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这是我的第一个 Bash 工具！它叫做 m2m（媒体到媒体），是一个小脚本，使用 yt-dlp 下载视频，并通过 ffmpeg 将其转换为任何支持的格式。

寻找一个代理，可以用来为合并请求（MR）创建审查，例如在 GitLab 上。<p>该代理应使用以下方式审查更改：(1) git diff (2) 代码库的 rag (3) 其他来源，例如网页。<p>是的，我可以自己构建这个，例如使用 langchain；然而，我认为这个功能已经被构建了数百次。因此，我的问题是：有没有现成的代理可以用于这种任务？

嘿，HN社区！我们是Preston和Eitan，我们正在构建Relace（[https://relace.ai](https://relace.ai)）。我们的目标是让构建代码代理变得简单且便宜。 以下是我们应用模型与整体文件编辑的一个示例： [https://youtu.be/J0-oYyozUZw](https://youtu.be/J0-oYyozUZw) 构建可靠的代码代理是很困难的。在简单原型之外，任何在生产环境中进行代码生成的应用都会迅速遇到两个问题——如何可靠地应用差异，以及如何管理代码库的上下文？ 我们专注于以数量级更低的价格和延迟解决这两个问题。 我们在二月份发布的第一个模型是快速应用模型——它以4300个标记的速度将代码片段与文件合并。在合并错误方面，它比Sonnet、Qwen、Llama或其他任何模型都更可靠。每个文件处理大约需要900毫秒，提供即时的用户体验，同时节省约40%的Claude 4输出标记。 我们的第二个模型专注于检索。对于基于情感编码和企业代码库，仅检索与用户请求相关的文件可以节省最新技术的输入标记成本，并减少代码代理查看文件的次数。我们的重排序器（评估如下）可以在约1-2秒内扫描百万行代码库，而我们的嵌入模型在Typescript/React代码库的检索评估中优于任何其他嵌入模型。 构建编码代理有很多不同的方法，但能够可靠地编辑代码并检索代码库中最相关的部分将是一个基础性问题。我们很高兴能够构建出更易于数百万用户使用的方式，而这些用户不想在Claude上花费大量资金。 这些模型在生产中每周使用数百万次。如果你使用过Lovable、Create.xyz、Magic Patterns、Codebuff或Tempo Labs，那么你就已经在使用我们的技术了！ 以下是试用的链接：[https://app.relace.ai](https://app.relace.ai)，这是我们的文档：[https://docs.relace.ai](https://docs.relace.ai)。 我们已经为每个人开放了原型设计的免费访问，限制应该足够用于个人编码和构建小项目（如果不够请纠正我们）。我们直接与像Continue.dev这样的开源IDE集成。请试用我们的服务，我们期待听到你的反馈！