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构建了一个免费的Superwhisper替代品。Whisper在本地运行，支持通过OpenAI、Anthropic或Ollama进行可选的LLM清理。采用MIT许可证。
嗨，HN。我花了几个月时间开发了一款名为Codala的移动应用，但遗憾的是，它几乎没有下载量。我完全没有营销预算。
我开始怀疑这个应用是否真的不好，但我觉得核心想法是扎实的：你可以扫描任何二维码或条形码，然后打开一个空间来聊天、留下评论和讨论特定的产品或地点。
我知道这个应用需要用户留下评论才能显得活跃，但已经过去三周了，情况依然冷清。如果你想看看，我非常欢迎任何反馈或诚实的意见。
目前它只在Google Play上提供。
我构建了一个大小为6832字节的AI代理。整个运行时（包括二进制文件、桥接、工具和配置）大约为23KB。
PlanckClaw是用x86-64汇编语言编写的（显然是通过AI辅助代码生成的），仅使用了7个Linux系统调用。没有libc，没有分配器，没有运行时。这个二进制文件是一个纯路由器：它从命名管道读取消息，询问另一个管道有哪些工具，构建一个JSON提示，将其写入第三个管道，解析响应，调度工具调用，并转发答案。它从不接触网络或直接执行工具。
其他所有部分都通过shell脚本组合在一起（总共约460行）：
- bridge_brain.sh：调用Anthropic API（约90行）
- bridge_discord.sh：通过WebSocket连接Discord网关（约180行）
- bridge_cli.sh：终端接口（约40行）
- bridge_claw.sh：工具发现和调度（约50行）
四个进程，六个命名FIFO，零共享状态。添加一个工具意味着只需将一个shell脚本放入claws/目录中。无需重启、重新编译或更改配置。
它可以执行真实的操作：使用工具（通过Claude的tool_use协议）、以追加模式存储的持久对话历史（JSONL格式）、当历史记录过长时自动进行内存压缩，以及可更换的个性文件（soul.md）。
这一切始于一个思想实验：现代代理框架拉取超过400个传递依赖，并在生成一个令牌之前就需要发送超过100MB的运行时。我发现了多个极简主义的项目，如picoclaw、nanoclaw或zeroclaw。我想找到最小可行的代理（AI代理的普朗克长度），看看仅用管道和系统调用能构建出什么。
这不是生产软件。缓冲区是固定大小的（大于4KB的消息会被截断），它仅在Linux x86-64上运行，错误处理也很基础。但它运行得非常完美，整个代码库（包括汇编语言约2800行）也很容易审核。
如果你想编写自己的桥接，所有三个扩展点（交互、脑、爪）的线级协议规范都记录在PROTOCOL.md中。
我们是一个小团队，正在研究公司如何处理内部人工智能代理的运营方面——这些代理是为财务、运营或市场营销工作流程构建的。我们关注的不是现成的SaaS工具，而是你们工程团队开发的定制代理。
我们具体想了解的内容包括：
1. 你们内部目前运行的代理数量是多少？
2. 日常管理这些代理的是工程团队还是使用它们的业务团队？
3. 你们如何跟踪这些代理的成本（如大型语言模型API费用、计算费用）？
4. 如果业务团队想要改变代理的行为，具体的流程是怎样的？
我们真心希望了解这个领域的情况，而不是在推销任何东西。