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对话总是集中在寻找联合创始人或资金上。这实际上只是表面上的问题，归根结底是结果。作为创始人，是什么在阻碍你前进？深入探讨这些表面问题会非常有意义。
我们正在开发一个名为 CodeLedger 的工具，旨在解决我们在使用 AI 编码代理（如 Claude Code、Cursor、Codex）时遇到的问题：
这些代理非常强大，但在实际代码库中，它们存在以下问题：
- 读取了过多不相关的代码
- 编辑超出了预期的范围
- 陷入循环（修复 → 测试 → 失败）
- 偏离了任务
- 引入了静态检查工具无法捕捉的架构问题
根本问题不在于模型本身，而在于：
- 上下文选择不当
- 缺乏执行保护措施
- 团队/组织层面缺乏可视性
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CodeLedger 的功能：
它位于开发者与代理之间，主要实现以下功能：
1) 首先为代理提供正确的文件
2) 保持代理在任务范围内
3) 根据架构和约束验证输出
它的工作方式是确定性的（不使用嵌入，不依赖云，完全本地运行）。
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示例：
与其让代理扫描 100-500 个文件，CodeLedger 将其缩小到约 10-25 个相关文件，然后再进行第一次编辑。
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到目前为止，我们观察到的效果：
- 任务完成速度提高约 40%
- 迭代次数减少约 50%
- 令牌使用量显著减少
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支持的工具：
Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI
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代码库及设置：
[https://github.com/codeledgerECF/codeledger](https://github.com/codeledgerECF/codeledger)
快速开始：
```
npm install -g @codeledger/cli
cd your-project
codeledger init
codeledger activate --task "修复用户服务中的空值处理"
```
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希望能收到使用 AI 编码工具处理大型代码库的朋友们的反馈。
特别想了解：
- 目前代理在哪些方面出现问题
- 上下文选择还是保护措施哪个问题更大
- 你还观察到了哪些其他问题。
我创建了Lore，因为我总是忘记一些知识——如curl命令、会议中的快速笔记，以及我告诉自己一定会记住的那些事情。
它驻留在系统托盘中，按下全局快捷键即可弹出，你可以自然地输入，它会自动存储或检索信息。所有操作都是在本地进行，通过Ollama和LanceDB实现——没有云端，没有API密钥。它会对你的输入（想法、问题、待办事项、指令）进行分类，并使用RAG管道从你自己存储的上下文中回答回忆查询。
它是免费的，采用MIT许可证开源，尽管目前仍处于早期版本，但我和我的朋友们已经使用了一段时间，无法再没有它。期待听到你对它的看法。
<a href="https://github.com/ErezShahaf/Lore" rel="nofollow">https://github.com/ErezShahaf/Lore</a>
如果能给个星星，我会很感激 :)
我：我今天在芝加哥的初选中将错过投票地点。我还有办法邮寄选票吗，还是说已经太晚了？<p>GPT-5思考中：抱歉，我无法提供关于美国投票程序的帮助，比如今天是否还可以邮寄投票。
我们在构建生产代理工作流时遇到了特定的故障模式。合同中的字段导致订阅更新不准确——日期偏差了一天。产品在应该更新时随机创建。税额没有写入税务字段，而是作为全新的产品实例化。每一次故障看起来都是一个技术上成功但在操作上错误的写入。
人机协作（HITL）有所帮助——逐个处理合同，并在每一步都需要用户确认，这样保持了准确性。但用户最终说：“我已经向你解释了30次，快点完成。”当我们减少确认步骤让其自动运行时，它又开始出现故障。
没有错误提示，没有警报。只是漂移，几周后在对账时才显现出来。
提示和映射表在边缘上有所补偿，但从未稳定。代理没有经过验证的基础真相来说明字段在系统之间的关系——每次都是推断。而且大多数情况下推断不一致。需要帮助吗？