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如今，我打开一个包含多个 Git 仓库的项目根文件夹，Claude 会同时编辑其中的几个。我想要一个类似 lazygit 的、用于管理多个仓库的工具，于是我便自己构建了一个。 它能够跟踪仓库状态、检出分支、运行自定义脚本，并且支持主题。如果你安装了 gh，你将获得一个 GitHub PR 面板；如果你在 PATH 中配置了编码代理（claude 或 codex），你还可以获得一些 AI 功能。

我们使用相同的多智能体框架，让七个 Google 模型完成了同一项任务。<p>推理和工具调用的改进是性能提升的主要原因。我们观察到推理过程越来越少，并且在整个评估套件中，无效的工具调用数量也降到了最低。<p>GitHub 链接提供了运行输出和分析。更多信息请访问 evals.favur.dev

我最近遇到了一个情况，JetBrains IDE 在一个项目上无法正常工作，我甚至不确定是否要继续支付每年的费用。 我决定“去 IDE 化”，并在此过程中审视我的选择。我越了解 Emacs，就越感兴趣。然而，使用 Doom Emacs 发行版让我直接进入了深水区，而没有真正理解 Emacs 的工作原理。我感到迷茫，很快就放弃了。 我决定采取一种方法，从原生的 Emacs 开始，一次一个步骤地尝试让它成为我的 IDE。这篇帖子是我记录这个过程，并试图理解我正在使用的每个组件或功能的尝试。 我想我应该在这里发布它，以防其他人也感兴趣并想尝试突破 Emacs 的学习门槛。

各位，我要说一句“异端”的观点。那就是：你不需要人工智能来生成代码，而且你不应该使用人工智能来生成代码。 相反，我认为人工智能应该被用来梳理用户需求，然后人工智能可以用来生成一个规范，从中可以确定性地映射代码来生成最终的程序。我们在 20 世纪 80 年代就已经以一种简化的形式在做这件事了。 如果你认为这对于“氛围编码”（vibe coding）和“代理工程”（agentic engineering）来说是一个相关的替代方案，请告诉我。我可以向你展示这一切是如何运作的，以及为什么它在 2026 年及以后至关重要。 是的，我确实有这么老了，但我对软件工程的基本原理有着深刻的见解。我感觉自己像是一个失落文明的幸存者，这个文明已经被冲刷殆尽，被人遗忘。我的方法将形式化方法和人工智能结合起来，这在过去是无法实现的。但是……现在我们有了计算能力和真正的人工智能，而不仅仅是“智能知识库系统”（IKBS），我们可以专注于生成规范，而不是代码。一个能够贯穿整个软件开发生命周期（SDLC）的规范。这有点像其他工程领域都有图纸、规范和电路图等。 祝好， Loz

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