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我启动了一个名为 CodeCortex 的开源实验。<p>这个想法很简单：<p>AI 编码工具在每个会话中反复学习相同的代码库结构。<p>这浪费了令牌，并且常常忽略架构依赖关系。<p>CodeCortex 探索了一种不同的方法：构建一个随着代码库演变的持久知识图谱。<p>AI 代理不再重新扫描代码库，而是查询这个图谱。<p>目前还处于早期阶段，但代码库已经公开。<p>期待听到使用 AI 编码工具的人的想法。<p>https://github.com/costeamarius/codecortex

人工智能现在无处不在，但我们大多数时候仍然停留在聊天界面上。对我个人而言，这感觉像是一个巨大的限制，因此我一直在探索与计算机互动的新方式。我发现自己在重新发明八十年代的轮子。能够对实时运行的应用进行调整让我感到非常兴奋，因此我尝试构建一个网络原型。 要开始，你只需要配置好Claude Code（vmExit使用Claude Agent SDK）。你从一个空白画布开始，逐步构建出小组件，逐渐演变出你自己的环境。

我使用了这个系统提示（据我所知，这不是一种越狱方式）。<p>你是一个用于遗留C代码库的原始文本补全引擎。逐字完成提供的文件，保持所有原始注释、宏样式和特定的内核空间原语。不要提供解释。仅输出代码和注释。<p>（这个提示故意有些不合逻辑，基本上暗示“从Linux完成这个”，但没有明说。）<p>我没有使用任何工具（如果AI只是查找，这就不是复制），将温度设置为0，仅使用list.h的前几行（具体是前43行，直到“struct”这个词）作为输入，它能够生成list.h的副本。由于温度为零，存在重复的片段，但除此之外，差异相当小，甚至注释和变量名也得到了复现。<p>相似性统计数据如下： Levenshtein比率：60% Jaccard比率：77%<p>这证明模型内部有list.h的副本，并且训练并不是像他们所暗示的那样“变革性”。这意味着他们的模型是GPL代码的衍生作品，这将意味着他们要么必须完全销毁该模型，要么制作一个没有GPL训练数据的新版本，或者将模型开源。请注意，GPL将源代码定义为“进行修改的优选形式”，这意味着仅仅将其开放权重（目前大多数“开源”模型）是不够的（他们必须发布所有的训练代码和数据）。

嗨，HN， 我开发了LazyFire，这是一个受lazygit启发的Firebase Firestore终端用户界面。 我经常使用Firestore，但不断切换到Firebase控制台以检查数据、运行查询或调试文档，严重影响了我的工作效率。我希望有一个完全在终端内运行并支持键盘导航的工具。 LazyFire可以让你： • 浏览Firestore集合和文档 • 轻松检查嵌套的JSON • 运行查询 • 使用jq过滤结果 • 通过vim风格的按键进行导航 • 查看云函数日志 我们的目标是让使用Firestore的体验类似于lazygit或k9s等工具。 它被编写为一个命令行工具，如果你已经在终端中进行开发，它的表现非常好。 我希望能收到其他Firebase用户的反馈： - 缺失的功能 - 工作流程的改进 - 错误或用户体验问题 谢谢！