendação, projetada para resolver o problema de inicialização a frio. Ele utiliza modelos de linguagem para aprender padrões de comportamento do usuário a partir de dados de interação e transferir esse conhecimento para itens não vistos. Ao contrário do filtro baseado em conteúdo tradicional, que depende de atributos de itens, o beeFormer aprende padrões de interação do usuário para recomendar melhor itens alinhados com os interesses do usuário, mesmo sem dados de interação anteriores. Experimentos demonstram melhorias significativas de desempenho. O projeto fornece etapas de treinamento detalhadas e modelos pré-treinados, suportando conjuntos de dados como MovieLens, GoodBooks e Amazon Books.

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IA Inicialização a Frio Modelos de Linguagem

LangManus: Framework de Automação de IA de código aberto para colaboração multi-agente

2025-03-23
LangManus: Framework de Automação de IA de código aberto para colaboração multi-agente

LangManus é um framework de automação de IA de código aberto e impulsionado pela comunidade que integra modelos de linguagem com ferramentas para pesquisa na web, rastreamento e execução de código Python. Desenvolvido por ex-colegas em seu tempo livre, este projeto visa explorar os campos de multi-agente e pesquisa profunda, participando do leaderboard GAIA. LangManus emprega um sistema hierárquico multi-agente com papéis como Coordenador, Planejador, Supervisor, Pesquisador, Codificador, Navegador e Relator, suportando várias integrações de LLM, incluindo modelos compatíveis com Qwen e OpenAI. O projeto é de código aberto sob a licença MIT e dá as boas-vindas às contribuições da comunidade.

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IA automação de IA sistema multi-agente

Superando o std::deque: Apresentando o Array Shift-To-Middle

2025-03-23
Superando o std::deque: Apresentando o Array Shift-To-Middle

O Array Shift-To-Middle é um array dinâmico projetado para superar o std::deque, std::vector e listas encadeadas em inserções e deleções em ambas as extremidades. Ele consegue isso usando memória contígua, melhorando a localidade de cache e suportando otimizações SIMD e paralelas. Benchmarks mostram ganhos significativos de desempenho, especialmente em CPUs multi-core e hardware com conjuntos de instruções SIMD. O projeto é open-source, com documentação completa da API e relatórios de benchmark disponíveis. Contribuições são bem-vindas!

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Desenvolvimento array dinâmico

Verificação Formal de Modelos de ML em Lean 4

2025-03-23
Verificação Formal de Modelos de ML em Lean 4

O projeto `formal_verif_ml` fornece uma estrutura Lean 4 para verificação formal de propriedades (robusto, imparcialidade, interpretabilidade) de modelos de aprendizado de máquina. Inclui uma biblioteca Lean, tradutor de modelos, interface web e pipeline CI/CD, suportando vários tipos de modelos. Um portal web interativo permite que os usuários carreguem modelos, vejam o código Lean gerado, acionem a compilação de provas e visualizem a arquitetura do modelo.

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IA

ttyd: Compartilhando seu terminal pela web

2025-03-23
ttyd: Compartilhando seu terminal pela web

ttyd é uma ferramenta simples de linha de comando para compartilhar seu terminal pela web. Oferece uma variedade de opções, incluindo especificação de porta, vinculação de interface de rede, autenticação, configurações de permissões de usuário, diretórios de trabalho personalizados e muito mais, permitindo uma configuração flexível. Recursos avançados como criptografia SSL, suporte a IPv6 e passagem de argumentos de cliente garantem acesso remoto ao terminal de forma segura e confiável.

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Desenvolvimento compartilhamento de terminal

Programa Go: Converte Relatório de Auditoria de Segurança JSON para Markdown

2025-03-23
Programa Go: Converte Relatório de Auditoria de Segurança JSON para Markdown

Um programa Go simples que converte `security-audit.json` em `security-audit.md` para uso em pipelines de CI. Um exemplo de relatório é fornecido, juntamente com exemplos de integração de CI (`dependency-audit.yml` e `dependency-audit-only-when-detected.yml`), este último criando um problema no GitHub apenas se vulnerabilidades forem detectadas. O programa permite a personalização dos caminhos dos arquivos de entrada e saída e oferece a opção de falhar se nenhuma vulnerabilidade for encontrada.

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Desenvolvimento Auditoria de Segurança

argp: Um poderoso analisador de argumentos de linha de comando baseado no padrão GNU em Go

2025-03-23
argp: Um poderoso analisador de argumentos de linha de comando baseado no padrão GNU em Go

argp é uma biblioteca Go que fornece um analisador de argumentos de linha de comando robusto, seguindo os padrões GNU. Ele possui recursos como ajuda integrada, varredura de campos de struct, suporte para tipos compostos (arrays, slices, structs) e subcomandos aninhados. O argp segue as regras de argumentos GNU, tratando opções curtas e longas, valores de opções, múltiplos valores e combinações de opções. Ele também oferece carregamento de configuração, contagem, anexação e suporte para fontes de dados personalizadas, como bancos de dados MySQL. Os desenvolvedores podem usar o argp para criar ferramentas de linha de comando poderosas de forma eficiente.

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Desenvolvimento argumentos de linha de comando padrão GNU

Landrun: Sandbox leve e seguro para processos Linux

2025-03-22
Landrun: Sandbox leve e seguro para processos Linux

Landrun é um sandbox Linux leve que usa o Landlock LSM, oferecendo segurança em nível de kernel e sobrecarga mínima. Ele permite controle de acesso granular para diretórios, suporta caminhos de leitura e gravação e permite permissões de execução opcionais. Também inclui controle de acesso à rede TCP (vinculação e conexão). Requer o kernel do Linux 5.13 ou superior com Landlock LSM habilitado (kernel 6.8 ou superior para restrições de rede). O Landrun fornece uma interface de linha de comando para configurar facilmente as permissões do sandbox, incluindo somente leitura, leitura/gravação, execução e portas TCP específicas de vinculação e conexão. Um modo de esforço máximo garante degradação suave em kernels mais antigos. Isso o torna ideal para executar com segurança código não confiável ou potencialmente malicioso.

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Desenvolvimento segurança do kernel

Desvendando o R1-Zero: Alinhamento Eficiente de LLMs com o Framework Oat

2025-03-22
Desvendando o R1-Zero: Alinhamento Eficiente de LLMs com o Framework Oat

Pesquisadores lançaram um artigo, modelos e base de código revelando os mistérios do treinamento tipo R1-Zero. Eles desenvolveram o Oat, um framework de aprendizado por reforço LLM altamente modular e eficiente, e o utilizaram para treinar modelos tipo R1-Zero, como o Qwen2.5. O estudo descobriu que modelos base adequados e um algoritmo de aprendizado por reforço aprimorado (Dr. GRPO) são cruciais, evitando otimização tendenciosa de templates e conjuntos de perguntas incompatíveis. No final, eles alcançaram desempenho de ponta com apenas 27 horas de computação em 8 GPUs A100.

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IA

FastOpenAPI: Um Gerador OpenAPI Baseado em Pydantic

2025-03-22
FastOpenAPI: Um Gerador OpenAPI Baseado em Pydantic

FastOpenAPI é uma biblioteca para gerar e integrar esquemas OpenAPI usando Pydantic e várias estruturas, buscando uma experiência amigável para desenvolvedores semelhante ao FastAPI. Ele suporta Falcon, Flask, Quart, Sanic, Starlette e Tornado, oferecendo roteamento no estilo FastAPI por meio de roteamento de proxy. Uma simples instalação com pip permite começar rapidamente, com Swagger UI e ReDoc UI fornecendo acesso conveniente à documentação. O projeto inclui exemplos abrangentes e benchmarks para facilitar a adoção e avaliação de desempenho.

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Desenvolvimento Integração de Frameworks

Preocupações com a Privacidade: Navegador focado em privacidade acusado de problemas de telemetria

2025-03-22
Preocupações com a Privacidade: Navegador focado em privacidade acusado de problemas de telemetria

Um usuário relatou vários problemas de privacidade e telemetria em um navegador versão 1.8.2b no macOS aarch64. O navegador é comercializado como focado na privacidade, mas o usuário afirma que a telemetria parece estar ativada e a documentação carece de detalhes sobre impressão digital e outras práticas relacionadas à privacidade. O usuário exige transparência, solicitando uma explicação detalhada dos métodos de coleta de dados ou a cessação do marketing focado na privacidade se as alegações forem infundadas.

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Diversos telemetria

Restrições de Aplicação de Sugestões de Código no GitHub

2025-03-22
Restrições de Aplicação de Sugestões de Código no GitHub

Este texto lista várias limitações encontradas ao aplicar sugestões de código no processo de revisão de código do GitHub. Essas incluem: nenhuma alteração de código feita, pull request fechado ou mesclado, visualizando um subconjunto de alterações, apenas uma sugestão por linha aplicável, aplicação de sugestões em linhas excluídas não é suportada, sugestão já aplicada ou marcada como resolvida, sugestões de revisões pendentes não podem ser aplicadas e sugestões em comentários de várias linhas não são permitidas. Essas restrições garantem a integridade e a precisão do processo de revisão de código.

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Desenvolvimento Sugestões de Código

Plugin de Exportação de Região do Krita: Exporte facilmente regiões da tela

2025-03-22
Plugin de Exportação de Região do Krita: Exporte facilmente regiões da tela

Este plugin do Krita permite exportar qualquer região da sua tela, com redimensionamento opcional. Instalação: Coloque a pasta `region_exporter` na subpasta `pykrita` da pasta de recursos do Krita. Coloque `region_exporter.desktop` na raiz da pasta de recursos do Krita e `region_exporter.action` na subpasta `actions`. Uso: Use o atalho Ctrl+Shift+E ou o menu Ferramentas. Insira as coordenadas, tamanho, rotação e opções de seleção de camada para exportar sua imagem.

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Design Exportação de Imagem
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