2作者: gbro3n2 个月前
大家好!我想向大家介绍一个我一直在开发一段时间的工具/产品。它是一个与Github CoPilot配合使用的Web应用程序和VS Code扩展(我计划很快开发与其他代理工具的集成)。 Web应用程序和远程看板位于:[https://www.agentkanban.io](https://www.agentkanban.io) VS Code扩展位于VS Code Marketplace ([https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=appsoftwareltd.agent-kanban-vscode](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=appsoftwareltd.agent-kanban-vscode)) 或 Open VSX Registry ([https://open-vsx.org/extension/appsoftwareltd/agent-kanban-vscode](https://open-vsx.org/extension/appsoftwareltd/agent-kanban-vscode))。 简而言之,它是一个协作看板/任务管理应用程序,支持在VS Code中移交给Github CoPilot,并捕获正在进行的关于任务的用户/代理对话上下文,以便在新聊天中恢复(带有上下文管理工具)。 上下文收集会忽略工具使用,以防止捕获的上下文膨胀。AgentKanban还具有用于改善代理编码会话质量的功能,例如可选的计划/待办事项/实施工作流程,以及对Git工作树的创建和清理的支持,以便处理并发任务。 该工具是我构建的早期VS Code看板扩展([https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=AppSoftwareLtd.vscode-agent-kanban](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=AppSoftwareLtd.vscode-agent-kanban))的演进,该扩展非常受欢迎,但仅适用于基于本地文件的workflow。 新版本带有远程看板,提高了上下文捕获的可靠性,并带来了许多开发者体验改进。这是我每天都在自己的代理编码工作流程中使用的工具,我可以诚实地说,它提高了代码的质量,并减少了组织并发功能开发时的摩擦。 我希望您觉得它有用,并非常感谢您对如何使用它、您认为它做得好的地方,或您认为可以添加的任何改进的反馈。 非常感谢您阅读本文。
3作者: kontsedal2 个月前
去年我决定开始一个有趣的副业项目——VS Code 和 NoSQLBooster 的结合体。 我想要一个外观现代、简洁、反应灵敏的 GUI,而不是像 2003 年的 MS Excel 那样,到处都是按钮和下拉菜单。我还希望它具有智能的自动补全功能,能够真正了解模式,不仅仅是当前集合的键,还有它们的类型和枚举值。 我希望当我输入 find({status: "}) 时,能在自动补全建议中看到 "pending"、"active"、"cancelled"。 在技术栈方面,我选择了 Tauri 作为外壳,Bun 作为运行 MongoDB 驱动程序和 tRPC 服务器的副进程,以及 React、Tailwind 和 react-query 用于 UI。安装程序大约 33 MB。 此外,它还内置了一个 MCP 服务器,允许你的 AI 工具完全控制应用程序:编写查询、构建图表、组织工作区、查找和恢复你曾经关闭的标签等。 使用 tauri + bun 副进程 + trpc 结合 react-query 是最好的选择: * 启动时间不到 2 秒 * 端到端类型安全,无需在后端更改时更新客户端接口 * 客户端乐观更新非常容易实现,所以一切都感觉是即时的
2作者: cionut2 个月前
我们和柏林的一支小团队一起,在过去一年里一直在构建 HYPD。 它是一个面向 PPC 自由职业者和代理商的 AI 助手(聊天机器人)。 它连接到 Google Ads 帐户,然后运行审计、从自然语言进行数据分析(例如“为什么 CAC 上周二飙升”)、生成基于帐户历史和上下文的广告文案,并导出报告和数据集。 背后的理念是:就像编程已经被“解决”但工程尚未完成一样,广告运营和媒体购买将被解决,但帐户策略和人类创造力仍然是杠杆。 背景:我创立了 PubNative(被 Verve Group 收购),曾担任 Verve Group 的联合首席执行官,在过去一年里,我们一直在“驯服”LLM,处理结构化和非结构化数据。 到目前为止,我们已经有 200 多家代理商和自由职业者加入。 目前遇到的难点:(1)数据准确性,(2)理解 LLM 对 Google Ads API 知识的不足,(3)添加足够的上下文,以使答案符合专业营销人员的期望。 网站提供免费试用 + 免费套餐。 欢迎任何想测试的人申请演示帐户,无需连接他们的帐户。