构建完全自托管的 AI 软件工厂
A self hosted AI software factory
我搭建了一套近乎完全自托管、沙盒化的 AI 代理软件开发工厂。只需一条指令，Hermes 就能自主完成从技术选型、代码编写、测试构建到 CI 流水线运行，再到通过 Coolify 部署到带 HTTPS 的生产环境的全过程。这套系统运行在我的家庭服务器上，利用 Forgejo 管理代码，Firecrawl 进行网络交互，并借助 Tailscale 和 DNS-01 挑战实现了安全的内网穿透与 SSL 证书自动签发。整个过程无需人工干预，甚至能自动修复部署后的 Bug，真正实现了从提示词到上线应用的自动化闭环。
只需一条提示词，它就创建了仓库，编写了应用和测试，让 CI 变绿，配置了 Postgres，并将成品应用部署在 HTTPS 之后，全程无需我再发送任何消息。
HN 评论区
60- ashu1461
在这类系统中，生成代码是容易的部分，验证才是难点。通过测试用例进行验证，感觉就像是同一个代理在验证它自己的假设。
我很好奇，一旦开始将这些系统投入生产，实际的验证循环究竟长什么样。
- RajT88
所以——看来它并不是完全自托管的，因为我看不到 GPU。
我想听听那些自己托管 GPU 来运行代码模型的人们的看法。到目前为止，我自己的结果……不太理想。似乎必须通过大厂提供商来获取前沿模型？
- copemaxxxing
那些构建软件工厂的人，未来注定要失望。作为一个日常在工作和个人项目中使用 AI 的人，我已经遇到过几个极其棘手的 bug，范围从前端 React 应用（是的，信不信由你，前端远未解决）到连 Claude 都无法搞定的嵌入式系统。这些 bug 都是破坏功能的致命伤。我的主要技能栈是全栈/前端方向，而非嵌入式。当然，我可能在嵌入式/RTOS 领域不够深入，但我绝对有资格做前端。然而，我却在这些领域发现了连 Claude Opus 高配版都几个小时都解决不了的 bug。
我把这些 bug 丢给 Claude 好几个小时，根本没用，反而制造了越来越多的垃圾代码。直到我亲自介入，用几行代码就修复了它。幸好在我所有 AI 辅助的工作中，我都花时间理解了所有内容，所以我能够调试并修复。
软件工厂面临的问题是，在达到某个阶段之前，你会遇到一些对功能至关重要的棘手 bug，但你无法发布产品，因为虽然 AI 能搞定 90%，但剩下的 10% 却是决定项目成败的关键。你必须处理这剩下的 10%。但如果你不理解那 90% 或大部分内容，你该如何处理剩下的 10%？
此外，别听信像 Kent Dodds、Uncle Bob 或 Steve Yegge 这样的网红，他们鼓吹那种“构建软件工厂然后远离代码”的理念。他们早就富了，靠卖教学内容赚钱，但大多数追随者 […]
- codazoda
我最近受这里另一篇文章的启发，开始搭建自己的软件工厂。我的技能已经写好并经过测试，工厂已经构建了第一个测试项目，我现在正在设置最终机器来运行它。以下是我关于动机和早期计划的首篇帖子，以及一些后续更新，未来还会有更多内容。
- Kinrany
有没有一个术语来称呼那种设计为由人类来操作的基础设施栈？比如：为每个代理启动一个独立的 VM，检出代码库并配置好工具，允许它们以同样的方式生成子代理，但从它们的分支（在你自己的开发环境中设置为远程仓库）拉取更改，然后由你自己合并到主干？