AI 日报

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各位 HN 用户好，我是 Feyn 的 Shreyash。我们帮助企业利用其数据构建定制模型。今天我们发布了 Critic，这是一个变更审查平台，让你可以直接与编写代码的 AI 交流。 智能体编写了我们的大部分代码。虽然这提高了我们的生产力，但理解一项变更及其后果已经变得极其困难。随着公司采用越来越多的智能体工具，我们发现，让人们了解某个 PR 的影响和项目状态变得更加困难。于是我们构建了 Critic 来解决这个问题。 Critic 可以让 AI 智能体介绍其代码、为关键代码块添加注释，并提供相关证据（例如屏幕截图以及如何在本地运行的说明）。任何查看该变更的人都可以直接与编写它的智能体交流。你可以 在这里观看演示 。 Critic 通过 Codex 或 Claude Code 的插件运行。当你的智能体编写代码时，插件会要求它同时撰写一份叙述，介绍这项变更背后的故事，并突出显示其中的假设、决策或复杂代码。随后，你可以在 critic.run 上查看这项变更，或者让你的智能体通过内置的 MCP 获取它。Critic 中的每项功能都可以通过 MCP 使用，因此你的智能体无需离开其运行环境，就能获得完全相同的上下文。 你可以通过控制面板或 MCP 直接与负责编写代码的智能体聊天。当 Critic 收到问题时，它会分叉出编写代码时的会话，并将你的问题转发到该会话中。这样，你的主线程可以保持整洁并继续工作。 本地变更只有所有者可见。推送到 GitHub 的任何内容都会被镜像，并对在 GitHub 上拥有查看该变更权限的所有人可见。 构建 Critic 时，安全性是我们的首要考虑事项之一。AI 智能体通常会以自动模式运行，并且可以在你的计算机上执行许多操作。我们希望确保，让他人访问你的智能体并不意味着同时让他们访问你的计算机。所有 Critic 分叉出的会话都会移除写入工具。它们只能回答有关该工作区中的变更和进行中工作的相关问题。 Critic 帮助我们在几起事件进入生产环境之前发现了它们。最常见的问题是模型没有复用已有的资源，例如现有的样式、组件或函数。由于深入了解智能体的工作并向它提问变得非常容易，我们还发现了更多模型误诊问题或编写无用代码的情况。由于 Critic 的界面比 GitHub 更快捷、更适合智能体使用，我们的团队也能更快地回复反馈。 Critic 可免费使用。请在 https://critic.run 注册。如果你有任何反馈或问题，请告诉我。 评论地址： https://news.ycombinator.com/item?id=49834098 得分：5 评论数：1

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大家好！我们是 Sid、Alex、Ketan 和 Milan。我们正在构建 Whiteboard，这是一款开源桌面应用，让人类和代理能够在一个共享工作区中共同设计软件架构。这是我们的代码仓库： https://github.com/devdotfast/whiteboard ，主页是： https://whiteboard.dev.fast/ 我们怀念与另一位开发者进行“白板会议”时的那种感觉——离开时已经对一个系统有了深入理解。因此，我们为自己构建了这个应用。Whiteboard 可以接入你已经在使用的工具，例如 Claude Code、Codex 等，并为你的代理提供一个 SDK，让它能够在应用内画布上绘图，以描述自己的工作。我们最初基于 HTML artifacts 构建了一个 MVP，后来随着遇到各种限制，我们开始重新思考这个应用： 1. 构建在 CodeOSS 之上：我们发现，在纯 HTML 工具中，很难将规范或图表与代码关联起来。在 Whiteboard 中，当你点击序列图、实体关系图或代理轨迹中的一段引文等可视化内容时，可以直接跳转到底层代码。在浏览代码时，你可以开箱即用地获得 VSCode 的快捷键绑定和 LSP 支持。我们发现这一点尤其有价值，因为许多权衡往往只有在首次实现之后才会显现出来（参见：slop） 2. 语义差异查看器：我们用 Rust 编写了一个支持语义分析和 AST 的差异查看器，因此你只需查看与你相关的代码变更 [1]。我们设置了一些合理的默认行为：较大的新增函数会以伪代码形式进行概述，单元测试和大段文档变更等内容则会被折叠或隐藏。这些设置都可以通过基于 WASM 的插件系统进行自定义。 3. 决策日志：我们发现，很难推理代理自主做出了一组什么样的决策。因此，我们构建了一些工具，让代理能够查询自己的轨迹并将其链接到 Whiteboard，这样你就能了解你设定的需求是如何被实现的，以及你的代理自主做出了哪些决策。 这里有一段简短的演示视频，可以进一步了解相关内容： https://youtu.be/ChPn3ftULWE Salesforce 和 Modal 等公司的员工如今正在使用 Whiteboard，作为架构或规范级变更的审查工具——实际上，任何他们希望参与其中的变更都可以使用： 1. 审查你自己的编码代理所完成的工作：由于 Whiteboard 让审查大量代码变得更加容易，人们通常会让 AI 代理创建一个原型以及相应的 Whiteboard 会话，然后据此迭代设计。 2. 审查他人的变更：我们发现，Whiteboard 与 Greptile 等工具结合使用时尤其有帮助。例如，你可以对小型变更运行自动化代码审查，而对于需要人工判断的变更，则升级为 Whiteboard 会话。 我们为什么构建它：我们是四个大学时期的好友，在代理式编码成为行业标准之前不久，辞去了技术负责人的工作。在为之前的一个想法迭代 MVP 时，我们努力想在享受代理式编码带来的全部效率提升的同时，维持一个易于理解的代码库。随着越来越多的 PR 在我们并未理解的情况下被合并，我们感觉一种“认知债务”开始逐渐渗入，直到我们甚至难以继续为这个系统做贡献 [2]。 我们将以 MIT 许可证发布我们的桌面应用。欢迎深入了解，也欢迎贡献代码！最终，我们会向企业收取托管版 Web 服务的费用，用于管理 Whiteboard 会话的创建，并提供轨迹存储和多人审查等功能。一切始终都会支持自行托管。 感谢阅读，希望你能试用一下！我们非常期待听到你的反馈，也希望向各位专家学习。 再次附上项目链接： https://github.com/devdotfast/whiteboard ；你可以在这里安装适用于 MacOS 和 Linux 的版本： https://install.dev.fast [1] diffs 库： https://github.com/devdotfast/diffr [2] “认知债务”这一术语的出处归于 https://www.geoffreylitt.com/2026/07/02/understanding-is-the... 评论链接： https://news.ycombinator.com/item?id=49833867 得分：16 评论数：0

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嗨，HN 用户们： 我刚刚开源了我们在 grep.ai 中使用的 harness 所采用的 DSL，它可以将 agents 工作中可重复的部分转化为工作流。你可以组合使用工具调用、代码、由 Jev 驱动的系统 1 决策（用于路由和证据筛选等任务），以及在某个步骤需要进一步调查时调用 agents。 我们的 harness 会利用 agents 执行任务时留下的 traces 和复盘笔记，找出其中哪些部分可以变成工作流。这样做的目的是让工作更容易理解，并避免在不需要完整 agent 循环的地方为其付费。 例如，一个研究工作流可以将问题拆分成多个子问题，派遣 agents 并行开展研究，使用 Jev 筛选证据，再让另一个 agent 撰写报告。你可以检查各个步骤，单独评估证据筛选过程，或者更换某个 agent，而无需重建整个流程。 DSL 和示例都在我们的 GitHub 中。你可以运行一个无需 API 密钥的脚本化演示： https://github.com/Parcha-ai/agentrun 你也可以将其作为 Pi 扩展，用于构建、检查和运行工作流： https://github.com/Parcha-ai/agentrun#use-it-in-pi 如果这对其他人也有用，我很希望听听大家的意见。 这段视频中介绍了 AgentRun 工作原理的更多背景： https://www.youtube.com/watch?v=vOVhtGjtwpg 。你也可以在这篇文章中了解我们的使用场景： https://x.com/MiguelriosEN/status/2101029313906987422 。 评论链接： https://news.ycombinator.com/item?id=49821438 得分：15 评论数：0

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https://www.nytimes.com/2026/09/24/technology/google-suncatc... ( https://archive.ph/BGFnP ) 评论 URL： https://news.ycombinator.com/item?id=49830606 分数：33 # 条评论：59

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文章 URL： https://qz.com/oracle-force-majeure-new-mexico-ai-data-center-092426 评论 URL： https://news.ycombinator.com/item?id=49832564 得分：19 评论数：2

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文章网址： https://www.fmind.dev/articles/agents-md-speaks-unix/ 评论网址： https://news.ycombinator.com/item?id=49833075 得分：10 评论数：2

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