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我进行了一个思想实验。完整的实验内容在底部。核心内容如下： 如何构建一个不托管代码的网站，而只是提供如何找到代码的指令。 如果你是一个经验丰富的开发者，答案显而易见：这完全是指令的问题。这就是我们为什么有 JavaScript、Go 和 Rust 的原因。 信息传输极其重要。 你手机上的应用程序，比如 Facebook，允许公司通过用户手机上的 UI 组件和逻辑来提供整个网站，而用户生成内容（文本和图像）则从 Facebook 服务器提供，这大大减少了他们需要通过服务器发送的信息量。这对他们来说是一项巨大的成本削减措施，因为他们需要向每天数十亿的用户提供更小的服务器响应，而这些用户每秒都在访问新内容。 “无服务器”部署的概念是，你托管和提供内容及指令，而用户手机上的应用程序负责所有逻辑，这本质上就是联邦宇宙（fediverse）的理念。 商业上常常有推动力让事情变得更大更酷，然后在速度减缓时又想让它们变得更快。 但在我看来，变革性的“魔法”概念就是让事物对基础设施的依赖性降低。有时候，我想和我的朋友面对面交流。 我真的很想知道这个领域发生了什么，以及人们对此的看法。 思想实验 构建一个编译器，它接受一行指令，告诉客户端如何在网络上搜索片段以编译 DOM。 以下是一些问题： 问题 1：指令 这本质上是一个压缩问题。每条通往高效计算的路径都可能在这里结束。编写一段代码的最有效方法是什么？然后，存储它的最有效方法是什么？一字节的代码能否变成 1000 种不同的算法？从数学上讲，我对此持怀疑态度。一个短整型占 2 字节，因此在每位上得到低于 1 个“指令集”是很困难的。 问题 2：搜索 你如何知道在哪里查找，以便获得快速的代码？ 问题 3：唯一性 在一个几乎无限的互联网中，你如何知道某样东西是否是唯一的？ 问题 4：搜索 好吧，你有了你的超级压缩算法，可以将一串蓝天的十六进制代码转换为可供解释器使用的有效搜索指令，然后可以找到并扩展成一个更大的网站。 你如何找到它？如果你没有受到搜索引擎的速率限制，无法频繁查询他们的网站以获取小块代码，你必须进行大量昂贵且耗时的搜索。 Ping 服务器，访问地址，搜索 DOM。返回成功或失败。继续进行。 你可以通过拥有某种博尔赫斯的无限图书馆来“修复”这个问题，以便进行搜索。 实际用例： 将指令放在二维码上，用手机扫描，加载一个不托管在服务器上的网站，而是通过代码直接传输到你的手机上。??? 盈利。 结果： 有更好的方法来实现上述用例。将一个网站压缩成几页二维码，制作一个可以横扫它们并加载的网站的视频。 信息传输和存储。 如果你过于追求效率，你会自食其果，因为效率是借用其他系统的。 美国交通部进行维修以进行升级。标准的推出速度与事物的损坏速度相当。事物总是在损坏，因此总是在升级。 这说明了传播新变化的困难。 信息和传输并不是免费的。从哲学上讲是的，但从物质上讲，这很昂贵。 你必须深入开发，不仅是语言，还有整个信息的存储、传输和分发系统。就像任何“全球完美”的系统一样，它是一个不同参与者的网络，各自有不同的目的，为彼此设计不同的标准。 所以我们回到了起点，带着一点额外的清晰度。

有没有某个特定的工程知识促使你做出显著贡献？<p>举个软件工程的例子：知道Postgres的外键（FK）不会隐式创建索引。我参与的三个不同项目都没有意识到这一点，我们通过极小的努力就成功提升了性能。<p>期待听到你的成功经验（并把它们变成我的 ^^）。

大家好！在过去的两周里，我和我的朋友一直在全力开发 Cloi，这是一款完全本地的调试代理，直接在你的终端中运行。你可能知道，市面上的每个 AI 编程工具都需要 API 密钥、订阅，并且会将你的整个代码库上传到云端。而 Cloi 完全不需要这些：它完全在你的机器上运行，没有云端、没有 API 密钥、没有订阅，且没有任何数据离开你的系统。 Cloi 的功能包括： - 上下文错误捕获：获取你的堆栈跟踪、本地文件和环境，以理解问题所在。 - 本地 LLM 推理：在你的设备上启动 Ollama，并生成针对性的修复——无需外部服务器。 - 安全补丁应用：向你展示差异，只有在你明确批准后才会应用更改。 - 模型无关性：开箱即用的 Phi-4（尽管体积小，但功能强大！），但你可以替换为任何已安装的 Ollama 模型。 我们为什么要开发它： - 完全控制你的代码和数据——非常适合对安全敏感的项目。 - 避免重复的订阅费用和云服务商锁定。 - 在需要时保持你的开发流程完全离线。 亮点： 我们在短短 5 天内获得了 202 个星标，这说明我们并不是唯一想要这个的人！Cloi 是即插即用的（只需安装并运行），我们设计它时完全不带偏见，这意味着你可以使用任何你想要的 Ollama 模型。 现在就获取它： npm install -g @cloi-ai/cloi 如果你觉得 Cloi 有用，我们非常希望你能在 GitHub 上给我们一个星标。试试看，告诉我们你的想法，祝你调试愉快！ —— Gabriel Cha & Mingyou Kim