service 内置一个 plugin.lua ，专门启动插件 service。例如，我们有一个 service 叫作 rss.lua ，在插件页面点击下载后，会携带插件代码，ltask.call plugin service 请求创建 rss service，定期检查 rss ，并注册一个路由用来展示 rss 功能页面。
感觉 ltask 天然适合 dalbox。每个插件就是一个 service。前面说的订阅，下载，AI 字幕都可以是单独的线程。 http 也是多个 service 负载均衡，数据库也是一个单独 service ，模板渲染也是单独 service
我大概明白了，是检查 LTASK_EXTERNAL_OPENLIBS 是否定义了。如果没有，就默认打开标准库。所以可以通过这个方式注入。不过 ant 的实现方式更彻底。直接替换掉 luaL_openlibs 。看来我的 lua binding 实现需要做一些调整，以便于支持这种操作
在为 ltask-go 编写 examples 时我陷入了困境，无法同时成功跑通三个平台的 bee.lua 。主要是无法跑通 windows 平台的。经过研究 ejoy/ant 的代码，我终于弄清楚了。嘿嘿，果然看不懂只是暂时的，迟早会弄懂。
https://github.com/ejoy/ant/blob/master/runtime/common/modules.c
ant 采用的方式是把所有的 clibs 的 luaopen 函数统一注入到自己的入口，这样 lua 代码就可以直接使用，而不需要寻找同名的 dylib
目前我还有一个疑惑，ltask 创建多个服务时，只会打开标准库。不知道是怎么注入的？难道是宏可以重写？
https://github.com/ejoy/ant/blob/master/runtime/common/modules.c
ant 采用的方式是把所有的 clibs 的 luaopen 函数统一注入到自己的入口，这样 lua 代码就可以直接使用，而不需要寻找同名的 dylib
目前我还有一个疑惑，ltask 创建多个服务时，只会打开标准库。不知道是怎么注入的？难道是宏可以重写？
GitHub
ant/runtime/common/modules.c at master · ejoy/ant
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rocknix 出场不支持中文，会导致中文字符全部显示为 ??? 即使在主题中安装了中文字体支持也没用。间接原因是每个 roms/*/gamtelist.xml 显示的游戏名字就是 ??? 因此可选的解决方法就是把 gamelist 里的显示名称改为中文字符，这样就可以在游戏机列表上显示为中文。这种事情可以写一个脚本来处理和生成
这个问题找到解决方案了: 之所以发生syscall frame 的错误，本质上还是因为 lua 在遇到错误的时候会进行 longjmp，即跳回安全点，这个过程对 goroutine 的栈造成了破坏。所以需要想办法避免 longjmp。在深入研究 lua 的源码后我发现 lua_error 会检查是否设置了安全位点setjmp来决定是否进行 longjmp 。如果没有设置，则检查用户是否设置了错误处理器，最后 fallback 到 panic 上。那么安全位点是什么时候设置的呢？其实很简单，就是调用 lua_pcall 的时候。这也是为什么该方法可以安全调用任何函数的原因。所以我们只要跳过该方法的调用，改为使用 call，同时设置错误处理器，就可以将不安全的错误用 go 接管。那么用 go 接管后，我们又该怎么返回错误呢？答案是进行简单的 panic 操作。然后在 call 的调用协程上 recover 就可以捕获这个错误。进一步讲，可以自己实现一个 lua_pcall，其底层实现是通过一个 lua_call 组合 panic 和 recover 来达成由 go 端接管 lua 错误处理的效果
lua binding 遇到一个问题，当 lua 取栈取到不存在的栈时，go 直接显示 exit syscall frame no longer availabe.这和 windows 环境下使用 yield 报错一样，不知道有没有什么关联
lua go binding 写得差不多了，有两个计划:1. 实现一个 ltask 。2. 打磨一下 binding 以支持多个版本: 所有版本共用一套封装，通过 tag 来标记版本，通过对比版本来决定是否注册到 purego
ginja 已经写好了第一个版本
go.yuchanns.xyz/ginja
但是性能很不理想，比起 go 标准库 template 慢了十几倍！
接下来想验证:
1. purego v.s. purego+libffi 性能
2. cgo v.s. purego 性能
如果确定是 libffi 拖后腿，我可能就需要考虑如何仅使用 purego 来实现了
go.yuchanns.xyz/ginja
但是性能很不理想，比起 go 标准库 template 慢了十几倍！
接下来想验证:
1. purego v.s. purego+libffi 性能
2. cgo v.s. purego 性能
如果确定是 libffi 拖后腿，我可能就需要考虑如何仅使用 purego 来实现了
#开源项目 我又有个想法。想写一个 #mcptranslator 这个名字并不是说它是一个 mcp 工具，而是表示它会通过 mcp 协议使用一些工具进行翻译。例如，它会首先调用语言检测工具检测语种，然后使用对应语种的词典查阅单词信息，或者专有名词信息，接着根据上下文翻译到目标语言，最后查询 native speaker 常用表达语句，进行本地化润色。灵感来自于参与 yetone 的 avante.nvim 的开发与使用。这个项目促使 AI 使用各种工具优化代码，具有显著的质量提升
