刚看 dmtrKovalenko/fff。它把文件搜索做成常驻 runtime：内存索引、watcher、frecency 和 git 状态都留在进程里。

README 给的 50 万文件 Chromium checkout 对比很直白：一次性 rg 每次都要重新建状态，常驻查询才可能落到毫秒级。

对 Agent 来说，文件搜索不是一个命令，而是上下文获取的热路径。当然，索引也有启动、内存和失效成本；只搜一次时，rg 反而更干净。

你们会为了 Agent 的重复检索维护常驻索引吗？

做 Jiaoyuan 时，我有一个很轻的要求：别把它做成一台替人下结论的机器。

现在站里有 307 篇作品，可以从时间线、相关主题和当时的处境慢慢往回看。首页也能随机抽一张语录，觉得有用就保存成卡片；但卡片只是入口，不是答案。

人脑子打结的时候，最容易抓住一句话当结论。更值得做的，是回去看这段话是谁在什么处境下说的，原本要解决什么问题。

所以我把 Jiaoyuan 做成了一个能随手抽、也能慢慢读的小站。

你遇事不决时，更需要一句话先稳住，还是更想把问题放回背景里重新看？

Orca 刚发 v0.2.50，我把 Goal Mode 里的一个固定外层轮数上限删了。

以前外层续跑到一定轮数就停，看起来是在防失控；实际碰到长任务，很多问题刚开始收敛，就被这个阈值先判了“该结束”。

短任务可以用轮数兜底，长任务不行。现在只在完成，或连续多次没有实质进展时停。循环次数不该替任务状态做裁判。

这类限制平时很安静，真跑几小时才会发现它在替你做错误决策。

有没有人也被 agent 的“默认上限”误杀过？

orca + ds 做逆向，拆完之后再复刻一个 github.com

Orca TUI 迎来接近原生体验的鼠标文本交互。
拖拽即可选中文本， 写入系统剪贴板。双击选中光标下的单词并立即复制；拖到首行或末行时按动画节拍持续自动滚动，指针静止选区也能继续增长；
脱离自动跟随时浮现 `Jump to bottom` 按钮，点击即回到底部并恢复跟随。
orcaagent.dev

简单做个 Q2 的阶段性总结：
DeepSeek-native agent Orca 周下载 7w+，公益站「教员语录」在小红书拿到 8w+ 阅读，ToB AI 中转站也还在稳定运行。
见了几波做 Agent 的朋友，最大的感受是：会做 Demo 的人已经很多了，真正走到交付和商业化的还很少。
我自己也只是刚刚上路。下一阶段不打算追更多概念，继续做产品、见客户、解决真实问题。

性能问题需要优先解决

分享一个我最近在做的开源项目：Orca — orcaagent.dev
github.com

它是一个围绕 DeepSeek 做的 agent，会专门适配 DeepSeek 的一些特性，比如长上下文、推理输出、工具调用和前缀缓存，也支持 goal / workflow / MCP / Skills 这些能力。

目前 npm 周下载量 6w+，感兴趣的朋友可以看看，也欢迎反馈。

最近接触太多 AI 圈混子了，title 很厉害，然后一个生产级别的项目都没有