昨天上午偶然刷到一篇关于AI对编程领域影响的文章，《OpenAI前华人工程师：个人贡献者正在永久消失！未来人类介入代码，反而被视为质量风险》。

为啥会被吸引？其实我也很好奇，当下开源社区会如何使用AI技术。譬如：

1. 使用AI写开源项目，配合人工审查，更极端点，全程AI自动工程化，项目负责人只关心需求反馈和产品设计；
2. 还会有人愿意花时间研究“古法编程”吗？时间如何分配？多少时间在使用AI？

事实上，我并不当心AI写出的代码质量问题，相信随着时间的发展，工程化会越来越完善，AI编写的代码质量也会越来越高。

当然，还有一个非常警惕的理由：是否因为AI会写代码，原本优秀的工程师就没价值了？

资本主义的社会，没有哪个老板会不考虑成本和效率，如果AI看起来很完美，那么为什么还需要花高价聘用工程师？

上面篇文章中的主角叫“Philip Su”，是一个挺成功的工程师。拥有着优秀的履历，以及成功的转型成绩，即 Superphonic 创始人。

有一说一，我对 Superphonic 不了解。但我对 Philip Su 本人感兴趣，所以上网搜索了一下，发现了关于他多年前的一篇文章《微软老将Philip Su的离职信：回首12年职场生涯的心得和随笔》，不得不说，我很赞同里面的一些观点。

“让行动代表你。但是注意自己说的话，因为言语是有力量的。”

“如果你不断做公司最需要的事情，你是一定会被重用的。有人说，不是的，人际关系和在人前表现自己更重要。我不明白，如果你持续做对公司意义很重大的事情，怎么可能不被别人注意到。我很讨厌程序员问我怎么才能在人前表现自己。他们也很讨厌我的答案“把事情做得更漂亮”，觉得我是在讽刺他们。”

“愤世嫉俗的人是一事无成的。不要和第一反应总是质疑的人交流，你会吃不消的。”

“跟随杰出的人，为杰出的人工作。”

“最重要的是：做人要诚信。你必须信任和你一起工作的人。”

等等，文章里面还有很多。

回到本文标题，个人认为：

“优秀的人，在哪都会被发现。与其担心AI，不如享受当下，并接受改变。找到志同道合者，共同奋进。跟随自己的本心，做自己喜欢的事情。”

Ref

• OpenAI前华人工程师：个人贡献者正在永久消失！未来人类介入代码，反而被视为质量风险
• 微软老将Philip Su的离职信：回首12年职场生涯的心得和随笔

真正的变化，往往发生在“看不见的底层”。

很多工具的出现，并不会立刻改变你的工作方式。
但它们会悄悄改变：
未来工具应该长成什么样。

这一期新增的项目，大多属于这一类。

本周一句话总结

本周最明显的趋势不是“新能力”，
而是：围绕 AI Agent 的基础设施开始成体系出现。

本周新增工具速览

🧪 New Formulae

🧩 New Casks

值得留意的几个方向

这一期最值得看的，
不是某一个工具，
而是几个非常清晰的“演化信号”。

🥇 AoE: AI Agent 会话基础设施的诞生逻辑

AI 编程进入「多 Agent 并行时代」后，人类已经管理不了工作流了。

使用场景

• 多 AI Agent 并行运行的开发环境
• 需要在同一终端窗口下管理多个会话
• 实验、调试或快速迭代 AI 任务时
• 远程服务器或本地开发环境均可使用

背景需求

• 随着 AI Agent 越来越多，单一命令行会话难以管理
• 手动切换、记忆会话状态容易出错
• 团队或个人需要可重复、可记录的会话流程

核心价值

• 提供稳定、可复用的会话管理基础设施
• 减少管理多个 Agent 会话的心智负担
• 为后续自动化、监控或日志分析打下基础
• 让开发者可以专注于 AI 任务逻辑，而非终端管理

🥈 letta-code — Memory-first 编程模式

工具类型：面向 AI Agent 的编程辅助工具（Memory-first 编程）

使用场景

• 编写或调试依赖上下文的 AI 代码
• 需要 AI Agent “记忆”历史上下文、变量状态
• 快速迭代复杂逻辑，尤其是多步骤决策任务
• 与其他 AI Agent 或自动化工具结合使用

背景需求

• 传统 AI 编程环境常忽略上下文连续性
• 开发者在多轮交互或复杂任务时容易重复信息
• “记忆优先”的工作模式可提高 AI 输出一致性和效率

核心价值

• 将 AI Agent 的记忆管理作为核心功能
• 减少重复输入和上下文切换成本
• 提升长期、多轮任务的执行效率
• 形成可复用的 AI 编程工作流模式

🥉 likec4 — 架构可视化趋势

工具类型：架构建模与可视化工具

使用场景

• 将代码结构转化为可视化架构图
• 支持实时更新与交互式设计
• 在设计、开发、代码审查阶段使用
• 团队协作时快速理解系统复杂性

背景需求

• 随着系统复杂度增加，代码架构难以直观理解
• 文档与架构图容易过时
• 开发者需要实时可视化工具来降低认知负荷

核心价值

• 将架构与代码同步，保证图表真实反映系统状态
• 提供动态、可交互的架构视角
• 帮助团队快速理解、评审和优化系统设计
• 降低大型系统开发中的认知成本

以上总结

AI Agent 不再是单个工具，
而是完整生态，
这个生态，需要可观测与治理。

AI Agent 基础设施：从单点工具到完整生态

这一期几乎形成了一整条链路：

• Agent 会话管理
• 运行时框架
• 记忆系统
• Token 优化
• 沙箱安全

这些工具共同指向一个趋势：

AI Agent 正在从“插件式能力”
走向“独立运行环境”。

它们不再依附 IDE，
而开始拥有自己的操作层。

可观测性与治理：自动化世界的副作用

另一个显著变化是：

• 使用监控工具变多
• 安全审计工具变多
• 行为分析工具变多

这意味着工程世界开始接受一个现实：

自动化越强，
管理成本就越重要。

架构与系统建模：复杂度的另一种应对方式

像架构建模、实时图生成、结构化分析
这一类工具越来越多。

这不是为了文档漂亮，
而是为了让复杂系统
变得可以被人理解。

一点个人感受

这一期让我最强烈的感受是：

AI 工具已经不再处于
“能不能用”的阶段。

它们正在进入一个新的问题域：

• 如何协作
• 如何管理
• 如何被信任

也许真正的拐点，
并不在模型本身，
而在围绕它的工具生态。

结语

Homebrew 的新增列表，
越来越像一份技术趋势的年鉴。

它不会告诉你未来是什么，
但会悄悄标注：

下一阶段的工作方式，正在成形。

工具在进化，
但真正变化的，是我们与工具的关系。

公司马年开工红包，第一次收到这种形式：邮票。🤭

从“能用就行”，到“需要被治理”

早期的工具，只关心能不能跑。
这一期的工具，开始关心：
谁在用、怎么用、是否可控。

Homebrew 的这些新增，更像是在为下一阶段的工作流打地基。

本周一句话总结

这一期没有爆炸式的新能力，
但出现了大量：
围绕 AI、自动化与工程规范的“管理型工具”。

本周新增工具速览

🧪 New Formulae

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值得留意的几个方向

不挑“最强的”，
只挑 最能反映趋势变化的几个点。

actions-up：当自动化开始反过来要求“可审计”

GitHub Actions 早已无处不在，
但它们长期处于一种
“能跑就行” 的状态。

actions-up 做的不是帮你写更多 CI，
而是帮你把依赖升级这件事
变得可追踪、可复现、可回滚。

这意味着自动化，
也开始被当作供应链的一部分来管理。

skillshare：AI 工具，不再各学各的

随着 AI CLI 工具变多，
一个现实问题开始出现：

我教会了这个 Agent，
为什么另一个完全不懂？

skillshare 的思路很直接：
把“技能”本身变成可同步的资源，
而不是绑定在某一个工具里。

这是 AI 工具走向体系化的一个明显信号。

agent-browser / playwright-cli

当“操作浏览器”不再只属于人

Playwright 早就不只是测试工具了。
而 agent-browser 更是直接假设：
浏览器的操作者，可能是 AI。

这一组工具的共同点在于：
它们不再强调“自动化有多强”，
而是强调接口是否足够清晰、行为是否可控。

yap：输入，正在回到“本地可信”

yap 选择了一个很明确的方向：
不走云端、不做平台，
而是基于系统级 Speech.framework。

这不是能力不足，
而是一种取舍：

有些输入，
不值得离开你的设备。

一点个人感受

这一期的更新，
让我强烈感觉到一个变化：

AI 与自动化，
正在从“工具层”，
进入“系统层”。

开始有人关心：

• 版本是否可控
• 行为是否可审计
• 能力是否可复用

当工具开始被系统化管理，
人反而可以更轻松地使用它们。

结语

Homebrew 的更新，
已经不只是“多了什么工具”。

而是在悄悄记录：
工程世界的默认假设，正在改变。

AI 发展太快，有点焦虑。

1～2年前，ChatGPT 刚出现时，可能确实让人感到震撼🫨，但没想到 AI 发展这么快，LLMs 层出不穷。

整个 2025 年，从开年就一直出现新的突破：

1. 2024年圣诞夜🎄，Deepseek 横空出世；
2. Claude Code / OpenAI 推理大模型；
3. YOLO mode / AI Agent / MCP / Skill 涌现新工具🔧；
4. gpt-image-1 / Gemini 2.5 Flash Image / Nano Banana Pro / Z-Image / Qwen-Image-Edit-2511 出现图像生成模型；

某些领域，甚至开始大量使用AI编排工作任务和流程安排。

从企业工厂、工作室到个人，AI无处不在。

Ref

• 2025: The year in LLMs

自从上次使用 GPT-Image-1 生成插件 logo 后，一直对图像生成模型念念不忘。

但是 GPT-Image-1 非开源模型，没办法本地部署。

查了很多资料，发现 Stable Diffusion 开源模型和配套工具，部署有点麻烦，遂放弃了.

今天心血来潮，又去问了ChatGPT：

仍然提示“Stable Diffusion”。

同时，也看到了“Z-Image”，感觉命名风格与“GPT-Image-1”很像。于是，就去查了一下这是什么？看看是哪家公司制作的模型。

发现 github 上有 9.8k 个star，应该不简单。

再仔细一看，“造相”？我还以为开了沉浸式翻译。😅

仔细看完 README，大致了解了它的能力，决定试一下。

中途发生了一个小插曲：我发现了 Ultra Fast Image Gen 项目，使用下来感觉还不错，速度还能接受，生成的图片与之前使用 nano-banana 差不多，当然速度相差很大。

• 如何在Mac电脑上使用Z-Image模型：完整安装与优化指南 | Z-Image - 真实免费，快如闪电，无限量，无限制的在线AI图像生成
• newideas99/ultra-fast-image-gen: 4B parameter image gen that actually runs fast on your Mac. 14 seconds. No cloud. No GPU rental.

原本打算直接 Clone 官方源码，直接启动 Z-Image，结果运行时报错：

RuntimeError: MPS backend out of memory (MPS allocated: 18.11 GiB, other allocations: 384.00 KiB, max allowed: 18.13 GiB). Tried to allocate 47.50 MiB on private pool. Use PYTORCH_MPS_HIGH_WATERMARK_RATIO=0.0 to disable upper limit for memory allocations (may cause system failure).

为了跑起 Z-Image，下载了 32.9G 的文件，现在出现这个问题，我差点emo😈。

后面在网上查资料，发现 ComfyUI 这个项目。

ComfyUI 可以配置 Z-Image，并且支持很多图像生成模型，是个非常成熟和主流的使用方式。

立马安装 ComfyUI，然后下载了“Z-Image-Turbo”模版。

老实说，第一次在本地玩图像生成模型，对 ComfyUI 很陌生。

又去油管看了相关视频，才知道如何运行。😅

前后一共跑了2个任务，生成2张图片，花了半个多小时，平均一张 15min。

可能电脑配置问题：MacBook Pro M1，16G。

油管主播表示，20G显存，大概不到几秒钟。

以上就是今天 Z-Image 图像生成模型的全部内容了。

感觉 ComfyUI 还有很多玩法，需要深度发掘。

Ref

ComfyUI & Z-Image

• Z-Image-Turbo几种本地部署的主流方式 | 猫普的精神世界 | 一个独立开发者的精神自留地
• 我用电脑跑AI生图大模型——记折腾ComfyUI的全过程 | 猫普的精神世界 | 一个独立开发者的精神自留地
• Tongyi-MAI/Z-Image
• Z-Image Turbo 本地安装教程！最近非常火的文生图AI模型，到底怎么样？ – 零度博客
• Z-Image-Turbo ComfyUI 工作流示例 - ComfyUI
• ComfyUI 文生图教程，进行第一次的图片生成 | ComfyUI Wiki
• MacOS Desktop Version - ComfyUI
• Qwen又出好东西了！Z-Image又轻又快又好又准！
• 使用ComfyUI本地部署Z-Image实现生图自由
• Z-Image 新手完全指南：阿里开源 6B 图像模型从入门到精通 - Apiyi.com Blog

Stable Diffusion

• 在男朋友的 Mac 上部署 Stable Diffusion（超详细，含踩坑点，AI 绘画入门保姆级教程）终于实现 - 掘金
• 在本地跑一个AI模型(5) - Stable Diffusion在之前的文章中，我们使用ollama在本地运行了大语言模 - 掘金
• Stable Diffusion web UI
• Installation on Apple Silicon · Stable-diffusion-webui Wiki

Ref

• Quick Start
• alphadl/proxifier_code: several free registration code for PROXIFIER
• Proxifier v4 Registration Keys.txt
• Mac 上 使用 Proxifier 让 shell 走代理 - V2EX
• 自己写的 Proxifier 通用代理规则 - V2EX
• Proxifier 代理软件介绍和使用教程 - 老许Blog
• Proxifier设置教程 · selierlin/Share-SSR-V2ray Wiki

当系统不再默认你“全都信任”

越来越多的工具，
不再假设环境是安全的、用户是单一的、代码是可控的。

这一期的 Homebrew 更新，
明显在讨论一件事：
哪些事情，应该被隔离、被限制、被显式管理。

本周一句话总结

这一期没有炫目的新能力，
但多了不少：
帮你把“该隔离的隔离、该约束的约束”的工具。

本周新增工具速览

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值得留意的几个方向

这一节不求全，
只挑 几个明显在“重画边界”的工具。

fence：命令行，也需要“权限意识”

在终端里执行命令，
长期以来都是一种全信任模型。

fence 的思路很直接：
在执行命令之前，
先决定它能不能访问网络、能不能碰文件系统。

这不是为了防黑客，
而是为了防自己、
防脚本、
防那些你已经不完全理解的工具链。

radicle：当代码协作不再默认“有中心”

radicle 再次提醒了一个老问题：
代码一定要托管在某个中心平台上吗？

它并不追求替代 GitHub，
而是提供一种选择：
当你不想把信任完全交出去时，
依然可以协作。

这是一个慢工具，
但方向非常明确。

infinidesk：桌面，本身就是一种隔离

大多数系统的“多桌面”，
只是窗口分组。

infinidesk 把这个概念推进了一步：
不同桌面，
拥有不同文件、壁纸、组件，
像是多个轻量工作环境。

它解决的不是效率问题，
而是上下文污染。

codex-acp / codexbar / commander

当 AI 工具开始被“运维化”

这一期出现了不止一个 Codex / Agent 相关工具，
但它们关注的都不是“更聪明”，
而是：

• 能不能被接入到不同客户端
• 使用情况能不能被监控
• Agent 能不能被调度和约束

这意味着，
AI 已经开始被当作系统组件，
而不是单一应用。

一点个人感受

这一期的工具，
很少在谈“能力扩展”。

更多是在问：

• 什么东西应该被限制？
• 什么操作值得被隔离？
• 什么系统不该再是默认全信任？

这不是悲观，
而是一种成熟。

当工具开始替你守住边界，
人才能更安心地把注意力，
放回真正需要判断的地方。

结语

Homebrew 的更新，
越来越像一组工程态度的集合。

它不告诉你该怎么用工具，
只是悄悄补齐那些
以前只能靠自觉维护的边界。

我们下期见

对于编程模型，我一点都不困惑：

• 编码 Claude / ChatGPT-4o
• 日常问题 ChatGPT、豆包、元宝、Deepseek
• 本地部署 Ollama + Qwen / Deepseek

以上基本够用。

工作中使用 AI 辅助编程，最开始接触的是 Cursor，然后是 Cline。

Claude Code 反而是最后使用的，但是使用了几次之后，
发现有些时候比 Cursor 和 Cine 更顺手。

可能是因为 Rule 的原因吧，它们有一些差异，变动也比较大。

Cline 里面不单有 Rule，还有 Workflow 的概念。

Claude Code 和 Cursor 估计也有，可能叫法不一样。

现在这几个AI工具，只有 MCP 和 Skill 是统一的，其他东西都有一点区别。

用起来费劲，想着只使用一个就好了。

可能用的时间还太短了吧，需要多看看官方文档和学习。

Ref

• Claude Code怎么用？23个实用技巧带你从入门到精通 - 知乎
• Claude Code 上手指南 -- Erlich 版
• Claude Agent SDK — Thariq Shihipar, Anthropic - YouTube : r/ClaudeAI
  Lorem Ipsum - All the facts - Lipsum generator
• Context7 - Up-to-date documentation for LLMs and AI code editors
• Cline Rules - Cline
• Workflows Overview - Cline
• UltraRAG/docs/README_zh.md at main · OpenBMB/UltraRAG
• agent-toolkit/skills/react-dev at main · softaworks/agent-toolkit
• 自定义指令/角色设置功能缺失 - Custom Instructions feature missing · Issue #4753 · cline/cline
• CloudAI-X/threejs-skills

Ref

• Build an MCP server - Model Context Protocol

之前逛小红书，看到很多漂亮的信息图，非常震惊🤯。类似这样

后面得知是 nano-banana 生成的，立马想体验一把。

今天闲来无事，登录 Goole AI Studio，试玩了几把，感觉还不错。

比 ChatGPT 简单多了，即便没有精心雕琢的 Prompts，也可以获得不错的图片效果。

直接丢给 nano-banana 一个 Markdown 文档，然后说将这个文档转成信息图，就得到了一个设计友好、信息准确的图片。

生成的信息图：

如果想尝试不同风格，只需这样：

生成的信息图：

毕竟是免费的模型，文字有很多错误，如果使用中文，会乱码。

如果使用 nano-banana pro，可能就没这些问题了。

Ref

• 看了太多 nano banana 套壳，我做了一个真的能解决科研绘图的网站 - V2EX
• 免费体验 Google AI 图片生成神器：Nano Banana Pro 完整教程 – silenceper
• Nano Banana Pro三个免费渠道，最后一个真香！ - 知乎
• Nano Banana Pro保姆级指南！全网最火玩法+官方7大技巧+免费渠道，都在这了 | 爱范儿
• Nano Banana Pro 完全指南！ - 知乎
• 我的 nano-banana 创意玩法大合集！ 持续更新中！
• Nano-banana 完整使用指南：教程、案例、白嫖网站，看这一篇就够了！ - 知乎

clawdbot(Moltbot) 很火，各种蹭流量的话题都有它。

但还是之前说的那样：

“老实说，我没有完全理解它的“价值”。”

“个人预计，很快就没人会讨论它，Clawdbot。”

突然间，我想起 IFTTT，

If This Then That ——「如果发生了这件事，就执行那件事」

IFTTT 大概可以算是「自动化工具的祖师爷」之一。

IFTTT 刚出现的时候，也引发了很多人的期待，但最终情况就像现在这样，无人问津。

在我看来，clawdbot = 自动化工具 + AI：

虽然，AI 很强，但是仍然有许多事情无法完成：

1. 人类没有参考方案的事情；
2. 没有训练过的案例；
   ...

诸如此类，很多的场景。归根结底，AI 只能运行在人类设计的认知范畴里，一旦超出了人类的认知，它什么都干不了。

说个笑话，假如停电了，AI会去交电费吗？

直白点说，科技圈只是又多出一个玩具，clawdbot。

如今，越来越多 AI 产品都已接入 Skills 功能 —— 从 Claude Code、OpenCode 到 CodeX、Antigravity，再到最近刚升级的 Coze 2.0，几乎成了主流 AI 工具的 “标配”。

但问题来了：火爆全网的 Skills，普通人到底该怎么用？

食用指南：

• 首先安装 Skill，打开 The Agent Skills Directory；
• AI 中使用 Skill；
• 创建自己的 Skill；

一共安装3个Skill：

• frontend-design: 创建高质量的前端界面和组件，包括网站、落地页、仪表板、React组件等
• mcp-builder: 创建MCP (Model Context Protocol) 服务器的指南
• skill-creator: 创建新技能的指南

👇下面以 Claude Code 为例，讲讲 Skill 的使用和创建：

首先检查安装好的 Skill。

当前有哪些skill？

然后，使用 “skill-creator” 创建了 “ImageMagick Skill”。

请帮我把开源项目https://github.com/lmageMagick/lmageMagick,打包成一个Skill，方便我以后直接调用它来对我的图片素材进行处理，可以比如格式转换，分辨率修改、压缩等等

接着，用自己刚创建的 “ImageMagick Skill”，压缩图片。

请将2026-01-26_18-43.png图片转换成webp，图片大小压缩一下，并保存在原始图片同目录下。

看到这里，发现很简单是不是？

“任何可以复用的能力，都建议抽象成技能，一定要Skill化。”

大家可以动手了。

note：使用 npx skills add <owner/repo> 安装的 Skill 可以给电脑上任何 AI 工具使用。自己创建的 Skill 只限于当前的 AI 工具，但是你可以复制到一个公共目录，然后通过软连接共享给其他AI工具。

Ref

• 火爆全网的Agent Skills，普通人到底该怎么用？

刚用AI写了篇 Homebrew 周报，发现里面竟然有 Clawdbot😺。

老实说，我没有完全理解它的“价值“。

在 ChatGPT 4.0 发布没多久的时候，我发现了一个非常热门的开源项目：AutoGPT。

一开始，我感觉很神奇：AutoGPT 可以根据任务自己搜索网页、下载文件等等，一切都是自动化操作。

我被它这套动作折服，但很快被现实打脸👊，它未解决任何任务‼️。

迄今为止，AutoGPT并没有给我解决任何问题，它就像个玩具。

“后面开始接触 Cursor，是它让我感受到 AI 不是骗人的把戏。”

自从使用 Cursor 辅助编程，工作效率提升了很多，原来半天或者一天的工作，可能1～2个小时就完成了。

Cursor，值得付费。

回到 Clawdbot，去它的主页看了看，跟 AutoGPT 很像。

我完全没理解它能做什么？如果抛开 AI，它只剩下壳，如同它的logo，小龙虾🦞。

个人预计，很快就没人会讨论它，Clawdbot。

Ref

• AI 開源代理 Clawdbot 爆紅！橫掃 GitHub 9,000 星，和 ChatGPT 有何不同？
• 这里还有谁在用 ClawBot 吗？ : r/selfhosted
• ClawdBot 是我這輩子用過最強大的 AI 工具
• Clawdbot是什麼？5步驟簡單安裝教學：使用前必看資安設定指南
• [讨论] 我还是不明白 Clawdbot 的核心价值在哪里？ - V2EX

Web 端的 UI 设计师，主流都是使用 Figma，但 Figma 是商业软件，对于资金有限的 team 来说，是一笔不小的开销💰。

Penpot 是 Figma 的 free 平替，开源程度高，支持自有部署。

如果有较高要求，也可以购买他们的商业许可，获取更多功能。

在 AI Coding 的年代，Penpot 有很大缺憾、缺乏 MCP 支持，显得有点脱节。

现在官方支持 MCP，是个令人振奋的好消息。

Ref

• penpot/penpot-mcp: Penpot's official MCP Server

当工具不再抢存在感，而是默默接过复杂性

真正有分量的工具更新，
往往不是多给你几个按钮，
而是让你少记几件本该交给系统的事。

这一期 Homebrew 的新增，更像是在底层悄悄铺路。

本周一句话总结

没有明星级工具，
但多了一整批：
当工作流变复杂时，你会开始庆幸它们存在的选项。

本周新增工具速览

🧪 New Formulae

🧩 New Casks

值得留意的几个方向

sandvault：当 AI Agent 开始需要“隔离区”

AI Agent 越来越强，
但也越来越“像另一个用户”。

sandvault 做的事情很克制：
不试图限制 Agent 的能力，
而是给它一个单独的 macOS 用户沙盒。

这是一种很成熟的工程判断：
不是假装安全问题不存在，
而是把风险关进可控的房间里。

ekphos：研究型写作，回到终端

知识管理工具越来越重，
但真正写东西的时候，
很多人还是回到了 Markdown。

ekphos 的气质很明确：
不做“第二个 Obsidian”，
而是把“链接、引用、检索”
搬回终端这种低干扰环境。

它更像一个研究用的工具箱，
而不是笔记应用。

pocket-tts / monologue / amical

当“输入”开始重新被发明

这一期出现了不止一个语音工具，
但它们的方向非常一致：

• pocket-tts：强调本地、低资源消耗
• monologue：强调写作风格适配
• amical：强调随时可用的语音入口

这不是功能堆叠，
而是输入方式在悄悄换代。

openskills / superset / mcpbundler

当工具开始为 Agent 而设计

这一期最明显的信号之一是：
工具开始假设“使用者不只是人”。

• openskills：为 Agent 提供可加载技能
• superset：用终端编排 Agent 工作流
• mcpbundler：集中管理 Agent 能力包

这不是噱头，
而是开发环境结构正在真实变化。

MCP Bundler

一点个人感受

这一期没有
“你不用就会落后”的工具。

但你会发现，
很多项目都在同一个方向上用力：

• 把 AI 关进更安全的容器
• 把输入变得更自然
• 把复杂的工作流拆解成模块

它们不是为了炫技，
而是为了让未来的工具世界
不至于失控。

结语

Homebrew 的更新，
越来越像一张慢慢展开的地图。

它不催你赶路，
只是告诉你：

这条路上，又多了几种更稳妥的走法。

我们下期再见。

昨天刷到一篇帖子公司开始全面 vibe coding 之后感觉更累了 - V2EX。

op 写了大段内容，看着很累，待看到后面的评论区，才知道 op 用了AI排版😓。

“简单说，就是用了 vibe coding 后，开发更累了。”

看了op的 “后续反思”，感觉太低级，有点误人子弟。

还好评论区，有几个不错的建议（#17、#19）。

不能说完全解决问题，但是解决问题的路径和对AI的理解确实不是小白可比。

每个人对于AI的使用，其能力是参差不齐的，有的人是“自我总结”，有的人是学习官方文档。

如果一开始，就是零星学习一些散落的AI知识，再结合“自我总结”。

这样的路径，最终会导致不伦不类。

好的路径应该是，首先从官方文档开始学习，然后逐渐递进学习深度，例如：Rules、Skills 等等。

使用AI能力的判断标准，可以通过下面5个维度来看：

• 输入控制力（Input Control）
• 输出可控性（Output Control）
• 任务建模力（Task Modeling）
• 风险与约束意识（Risk Control）
• 系统与流程设计力（System Design）

油管上有主播谈了一下，企业中使用 “vibe coding” 开发遇到的问题，将的还蛮好的，可以看看。

还有个主播，讲了很多AI基础和原理性的内容，非常适合新人学习。

最后，我想说，很多使用者都是从 ChatGPT 开始接触 AI 工具，对于“LLA大模型”“模型蒸馏”“Agent”“MCP”“Skill”等等，都只是一知半解。

但是，AI 发展很快，其技术指标一直在迭代，如果不去学习官方文档，根本不清楚当前使用的模型有哪些功能特性，更加不要说 Vibe Coding。

Ref

• 公司开始全面 vibe coding 之后感觉更累了 - V2EX
• A curated directory of high-quality plugins for Claude Code.

当工具开始替你分担复杂性

真正有分量的工具更新，
往往不是让你“能做更多事”，
而是让你少为一些本该被自动化的细节操心。

这一期 Homebrew 的新增工具，
大多安静、专业，
但几乎都在同一个方向上用力：
把复杂性留给系统，把判断权还给人。

“这一期的工具，不追求存在感，但在关键时刻能把复杂留给机器。”

本周一句话总结

这周没有“必须立刻安装”的明星工具，
但多了一整组——
当项目变大、系统变复杂时，
你会开始庆幸它们存在的选项。

本周新增工具速览

🧪 New Formulae

🧩 New Casks

值得留意的几个方向

pgroll：当数据库迁移不再是“深夜操作”

数据库迁移最让人紧张的，
从来不是 SQL，
而是那句反复确认的：

“这一步，会不会影响线上？”

pgroll 把“零停机迁移”变成默认路径，
不是炫技，
而是在替团队保留安全感。

kubefwd：让 Kubernetes 回到本地感受

Kubernetes 很强，
但开发阶段，它往往离人太远。

kubefwd 做的事情很简单：
把集群服务自然地拉回本地。
少记端口、少写规则，
系统替你消化重复劳动。

fzf-tab：补全，也可以是搜索

当补全列表开始变长，
“选择”本身就成了负担。

fzf-tab 把补全变成搜索，
这是交互方式的转向，
而不是功能堆叠。

当工具开始为 AI Agent 准备工作流

这一期有一个明显信号：
工具开始默认“使用者不只有人”。

• ralph-orchestrator 负责任务调度
• worktrunk 为并行 Agent 提供 Git 空间
• xcsift 把构建日志结构化给机器读

开发环境，正在悄悄换代。

bettershot：截图工具，正在变成表达工具

截图不再只是“截一张图”。

标注、解释、整理、分享，
这些原本分散的动作，
正在被折叠进一个更顺手的流程里。

ausweisapp：低调，但极其重要的存在

它不是效率工具，
却承担着真实世界的身份确认。

这种软件存在的意义，
往往只有在需要时才会被意识到。

一点个人感受

这一期没有
“你不用就会落后”的工具。

但它们高度一致地做了一件事：
替人分担复杂性。

当工具开始替你思考细节，
人才能把注意力，
留给真正重要、也真正需要人参与的部分。

结语

Homebrew 的更新，
越来越像一张慢慢展开的地图。

它不催你赶路，
只是告诉你：

这条路上，又多了几种更省心的走法。

我们下期再见。

还是跟上次一样，这次也是 Vibe Coding。

写起来很easy，只需要review和调试。

1. 首先是一个很基础的 mvp；
2. 代码优化、插件调试和编写项目说明；
3. 发布 Marketplace；

发布 Marketplace，花的时间最多，步骤有点多：

• 首先用 Microsoft 账号创建 Azure 账号；
• 再用Azure账号，创建 Azure DevOps 组织（这里需要绑定信用卡）；
• 有了组织后，就可以创建 publisher 账号；
• publisher 账号才可以发布到 Marketplace 应用市场；

本地调试，直接选中项目文件extension.js，按 “F5”

这时，会弹出一个调试用的 vs code，

1. 再按“Command + shfit + p”，
2. 输入“Matrix Overlay: Start”
3. 就能看到一个 Matrix 黑客帝国动画

插件发布有2种方式：

1. 使用 vsce 发布；
2. 直接登录 Marketplace 后台上传插件；

二者都可以，但还是推荐 vsce，可以看到一些检查信息。

插件的 icon.png 是使用 AI 生成：

Matrix-inspired cyberpunk icon.
Stylized hacker sunglasses with glowing green code reflections,
a minimalist lightning bolt integrated into the lenses.
Dark theme, neon green glow, high contrast.
Flat vector icon, no background details, no text.
Optimized for small UI icon usage.

效果如下：

“个人感觉还不错，闪电⚡️和墨镜🕶️都有，要是背景透明就更好了。”

因为是要钱的，所以只生成了一张。😅

• hellokaton/just-icon: AI-powered icon generation CLI tool
• [自荐] 一款开源的网站/APP 图标生成工具 just-icon - V2EX

Ref

• Code Screensaver - Visual Studio Marketplace
• Publishing Extensions | Visual Studio Code Extension API
• 手把手教你写一个VSCode插件，从开发到发布全流程 - 知乎
• VSCode插件开发全攻略（十）打包、发布、升级 - 我是小茗同学 - 博客园

其实用“乌托邦”来形容，并不合适，也没有表达出准确的意思。

但，确实想不出更好的词。

Vercel 这家公司，我并不喜欢。

React 我也不喜欢，感觉被一群人打劫了前端的未来。

表现在，

“现在写✍️前端，跟写后端一样看不到未来。”

自从 Spring 一统 Java 之后，给后端的剩下的就只有CURD。

“谁会跟钱过不去？”

WLB(Work-life Balance) 是堆砌在物质的基础上，连最起码的温饱都没有，纯爱❤️发电能坚持多久？

前些时候，看了「Linus Torvalds 采访」，感觉 Linus 这段话蛮有感概：

“ Money really isn't that great of a motivator. It doesn't pull people together. Having a common project, and really feeling that you really can be a full partner in that project, that motivates people, I think. ”

总结，金钱或许可以驱动开源，但无法凝聚人心。

「尾巴🧣」

事实上，很早时候，开源社区的领导者就意识到这个问题，所以才会出现GPLv2 等协议📖。

Ref

• 想通过开源实现WLB？先看看Anthony Fu的经历再决定通过开源实现WLB(Work-life Balance)是程 - 掘金
• 如何在某一领域成为世界顶尖 -#5
• 文学编程 - 维基百科，自由的百科全书
• Vercel收购NuxtLabs，我和尤雨溪一样心情复杂 - 清竹志-(原清竹茶馆)
• 2025年 JavaScript 明星项目