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Gigacode 是一个实验性的、纯粹为了好玩而创建的项目，它使 OpenCode 的 TUI + web + SDK 能够与 Claude Code、Codex 和 Amp 一起工作。 这不是 OpenCode 的一个分支，而是实现了 OpenCode 协议，并通过运行 `opencode attach` 来连接服务器，将 API 调用转换为底层代理。 我们构建这个项目是为了满足我们在不同任务之间快速切换编码代理的需求。例如，我们发现： - Claude Code 是最佳的执行者和快速迭代者 - Codex（高版本）最适合复杂或长时间运行的任务 - OpenCode 适用于精确调整、完全按照我说的方式进行编辑 我个人认为，在 2026 年，工具的选择几乎与模型本身一样重要。OpenCode 允许你更换模型，但 CC 和 Codex 的工具 + 系统提示在实际应用中会产生很大的差异。 在技术层面上，这一切都由我们的 Sandbox Agent SDK 提供支持： - Sandbox Agent SDK 提供了一个通用的 HTTP API，用于控制 Claude Code、Codex 和 Amp - Sandbox Agent SDK 暴露了一个与 OpenCode 兼容的端点，使 OpenCode 能与任何代理进行通信 - OpenCode 通过 attach 连接到 Sandbox Agent SDK 我想强调的是：Anomaly 团队在 OpenCode 代理 + Zen + Black 上做了出色的工作。我会根据任务的不同，定期使用 OC、CC 和 Codex。Gigacode 之所以能够实现，是因为 OpenCode 极其灵活、可定制且文档齐全。 试试看： ```bash $ curl -fsSL https://releases.rivet.dev/sandbox-agent/latest/gigacode-install.sh | sh ``` 查看项目、架构和其他安装选项： [https://github.com/rivet-dev/sandbox-agent/tree/main/gigacode](https://github.com/rivet-dev/sandbox-agent/tree/main/gigacode)

由于现在看起来80%的Hacker News都集中在人工智能行业，我正在寻找一个关注其他领域的优秀技术论坛。你能分享一下你最喜欢的非人工智能相关的论坛吗？

随着人工智能代理的崛起及其日益强大，SaaS的衰退是否已经开始？<p>未来将剩下什么，谁将拥有竞争壁垒，什么样的壁垒？

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示例仓库：<a href="https://github.com/valdanylchuk/breezydemo" rel="nofollow">https://github.com/valdanylchuk/breezydemo</a><p>底层的ESP-IDF组件：<a href="https://github.com/valdanylchuk/breezybox" rel="nofollow">https://github.com/valdanylchuk/breezybox</a><p>它类似于树莓派，但没有完整服务器级操作系统的开销。<p>它捕捉了许多老派DOS时代的编码体验。我创建了一个自定义的快速文本模式驱动程序，计划接下来添加类似VGA的图形。ANSI文本演示运行流畅，您可以在自述文件中的演示视频中看到。<p>应用程序安装也很顺利。第一次我只用一个命令就从我的git仓库安装了6个应用程序，感觉就像“天哪，我在烤面包机上运行了Homebrew！”最棒的是，它可以从任何仓库安装，无需批准或等待，您只需在发布中发布一个兼容的ELF文件。<p>报道覆盖：<p>Hackaday: <a href="https://hackaday.com/2026/02/06/breezybox-a-busybox-like-shell-and-virtual-terminal-for-esp32/" rel="nofollow">https://hackaday.com/2026/02/06/breezybox-a-busybox-like-she...</a><p>Hackster.io: <a href="https://www.hackster.io/news/valentyn-danylchuk-s-breezybox-turns-an-espressif-esp32-s3-into-a-tiny-instant-on-pc-3d3135050df1" rel="nofollow">https://www.hackster.io/news/valentyn-danylchuk-s-breezybox-...</a><p>Reddit: <a href="https://www.reddit.com/r/esp32/comments/1qq503c/i_made_an_instanton_tiny_pc_based_on_esp32s3_with/" rel="nofollow">https://www.reddit.com/r/esp32/comments/1qq503c/i_made_an_in...</a>

我构建了一个系统，其中两个大型语言模型（LLM）代理共同进化：一个负责生成正则表达式问题，另一个则学习如何解决这些问题。生成器分析求解者的失败，以创造出在其能力边缘的挑战。 结果是：自主发现了一套从简单模式到复杂正则表达式的课程，同时通过质量多样性档案确保了广泛的探索。 博客链接：https://pranoy-panda.github.io/2025/07/30/3rd.html 代码链接：https://github.com/pranoy-panda/open-ended-discovery

嗨，HN——我刚刚将Hibana和hibana-agent开源了。 Hibana是一个针对Rust的仿射MPST运行时： - 全局协调 -> 编译时投影 -> 角色本地执行 - 核心是无标准库/无内存分配导向 - 确定性路由/提供/接收/解码模型 仓库： [https://github.com/hibanaworks/hibana](https://github.com/hibanaworks/hibana) 演示（带会话类型分支的AI控制）： [https://github.com/hibanaworks/hibana-agent](https://github.com/hibanaworks/hibana-agent)

嗨，HN， 我是一名独立创始人，通过爱沙尼亚电子居留公司（OÜ）经营一家服务型企业。每次我向其他欧盟国家的客户开具发票时，都需要手动检查反向收费是否适用，验证他们在VIES上的增值税号码，并确定正确的税务处理。我厌倦了一遍又一遍地在谷歌上搜索相同的规则，因此我构建了我想要的工具。 Invoxo会根据卖方/买方国家、增值税注册状态和买方类型自动确定每张发票的正确增值税处理。它涵盖了： - VIES增值税号码验证（实时，带有证明保留） - 欧盟B2B的反向收费自动检测 - B2C数字服务的OSS处理 - 在发出时锁定的不可变税务记录 该税务引擎将每张发票通过特定制度的决策系统进行路由——用户界面层没有硬编码规则。税务负载经过版本控制并进行哈希处理以便审计。 它仅为服务型企业设计——不涉及商品、不涉及海关、不涉及利润方案。这一限制确保了税务逻辑的准确性，而不是近似准确。 技术栈：Laravel，TaxRegimeRouter，隔离每个制度的决策逻辑、处理和负载模式。 提供14天免费试用，套餐价格从每月19欧元起。 [https://invoxo.eu](https://invoxo.eu) 欢迎就欧盟增值税的边缘案例或架构问题提问。

在过去的一年里，我们一直在企业系统中实验大型语言模型（LLMs）。<p>我们发现一个根本性的矛盾：LLMs 是概率性和非确定性的，而企业则建立在可预测性、可审计性和问责制之上。<p>目前大多数方法试图通过提示、重试或启发式方法来“驯服” LLMs。这在演示中有效，但在需要可解释性、政策执行或事后问责时就开始出现问题。<p>我们发现，将 LLMs 视为建议引擎而非决策者，能够彻底改变架构。实际执行需要在一个确定性的控制层中进行，该层能够强制执行规则、记录决策并安全失败。<p>想知道在座的其他人是如何处理概率性人工智能与确定性企业系统之间的差距的。你们在生产中也遇到类似的问题吗？