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在过去的三年里，我担任一家初创公司的首席技术官，负责从零开始构建一个庞大的Postgres应用程序（一个仓库管理系统）。我们有100多个相互关联的表，持续交付一个又一个功能的复杂性几乎让我们崩溃（无论是公司还是我们的理智！） 离开后，我创建了Typegres，以更简单的方法解决这些痛点，这是我在其他地方找不到的： 1. 定义你的模式：将你的模式定义为TypeScript类。 2. 表达你的数据模型：在这些类上添加方法（将封装101应用于你的数据库）；这包括计算列和关系。 3. 暴露你的API：明确标记要暴露的成员。 4. 使用它（这部分很疯狂）：现在客户端（例如，网页浏览器）可以直接使用你的数据模型，以SQL级别的能力查询数据（编译成单个查询）<i>通过RPC</i>（安全地！） 有关视觉解释和更多细节，请访问：<a href="https://typegres.com" rel="nofollow">https://typegres.com</a> v0.3中的新功能： - SQLite支持：完全重构代码库，以支持多种方言并保持高保真度。 - 实时查询：订阅复杂查询，当基础数据发生变化时获取最新结果。 GitHub: <a href="https://github.com/ryanrasti/typegres" rel="nofollow">https://github.com/ryanrasti/typegres</a> 游乐场: <a href="https://typegres.com/play/" rel="nofollow">https://typegres.com/play/</a>

你好，社区！<p>我在这里分享一个我独立从零开始构建的编码代理，使用了代理工程技术。它是用Go语言编写的，功能齐全，具备你在日常工作中所期待的有用代理特性，界面简洁明了。<p>我将它命名为Keen Code。代码库链接在这里：<a href="https://github.com/mochow13/keen-code" rel="nofollow">https://github.com/mochow13/keen-code</a><p>尽管它最初是一个实验，但现在已经成为一个成熟的编码代理，可以用于实际的软件工程工作。它支持多个提供者、技能、MCP（多通道处理）、通过子代理进行多代理编排、自动压缩等功能。<p>我自己已经在实际的生产级工作中使用它，同时也用于自身的开发。<p>值得注意的是，我在这个编码代理上实现了两个独立的想法：<p>1. 回合记忆<p>在多轮对话中，工具输出会被移除，仅保留工具调用的痕迹。在单个代理循环中，代理可以看到完整的工具结果，但在下一轮中，它将不再看到工具结果。<p>这种方法的最大好处是，许多在后续轮次中不需要的工具结果不会占用上下文。因此，Keen Code在多轮对话中的上下文窗口填充速度比其他代理慢得多。这就是为什么你会经常看到上下文窗口在新代理轮次开始时从20%下降到1%。<p>当然，这种方法有其优缺点。如果代理需要先前调用的工具结果，它将无法获得。但我的想法是，像读取、bash、web_fetch这样的工具调用是便宜的。你需要参考之前读取的某个文件吗？再读一次。实际上，Claude Code或Codex经常重新读取文件，即使它之前已经读取过同一个文件。<p>我计划在这一领域投入更多的精力。我还有一些额外的想法需要探索，并可能进一步优化这种方法。<p>如果你想了解更多，可以阅读这里：<a href="https://mochow13.github.io/keen-code/docs/turn-memory.html" rel="nofollow">https://mochow13.github.io/keen-code/docs/turn-memory.html</a><p>2. 技能驱动的MCP<p>我实现的另一个想法是技能驱动的MCP。目标与Anthropic在工具搜索工具中所做的类似：优化上下文。<p>在这个想法中，每个MCP服务器接收一个技能。但这个技能并不是典型的“MCP服务器使用指导”技能，而是由Keen生成的。详细信息在这里：<a href="https://mochow13.github.io/keen-code/docs/mcp-skills.html" rel="nofollow">https://mochow13.github.io/keen-code/docs/mcp-skills.html</a><p>其主要优点是，默认情况下没有服务器完全预加载工具模式。代理仅接收服务器的技能前言。如果需要某个服务器，代理会加载完整的技能文件，其中列出了工具及其描述。然后，代理会读取特定工具的模式文件，以便调用该工具。<p>缺点是每次MCP调用都需要文件读取操作。但一切都在发现时本地保存，所以这完全没问题。<p>---<p>除了上述两个想法外，我还在探索和尝试其他知名的上下文优化想法，如哈希行编辑。<p>如果你对以上想法感兴趣，请务必查看！这里是CLI使用指南：<a href="https://mochow13.github.io/keen-code/docs/cli-usage.html" rel="nofollow">https://mochow13.github.io/keen-code/docs/cli-usage.html</a><p>由于该项目是开源的，欢迎提出问题和贡献！

评论了昨天的 Ask HN：你在做什么？（2026年8月），我想我也可以提交一个 Show HN。 如果你看到攀岩世界杯/锦标赛，有一个3D建模的东西[1]。我想把这个应用到我的每周抱石训练中。 我使用iPhone将本地攀岩馆扫描成3D网格。构建了一个简单的编辑器，可以裁剪、合并、移动/旋转网格。你可以与网格互动，查看路线、查看攀爬等。因此，这与许多高斯点云项目不同，后者主要用于查看。我建立了一个更新攀岩墙的流程。攀岩路线是手动标注的。攀岩视频与3D网格进行注册。根据一段输入视频，身体位置被解析到3D/4D空间中。你可以从不同的角度查看身体标志点。 使用了COLMAP、OpenMVS、fastapi、svelte，数据库只是本地的json文件。导出了一个只读版本，这样我可以在GitHub页面上托管。 如果你攀岩，或者认识攀岩的人，欢迎分享你的反馈。你通常会记录自己的攀爬吗？如果我将这个做成一个服务，什么会让你使用它？ [1] [https://www.youtube.com/shorts/8zdUOaCr6DY](https://www.youtube.com/shorts/8zdUOaCr6DY)

在实施一个大型高性能服务的过程中，为了保持上下文简洁（主要是为了人类理解），我将规格整理成了mermaid图表。在与人类沟通时，这些图表易于理解和记忆。但当我要求代理实现图表中的内容时，大多数情况下它们都失败了。 因此，我得出结论：代理在编写mermaid图表方面表现良好，但在读取图表时却不够出色。 我开发了graph2agent，旨在以确定性的方式（不依赖推理 :)）将mermaid图表转换为代理易于理解的丰富文本。例如： [示例链接](https://github.com/graph2agent/examples/blob/main/examples/markdown/five-families.md?plain=1) 这使得我们在任何类型的图表中减少了50%的错误率，而在序列图中则减少了80%的错误率。同时，输入的token数量平均增加了8%（这是预期的），但推理token的数量几乎下降了50%。 您可以将其与MCP结合使用，这样代理可以调用任何mermaid图表，也可以将其放入预提交作业中，在每个PR上运行，以确保所有图表都能被代理处理！ 希望您喜欢这个工具！欢迎分享您的想法！

终于发生了……这是互联网的悲伤一天 :( <p>编辑：对我来说，在英国使用Starlink时。