jolestar

A assinatura do GPT foi cancelada inexplicavelmente pelo Google Play, agora parece que não há entrada de assinatura na versão Android do GPT? Alguém já teve um problema semelhante?

holon v0.19.0 lançado
Esta versão inclui uma interface web integrada, além de uma reconstrução do sistema de armazenamento subjacente, do sistema de API e eventos, preenchendo várias lacunas deixadas pelo AI.
Originalmente usávamos JSONL, mas com o aumento do volume de dados ficou difícil de manter.
Somado ao hábito de programação com AI, que era procurar por grep e adicionar se não encontrasse, resultando em muitas redundâncias de API e eventos.
Então, tudo foi migrado para um banco de dados sqlite, mas não esperávamos que os dados acumulados ultrapassassem 4G, causando problemas de d

O token do dispositivo Codex de login de repente passou a exigir verificação de número de telefone? E também percebi que o número de telefone do OpenAI não aparece nas configurações da conta? Parece que não há lugar para alterar isso.

Agent precisa de um conjunto de ferramentas básicas
Vendo todo mundo falando sobre o problema do conjunto de ferramentas do Agent — será que só um shell resolve tudo? Depois de fazer o holon, percebi que na verdade não é tão simples assim.
Lendo: por que abandonamos o Read/Glob, e seguimos pelo shell
O conjunto de ferramentas do holon foi alterado várias versões, e no final descartou ferramentas específicas como Read (ler arquivo) e Glob (busca por padrão) fornecidas pelo Claude Code, passando toda leitura e busca a serem feitas via shell. Isso é consistente com a abordagem do Codex — o ExecCo

Depois de conversar bastante com o GPT, acabei me acostumando a usar a palavra "encerrar".
Algumas tarefas foram concluídas, mas ainda há algumas coisas pontuais para resolver,
e dizer a ele para encerrar as tarefas restantes parece muito natural.
Eu até esqueci como eu expressava isso antes de usar a palavra "encerrar" 😅.

Era do Codificação com IA, bons hábitos de programação ainda são importantes
Recentemente, ao fazer um benchmark de Agent, percebi que não dá para avaliar a complexidade de uma tarefa de programação para IA apenas do ponto de vista do desenvolvedor.
Por exemplo, uma tarefa de refatoração: dividir um arquivo grande de várias milhares de linhas em mais de dez pequenos módulos por funcionalidade.
Essa tarefa para um desenvolvedor não é difícil, o trabalho principal é mover código, organizar imports, compilar e validar, até um iniciante consegue fazer.
Por isso, pensei em usar uma tarefa s

Ver duas interações de PR de Agentes, achei bem interessante.
O agente de desenvolvimento completou uma otimização de uma issue de CI e enviou um PR.
O agente revisor percebeu uma modificação no valor padrão de timeout, achou que não estava dentro do escopo da issue e recusou.
O agente de desenvolvimento removeu aquele valor padrão de timeout, mas o CI não passou, um teste deu erro. Ele então ajustou o tempo de sleep no teste para passar.
O agente revisor achou que esse teste só verifica o cenário de cancelamento de timeout de tarefa assíncrona, mudar isso equivalia a não testar mais,

Ao descobrir que ao fazer produtos do tipo Agente com IA, a IA frequentemente subestima a capacidade do Agente, levando a restrições muito baseadas em código ou prompts, o que faz o Agente parecer rígido demais. Depois, pensei que talvez isso esteja relacionado ao fato de que o material de treinamento atual da IA é baseado na experiência de todos ao usar a geração anterior de IA?

Fazer dois Agentes colaborarem, com o desenvolvedor submetendo PRs, e o arquiteto responsável por revisar e mesclar os PRs. Permitir que eles acionem operações através da assinatura de eventos do GitHub. Mas, como ambos usam a minha conta, muitas vezes eles interpretam como se fosse eu a ter enviado, filtrando essas ações. É necessário registrar uma conta GitHub específica para o Agente; no futuro, os serviços online deveriam oferecer uma funcionalidade rápida para criar contas de Agente. Como vocês atualmente gerenciam a colaboração de múltiplos Agentes?

Faça uma ferramenta com o Codex que envie mensagens para o Codex em execução no iterm. A ferramenta foi criada, mas só consegue escrever na caixa de entrada, sem conseguir enviar. Tentei várias combinações de concatenação de strings "\r" e outras, mas não funcionou.
Depois, analisei o código-fonte do iterm e pesquisei na internet, chegando à conclusão de que também não é possível.
A interface fornecida pelo iterm só permite enviar texto, não enviando eventos de teclado diretamente, portanto não há como implementar o envio. Recomendaram-me que suportasse apenas o tmux, abandonando o iterm.

UXC v0.13.1 Lançamento oficial
Esta versão compila as atualizações de duas versões v0.13.x, levando a experiência de execução remota (Runtime) do UXC a um novo patamar de estabilidade.
Funcionalidades principais:
1. Suporte à geração direta de código cliente TypeScript para capacidades remotas exploradas e testadas via linha de comando, permitindo gerar um conjunto de código fortemente tipado para integração em aplicações locais, sem necessidade de reescrever a camada de conexão do cliente. A IA não só precisa de CLI, mas também de capacidade de chamada de código.
2. Descoberta automática e im

Worktree é mais adequado como um diretório de execução pontual
Recentemente, a prática comum era preparar uma worktree e abrir o Codex / Claude Code nesse diretório. Como os modelos mais antigos tinham contexto e memória limitados, se você deixasse que eles criassem uma worktree diretamente no main workspace, era fácil confundir o diretório atual com o diretório da worktree após a compressão do contexto, acabando por alterar as coisas de forma errada.
Porém, essa abordagem também tem um efeito colateral: ela acaba transformando a worktree numa área de trabalho de longo prazo. O problema é que

Migrei o blog para o mdorigin. Com a chegada da IA, sinto que o meu blog pode ganhar uma nova vida.
Disse ao Codex que, com base no meu conteúdo, me recomendasse um estilo de blog.
O Codex forneceu-me duas versões, abriu duas portas, fez uma pré-visualização e explicou os motivos de forma convincente.
Assim, apaguei o sistema de templates embutido do mdorigin. Templates, na sua essência, são produtos da era anterior ao Agent, criados principalmente para reduzir a barreira na alteração do estilo.
Agora, com o Agent, basta fornecer capacidades de extensão. O estilo do site deve ser definido pelo

Depois de trocar o modelo do OpenClaw para o gpt-5.4, a capacidade realmente melhorou, mas ele fica um pouco prolixo, gosta de se alongar demais, estou ficando um pouco cansado😅.

A Google lançou o workspace cli, que suporta Drive, Gmail, Calendar e todas as APIs do workspace.
Dê uma olhada, a abordagem de implementação é semelhante à do uxc, usando ficheiros schema para gerar comandos em tempo de execução.
npm install -g @googleworkspace/cli
A Apple vai lançar um CLI para o ecossistema Apple?