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嗨！我是Nathan，Mozilla.ai的机器学习工程师。我开发了agent-of-empires（aoe），这是一款命令行应用程序，旨在帮助你管理所有正在运行的Claude Code/Opencode会话，并让你知道它们何时在等待你的输入。 - 使用Rust编写，依赖tmux以确保安全性和可靠性 - 监控命令行会话的状态，以告知你代理是正在运行、空闲还是在等待你的输入 - 通过命名、分组和配置不同设置的配置文件来管理会话 我热衷于让自托管的开放权重大型语言模型（LLMs）成为与专有闭源模型竞争的有效选择。对我来说，一个障碍是，尽管像opencode这样的工具允许你连接到本地LLMs（如Ollama、lm studio等），但它们的运行速度通常比Anthropic和OpenAI托管的模型慢得多。我会在一个任务上启动一个编码代理，但在等待任务完成时，我会打开新的终端窗口开始多任务处理。很快，我发现自己花了很多时间在不同的终端窗口之间切换，以查看哪个窗口需要我：比如添加澄清、批准新命令或给它一个新任务。 这就是我构建agent-of-empires（“aoe”）的原因。通过aoe，我可以启动多个opencode和Claude Code会话，并快速查看它们的状态或在它们之间切换，这帮助我避免打开过多的终端窗口，或者需要手动附加和分离tmux会话。这让我能公平地尝试本地LLMs，因为它们的速度慢现在不再是一个瓶颈。 你可以通过以下命令进行安装： ```bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/njbrake/agent-of-empires/main/scripts/install.sh | bash ``` 或者使用Homebrew安装： ```bash brew install njbrake/aoe/aoe ``` 然后只需输入命令`aoe`即可启动。 我很想知道你的想法，以及你认为可以添加哪些有用的功能！我计划增加一些与沙箱（使用Docker）相关的功能，并支持直观的git工作树。我也很想知道关于应该或不应该包含哪些内容的意见。 我决定不涉及MCP管理或通用终端使用，以帮助保持该工具专注于我尚未找到可用解决方案的代理编码部分。 我在这篇帖子中达到了字符限制，无法包含输出视图，但GitHub链接中的自述文件有一张截图，展示了它的外观。 谢谢！

嗨，HN， 我开发了Pane，一个原生于电子表格的智能助手，它直接在网格（单元格、公式、引用、范围）上操作，而不是将电子表格视为文本。 大多数电子表格AI工具失败的原因在于： - 生成错误的公式 - 在编辑过程中丢失上下文 - 无法可靠地修改现有模型 Pane在电子表格环境中运行，使用与人类相同的基本操作：选择单元格、编辑公式、插入范围、对账表格。 我在这个周末在Product Hunt上发布了它，意外地引起了共鸣，这让我好奇这种方法在严格审视下是否真的有效。 我希望能得到以下方面的反馈： - 你预期的明显失败模式 - 这是否在根本上优于脚本 + 公式 + 辅助工具 欢迎提出技术问题。