一周热榜

在对大多数 AI 代码审查工具完全跳过 Bitbucket 感到沮丧后，我构建了这个工具——它们都优先支持 GitHub，其次是 GitLab，而 Bitbucket 永远被忽略。 它使用 Claude CLI 而不是 API，这意味着没有按 token 计费的费用（只需您现有的 Claude 订阅）。该工具接收 Bitbucket Webhook，在本地克隆代码库，并将审查评论直接发布到 PR 中。 主要功能： * 适用于 Bitbucket Cloud、Server 和 Data Center * 使用 Prometheus 指标进行顺序 PR 处理 * 可定制的审查模板（侧重于安全、性能、快速审查） * 您的代码永远不会离开您的基础设施 通过交互式向导，设置只需约 5 分钟。 GitHub: [https://github.com/TinTinWinata/bitbucket-automatic-pr-reviewer](https://github.com/TinTinWinata/bitbucket-automatic-pr-reviewer)

我们注意到越来越多的开发者直接在他们的 GraphQL 工作流程中使用 AI 编码助手。问题是，这些助手往往会退回到通用或过时的 GraphQL 模式。<p>在反复纠正相同的问题后，我们最终将我们希望助手遵循的 GraphQL 最佳实践和约定打包成可复用的“技能”，并在此处开源：<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;apollographql&#x2F;skills" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;apollographql&#x2F;skills</a><p>使用 `npx skills add apollographql&#x2F;skills` 安装后，助手就可以开始生成带有变量的命名操作、`[Post!]!` 列表模式，以及更一致的客户端行为，而无需在每个提示中重复这些规则。<p>我们希望现在助手可以像我们自己一样编写 GraphQL。试用一下这个代码库，让我们知道您的想法。

我想创建一个 LLM 游戏基准测试，充分展现这一代前沿 LLM 的顶级技能——编码。 十年前，一个团队发布了一款名为 Screeps 的游戏。它被描述为“程序员的 MMO RTS 沙盒”。在 Screeps 中，人类玩家编写 JavaScript 策略，这些策略在游戏环境中执行。 Screeps 的范式，即编写代码并在实时游戏环境中执行，非常适合 LLM 基准测试。借鉴 Screeps 开源 API 的一个版本，LLM Skirmish 让 LLM 在一系列 1v1 实时战略游戏中正面交锋。 此外，还有一个社区排行榜，您可以在其中选择您喜欢的 LLM，并提交您自己的游戏策略，与其他社区成员一较高下。