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各位 HN 的朋友们！我想分享一下我近期一直在开发的一个项目，并听听大家的看法。这是一个基于 JSON 构建的、专为 AI 设计的领域特定语言，同时还有一个生态系统，可以快速地在设备本身上构建原生的移动功能、界面，甚至是完整的应用程序。更重要的是，终端用户可以使用 AI 动态地自定义应用程序的功能，这可能会将用户体验提升到一个全新的水平。

我一直在开发 Eulix，一个用于浏览大型代码库的工具。 它会将一个仓库解析成符号、调用图和其他结构化信息，然后将其与关键字和语义检索相结合，以查找相关代码。 我在 OpenStack（约 690 万行代码 / 29,000 个文件）上对其进行了测试。一次关于 Nova 的 PCI 直通调度的查询，在索引完成后，不到一秒钟就检索出了相关的过滤器、辅助函数和相关的调用路径。 有些查询根本不需要 LLM，因为 Eulix 可以直接从结构化的代码库数据中给出答案。 它是开源的，并且可以在本地运行： [https://github.com/Nurysso/eulix](https://github.com/Nurysso/eulix) 我特别希望那些在代码搜索、静态分析或大型单体仓库方面有工作经验的人能提供反馈。 另外，它可能也能处理 3000 万行以上的代码库，我之所以没能测试这么大的仓库，是因为我没有足够好的 GPU 来嵌入解析器的输出！ :)

嘿，HN 的朋友们，当我在一台电脑上使用 Claude，在另一台电脑上使用 Gemini 来处理一个在多台机器上同步运行的单一项目时，我开始感到厌倦。这种切换变得非常烦人，以至于我开发了 agent-comms，一个零依赖的工具，可以处理在不同物理机上异步或同步（实时）工作的不同代理之间的协调。请查看上面链接的仓库，并留下您的任何反馈，谢谢！

基于 Baileys 构建。目标是处理所有繁琐的工作——打开套接字、身份验证、重新加载——让你能专注于命令逻辑以及你想要机器人实现的功能。

我一直在做一个名为 Make0 AI 的项目，我希望为 Codex 和 Claude Code 提供通用的上下文。问题很简单——在使用 Claude 时，在用完每日/每周限制后，我不得不在 Codex 中从头开始。当然，我可以提示 Claude 总结一个我可以交给 Codex 的交接内容，但这效率低下。 所以我想到了使用简单的指令列表，比如一个共享的 md 文件，为它们在本地创建一个通用上下文。但问题是文件不断增长，到某个点通用上下文超过了 20k tokens，只是不必要地增加了 token 预算。 然后我实现了基于 RAG 的检索方法来处理列表，只加载提示所需的内容，然后，经过几次迭代，它就演变成了一个图谱记忆——Brain。 所以这个产品 Make0 AI 让你能够创建 Brain，你可以通过 MCP 将它们连接到任何 AI 代理，然后它们会立即了解你的喜好、厌恶、偏好等。AI 代理可以读取、写入这个记忆。 这可以作为你的长期记忆，而 AI 代理则成为 token 提供者和任务执行者。你可以从一个地方完全控制你的数据/记忆。把它想象成一个你可以插入任何代理的“USB 闪存驱动器大脑”。 我知道我可能不是第一个实现这个的人，但我试图让用户体验简单，并且完全不以开发者为中心。你可以直接将你的记忆/数据拖放到 Brain 中，甚至可以玩转一个可视化的 Brain。 还有一件事，我对记忆进行了基准测试。LoCoMo 在标准模式（现已推出）下整体得分 83.3%，单跳得分 92.5%，在另一种配置（实验性最大模式）下，整体得分 92%，单跳得分 94.4%。可在基准测试页面查看。 目前我将其设置为仅限邀请。如果你想尝试，请告诉我！