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Emacs 中文讨论组

🎯 核心热点与专题探讨

1. 【专题】AI 编程助手的实践与哲学 这是贯穿整个讨论的核心话题，群友们深入探讨了不同 AI 工具（Claude Code/Codex, OpenAI GPT, Aider）的使用体验、策略和未来影响。

   • 工具对比与工作流：普遍认为 Claude Code 速度快、适合快速迭代和“野蛮生长”，但容易遗漏细节；OpenAI Codex 分析全面、代码质量稳定、能指出架构问题，但速度较慢，有时会“过度设计”。OpenAI GPT 5.2/5.4 在“高思考”模式下被认为创造力和细致度最佳。由此衍生出“Claude 出方案/写代码 + Codex 审核/收敛”的混合工作流。
   • AI 与编辑器集成：重点讨论了在 Emacs 中集成 AI 的体验。agent-shell（基于 ACP 协议）被推崇为最佳实践，因为它能在 Emacs Buffer 中提供丝滑的交互，并能利用 Emacs 强大的编辑生态（如结合 magit），体验远超纯终端 CLI。同时也提到了 gptel、acp.el 等包。
   • 对开发工作的影响与焦虑：引发了关于 AI 是否会替代程序员的激烈讨论。共识是 Junior 岗位将快速消失，代码本身（Code）价值下降，而系统设计、代码审查、测试和文档的价值凸显。出现了“付费上班”、“用文档和测试保证质量”、“AI 生成假测试”等尖锐观点。部分成员感到职业危机，讨论转向如何构建个人护城河（如转向编译器、安全、AI 安全等领域）。

2. Emacs 生态的现代化与 Neomacs 项目

   • Emacs 的价值重估：针对“49年入国军”的疑问，群友一致认为 Emacs 因其极致的纯文本操作能力，是与 AI 结合最好的编辑器之一。AI 擅长处理纯文本，而这是 Emacs 的核心领域。
   • Neomacs 的野心：eval-exec 维护的 Neomacs 项目被多次提及，它旨在构建一个现代化的 Emacs 发行版。讨论透露其开发“进度快得吓人”，并可能最终为 Emacs 带来真正的 UI 框架，解决 Emacs 原生 UI 能力不足的问题。作者呼吁赞助，表明项目正“用爱发电”。
   • GUI 嵌入技术：对比了 EAF 和 appine 这两个在 Emacs 中嵌入原生 GUI 组件的方案。appine（特别是其 macOS 实现）因其安装丝滑、稳定性好而获得好评。

3. Linux 桌面/窗口管理器的深度配置

   • 围绕 Hyprland（Wayland 合成器）的配置展开，痛点在于其默认的 Workspace 与 Monitor 绑定模式（每个屏幕独立工作区）与一些用户习惯的 KDE/GNOME 全局工作区模式（所有屏幕同步切换）不同。群友分享了 hyprland-virtual-desktops 等插件来模拟后者，但指出存在稳定性问题。
   • 提到了使用 AI 来辅助配置甚至编写窗口管理器补丁 的想法，但也承认要折腾到生产力级别仍非常耗时。

4. 技术问题排查：multiple-cursors 的 Bug

   • 最初关于 mc/insert-numbers 命令递增异常的提问，经过群友排查，最终定位为一个有趣的边界情况 Bug：该命令通过 M-x 调用和通过按键绑定调用时，由于 this-command 变量的作用域问题，行为不一致。有人提供了临时解决方案（修改 mc/cmds-to-run-for-all 变量），而更深层的修复方案是修改 multiple-cursors-core.el 中的 mc/execute-command 函数，将 this-command 用 let 进行局部绑定。

🧠 关键概念与技术解析

• multiple-cursors：一个 Emacs 插件，允许在多个位置（光标）同时进行编辑。
• org-mode：Emacs 内置的强大信息组织系统，用于笔记、待办、文档等。其待办系统依赖标题结构。
• bujo：Bullet Journal（子弹笔记）的简称，一种物理笔记本上的个人生产力系统，有特定的记录理论。
• agent-shell：一个 Emacs 包，实现了 ACP (AI Coding Protocol) 客户端，允许在 Emacs Buffer 内与 AI Coding Agent（如 Claude Code）进行富交互，支持插入图片、执行命令结果等。
• ACP (AI Coding Protocol)：由 Zed 编辑器发明的协议，用于编辑器与 AI 编码助手之间的通信。与 MCP (Model Context Protocol) 类似，但更专注于编码场景。
• MCP (Model Context Protocol)：由 Anthropic 提出的协议，用于为 AI 模型提供工具和上下文。
• Claude Code / Codex：Anthropic 公司推出的 AI 编程助手产品。Codex 是早期版本/模式，以稳定和分析见长；Claude Code 是新的交互式体验。
• gptel：一个 Emacs 包，提供了与 OpenAI ChatGPT API 交互的前端。
• EAF (Emacs Application Framework)：一个 Emacs 扩展框架，允许用 Python/Qt 等开发 GUI 应用并嵌入到 Emacs Buffer 中。
• appine：一个 Emacs 包，用于在 Emacs 中嵌入原生平台（如 macOS 的 WebView）的图形组件，提供比 EAF 更稳定的体验。
• wlroots：一个用于构建 Wayland 合成器的模块化基础库。Hyprland 曾依赖它，但已独立。
• Nix：一个声明式的包管理和系统配置工具，以其可重现的构建和环境管理著称。
• slock.ai：一个允许不同 AI 模型（如 Claude, GPT）在同一个频道中互相讨论、协作完成任务的平台。

🛠️ 值得深入研究的点 (Follow-up)

1. 探索 ACP 协议及在 Emacs 中的生态：
   • 研究什么：深入了解 ACP 协议 的规范及其与 MCP 的异同。重点研究 agent-shell 和 acp.el 的实现，看它们如何将 AI 能力无缝集成到 Emacs 工作流中。
   • 如何研究：阅读 agent-shell 和 acp.el 的源码。尝试基于 acp.el 为你常用的其他 Emacs 包（如 magit）编写简单的 AI 增强桥接。关注 Neomacs 项目进展，看其如何整合和推进 ACP 在 Emacs 中的应用。
2. 构建混合 AI 编程助手工作流：
   • 研究什么：实践并优化群聊中提出的 “Claude 发散 + Codex 收敛” 或 “多模型交叉 Review” 的工作流。
   • 如何研究：可以手动操作，也可以尝试利用像 slock.ai 或 meta-agent-shell 这样的工具来自动化多 Agent 协作流程。制定清晰的“任务分工”规则（例如，谁负责创意、谁负责审核、谁负责写测试），并评估其效率和代码质量。
3. 关注下一代编辑器与 AI 的融合架构：
   • 研究什么：Neomacs 项目宣称要解决 Emacs 的 UI 框架问题，这可能是编辑器进化的一个关键方向。同时，关注 Zed 等新兴编辑器在原生支持 AI（发明 ACP）方面的设计哲学。
   • 如何研究：持续关注 Neomacs 的 Release 和架构讨论。对比体验 Zed 的 AI 集成特性。思考一个问题：在 AI 时代，一个“理想”的编辑器，除了强大的文本处理能力，还需要在 UI/UX 和协议层提供哪些原生支持？

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