Joe Bird
Joe Bird
#### Description (what this PR does / why we need it): In the original code, the management of the "heartbeat" coroutine in the Registry relies on the "option.ctx" passed in...
## Description 1. **More Accurate Timing**: `time.Sleep` puts the current goroutine to sleep and then wakes it up after the specified time. The actual sleep duration might be slightly longer...
What is it? anyone can tell me the function of this strange symbol?
[codelf](https://github.com/Disdjj/codelf) 实现原理: 通过获取项目的结构, 然后再通过读取一些标志性文件, 例如package.json, project.toml, readme.md, 让LLM生成一系列的项目描述. 在LLM做代码编辑时, 通过MCP将这些项目信息通过MCP调用注入到上下文中, 帮助LLM更好的判断代码变更的影响. 原理很简单, 但是效果还不错. 在一些中大型的项目中, 能够有效的帮助进行上下文的组织, 对于编程能力不是很强的用户非常友好. 生成的文档(在项目的.codelf目录下)本身就有很强的可读性, 甚至可以直接拿来作为项目摘要文档.  
[codelf](https://github.com/Disdjj/codelf) 实现原理: 通过获取项目的结构, 然后再通过读取一些标志性文件, 例如package.json, project.toml, readme.md, 让LLM生成一系列的项目描述. 在LLM做代码编辑时, 通过MCP将这些项目信息通过MCP调用注入到上下文中, 帮助LLM更好的判断代码变更的影响. 原理很简单, 但是效果还不错. 在一些中大型的项目中, 能够有效的帮助进行上下文的组织, 对于编程能力不是很强的用户非常友好. 生成的文档(在项目的.codelf目录下)本身就有很强的可读性, 甚至可以直接拿来作为项目摘要文档.  
SOP Coding：演示 - 生成 SOP - 遵循 SOP，人只需要做一遍演示就够了 **JUST DO ONCE** [项目地址](https://github.com/TokenRollAI/recorder) [官方网站/文档/教程](https://recorder.tokenroll.ai/zh-Hans/) ### 问题 在使用AI编程时, 为了让AI能够更加遵循我们的需求, 有包括但不限于以下的方案: * Rules: cursor rules / windsurf rules / augment guidelines, 需要写详细的指令才能够达到好的效果 *...
SOP Coding：演示 - 生成 SOP - 遵循 SOP，人只需要做一遍演示就够了 **JUST DO ONCE** [项目地址](https://github.com/TokenRollAI/recorder) [官方网站/文档/教程](https://recorder.tokenroll.ai/zh-Hans/) ### 问题 在使用AI编程时, 为了让AI能够更加遵循我们的需求, 有包括但不限于以下的方案: * Rules: cursor rules / windsurf rules / augment guidelines, 需要写详细的指令才能够达到好的效果 *...
https://github.com/TokenRollAI/miniCC # 已经具备的能力 1. 对标claude code tools 2. SubAgent 3. MCP 4. 基于Textual的TUI 5. 自定义系统提示词 6. Prompt Cache # 重点 1. 极为详细的文档建设: https://llmdoc.tokenroll.ai/TokenRollAI/miniCC/llmdoc/index.md (powered by [cc-plugin](https://github.com/TokenRollAI/cc-plugin)) 2. AskUserQuestion支持 3. 核心代码1000行....
[codelf](https://github.com/Disdjj/codelf) 实现原理: 通过获取项目的结构, 然后再通过读取一些标志性文件, 例如package.json, project.toml, readme.md, 让LLM生成一系列的项目描述. 在LLM做代码编辑时, 通过MCP将这些项目信息通过MCP调用注入到上下文中, 帮助LLM更好的判断代码变更的影响. 原理很简单, 但是效果还不错. 在一些中大型的项目中, 能够有效的帮助进行上下文的组织, 对于编程能力不是很强的用户非常友好. 生成的文档(在项目的.codelf目录下)本身就有很强的可读性, 甚至可以直接拿来作为项目摘要文档.  