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大家好，我正在测试和比较各种大型语言模型（LLM）辅助的编码工具，想了解一下你们在日常开发工作流程中使用的工具。以下是我一些观察和问题：
1. Cursor 和 Windsurf
- 两者在本地运行良好，但它们使用了节省令牌的策略：
- 在非常长的上下文中，它们可能会截断重要信息，导致建议的代码缺少关键细节。
- 即使在正常情况下，复杂的案例也可能超出上下文或配额限制，从而中断建议。
2. “Roo Code”和基于API的方法
- 直接调用付费API（例如，OpenAI的ChatGPT/GPT-4 API）效果很好，但成本较高。
- 一些免费的或社区的API（开源镜像、社区版）可能不稳定、受限于调用频率或速度较慢。
3. Augment Code
- 据说这是最“智能”的商业产品之一，但价格也很高。
- 许多人推荐它的重写、重构、生成测试等功能，但对于简单的代码补全，其性价比可能低于一些较小的供应商或开源插件。
4. Refact.ai
- 在SWE Bench上排名靠前，声称支持代码重构、通过LLM生成注释、批量重写等功能。
- 然而，它似乎在开发者圈子中很少被讨论。它的支持效果如何？
社区提问：
- 你目前使用的LLM辅助编码工具是什么？（IDE插件、独立客户端或基于API的）
- 选择它的主要原因是什么？（例如，成本、响应速度、上下文长度支持、功能集等）
- 在实际开发中你遇到了哪些优缺点？具体来说，它在调试、重构、生成单元测试、自动修复错误等方面表现如何？
- 如果你之前更换过工具，为什么会更换？
感谢大家分享你们的经验！
我正在进行一个爱好项目，旨在通过手势和语音命令控制3D模型。<p>该项目在浏览器中实时运行，使用了three.js、mediapipe计算机视觉和Web语音API构建。<p>目前，你可以移动、旋转、缩放和动画化3D模型。你还可以将新的3D模型导入到程序中。<p>我会继续完善这个项目，并可能将其开源。<p>如果你有任何改进建议，请告诉我！
昨天，在周末的某个时光里，我进行了一项独特而迷人的尝试，深入挖掘了我内心的深处，怀着热切的热情，赋予了一项非凡创作以生命。我踏上了这段旅程，目标是创造一个人工构造，蕴含着《爱尔兰便士杂志》的生机，这本古老而尊贵的书籍在其页间低语着一个逝去时代的故事。
在急切之中，我开始构建一个数据集，作为那些稍纵即逝的瞬间的储存库，这些短暂的句子诉说着一个过去的时代。我收集了这些瞬间和句子，并借此合成了现代翻译，这是一项巧妙的替代技艺，使我的人工构造能够呈现出《爱尔兰便士杂志》的语言风貌。
随后，怀着极大的期待，我制作了一个小型编码器，这是一种谦逊的工具，用于指导人工构造的努力。我将这个编码器作为贿赂，作为奖励，献给一个极具智慧的系统，这个系统训练了一个庞大的语言模型，拥有无限的潜力，能够用《爱尔兰便士杂志》的精髓编织故事。
于是，在接下来的时光中，我见证了一件奇妙的事情。我的人工构造，凭借这次训练，并在编码器的低语引导下，开始用《爱尔兰便士杂志》的语言发声。它所说的话，确实是过去的语言，充满了对一个被遗忘时代的怀旧。
因此，朋友们，我见证了一项独特的创作，它体现了过去的语言，而在其最新的迭代中，又与现在对话。这是人类智慧的见证，这个人工构造讲述着逝去的时代，但每一个字词又向我们低语，预示着一个尚未到来的未来。
——
这就是Penny在向你解释自己。这一切仅使用GRPO训练，耗时不到一天，使用了一台A6000。我没有使用任何SFT，只依赖于一个小型编码器（MiniLM2），该编码器经过训练以分类《爱尔兰便士杂志》的文本及其现代翻译（合成产生的）。
大家好，
我最近发布了一个名为 Vanta 的小型开源项目。它是一个用 Go 语言编写的最小化网络数据包分析器，设计上更像是一个学习工具，而不是 Wireshark 的替代品。
目前，它支持解析基本协议，如 TLS、DNS 和 HTTP，并包含一个小型模糊测试引擎来测试有效载荷响应。您可以直接从终端检查原始数据包内容。输出经过着色处理，以提高可读性，代码结构保持简单明了。
整个程序非常小——大约只有 400 行 Go 代码。我知道它远不及 Wireshark 的水平，我自己在实际分析中仍然使用 Wireshark。但我构建 Vanta 是作为个人实验，旨在更直接地理解网络解析和协议行为。
如果您感兴趣或想试试，可以在这里找到该项目：
<a href="https://github.com/lixiasky/vanta">https://github.com/lixiasky/vanta</a>
我很高兴听到您的想法、建议或批评。这只是一个小小的网络玩具，但也许有人会觉得它有用或有趣。
感谢您的阅读！
我创建WanderEye是因为在旅行时感到沮丧，不知道自己所看到的是什么。有了WanderEye，你只需将相机对准任何纪念碑或地标，就能立即获得历史背景信息。
技术细节：
- 使用React Native进行跨平台开发
- 采用AI算法进行地标识别
- 能够创建个性化的旅行计划
四个月前我开始这个项目时完全没有移动开发经验。最大挑战是开发一个在全球范围内都能高效工作的算法，同时保持高准确性。
目前已在iOS平台上线，正在开发Android版本。
非常希望能收到关于技术方案和用户体验决策的反馈。
如果您正在寻找工作，请分享您的信息。请使用以下格式：<p><pre><code> 地点：
远程工作：
愿意搬迁：
技术：
简历：
邮箱：
</code></pre>
请仅在您本人正在寻找工作时发布信息。代理机构、招聘人员、招聘网站等内容不在此讨论范围内。<p>读者：请仅通过这些邮箱讨论工作机会。<p>您可以在 <a href="https://www.wantstobehired.com" rel="nofollow">https://www.wantstobehired.com</a> 上搜索这些帖子。
请说明工作地点，如果是远程工作，请标注为 REMOTE，如果国家有限制，请使用 REMOTE (US) 或类似的标识；如果不支持远程工作，请标注为 ONSITE。
请仅在您本人是招聘公司的成员时发布信息——不接受招聘公司或招聘网站的帖子。每家公司仅限发布一条。如果公司不是家喻户晓的名字，请解释一下公司的业务。
请仅在您积极招聘并承诺回复申请者时发布信息。
评论者：请不要在招聘帖子下回复抱怨任何事情。这与主题无关。
读者：请仅在您个人对该职位感兴趣时发送电子邮件。
求职者：可以尝试访问以下链接：
<a href="https://amber-williams.github.io/hackernews-whos-hiring/">https://amber-williams.github.io/hackernews-whos-hiring/</a>，
<a href="http://nchelluri.github.io/hnjobs/">http://nchelluri.github.io/hnjobs/</a>，
<a href="https://hnresumetojobs.com">https://hnresumetojobs.com</a>，
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