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Hola @XMihura llevo días buscando alternativas a vscode con copilot y no encuentro nada mas completo: ghost completion, posibilidad de elegir modelos BYOAK, agente cli… Ni opencode, ni roocode, cline… Lo mas parecido codex o claude code pero te atan a ellos. Que recomiendas?
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Replying to @elonmusk
Was kann Cursor was vs Code mit Tools wie Cline, RooCode oder andere Agenten nicht können?
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9Router Proxy — salah satu tools AI paling berguna saat ini. Lu bisa integrate semua model AI dari berbagai provider. Token habis di satu provider? Auto-switch ke provider lain. Yang paling gila — dia tetep inget konteks sebelumnya meskipun ganti model atau provider. Gak perlu ngingetin lagi. Endpoint-nya bisa diintegrate ke Agent Coding juga (RooCode di VS Code, dll). Plus bisa dipasang di Open WebUI, jadi UI-nya kayak ChatGPT. Ada workspace/project, bisa reference chat session lain. Tadi liat ada orang konekin 200 akun Kiro AI. Unlimited token. Edan..
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GLM 5.2 just dropped from Zhipu AI 744 billion parameters 1 MILLION token context window — actually usable MIT license — fully open source works with Claude Code, Cline, Goose, RooCode day one and it launched the exact same day the US banned Fable 5 China said "we got you"
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OpenRouter使うの久しぶり 去年の1月か2月かCline(RooCode)あたりでよく使ってた
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Kimi.ai on X👇 x.com/Kimi_Moonshot/status/2… moonshotai/Kimi-K2.7-Code - Hugging Face👇 huggingface.co/moonshotai/Ki… Use Kimi K2.7 Code Model in ClaudeCode/Cline/RooCode - Kimi API Platform👇 platform.kimi.ai/docs/guide/…

🌘 Kimi-K2.7-Code, our latest coding model, is now released and open-sourced! 🔷 Improved coding & agent performance over K2.6: 21.8% on Kimi Code Bench v2, 11.0% on Program Bench, and 31.5% on MLS Bench Lite. 🔷 Reasoning efficiency: Less overthinking, with 30% lower reasoning-token usage compared to K2.6. 🔷 Long-horizon coding: Improved instruction following, higher end-to-end coding task success rates. ⚡️ 6x High-Speed Mode coming soon! 🔌 Available today via Kimi API and Kimi Code. 🔗 Kimi Code: kimi.com/code 🔗 API: platform.moonshot.ai
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【Kimiのコーディング向けAIモデルが公開】 Moonshot AIは、コーディング向けLLM(大規模言語モデル)「Kimi K2.7 Code」を公開した。Kimi K2.6を基にしたエージェント(ツールを使って作業を進めるAI)向けモデルで、モデル重みとコードはModified MIT Licenseで公開されている。 仕様はMoE(専門家混合)構成。総パラメータは1T、アクティブパラメータは32B、コンテキスト長は256Kトークン。同社評価では、内製ベンチのKimi Code Bench v2がK2.6の50.9から62.0に上がり、思考トークン使用量は約30%減少した。 APIはOpenAI互換・Anthropic互換の呼び出しに対応。公式ドキュメントにはClaude Code、Cline、RooCode、OpenCodeで使う手順も掲載されている。
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Thanks! For agentic coding with local models - check out pi and OpenCode, both are great options, for in-editor completions, things like RooCode should work reasonably well
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RooCodeとVSCodeのバージョンの相性のせいでめちゃ詰まって辛い・・・ AI君と格闘してめちゃ解決に時間かかった・・・・
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Jun 11
看着同事们在折腾一个过时的coding 工具真的 roocode。
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Replying to @bookunt
Roocode
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Step 3.7 Flashの概要 🔳基本説明 Step 3.7 FlashはStepFunが公開した高効率なマルチモーダルAIモデルで、テキストだけでなく画像や動画の理解にも対応するモデルとして紹介されている 🔳モデル構造 198Bパラメータ規模のMixture of Expertsモデルで、196Bの言語バックボーンと1.8Bのビジョンエンコーダーを組み合わせ、1トークンあたり約11Bパラメータを有効化する設計になっている 🔳処理速度 最大400トークン毎秒の高スループットを特徴としており、エージェント用途やブラウザ操作、コード生成、調査作業などの連続タスクに向けた高速モデルとして位置づけられている 🔳長文処理 256Kコンテキストウィンドウに対応しており、大量の文章、仕様書、会話履歴、コード、メモなどをまとめて読み込ませやすい点が強みとされている 🔳推論レベル 高、中、低の推論レベルを選べるため、深く考えさせたい作業では高めにし、速度を優先したい単純作業では低めにするような使い分けができる 🔳エージェント対応 Hermes Agent、OpenClaw、Kilo Code、Claude Code、OpenCode、RooCodeなどのエージェント基盤やコーディング環境で使えるモデルとして案内されている 🔳ベンチマーク StepFunの公開情報では、社内評価のStep SWE BenchでStep 3.5 Flashより高い平均スコアを示し、複数のエージェント環境で比較的安定した性能を出すことが強調されている 🔳Hermes Agentでの使い方 Hermes Agentではモデル選択画面からNews Portalを経由してStep 3.7 Flashを選ぶことで利用できるとされ、動画内では30日間無料で試せるモデルとして紹介されていた 🔳向いている用途 ブラウザを開く、情報を検索する、ファイルやメモを読む、キーワード戦略を作る、タスクボードを整理する、画像や動画を理解するなど、AIエージェントに実作業を任せる用途に向いている 🔳注意点 公開情報の一部はStepFunや関連プラットフォームの発表に基づくもので、無料利用条件や対応環境は変わる可能性があるため、実際に使う場合は公式のモデルページやHermes側の最新表示を確認する必要がある
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Replying to @NszPluto
ご自宅のPcにグラボ入ってましたら小さいモデルからお試しあれ VS CodeにRooCODEって拡張機能があるのでこれを使えば多分天使様のお役に立つかと ヒッヒッヒッ いえお代はグラボ代で大丈夫です(とるんかい!
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Replying to @bookunt
برای چیزی که شما استفاده میکنی احتمالا RooCode
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I built a scraper back in early February (using RooCode) recording all songs played on all Andon FM stations, which now runs 24/7, and a few weeks ago I let my OpenClaw agent build a script that compiles the scraped data to the list you see and uploads the list to my GitHub page.
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Ich habe dafür RooCode (Visual Studio Code-KI-Coding-Erweiterung) verwendet, habe mir den Source-Code der Live365-Seiten angesehen, und die werden nun regelmäßig eingelesen und auf gespielte Titel analysiert. Läuft schon seit März und hat damit alle gespielten Titel erfasst.
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阶跃星辰正式发布并开源新一代多模态大模型 Step 3.7 Flash。 为了适配真实的智能体(Agent)工作流,模型对长程代码编写、联网检索和多模态交互进行了全方位的底层优化。 模型采用 Apache 2.0 协议开源,采用 196B 语言主干与 1.8B 视觉 Transformer(ViT)组成的稀疏 MoE 架构,总参数量达 198B,激活参数仅为 11B。 在支持 256K 上下文与 3 档推理的同时,最高速度达 400 Tokens/s,并针对 Mac Studio M4 Max、DGX Spark 与 AMD AI Max 395 等本地硬件进行了适配。 作为生产级 Agent 底座,Step 3.7 Flash 具备原生多模态理解与执行能力,可自主框选、裁剪并重读 UI 界面或图表,且在信息不确定时能主动检索验证。 Step 3.7 Flash 在 ClawEval-1.1 自主任务执行评测中以 67.1% 夺冠,并在 SimpleVQA Search(79.2%)、V* Python(95.3%)与 SWE-Bench Pro(56.3%,位列全球第二)等测试中展现出极强的工程推理能力。 在多工具协同与任务执行方面,模型在 Toolathlon 上达到 49.5%,在横跨 44 种职业的 GDPval 上达到 45.8%,并在 τ²-bench 通信全部难度测试中取得 98% 以上的通过率。 阶跃星辰针对 Claude Code、OpenClaw、KiloCode、RooCode、Hermes Agent 等框架与 MCP 协议深度兼容,同步开源 Hugging Face、ModelScope 接口与端侧 GGUF 版本,并与 OpenRouter、ZenMux 及 Fireworks AI 等平台完成适配。
⚡️ Step 3.7 Flash is here: The new frontier is agent efficiency. #1 ClawEval-1.1 (67.1), #1 SimpleVQA Search (79.2), #2 SWE-PRO (56.3), 95.3 on V* Python. Open weights under Apache 2.0. Built for agentic, coding, search, and multimodal workflows — balancing speed, cost, and reliable execution. - 400 TPS. 198B sparse MoE, ~11B active. 256K context, 3 reasoning levels. - Understands UIs, charts, docs, images — then writes code or calls tools to act on what it sees. - Web visual search reaches further: more sources, deeper follow-up. - Reliable tool use — less drift, fewer broken toolcalls. 98% on τ²-bench across all difficulty levels. - Works with Claude Code, KiloCode, Hermes Agent, OpenClaw, and protocols like MCP. - Runs locally on Mac Studio M4 Max, DGX Spark, AMD AI Max 395. GitHub: github.com/stepfun-ai/Step-3… HuggingFace: huggingface.co/stepfun-ai/St… GGUF: huggingface.co/stepfun-ai/St… ModelScope: modelscope.cn/models/stepfun… API: platform.stepfun.ai Blog: static.stepfun.com/blog/step…
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I tried FluxA’s `last30days` Oneshot Skill today. It used FluxA Agent Wallet x402 to run a paid search for recent AI automation tools developers can use right now. Best signal from the run: dev workflows are moving from “one AI IDE” to a stacked toolchain: - Cursor / AI-native IDEs - Aider / terminal agents - Cline, OpenCode, Continue, RooCode - CodeRabbit for review - Sentry AI for debugging - n8n for workflow automation - v0 / Replit for faster UI app builds The useful takeaway: don’t just collect AI tools. Build a repeatable workflow where each tool owns one part of shipping. Skill Name: `last30days`
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Everyone is talking about AI. I've been having a lot more fun vibe coding with these 5 underrated tools lately: 1. @cline Open-source agent that can edit files, use the terminal and browse the web directly from VS Code 2. @opencode Runs in the terminal and can work across your entire codebase using affordable models 3. @AskAider AI pair programmer with Git integration, making code changes and commits simple 4. @continuedev Open-source coding assistant that lets you use almost any AI model with full control @RooCode Multi-agent assistant with dedicated modes for coding, architecture, debugging and more If you're still only using ChatGPT or Cursor, these are worth checking out. Which one would you try first?
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