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使用本地大语言模型（LLM）为编码代理提供支持是复杂的，因此我开发了一个 Cursor + VS Code 插件，使这一过程变得简单。<p>该插件会自动分析你的机器，选择适合你机器的模型，然后运行本地服务器，设置 Cloudflare Quick Tunnel，并指导你将其连接到 Cursor。<p>最后，你可以像往常一样在 Cursor 中工作，只需在模型选择下拉菜单中选择“Local Motion”作为你的模型。

我注意到一个反复出现的说法，即开放（权重）模型在技术前沿落后六个月的情况下，对于大多数“工作”来说已经足够。如果你在过去一个月中有过具体的任务，其中 GLM/DeepSeek/Kimi/Qwen 失败而 Opus/Fable/GPT 成功（或者反过来！），请分享一下。 我将提供一个模板，因为我也经常看到有人抱怨缺乏上下文： - 任务（简短且具体） - 尝试的廉价模型及其失败原因 - 前沿模型及其是否真正成功 - 事后看来，前沿-1 的模型是否也能满足需求？

嘿，HN！<p>我们是YC S24的一部分，最终进行了转型。我们开发了一个效果非常好的听写工具，并决定全力投入到智能代理的方向上。<p>我们做了两件主要的事情。 1. Scribe是我们产品的全面改版。它会不断学习你的风格（如果有评论需要，我们可以详细说明）。简而言之，我们通过你的编辑进行指纹识别，让听写的内容越来越像你。使用的是经过后训练的Llama 3.1 8b。<p>2. 听写功能完全免费。为每个人提供无限制的非个性化听写服务。