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Emacs 中文讨论组

🎯 核心热点与专题探讨

【专题】输入法：效率、健康与未来

群内围绕输入法的选择展开了激烈讨论，核心矛盾在于极致效率与健康/易用性之间的权衡，并延伸至AI语音输入的未来。

• 效率派：追求极致输入速度与盲打体验。

  • 痛点：全拼重码率高，依赖选字，影响思维流暢性。
  • 解决方案：
    1. 字根输入法（五笔、仓颉）：重码率极低，可实现精准盲打。但学习曲线陡峭，需要记忆大量字根和拆字规则。
    2. 双拼+形码（小鹤音形、自然码+墨奇码）：在双拼（声母+韵母各一键）基础上，增加字形编码（形码）以区分同音字，兼顾了拼音的易学性和低重码率。被认为是当前效率与学习成本平衡较好的方案。
    3. 顶功输入法：被提及为“很爽”的极客选择，通过特定规则（如两笔）进一步压缩码长，实现超高输入速度，尤其适合方言或拼音不标准用户。

• 健康/易用派：关注输入行为对身体的长期影响及跨平台无痛使用。

  • 痛点：长时间编码导致手部劳损（如RSI）；不同设备间输入法体验割裂。
  • 解决方案：
    1. 为健康换输入法：有成员因手痛从全拼换用五笔，因击键次数减少而缓解症状。双拼也被认为是减少击键的选项。
    2. 推荐户外活动：“Emacser就应该多爬山，健康点，多活几年，才能看到Emacs的终局。” 强调身体是革命的本钱。
    3. 推崇跨平台方案：高度推荐 Rime（中州韵输入法引擎）及其衍生版本（如 macOS 的 weasel，Linux 的 fcitx5-rime）。因其开源、可深度定制、词库纯净且配置可跨平台同步，能实现“全端无折腾无痛使用”。

• 未来派：看好AI驱动的交互方式。

  • 观点：认为“这个时代该入坑AI支持的语音输入”。讨论了基于 Whisper 模型的语音输入法以及 豆包输入法 的语音转文字功能，指出其准确率高，且能与AI对话形成纠错闭环，代表了输入方式的演进方向。

🔑 关键概念与技术解析

• Rime（中州韵）：一个开源、跨平台的输入法算法框架。用户可通过编写配置文件自由定制输入方案（如双拼、五笔）、词库和外观，是极客和隐私意识用户的挚爱。
• 双拼：一种拼音输入方案，将汉语拼音的声母和韵母分别映射到单个按键上，任何音节只需两次击键即可输入。
• 形码：在音码（如拼音）基础上，根据汉字的字形结构（偏旁、笔画）提取的辅助编码，用于区分同音字，显著降低重码率。
• 顶功输入法：一类高效的形码输入法，通过巧妙的编码设计，使得输入时无需额外按键确认（顶格上屏），从而提升速度。“两笔”是其中一种方案。
• Fcitx5：Linux 系统下一代输入法框架，模块化设计，对非 QWERTY 键盘布局（如 Dvorak）支持更好，常与 Rime 搭配使用。
• Karabiner Elements：macOS 上强大的键盘键位重映射工具，可用于解决系统级输入法切换的 Bug。
• Whisper：OpenAI 开源的自动语音识别（ASR）模型，以其高准确率和多语言支持著称，常被用于构建本地语音输入工具。

💎 碎片知识与金句拾遗

• “打游戏跟人对骂你发三句对面才发一句” —— 形象地说明了掌握高效输入法的“实战”优势。
• “雾凇拼音的作者居然 24 年还去跑滴滴了” —— 揭示了即使做出优秀开源工具（Rime 的流行配置方案之一）的开发者也难以靠此维生的现实。
• “输入法这个本来也没什么经济价值” —— 一句略显无奈的行业洞察。
• “每天多念几遍黑椒牛柳” —— 针对平翘舌不分用户的实用（且有趣）发音练习建议。
• “gboard 任何輸入法都是 qwerty, 這個非 qwerty 用戶很不友好” —— 指出了 Gboard 对使用 Dvorak、Colemak 等键盘布局用户的不友好性。
• “我就特别不爱用 npm 安装，除非是没办法。环境稍微有点变化就可能出错” —— 道出了许多开发者对 Node.js 生态依赖管理复杂性的共同吐槽。
• “人生一场，手嘴都要兼顾，岂能厚此薄彼。都体验过，才不枉来人间一趟。” —— 将技术讨论升华到了生活哲学。

🛠️ 值得深入研究的点 (Follow-up)

1. 探索基于 Whisper 的本地化语音输入工作流

   • 研究什么：如何利用 Whisper（或类似开源 ASR 模型）搭建一个低延迟、高准确率、完全本地的语音输入环境，并与编辑器（如 Emacs/VSCode）深度集成。
   • 怎么研究：从 whisper.cpp 等高效推理项目入手，研究其 API 和流式处理能力。尝试结合 voice2json 或自定义脚本，实现“语音 -> 文本 -> 插入编辑器”的自动化管道。

2. 深度定制 Rime 以实现“终极”输入方案

   • 研究什么：针对个人方言习惯（如 n/l 不分）和特定领域词汇（编程、学术），定制一套融合双拼、顶功形码、英文混输、符号快速输入的无缝方案。
   • 怎么研究：仔细阅读 Rime 官方文档（librime），研究 default.custom.yaml 和 *.schema.yaml 的配置语法。参考“雾凇拼音”、“小狼毫”等社区配置，学习其模块化设计思想，最终构建自己的私有配置仓库。

3. 评测新兴的、与编辑器深度集成的工具

   • 研究什么：聊天中提到的原生支持 Emacs 跳转的 PDF 阅读器 Galley。对比其与 sioyek、okular 在学术阅读、批注、与参考文献管理工具（如 Zotero）联动方面的体验差异。
   • 怎么研究：实际安装并使用 Galley，测试其反向搜索（从 PDF 跳回 Emacs 中对应的 LaTeX/Org 源码）的稳定性和便捷性。尝试编写或寻找现成的 Emacs 插件，以扩展其与 Org-mode noter 等插件的协作能力。

Emacs 轻聊讨论组

🎯 核心热点与专题探讨

专题一：Kimi K2.6 vs. 第一梯队模型（Claude 4.7, GPT 5.4）——国产大模型的逆袭？

本群对国产模型Kimi 2.6进行了深入、多维度的实战评测，引发了关于“模型能力 vs. 实际体验 vs. 性价比”的激烈辩论。

• 支持派观点（Kimi 2.6更好用）：
  • 代码能力实测“比5.3 Codex强”，甚至“代码能力比肩GPT 5.4”。
  • 写Scheme代码不再胡编乱造函数，准确性显著提升。
  • “出活”效率高：如果给出了完整方向，Kimi参考执行的效果甚至优于GPT 5.4。
  • 综合体验“真的好用了”，有人甚至表示因此放弃使用Claude。
• 冷静派/反对派观点（不如第一梯队）：
  • “思考时间太长”，和GPT的X-High模式在一个时间量级，“效果却和High/Medium差不多”。
  • 跑分只能“打4.6 Opus”，实际能力与跑分脱节，“并没有追上”顶尖模型。
  • 同样是“出活”，比Opus 4.6 Max慢20%。
  • 讨论中暴露出对国产模型“跑分强、实际拉”的普遍不信任感。
• 情感与价格因素：
  • Kimi的价格是讨论焦点，159元档位被评价“耐烧”，但用户普遍认为“耐烧没用，模型能力没追上”。
  • 部分用户因Kimi是“唯一用的起的”而选择，尤其其API被认为最便宜。
  • 与咸鱼上的GPT Plus等渠道进行了对比，性价比成为重要考量。

痛点：用户渴望一个“出活快、准、便宜”的模型。当前顶尖模型（Claude, GPT）价格上涨或服务收紧（Pro套餐去除Claude Code，GPT Pro涨价），用户充满被“收割”的焦虑。

结论：Kimi K2.6被群友认为是在特定场景（如遵循完整方向执行）下的强力竞争者，但在交互速度和复杂推理上与顶级模型存在差距，形成了“够用，但不惊艳”的共识。

专题二：Agent工具链的“内卷”与选择困境 —— pi-mono, opencode, claude code

群内围绕多个开源的AI编程Agent工具（pi-mono, opencode, ohmyopencode等）展开了一场深度对比和吐槽大会，反映了当下“AI coding assistant”生态的混乱与机遇。

• 讨论焦点：谁是“最好”的底层框架？
  • pi-mono: 被视为“最好的感觉”，但“看完不能立马上工”。API变化快，不尊重XDG规范（往~里塞垃圾文件），插件生态配置硬编码，拒绝支持XDG，让多个用户感到恼火。
  • opencode/ohmyopencode: 完成度高，接本地模型比claude code好用。其命名和机制似乎有躲避审核的“奇技淫巧”（修改关键词如“μ”）。
  • claude code: 官方版本强大但商业限制多。开源版 (instructkr/claude-code) 被视为值得研究的对象，是“接下来可以用的编排器和runtime”的基础。
• 痛点分析：
  • 配置与兼容性地狱：用户需要理解多套配置系统（~/.pi、ccs、local settings等），使用和切换成本极高。
  • 更新引发的“过拟合”：任何开源工具的更新都可能引入新的Bug，修复缓慢，导致用户不得不维护自己的fork。
  • “封号”的阴影：讨论中穿插大量关于账号被封、反向代理、审核规避的“地下斗争”。Cliproxy相关项目被发律师函、GPT账号大量被封，反映了厂商对代理行为的打压。
• 衍生的路径选择：用户苦于在“用起来麻烦但强大”（如makefile）和“功能少但配置简单”（如just）之间做选择。Makefile被普遍认为是“一步到位的选项”，但语法麻烦。

结论：当前AI Agent工具链正处于快速发展期，但伴随着设计理念冲突（如XDG vs 硬编码）、商业化与开源的博弈，以及严重的学习和配置成本。

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🔑 关键概念与技术解析

1. Kimi K2.6 / Claude 4.7 / GPT 5.4 / Codex：讨论中频繁出现的模型代号。Kimi是北京月之暗面公司的模型，K2.6是其最新版本。Opus 4.7和Codex 5.4分属Anthropic和OpenAI。这些是当前AI编程Agent背后最顶级的“大脑”。

2. XDG Base Directory Specification：一个规范Linux/Unix系统下配置文件存放位置的约定（如 ~/.config）。不遵守此规范的软件（如pi-mono）会把大量 . 开头的文件直接塞进用户的家目录（~），被硬核用户深恶痛绝。

3. pi-mono / opencode / oh-my-pi：都是开源的AI代码助手项目，旨在提供比官方Claude Code或Cursor等更多控制权的编程代理。它们的功能和设计哲学各异，代表了当前开源Agent项目的不同流派。

4. ACP / MCP：Agent Communication Protocol（代理通信协议）和Model Context Protocol（模型上下文协议）。这是讨论中提到的Agent之间以及Agent与外部工具交互的标准协议，类似于AI世界的“HTTP”，用于实现Agent之间的编排和工具调用。

5. mu（μ）：在讨论中被用作“Pi”（π）的替代词，用于命名开源项目（如pi-mono -> μ-mono）。这是一个代码层面的“小把戏”，旨在规避厂商（如OpenAI）对“pi”或特定关键词的API审核或限制。

6. Claude Code SDK / Agent-shell：前者是官方提供可编程化调用Claude Code的接口，后者是一个Emacs插件，允许在Emacs中使用各种Agent（通过ACP协议），代表了一种“集成所有Agent”的终极IDE愿景。

7. ccs：一个切换不同AI模型配置的命令行工具。讨论中提到，claude code对ccs的支持切换“成功了一次”，体现了当前工具间整合的不稳定和脆弱。

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💎 碎片知识与金句拾遗

• 关于模型体验的对比：

  • “我的评判标准是【出活否】。” —— 一句极简但极其务实的工程美学。
  • “gpt 5.4 xhigh 喜欢直接删文件重写...” —— 来自高手的尖锐吐槽，点出前沿AI模型的“暴力”倾向。
  • “4.7 真的让我恶心到了。我已经放弃了。” —— 对Claude 4.7的失望溢于言表。

• 关于Agent工具链的“日常”：

  • “啊？你看了项目版本号和变更日志。” —— 当用户抱怨变化太快时，另一人直接给出了最硬核的“解决方案”，充满了极客式的幽默。
  • “你的情绪价值够够的。要不你看看claude 或者 codex 的 sdk ？” —— 讽刺中带着务实，用“情绪价值”调侃抱怨，然后直接给出最佳研究方向。
  • “我恨任何往我 ~ 里塞垃圾 dotfile dir 的软件。” —— 一位 “XDG纯血论”者的呐喊。

• 关于行业生态与省钱之道：

  • “还不如咸鱼买gpt plus” —— 揭示了地下“API共享”经济的普遍性，体现了AI定价的矛盾。
  • “a➗ 真把自己当回事了。” —— 对Cursor新定价策略的蔑称，充满江湖气。
  • “...讨论一下，然后把 pi 关键词改成 μ，讨论完毕自动修改就可以躲过审核了...” —— 一种非常“聪明”的对抗式编程思路，展示了开发者如何与AI厂商的审查机制“斗智斗勇”。
  • “Ai太坏了 导致了是个人就能写代码。” —— 对开源项目质量参差不齐的精准嘲讽。

• 冷门工具推荐：

  • just：比Makefile更简单的Task Runner。
  • makefile + guile: 指出Makefile中可以内嵌Scheme语言（Guile），展示了GNU系统的深厚功力。
  • oh-my-pi: 一位用户针对 pi-mono 的改良分支，旨在增加XDG支持，但维护者合并缓慢。

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🛠️ 值得深入研究的点 (Follow-up)

1. 研究 instructkr/claude-code（开源版Claude Code）

• 为什么值得研究：它是官方Claude Code的去商业化版本，设计上更注重可定制性和开发者控制。其SDK的实现是实现“自定义编排器”和“Agent运行时”的绝佳起点。
• 如何研究：
  1. Fork仓库，阅读其核心架构和系统提示词生成的逻辑。
  2. 尝试将其作为依赖集成到自己的IDE或工作流中，而非直接使用其CLI。
  3. 关注其ACP/MCP协议的实现，看它如何与外部工具（如本地LLM）交互。
  4. 跟踪其更新日志，理解其设计演进，特别是关于“配置管理”（如XDG支持）的变更。

2. 实验 agent-shell 的 “Agent-to-Agent” 编排

• 为什么值得研究：这代表了“终局方案”的雏形——在一个统一界面（Emacs）内，通过标准协议编排不同能力的AI Agent。讨论中提到了状态机和Org Agenda的集成，极具想象力。
• 如何研究：
  1. 搭建Emacs环境，安装并配置 agent-shell。
  2. 尝试其内置插件，特别是 meta-agent-shell，理解它的编排模型。
  3. 提出问题：如何将不同的AI模型（Kimi, Claude, GPT）作为不同的“Agent”接入，并设置它们之间的任务依赖关系？
  4. 看看社区中关于为 agent-shell 编写 pi-mono 或 opencode 接口插件的讨论，这是连接不同生态的关键。

3. 探索 Makefile + Guile 的高级用法

• 为什么值得研究：所有讨论最终都回归到 Makefile 作为最强大、最通用的构建和任务编排工具。很多人因为“语法难受”而逃离，而事实上其中的Guile集成（用Scheme语言写Makefile逻辑）则是一个被严重低估的顶级能力。
• 如何研究：
  1. 阅读GNU Make手册中关于Guile集成的章节。
  2. 尝试用Guile写一个能自动处理依赖、并行执行、甚至内置测试框架的Makefile。
  3. 将AI生成的复杂Makefile逻辑（如条件编译、动态目标）用Guile重写，使其可维护。
  4. 思考：如何将 just 的简洁性与 Makefile 的宏能力结合？这可能是终极的构建解决方案。