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我曾以为人工智能生成的内容会让网络讨论变得更糟（在某些平台上确实如此），但我并未注意到 Hacker News 的帖子或评论质量有明显下降。您有这种感觉吗？

我一直遇到同一个问题：我会在 AI 助手的帮助下解决某个问题，花时间调试一个故障，或者做出一个架构决策……几周后，我就记不起这些信息在哪里了。大多数时候，我根本懒得把它们保存在任何地方。 于是我构建了 Kote，让它自动捕获这些上下文，而不是依赖我来记录。 目前，它可以从 VS Code 扩展或 CLI 捕获 AI 对话（Antigravity、Codex、Claude Code、OpenCode），分析 Git 推送，在拉取请求期间检索历史上下文，通过 WhatsApp 保存快速文本或语音笔记，并能从 Web 应用或直接从 VS Code 中搜索所有内容。 Kote 可以自托管，并支持您自己的 LLM 提供商，尽管我主要用 Gemini 进行过测试。 我很想知道其他人是如何处理这个问题的。您是否使用其他工具或工作流程来保存这类工程上下文？

大家好，我很少在这里发帖，但想让大家关注一下我刚推出的一个新项目。我认为我们确实需要一个AI代码助手。 我是一名资深的C++开发者，30多年来，我创建了一些成功的音频开发工具（JUCE、Tracktion DAW、Cmajor DSP语言）。所有这些都源于我对某个必须使用的东西感到厌烦，然后决定尝试自己动手改进它。 所以，Juggler是我对AI代码助手的尝试，在花费了太多时间沉醉于模型的能力，却又厌恶命令行体验之后，我有了对这种东西更好的用户体验的一些想法。 网站和GitHub上有更多介绍，但这里有一个简短的技术介绍，可能会引起您对这些方面的兴趣： 一个会话是一个文档，而不是一个日志文件。每次对话都是一个Yjs CRDT树。它可以分支成子线程（递归地），您可以深入、回溯、编辑、撤销/重做，并检查一切：工具调用、批准以及发送给模型的原始上下文JSON等。UI围绕类似Finder的米勒列（Miller columns）构建，而不是一个巨大的滚动条，导航速度很快。 由于它是一个本地Web服务器后面的CRDT，多个客户端可以P2P连接到一个实时会话：本地桌面应用程序、浏览器标签页或您的手机。在代码所在的机器上运行无头服务器，从任何地方查看。 几乎所有东西都是JavaScript插件：上下文中的每个项目（读/写/bash/等）、LLM循环策略、斜杠命令及其UI。您可以检查、分叉或替换其中的任何一个。我自己并不怎么定制代理，但很多人会这样做，我很想看看他们对这个插件API有什么想法。 后端是Go，窗口化使用Wails（非Electron），纯类型检查的JavaScript（严格的JSDoc），文档使用Yjs。支持常见的BYOK提供商：Claude（CLI或API）、OpenAI/Codex、Gemini、Ollama、OpenRouter、DeepSeek等。 该应用程序是AGPLv3；扩展SDK和捆绑的扩展是Apache-2.0，因此扩展没有copyleft限制。没有注册，没有遥测，力求让人们能够轻松尝试。 这仍然是一个非常早期的测试版，是一个人的业余项目。它还没有经过真实世界的严格考验，但我相信一些和我偏好相似的人会喜欢它！ https://juggler.studio

这最初是基于一种直觉。我们通常使用 OpenCode，但由于 Meridian 出现问题，我们曾“被迫”使用 Claude Code 一段时间。在此期间，我们发现使用量计的增长速度远超使用 OpenCode 时。 这是最初的经验证据，但我们进行了这项小型研究以收集实证数据： 我们在代理编码工具（Claude Code 和 OpenCode）与 Anthropic 的端点之间添加了日志记录，并捕获了所有请求（以及返回的使用量块）。 有一个例外（在本篇帖子的最后），我们发现 Claude Code 在缓存策略和令牌使用方面明显比 OpenCode 低效得多。