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嗨，HN！<p>过去一个月我一直在开发PAI，这是一个类似Linux的个人助手AI框架，专为你的Mac设计。与其给聊天机器人提供一堆工具，我更想把大型语言模型（LLM）直接放入终端，看看它能表现得如何。<p>我一直在用它管理我的日历、五个以上的电子邮件账户，并及时与人互动和回复（这是整个项目的起因）。<p>在观察其他始终在线助手的设计后，我认为Unix/Linux的系统设计哲学可以应用于AI框架，因此我想实验一下它与这些助手的对比效果。因此，我在构建PAI时考虑了以下几点：<p>1. 在LLM中启用“代码模式”（LLM是自然的软件开发工程师/SysAdmin）
- 如果你还记得之前的[代码模式](<a href="https://blog.cloudflare.com/code-mode/" rel="nofollow">https://blog.cloudflare.com/code-mode/</a>)文章，我想尝试在模型中利用这些能力，使其能够自然地与框架接口，而不是试图用大量的解释来加载它。LLM自然知道与配置相关的内容应该放在/etc/中，如何使用`cd`、`cat`、`tail`等命令。<p>2. 避免使用LLM轮询。
- 我想看看能否避免轮询，因为这浪费了令牌，而任意的时间间隔显得不够优雅。
- 相反，我创建了一个事件总线，可以唤醒LLM，并接受PAI可能自己连接的任意来源。
- 使用脚本进行轮询有时是不可避免的，没关系。<p>3. PAI有自己的FHS（类似）目录
- 该目录托管多个不同的用户（代理），位于~/.pai/home/；默认配置包括一个根代理、一个用户界面代理和一个负责内存整合和学习等的“图书管理员”。
- 每个代理可以订阅来自源的不同事件，并拥有不同的权限来访问/运行内容。<p>4. 工具是二进制文件，API/连接器是驱动程序（所有内容都是文件）
- 这更像是一个建议，而不是我严格遵循的规则，但基本上每个工具都是可执行文件，每个事件生产者都遵循Linux中驱动程序的结构。一切都是一个进程，落在/proc/中，事件是文件，等等。<p>5. PAI有自己的包管理器
- 这个包管理器被称为`paiman`，它只是PAI共享他们编写的新内容的一种方式。我意识到这非常不安全（说实话，我不知道如何让它安全），所以我实际上还没有实现上游提交的功能。<p>6. grep是否等同于向量搜索？
- 我想看看单纯使用grep（rg）是否足够，因为实际上延迟在这里并不是问题。我可能会在之后尝试向量搜索。<p>7. 我讨厌登录所有账户
- 我使用存储在Mac上的本地SQLite数据库与iMessage和邮件集成。它开箱即用（前提是你的Mac上已设置好这些应用）。<p>*在尝试之前你应该知道的事情*
PAI没有沙箱。PAI需要完全的磁盘访问权限。
PAI会将你的Chrome cookies复制到一个单独的Chrome实例中用于Playwright。不过你可以看到它所做的一切。
开源软件和自带密钥。我一直在使用5美元的Deepseek信用额度，至今还没有用完。如果有兴趣，我可能会将其转变为云服务，但我对此不太确定 :D<p>请按照<a href="https://whitematterlabs.ai" rel="nofollow">https://whitematterlabs.ai</a>上的说明尝试一下 | GitHub: <a href="https://github.com/whitematterlabs/pai" rel="nofollow">https://github.com/whitematterlabs/pai</a>。另外，请原谅这个毫不掩饰的LLM生成的网站 :-)<p>任何评论、想法或建议都将不胜感激。你也可以直接告诉PAI更改你可能不喜欢的任何内容。
在80%的bash调用中，我不断看到这个消息。<p>这是Claude模型的新常态吗？如果工具调用失败，Fable又尝试用另一个工具调用，但又一次失败，我们能否对此循环失败获得退款？我不断看到这个错误，感到非常沮丧：<p><pre><code> 错误：claude-fable-5暂时不可用，因此自动模式无法判断当前Bash的安全性。请稍等片刻，然后再尝试此操作。如果仍然失败，请继续进行其他不需要此操作的任务，稍后再回来处理。注意：读取文件、搜索代码和其他只读操作不需要分类器，仍然可以使用。</code></pre>
嗨，HN。Live-Memory 是一个开源的 Claude Code 插件 / MCP 服务器，旨在为您的代码库提供一个始终最新的记忆。它使用一个独立的、低成本的大上下文窗口模型，提炼您代码库的组织结构、约定和一般架构。它会观察主要代理的活动，并随着时间的推移被动地建立对您代码库的理解。这样，当您开始一个新的 Claude Code 会话时，您的主要代理可以通过一个只读的 ask_live_memory 工具查询 Live-Memory，并为当前任务启动对代码库的理解，而无需重新阅读文件。Live-Memory 在所有 Claude Code 会话中共享（单例模式）。该记忆模型是可插拔的，并且在 Claude 订阅（Haiku）上零配置，或者可以指向 DeepSeek / 任何兼容 OpenAI 的本地模型。请注意，它是一个长期运行的本地 HTTP 服务器，您只需启动一次（不是标准输入输出）。
<p>基准测试结果：在一个复杂代码库的 A/B 测试中，在理解密集型工作中，它卸载了约 93% 的构建（高级）模型的代码库读取令牌，使该模型每个任务的成本降低了约 61%，并且运行速度提高了约 22%（编辑密集型工作持平）。考虑到记忆模型自身的成本，在 Haiku 上总成本约便宜 25%——或者在像 DeepSeek-v4-flash 这样的便宜模型上便宜约 57%（其准确性与 Haiku 相当，但价格低了约 8 倍），在本地模型上接近全额的 61%。
<p>代码库：<a href="https://github.com/shofer-dev/claude-code-live-memory" rel="nofollow">https://github.com/shofer-dev/claude-code-live-memory</a>——乐意深入探讨每个工作区的记忆窗口和被动摄取。
在过去几个月里，我经常使用编码工具创建HTML解释文档，以帮助理解新主题或探索代码库。这并不复杂，但这种方法确实很有帮助。这里有一些示例：<a href="https://www.akashtandon.in/interactive-explainers" rel="nofollow">https://www.akashtandon.in/interactive-explainers</a>。
在几位朋友要求我分享这个工作流程后，我决定为此创建一个技能插件。希望这对大家有所帮助。欢迎在此基础上进行扩展或提供反馈！