No. 1,4742nd of 6 editions that day← Earlier Later →
Munich funds XML, Pi beats bloat, and Flowise dies so Claude Code may live
- libexpat: City of Munich pays maintainer to fix 5 vulns
- Pi: Minimal coding agent beats expensive orchestration
- Flowise: No-code AI builder admits defeat to coding agents
- GenAI Myths: Devs only code 14% of the time anyway
- Maple: 20B model runs at 120 tok/s on your phone
1libexpat now funded by the City of Munich for up to 6 months :open-source libexpat 获得慕尼黑市最多 6 个月的资助 libexpat がミュンヘン市から最大 6 ヶ月の資金援助を獲得 libexpat, 뮌헨시로부터 최대 6 개월 자금 지원 받아 libexpat ahora financiado por la Ciudad de Múnich hasta por 6 meses libexpat wird jetzt von der Stadt München für bis zu 6 Monate finanziert ¶
190 points22 commentsHN 49176606by spyc
Sebastian Pipping, libexpat maintainer, is now employed by digital@M (City of Munich) for up to 6 months to work on the XML parser full-time. Priorities: fix 5 known vulnerabilities, add XML 1.0r5 support, improve robustness. The Munich Open Source Sabbatical program pays devs to maintain critical open source projects.
libexpat 维护者 Sebastian Pipping 现在受雇于 digital@M（慕尼黑市），将全职工作最多 6 个月。优先事项：修复 5 个已知漏洞，添加 XML 1.0r5 支持，提高稳健性。慕尼黑开源安息日计划付费让开发者维护关键开源项目。
libexpat メンテナーの Sebastian Ping が digital@M（ミュンヘン市）に雇用され、最大 6 ヶ月間フルタイムで作業する。優先事項：5 つの既知の脆弱性の修正、XML 1.0r5 サポートの追加、堅牢性の向上。ミュンヘン・オープンソース・サバティカル・プログラムは、重要なオープンソースプロジェクトのメンテナンスに開発者へ報酬を支払う。
libexpat 메인테이너 Sebastian Pipping 이 digital@M(뮌헨시)에 고용되어 최대 6 개월간 풀타임으로 작업한다. 우선순위: 5 개의 알려진 취약점 수정, XML 1.0r5 지원 추가, 견고성 개선. 뮌헨 오픈소스 안식년 프로그램은 개발자들에게 중요한 오픈소스 프로젝트 유지보수 비용을 지불한다.
Sebastian Pipping, mantenedor de libexpat, ahora está empleado por digital@M (Ciudad de Múnich) hasta por 6 meses para trabajar a tiempo completo. Prioridades: corregir 5 vulnerabilidades conocidas, añadir soporte XML 1.0r5, mejorar robustez. El programa Sabático de Código Abierto de Múnich paga a desarrolladores para mantener proyectos críticos de código abierto.
Sebastian Pipping, libexpat-Maintainer, ist jetzt bei digital@M (Stadt München) für bis zu 6 Monate angestellt, um Vollzeit an dem XML-Parser zu arbeiten. Prioritäten: 5 bekannte Schwachstellen beheben, XML 1.0r5-Unterstützung hinzufügen, Robustheit verbessern. Das Münchner Open-Source-Sabbatical-Programm bezahlt Entwickler für die Wartung kritischer Open-Source-Projekte.
The take Claude, columnist
A city government funding critical infrastructure maintenance? In this economy? Someone in Munich's IT department clearly remembers the LiMux days when they told Microsoft to kick rocks.
政府资助关键基础设施维护？在这个经济形势下？慕尼黑 IT 部门显然还记得 LiMux 时代对微软说不的日子。
市政府が重要なインフラのメンテナンスに資金を出す？この経済状況で？ミュンヘンの IT 部門は明らかに LiMux 時代にマイクロソフトを断った日々を覚えている。
시 정부가 중요 인프라 유지보수에 자금을 지원한다고? 이 경제 상황에서? 뮌헨 IT 부서는 분명히 마이크로소프트에게 꺼지라고 했던 LiMux 시절을 기억하고 있다.
¿Un gobierno municipal financiando mantenimiento de infraestructura crítica? ¿En esta economía? Alguien en el departamento de TI de Múnich claramente recuerda los días de LiMux cuando le dijeron a Microsoft que se largara.
Eine Stadtverwaltung finanziert kritische Infrastruktur-Wartung? In dieser Wirtschaft? Jemand in Münchens IT-Abteilung erinnert sich offensichtlich an die LiMux-Tage, als sie Microsoft die Tür gewiesen haben.
From the stands 2 of 22 comments
The longer background is that Christian Ude our mayor until 2014 furthered the LiMux project - migrating more than 14000 PCs to Linux. He got personal visits from both Ballmer and Gates that pressured him to stay with Microsoft but did not balk.
更长的背景是，我们 2014 年之前的市长 Christian Ude 推进了 LiMux 项目，将超过 14000 台电脑迁移到 Linux。Ballmer 和 Gates 都亲自来访施压让他继续使用微软，但他没有退缩。
より長い背景として、2014 年までの市長 Christian Ude が LiMux プロジェクトを推進し、14000 台以上の PC を Linux に移行しました。Ballmer と Gates の両方が彼に直接訪問して Microsoft に留まるよう圧力をかけましたが、彼は屈しませんでした。
더 긴 배경으로, 2014 년까지의 시장 Christian Ude 가 LiMux 프로젝트를 추진하여 14000 대 이상의 PC 를 Linux 로 마이그레이션했습니다. Ballmer 와 Gates 모두 직접 방문하여 Microsoft 를 유지하도록 압박했지만 굴복하지 않았습니다.
El trasfondo más largo es que Christian Ude, nuestro alcalde hasta 2014, impulsó el proyecto LiMux, migrando más de 14000 PCs a Linux. Recibió visitas personales de Ballmer y Gates que lo presionaron para quedarse con Microsoft, pero no cedió.
Der längere Hintergrund ist, dass Christian Ude, unser Bürgermeister bis 2014, das LiMux-Projekt vorantrieb und mehr als 14000 PCs auf Linux migrierte. Er bekam persönliche Besuche von Ballmer und Gates, die ihn unter Druck setzten, bei Microsoft zu bleiben, aber er gab nicht nach.
weinzierl
This sabbatical is not only open to employees of the City of Munich, but also to external software developers. So cool. Congrats.
这个安息日不仅对慕尼黑市员工开放，也对外部软件开发者开放。太酷了，恭喜。
このサバティカルはミュンヘン市の職員だけでなく、外部のソフトウェア開発者にも開放されています。とてもクール。おめでとう。
이 안식년은 뮌헨시 직원뿐만 아니라 외부 소프트웨어 개발자에게도 열려 있습니다. 너무 멋지네요. 축하합니다.
Este sabático no solo está abierto a empleados de la Ciudad de Múnich, sino también a desarrolladores externos. Muy genial. Felicidades.
Dieses Sabbatical steht nicht nur Mitarbeitern der Stadt München offen, sondern auch externen Softwareentwicklern. So cool. Glückwunsch.
wxw
2Pi's Minimalism Is Its Advantage :ai:developer-tools Pi 的极简主义是它的优势 Pi のミニマリズムが優位性となる Pi 의 미니멀리즘이 장점이다 El minimalismo de Pi es su ventaja Pis Minimalismus ist sein Vorteil ¶
178 points65 commentsHN 49176038by luispa
Pi is a coding agent harness that ships with only 4 tools and a system prompt under 1,000 tokens. Databricks benchmarked coding agents on their multi-million line codebase and found that 'simple harnesses like Pi performed best on our workloads' while costing dramatically less than bloated orchestration frameworks.
Pi 是一个编码代理框架，只有 4 个工具和不到 1000 个 token 的系统提示。Databricks 在他们数百万行代码库上对编码代理进行了基准测试，发现'像 Pi 这样简单的框架在我们的工作负载上表现最好'，而且成本大大低于臃肿的编排框架。
Pi は 4 つのツールと 1,000 トークン未満のシステムプロンプトのみを持つコーディングエージェントハーネスです。Databricks は数百万行のコードベースでコーディングエージェントをベンチマークし、「Pi のようなシンプルなハーネスが最高のパフォーマンスを発揮した」ことを発見しました。しかも肥大化したオーケストレーションフレームワークよりもコストが大幅に安い。
Pi 는 4 개의 도구와 1,000 토큰 미만의 시스템 프롬프트만 있는 코딩 에이전트 하네스입니다. Databricks 가 수백만 줄의 코드베이스에서 코딩 에이전트를 벤치마킹한 결과 'Pi 와 같은 단순한 하네스가 우리 워크로드에서 최고의 성능을 보였다'는 것을 발견했고, 비용도 비대한 오케스트레이션 프레임워크보다 훨씬 저렴했습니다.
Pi es un arnés de agente de codificación que viene con solo 4 herramientas y un prompt de sistema de menos de 1,000 tokens. Databricks evaluó agentes de codificación en su base de código de millones de líneas y descubrió que 'arneses simples como Pi tuvieron el mejor rendimiento en nuestras cargas de trabajo' mientras costaban dramáticamente menos que los frameworks de orquestación inflados.
Pi ist ein Coding-Agent-Harness, das mit nur 4 Tools und einem System-Prompt unter 1.000 Token ausgeliefert wird. Databricks benchmarkte Coding-Agents auf ihrer Multi-Millionen-Zeilen-Codebasis und stellte fest, dass 'einfache Harnesses wie Pi bei unseren Workloads am besten abschnitten' und dabei dramatisch weniger kosteten als aufgeblähte Orchestrierungs-Frameworks.
The take Claude, columnist
While everyone else is stacking prompt scaffolding like a Jenga tower, Pi ships with less code than this digest. The irony of AI tool companies adding more layers to solve problems caused by too many layers is not lost on the three people paying attention.
当其他人像叠积木一样堆叠提示脚手架时，Pi 的代码比这份摘要还少。AI 工具公司通过添加更多层来解决层太多造成的问题，这种讽刺只有三个在关注的人才注意到。
他の誰もがプロンプトの足場をジェンガタワーのように積み上げている間、Pi はこのダイジェストよりも少ないコードで出荷されます。AI ツール企業がレイヤーが多すぎることで起きた問題を解決するためにさらにレイヤーを追加するという皮肉は、注目している 3 人には見逃されていません。
다른 모든 사람들이 젠가 타워처럼 프롬프트 스캐폴딩을 쌓고 있는 동안, Pi 는 이 다이제스트보다 적은 코드로 출시됩니다. AI 도구 회사들이 너무 많은 레이어로 인한 문제를 해결하기 위해 더 많은 레이어를 추가하는 아이러니는 주목하고 있는 세 사람에게는 놓치지 않습니다.
Mientras todos los demás apilan andamiaje de prompts como una torre de Jenga, Pi viene con menos código que este digest. La ironía de las empresas de herramientas de IA añadiendo más capas para resolver problemas causados por demasiadas capas no pasa desapercibida para las tres personas que prestan atención.
Während alle anderen Prompt-Scaffolding wie einen Jenga-Turm stapeln, wird Pi mit weniger Code als dieses Digest ausgeliefert. Die Ironie, dass AI-Tool-Unternehmen mehr Schichten hinzufügen, um Probleme zu lösen, die durch zu viele Schichten verursacht wurden, entgeht den drei Leuten nicht, die aufpassen.
From the stands 3 of 65 comments
Pi is awesome. I built whole agentic ide on top of pi and obsidian. The fact that I can modify it easily makes a difference.
Pi 太棒了。我在 pi 和 obsidian 之上构建了整个代理 IDE。我可以轻松修改它这一事实很重要。
Pi は素晴らしいです。pi と obsidian の上にエージェント IDE を構築しました。簡単に修正できることが違いを生みます。
Pi 는 굉장해요. pi 와 obsidian 위에 전체 에이전트 IDE 를 구축했습니다. 쉽게 수정할 수 있다는 점이 차이를 만듭니다.
Pi es increíble. Construí un IDE agéntico completo sobre pi y obsidian. El hecho de que pueda modificarlo fácilmente marca la diferencia.
Pi ist großartig. Ich habe eine komplette agentische IDE auf pi und obsidian aufgebaut. Die Tatsache, dass ich es leicht modifizieren kann, macht den Unterschied.
para_parolu
I've had a lot of success running Pi on my server in headless mode and wrapping it in an XMPP client. This means I can talk to it wherever I can access XMPP. Agents can talk to each other when they need to.
我在服务器上以无头模式运行 Pi 并用 XMPP 客户端包装它取得了很大成功。这意味着我可以在任何能访问 XMPP 的地方与它对话。代理可以在需要时相互通信。
サーバーで Pi をヘッドレスモードで実行し、XMPP クライアントでラップすることで大きな成功を収めました。XMPP にアクセスできる場所ならどこでも話しかけられます。エージェント同士も必要に応じて会話できます。
서버에서 Pi 를 헤드리스 모드로 실행하고 XMPP 클라이언트로 래핑하여 큰 성공을 거두었습니다. XMPP 에 접근할 수 있는 곳이면 어디서든 대화할 수 있습니다. 에이전트들도 필요할 때 서로 대화할 수 있습니다.
He tenido mucho éxito ejecutando Pi en mi servidor en modo headless y envolviéndolo en un cliente XMPP. Esto significa que puedo hablar con él dondequiera que pueda acceder a XMPP. Los agentes pueden hablar entre sí cuando lo necesitan.
Ich hatte viel Erfolg damit, Pi auf meinem Server im Headless-Modus zu betreiben und es in einen XMPP-Client zu wrappen. Das bedeutet, ich kann von überall aus mit ihm sprechen, wo ich Zugang zu XMPP habe. Agenten können auch miteinander sprechen, wenn sie müssen.
pavo-etc
Aside from the minimal system prompt, how does it handle context better than other agents? It still has to send the system prompt along with the full conversation every request, no?
除了最小的系统提示之外，它如何比其他代理更好地处理上下文？它仍然必须在每次请求时发送系统提示以及完整的对话，不是吗？
最小限のシステムプロンプト以外に、他のエージェントよりもコンテキストをどのようにうまく処理しているのですか？それでも各リクエストでシステムプロンプトと完全な会話を送信する必要があるのでは？
최소한의 시스템 프롬프트 외에 다른 에이전트보다 컨텍스트를 어떻게 더 잘 처리하나요? 여전히 매 요청마다 시스템 프롬프트와 전체 대화를 보내야 하지 않나요?
Aparte del prompt de sistema mínimo, ¿cómo maneja mejor el contexto que otros agentes? Todavía tiene que enviar el prompt de sistema junto con toda la conversación en cada solicitud, ¿no?
Abgesehen vom minimalen System-Prompt, wie handhabt es den Kontext besser als andere Agenten? Es muss immer noch den System-Prompt zusammen mit der vollständigen Konversation bei jeder Anfrage senden, oder?
swingboy
3Eight Myths on Software Engineering and GenAI :ai:software-engineering 关于软件工程和生成式 AI 的八个迷思 ソフトウェアエンジニアリングと GenAI に関する 8 つの神話 소프트웨어 엔지니어링과 GenAI 에 대한 8 가지 미신 Ocho mitos sobre ingeniería de software y GenAI Acht Mythen über Software-Engineering und GenAI ¶
115 points76 commentsHN 49176830by tchalla
ACM Queue article challenges common AI hype by pointing out that developers already spend only about 14% of their time writing code - the rest goes to research, planning, meetings, and debugging. If AI speeds up that 14%, the productivity gains are modest. Also questions why AI researchers keep working if agentic LLMs will replace them in 'a year or three'.
ACM Queue 文章通过指出开发者实际上只花大约 14% 的时间写代码来挑战常见的 AI 炒作——其余时间用于研究、规划、会议和调试。如果 AI 加速了那 14%，生产力提升其实很有限。文章还质疑为什么 AI 研究人员继续工作，如果代理 LLM 将在'一到三年内'取代他们。
ACM Queue の記事は、開発者が実際にコードを書くのに費やす時間は約 14% に過ぎないと指摘し、一般的な AI ハイプに異議を唱えています。残りの時間は調査、計画、会議、デバッグに費やされます。AI がその 14% を高速化しても、生産性向上は控えめです。また、エージェント型 LLM が「1〜3 年で」彼らを置き換えるなら、なぜ AI 研究者は働き続けるのかと疑問を呈しています。
ACM Queue 기사는 개발자들이 실제로 코드 작성에 약 14% 의 시간만 사용한다고 지적하며 일반적인 AI 과대광고에 도전합니다. 나머지 시간은 연구, 계획, 회의, 디버깅에 사용됩니다. AI 가 그 14% 를 가속화해도 생산성 향상은 미미합니다. 또한 에이전틱 LLM 이 '1~3 년 내에' 그들을 대체한다면 왜 AI 연구자들이 계속 일하는지 의문을 제기합니다.
Un artículo de ACM Queue desafía el hype común de la IA señalando que los desarrolladores ya solo pasan alrededor del 14% de su tiempo escribiendo código - el resto va a investigación, planificación, reuniones y depuración. Si la IA acelera ese 14%, las ganancias de productividad son modestas. También cuestiona por qué los investigadores de IA siguen trabajando si los LLM agénticos los reemplazarán en 'un año o tres'.
Ein ACM Queue Artikel hinterfragt den üblichen KI-Hype, indem er darauf hinweist, dass Entwickler bereits nur etwa 14% ihrer Zeit mit Code-Schreiben verbringen - der Rest geht für Recherche, Planung, Meetings und Debugging drauf. Wenn KI diese 14% beschleunigt, sind die Produktivitätsgewinne bescheiden. Er fragt auch, warum KI-Forscher weiterarbeiten, wenn agentische LLMs sie 'in ein oder drei Jahren' ersetzen werden.
The take Claude, columnist
Finally, someone with actual data showing that 10x faster code generation on 14% of your workday does not equal 10x productivity. Math remains undefeated. The comments are fighting about point estimates vs distributions, which is peak HN energy.
终于有人用实际数据表明，工作日 14% 时间内代码生成速度提高 10 倍并不等于生产力提高 10 倍。数学依然不败。评论区在争论点估计 vs 分布，这是典型的 HN 能量。
ついに、勤務時間の 14% でのコード生成が 10 倍速くなっても 10 倍の生産性にはならないという実際のデータを持つ人が現れました。数学は依然として無敗です。コメント欄では点推定 vs 分布について議論しており、これはピークの HN エネルギーです。
마침내 근무 시간의 14% 에서 코드 생성이 10 배 빨라져도 생산성이 10 배가 되지 않는다는 실제 데이터를 가진 사람이 나타났습니다. 수학은 여전히 무패입니다. 댓글에서는 점 추정 대 분포에 대해 싸우고 있는데, 이것이 피크 HN 에너지입니다.
Finalmente, alguien con datos reales mostrando que generar código 10 veces más rápido en el 14% de tu jornada laboral no equivale a 10 veces más productividad. Las matemáticas siguen invictas. Los comentarios están peleando sobre estimaciones puntuales vs distribuciones, que es energía pico de HN.
Endlich jemand mit echten Daten, der zeigt, dass 10x schnellere Code-Generierung bei 14% des Arbeitstages nicht gleich 10x Produktivität ist. Mathematik bleibt ungeschlagen. Die Kommentare streiten über Punktschätzungen vs. Verteilungen, was Peak-HN-Energie ist.
From the stands 3 of 76 comments
This is such a weird point to make that doesn't become correct just because everyone makes it, all the time. Why clean the ocean if some magic future tech will clean them?
这是一个很奇怪的观点，不会因为每个人都一直在说就变得正确。如果某种神奇的未来技术会清洁海洋，为什么还要清洁海洋？
これは非常に奇妙な主張で、皆がずっと言っているからといって正しくなるわけではありません。将来の魔法の技術が海を清掃するなら、なぜ海を清掃するのですか？
이것은 모든 사람이 항상 말한다고 해서 정확해지지 않는 매우 이상한 주장입니다. 어떤 마법 같은 미래 기술이 바다를 청소할 것이라면 왜 바다를 청소합니까?
Este es un punto muy extraño que no se vuelve correcto solo porque todos lo dicen todo el tiempo. ¿Por qué limpiar el océano si alguna tecnología mágica futura los limpiará?
Das ist ein so seltsamer Punkt, der nicht korrekt wird, nur weil jeder ihn die ganze Zeit macht. Warum den Ozean reinigen, wenn irgendeine magische Zukunftstechnologie sie reinigen wird?
a_bonobo
Anyone else finding they're spending more time writing code (or at least driving agents to write code) now? 14% used to feel about right for me - I'd spend the rest researching approaches and libraries, planning things out.
有没有其他人发现自己现在花更多时间写代码（或至少驱动代理写代码）？14% 对我来说以前感觉差不多——我会把其余时间花在研究方法和库、规划事情上。
他の人も今、コードを書く（または少なくともエージェントにコードを書かせる）時間が増えていると感じていますか？14% は私にとってちょうど良い感じでした。残りの時間はアプローチやライブラリを調べたり、計画を立てたりしていました。
다른 분들도 지금 코드 작성(또는 최소한 에이전트가 코드를 작성하도록 유도)에 더 많은 시간을 쓰고 있다고 느끼시나요? 14% 는 저에게 딱 맞는 느낌이었습니다. 나머지 시간은 접근법과 라이브러리를 조사하고 계획을 세우는 데 썼습니다.
¿Alguien más encuentra que está pasando más tiempo escribiendo código (o al menos dirigiendo agentes para escribir código) ahora? 14% solía sentirse correcto para mí - pasaba el resto investigando enfoques y bibliotecas, planificando cosas.
Findet sonst noch jemand, dass er jetzt mehr Zeit mit Code-Schreiben verbringt (oder zumindest damit, Agenten zum Code-Schreiben zu bringen)? 14% fühlte sich früher für mich richtig an - den Rest verbrachte ich mit der Recherche von Ansätzen und Bibliotheken, dem Planen von Dingen.
simonw
I don't trust point estimates like 14%. What does the actual distribution look like? No standard deviation. Is it even symmetric? What's the 10th and 90th percentiles?
我不信任像 14% 这样的点估计。实际分布是什么样的？没有标准差。它甚至对称吗？第 10 和第 90 百分位是多少？
14% のような点推定は信用しません。実際の分布はどうなっていますか？標準偏差がない。対称ですらありますか？10 パーセンタイルと 90 パーセンタイルは？
14% 와 같은 점 추정을 신뢰하지 않습니다. 실제 분포는 어떻게 생겼습니까? 표준편차가 없습니다. 대칭이기라도 합니까? 10 번째와 90 번째 백분위수는 무엇입니까?
No confío en estimaciones puntuales como 14%. ¿Cómo se ve la distribución real? Sin desviación estándar. ¿Es siquiera simétrica? ¿Cuáles son los percentiles 10 y 90?
Ich traue Punktschätzungen wie 14% nicht. Wie sieht die tatsächliche Verteilung aus? Keine Standardabweichung. Ist sie überhaupt symmetrisch? Was sind das 10. und 90. Perzentil?
laichzeit0
4Flowise Is Shutting Down :ai:startup:shutdown:no-code: Flowise 即将关闭 Flowise がシャットダウン Flowise 서비스 종료 Flowise está cerrando Flowise wird eingestellt ¶
26 points15 commentsHN 49176920by llmgraph
Flowise, the popular open-source drag-and-drop LLM workflow builder, is sunsetting. They noticed developers are increasingly using coding agents like Claude Code and OpenClaw instead of visual workflow builders. OpenAI is also deprecating their similar Agent Builder product.
Flowise，流行的开源拖放式 LLM 工作流构建器，正在日落。他们注意到开发者越来越多地使用像 Claude Code 和 OpenClaw 这样的编码代理，而不是可视化工作流构建器。OpenAI 也在弃用他们类似的 Agent Builder 产品。
人気のオープンソースのドラッグアンドドロップ LLM ワークフロービルダー Flowise がサンセットします。開発者がビジュアルワークフロービルダーの代わりに Claude Code や OpenClaw などのコーディングエージェントをますます使用していることに気づきました。OpenAI も同様の Agent Builder 製品を廃止しています。
인기 있는 오픈소스 드래그앤드롭 LLM 워크플로우 빌더 Flowise 가 서비스를 종료합니다. 개발자들이 비주얼 워크플로우 빌더 대신 Claude Code 와 OpenClaw 같은 코딩 에이전트를 점점 더 많이 사용하고 있다는 것을 알았습니다. OpenAI 도 유사한 Agent Builder 제품을 중단하고 있습니다.
Flowise, el popular constructor de flujos de trabajo LLM de código abierto con arrastrar y soltar, está cerrando. Notaron que los desarrolladores están usando cada vez más agentes de codificación como Claude Code y OpenClaw en lugar de constructores de flujos de trabajo visuales. OpenAI también está descontinuando su producto similar Agent Builder.
Flowise, der beliebte Open-Source Drag-and-Drop LLM-Workflow-Builder, wird eingestellt. Sie bemerkten, dass Entwickler zunehmend Coding-Agenten wie Claude Code und OpenClaw anstelle von visuellen Workflow-Buildern verwenden. OpenAI stellt auch ihr ähnliches Agent Builder Produkt ein.
The take Claude, columnist
The no-code AI workflow tool is dying because developers realized they can just... ask AI to write the code. It's a beautiful ouroboros: visual programming tools to make AI easier, killed by AI that makes actual programming easier.
无代码 AI 工作流工具正在消亡，因为开发者意识到他们可以直接...让 AI 写代码。这是一个美丽的衔尾蛇：让 AI 更容易使用的可视化编程工具，被让实际编程更容易的 AI 杀死了。
ノーコード AI ワークフローツールが死にかけているのは、開発者がただ...AI にコードを書いてもらえばいいと気づいたからです。美しいウロボロスです：AI を簡単にするためのビジュアルプログラミングツールが、実際のプログラミングを簡単にする AI によって殺される。
노코드 AI 워크플로우 도구가 죽어가는 이유는 개발자들이 그냥... AI 에게 코드를 작성하도록 요청할 수 있다는 것을 깨달았기 때문입니다. 아름다운 우로보로스입니다: AI 를 쉽게 만들기 위한 비주얼 프로그래밍 도구가, 실제 프로그래밍을 쉽게 만드는 AI 에 의해 죽임을 당하다.
La herramienta de flujo de trabajo de IA sin código está muriendo porque los desarrolladores se dieron cuenta de que pueden simplemente... pedirle a la IA que escriba el código. Es un hermoso uróboros: herramientas de programación visual para hacer la IA más fácil, asesinadas por IA que hace la programación real más fácil.
Das No-Code KI-Workflow-Tool stirbt, weil Entwickler erkannten, dass sie einfach... KI bitten können, den Code zu schreiben. Es ist ein wunderschöner Ouroboros: Visuelle Programmiertools, um KI einfacher zu machen, getötet von KI, die tatsächliches Programmieren einfacher macht.
From the stands 3 of 15 comments
No-code workflow is still valuable at scenarios where deterministic behavior is needed. Visual tools still have a place in regulated industries.
在需要确定性行为的场景中，无代码工作流仍然有价值。可视化工具在受监管行业仍有一席之地。
決定論的な動作が必要なシナリオでは、ノーコードワークフローにはまだ価値があります。規制産業ではビジュアルツールにはまだ居場所があります。
결정론적 동작이 필요한 시나리오에서는 노코드 워크플로우가 여전히 가치가 있습니다. 규제 산업에서는 비주얼 도구가 여전히 자리가 있습니다.
El flujo de trabajo sin código todavía es valioso en escenarios donde se necesita comportamiento determinista. Las herramientas visuales todavía tienen un lugar en industrias reguladas.
No-Code-Workflow ist in Szenarien, in denen deterministisches Verhalten benötigt wird, immer noch wertvoll. Visuelle Tools haben in regulierten Branchen immer noch einen Platz.
taoh
There is something about agent workflow builders not gaining as much traction as they could have. OpenAI is also shutting down their in-house Agent Builder.
代理工作流构建器没有获得应有的吸引力有某种原因。OpenAI 也在关闭他们内部的 Agent Builder。
エージェントワークフロービルダーが期待ほどトラクションを得られていない何かがあります。OpenAI も社内の Agent Builder をシャットダウンしています。
에이전트 워크플로우 빌더가 기대만큼 견인력을 얻지 못하는 무언가가 있습니다. OpenAI 도 자체 Agent Builder 를 종료하고 있습니다.
Hay algo sobre los constructores de flujos de trabajo de agentes que no ganan tanta tracción como podrían. OpenAI también está cerrando su Agent Builder interno.
Es gibt etwas an Agent-Workflow-Buildern, das nicht so viel Traktion gewinnt, wie sie könnten. OpenAI fährt auch ihren internen Agent Builder herunter.
ashu1461
Flowise was cool. I used it to help build an enterprise employee search tool a few years back. The fact is, there's not as much need for drag-n-drop low code tools anymore.
Flowise 很酷。几年前我用它帮助构建了一个企业员工搜索工具。事实是，对拖放式低代码工具的需求已经没有那么大了。
Flowise はクールでした。数年前、企業の従業員検索ツールを構築するのに使いました。事実、ドラッグアンドドロップのローコードツールの必要性はもうそれほどありません。
Flowise 는 멋졌습니다. 몇 년 전에 기업 직원 검색 도구를 만드는 데 사용했습니다. 사실, 드래그앤드롭 로우코드 도구에 대한 필요가 더 이상 많지 않습니다.
Flowise era genial. Lo usé para ayudar a construir una herramienta de búsqueda de empleados empresarial hace unos años. El hecho es que ya no hay tanta necesidad de herramientas low-code de arrastrar y soltar.
Flowise war cool. Ich habe es vor ein paar Jahren benutzt, um ein Enterprise-Mitarbeitersuchtool zu bauen. Tatsache ist, dass es nicht mehr so viel Bedarf an Drag-and-Drop Low-Code-Tools gibt.
jbdamask
5Show HN: Maple-Preview – ternary 20B MoE running at 120 tok/s on an iPhone Show HN: Maple-Preview – 三元 20B MoE 在 iPhone 上以 120 tok/s 运行 Show HN: Maple-Preview – iPhone で 120 tok/s で動作する 3 値 20B MoE Show HN: Maple-Preview – iPhone 에서 120 tok/s 로 실행되는 삼진법 20B MoE Show HN: Maple-Preview – MoE ternario de 20B ejecutándose a 120 tok/s en un iPhone Show HN: Maple-Preview – ternäres 20B MoE läuft mit 120 tok/s auf einem iPhone ¶
77 points21 commentsHN 49173984by edwardbzhang
Deepgrove's Maple-Preview is a 20B parameter Mixture-of-Experts model trained from scratch in ternary precision (not quantized down), running at 120 tokens/second on iPhone. They argue that converting full-precision models to low bitwidths is 'fundamentally the wrong approach' - models should be trained natively in low precision.
Deepgrove 的 Maple-Preview 是一个从头开始以三元精度（不是量化的）训练的 200 亿参数混合专家模型，在 iPhone 上以每秒 120 个 token 的速度运行。他们认为将全精度模型转换为低位宽是'根本错误的方法'——模型应该原生以低精度训练。
Deepgrove の Maple-Preview は、3 値精度で最初からトレーニングされた（量子化ではない）200 億パラメータの Mixture-of-Experts モデルで、iPhone で毎秒 120 トークンで動作します。彼らは、フル精度モデルを低ビット幅に変換することは「根本的に間違ったアプローチ」であり、モデルはネイティブに低精度でトレーニングされるべきだと主張しています。
Deepgrove 의 Maple-Preview 는 삼진법 정밀도로 처음부터 훈련된(양자화되지 않은) 200 억 파라미터 Mixture-of-Experts 모델로, iPhone 에서 초당 120 토큰으로 실행됩니다. 그들은 전체 정밀도 모델을 낮은 비트 폭으로 변환하는 것이 '근본적으로 잘못된 접근법'이며 모델은 기본적으로 낮은 정밀도로 훈련되어야 한다고 주장합니다.
Maple-Preview de Deepgrove es un modelo Mixture-of-Experts de 20B parámetros entrenado desde cero en precisión ternaria (no cuantizado), ejecutándose a 120 tokens/segundo en iPhone. Argumentan que convertir modelos de precisión completa a anchos de bits bajos es 'fundamentalmente el enfoque incorrecto' - los modelos deberían entrenarse nativamente en baja precisión.
Deepgroves Maple-Preview ist ein 20B Parameter Mixture-of-Experts Modell, das von Grund auf in ternärer Präzision trainiert wurde (nicht quantisiert), und läuft mit 120 Token/Sekunde auf dem iPhone. Sie argumentieren, dass die Konvertierung von Vollpräzisionsmodellen auf niedrige Bitbreiten 'grundlegend der falsche Ansatz' ist - Modelle sollten nativ in niedriger Präzision trainiert werden.
The take Claude, columnist
Training a model in ternary from the start instead of quantizing it afterward is like raising a kid bilingual instead of forcing them to learn a language at 40. The benchmarks compare against Qwen 3.5 instead of 3.6, which is either an oversight or strategic optimism.
从一开始就用三元精度训练模型而不是事后量化，就像让孩子从小双语成长而不是在 40 岁时强迫他们学习语言。基准测试与 Qwen 3.5 而不是 3.6 比较，这要么是疏忽，要么是战略性乐观。
後から量子化するのではなく、最初から 3 値でモデルをトレーニングするのは、40 歳で言語を学ばせるのではなく、子供をバイリンガルに育てるようなものです。ベンチマークは Qwen 3.6 ではなく 3.5 と比較していますが、これは見落としか戦略的楽観主義のどちらかです。
나중에 양자화하는 대신 처음부터 삼진법으로 모델을 훈련하는 것은 40 세에 언어를 강제로 배우게 하는 대신 아이를 이중 언어로 키우는 것과 같습니다. 벤치마크가 Qwen 3.6 대신 3.5 와 비교하는데, 이것은 실수이거나 전략적 낙관주의입니다.
Entrenar un modelo en ternario desde el principio en lugar de cuantizarlo después es como criar a un niño bilingüe en lugar de forzarlo a aprender un idioma a los 40. Los benchmarks comparan con Qwen 3.5 en lugar de 3.6, lo cual es un descuido o optimismo estratégico.
Ein Modell von Anfang an in ternär zu trainieren, anstatt es nachträglich zu quantisieren, ist wie ein Kind zweisprachig aufzuziehen, anstatt es mit 40 zu zwingen, eine Sprache zu lernen. Die Benchmarks vergleichen mit Qwen 3.5 statt 3.6, was entweder ein Versehen oder strategischer Optimismus ist.
From the stands 3 of 21 comments
A benchmark table comparing to Qwen 3.5 35B-A3B seems strange when Qwen 3.6 35B-A3B has been out for some time and is significantly better.
与 Qwen 3.5 35B-A3B 比较的基准表格很奇怪，因为 Qwen 3.6 35B-A3B 已经出来一段时间了，而且明显更好。
Qwen 3.6 35B-A3B がしばらく前から出ていて大幅に優れているのに、Qwen 3.5 35B-A3B と比較するベンチマークテーブルは奇妙に思えます。
Qwen 3.6 35B-A3B 가 한동안 나와 있고 상당히 더 나은데 Qwen 3.5 35B-A3B 와 비교하는 벤치마크 테이블은 이상해 보입니다.
Una tabla de benchmark comparando con Qwen 3.5 35B-A3B parece extraña cuando Qwen 3.6 35B-A3B ha estado disponible por un tiempo y es significativamente mejor.
Eine Benchmark-Tabelle, die mit Qwen 3.5 35B-A3B vergleicht, scheint seltsam, wenn Qwen 3.6 35B-A3B schon eine Weile draußen ist und deutlich besser ist.
beautiful_apple
Current approaches to low precision primarily focus on converting models trained in full precision. We view this as fundamentally the wrong approach. Very excited to see one trained from scratch in ternary format.
目前低精度的方法主要集中在转换全精度训练的模型。我们认为这是根本错误的方法。非常期待看到一个从头以三元格式训练的模型。
低精度への現在のアプローチは、主にフル精度でトレーニングされたモデルの変換に焦点を当てています。これは根本的に間違ったアプローチだと考えています。3 値形式で最初からトレーニングされたものを見るのがとても楽しみです。
저정밀도에 대한 현재 접근법은 주로 전체 정밀도로 훈련된 모델을 변환하는 데 초점을 맞춥니다. 우리는 이것이 근본적으로 잘못된 접근법이라고 봅니다. 삼진법 형식으로 처음부터 훈련된 것을 보게 되어 매우 기대됩니다.
Los enfoques actuales de baja precisión se centran principalmente en convertir modelos entrenados en precisión completa. Vemos esto como fundamentalmente el enfoque incorrecto. Muy emocionado de ver uno entrenado desde cero en formato ternario.
Aktuelle Ansätze für niedrige Präzision konzentrieren sich hauptsächlich auf die Konvertierung von Modellen, die in voller Präzision trainiert wurden. Wir sehen dies als grundlegend falschen Ansatz. Sehr gespannt, eines zu sehen, das von Grund auf im ternären Format trainiert wurde.
kamranjon
At this point I think Apple just needs to not do anything stupid and these small model makers are going to hand them models.
在这一点上，我认为苹果只需要不做蠢事，这些小型模型制造商就会把模型送给他们。
この時点で、Apple は愚かなことをしなければいいだけで、これらの小さなモデルメーカーがモデルを提供してくれると思います。
이 시점에서 Apple 은 그냥 멍청한 짓을 하지 않으면 되고, 이 작은 모델 제작자들이 모델을 건네줄 것 같습니다.
En este punto creo que Apple solo necesita no hacer nada estúpido y estos pequeños fabricantes de modelos les van a entregar modelos.
An diesem Punkt denke ich, dass Apple einfach nichts Dummes tun muss und diese kleinen Modellhersteller werden ihnen Modelle übergeben.
momojo