YTLite，good boy ~

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使用 SideStore & LiveContainer 都安装了哪些app？

Kazumi
SameBoy
Asspp
Tachimanga
Mangayomi
YouTube
VCMI
Aidoku
iPA 商店
源阅读
Venera

为何会有这些app？难度 Apple Store 还不够多？

个人理解，需求难以满足😌，懂？！

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LiveContainer SideStore

ipa 砸壳

iOS 的 IPA “砸壳”（Decrypt / Dump Mach-O）本质是：把 App Store 加密的二进制在运行时解密并导出。不同方法的核心差异在于：是否越狱、是否依赖调试工具、以及稳定性。

下面列举一些砸壳的方式：

方法	是否越狱	成功率	难度	推荐程度
frida dump	✅	⭐⭐⭐⭐⭐	中	⭐⭐⭐⭐⭐
Clutch	✅	⭐⭐⭐⭐	低	⭐⭐⭐⭐
dumpdecrypted	✅	⭐⭐⭐	高	⭐⭐⭐
非越狱 frida	❌	⭐⭐	高	⭐⭐
重签名注入	❌	⭐⭐	高	⭐⭐
TrollStore	❌	⭐⭐⭐	中	⭐⭐⭐

个人看法，最好使用越狱的手机砸壳，简单稳定。

对于不折腾技术的人来说，可以使用第三方（服务或者社区）提供的已经砸过壳的资源。

推荐2个：

事实上还有很多，大家在使用的时候注意安全和隐私即可。

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Decrypt iOS

ipa 获取方式

一些场景下，我们需要获取 ipa 安装包。

通常可以用 Apple Configurator 2 获得。

如果是非 macOS 系统，需要略懂一点技术。

ipatool

支持的操作系统（Windows、Linux 或 macOS）
有 Apple ID 可以使用 App Store

同时满足上面👆2个条件，就能愉快玩耍。

运行时报错不要慌，在官方issues上有答案。

# 登录账户
ipatool auth login -e your-account -p your-password
# 搜索 app
ipatool search --limit 1 app-name
# 购买 app
ipatool purchase -b bundle-id
# 下载 ipa
ipatool download -i app-id -b bundle-id

Asspp

如果想在手机上操作，也可以使用 Asspp。

具体操作方式，参考README。

使用 Asspp 的优势，可以同时切换多个 Apple ID

另外也可以使用 App Store IPA 在线下载工具。

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Asspp iOS ipatool

🍺 Homebrew 更新周报 # 20260323 | 当开发环境开始围绕 AI 重组

开发工具的边界正在从“代码编辑器”向“上下文与代理”扩散。

这一期看起来是常规的 CLI 与数据库工具更新，
但仔细看，会发现多个项目都在解决同一个问题：
如何让 AI 与开发环境协同工作。

本周一句话总结

开发工具链正在为 AI 代理准备新的接口层。

本周新增工具速览

🧪 New Formulae

名称	中文说明
apache-arrow-adbc	基于 Arrow 的跨语言数据库访问接口
cline	面向复杂任务的 AI 编码代理
ctx7	管理 AI 编程上下文与技能文档的工具
cyan	iOS 应用注入与修改工具
dtop	跨主机 Docker 监控终端面板
et	支持 IP 漫游的远程终端
ggml	轻量级机器学习张量库
icestorm	iCE40 FPGA 比特流分析工具
lief	可执行文件分析与修改库
oh-my-agent	多 Agent 工作流运行框架
portless	用可读名称替代本地端口号
summarize	多模态内容摘要工具
wmbusmeters	读取智能仪表数据的工具
zycore-c	Zyan C 核心库

🧩 New Casks

名称	中文说明
dbeaverteam	通用数据库客户端
dbvr	轻量级数据库操作 CLI
fidelity-trader+	股票交易平台
font-selawik	Selawik 字体
supasidebar	类 Arc 的跨浏览器侧边栏
tencent-ugit	腾讯 Git 图形客户端
voicemod	实时变声与音效工具

值得留意的几个方向

cline：AI 编程代理开始走向“复杂任务执行”

cline 并不是一个简单的代码生成工具，而是一个可以持续执行任务的 AI 编码代理。它的价值在于把“生成代码”升级为“管理开发流程”，例如跨文件修改、测试修复和任务拆解。这类工具的意义不在于写代码更快，而是降低人类维护上下文与状态的心智负担，让开发者从指挥者变成监督者。

apache-arrow-adbc：数据库访问正在被重新标准化

ADBC 试图把数据库访问统一到 Apache Arrow 的内存格式之上，让不同语言与数据库之间共享同一套数据接口。这意味着数据分析、机器学习与应用程序之间的数据复制和序列化成本会显著下降。对需要跨语言或高性能数据处理的系统来说，这是一种从根层提升效率的基础设施。

portless：本地开发环境正在向“可读化网络”演进

portless 通过为本地服务分配稳定、可读的 URL（如 api.local）来替代随机端口号。这不仅提升人类可读性，也让 AI Agent 能更稳定地调用本地服务。随着本地服务数量增加，这种命名层实际上是在给开发环境补上一层“DNS”，减少记忆端口与修改配置的认知成本。

一点个人感受

这一期的工具并没有特别“炫技”的项目，但多个工具都在围绕同一件事：
让开发环境对 AI 更友好。

有些工具你可能永远不会直接安装，比如 ADBC；
但它们一旦被框架或数据库采用，就会悄悄进入你的日常工作流。

结语

开发工具的演进往往不是通过一个明星项目完成的，
而是通过一组看似分散的小工具慢慢重构生态。

工具在变，但节奏不必跟着变。

Homebrew

iOS Developer Ready~

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iOS Develop

SideStore刷新问题：The data couldn’t be read because it isn’t in the correct format

The data couldn’t be read because it isn’t in the correct format.

最近一直被这个问题困扰😕，非常影响使用体验：我几乎每天都要计算时间，以确保不会过期掉签。

在网上找了大量资料，总结了2个方案解决。

在说解决方案之前，需要先对这个问题产生的原因有所了解。

大致情况就是：

gsa.apple.com 域名的访问被限制🚫

如果在使用 SideStore / LocalDevVPN / iLoader 过程中，访问不了，就会导致刷新失败。

方案一

找一台挂梯子🪜的电脑，手机和电脑在同一局域网，在手机网络中配置代理，连接电脑。

具体可【参考】。

方案二

使用VPN工具自带的TUN模式，目前已知具有这个功能的VPN如下：

使用 Clash Mi 项目【自带的配置工具】可以比较快速的解决。

然后在生成的文件中加入：

tun:
  loopback-address:
    - 10.7.0.1

具体参考

sing-box 有点麻烦👿

apple store 上架的版本，目前是1.11.4，已经有一年时间未更新。

然而，sing-box 的TUN模式下支持 loopback_address 功能，需要 1.12.0 起。

所以，通过加入 sing-box 项目的 TestFlight 获得app是比较快速🔜的方式。

另外，就只能通过自行编译获得。
但似乎有其他问题，即使构建了ipa文件，也安装不上。

感觉 sing-box 的开发者也挺难，在自己的blog中写道：

多说一句，Shadowrocket 支持 TUN 模式，但类似 loopback_address 的功能不知道如何配置，需要去社区找资料。

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SideStore

🍺 Homebrew 更新周报 # 20260316 | 当开发工具开始接管复杂性

很多新工具，并不是为了增加能力，而是减少摩擦。

当项目规模变大，
真正消耗注意力的往往不是功能实现，
而是构建、协作和隔离这些基础环节。

本周一句话总结

这周新增工具明显围绕 构建效率、AI Agent 安全运行、协作开发体验 三个方向展开。

本周新增工具速览

🧪 New Formulae

名称	中文说明
buildkitd	Docker BuildKit 构建守护进程，支持并发构建与高效缓存
docker-engine	Docker 容器运行环境
ffc.h	单头文件 C99 高性能浮点解析库
flowrs	Apache Airflow 的终端界面管理工具
garden	管理 Git 仓库集合的工具
gittype	把源码变成打字练习的 CLI 游戏
ipapatch	iOS IPA 文件补丁与插件修改工具
models	浏览 AI 模型、基准测试与代理工具的 TUI
nfd2nfc	文件名编码 NFD → NFC 转换工具，提升跨平台兼容性
nono	面向 AI Agent 的能力隔离沙盒 Shell
powershell	跨平台命令行 Shell 与脚本语言
scala-cli	Scala 运行与构建工具
sem-cli	语义化版本控制 CLI
topicctl	Kafka Topic 声明式管理工具
tsshd	支持漫游的 UDP SSH 服务
upterm	即时终端共享工具
vapoursynth-bm3d	VapourSynth 视频降噪滤镜
vapoursynth-descale	VapourSynth 反缩放插件
weave	基于 tree-sitter 的 Git 语义级合并驱动
zsign	跨平台 iOS 应用签名工具
zvbi	视频垂直消隐信号解码库
zxc	高性能非对称无损压缩库

🧩 New Casks

名称	中文说明
gram	强调稳定与隐私的代码编辑器
seamly2d	服装版型设计软件
spectra-app	OpenSpec 文档管理桌面应用
ulaa	注重隐私保护的浏览器
wowup-cf	魔兽世界插件管理器
x-air-edit	Behringer X AIR 调音台远程控制软件

值得留意的几个方向

buildkitd：构建系统正在变成“基础设施”

Docker 生态真正影响效率的，其实并不是容器运行，而是镜像构建过程。

buildkitd 提供并发构建、缓存复用和 Dockerfile 解耦能力，让镜像构建更像一个可以优化的流水线，而不是一次性脚本。当 CI/CD 规模扩大时，构建时间往往成为开发效率瓶颈，而 BuildKit 的价值就在这里：它把构建过程从“黑盒步骤”变成可调优的工程组件。

nono：AI Agent 需要新的安全边界

随着 AI Agent 开始参与自动化开发流程，
Shell 权限问题也变得越来越敏感。

nono 通过能力模型与系统级隔离，为 AI Agent 提供一个受控运行环境。Agent 可以执行命令，但只能在被授权的能力范围内活动。这类工具的意义并不是功能多少，而是为未来的自动化开发提供一个更安全的默认运行方式。

upterm：终端协作正在变得像分享链接

远程调试 CLI 程序通常需要 SSH、VPN 或屏幕共享。

upterm 将终端共享简化为生成一个会话链接，其他人即可加入同一个终端会话。对远程排查问题、结对编程或教学来说，这种方式比传统远程桌面轻得多，也让终端第一次拥有类似在线文档的实时协作体验。

一点个人感受

这一期新增的工具里，有不少看起来并不“耀眼”。

但仔细看会发现，它们解决的往往是开发流程里那些不起眼却长期存在的问题：构建速度、远程协作、自动化安全。

这些工具可能不会每天使用，但当工程规模变大时，它们往往会突然变得非常重要。

结语

Homebrew 的更新记录，其实也是一份开发工具生态的变化日志。

当新的开发方式出现时，总会有人先写出一个小工具，把问题解决掉。

工具在变，但节奏不必跟着变。

Homebrew

utm 使用体验

用了很长时间的虚拟机。

以前做web开发的时候，需要考虑界面适配，会安装多个虚拟机。

虽然，IETest，IETab 这些工具也可以模拟，但是仍然会有一些特别情况。

这时，虚拟机是不二选择。

过了这么多年，终于不用适配IE，但烦心的事情并没有减少。

PC端，Windows 和 Mac 的用户群体很多，为了获得相对较好的UI体验，需要在2个系统上调试。

目前，前端主流使用 Mac 开发，所以 Windows 的UI体验有时候很难被发现。

Mac 上比较主流的虚拟机是：

VMware Fusion （免费）
Parallels Desktop （商业）
VirtualBox (开源)

通常来说，对于小白用户，上手容易程度：商业 > 免费 > 开源。

付费的通常都比较好用，功能也多，性能也好。

免费的功能支持一般不及时，或者性能差，或者功能少。

开源的不适合小白。

UTM 这个项目，是在我玩 SideStore 的过程中接触到的。

一直没怎么用，感觉不会在手机上用，所以仅停留在“知道这个项目”的程度。

最近在玩 Pokémon 游戏，需要用到 Windows 运行一些汉化工具。

所以在 Mac 上安装了 UTM。

安装很顺利，UTM 官方文档写的很清晰。

体验上比 Parallels Desktop 和 VMware Fusion 要简单很多。

UTM 支持 Intel / Apple Silicon，能跑一些较老的 Windows 版本。

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MacOS UTM

【NDS】宝可梦心灵之金游戏攻略

游戏介绍

游戏平台：NDS
模拟器：Delta
游戏版本：

口袋妖怪(精灵宝可梦) 心灵之金官译修正版v2.1.1(简)(JP)(ACG汉化组+Xzonn)(1024Mb)
口袋妖怪(精灵宝可梦) 金心(JP)(ACG汉化组)(1024Mb)

宝可梦心灵之金发布时间表

2009年9月12日心灵之金／灵魂之银官方发布
2010年7月2日原版汉化 by @ACG汉化组
2020年2月28日原版汉化优化 by @ACG汉化组、@Xzonn

事实上，还有很多其他衍生版本。例如：493/免通讯。493，即全部493只宝可梦。免通讯，即不需要联机通讯，进化宝可梦。

基于《原版汉化 by @ACG汉化组》的存档，可以被 @Xzonn 优化版本读取

剧情发现

挑战道馆

技能机

道具秘技

精灵性格

隐藏道具

通关组合

通关技巧

如何练级

如何刷钱

如何制作精灵球

常用术语

表述	含义
HG / hg	心金 / 心灵之金的简称。英文（Pokémon HeartGold）
SS / ss	魂银 / 灵魂之银的简称。英文（ Pokémon SoulSilver）
HM	秘传学习器
TM	招式学习器

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Game Pokémon

🍺 Homebrew 更新周报 # 20260309 | 当工具开始服务系统本身

越来越多工具正在离开桌面，走向系统深处。

这一期没有特别“吸睛”的应用。
但多了不少你可能永远不会直接运行的工具。
它们更像基础设施的一部分，在系统背后慢慢改变开发方式。

本周一句话总结

这是一组明显面向“开发环境基础设施”的更新。

很多新增项目并不是给用户使用的应用，
而是构成：

容器运行环境
AI 编程工作流
权限系统
CLI 自动化生态

的一部分。

本周新增工具速览

🧪 New Formulae

名称	中文说明
apkeep	从不同来源下载 APK 文件的 CLI 工具
atuin-server	atuin shell 历史同步服务
checkpwn	检查邮箱是否出现在泄露数据库中
cloudflare-speed-cli	基于 Cloudflare 的测速工具
containerd	开源容器运行时
dlpack	跨框架共享张量数据结构
git-pkgs	追踪 Git 历史中的依赖变化
googleworkspace-cli	Google Workspace 命令行工具
kubectl-tree	以树形结构浏览 Kubernetes 对象
[email protected]	轻量级脚本语言 Lua
mkbrr	创建与修改 torrent 文件
openspec	面向 AI 编程助手的规范驱动开发工具
pet	命令行代码片段管理器
rustypaste-cli	rustypaste 服务 CLI
spicedb	类 Google Zanzibar 权限数据库
termusic	Rust 编写的 TUI 音乐播放器
torf-cli	torrent 文件创建与编辑工具
vapoursynth-bestsource	视频处理工具
vuls	无代理漏洞扫描器
x-cli	Twitter 命令行工具

🧩 New Casks

名称	中文说明
font-ghanachocolate	Ghana Chocolate 字体
font-miranda-sans	Miranda Sans 字体
ltx-desktop	LTX 视频生成模型桌面应用
paseo	AI 编码 Agent 的自托管守护进程
spokenly	AI 语音转录与编辑工具
t3-code	AI 代码代理 GUI
tablepro	MySQL / PostgreSQL / SQLite 数据库客户端
vcmi	《英雄无敌 III》开源引擎

值得留意的几个方向

这一节不求全，
只挑几个真正值得停下来看的技术信号。

containerd：容器世界真正的运行核心

容器技术通常被理解为：Docker。

但在现代云原生架构中，
真正负责运行容器的其实是 containerd。

技术栈结构大致是：

Docker
   ↓
containerd
   ↓
runc
   ↓
Linux kernel

containerd 负责：

镜像管理
容器生命周期
资源隔离
runtime 调度

Kubernetes、Docker、许多 PaaS 平台
实际上都依赖它。

Homebrew 收录 containerd 的意义是：

开发环境正在变得更接近生产环境。

越来越多开发者开始在本地直接运行完整容器栈，
而不是依赖一层封装好的 Docker Desktop。

这也是一个明显趋势：

开发机正在变成一个“小型云平台”。

SpiceDB：权限系统正在数据库化

spicedb 是本期最值得关注的基础设施项目之一。

它的设计灵感来自 Google 的著名权限系统：

Zanzibar

Zanzibar 支撑着：

Google Drive
YouTube
Google Docs

的权限关系。

为什么权限系统这么难

传统权限模型通常是：

user → role → resource

但现代 SaaS 的权限关系会变成：

用户
团队
组织
资源
共享
继承
协作

权限关系会形成复杂图结构。

SpiceDB 的做法是：

把权限关系当作图数据库处理。

例如：

user:alice
   member_of
team:design

team:design
   owns
doc:proposal

这样就可以动态计算权限。

为什么重要

未来复杂应用几乎都需要：

协作权限
多组织结构
细粒度授权

SpiceDB 这类系统正在成为：

权限基础设施。

OpenSpec：AI 编程开始进入“规范驱动”

AI 编程工具越来越多，
但一个问题也越来越明显：

AI 很擅长写代码，
却很难保持系统结构一致。

OpenSpec 的目标是：

让开发流程变成：

Spec → AI → Code

而不是：

Prompt → Code

Spec 可能包括：

API 规范
数据结构
行为约束
架构约定

AI 只负责生成实现。

这其实是一种新的开发模式：

Spec Driven Development（SDD）

它解决的不是代码问题，而是：

AI 如何参与系统工程。

kubectl-tree：理解 Kubernetes 的结构

Kubernetes 对新手来说最大的困难之一是：

对象关系。

例如：

Deployment
   ↓
ReplicaSet
   ↓
Pod

同时还有：

Service
Ingress
ConfigMap
Secret

关系复杂且分散。

kubectl-tree 的做法非常简单：

把对象关系变成一棵树。

示例：

deployment/web
 └─ replicaset/web-123
     └─ pod/web-abc

这种视图对调试问题非常有用。

当 Kubernetes 规模变大时，
理解对象结构本身就是一种成本。

这个工具正是在减少这种心智负担。

pet：命令行时代的“代码片段库”

很多开发者都有这样的文件：

commands.txt
cheatsheet.md
notes.md

里面记录各种：

docker 命令
kubectl 命令
ffmpeg 命令

pet 做的事情很简单：

把这些命令变成可搜索、可执行的片段库。

例如：

pet search docker
pet run kubectl-restart

当 CLI 工具越来越多时，
“记住命令”本身就变成负担。

pet 的价值是：

把记忆成本转化为工具能力。

cloudflare-speed-cli：测速工具的另一个方向

测速工具很多，但大多数使用：

Speedtest 网络。

Cloudflare-speed-cli 的特点是：

直接测试 Cloudflare 网络路径。

这对于很多开发者其实更真实：

因为大量服务现在都在 Cloudflare CDN 上。

如果你经常访问：

GitHub
npm
Cloudflare Workers
各类 CDN

这个测速结果可能比传统 Speedtest 更有意义。

一点个人感受

这一期让我印象最深的是一种“基础设施感”。

很多新增项目：

不提供 GUI
不解决日常效率
不直接面对用户

却在悄悄改变开发环境。

像 containerd、spicedb 这样的工具，
你可能永远不会直接运行。

但未来的软件系统很可能就建立在这些组件之上。

结语

Homebrew 的更新列表有时像一份技术世界的地下水位报告。

你未必能看见它，
却能感觉到环境正在慢慢改变。

工具在变，但节奏不必跟着变。

Homebrew

git worktree

示例

1. 创建一个裸仓库

git clone --bare https://github.com/your-org/your-monorepo.git your-monorepo
cd your-monorepo

2. 为每个分支创建工作树

# 主开发工作树
git worktree add ./main main

# 代理 A 的功能分支
git worktree add ./feature-auth feat/auth

# 代理 B 的 bug 修复分支
git worktree add ./fix-api fix/api-error

每个工作树都是一个完整的检出，拥有自己的文件，但它们都共享同一个 .git 对象存储。

3. 启用全局虚拟存储

在你的仓库中的 pnpm-workspace.yaml 文件中添加 enableGlobalVirtualStore: true：

packages:
  - 'packages/*'

enableGlobalVirtualStore: true

4. 在每个工作树中安装依赖项

cd main && pnpm install
cd ../feature-auth && pnpm install
cd ../fix-api && pnpm install

第一次执行 pnpm install 会将软件包下载到全局存储中。在其他工作树中进行后续安装几乎是瞬间完成的，因为它们只会创建指向同一存储的符号链接。

Ref

Git git-worktree

一些能提高生产力的 Skills

Ref

Agent Skill

Apifox MCP 使用记录

昨天在使用AI编程中遇到一个非常恼火的事情：

首先让AI去更新接口，review时发现接口更新不对；
反复与AI沟通，期望AI能正确识别接口，并更新代码；
沟通无效，AI无法理解；

经历上面的阶段，个人感觉是MCP工具问题。

或许优化 Prompt 能解决问题，但是当时我已经想不出更好的语句😓

后面联系到官方技术群，在群里咨询了自己遇到的问题。

这个问题似乎其他人也有遇到，有解决该问题的办法。

配置的过程遇到报错：

[apifox-filter-mcp] [ERROR] Cannot determine a valid project directory (got: "/", resolved: "/"). Please set the CACHE_DIR environment variable to specify the cache location. MCP error -32000: Connection closed

这个报错是因为 CACHE_DIR 配置错误。

完整配置：

    "apifox-filter": {
      "timeout": 60,
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "apifox-filter-mcp-server@latest",
        "--project-id=your-project-id"
      ],
      "env": {
        "APIFOX_ACCESS_TOKEN": "your-token",
        "LOG_LEVEL": "error",
        "CACHE_DIR": "your-path"
      },
      "type": "stdio"
    },

Ref

xiaou66/apifox-filter-mcp-server

Apifox MCP

Claude Code 配置说明

Ref

Claude

在 Cline 中使用 Ralph Wiggum 的完整指南

🎯 什么是 Ralph Wiggum？

Ralph Wiggum 是一个自动化 AI 编码工具，通过 bash 循环脚本让 Cline 自主完成多个任务。每次迭代都启动一个新的 Cline 进程，确保上下文始终清晰。

📋 核心理念

每次循环 = 全新的 Cline 会话

✅ 避免上下文窗口溢出
✅ 防止长时间会话后的性能下降
✅ 每个任务都有干净的起点
✅ 通过磁盘文件（specs/、历史记录）共享状态

🚀 如何在 Cline 中使用

步骤 1：初始化 Ralph Wiggum

在 Cline 中输入：

使用 https://github.com/fstandhartinger/ralph-wiggum 为我的项目设置 Ralph Wiggum

Cline 会引导你完成：

创建必要的目录结构（specs/、scripts/、logs/）
下载 ralph-loop.sh 脚本
项目访谈 - 了解你的项目愿景和目标
创建项目宪法 - 为所有会话提供指导原则

步骤 2：编写规范文件

在 specs/ 目录创建功能规范文件，关键是清晰的验收标准：

示例：specs/user-login.md

# Feature: 用户登录功能

## 需求
- 手机号+验证码登录
- 登录状态持久化
- 自动跳转到首页

## 验收标准
- [ ] 用户可以输入手机号
- [ ] 点击发送验证码后收到验证码
- [ ] 输入正确验证码后登录成功
- [ ] 刷新页面后登录状态保持
- [ ] 登录后自动跳转到首页
- [ ] 所有相关测试通过

**完成时输出：** `<promise>DONE</promise>`

💡 关键要点：

✅ 验收标准要具体、可测试
✅ 避免模糊的描述如"功能正常"
✅ 每个标准应该能明确验证
✅ 必须包含 <promise>DONE</promise> 输出要求

步骤 3：运行 Ralph 循环

在终端中运行（不在 Cline 中运行）：

# 开始自动化循环
./scripts/ralph-loop.sh

# 限制最大迭代次数
./scripts/ralph-loop.sh 10

发生了什么？

循环 1: Cline 启动 → 读取 spec → 实现 → 测试 → 提交 → 输出 DONE → Cline 关闭
循环 2: 新 Cline 启动 → 读取下一个 spec → 实现 → 测试 → 提交 → 输出 DONE → Cline 关闭
循环 3: 新 Cline 启动 → ...

每次循环都是全新的 Cline 实例，上下文不会累积！

步骤 4：查看日志

所有输出都保存在 logs/ 目录：

# 查看会话日志
cat logs/ralph_*_session_*.log

# 查看特定迭代日志
cat logs/ralph_*_iter_1_*.log

🎮 两种工作模式

1. Build 模式（默认）

./scripts/ralph-loop.sh

Cline 会：

选择一个未完成的 spec
实现功能
运行测试
提交代码
输出 <promise>DONE</promise>

2. Plan 模式（可选）

./scripts/ralph-loop.sh plan

Cline 会：

创建详细的实施计划
分解成小任务
保存到 IMPLEMENTATION_PLAN.md

📁 项目结构

your-project/
├── specs/                    # 功能规范
│   ├── user-login.md
│   ├── dashboard.md
│   └── ...
├── scripts/                  # Ralph 脚本
│   ├── ralph-loop.sh
│   └── ...
├── logs/                     # 日志文件
│   ├── ralph_*_session_*.log
│   └── ralph_*_iter_*.log
├── ralph_history.txt         # 历史记录（突破/阻塞/学习）
├── IMPLEMENTATION_PLAN.md    # 实施计划（可选）
└── CONSTITUTION.md           # 项目宪法（可选）

⚠️ 重要注意事项

1. 启用自动执行模式

为了 Ralph 自主工作，需要在启动 Cline 时使用危险模式：

# VSCode 中的 Cline 设置
# 或者在命令行中：
cline --dangerously-skip-permissions

⚠️ 仅在沙盒/测试环境中使用！

2. 完成信号很关键

Cline 必须输出 <promise>DONE</promise> 才算完成。

bash 脚本会检查这个信号
如果没有输出，会重试当前 spec
确保在 spec 中明确说明要输出这个信号

3. 测试作为护栏

每个 spec 应包含"测试通过"作为验收标准
Cline 在所有测试通过前不应输出完成信号
这确保了代码质量

💡 最佳实践

✅ 好的 Spec 写法

## 验收标准
- [ ] 用户点击登录按钮后显示加载状态
- [ ] API 返回成功后跳转到首页
- [ ] API 返回失败后显示错误提示
- [ ] 登录组件的单元测试全部通过

❌ 差的 Spec 写法

## 验收标准
- [ ] 登录功能正常工作
- [ ] 没有 bug

编写技巧

一个 spec 一个功能 - 不要混合多个不相关的功能
验收标准可量化 - 能够明确验证是否完成
包含测试要求 - 确保代码质量
说明完成信号 - 提醒 Cline 输出 <promise>DONE</promise>

🔄 典型工作流

第1天：规划阶段
├─ 在 Cline 中：初始化 Ralph，创建项目结构
├─ 编写 5-10 个功能 spec
└─ 运行 ./scripts/ralph-loop.sh plan（可选）

第2天：开发阶段
├─ 运行 ./scripts/ralph-loop.sh
├─ Ralph 自动完成所有 spec
└─ 查看日志，验证结果

第3天：调整优化
├─ 根据结果调整未完成的 spec
├─ 继续运行 ralph-loop.sh
└─ 直到所有功能完成

🔗 相关资源

GitHub: https://github.com/fstandhartinger/ralph-wiggum
网站: https://ralph-wiggum.ai
原始方法: https://github.com/ghuntley/how-to-ralph-wiggum

🎯 总结

在 Cline 中使用 Ralph Wiggum 的关键：

✅ 让 Cline 帮你设置项目结构
✅ 编写清晰、可测试的 spec
✅ 在终端运行 ralph-loop.sh（不在 Cline 中）
✅ 每个循环都是全新的 Cline 会话
✅ 通过 <promise>DONE</promise> 信号标记完成

让 Ralph 做 Ralph 的事 - 信任 AI 的自主能力，专注于编写好的规范！

Agent Skill Cline

🍺 Homebrew 更新周报 #20260302 | 当工具开始变成看不见的基础设施

真正重要的工具，往往不在桌面上，而在底层。

这一期没有让人眼前一亮的“新玩具”，
却多了不少你可能永远不会直接使用，
但每天都会间接受益的底层工具。

本周一句话总结

这一期新增工具的气质非常统一：

越来越多工具不再面向用户，而是面向系统本身。

它们不解决“操作问题”，
而是在悄悄重塑：

开发环境结构
容器运行方式
AI 能力组织形式
系统安全模型

换句话说：

这一期更新的是“地基”，不是“房子”。

本周新增工具速览

🧪 New Formulae

名称	中文说明
betterleaks	高性能敏感信息扫描工具
cni-plugins	容器网络接口插件集合
landrun	基于 Landlock 的 Linux 进程沙箱
mp4ff	MP4 文件解析与处理工具库
protobuf@33	Google Protocol Buffers 数据交换工具
rootlesskit	无需 root 权限的容器运行工具
runc	OCI 标准容器运行时工具
skills	面向 AI Agent 的技能生态框架
termframe	将终端输出生成 SVG 截图的工具

🧩 New Casks

名称	中文说明
bettercapture	屏幕录制与捕获工具
cmux	面向 AI 编码场景的终端应用
connectiq-sdk-manager	Garmin Connect IQ SDK 管理工具
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值得留意的几个关键方向

这一期真正值得关注的，不是单个工具，
而是几个非常清晰的技术趋势信号。

🧠 一、容器底层正在进入“无 Root 时代”

这一期最重磅的其实是一整条技术链：

rootlesskit
runc
cni-plugins

它们共同指向同一个趋势：

容器正在从“工具”变成“操作系统级基础设施”。

rootlesskit —— 容器安全的未来方向

传统容器必须依赖 root 权限：

这意味着一旦容器逃逸，
风险几乎等同于系统被攻破。

rootlesskit 的核心价值在于：

让容器完全以普通用户权限运行。

它通过用户态能力模拟：

user namespace
network proxy
mount proxy

把 root 能力转译成安全可控的机制。

为什么重要

未来几年会成为默认趋势：

企业安全策略会强制 rootless
CI/CD 环境必须无 root
云开发环境全面去特权化

它是：

下一代容器安全架构的基石。

runc —— 容器世界真正的执行核心

很多人以为 Docker 在运行容器，
实际上真正执行容器的是 runc。

技术链路是：

Docker → containerd → runc → Linux kernel

Homebrew 收录 runc 的意义在于：

本地开发环境正在变得“原生化”。

未来趋势：

不再依赖 Docker Desktop
运行时可自由替换
更接近 Linux 原生能力

这就是所谓的：

后 Docker 时代。

cni-plugins —— Kubernetes 网络的根基

容器最复杂的部分并不是运行，
而是网络。

CNI 插件负责：

IP 分配
NAT
Overlay 网络
Service 通信

它们的出现意味着：

本地开发环境正在趋近生产环境。

未来开发机将越来越像：

一个可随时重建的小型数据中心。

🤖 二、AI Agent 正在进入“生态时代”

skills —— AI 能力开始模块化

这是本期最具未来信号的工具。

它代表 AI 正从：

“模型能力”

转向：

能力生态系统。

技术本质

它类似于：

时代	代表生态
Web 时代	npm
移动时代	App Store
AI 时代	Agent Skills

未来 AI 竞争的关键将不是：

模型参数规模，

而是：

能力模块的可复用性。

重要趋势

AI 正在发生结构性转变：

从：单次调用 → 持续能力系统

从：回答问题 → 执行任务

从：工具 → 协作者

🔐 三、安全模型正在从“容器隔离”转向“微沙箱”

landrun —— Linux 安全的新方向

这是一个非常硬核但意义深远的工具。

基于 Landlock LSM 的特点：

无需 root 即可创建沙箱
内核级权限控制
比容器更轻量

它代表的趋势是：

未来安全将依赖微隔离，而不是重量级容器。

典型应用场景：

执行不可信代码
安全 CI 运行环境
CLI 沙箱执行

这是“零信任计算”的重要拼图。

🎨 四、终端正在成为内容生产媒介

termframe —— CLI 进入表达时代

这个工具虽然很小，但信号很明显。

它的作用：

将终端输出转成 SVG 截图。

背后的变化

终端不再只是执行环境，
而开始成为：

技术内容资产
文档生成来源
可视化表达媒介

随着 CLI 工作越来越多：

“如何展示命令行成果”成为新需求。

🧭 本期最重要的三大技术信号

如果必须用一句话总结这一期：

这是一次基础设施层的集体升级。

🚩 信号 1：容器彻底走向无特权化

关键词：

rootless
最小权限
可组合运行时

未来容器将更安全、更透明。

🚩 信号 2：AI 进入能力生态竞争阶段

重点不再是模型，而是：

技能模块
能力复用
任务编排

🚩 信号 3：开发环境正在系统化

本地开发环境越来越像：

可重建系统
微型生产环境
自包含基础设施

一点个人感受

这一期让我印象最深的不是某个具体工具，
而是一种明显的“隐形化趋势”。

越来越多新增项目：

不直接面向用户
不提供界面
不解决表层问题

却在悄悄改变：

系统运行方式、开发环境结构和安全模型。

它们不会立刻提升效率，
却会在长期使用中：

让系统变得更可靠、更安全、更可重建。

结语

Homebrew 的更新列表，
有时像一份技术世界的地下水位报告。

你未必能看见它，
却能感觉到整个环境正在慢慢改变。

工具在变，但节奏不必跟着变。

Homebrew

OpenClaw 安装配置

教程

OpenClaw 精选案例 + 最佳部署架构

OpenClaw 安装配置，Hyper-V 安装 Ubuntu Desktop，API Key认证 + OAuth认证 + 第三方AI接口，Telegram 电报连接

OpenClaw

2012年MBP，再战2026

机型是 2012 款 MBP,

CPU:i7 ，内存：16G, 硬盘：1TB，

当前系统 13.7.6。

Ventura 系统使用有一段时间了。

升级系统，主要原因是 brew 不支持之前的系统(macOS Catalina)，

导致很多软件无法更新和使用。

自从苹果推出M芯片之后，系统发展速度越来越快。

“Big Sur 开始不支持 intel 的 MBP”

我直接从 Catalina 升级到 Ventura。

为什么选择 Ventura？

因为 brew 对这个版本的支持还有一段时间，

Big Sur / Monterey 相对而言有点落后，有些 App 不支持。

并且 Ventura 运行起来还算流畅。

早在2014年的时候，MBP运行起来就有点吃力😰

因为没有配置SSD， 电脑运行速度非常慢🐌

根据网上教程，自己动手DIY，改造了硬盘：移除光驱，在原位置上添加了三星的 512G SSD，再通过苹果的 fusion drive 技术创建了 1T 融合硬盘。

另外，加购了 16G 内存。

使用 Disk Speed Test 测试，

读写速度从不到50MB/s，提升到平均500MB/s， 对于这点，相当满意👍。

随着AI的高速发展，Ventura 也有一些力不从心了。

后面应该要换台MBP，但是如何选择又是一道考验。

Ref

MBP

一些有意思的项目

最近发现了这些好玩的项目，有些开始在用了，有些还在学习如何使用。

大部分是工具类的，可以提高生产效率。

另外也可以接收一些好的思维方式。

像 atuin 项目，可以替代 autojump。
mise 可以替代一堆的环境管理工具 nvm / pyenv 等等。

Ref

tools