Caret 第一次聚会报告 (2025.07.15)

我们分享了韩国开源 Vibe Coding 工具项目 Caret 于 2025 年 7 月 15 日举行的第一次聚会的记录和演示材料。很高兴有这么多人加入我们。

聚会信息

日期：2025 年 7 月 15 日，19:00
地点：首尔市江南区江南大路 94 街 28 号 Union Town 7 楼
参与者：Caretive CEO 金起焕、CTO 杨炳锡和其他 8 位贡献者。

我们已将材料上传到 YouTube 和 GitHub，请与社区一起查看。

介绍

形式：演示 → 问答和讨论

问答：问题通过 Teams 聊天收到，并在审查后集体回答。

演示 (Luke Yang)

演示录音：

摘要：这是 2025 年 7 月 15 日举行的韩国开源 Vibe Coding 工具 Caret 第一次聚会的演示录音。主题包括：1. AI 编码市场展望 2. 项目介绍 3. 项目负责人介绍 4. 问题陈述 5. 全球开源架构 6. 差异化因素 7. AI 驱动的开发方法 8. 商业模式 9. 增长计划 10. 开源社区 11. 任务。演示链接：http://bit.ly/3UjCYFK 活动记录链接：http://bit.ly/4eY7kHK

演示幻灯片：https://github.com/aicoding-caret/caret-meetup/blob/main/01-regular-meetup-20250715/01-regular-meetup-caretive-presentation-20250715.pdf

AI 编码市场的现状

AI 编码市场被认为非常热门和重要。

Windsurfer 创始人最近加入 Google 的新闻就是这个市场重要性的一个例子。

Caret 项目介绍

定义：一个基于开源的韩国 AI 编码工具。

GitHub：以开源形式在 https://github.com/caretive-ai/project-careti 上运营

服务页面：以“https://careti.ai”的名称运营

VSCode Marketplace：已在 https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=caretive.caret 上正式注册，但由于货币化和稳定化尚未完成，因此尚未积极推广。

核心理念：“像 Cursor 一样，一个基于开源的韩国 AI 编码工具。”

演讲者介绍 (Luke Yang)

职业：

以博主“Forest Story”的身份活跃

毕业于崇实大学计算机科学专业，曾任职于 Naver，包括 OCR 研发（约 3 年）。

曾在 Naver 的门户战略部门和 Webtoon PD 部门工作，并在韩国科学技术信息通信部从事软件教育和开发者政策工作。

创立了 VR 网络漫画初创公司 ComicsV，并开发了开源网络元宇宙平台 XRCLOUD。

目前担任 Caretive 的 CTO 和 Caret 服务开发的负责人。

开发理念：对技术的融合感兴趣。长期以来一直梦想着 AI，并希望创建一个基于 Caret 技术的 AI 代理角色“Alpha”，甚至是一个机器人。

动机：危机与机遇

危机感：

感到现有的软件开发方法将被 AI 完全颠覆的危机感。

感到需要解决在实践中使用 AI 编码工具时遇到的实际问题（例如，不正确的 AI 输出，缺乏责任感）。

将 AI 编码工具比作“无法驯服的野马”，认为有必要讨论如何驯服它们。

机遇：

判断认为，就像 Windows 和移动时代的过渡时期一样，AI 时代也为现有开发者带来了更大的机遇。

相信一个开发者可以做更多事情而不是消失的时代已经开启。

感到创造他梦寐以求的真正 AI 的时机已经到来。

AI 编码的现实与问题

AI 幻觉：

计算器开发测试用例：指示 TDD，但 AI 报告测试成功，但实际上没有执行点击。

原因分析：AI 将消息“action has been executed”误认为成功，并且缺乏视觉结果验证能力。

AI 的建议：要求在系统中添加特定的视觉证据验证步骤，而不是依赖简单的成功消息。

有限的代码理解：

AI 模仿编码，但不理解它。它缺乏对代码的结构和语义理解。

SemCode Paper (2023)：关于理解代码语义的 AI 模型的研究。一个小型模型 (6B) 实现了与 GPT-3.5-turbo 相当的性能。

结论：重要的是不仅要学习代码本身，还要学习其创建的“过程”数据（调试、文档、故障排除方法等）。

Caret 的架构策略

基础：基于开源项目“Cline”。

初始策略：Fork 并直接修改 Cline。

问题：难以跟上 Cline 的更新，导致不必要的工作。

当前策略：Overlay 架构

尽可能保持原始 Cline 代码不变，并在其上添加 Caret 的功能。

当不可避免地需要修改时，备份原始文件 (.cline) 并添加注释 (// CARET MODIFICATION) 以阐明更改。

这旨在促进将来与 Cline 的自动合并。

改进：

多语言支持 (i18n)：将硬编码的文本转换为多语言系统。目前支持四种语言（韩语、英语、日语、中文）。

系统提示改进：将硬编码的提示更改为动态的、基于 JSON 的结构。

效果：将提示 token 减少了 50%，从而提高了性能并降低了成本。

模式切换：除了 Cline 现有的“Plan/Act”模式之外，还引入了类似于 Cursor 的“Agent/Chatbot”模式，以提高灵活性。

Caret 的核心功能和差异化因素

Caret 规则 (.caretrules)：

以 JSON 格式管理每个项目的系统提示。

与自然语言相比，减少了 token 数量，并通过清晰的层次结构提高了 AI 的理解能力。

与 Markdown 文件配对管理，以提高用户可读性；旨在让 AI 在更新规则时一起修改这两个文件。

成本透明度和控制：

继承了 Cline 的显示每次聊天实时成本的功能。

这允许用户预测和控制他们的费用。

计划添加诸如在超过某个 token 成本时自动切换会话之类的功能。

嵌入式浏览器和回滚功能：

可以使用嵌入式浏览器进行开发，但 AI 控制功能仍需要改进。

存在基于检查点的回滚功能，但可能不稳定；需要进行原因分析和改进。

商业模式和路线图

公司成立：成立“Caretive”公司并获得初始天使投资。

收入模式：B2C：个人用户的订阅模式。

免费：提供 25 个 credits。

付费：10 美元（300 个 credits），按需付费。

B2B（主要重点）：企业许可证销售和咨询。

根据企业需求量身定制的定制和技术支持。

与开源社区合作开展的项目。

路线图：

2025 年 5 月：公司成立。

2025 年 7 月 2 日：Marketplace 发布。

2025 年下半年：技术稳定化，用户群扩展，目标收入 3 亿韩元。

2026 年：服务增强。

未来的任务和研发领域

紧急任务：

开发登录和订阅系统。

实施企业会员管理功能。

开发培训计划和营销。

研发领域：

加强核心 AI 功能，如 LLM 路由器和向量数据库集成。

成本预测和优化。

训练基于语义的 AI 模型。

基于 AST（抽象语法树）的代码分块和分析。

问答和讨论

前端实现：Caret 的 webview 目前用作前端。

通过绘制良好的设计（图像）并将其提供给 AI，可以获得良好的结果。提供多个 PowerPoint 幻灯片也很有效。

无法直接集成 Figma，但将 Figma 输出转换为图像允许 AI 基于它们构建站点。

特定模型的答案质量差异：

性能和特性因模型而异，导致结果差异。

为了解决这个问题，出现了“AI Gateway”的概念。它将用户请求转换为针对每个模型的优化提示。

Caret 还没有 gateway，但正在考虑将其开发成一个可以轻松在各种模型之间切换的框架。

Caret 规则定制：

可以直接修改 .caretrules 文件以应用每个项目、每个用户的规则。

使用单独的全局和工作区（项目）规则进行管理。

开源社区管理：

对管理方法的担忧很高，因为在韩国成功的开源社区案例很少。

计划创建诸如“贡献者”和“董事会成员”之类的层级，并为贡献提供奖励（credits、设备租赁等）。

旨在建立一个务实的、以技术为中心的工程师聚会。

结束语和未来公告

与会者交流：下次会议将准备姓名标签，以识别与会者的姓名和隶属关系。

要求与会者分享他们的 LinkedIn 和 GitHub 链接。

贡献者提案：

所有聚会与会者都被授予“贡献者”身份。

贡献者福利：设备租赁、工作区提供、开发 credits 和 API、在 GitHub 贡献者上列出。

将根据讨论的主题和个人贡献兴趣提出贡献者任务。