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我在寻找合适的方式对主要由AI生成代码的拉取请求（PR）提供反馈时感到困惑。提交这些请求的同事们已经学会了披露这一点——当他们没有这样做时，我感到很沮丧——而现在他们表示自己已经对代码进行了审查和迭代。但结果往往仍然是我所称之为“偏离目标的大贡献”，这意味着很多代码只是遵循了错误的方法。 通常，当有人做了大量工作时，我们过去可以通过代码行数来衡量，这样在事后批评他们似乎不太公平。一个良好的开发流程，通过工单讨论，可以确保在达成对总体方法的共识之前，某人不会做大量工作。但现在，随着AI的出现，这一流程不再有效，部分原因是“太容易”在甚至未决定之前就完成了这些工作。 所以我在问自己，也在问HN：当一个PR整体上毫无价值，应该被丢弃时，指出这一点是否合适？如果我甚至不知道他们是否了解自己提交的代码，我怎么能判断同事在这上面花费了多少“脑力”以及他们对此有多么依恋？ 我必须承认，我“讨厌”审查庞大的PR，而AI生成代码的问题在于，通常找到并使用现有的开源库来完成任务会更好，而不是（重新）生成大量代码。但在我真正花时间审查和理解这些新的大贡献之前，我怎么知道这一点？即使我现在确实花时间去理解代码和隐含的方法，我又如何知道其中哪部分反映了他们的真实观点和智力（我会对批评这些部分感到犹豫），而哪些是我可以毫不留情地拆解的AI生成的内容？如果答案是“我们开个会”，那么我会说这个过程就失败了。 不确定这里是否有正确的答案，但我很想听听大家对此的看法。

PacketPro 是一款用于直接在设备上检查应用生成的网络流量的 iOS 应用程序。<p>它允许实时查看出站的 HTTP/HTTPS 请求，包括请求 URL、头部信息、请求方法、状态码和响应体。所有检查均在设备本地进行，无需使用 Mac 代理或越狱。<p>除了基本的流量捕获外，它还提供多种过滤和分析工具： - 针对主机、域名、请求方法、状态码和内容类型的多种过滤器 - 按会话组织，便于隔离特定应用交互的流量 - 在捕获流量时动态包含或排除请求的能力 - 在捕获的会话中进行搜索和快速过滤<p>对于开发和调试工作流程，它支持： - 在应用开发过程中检查 API 请求/响应有效负载 - 验证请求头、认证令牌和参数格式 - 调试意外的网络行为或冗余请求 - 分析第三方 SDK 和分析流量 - 导出捕获的流量以便进一步检查或文档记录<p>一些显著特点： - 完全在设备上进行流量检查（不涉及外部服务器） - 可与常规 iOS 应用程序配合使用 - 基于会话的请求组织 - 多种过滤选项以便于集中分析 - 支持导出以便进一步分析

你好，HN。以下是链接博客文章的简要总结：在我的前两个项目中遇到上下文窗口问题后，我开发了一个工具，使Claude Code使用更少的令牌，通过创建一个索引器在搜索结果中提供上下文。该工具使用sqlite和tree-sitter构建，目前支持以下语言：C、Go、PHP、Python和TypeScript。代码可以在这里获取：<a href="https://github.com/ebcode/SourceMinder" rel="nofollow">https://github.com/ebcode/SourceMinder</a>。 欢迎在这里提出任何问题，也欢迎批评反馈。谢谢！

我是Pixlio的开发者。Pixlio是一款基于浏览器的AI图像编辑和生成工具，适用于背景替换和照片特效等常见任务。 我之所以开发它，是因为我经常需要对各种情况进行重复的图像编辑。我希望有一个工作流程，不需要用户具备良好的提示写作能力，因为许多工具主要提供的是一个提示输入框。 Pixlio是使用Astro构建的，运行在Cloudflare Workers上。用户可以一键注册，并获得少量免费积分，以便快速尝试核心功能。图像处理是按请求计费的，因此无法提供无限制的免费使用——付费积分用于覆盖更高的使用量。 我非常希望能收到关于（1）编辑器工作流程和（2）接下来哪些图像工具最有用的反馈。