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在 Overleaf 上写学术论文时，频繁在编辑器和 AI 工具之间来回切换，既打断思路，复制粘贴的过程也颇为繁琐。
不妨试下，PaperDebugger 这个开源插件，直接把 AI 助手嵌入到了 Overleaf 编辑器侧边栏。
专为解决学术写作痛点打造，内置了 “研究-评论-修改”的完整工作流，研究、审稿、修订，提供多步推理和结构化修改建议，而不只是简单的对问答。
GitHub：http://github.com/PaperDebugger/paperdebugger
支持上下文对，能直接读取当前项目内容，提供智能建议、修复 LaTeX 语法错误，并一键插入修改后的内容。
提供了 Chrome 插件开箱即用，同时也支持 Docker 私有化部署后端，确保敏感数据的隐私安全。
@https1024
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早期做 Coding Agent 都比较喜欢将本地代码库进行向量化，结合 IDE 上下文，提前构建一份“高质量上下文”，再交给大模型去推理。这种方式延续了很久，为了加速响应，甚至会在本地部署一个小模型，用于做 tab-tab 的决策。
Claude Code 出来之后，整个流派就发生了变化，开始倾向于转到 Terminal 编程，cc 的行为特别像人类工程师 debug 的过程：看代码 → grep → 试改 → 跑命令 → 报错 → 再查 → 再改 → 直到跑通。
它对代码仓库的理解是比较片面的，但这并不影响它解决问题。通过最小试错的方式，一边做任务一边理解全貌，这个操作反而更符合直觉。
一个巨石应用在运转的时候发生了错误，我们不需要对巨石应用有全面了解，只需要根据报错特征，修复当前的报错问题就好了。
有个库叫做 CodeGraph，它支持跟 Claude Code 协作，首先将仓库代码进行向量化，然后提供 MCP 给 cc 调用，以替代 cc 的 grep 操作。它的核心目标是节省 token，从数据看，确实可以节省大概 20%+ 的 token，但效果大概率会有折扣。
CodeGraph 这类方案，存在几个比较难搞定的问题：1）代码是活的，图谱很容易过期，而 grep 永远是新的；2）很多时候并非找不到代码，而是改得对不对，得去改、去执行、去验证，CodeGraph 只解决了查找问题；3）一大堆的图谱数据交给 LLM，它能不能正确消化？要知道 LLM 也是不稳定和有幻觉的。
不过度依赖“看得很准”，才开始动手。 一边做，一边修正，一边逼近答案。这就是 Claude Code 的编程哲学。
Claude Code 出来之后，整个流派就发生了变化，开始倾向于转到 Terminal 编程，cc 的行为特别像人类工程师 debug 的过程：看代码 → grep → 试改 → 跑命令 → 报错 → 再查 → 再改 → 直到跑通。
它对代码仓库的理解是比较片面的，但这并不影响它解决问题。通过最小试错的方式，一边做任务一边理解全貌，这个操作反而更符合直觉。
一个巨石应用在运转的时候发生了错误，我们不需要对巨石应用有全面了解，只需要根据报错特征，修复当前的报错问题就好了。
有个库叫做 CodeGraph，它支持跟 Claude Code 协作，首先将仓库代码进行向量化，然后提供 MCP 给 cc 调用，以替代 cc 的 grep 操作。它的核心目标是节省 token，从数据看，确实可以节省大概 20%+ 的 token，但效果大概率会有折扣。
CodeGraph 这类方案，存在几个比较难搞定的问题：1）代码是活的，图谱很容易过期，而 grep 永远是新的；2）很多时候并非找不到代码，而是改得对不对，得去改、去执行、去验证，CodeGraph 只解决了查找问题；3）一大堆的图谱数据交给 LLM，它能不能正确消化？要知道 LLM 也是不稳定和有幻觉的。
不过度依赖“看得很准”，才开始动手。 一边做，一边修正，一边逼近答案。这就是 Claude Code 的编程哲学。
openclaw爆火这么久，再一次证明了AI Agent就是程序员的最大护城河，非程序员连发现和定义问的能力都没有。
这么多非程序员用上了openclaw，能调用可以调用的一切工具，
结果你看看他们较劲脑汁产出的东西，日常的应用场景和工作，也只有上小红书和微信里洗稿，以及在上爬新闻读评论。
一个经过标准训练过的科班程序员，最大的优势是known unknown，拥有一个知识体系，如果对于不知道的事情，知道该如何学习和检索，从哪里入门，有哪些实现，如何从architecture角度了解，
而非程序员连他们自己什么东西不知道都不知道，整个世界是一个巨大的unknown unknown。
因为知识的壁垒，程序员和非程序员的认知差距将会无限制扩大，
我预测，未来除了程序员以外，其他所有工作都会消失。
@https1024
这么多非程序员用上了openclaw，能调用可以调用的一切工具，
结果你看看他们较劲脑汁产出的东西，日常的应用场景和工作，也只有上小红书和微信里洗稿，以及在上爬新闻读评论。
一个经过标准训练过的科班程序员，最大的优势是known unknown，拥有一个知识体系，如果对于不知道的事情，知道该如何学习和检索，从哪里入门，有哪些实现，如何从architecture角度了解，
而非程序员连他们自己什么东西不知道都不知道，整个世界是一个巨大的unknown unknown。
因为知识的壁垒，程序员和非程序员的认知差距将会无限制扩大，
我预测，未来除了程序员以外，其他所有工作都会消失。
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中科宇航力箭二号遥一运载火箭首飞成功。
力箭二号的总指挥杨浩亮对媒体测算，目前力箭二号不回收状态下的单位成本已与SpaceX猎鹰九号回收状态下的成本基本持平。
“未来实现集束式回收后，成本有望下探至SpaceX的一半。” 杨浩亮表示。
力箭二号的总指挥杨浩亮对媒体测算，目前力箭二号不回收状态下的单位成本已与SpaceX猎鹰九号回收状态下的成本基本持平。
“未来实现集束式回收后，成本有望下探至SpaceX的一半。” 杨浩亮表示。
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推荐一个开源工具 NewsNow，专门用来优雅地阅读实时热门新闻。内容按国内、国际、科技、财经等分类聚合，来源覆盖微博、知乎、抖音、GitHub、华尔街、Hacker News、V2EX 等主流平台，一眼就能把当天热点扫清。
GitHub：https://github.com/ourongxing/newsnow
在线地址：https://newsnow.busiyi.world
@https1024
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❤1
EmEditor 堪称独立开发的榜样，“小而硬”模式，硬核技术×时间复利÷功能范围，1997 年发布 v1.0，到 2026 年还在更新，专注于 Win 平台的文本编辑器，C++编程，不依赖 .NET/Java/Electron，主打超大文本处理，目标用户很明确，面向系统管理员、DBA、数据分析师这些企业级用户，付费意愿强且可报销，采用“订阅制+终身授权”混合销售，不去搞什么免费，不依赖捐赠。
指挥Claude code干活太爽，但有时候让渡太多的判断也不是好事，尤其在自己擅长的领域，opus 4.6看似一下子产出有模有样的东西，但实际上是制造噪音，而有些东西的本质判断，自己想一想其实很简单。
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