## agent-shell: LLM 代理的 Emacs Shell
agent-shell 是一个原生的 Emacs shell，用于与基于 Agent Client Protocol (ACP) 协议的 LLM 代理进行交互。它支持流行的代理，如 Gemini CLI、Claude Code、Auggie、Mistral Vibe 等。安装通过 MELPA 非常简单，依赖项会自动管理。
该项目强调定制化，允许用户为每个代理配置身份验证（API 密钥、登录）和环境变量。它还提供高级功能，如容器化代理执行（Docker/Devcontainers）和可定制的 UI 元素。
**主要特性：**
* **ACP 支持：** 与任何实现 Agent Client Protocol 的代理协同工作。
* **易于安装：** 可以在 MELPA 上获取，并自动管理依赖项。
* **定制化：** 为每个代理配置身份验证和环境变量。
* **高级特性：** 容器支持、日志记录和 UI 定制。
**贡献：** 欢迎提交错误报告和功能请求，特别是带有 ACP 流量数据的诊断信息。该项目偏爱 alist、`seq.el` 和 `map.el` 以保持代码一致性，并鼓励为新功能编写测试。
**支持该项目：** 考虑通过 GitHub Sponsors 赞助开发，以确保其可持续性。
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## Emacs & Neovim 中与 LLM 代理的交互 - 摘要
这次黑客新闻讨论的核心是关于在文本编辑器（特别是 Emacs 和 Neovim）中与大型语言模型 (LLM) 交互的工具。
**agent-shell** (github.com/xenodium) 是一个用于与由 ACP 驱动的 LLM 代理交互的新 Emacs 缓冲区。用户将其与 **claude-code-ide.el** 进行比较，指出 agent-shell 具有更简单的 Comint 集成，但缺少更深入的 Claude 特定功能。
一位用户推荐在 Emacs 的 Org-mode 中使用 **gptel**，将所有 LLM 对话存储为纯文本以保护隐私、进行分析和加密。他们强调了其灵活性以及跨 LLM 后端（甚至本地模型）的可移植性。
另一位用户分享了他们使用 **OpenCode.nvim** 的经验，发现它对于利用 LLM 理解和调试复杂的 Neovim 配置非常有用，特别是与 **glm-4.7** 配合使用。他们对 ACP 协议感兴趣，但希望在代理系统中拥有更直接的人工交互，而不仅仅是通过 IDE 中介。
对话涉及 ACP 的架构复杂性以及更广泛的“组合缓冲区”模式的潜力——一种用于代理交互的编辑器式输入叠加层，这可能对 Emacs 和 Neovim 都有益。
## 使用 pngquant 和 jpegoptim 进行命令行图像压缩
为了高效、自动化的图像压缩，**pngquant** 和 **jpegoptim** 是优秀的免费、跨平台命令行工具。它们非常适合项目范围内的优化、CI/CD 管道，以及在没有手动 GUI 交互的情况下获得可重复的结果。
**安装** 使用 Homebrew (macOS) 或 apt/dnf/pacman (Linux) 等包管理器即可轻松完成。
**PNG 压缩：** 使用 `pngquant --quality=65-85 --force --ext .png image.png` 压缩单个文件，或使用 `find ... -exec pngquant ... {} \;` 递归压缩。`--skip-if-larger` 标志可以防止重新压缩。
**JPG 压缩：** `jpegoptim --strip-all --max=85 image.jpg` 压缩单个文件。使用 `find ... -exec jpegoptim ... {} \;` 递归压缩。`--strip-all` 移除元数据，`--max=85` 在压缩和质量之间取得平衡。
**速度与效率：** 使用 `xargs -P [核心数]` 进行并行处理，以获得更快的速度，尤其是在服务器上。可选地，可以按文件大小过滤文件（例如 `-size +50k`），以避免压缩已经很小的图像。这些命令在自动化环境中是安全的。
## 编码代理与框架知识：一项令人惊讶的发现 旨在为编码代理提供 Next.js 16 知识的实验揭示了一个反直觉的结果：一个简单、压缩的 8KB 文档索引，嵌入在 `AGENTS.md` 文件中，始终优于“技能”——一种更复杂、标准化的知识打包方法。即使技能带有明确的指令，通过率也仅为 79%，而 `AGENTS.md` 索引达到了 100%。 技能依赖于代理*选择*使用它们，而这个过程被证明不可靠（仅在 56% 的情况下被触发）。`AGENTS.md` 方法提供对文档的持续、被动访问，消除了决策点，并确保了持续可用性。 关键在于将代理转向“检索引导推理”——优先考虑文档，而不是可能过时的预训练数据。这可以通过在索引中包含类似“优先检索引导推理”的指令来实现。一个命令行工具 (`npx @next/codemod@canary agents-md`) 可以自动执行此过程，用于 Next.js 项目。 虽然技能对于特定的、用户触发的操作仍然有价值，但这项研究表明，对于广泛的框架知识，通过 `AGENTS.md` 提供的被动上下文是确保编码代理生成准确、最新代码的最有效方法。
## AGENTS.md 在 Vercel Agent 评估中表现优于技能
最近的 Vercel 评估发现，通过压缩的、基于 markdown 的“AGENTS.md”文件提供代理指令，在代码相关任务中始终优于使用定义的“技能”。核心发现是：代理仅在 79% 的相关情况下调用技能，而 AGENTS.md 方法实现了 100% 的成功率。
讨论强调，当前语言模型并非真正“理解”技能，而是生成文本来*触发*它们的使用，这基于训练数据——而当前的数据有限。许多评论员认为问题在于模型需要更多训练来有效地利用技能。
几位参与者指出，直接在系统提示中包含全面的文档索引（如 AGENTS.md）比依赖技能更有效。一个关键的收获是清晰、明确的上下文对 LLM 的重要性，以及较小、更快的模型能够有效地为大型模型策划相关信息的能力。这场辩论也涉及 LLM 的可靠性以及部署基于代理的系统时对可靠测试和可观察性的需求。
接下来是蜂鸟 | 隐藏线条 1月30日星期五 · Mitropa · 19.00 蜂鸟用音乐开启新年！一月最后一天星期五，我们将在Mitropa舞台上呈现Hidden Lines的现场演出。Hidden Lines是一个从神秘中浮现的黑暗电子项目——音乐构建了一种引人入胜的紧张感，就像你期望来自斯德哥尔摩的独特二人组的作品一样。我们在烟雾和薄雾中相见。⚡️ DJ从21.00开始。免费入场！详情
## 蜂鸟：瑞典的DIY音乐俱乐部
玛丽亚和乔纳坦在瑞典诺尔科平经营着蜂鸟，这是一个每月一次的音乐之夜，通常有50-70人参加。蜂鸟最初只是因为一次买啤酒的想法而产生的，从以DJ为主的活动发展到包括现场乐队，营造了一种友好的氛围，让人们即使独自一人也感到舒适。
他们成功的关键在于注重面对面的交流——迎接新来者并建立“主人层”，以及策划特定的音乐风格（后朋克、黑暗浪潮、合成器）。他们还发现线下营销，比如拜访当地商家，比社交媒体更有效，尽管他们也创造性地利用“耳机漫步”视频来在线可视化音乐体验。
这对夫妇建立了他们自己的售票系统和媒体流程。他们强调保持规模小的重要性，以维持强大的社交动态，并认为一贯的风格和识别常客对于建立忠实的观众至关重要。他们乐于回答关于他们经验的问题，并为那些希望创建类似本地活动的人提供见解。
苹果正在通过收购以色列人工智能初创公司 Q.ai 来加紧与 Meta 和 Google 等竞争对手的人工智能竞赛，收购金额近 20 亿美元，为苹果历史上第二大收购案。Q.ai 专注于音频和图像领域的机器学习，重点技术包括低语语音识别和降噪，将直接提升 AirPods 和 Vision Pro 头显等产品。 这并非苹果首次收购 Q.ai 首席执行官 Aviad Maizels 的技术，后者曾在 2013 年将 3D 传感公司 PrimeSense 出售给苹果。Q.ai 团队将全部加入苹果，增强其人工智能能力。 此举发生在苹果发布强劲的季度财报之前，预计收入约为 1380 亿美元，iPhone 销量将显著增长，预示着苹果对未来人工智能驱动的创新的战略投资。
## 苹果收购以色列人工智能初创公司 Q.ai
苹果公司以约20亿美元的价格收购了以色列人工智能初创公司Q.ai，该公司专注于音频处理的机器学习技术。Q.ai的技术侧重于解读低语和增强嘈杂环境中的音频——可能提升Siri的性能，并实现诸如次声语音指令识别（通过面部肌肉运动解读想法）等新功能。
这是由首席执行官Aviad Maizels领导的第二家被苹果收购的公司，此前PrimeSense于2013年被收购，为Face ID做出了贡献。Q.ai团队将加入苹果，引发了关于苹果智能、智能家居设备和Vision Pro功能改进的猜测。
讨论的中心是围绕该技术的隐私问题，潜在的应用范围（例如检测意外语音激活），以及苹果是否有效地整合了收购的技术，并与英特尔过去的挣扎进行比较。许多评论员也对苹果当前语音助手和自动更正功能表示沮丧，希望此次收购能带来显著的改进。
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## PS2Recomp 或为PS2游戏带来原生PC移植
一个名为 **PS2Recomp** 的新项目旨在将PlayStation 2游戏原生移植到现代PC，而非通过模拟器。这款“静态反编译器和运行时工具”将反编译为主机独特的“Emotion Engine”CPU设计的PS2游戏，并将其转换为在Windows或Linux上运行。
PS2Recomp并非“一键”解决方案，但它比模拟器具有显著优势。原生移植可以解锁更高的分辨率、稳定的帧率，并为视觉增强提供更大的自由度，例如高清纹理甚至光线追踪，可能在较低配置的硬件上实现。
受成功的N64移植项目（如带有RTX的*马里奥64*和*塞尔达传说*）的启发，PS2Recomp承诺一个未来，届时像*合金装备2*和*战神*这样的经典游戏可以拥有功能齐全的PC版本，并支持手柄和其他现代功能。尽管该项目仍在开发中，但它代表了游戏保护方面的一大进步，并为重振PS2令人难以置信的游戏库提供了令人兴奋的可能性。
团队Counterpoint是一家年轻且快速发展的研究公司，涵盖科技行业的分析。研究领域包括连接设备、数字消费品、软件及应用以及其他相关主题。我们提供综合研究报告以及定制服务。我们的研讨会和培训课程在企业和机构中很受欢迎，并且可以按需提供。咨询和客户服务。
## iPhone 占据智能手机销量领先地位，但升级周期引人关注
Counterpoint Research 报告预测 iPhone 16 将成为 2025 年最畅销的智能手机，苹果将占据前十名中的七个席位。Hacker News 的讨论揭示了对这种领先地位的细致看法。
许多评论员指出，用户持有 iPhone 的时间越来越长，只有在出现重大改进时才会升级——通常会跳过多个世代。一些从较旧型号（如 12）升级的用户报告说，与较新的版本相比，几乎没有明显差异，表明更新是渐进式的。另一些用户则因存储限制或操作系统变慢等问题而被迫升级。
一个反复出现的主题是智能手机技术被认为已经“解决”，每次新型号的收益都在减少。虽然相机改进值得注意，但许多人认为核心功能多年来没有发生重大变化。讨论还涉及了 Android 替代品，一些人称赞 Pixel 手机，另一些人批评三星的臃肿软件和缺乏创新。可维修性也是一个日益增长的担忧，一些人称赞 iPhone 16 在这方面的改进设计。
## Transcribee：您的自我组织知识库 Transcribee 是一款 macOS 开源工具，可自动转录来自 YouTube、Instagram Reels、TikTok 和本地文件的音频和视频。它的目标是以最少的努力构建一个可搜索的个人知识库。 它的工作原理是：Transcribee 下载媒体，使用 ElevenLabs（带有说话人识别）进行转录，然后利用 Claude 将转录内容自动分类到 `~/Documents/transcripts/` 目录中的结构化文件夹系统中。 转录文本带有说话人标签，可与 ChatGPT 和 Claude 等 LLM 一起使用。高级用户可以访问带有时间戳的原始转录数据。它可以通过 ClawdHub 或从 GitHub 手动克隆安装，需要依赖项，如 `yt-dlp` 和 `ffmpeg`，以及 ElevenLabs 和 Anthropic API 密钥。 本质上，Transcribee 允许您“一次转录，永久保存知识”，将消费的内容转化为易于访问、有组织的资源。
Hacker News 新闻 | 过去 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交 登录 展示 HN: Transcribee: YouTube 视频转录工具，构建知识库 (github.com/itsfabioroma) 19 分，ofabioroma 发表于 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 3 条评论
ofabioroma 发表于 1 天前 | 下一个 [–]
大家好，我刚刚更新了，现在它也适用于 Instagram Reels。这是我个人常用的转录工具，顺便说一下，它在 Clawdbot/Moltbot 中运行效果很好。 告诉我你们是否喜欢它，以及有什么改进建议。回复
dSebastien 发表于 21 小时前 | 上一个 [–]
可惜没有开源许可证。
ofabioroma 发表于 15 小时前 | 父评论 [–]
我完全没有注意许可证的问题。我用 MIT 许可证修复它。
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## 在人工智能时代发现价值 生成式人工智能的兴起引发了焦虑，促使人们需要理解其影响——作者通过写作本身来应对这个问题。核心问题并非仅仅是人工智能*是否*有用，而是它所创造的事物构成“价值”的标准是什么。 虽然人工智能擅长提升*实用性*——创造功能性、解决问题的输出——但真正的价值超越了单纯的可用性。例如，一件手工编织的围巾，其意义源于创作过程中投入的时间和关怀，这是人工智能无法复制的。这种“意义”源于我们最宝贵的资源——时间的牺牲，以及与他人建立联系的愿望。 人工智能的优势在于高效地生成实用性。对于像简化软件开发（如华盛顿州的一份招聘信息所示）这样的任务，人工智能可以放大人类的努力，产生积极的影响。然而，在寻求情感共鸣或真诚连接——在艺术、礼物或个人表达中——优先考虑人类投入至关重要。 最终，作者提出了一种审慎的方法：利用人工智能提高实用任务的效率，同时保留人类创造力和个人投入的空间，在真正重要的领域创造意义。这并非拒绝人工智能，而是有意识地选择*如何*和*何时*使用它，认识到有些价值根本无法通过算法生成。