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我开发了一个开源终端应用程序，它透明地封装了你的命令行，使你在需要时能够随时访问人工智能，而在其他时间它又完全不干扰你的使用。 你可以自带人工智能代理（默认支持Claude和Codex），并自动配置MCP以访问你的终端内容和滚动历史，能够建议输入内容，你可以批准后将其传递给你的命令行，就像你自己输入的一样。 在技术上，最困难的部分是实现透明性——它需要将行推送到主终端的本地滚动历史，同时在你激活人工智能覆盖层时能够使用全帧渲染的文本用户界面（TUI）。这两个部分的事件处理是Claude无法正确实现的，导致我不得不手动实现其中的关键部分。 目前仍处于alpha阶段，但我在Mac的iTerm2和Terminal.app以及Linux的Yakuake/Konsole中将其作为日常使用的工具。Windows尚不支持。

1. 你主要的使用场景是什么？例如：如果你是用它来编程，你是如何提高自己的工作效率的？如果你是用它来做其他事情，请分享一下是什么，以及你是如何让它对你变得高效的。 2. 你有没有使用大型语言模型（LLMs）成功构建的副项目？成功是一个主观的概念。你可以根据自己对成功的定义来回答这个问题。

如果你现在查看最新的提交（https://news.ycombinator.com/newest），30个中有10个已经被删除，有些甚至是在五分钟前提交的。在第二页上，有9个被删除。在第三页上，有11个。 看起来不太可能有很多人这么快就给它们投了反对票，而且对于大多数我也看不出它们为什么会被删除。 我知道有一些网站只发布AI生成的低质量内容，可能在这里被列入了黑名单，但似乎不太可能三分之一的提交都是关于它们的。 现在有某种自动的AI过滤器吗？ 它是如何工作的？人们是否被假定要检查所有最近被删除的帖子，并为那些不应该被删除的帖子作担保？ 我想大多数用户会认为某个帖子被删除是有充分理由的，因此选择忽略，而不是去进行那种检查。