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OpenSumi 是阿里 & 蚂蚁团体联结开源的一款面向 IDE 定制化研发的框架。
咱们的使命：让 IDE 定制化研发变得简略丝滑。
官网：opensumi.com
双周头条
2.24.0 正式版本公布。本版本咱们改良了调试模块的局部 UI，提供更好的堆栈治理和断点治理，也针对根底的应用体验进行了较多的优化。如:
- 调试断点视图革新，反对以树级展现断点信息 #2512
- 改良调试面板堆栈列表，反对 skipFiles 个性 #2468
- 修复 diff compare 只读视图下仍会展现 revert 图标的问题 #2492
- 修复 linux 下偶现的文件监听事件无奈失常 work 的问题 #2544
- 反对 editor.unicodeHighlight.ambiguousCharacters 配置 #2527
同时，咱们也针对一些如调试环境下的体验问题进行了定向优化，加强定制能力，提出了一些利于框架长期倒退 RFC 提案，从性能体验降级和 OpenSumi Design 这两个方面制订了计划打算，目前正在社区收集意见当中。
重点停顿
2023 开源之夏流动进入我的项目上线阶段
目前相干题目已提报，蕴含题目为：
- 实现基于 OpenSumi 的 Local History（本地文件历史）能力
- 优化 OpenSumi 框架提供的 i18n 本地化能力
- 实现 FileSystem Watcher 的多过程革新（待定）
流动详情：2023 开源之夏
OpenSumi 插件研发文档上新
本双周咱们上架了局部针对插件研发的开发文档，如：如何开发插件疾速开始纯前端插件（Web Extension）OpenSumi 插件开发 OpenSumi API 如有错漏，欢送勘误 ~
蚂蚁 CloudIDE 插件市场 OSS 迁徙至上海
本周，蚂蚁 CloudIDE 插件市场 插件托管 OSS 已胜利由香港迁徙至上海，该插件市场为 OpenSumi 用户提供了私有化的插件托管服务。迁徙至上海后，用户将可能更疾速地拜访和应用市场中的插件，进步开发效率和体验。
自动化月度报表上线
基于 opensumi/bot 实现的报表零碎后续将会在每月末定期公布仓库及开发者奉献状况，如 Monthly Report 2023-03-01 to 2023-03-31
数据蕴含：
- OpenSumi 主仓库增长
- 数据贡献者状况（奉献仓库及数量）
- 未达标贡献者
- 新增贡献者
后续将会进一步追加月度 Release 信息等。
优质 PR & ISSUE
每双周将评比出优质的 PR 或 ISSUE，为优良的代码或探讨过程点赞.
PullRequest #2599: 新增配置暗藏 saveCodeActions 操作时弹窗交互
评估：代码贡献者 @shilin8805 提交的代码，在应用过程中发现高频的保留逻辑调用会有比拟差的用户体验，该 PR 提供了一个配置屏蔽这种交互，同时优化了局部代码组织构造，感激他的提交 ~
PullRequest #2579: QuickOpen 反对展现进度条
评估：代码贡献者 @pipiiiiii，他给咱们的 Quick Open 减少了进度条性能，这将使用户可能更直观地理解搜寻时的进度，以进步搜寻效率，让 Quick Open 更加欠缺，感激他的提交～
开源数据
数据统计时间段 4.5 – 4.18
Star 新增 25 个，现总 star 为 2386 个
Pull Request 新增 34 个，合并 PR 33 个
Issue 新增 16 个，解决 Issue 15 个，现存 Issue 111 个
Commit 新增 37 个，共 197 个文件变动，新增 1400 行，删除 812 行
行业动态
VS Code 1.77.0 版本正式公布
该版本为 Visual Studio Code 2023 年 3 月版本，其中一些次要亮点包含：
- 无障碍改良：新的悬停、告诉和 Sticky Scroll 快捷键
- 复制 GitHub 深度链接：在编辑器内创立永恒链接和 HEAD 链接
- 笔记本保留格局：主动在保留时格式化笔记本单元格
- TS/JS 切换语句主动实现：疾速填写 TypeScript/JavaScript switch 语句
- Python 挪动符号重构：将 Python 符号挪动到现有或新文件中
- 近程隧道更新：重用现有隧道，并疾速从近程过渡到桌面端
- Ruby 文档：理解 VS Code 对 Ruby 语言的反对状况
- 预览 - 扩大 GitHub Copilot 集成：新的行内聊天和残缺 AI 聊天视图
相干资讯: Visual Studio Code 1.77 正式公布！
AutoGPT 开源一周不到，已有近 9W Start 顾名思义，AutoGPT 具备齐全实现性能的“自主”能力，例如，上面一位网友通过 AutoGPT 开发一个网站，不到 3 分钟工夫，AI 便实现了这项工作。
目前该项技术更多的是验证了 AI 在将来畛域实现齐全自动化的可行性，自身还存在诸多的问题，如一次作业 Token 消耗量宏大等问题，将来应该会逐渐优化并被解决。
相干仓库：Significant-Gravitas/Auto-GPT
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