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嗨，HN！我们（Stephan 和 Thomas）最近开源了 Semble。我们在使用 Claude Code 处理大型代码库时，遇到了同样的问题：当代理无法直接找到某些内容时，它会退回到使用 grep，读取完整文件或启动子代理。这会消耗大量的 tokens，并且通常仍然无法找到相关代码。虽然已有一些工具可以解决这个问题，但要么速度太慢，无法按需索引，要么需要 API 密钥，或者检索质量较差。 Semble 是我们对此问题的解决方案。它结合了静态的 Model2Vec 嵌入（使用我们最新的静态模型：potion-code-16M）与 BM25，通过 RRF 融合并使用代码感知信号进行重新排序。由于不涉及变换器，所有操作均在 CPU 上运行。在我们对 63 个代码库和 19 种语言进行的约 1250 个查询/文档对的基准测试中，它比 grep+read 使用了 98% 更少的 tokens，并且达到了 137M 参数的代码训练变换器的 99% 检索质量，同时速度快了约 200 倍。 主要特点： - 高效的 token 使用：比 grep+read 少 98% 的 tokens - 快速：在我们的基准测试中，索引一个典型代码库约需 250 毫秒，每个查询在 CPU 上约需 1.5 毫秒（非常大的代码库可能需要更长时间） - 准确：0.854 NDCG@10，达到我们测试的最佳变换器设置的 99% - MCP 服务器：可直接替代 Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode - 零配置：无需 API 密钥，无需 GPU，无需外部服务 在 Claude Code 中安装： ``` claude mcp add semble -s user -- uvx --from "semble[mcp]" semble ``` 或者查看我们的 README 获取其他安装说明、基准测试和方法论： Semble: [https://github.com/MinishLab/semble](https://github.com/MinishLab/semble) 基准测试: [https://github.com/MinishLab/semble/tree/main/benchmarks](https://github.com/MinishLab/semble/tree/main/benchmarks) 模型: [https://huggingface.co/minishlab/potion-code-16M](https://huggingface.co/minishlab/potion-code-16M) 如果您有任何反馈或问题，请告诉我们！

我并不是说世界需要另一个迷你爪子，但我确实需要一个。这是一个极简的自托管Telegram机器人，可以直接与[Pi](https://pi.dev) AI代理进行对话。 我并不是说你应该使用它。但如果你像我一样是个Unix爱好者，也许你会受到启发，尤其是在一个个人代理的功能几乎涵盖了一切的世界里，包括厨房水槽和Minecraft服务器。 :) - 支持直接从手机切换Pi会话，以保持上下文的连贯性。 - 支持通过shell（普通的`cron`或`at`）给Pi下任务，并在Telegram中获取响应。 - 你可以直接在Telegram中运行`bash`命令，比如`!rm -rf /`。 - 自带你的Pi，按照你自己的方式进行配置。 - 它的设计故意保持极简，就像Pi本身一样。我正在积极去除任何可以通过bash或大型语言模型（LLM）更轻松完成的功能。 - 100%使用TypeScript编写，编译为单一的二进制文件。 小巧就是美（同时也是安全和易于维护的）。