得分确实拉得挺开的，
我拿aider调用它写leetcode新出的中级难度算法题 需要DP 它一次搞定。这题我自己做得好一阵子。
这个题目deepseek 搞不定的
题目能share一下不，我看看
有没有试过让它把一个老的emacs packge(比如仅支持emacs 24的包), 转换成支持emacs最新版(29)的包?
这是很有趣的应用 AI也很有可能帮得上忙 不过在我看来这类工作重要的一点是需要充分的测试 而目前来看需要人工来做
刚刚完成的，完全用aider做的一个项目，一行代码都没有写，代码连看都没有看，连readme都是生成的。自己就改了改github workflow的配置。
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用的哪个LLM？hs都能一行不改就成功也是很厉害了
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claude
是的 大模型写程序实在让我吃惊 我尝试着用它来实现平时和我儿子一起玩的两个桌游 简单写了个design 让它实现就大差不差 计算机玩家的AI实现也很不错
我把它们放在aider.el的example文件夹下了
昨天我让Claude 和aider去把之前写的cli interface改成pygame的gui 分分钟改好了 以前我只是听说别人用cursor如何如何 这下亲眼所见 震撼 不得不思考 作为程序员 将来该怎么好好利用AI
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给你发了个私信。
用来写sh和eww也不错
aider session语法高亮现在有了。用的是启动aider的时候打开的代码文件所用major mode里的语法高亮。确实不是完美的办法，但至少对repo对应的语言有高亮了，想来很多repo的主要语言应该是一种。
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手动点赞，zsbd
Google的Gemini 2.0发布了，aider的大模型coding排行榜上仅次于claude，比o1-preview正确性更好，而且，他是完全免费的
使用方法： 设置GEMINI_API_KEY环境变量 aider启动参数是: --model gemini/gemini-exp-1206
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aider更新以后支持 inline comment 以及file watcher 了，感觉非常不错的两个功能。
inline comment的意思就是你可以在你的代码里直接写注释来让AI干活，不需要切换到 terminal buffer 里去写 prompt 来让 ai 干活，类似这样
# refactor this function AI!
def xxx
File watcher 的意思是当检测到当前 project 文件里的注释里有更新的 ai prompt 以后会自动调用 llm 来进行输出。
感兴趣的可以看一下官网的介绍 Aider in your IDE | aider
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aider 感觉发明了很多有意思的 AI 写代码的创意。比如利用 treesitter 来做一个整个 project 的大纲/概览来喂给 AI 应该是首创。然后今天的这个 inline comment 也很有意思。
就索引方面，我倒是觉得 auto-coder 的方案更加优雅，简单、适用范围广以及每几个月随模型能力一起提升。
就索引方面，我倒是觉得 auto-coder 的方案更加优雅，简单、适用范围广以及每几个月随模型能力一起提升。
他这个返回的东西很少啊。连函数的签名都没有。
每几个月随模型能力一起提升。
建索引这个任务太简单了，现在的 LLM 都能胜任的很好，模型能力提升不会提升索引的效果。还是得看怎么设计索引能够最高效的让 LLM 利用好。
想要啥在 prompt 定制就好了，让模型自己做，甚至可以让模型在生成repo map的内容中加入各个文件、各个类、各个函数的简要说明，而不是仅仅只有文件名、类名、函数名、参数名、类型。
并不这样觉得，我觉得检索方面现在还很糟糕（主要指的是aider和claude-3.5-sonnet），索引质量是一方面(从treesitter里捞出来的那点东西在我看来还远远不够)，模型能力是另一方面。
主要说的是模型窗口大小、推理能力的提升和成本的下降。往理想的说窗口大了、推理速度快了、token费用继续指数下降，甚至不需要进行索引和检索，所有文件直接扔给模型就好了，不需要rag各种折腾。