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*在某些情况下<p>我使用云沙箱进行测试，运行了以下几种情况： - 一个单一的编码代理，只要求其制作一个更好的解析器 - 一个代理被要求在测试/基准的限制下编写一个更好的解析器 - 一个自我改进的代理群体，通过额外的测试/基准来“真正”编写一个更好的解析器<p>结果非常成功！我在本地可运行的基准测试中实现了性能提升（速度提高至3.07倍）和内存减少（减少至5.75倍）。

这是对 Pickle Rick Gemini CLI 扩展的移植（该扩展本身是 Geoffrey Huntley 的“Ralph Wiggum”技术的实现），针对 Claude Code 进行了一个重要的增强：在迭代之间清除上下文。 核心思想：Claude Code 的 Stop 钩子拦截每次会话退出并阻止它，而是注入一个新的提示。Claude 实际上并不会停止——它只是在一个严格的生命周期中持续工作（PRD → 任务分解 → 每个任务的研究/计划/实施/重构），直到任务真正完成或达到某个限制。 长循环的问题：随着上下文的填充，Claude Code 会压缩旧的对话轮次。在经过足够的迭代后，代理会失去对当前所处阶段、已完成的任务以及应该构建的内容的追踪。它开始从头再来。 解决方案：每个决策：来自 Stop 钩子的阻止响应包括一个带有结构化会话摘要的原因字段——当前阶段、迭代计数、带状态的任务清单、原始任务、会话路径。Claude Code 将其作为系统消息注入到每个新迭代的顶部。即使在完全压缩对话后，Rick 也能清楚地知道自己身处何地。 工作者（Morty）已经因为是新的 claude -p 子进程而免费获得了干净的上下文。这为长时间运行的管理会话带来了同样的韧性。 同时移植了“Pickle Jar”队列——您可以在一天中将多个任务放入罐中，并在夜间无人值守地运行它们，使用 /pickle-jar-open。 仓库链接：https://github.com/gregorydickson/pickle-rick-claude 致谢：感谢 galz10 提供的原始 Pickle Rick 扩展，感谢 Geoffrey Huntley 的 Ralph Wiggum 技术。

我创建了Ledgr，因为我厌倦了给Plaid提供我的银行账户访问权限，并为此每年支付99美元的费用。 这是一个适用于macOS的桌面应用程序（目前仅支持Apple Silicon）。你可以导入Chase的CSV文件，所有数据都会存储在本地的SQLite数据库中，交易会自动分类。应用内有50多个内置规则，学习型规则会随着你的修正而不断改进，还有一个可选的本地LLM，通过llama.cpp实现。你可以使用自己的GGUF模型。没有API调用，没有云服务，没有遥测数据。 技术栈：Tauri 2.0（Rust + React）、SQLite、llama.cpp绑定。我在其他工具中没有见过的一点是：每笔交易都会显示其分类的原因（规则名称、置信度分数或“手动”）。你可以设定预算、过滤/搜索，并导出为CSV文件。 目前是免费的，并且采用MIT许可证。功能有限：仅支持Chase CSV，仅适用于macOS。我想先发布看看是否有人对这种方法感兴趣。 GitHub: [https://github.com/Humanji7/ledgr](https://github.com/Humanji7/ledgr) 下载（macOS ARM）：[https://github.com/Humanji7/ledgr/releases/latest](https://github.com/Humanji7/ledgr/releases/latest)

如果你和我一样，尝试过所有的笔记应用，但最终还是回到了苹果笔记，你可能会觉得这个很有用。

这是我第一个可以被其他人使用的项目！<p>我试图在 RedoxOS 上运行 schbench，但不幸的是，它使用了许多特定于 Linux 的特性（例如 futex），所以我想，为什么不与 Redox 保持一致，使用 Rust 来编写呢！<p>我非常希望能得到一些经验丰富的开发者的反馈，告诉我做得好的地方和可以改进的地方！