• 脚趾剑匣

    本帖使用社区开源推广,符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容:

    - 我的帖子已经打上 开源推广 标签: 是

    - 我的开源项目完整开源,无未开源部分: 是

    - 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区: 是

    - 我帖子内的项目介绍,AI生成、润色内容部分已截图发出: 是

    - 以上选择我承诺是永久有效的,接受社区和佬友监督: 是

    AI生图部分

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    以下为项目介绍正文内容,AI生成、润色内容已使用截图方式发出

    Comet 0.4.0的第一个生产候选(0.4.0-rc.1)版本正式发布了

    经历了2个月的开发,20个beta版本迭代,共计24名开发者参与

    在本次RC版本中,Comet完成了Dashboard性能优化,新增个人记忆、项目知识的Agent Learning Loop闭环

    同时带来了更加强大的Supervisor Change特性,现在你能够在Codex或Claude Code中通过多会话/Agent Teams执行Native工作流,

    用Supervisor Change架构管理复杂的大型需求

    Feature:

    - Dashboard加入了SQLite持久化数据,现在你不仅可以在Dashboard上观测单Change/Supervisor Change的流程,还可以观测到学习到的个人记忆、项目知识

    - 个人记忆、项目知识自进化插件加入,现在Comet Native和Comet Classic都可以在用户使用过程中学习记忆及项目知识

    - Native Verify性能优化,降低总体22%耗时

    - 更多的平台支持,Oh My Pi、Deepseek Harness原生支持

    - 更加流畅的Native Skill交付流程,更多的归档选项

    - 更加适合阅读的Website,更加吸引人的Native文章,现在你能够在首页进行dashboard交互,查看Claude Code/Codex的多Agent演示视频

    RC1详细评测见Comet Native RC1 与 beta16 真实评估 - Comet Docs

    其余完整变更见changelog Changelog - Comet Docs

    以下是实机特性演示

    Supervisor Change:

    用一个根需求管理所有子需求,自动并发推进,支持在Codex中多会话推进、在Claude Code中采用Agent Teams推进,视频可见文档站官网,Comet - Comet Docs

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    官网可交互的Dashboard:

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    历史帖子:

    本文内容较长,如果你耐心读完相信会有收获 ^-^
    前言
    作为Comet的作者,本帖我解答下Comet到底是在做什么,以及我们的设计理念是什么
    Comet最早让大家认识应该是在5月份刚开源的时候

    同时发布的还有一系列视频,由于最近没时间推广Native模式,老视频的热度很高,很多佬对Comet的认识就是他是一个Openspec+Supe…

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    我的帖子已经打上 开源推广 标签: 是
    我的开源项目完整开源,无未开源部分: 是
    我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区: 是
    我帖子内的项目介绍,AI生成、润色内容部分已截图发出: 是
    以上选择我承诺是永久有效的,接受社区和佬友监督: 是

    以下为项目介绍正文内容,AI生成、润色内容已使用截图方式发出

    之前我的开…

    本帖使用社区开源推广,符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容:

    我的帖子已经打上 开源推广 标签: 是
    我的开源项目完整开源,无未开源部分: 是
    我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区: 是
    我帖子内的项目介绍,AI生成、润色内容部分已截图发出: 是
    以上选择我承诺是永久有效的,接受社区和佬友监督: 是

    以下为项目介绍正文内容,AI生成、润色内容已使用截图方式发出
    佬友们,我最…

    佬友介绍帖子:

    [!danger] 依旧是长文警告。。。

    最近这几天,新的模型又开始一个接一个发布了,真都体验不过来了。佬话重提下,模型的能力越来越强了,写代码的门槛基本上快没了。现在就算不是技术出身,我们也能借助 ai很快做出一个能跑的项目来。
    但项目真正放到生产环境里,问题就会变成ai生成的代码能不能长期维护下去。比如需求有没有先说清楚,方案有没有经过设计,开发过程有没有遵守项目规范,做完之后有…


    主楼
  • 潜伏神经元

    是不是有点太强了,我等凡人只能仰望了。

    #1
  • kingdom

    - Dashboard 加入了 SQLite 持久化数据,现在你不仅可以在 Dashboard 上观测单 Change/Supervisor Change 的流程,还可以观测到学习到的个人记忆、项目知识

    - 个人记忆、项目知识自进化插件加入,现在 Comet Native 和 Comet Classic 都可以在用户使用过程中学习记忆及项目知识

    - Native Verify 性能优化,降低总体 22% 耗时

    - 更多的平台支持,Oh My Pi、Deepseek Harness 原生支持

    - 更加流畅的 Native Skill 交付流程,更多的归档选项

    - 更加适合阅读的 Website,更加吸引人的 Native 文章,现在你能够在首页进行 dashboard 交互,查看 Claude Code/Codex 的多 Agent 演示视频

    RC1 详细评测见 Comet Native RC1 与 beta16 真实评估 - Comet Docs

    佬,问一下Comet 内部使用 SHA-256 快照完整性,乃至verify的意义是什么?

    因为我总觉得是ai过度保守的现象,对于一个成熟大型项目修bug也许可以,但是对于一个重构乃至新做一个项目,我感觉是没有必要的。

    比如,很经典的gpt思想: Comet 把 eval 证据作为 publish 的强制门禁——没有当前 draft hash 的 eval 证据、eval 失败、或证据对应旧 hash,都不能 publish。把评估结果接入发布流程、用证据约束发布决策的做法,源自 LangChain”用评估迭代 skill”的思路[2]。Comet 的延伸在于把这种约束实现为绑定 hash 的硬门禁,而非软性建议。

    本身

    #2
  • 脚趾剑匣

    “Comet 把 eval 证据作为 publish 的强制门禁——没有当前 draft hash 的 eval 证据、eval 失败、或证据对应旧 hash,都不能 publish”,

    这句话来自于comet-any那部分的创建和分发的介绍,这个组合Skill的功能还没有达到生产级,大概GPT 5.4-5.5时代做的,初版写完之后就没打磨了,在这个功能上要做的东西很困难,代码随时可能发生大规模重构是一项实验性功能,所以他有一些技术特征很GPT很正常,基本的思路是我们没办法在一次Skill创建中直接产生出comet级好用的skill,所以接入eval是必要的步骤,eval就变成了skill创建的发布门禁,不妨碍整体理解。

    然后回到上面一个问题,hash的作用是解决的是“验证结果是否仍然对应当前的代码和需求”的问题,不用 hash 也可以依赖时间戳、文件大小、Git commit等技术,但这些方案要么无法可靠识别并发修改,要么依赖Git体系,或者需要更高的存储和比对文件的成本。在这上面hash是最简单且高效的做法,其实在新项目和大型项目重构中hash并不是一个不好的技术特点,这种函数计算几百个文件也才100ms内,通过增量计算优化可以很好的平衡性能与可靠性

    一个实际的场景是Verify 跑完测试后,用户又修改了一行代码;Comet 重新计算 hash,发现 Verify 前后的快照不一致,就会把这次验证标记为过期,防止用户误以为“测试通过”仍然适用于修改后的代码。如果没有这个机制,Comet 可能仍保留“Verify 通过”状态,用户看到的通过结果实际上只对应修改前的代码,最终可能把未经验证的修改直接归档、提交或发布。

    #3
  • CodesMonkey

    之前高强度用了几个月的Trellis

    但是随着gpt 5.6出来之后 一直在用sol

    发现Trellis也变的很重了 最近将近一个月的时间 一直在用codex自己的plan mode

    偶然间就发现了comet 并且正好出了Native模式

    试用了下 简直完美

    有工作流 有记忆 又不重

    接下来一段时间应该是高强度使用comet了

    #4

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