好奇这里的人们在调整AI技能/提示/工作流程时如何评估变化。<p>很多时候，某个调整在一两个案例中可能感觉更好，但很难判断它是否真的整体上改善了技能，还是只是以某种方式改变了其行为，使其在短期内看起来更好。<p>你们主要依靠直觉，还是有一些轻松的方法来检查这个调整是否真的有帮助？
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一款可以向你的朋友发送极其精准的科技讽刺的网页应用。
嗨，HN，
我开发了 OpenHarness，一个开源终端编码助手，支持任何大型语言模型（LLM）：Ollama（免费，本地）、OpenAI、Anthropic、Deepseek、Qwen 或任何兼容 OpenAI 的 API。
安装和运行：
```bash
npm install -g @zhijiewang/openharness
oh # 自动检测本地模型
oh --model ollama/qwen2.5:7b # 指定模型
```
它的功能：
- 17 个工具（文件读取/编辑/写入、bash、grep、glob、网页搜索、任务管理、笔记本）
- 16 个斜杠命令（/diff、/undo、/commit、/cost、/compact、/plan、/review 等）
- Git 集成：每次 AI 编辑都会自动提交，/undo 可立即撤销
- CI/CD 的无头模式：oh run "fix the tests" --json
- 权限控制：询问/信任/拒绝模式，确保助手无法在未经批准的情况下执行 rm -rf
- 使用 React+Ink 的终端 UI，支持 Markdown 渲染和闪烁加载器
演示： [https://github.com/zhijiewong/openharness](https://github.com/zhijiewong/openharness)
源代码： [https://github.com/zhijiewong/openharness](https://github.com/zhijiewong/openharness)
npm： `npm install -g @zhijiewang/openharness`
openharness 已准备好协作
欢迎大家加入，共同构建它。