Пересмотрено: Редактор ИИ, созданный с помощью агентных инструментов программирования и Y.js CRDT

Техническая реализация
Revise был создан за 10 месяцев с использованием агентных инструментов кодирования, при этом разработчик сообщил, что никогда не работал так быстро за всю свою карьеру. Архитектура включает движок текстового процессора и слой рендеринга, полностью созданные с нуля. Единственная сторонняя библиотека, которая используется, — это Y.js для стека CRDT (Conflict-Free Replicated Data Type).
AI-функции
Редактор интегрирует несколько AI-моделей для обработки документов:
- GPT-5.4 Mini
- GPT-5.4
- GPT-5.4 Pro
- Claude Haiku 4.5
- Claude Sonnet 4.6
- Claude Opus 4.6
AI-агент работает бок о бок с пользователями в одном интерфейсе, предоставляя встроенную проверку и предложения по редактированию. Он может обнаруживать несоответствия в документах, такие как расхождения в хронологии или противоречивые утверждения об изменениях доходов.
Возможности обработки документов
- Импорт документов Word и Google Docs
- Извлечение содержимого из PDF с использованием мультимодальных LLM
- Проверка, редактирование и совершенствование существующих документов
- Функция экспорта с различными настройками
Пользовательская настройка
Revise со временем изучает предпочтения пользователя, включая:
- Предпочтения по местоимениям (например, они/их)
- Предпочтения по стилю обратной связи (прямой vs. мягкая похвала)
- Предпочтения по орфографии (американский vs. другие варианты)
- Предпочтения по форматированию (APA 7, использование оксфордской запятой)
- Предпочтения по тону (тёплый и точный, избегая восклицательных знаков)
- Соображения доступности
- Предпочтения по структуре документа (короткие абзацы, лаконичные черновики)
Предпочтения в техническом письме
Система поддерживает конкретные требования к технической документации:
- Утверждения о производительности должны включать настройку бенчмарка, форму нагрузки, размер выборки и сравнения с базовым уровнем
- Предпочтение конкретным API-контрактам с полезными данными запроса/ответа, правилами пагинации и семантикой идемпотентности
- Критические изменения должны быть явно указаны (изменения API, обратное заполнение данных, миграции индексов, ограничения версий клиентов)
- Требования в виде нумерованных критериев приемки с пограничными случаями, поведением при повторе и деталями истечения срока
- Доверие к метрикам, таким как p95, бюджеты ошибок, глубина очереди и количество инцидентов, а не к прилагательным
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Инструмент автоматизации рабочих процессов Symphony работает с Claude Code.
Разработчик реализовал спецификацию Symphony с помощью Claude Code для автоматизации рабочих процессов от тикетов до пул-реквестов, изначально используя Node/TypeScript, но отметив, что Elixir может быть лучше. Инструмент требует отдельной настройки API-ключей и биллинга помимо подписок Claude.

ScreenMind: Локальный ИИ с памятью, индексирующий всю активность вашего компьютера
ScreenMind захватывает экран, встречи и голосовые заметки, используя Gemma 4 E2B локально через llama.cpp. Работает на 4 ГБ+ VRAM с Q4-квантованием. Ищите прошлую активность, общайтесь с историей и подключайтесь к Claude/Cursor через MCP.

Построение кодирующего агента для контекста в 8 тыс. токенов: разделение планировщика/исполнителя, бюджетирование токенов и параллельное выполнение
Подробный разбор создания CLI-агента для написания кода, рассчитанного на лимит в 8 тысяч токенов, с архитектурой planner/executor, строгим распределением токенов и параллельным выполнением задач.

Фреймворк визуальных подсказок заменяет текстовые запросы одним изображением для Claude AI
Принцип Пропускной Способности v9 — это двунаправленная структурная система, которая использует единую блок-схему вместо текстовых промптов для Claude AI. Она предоставляет структурную диагностику или генеративные планы построения на основе параметров системы или целей.