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Hi HN， 最近开始维护我的开源项目，我对这个问题很感兴趣。 我试图理解人们到底为什么会决定为特定项目做出贡献——而不是那些知名的大项目。 背景：我尝试过做一些“显而易见”的事情——编写清晰的 README，保持范围明确，添加测试和 CI，并将一些问题标记为适合初学者。 然而，感觉使用开源工具和主动贡献之间存在很大差距。 我也曾尝试在这里发帖宣传，但感觉大家似乎不太喜欢自我推销——或者也许是我做错了。 你们以前做过开源项目吗？你们又是如何找到自己贡献的项目呢？

大家好，我是 Zencoder 的创始人 Andrew。<p>在构建我们的 IDE 扩展和云端代理时，我们遇到了许多人在复杂代码库中使用编码代理时可能遇到的相同问题：代理陷入循环、道歉，并浪费时间。<p>我们尝试用脚本来管理这个问题，但同时处理终端窗口和复制粘贴提示非常痛苦。因此，我们构建了 Zenflow，一个免费的桌面工具，用于编排 AI 编码工作流程。<p>它处理了我们在标准聊天界面中缺失的功能：<p>跨模型验证：你可以让 Codex 审查 Claude 的代码，或者并行运行它们，看看哪个模型能更好地处理特定上下文。<p>并行执行：同时对待办事项运行五种不同的方法——将“人机结合”用于难题，将“YOLO”运行用于简单任务。<p>动态工作流程：通过简单的 .md 文件配置。代理实际上可以根据手头的问题动态地“重新连接”工作流程的后续步骤。<p>跨所有工作负载的项目列表/看板视图<p>我们从中学习到的<p>为了调整 Zenflow，我们在公共基准（SWE-Bench-*、T-Bench）和私有数据集上进行了 100 多次实验。以下是两个可能对社区感兴趣的主要发现：<p>基准饱和：模型在所有版本的 SWE-Bench（甚至 Pro）上都变得过度训练。我们发现公共结果与私有数据集上的性能差异很大。如果你正在构建工作流程，你不能依赖公共基准。<p>“金发姑娘”工作流程：在自主模式下，繁重的多步骤流程通常会增加错误而不是修复它们。庞大而复杂的提示模板在纸面上看起来不错，但在实践中却失败了。最可靠的设置落入一个狭窄的“金发姑娘”区域，即在不过度编排的情况下，拥有足够多的结构。<p>该应用程序可免费使用，并支持 Claude Code、Codex、Gemini 和 Zencoder。<p>我们一直在大量使用这个工具，但我很想听听你对默认工作流程的看法，以及它们是否符合你对代理编码的思维模型。<p>下载：<a href="https://zencoder.ai/zenflow" rel="nofollow">https://zencoder.ai/zenflow</a> YouTube 演示：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=67Ai-klT-B8" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=67Ai-klT-B8</a>

DuckDB 表格可视化工具演示，展示“浏览器上的 Iceberg”演示 (<a href="https://duckdb.org/2025/12/16/iceberg-in-the-browser" rel="nofollow">https://duckdb.org/2025/12/16/iceberg-in-the-browser</a>)