让 AI 写代码前先去 GitHub 抄作业，输出 token 少了六成多 AI 凭记忆写代码，碰到没背过的接口，很容易反复试错。 XERJ 的做法很简单：先下载和任务最接近的开源仓库，建好索引，动手前先查别人是怎么实现的。 项目方做了对照测试，一共 8 个任务、4 种语言，每组跑 16 次。 只靠记忆：通过 11/16，花了 11.18 美元 用 grep 搜源码：通过 16/16，输出 26477 个 token 用 XERJ：通过 16/16，输出 9982 个 token，成本 1.58 美元 同样全部通过，XERJ 比 grep 少了约 62% 的输出。 项目方也写了它的局限：私有、小众或模型训练截止后才出现的代码，效果最明显。 模型早就熟悉的热门公开库，用了可能没帮助，甚至更差。 它是用 Rust 写的单个程序，在本地运行，支持 Claude Code、Cursor 等 MCP 客户端，采用 Apache-2.0 协议开源。 🔗 https://github.com/xerj-org/xerj 鸟哥 | 蓝鸟会🕊️: 密歇根大学有门 AI Coding 课没有考试。学生要亲手造一个 Coding Agent，还得讲清楚它为什么翻车。 课号是 EECS 498-016，叫 Applied Agentic Software Engineering。2026 年秋季开课，4 学分，一共 15 周。 前 3 周先学会用 Coding Agent。 用 Aider 做一个结对编程工具。先上 16

  • 情报分类：技术学习与提效
  • 分类依据：内容涉及技术、AI、软件工具或工程实践
  • 信息来源：AI / AI前沿 / Twitter @鸟哥 | 蓝鸟会🕊️
  • 发布时间：2026/10/20 17:56:29