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【开源推广】2.9k Star—Comet 0.4.0-rc.1正式发布啦

脚趾剑匣 2026-08-31 21:06 1

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










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:



  1. 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

  2. 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

  3. Native Verify性能优化，降低总体22%耗时

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

  5. 更加流畅的Native Skill交付流程，更多的归档选项

  6. 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



官网可交互的Dashboard：


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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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…


最新回复 (4)
  • 潜伏神经元 08-31 22:56
    1楼

    是不是有点太强了，我等凡人只能仰望了。

  • kingdom 09-01 20:25
    2楼


    1. 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

    2. 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

    3. Native Verify 性能优化，降低总体 22% 耗时

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

    5. 更加流畅的 Native Skill 交付流程，更多的归档选项

    6. 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

  • 脚趾剑匣 楼主 09-01 20:48
    3楼

    “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。

  • CodesMonkey 09-01 23:18
    4楼

    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

* 帖子来源Linux.do
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