1 分•作者: bushwart•3 个月前
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1 分•作者: CitizenOfEarth•3 个月前
1 分•作者: JumpCrisscross•3 个月前
1 分•作者: gnabgib•3 个月前
2 分•作者: casey2•3 个月前
16 分•作者: StrageMusik•3 个月前
18 分•作者: theahura•3 个月前
14 分•作者: busssard•3 个月前
4 分•作者: smalltorch•3 个月前
1 分•作者: Thevet•3 个月前
1 分•作者: mavaali•3 个月前
1 分•作者: gmays•3 个月前
2 分•作者: joebuckwilliams•3 个月前
1 分•作者: orakulus•3 个月前
2 分•作者: kirtivr•3 个月前
我构建了 FixBugs，一个能够吸收生产环境中 bug 周围丰富上下文信息的代理，以便在沙箱环境中复现这些 bug 并生成经过验证的修复方案。它以自托管的 VSCode 扩展和 GitHub 应用的形式提供：
VSCode 扩展：https://fixbugs.ai/go/vscode-extension
* 完全的代码和数据隐私。
* 零数据保留，模型已选择退出训练。
GitHub 应用：https://fixbugs.ai/go/github-app
* 我们会临时访问您的代码。
* 选择一个仓库来安装 FixBugs。
促使我构建 FixBugs 的动力，是我多年在 Google 和 VMware 值班（on-call）的经历。我花费了多少时间收集日志、追踪信息、审查指标和阅读代码，结果却发现：
* 缺少一些上下文信息。
* bug 无法复现。
* 告警是由瞬时基础设施问题引起的。
这些时间太多了。在调查预发/生产环境 bug 时的低效率，是有真实成本的，开发者和客户都在为此付出代价。
当前功能：
* 复现 bug。
* 识别根本原因。
* 生成修复方案。
* 验证修复方案。
* 使用多个 AI 模型审查生成的代码，以帮助捕获潜在的回归。
请尝试使用它，并告诉我您的想法！
我特别希望得到那些从事分布式系统工作或处理高流量生产环境 bug 分诊的工程师的反馈。
1 分•作者: sbulaev•3 个月前
2 分•作者: saisrirampur•3 个月前
2 分•作者: karakoram•3 个月前
1 分•作者: taylorazul-ai•3 个月前
5 分•作者: detkin•3 个月前
大家好，作者在此。SX 最初是一个命令行工具，旨在让开发者能够在不依赖 Git 进行存储的情况下，跨 AI 客户端共享技能。这使得在仓库/团队/组织和个人层面进行共享成为可能。
然而，随着我们与用户交流的深入，我们意识到非技术用户实际上越来越多地在使用技能，但他们没有办法进行共享。而且，你不可能让你的法务团队去安装和学习 Git。
SX 2.0 通过添加原生的 Mac、Windows 和 Linux 应用，面向非技术团队。我们的 Vault 格式经过重新设计，可以直接用作 Claude 或 Codex 的插件。通过将你的 Vault 存储在 Dropbox、Google Drive、iCloud 或其他云存储中，你可以在一分钟内完成设置并开始共享。
2.0 还增加了一个扩展系统，其中包含管理技能评估、LLM 去重、指标等功能的扩展：https://github.com/sleuth-io/sx-extensions。
该项目采用 Apache-2.0 许可，你可以在这里下载：https://github.com/sleuth-io/sx。