两兄弟正在开发ModelShip，一个AI平台，旨在帮助开发者和机器学习团队将杂乱数据转化为可标记的数据集。该平台支持自动标记、手动审核和数据导出，以简化数据准备过程。团队希望通过公开进展获得反馈，欢迎志愿者和贡献者参与。

我选择了chatcraft.org作为次要项目，主要项目是基于AI的照片应用Photoprism。该应用利用最新技术自动标记和查找图片，适合学习机器学习。尽管遇到问题，但通过讨论获得了帮助，维护者表示会在新版本发布后联系我。

本文介绍了三种常见的未读/已读设计模式：简单的未读/已读标记、滑动标记为已读和自动标记为已读。这些设计模式可以组合使用，以提供更好的用户体验。可以使用Redis处理已读/未读状态的数据，因为Redis具有快速、可扩展、可靠、灵活和高效的特点。

本周推出了命令行界面（CLI）合并功能，用户可以通过运行“gt downstack merge”来合并PR，并查看合并状态。同时，提交时可以自动标记PR为准备合并。