好消息,新公司也是提供笔记本的,且电脑给了个32G的小新14 pro,这是工作8年来,用的配置最好的工作电脑了…
坏消息是,电脑是镜面屏,然后我司的灯非常敞亮,导致反光反的我眼睛疼… 好在同时配了个显示器,所以直接只用外屏(可惜了这个色彩更好的OLED…)
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好消息,新公司也是提供笔记本的,且电脑给了个32G的小新14 pro,这是工作8年来,用的配置最好的工作电脑了…
坏消息是,电脑是镜面屏,然后我司的灯非常敞亮,导致反光反的我眼睛疼… 好在同时配了个显示器,所以直接只用外屏(可惜了这个色彩更好的OLED…)
今天在量子位看到一篇报道,说 Anthropic 刚发布 Claude Managed Agents 就被开源项目「平替」了,这个开源项目就是 Multica。刚好上周开始用这个项目,就小八了一下。
Opencode确实很大程度上提高了开发和修Bug的效率,但是在实际工作中,难免需要一个人维护一堆项目,或者一个人同时负责多个方向的开发。这意味着,一个人需要同时管理和进行多个分支的的开发工作。这种情况下,手动进行分支操作,然后启动Opencode,再确认,测试,合并,再测试,还是有点麻烦的… 所以,我期待有一个任务看板一样的工具,我可以通过写Issue的方式,分配和追踪任务,让Agent自主去完成初步的工作,我则专心开任务和测试任务,检查整理代码。今天介绍的就是目前最接近我想法的工具——Multica。这是一个开源的AI原生任务管理平台,旨在将编程Agent变成真正的团队成员。简单来说,它让你可以像和人类工程协作的方式,来与AI Agent协作和进行开发。
新工具总是这样:好用的地方让人惊艳,但尚未完善的部分却让人头疼。最近我尝试使用 pixi 和 rattler‑build 搭建一个自动化构建系统,用于定期打包并上传 opencode 到 prefix.dev。整个过程耗时约 6 小时,期间遇到了不少预料之外的问题。
事情的起因是,使用 devpod 配置基于 docker-compose 的容器时,发现 devpod 似乎不能正确地调用 docker-compose 完成容器创建。结果不搜不知道,一搜… 啊?这项目居然被 loft-sh 放弃了吗?
Conda 上的终于有 aider-chat 的 conda包了,这样理论上可以通过 pixi global 来全局安装它了。但是实际安装会发现,其依赖项之一 tree_sitter_languages 却没有对应的 aarch64 版本,安装过程会因此失败。于是我就想到,我能不能靠AI来解决这个。
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