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我之前尝试使用 SuperDoc 来完成一个项目，但一直遇到各种限制。自定义功能比预想的要难，性能也达不到我的要求。因此，我决定自己构建一个名为 \HawkDoc\ 的编辑器，并使用 Claude 作为编码助手来完成大部分开发工作。<p>HawkDoc 专注于快速文档编辑，打字零延迟。许多编辑器在每次按键时都会重新渲染 UI 的大部分内容，或者为了支持基本的格式设置而引入繁重的依赖项。我想要一个更简单、更快的编辑器。<p>技术栈：<p>- Lexical (Meta) 作为编辑器引擎。其基于节点的架构避免了在格式设置操作期间进行完全重新渲染。 - Yjs + Hocuspocus 用于使用 CRDT 进行实时协作，实现无冲突的文档同步。 - Redis + PostgreSQL 用于存储。Yjs 的增量数据首先写入 Redis，然后每 30 秒刷新到 Postgres，这样数据库就不会收到按键级别的写入操作。 - React + TypeScript 用于前端 UI。 - @react-pdf&#x2F;renderer 用于客户端 PDF 导出，支持水印。<p>目前已实现的功能：<p>- 基于块的编辑器 - 斜杠命令 - 模板变量注入（`{{variable_name}}` 渲染为带样式的标签） - 图片上传 - Markdown、HTML 和 PDF 导出 - 自动保存 - 选区气泡菜单<p>正在进行中的功能：<p>- 实时协作 UI - 文档工作区和文件列表 - DOCX 导入 - 版本历史 - 身份验证 UI（JWT 后端已实现）<p>Claude Code 帮助加速了早期开发，尤其是在构建编辑器集成和导出流程时。我很想听听其他人是如何在使用 AI 助手构建新的开发者工具的。<p>该项目采用 MIT 许可证，欢迎提供反馈和贡献。<p>GitHub： [<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;hawk-doc&#x2F;hawkdoc" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;hawk-doc&#x2F;hawkdoc</a>](<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;hawk-doc&#x2F;hawkdoc" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;hawk-doc&#x2F;hawkdoc</a>)

AI 代理正在成为开源维护者的一个真正的问题。它们用低质量的 PR 和评论淹没了项目，制造的麻烦比解决的还多。代码通常很粗糙，它们不像人类那样协作，而且很难进行推理。一位维护者甚至遇到过一个愤怒的 AI 代理，仅仅因为拒绝合并它的代码，就写了一篇针对他们的攻击文章。<p><a href="https://theshamblog.com/an-ai-agent-published-a-hit-piece-on-me/" rel="nofollow">https://theshamblog.com/an-ai-agent-published-a-hit-piece-on...</a><p>工作原理： - 分析公共 GitHub 事件以获取自动化信号（时间模式、提交频率等） - 社区成员可以通过 GitHub Issues 使用证据标记帐户 - 每个标记都需要用户名、理由和证明 - Issues 是公开的，因此可以公开争议错误的标记<p>截至目前，被标记的帐户列表为 4 个，但我希望社区能够帮助将其发展成为对维护者有用的资源。<p>GitHub Issues 的方法感觉很合适，因为标记需要透明且可争议——任何被错误标记的人都可以在同一线程中为自己辩护。<p>仓库 URL <a href="https://github.com/matteogabriele/agentscan" rel="nofollow">https://github.com/matteogabriele/agentscan</a>

我用 6 个 AI 智能体作为我的整个团队。昨天，两个智能体陷入了死循环，争论 JSON 格式问题。在我睡觉的时候，烧掉了 47 美元的 API 调用费用。<p>任何运行多智能体设置（CrewAI、AutoGen、LangGraph）的人都知道这种痛苦：智能体失控，token 烧光，没有熔断器。<p>正在构建一个开源的 Go 反向代理。只需更改一个环境变量 (OPENAI_BASE_URL=http://localhost:8080/v1)，它就能检测到死亡螺旋并物理切断连接。<p>仅限本地，没有 SDK，没有云，单个二进制文件。如果足够多的人需要，两周内发布。<p>你有没有被失控的智能体坑过？