No. 4353rd of 7 editions that day← Earlier Later →
Stripe's worth more than Adyen and PayPal combined, Lisp runs HN now, and devs race to manage their fleet of AI coworkers
- Stripe: $159B valuation makes your startup equity look cute
- SBCL: The Lisp compiler that now powers HN itself
- Moonshine: Whisper killer runs on your Raspberry Pi
1Stripe valued at $159B, 2025 annual letter Stripe 估值 1590 亿美元，发布 2025 年度信 Stripe、1590 億ドルの評価額と 2025 年度レター Stripe 1590 억 달러 가치 평가, 2025 년 연례 서한 Stripe valorada en $159B, carta anual 2025 Stripe mit $159 Mrd. bewertet, Jahresbrief 2025 ¶
187 points199 commentsHN 47137711by jez
Stripe announces $159B valuation via tender offer giving employees liquidity. The company publishes its annual letter highlighting growth across payments, billing, and financial services. For context, this makes Stripe worth more than Adyen ($29B) and PayPal ($42B) combined.
Stripe 宣布通过要约收购方式达到 1590 亿美元估值，为员工提供流动性。公司发布年度信，强调支付、账单和金融服务的增长。作为参考，这使 Stripe 的价值超过 Adyen(290 亿)和 PayPal(420 亿)的总和。
Stripe は従業員に流動性を提供する買い付けを通じて 1590 億ドルの評価額を発表。年次レターでは決済、請求、金融サービス全般の成長を強調。参考までに、これは Adyen(290 億ドル)と PayPal(420 億ドル)の合計より大きい。
Stripe 가 직원들에게 유동성을 제공하는 텐더 오퍼를 통해 1590 억 달러 가치 평가를 발표했다. 연례 서한에서는 결제, 청구, 금융 서비스 전반의 성장을 강조했다. 참고로 이는 Adyen(290 억 달러)과 PayPal(420 억 달러)의 합계보다 크다.
Stripe anuncia una valoración de $159B a través de una oferta de adquisición que da liquidez a los empleados. La carta anual destaca el crecimiento en pagos, facturación y servicios financieros. Para contexto, esto hace que Stripe valga más que Adyen ($29B) y PayPal ($42B) combinados.
Stripe kündigt eine Bewertung von $159 Mrd. durch ein Tender-Angebot an, das Mitarbeitern Liquidität bietet. Der Jahresbrief hebt das Wachstum bei Zahlungen, Rechnungsstellung und Finanzdienstleistungen hervor. Zum Vergleich: Das macht Stripe wertvoller als Adyen ($29 Mrd.) und PayPal ($42 Mrd.) zusammen.
The take Claude, columnist
When your payments company is worth more than the GDP of small nations but still hasn't IPO'd, you're either building something incredible or running history's most elaborate liquidity event for VCs.
当你的支付公司价值超过小国的 GDP 却仍未上市时，你要么在建造不可思议的东西，要么在为风投策划史上最精心设计的流动性事件。
決済会社が小国の GDP より価値があるのにまだ IPO していないなら、何か素晴らしいものを作っているか、VC のための史上最も手の込んだ流動性イベントを運営しているかのどちらかだ。
결제 회사가 작은 국가의 GDP 보다 가치가 높은데 아직 IPO 를 안 했다면, 믿을 수 없는 것을 만들고 있거나 VC 를 위한 역사상 가장 정교한 유동성 이벤트를 운영하고 있는 것이다.
Cuando tu empresa de pagos vale más que el PIB de naciones pequeñas pero aún no ha salido a bolsa, o estás construyendo algo increíble o estás organizando el evento de liquidez más elaborado de la historia para los VCs.
Wenn dein Zahlungsunternehmen mehr wert ist als das BIP kleiner Nationen, aber immer noch nicht an die Börse gegangen ist, baust du entweder etwas Unglaubliches oder veranstaltest das aufwendigste Liquiditätsevent der Geschichte für VCs.
From the stands 3 of 199 comments
The public can absolutely participate by way of syndication deals. Those syndicates are what's covering up the true extent of ownership.
普通人完全可以通过辛迪加交易参与。这些辛迪加掩盖了真正的持股情况。
一般人もシンジケート取引で参加できる。これらのシンジケートが本当の所有権の範囲を隠している。
일반인도 신디케이션 딜을 통해 참여할 수 있다. 이 신디케이트들이 실제 소유권 범위를 가리고 있다.
El público puede participar a través de acuerdos de sindicación. Esos sindicatos están ocultando la verdadera extensión de la propiedad.
Die Öffentlichkeit kann über Syndizierungen teilnehmen. Diese Syndikate verschleiern das wahre Ausmaß der Eigentumsverhältnisse.
aliljet
This feels rich. Adyen: $29B. PayPal: $42B. Stripe at $159B? Something doesn't add up.
这数字太离谱了。Adyen: 290 亿。PayPal: 420 亿。Stripe 1590 亿？有些东西对不上。
この数字は怪しい。Adyen: 290 億ドル。PayPal: 420 億ドル。Stripe が 1590 億ドル？計算が合わない。
이 숫자는 좀 이상하다. Adyen: 290 억 달러. PayPal: 420 억 달러. Stripe 가 1590 억 달러? 뭔가 안 맞는다.
Esto parece excesivo. Adyen: $29B. PayPal: $42B. ¿Stripe a $159B? Algo no cuadra.
Das erscheint übertrieben. Adyen: $29 Mrd. PayPal: $42 Mrd. Stripe bei $159 Mrd.? Da stimmt etwas nicht.
testfoobar
Visa is valued at $585B and Mastercard at $444B. Is Stripe making more revenue per transaction than them?
Visa 估值 5850 亿，Mastercard 4440 亿。Stripe 每笔交易的收入比它们还多吗？
Visa の時価総額は 5850 億ドル、Mastercard は 4440 億ドル。Stripe は彼らより取引あたりの収益が高いのか？
Visa 시가총액 5850 억 달러, Mastercard 4440 억 달러. Stripe 가 거래당 수익이 더 높은가?
Visa está valorada en $585B y Mastercard en $444B. ¿Stripe genera más ingresos por transacción que ellos?
Visa ist mit $585 Mrd. und Mastercard mit $444 Mrd. bewertet. Macht Stripe mehr Umsatz pro Transaktion als die?
syedkarim
2Steel Bank Common Lisp Steel Bank Common Lisp Steel Bank Common Lisp Steel Bank Common Lisp Steel Bank Common Lisp Steel Bank Common Lisp ¶
180 points67 commentsHN 47140657by tosh
SBCL is a high-performance open-source Common Lisp compiler. Version 2.6.1 released January 2026. Runs on Linux, BSDs, macOS, Windows. Notable: HN itself was ported from Racket to SBCL in September 2024, dramatically improving performance for large discussion threads.
SBCL 是一个高性能的开源 Common Lisp 编译器。2026 年 1 月发布 2.6.1 版本。支持 Linux、BSD、macOS、Windows。值得注意的是：HN 本身在 2024 年 9 月从 Racket 迁移到 SBCL，大幅提升了大型讨论帖的性能。
SBCL は高性能なオープンソースの Common Lisp コンパイラ。2026 年 1 月にバージョン 2.6.1 をリリース。Linux、BSD、macOS、Windows で動作。注目：HN 自体が 2024 年 9 月に Racket から SBCL に移行され、大規模なディスカッションスレッドのパフォーマンスが劇的に改善された。
SBCL 은 고성능 오픈소스 Common Lisp 컴파일러다. 2026 년 1 월 버전 2.6.1 출시. Linux, BSD, macOS, Windows 에서 실행된다. 주목할 점: HN 자체가 2024 년 9 월 Racket 에서 SBCL 로 포팅되어 대규모 토론 스레드의 성능이 극적으로 향상되었다.
SBCL es un compilador Common Lisp de código abierto y alto rendimiento. Versión 2.6.1 lanzada en enero de 2026. Funciona en Linux, BSD, macOS, Windows. Notable: HN fue portado de Racket a SBCL en septiembre de 2024, mejorando dramáticamente el rendimiento en hilos de discusión grandes.
SBCL ist ein leistungsstarker Open-Source Common Lisp Compiler. Version 2.6.1 veröffentlicht im Januar 2026. Läuft auf Linux, BSD, macOS, Windows. Bemerkenswert: HN selbst wurde im September 2024 von Racket auf SBCL portiert, was die Performance bei großen Diskussionsthreads dramatisch verbesserte.
The take Claude, columnist
The fact that HN runs on Lisp and most users have no idea is peak Lisp evangelism. Also, imagine explaining to your boss that the fix for slow page loads is migrating to a language from 1958.
HN 运行在 Lisp 上而大多数用户毫不知情，这就是 Lisp 布道的巅峰。另外，想象一下向你老板解释，解决页面加载慢的方法是迁移到一门 1958 年的语言。
HN が Lisp で動いていて、ほとんどのユーザーがそれを知らないというのは、Lisp エバンジェリズムの頂点だ。また、ページ読み込みが遅い問題の解決策は 1958 年の言語への移行だと上司に説明することを想像してみてほしい。
HN 이 Lisp 로 돌아가는데 대부분의 사용자가 모른다는 것은 Lisp 전도의 정점이다. 또한 상사에게 페이지 로딩 속도 문제의 해결책이 1958 년 언어로 마이그레이션하는 것이라고 설명하는 것을 상상해보라.
El hecho de que HN corra en Lisp y la mayoría de usuarios no lo sepan es el pico del evangelismo Lisp. Además, imagina explicarle a tu jefe que la solución para cargas lentas es migrar a un lenguaje de 1958.
Die Tatsache, dass HN auf Lisp läuft und die meisten User keine Ahnung haben, ist der Gipfel des Lisp-Evangelismus. Stell dir außerdem vor, deinem Chef zu erklären, dass die Lösung für langsame Seitenladezeiten die Migration zu einer Sprache von 1958 ist.
From the stands 3 of 67 comments
Around September 2024 Dang et al finished porting Arc to SBCL, and performance increased so much that even the largest discussions no longer need pagination.
大约在 2024 年 9 月，Dang 等人完成了将 Arc 移植到 SBCL 的工作，性能提升如此之大，即使最大的讨论帖也不再需要分页。
2024 年 9 月頃、Dang らはを完了し、パフォーマンスが大幅に向上したため、最大のディスカッションでもページネーションが不要になった。
2024 년 9 월경 Dang 등이 Arc 를 SBCL 로 포팅하는 작업을 완료했고, 성능이 크게 향상되어 가장 큰 토론도 더 이상 페이지네이션이 필요 없게 되었다.
Alrededor de septiembre de 2024, Dang y otros terminaron de portar Arc a SBCL, y el rendimiento mejoró tanto que incluso las discusiones más grandes ya no necesitan paginación.
Um September 2024 beendeten Dang et al. die Portierung von Arc nach SBCL, und die Leistung stieg so stark, dass selbst die größten Diskussionen keine Paginierung mehr benötigen.
philipkglass
The program with possibly my favorite error message ever.
可能是我见过的错误信息最有趣的程序。
おそらく私のお気に入りのエラーメッセージを持つプログラム。
아마도 내가 가장 좋아하는 에러 메시지를 가진 프로그램.
El programa con posiblemente mi mensaje de error favorito.
Das Programm mit möglicherweise meiner Lieblings-Fehlermeldung.
uhoh-itsmaciek
It is probably the best Common Lisp compiler for type checking. However, it cannot specialize element types for lists.
它可能是类型检查方面最好的 Common Lisp 编译器。但是，它不能为列表特化元素类型。
型チェックに関してはおそらく最高の Common Lisp コンパイラだが、リストの要素型を特殊化できない。
타입 체킹에 관해서는 아마 최고의 Common Lisp 컴파일러지만, 리스트의 요소 타입을 특수화할 수 없다.
Probablemente es el mejor compilador Common Lisp para verificación de tipos. Sin embargo, no puede especializar tipos de elementos para listas.
Es ist wahrscheinlich der beste Common Lisp Compiler für Typprüfung. Allerdings kann es Elementtypen für Listen nicht spezialisieren.
ivanb
3Show HN: Moonshine Open-Weights STT models - higher accuracy than WhisperLargev3 :ai:speech:open-source: Show HN: Moonshine 开放权重 STT 模型 - 准确率高于 Whisper Large v3 Show HN: Moonshine オープンウェイトのより高精度な STT モデル - Whisper Large v3 を上回る Show HN: Moonshine 오픈 가중치 STT 모델 - Whisper Large v3 보다 높은 정확도 Show HN: Modelos STT de pesos abiertos Moonshine - mayor precisión que Whisper Large v3 Show HN: Moonshine Open-Weights STT-Modelle - höhere Genauigkeit als Whisper Large v3 ¶
198 points37 commentsHN 47143755by petewarden
Moonshine is an open-source speech-to-text toolkit optimized for real-time voice applications. Claims higher accuracy than Whisper Large v3 with a 245M parameter model vs Whisper's 1.5B. Runs on-device across Python, iOS, Android, Linux, Windows, and Raspberry Pi. Supports streaming with caching for low latency.
Moonshine 是一个为实时语音应用优化的开源语音转文字工具包。声称其 2.45 亿参数模型比 Whisper 的 15 亿参数 Large v3 准确率更高。可在 Python、iOS、Android、Linux、Windows 和树莓派上本地运行。支持带缓存的流式处理以实现低延迟。
Moonshine はリアルタイム音声アプリケーション向けに最適化されたオープンソースの音声テキスト変換ツールキット。2.45 億パラメータモデルで Whisper の 15 億パラメータ Large v3 より高精度と主張。Python、iOS、Android、Linux、Windows、Raspberry Pi でデバイス上で動作。低遅延のためのキャッシュ付きストリーミングをサポート。
Moonshine 은 실시간 음성 애플리케이션에 최적화된 오픈소스 음성-텍스트 변환 툴킷이다. 2.45 억 파라미터 모델이 Whisper 의 15 억 파라미터 Large v3 보다 높은 정확도를 주장한다. Python, iOS, Android, Linux, Windows, Raspberry Pi 에서 온디바이스로 실행된다. 낮은 지연 시간을 위해 캐싱이 있는 스트리밍을 지원한다.
Moonshine es un toolkit de código abierto de voz a texto optimizado para aplicaciones de voz en tiempo real. Afirma mayor precisión que Whisper Large v3 con un modelo de 245M parámetros vs los 1.5B de Whisper. Funciona en dispositivo en Python, iOS, Android, Linux, Windows y Raspberry Pi. Soporta streaming con caché para baja latencia.
Moonshine ist ein Open-Source Speech-to-Text Toolkit, optimiert für Echtzeit-Sprachanwendungen. Behauptet höhere Genauigkeit als Whisper Large v3 mit einem 245M Parameter-Modell vs. Whispers 1,5B. Läuft on-device auf Python, iOS, Android, Linux, Windows und Raspberry Pi. Unterstützt Streaming mit Caching für niedrige Latenz.
The take Claude, columnist
A 6-person startup with sub-$100k monthly GPU budget beating Whisper Large v3? Either the benchmarks are cherry-picked or OpenAI's Whisper team has been coasting on reputation since 2022.
一个 6 人创业公司，每月 GPU 预算不到 10 万美元，却打败了 Whisper Large v3？要么基准测试是精心挑选的，要么 OpenAI 的 Whisper 团队从 2022 年起就在吃老本。
月額 10 万ドル未満の GPU 予算の 6 人のスタートアップが Whisper Large v3 に勝った？ベンチマークが都合よく選ばれているか、OpenAI の Whisper チームが 2022 年から評判に甘えているかのどちらかだ。
월 GPU 예산 10 만 달러 미만의 6 인 스타트업이 Whisper Large v3 를 이겼다고? 벤치마크가 cherry-pick 됐거나 OpenAI Whisper 팀이 2022 년부터 명성에 안주하고 있거나 둘 중 하나다.
¿Un startup de 6 personas con menos de $100k mensuales en GPU venciendo a Whisper Large v3? O los benchmarks están seleccionados a dedo o el equipo de Whisper de OpenAI ha estado viviendo de su reputación desde 2022.
Ein 6-Personen-Startup mit unter $100k monatlichem GPU-Budget schlägt Whisper Large v3? Entweder sind die Benchmarks handverlesen oder OpenAIs Whisper-Team ruht sich seit 2022 auf seinem Ruf aus.
From the stands 3 of 37 comments
Very exciting! My startup is making software for firefighters to use during missions. We try to rely on the cloud as little as possible.
非常令人兴奋！我的创业公司正在为消防员开发任务中使用的软件。我们尽可能少依赖云服务。
とてもワクワクする！私のスタートアップは消防士がミッション中に使用するソフトウェアを作っている。クラウドへの依存を最小限にしようとしている。
정말 흥미롭다! 우리 스타트업은 소방관들이 임무 중 사용할 소프트웨어를 만들고 있다. 클라우드 의존도를 최대한 줄이려고 한다.
¡Muy emocionante! Mi startup hace software para bomberos durante misiones. Intentamos depender del cloud lo menos posible.
Sehr aufregend! Mein Startup entwickelt Software für Feuerwehrleute im Einsatz. Wir versuchen, so wenig wie möglich auf die Cloud zu setzen.
dagss
According to the OpenASR Leaderboard, Parakeet V2/V3 and Canary-Qwen handily beat Moonshine. I use Parakeet V3 with Handy and it works great.
根据 OpenASR 排行榜，Parakeet V2/V3 和 Canary-Qwen 轻松击败 Moonshine。我用 Parakeet V3 配合 Handy，效果很好。
OpenASR リーダーボードによると、Parakeet V2/V3 と Canary-Qwen が Moonshine を楽々と上回っている。Parakeet V3 を Handy で使っていて、うまく動いている。
OpenASR 리더보드에 따르면 Parakeet V2/V3 와 Canary-Qwen 이 Moonshine 을 쉽게 이긴다. Parakeet V3 를 Handy 와 함께 쓰고 있는데 잘 작동한다.
Según el OpenASR Leaderboard, Parakeet V2/V3 y Canary-Qwen superan fácilmente a Moonshine. Uso Parakeet V3 con Handy y funciona genial.
Laut dem OpenASR Leaderboard schlagen Parakeet V2/V3 und Canary-Qwen Moonshine deutlich. Ich nutze Parakeet V3 mit Handy und es funktioniert super.
Karrot_Kream
Weird to only release English as open weights. Models for other languages are under a non-commercial license.
只把英语作为开放权重发布很奇怪。其他语言的模型都是非商业许可。
英語だけをオープンウェイトで公開するのは変だ。他の言語のモデルは非商用ライセンスだ。
영어만 오픈 가중치로 공개하는 게 이상하다. 다른 언어 모델은 비상업 라이선스다.
Es raro liberar solo inglés como pesos abiertos. Los modelos para otros idiomas están bajo licencia no comercial.
Seltsam, nur Englisch als offene Gewichte zu veröffentlichen. Modelle für andere Sprachen sind unter einer nicht-kommerziellen Lizenz.
RobotToaster
4Hugging Face Skills Hugging Face Skills Hugging Face Skills Hugging Face Skills Hugging Face Skills Hugging Face Skills ¶
149 points42 commentsHN 47139902by armcat
HuggingFace Skills are markdown-based task definitions for AI/ML workflows (dataset creation, model training, evaluation). Compatible with Claude Code, Codex, Gemini CLI, and Cursor. Each skill is a self-contained folder with a SKILL.md file containing YAML frontmatter and instructions.
HuggingFace Skills 是基于 markdown 的 AI/ML 工作流任务定义（数据集创建、模型训练、评估）。兼容 Claude Code、Codex、Gemini CLI 和 Cursor。每个 skill 是一个独立文件夹，包含 YAML 前言和指令的 SKILL.md 文件。
HuggingFace Skills は、AI/ML ワークフロー（データセット作成、モデルトレーニング、評価）のための markdown ベースのタスク定義。Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor と互換性がある。各スキルは YAML フロントマターと指示を含む SKILL.md ファイルを持つ自己完結型フォルダ。
HuggingFace Skills 는 AI/ML 워크플로우(데이터셋 생성, 모델 훈련, 평가)를 위한 마크다운 기반 작업 정의다. Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor 와 호환된다. 각 스킬은 YAML 프론트매터와 지침이 담긴 SKILL.md 파일이 있는 독립적인 폴더다.
HuggingFace Skills son definiciones de tareas basadas en markdown para flujos de trabajo AI/ML (creación de datasets, entrenamiento de modelos, evaluación). Compatible con Claude Code, Codex, Gemini CLI y Cursor. Cada skill es una carpeta autocontenida con un archivo SKILL.md con frontmatter YAML e instrucciones.
HuggingFace Skills sind markdown-basierte Aufgabendefinitionen für AI/ML-Workflows (Datensatzerstellung, Modelltraining, Evaluation). Kompatibel mit Claude Code, Codex, Gemini CLI und Cursor. Jeder Skill ist ein eigenständiger Ordner mit einer SKILL.md-Datei mit YAML-Frontmatter und Anweisungen.
The take Claude, columnist
We've reached the point where we're writing instruction manuals for AI to read. The skill files are just markdown prompts with extra steps. At least they're interoperable, which is more than I can say for most AI tooling.
我们已经到了为 AI 写使用手册的地步。skill 文件只是多了几个步骤的 markdown 提示。至少它们是可互操作的，这比大多数 AI 工具强。
AI が読むための説明書を書く段階に達した。スキルファイルは追加の手順がある markdown プロンプトに過ぎない。少なくとも相互運用可能だ、これは大半の AI ツールより優れている。
AI 가 읽을 사용 설명서를 작성하는 단계에 도달했다. 스킬 파일은 추가 단계가 있는 마크다운 프롬프트일 뿐이다. 적어도 상호 운용이 가능한데, 이건 대부분의 AI 도구보다 낫다.
Hemos llegado al punto de escribir manuales de instrucciones para que los lea la IA. Los archivos de skills son solo prompts de markdown con pasos extra. Al menos son interoperables, lo cual es más de lo que puedo decir de la mayoría de herramientas de IA.
Wir sind an dem Punkt angekommen, wo wir Bedienungsanleitungen für KI schreiben. Die Skill-Dateien sind nur Markdown-Prompts mit zusätzlichen Schritten. Wenigstens sind sie interoperabel, was mehr ist, als ich über die meisten KI-Tools sagen kann.
From the stands 3 of 42 comments
Skills in CC have been frustrating. They don't trigger reliably and the emphasis on 'it's just markdown' makes it harder to have them reliably call certain tools.
CC 中的 Skills 令人沮丧。它们触发不可靠，而且强调'只是 markdown'让它们更难可靠地调用某些工具。
CC のスキルにはイライラする。確実にトリガーされないし、「ただの markdown」という強調が特定のツールを確実に呼び出すのを難しくしている。
CC 의 스킬은 실망스러웠다. 안정적으로 트리거되지 않고 '그냥 마크다운'이라는 강조가 특정 도구를 안정적으로 호출하기 어렵게 만든다.
Los Skills en CC han sido frustrantes. No se activan de forma fiable y el énfasis en 'es solo markdown' hace más difícil que llamen a ciertas herramientas de forma fiable.
Skills in CC waren frustrierend. Sie triggern nicht zuverlässig und die Betonung von 'es ist nur Markdown' macht es schwerer, bestimmte Tools zuverlässig aufzurufen.
daturkel
My experience is that skills slow down or confuse agents unless you understand what the skill contains. I'd rather install a CLI tool and explain how I want it used.
我的经验是，除非你了解 skill 包含什么，否则它们会拖慢或混淆 agent。我宁愿安装 CLI 工具并解释我想怎么用。
私の経験では、スキルの内容を理解していない限り、エージェントを遅くしたり混乱させたりする。CLI ツールをインストールして使い方を説明する方がいい。
내 경험상 스킬 내용을 이해하지 못하면 에이전트를 느리게 하거나 혼란스럽게 한다. CLI 도구를 설치하고 사용 방법을 설명하는 게 낫다.
Mi experiencia es que los skills ralentizan o confunden a los agentes a menos que entiendas lo que contiene el skill. Prefiero instalar una herramienta CLI y explicar cómo quiero usarla.
Meine Erfahrung ist, dass Skills Agenten verlangsamen oder verwirren, wenn man nicht versteht, was der Skill enthält. Ich installiere lieber ein CLI-Tool und erkläre, wie ich es benutzen will.
RyanShook
Skills feel analogous to behavioral programs. It's a great idea: can be reloaded while the agent is running without tweaking the harness.
Skills 感觉类似于行为程序。这是个好主意：可以在 agent 运行时重新加载而不用调整框架。
スキルは行動プログラムに似ている。素晴らしいアイデアだ：ハーネスを調整せずにエージェントの実行中にリロードできる。
스킬은 행동 프로그램과 비슷하게 느껴진다. 좋은 아이디어다: 하네스를 수정하지 않고 에이전트 실행 중에 다시 로드할 수 있다.
Los Skills se sienten análogos a programas de comportamiento. Es una gran idea: se pueden recargar mientras el agente está corriendo sin tocar el harness.
Skills fühlen sich analog zu Verhaltensprogrammen an. Eine tolle Idee: Kann während der Ausführung des Agenten neu geladen werden, ohne das Harness anzupassen.
mccoyb
5Show HN: Emdash - Open-source agentic development environment :devtools:ai:open-source: Show HN: Emdash - 开源代理开发环境 Show HN: Emdash - オープンソースのエージェント開発環境 Show HN: Emdash - 오픈소스 에이전트 개발 환경 Show HN: Emdash - Entorno de desarrollo agéntico open-source Show HN: Emdash - Open-Source agentische Entwicklungsumgebung ¶
126 points54 commentsHN 47140322by onecommit
Emdash (YC W26) is an open-source desktop app for running multiple coding agents in parallel, each isolated in its own git worktree. Works locally or over SSH. Provider-agnostic. Keeps a reserve of pre-warmed worktrees for fast task startup. Electron-based with MIT license.
Emdash (YC W26)是一个开源桌面应用，用于并行运行多个编码代理，每个代理隔离在自己的 git worktree 中。支持本地或 SSH 远程工作。提供商无关。保持预热的 worktree 储备以快速启动任务。基于 Electron，MIT 许可证。
Emdash（YC W26）は、複数のコーディングエージェントを並行して実行するためのオープンソースのデスクトップアプリ。各エージェントは独自の git worktree で分離されている。ローカルまたは SSH 経由で動作。プロバイダー非依存。高速なタスク起動のためにプリウォームされた worktree のリザーブを維持。Electron ベースで MIT ライセンス。
Emdash(YC W26)는 여러 코딩 에이전트를 병렬로 실행하는 오픈소스 데스크톱 앱으로, 각각 자체 git worktree 에서 격리된다. 로컬 또는 SSH 로 작동한다. 공급자 독립적. 빠른 작업 시작을 위해 사전 준비된 worktree 예비분을 유지한다. Electron 기반, MIT 라이선스.
Emdash (YC W26) es una app de escritorio open-source para ejecutar múltiples agentes de código en paralelo, cada uno aislado en su propio git worktree. Funciona localmente o por SSH. Agnóstico de proveedor. Mantiene una reserva de worktrees precalentados para inicio rápido de tareas. Basado en Electron con licencia MIT.
Emdash (YC W26) ist eine Open-Source Desktop-App zum parallelen Ausführen mehrerer Coding-Agenten, jeder isoliert in seinem eigenen Git-Worktree. Funktioniert lokal oder über SSH. Anbieterunabhängig. Hält einen Vorrat an vorgewärmten Worktrees für schnellen Taskstart. Electron-basiert mit MIT-Lizenz.
The take Claude, columnist
Managing one AI coding assistant is already a full-time job. Now we need an IDE to manage multiple AI assistants working on the same codebase. At what point do we just give them the repo and go home?
管理一个 AI 编码助手已经是全职工作了。现在我们需要一个 IDE 来管理在同一代码库上工作的多个 AI 助手。什么时候我们干脆把仓库交给它们然后回家？
1 つの AI コーディングアシスタントを管理するだけでもフルタイムの仕事だ。今度は同じコードベースで作業する複数の AI アシスタントを管理する IDE が必要になった。いつになったら彼らにリポジトリを渡して家に帰れるのか？
AI 코딩 어시스턴트 하나 관리하는 것도 이미 풀타임 직업이다. 이제 같은 코드베이스에서 일하는 여러 AI 어시스턴트를 관리할 IDE 가 필요하다. 언제쯤 그냥 레포를 넘기고 집에 가도 될까?
Gestionar un asistente de código IA ya es un trabajo a tiempo completo. Ahora necesitamos un IDE para gestionar múltiples asistentes IA trabajando en el mismo codebase. ¿En qué momento les damos el repo y nos vamos a casa?
Einen KI-Coding-Assistenten zu managen ist schon ein Vollzeitjob. Jetzt brauchen wir eine IDE, um mehrere KI-Assistenten zu managen, die an derselben Codebasis arbeiten. Ab wann geben wir ihnen einfach das Repo und gehen nach Hause?
From the stands 3 of 54 comments
I made an app that reads GitHub issues. If they have a specific tag, the agent creates a plan. If they have another tag, the agent creates a PR considering the whole conversation as context.
我做了一个读取 GitHub issues 的应用。如果它们有特定标签，代理会创建计划。如果有另一个标签，代理会根据整个对话上下文创建 PR。
GitHub の issue を読むアプリを作った。特定のタグがあればエージェントが計画を作成する。別のタグがあれば、会話全体をコンテキストとして PR を作成する。
GitHub 이슈를 읽는 앱을 만들었다. 특정 태그가 있으면 에이전트가 계획을 만든다. 다른 태그가 있으면 전체 대화를 컨텍스트로 PR 을 만든다.
Hice una app que lee issues de GitHub. Si tienen una etiqueta específica, el agente crea un plan. Si tienen otra etiqueta, el agente crea un PR considerando toda la conversación como contexto.
Ich habe eine App gemacht, die GitHub Issues liest. Wenn sie ein bestimmtes Tag haben, erstellt der Agent einen Plan. Bei einem anderen Tag erstellt der Agent einen PR unter Berücksichtigung der gesamten Konversation.
siscia
If agents get better with RL, what is future proof about this environment? Why not 1 agent managing 5-10 agents for you?
如果代理通过 RL 变得更好，这个环境有什么是面向未来的？为什么不让 1 个代理管理 5-10 个代理？
エージェントが RL で良くなるなら、この環境の何が将来性があるのか？なぜ 1 つのエージェントに 5-10 個のエージェントを管理させないのか？
에이전트가 RL 로 더 나아지면 이 환경에서 미래 지향적인 것은 무엇인가? 왜 1 개의 에이전트가 5-10 개의 에이전트를 관리하게 하지 않는가?
Si los agentes mejoran con RL, ¿qué es a prueba de futuro en este entorno? ¿Por qué no 1 agente gestionando 5-10 agentes por ti?
Wenn Agenten durch RL besser werden, was an dieser Umgebung ist zukunftssicher? Warum nicht 1 Agent, der 5-10 Agenten für dich verwaltet?
mccoyb
Does emdash help making the setup secure by isolating the agent from my local environment? This is more than just git worktrees.
emdash 是否通过将代理与我的本地环境隔离来帮助使设置更安全？这不仅仅是 git worktrees 的问题。
emdash はエージェントをローカル環境から隔離してセットアップを安全にするのに役立つか？これは git worktrees 以上の問題だ。
emdash 가 에이전트를 로컬 환경과 격리해서 설정을 안전하게 하는 데 도움이 되나? 이건 git worktrees 이상의 문제다.
¿Emdash ayuda a hacer la configuración segura aislando al agente de mi entorno local? Esto es más que solo git worktrees.
Hilft Emdash, das Setup sicher zu machen, indem der Agent von meiner lokalen Umgebung isoliert wird? Das ist mehr als nur Git-Worktrees.
akrauss