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三年来，我曾担任一家初创公司的首席技术官，从零开始构建一个大型 Postgres 应用（一个 WMS）。我们有 100 多个相互关联的表，在这个基础上交付一个又一个功能的复杂性几乎让我们崩溃（公司和我们的理智都受到了影响！）。 离开后，我创建了 Typegres，试图用一种我在别处找不到的更简单的方法来解决这些痛点： 1. **定义你的模式**：将你的模式定义为 TS 类。 2. **表达你的数据模型**：在这些类上添加方法（将封装基础知识应用于你的数据库）；这包括计算列和关系。 3. **暴露你的 API**：明确标记要暴露的成员。 4. **使用它（这才是疯狂之处）**：现在客户端（例如，Web 浏览器）可以直接使用你的数据模型通过 RPC（安全地！）查询数据，并具有 SQL 级别的强大功能（编译成单个查询）。 有关可视化解释和更多详细信息，请访问：https://typegres.com v0.3 中的新功能： * **SQLite 支持**：对代码库进行了彻底重写，以高保真度支持多种方言。 * **实时查询**：订阅复杂查询，并在底层数据发生变化时获得最新结果。 GitHub：https://github.com/ryanrasti/typegres Playground：https://typegres.com/play/

大家好！ 我在这里分享一个我从零开始、完全独立使用 Agentic Engineering 构建的编码代理。它使用 Go 语言编写，是一个真正的编码代理，具备您期望的、对日常工作有用的代理的功能，并配有极简的 UI。 我给它命名为 Keen Code。代码仓库在这里：[https://github.com/mochow13/keen-code](https://github.com/mochow13/keen-code) 尽管它最初只是一个实验，但现在它已经是一个功能齐全的编码代理，可用于真实的软件工程工作。它支持多提供商、多技能、MCP、通过子代理进行多代理编排、自动压缩等功能。 我一直在将它用于真实的生产级工作，以及用于开发它自身。 值得注意的是，我在这个编码代理中实现了两个独立的想法： 1. **Turn Memory（回合记忆）** 在多轮对话中，工具的输出会被移除，只保留工具调用的痕迹。在一个单独的代理循环中，代理可以看到完整的工具结果，但在下一轮中，它将无法再看到这些工具结果。 这种方法最大的好处是，许多在后续回合中不需要的工具结果不会占用上下文。因此，与使用其他代理相比，Keen Code 在多轮对话中的上下文窗口填充速度要慢得多。这就是为什么您会经常看到在新的代理回合开始时，上下文窗口从 20% 下降到 1% 的情况。 当然，这种方法有利有弊。如果代理需要之前调用的工具结果，它将无法获取。但我的想法是，像 `read`、`bash`、`web_fetch` 这样的工具调用成本很低。您需要参考之前读取的某个文件吗？重新读取即可。事实上，Claude Code 或 Codex 经常会重新读取文件，即使它们之前已经读取过相同的文件。 我计划在这个领域投入更多精力。我还有一些额外的想法需要探索，并可能进一步优化这种方法。 如果您想了解更多信息，请阅读：[https://mochow13.github.io/keen-code/docs/turn-memory.html](https://mochow13.github.io/keen-code/docs/turn-memory.html) 2. **Skill-Driven MCP（技能驱动的 MCP）** 我实现的另一个想法是技能驱动的 MCP。目标与 Anthropic 在 `tool-search-tool` 中所做的类似：优化上下文。 在这个想法中，每个 MCP 服务器接收一个技能。但这个技能不是典型的用于 MCP 服务器使用的“指导”技能，而是由 Keen 生成的。详细信息请参见：[https://mochow13.github.io/keen-code/docs/mcp-skills.html](https://mochow13.github.io/keen-code/docs/mcp-skills.html) 最大的优势在于，默认情况下，没有服务器会完全预加载工具模式。代理只接收服务器的技能前言（frontmatter）。如果需要某个服务器，代理会加载完整的技能文件，其中列出了带有描述的工具。然后，代理会读取它想要调用的特定工具的模式文件。 缺点是每次 MCP 调用都需要文件读取操作。但所有发现的内容都会被本地保存，所以这完全没问题。 --- 除了上述两点，我还在探索和尝试其他知名的上下文优化方法，例如 hashline edits。 如果以上想法引起了您的兴趣，请务必查看！以下是 CLI 使用指南：[https://mochow13.github.io/keen-code/docs/cli-usage.html](https://mochow13.github.io/keen-code/docs/cli-usage.html) 由于该项目是开源的，非常欢迎提交 issue 和贡献！

评论了昨天的“Ask HN: 你在做什么？”（2026年8月）后，我想我也可以提交一个“Show HN”。 如果你看过攀岩世界杯/锦标赛，你会注意到一个3D建模的东西[1]。我想要这个功能用于我每周的抱石训练。 我用iPhone扫描了我当地的攀岩馆，生成了3D网格。我构建了一个简单的编辑器来修剪、合并、移动/旋转网格。你可以与网格互动，查看路线，查看攀爬过程等。这与许多高斯溅射项目不同，后者主要用于观看。我构建了一个更新攀岩墙的流程。攀岩路线是手动标注的。攀岩视频会与3D网格进行匹配。基于一个输入视频，身体姿势会被解析到3D/4D空间中。你可以从不同角度查看身体关键点。 使用的技术包括COLMAP、OpenMVS、fastapi、svelte，数据库是本地JSON文件。我导出了一个只读版本，以便托管在GitHub页面上。 如果你是攀岩爱好者，或者认识攀岩者，我很想听听你的反馈。你通常会记录你的攀爬过程吗？如果我将这个做成一项服务，什么会让你愿意使用它？ [1] https://www.youtube.com/shorts/8zdUOaCr6DY

在实施一个庞大的高性能服务时。 为了保持上下文简洁（主要是为了方便人类阅读），我将技术规范以 Mermaid 图表的形式呈现。 在与人类沟通时，图表易于理解和记忆。 但当我要求代理根据图表进行实现时，大多数情况下都失败了。 因此，我得出的结论是，代理擅长编写 Mermaid 图表，但不擅长阅读它们。 我构建了 graph2agent，以便能够确定性地（无需推理 :)）将 Mermaid 图表转换为代理可理解的丰富文本。示例：[https://github.com/graph2agent/examples/blob/main/examples/markdown/five-families.md?plain=1](https://github.com/graph2agent/examples/blob/main/examples/markdown/five-families.md?plain=1) 这使得任何类别的图表的错误率降低了 50%，特别是顺序图的错误率降低了 80%。 此外，输入 token 平均增加了 8%（这是预期的），但推理 token 下降了近 50%。 您可以将其与 MCP 一起使用，以便代理可以使用任何 Mermaid 图表调用它，也可以将其放入 pre-commit 任务中，并在每次 PR 时运行它，这样所有的图表都将为代理做好准备！ 希望您喜欢！请告诉我您的想法！

终于发生了……互联网的悲伤一天 :( 编辑：至少对我来说是这样，我在英国使用星链。