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（文章已永久链接至标签，最新动态：）<p>深入探讨：<a href="https://github.com/ekipan/sss/blob/main/Design.md" rel="nofollow">https://github.com/ekipan/sss/blob/main/Design.md</a><p>仓库主页：<a href="https://github.com/ekipan/sss" rel="nofollow">https://github.com/ekipan/sss</a><p><i>沉默的苏联堆叠器</i>的内容依次为：<p><pre><code> 1. 我写的一个玩具箱，用来放松。
2. 一篇技术深入分析的文章，通过示例展示Forth语言。
3. 一个可以玩的游戏。
</code></pre>
<i>试试吧</i>（<5分钟）：<p><pre><code> 1. C64模拟器 [1]
2. 加载durexforth卡 [2]
3. 将[3]内容复制到剪贴板
4. 编辑 > 在VICE中粘贴。
5. 输入`help`然后`new`。
</code></pre>
[1]: <a href="https://vice-emu.sourceforge.io/" rel="nofollow">https://vice-emu.sourceforge.io/</a><p>[2]: <a href="https://github.com/jkotlinski/durexforth/releases" rel="nofollow">https://github.com/jkotlinski/durexforth/releases</a><p>[3]: <a href="https://github.com/ekipan/sss/blob/share-hn/sss.fs" rel="nofollow">https://github.com/ekipan/sss/blob/share-hn/sss.fs</a><p><pre><code> $ wc README.md Design.md Tinkering.md
90 445 2928 README.md
823 4863 27985 Design.md
182 1029 6512 Tinkering.md
1095 6337 37425 总计
$ wc sss.fs # 文档与代码比例 >4:1!
284 1997 8680 sss.fs</code></pre>
嗨，HN，我们是Manik、Manoj和Harshith，我们正在构建CORE（[https://github.com/RedPlanetHQ/core](https://github.com/RedPlanetHQ/core)），一个开源的AI管家，能够自动处理并清理你的待办事项。
在一个便签上写下`[ ] 修复搜索认证错误`。三分钟后，CORE会接手这项任务，从你的代码库中提取相关上下文，草拟任务描述中的计划，并在后台启动Claude Code会话来完成工作。你可以在任务聊天中查看输出，并在遇到阻碍时解除阻塞。
如今的每个AI工具都是反应式的。你打开一个聊天，简要说明情况，代理就会响应。在任何事情开始之前，你已经完成了真正的工作：打开Sentry错误，找到提交，阅读Slack线程，获取Linear票据，并将所有信息整合成一个提示。模型并不是瓶颈，而是你自己。
演示视频：[https://www.youtube.com/watch?v=PFk4RJvQg1Y](https://www.youtube.com/watch?v=PFk4RJvQg1Y)
CORE将你从这个循环中解放出来。界面是一个共享的便签，想象一下你和同事都打开的一页。你写下脑海中的想法。当你写下像`[ ] 修复搜索错误`这样的复选框行时，CORE会将其转换为任务，并在短暂延迟后开始处理（足够长的时间让你添加上下文，如果你愿意的话）。没有提示模板，也不需要配置工作流程。
它之所以能够在你不重新解释一切的情况下做到这一点，是因为CORE保持着一个持久的记忆，记录了你的任务、对话和连接的应用（Linear、Gmail、GitHub、Slack等）。当它启动Claude Code会话时，已经加载了你的代码库和项目上下文。
一个真实的例子：我们写下了`[ ] 在Linear集成中创建一个小部件`，大约14分钟后，CORE就打开了一个PR。
CORE不是：它不是Devin（没有你看不到的自主网页浏览或Shell循环），也不是“带有内存的Claude Code”。它是一个更高层次的系统，决定应该运行什么，收集上下文，将其交给合适的代理，并将所有记录保存在一个地方。今天，它最常启动的代理后端是Claude Code；而编排、便签、记忆和集成则是CORE的功能。
开源，自托管，使用`docker compose up`即可启动，并支持多种模型。
GitHub：[https://github.com/RedPlanetHQ/core](https://github.com/RedPlanetHQ/core)
网站：[https://getcore.me](https://getcore.me)（你可以在这里与Harshith的管家聊天）
演示：[https://www.youtube.com/watch?v=PFk4RJvQg1Y](https://www.youtube.com/watch?v=PFk4RJvQg1Y)
我创建了localLLLM：一个用于运行本地模型的小型社区项目。<p>在线地址：<a href="https://locallllm.fly.dev" rel="nofollow">https://locallllm.fly.dev</a><p>目标很简单：如果有人拥有模型 + 操作系统 + GPU + 内存，他们应该能获得实际可行的步骤（理想情况下是一行代码）。<p>我需要帮助来填充和验证指南。<p>如果你运行本地模型，请提交一个有效的操作步骤（或报告失败的情况）。<p>也非常欢迎提供一般反馈！