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我创建了一个名为 KindleBox 的小型互联网角落。<p>这是一个宁静、复古风格的个人空间——不是信息流，不是仪表盘，也不是为了提高互动而优化的。相反，它是一个无限的画布，笔记、照片、视频、RSS 源和链接作为可移动的对象存在于其中。<p>没有任何内容会自动滚动或刷新，所有的移动都需要你来操作。我的目标是创造一个安静、缓慢的空间，让数字内容更像物理对象，而不是简单的帖子。<p>它完全在浏览器中运行，瞬间响应，并本地保存状态。可选的登录功能可以实现跨设备同步（仍在不断发展中）。<p>我对探索交互设计、空间组织以及当完全去除信息流和时间线时软件的感觉非常感兴趣。<p>欢迎任何反馈，尤其是批评意见。
我在使用 LangGraph 时遇到了同样的问题：教程教你如何构建图形，而不是在有 8 个节点、3 个代理和跨子图共享状态时如何维护它。
因此，我构建了一个参考架构，包含以下内容：
- 平台层分离（框架无关的核心）
- 每次状态变更时进行合同验证
- 110 个测试，包括架构边界的强制执行
- AI 编码代理无法意外破坏的模式
代码库： [https://github.com/cleverhoods/sagecompass](https://github.com/cleverhoods/sagecompass)
关于这些模式的文章： [https://dev.to/cleverhoods/from-prompt-to-platform-architecture-rules-i-use-59gp](https://dev.to/cleverhoods/from-prompt-to-platform-architecture-rules-i-use-59gp)
该项目采用 MIT 许可证。希望能得到对这一方法的反馈，特别是来自那些已经将 LangGraph 扩展到教程阶段以外的用户。
嗨，HN，我是Jimmy。
我们开源了IncidentFox的核心部分，这是一款AI SRE（站点可靠性工程）/值班代理。
我们主要致力于处理事故调查的上下文。日志、指标、追踪、运行手册以及以往的事故——这些数据庞大且分散，无法完美地适应大型语言模型（LLM）的上下文窗口。
对于日志，我们并不会获取所有数据。我们首先关注统计信息（计数、严重性分布、常见模式），然后有意进行抽样（仅错误、异常周围、分层抽样）。大多数调查最终只需处理几十条日志，而不是数百万条。
对于像运行手册或事后分析这样较长的文档，基于平面块的检索增强生成（RAG）效果不佳，因此我们实现了类似RAPTOR的层次检索，以保留更高层次的上下文，同时仍然允许深入探讨。
开源核心是一个基于工具的代理运行时，带有集成。您可以通过命令行界面（CLI）在本地运行它（或通过Slack/GitHub），这实际上是在您的笔记本电脑上进行本地部署。
我们还处于早期阶段，正在寻找我们的首批用户/客户。如果您曾经值班过，我很好奇：
- “AI SRE”这个概念对您来说有用吗，还是主要是炒作？
- 这种工具在哪些方面能够真正提供帮助，如果有的话？
- 在您愿意信任它之前，您希望它具备哪些功能？
如果您尝试后觉得它没有用，那也是很有价值的反馈。我会在评论区等着！
我负责一个小型软件工程师团队，团队成员包括一位有30年行业经验的资深工程师、一位刚入职的初级开发者，以及一些中级到高级的工程师。我们一直在使用像集成在IDE中的Copilot建议或ChatGPT这样的AI工具，并在我们的产品中使用OpenAI API来提供助手体验，但作为一个团队，我们还没有使用过编码代理。
最近，我通过一位朋友的介绍了解到了Claude Code。他辞去了工作，完全独立构建一个新产品，充分利用Claude的优势。这对我来说是一个觉醒的时刻：当好好利用这些工具时，生产力的提升是相当惊人的。我一直在密切关注这个领域，但在半年前尝试了早期的Cursor之后，我并没有考虑真正使用编码代理。最近几周，我在一个已经停滞多年的开源宠物项目上取得了巨大的进展。因此，我意识到我必须让我的团队学习使用Claude Code，最终提高开发速度——这是公司其他部门反复提到的一个抱怨。
然而，我在思考如何正确引导团队时感到困惑：我不想失去一个需求非常多样化团队的支持，也不想让资深工程师对工作完全改变感到沮丧，或者让初级工程师在一个他们无法理解或有效使用的黑箱中摸索。越是思考，我越意识到开发流程的根本变化：从设置Claude来预筛选GitHub问题并在开始之前制定计划，到处理那些长期存在但繁琐的任务，关于我们能做什么以及如何工作的规则完全改变了。
现在我认为我并不是唯一经历过类似故事的人，我想知道你是如何向你的工程师介绍编码代理的？你有没有阅读推荐或建议来帮助人们入门？对此我非常感激任何建议。