GoDoxy 上手：自建服务多了以后，入口管理才是真麻烦
GoDoxy 把反向代理、容器发现、证书、访问控制和 Proxmox/LXC 管理收进一个面板，适合服务越来越多的 Self-Hoster。
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关于 AI、软件、系统与持续思考的个人笔记
自托管书签工具怎么选：Karakeep、Linkwarden、wallabag、Shiori、memos 深度对比
从功能、搜索、AI 标签、协作、部署复杂度和长期维护角度，对比 Karakeep、Linkwarden、wallabag、Shiori 与 memos。
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oh-my-pi 教程：AI 编码工具真正该比的是 harness，而不只是模型
深入介绍 can1357/oh-my-pi：安装方式、LSP、debugger、浏览器、上下文压缩、工具格式和编码 Agent harness 的工程价值。
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Agent-Native 教程：别给应用外挂聊天框，把动作层做成 Agent 和 UI 的公共契约
深入介绍 BuilderIO/agent-native 的 action-first 架构：defineAction、共享状态、MCP/A2A、模板、安全边界、观测和评测。
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tRPC-Agent-Go 教程：用 Go 构建可运行、可观测、可评测的生产级 Agent 系统
深入介绍 tRPC-Agent-Go 的 Runner、LLMAgent、GraphAgent、MCP、AG-UI、A2A、Evaluation 和 OpenTelemetry，面向 Go 后端团队的生产级 Agent 教程。
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Timefold Solver 教程：把排班、路径和调度做成可解释的优化系统
深入介绍 Timefold Solver 的约束求解思想、硬/中/软约束、Constraint Streams、服务化架构和生产落地路径。
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CodeSeek 教程：给 Claude Code 和 Codex 装一张代码库地图
CodeSeek 是 Rust 实现的代码智能 CLI，面向 AI Coding Agent 提供 AST 调用图、混合语义搜索、BM25、RRF、reranker 和 MCP 工具集成。
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peerd 实战评估：浏览器 Agent 真正要解决的是权限、隔离和审计
peerd 是一个浏览器原生 Agent 架构样本。这里从安装、权限、actor 隔离、vault、egress、审计日志和安全边界拆解它的实际价值与风险。
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OpenViking 长篇教程：给 AI Agent 建一个真正可用的上下文数据库
OpenViking 是面向 AI Agent 的 Context Database，用 viking:// 文件系统、L0/L1/L2 分层、MCP 和会话归档统一管理 memory、RAG、skills 与 sessions。
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Koog 教程：JetBrains 给 Kotlin/JVM 做的 AI Agent 框架，适合把 Agent 放回主工程栈
Koog 是 JetBrains 开源的 Kotlin/JVM AI Agent Framework，支持多平台、MCP、图工作流、记忆、模型切换、OpenTelemetry、Spring Boot 与 Ktor 集成。
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DBX：20MB 数据库客户端，把 AI SQL 和 MCP 放进同一个入口
DBX 是一个轻量跨平台数据库客户端，支持 60+ 数据库、桌面端与 Docker 自托管，并把 AI SQL Assistant、MCP Server 和 CLI 放进数据库工作流。
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Uptime Kuma 2.0：小团队先把可用性监控这层补上
Uptime Kuma 适合做小团队和独立产品的第一层可用性监控：服务探活、证书提醒、Push 心跳、状态页和飞书/企微告警，但它不能替代完整可观测性栈。
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Vercel Zero 语言观察：Agent 时代，编译器也得会给机器读
Vercel Labs 做 Zero，表面上是又一门系统编程语言。真值得看的不是“它要不要挑战 Rust、Go、Zig”，而是另一个问题：如果代码的主要生产者、调试者、修复者越来越多地变成 Agent，编程语言和编译器该不该换一套默认设计。 Zero 的答案很直接：让能力显式，让诊断结构化，让内存和依赖可预算，让修复动
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Composer 2.5：AI Coding 的账本要重算了
Cursor 这次把 Composer 2.5 推出来，最容易被传播的说法是“性能打平 Opus，价格便宜一大截”。这话有传播力，但更值得看的是另一件事：AI Coding 工具正在把模型供应链往自己手里收。 过去 Cursor、Copilot、Cognition、OpenClaw、Claude Code 这类产品的
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Tailscale 上手：别再把内网访问做成一锅 VPN
Tailscale 真正解决的不是“VPN 太难配”，而是今天的机器已经不再老老实实待在同一个机房里了。 一台开发机在家里，一台测试机在云上，一个 NAS 躲在运营商 NAT 后面，几台服务器散在不同厂商的 VPC，手机和笔记本还要随时接进来。传统 VPN 的默认假设是“先有一个中心网关，再把人接进去”；Tailsca
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支付宝 AI收：别只看副业，它真正补的是 Agent 交易层
支付宝把 Agent to Agent 交易摆到台前，最值得看的不是“普通人靠 AI 服务被动赚钱”这种副业叙事。 这个说法太轻，也容易把事情带偏。真正的变化在于：当 Agent 开始替人搜索、比价、下单、调用服务，支付就不能只停留在“人点按钮确认付款”的老流程里。服务要能被 Agent 发现、调用、计费、结算，还要有
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Bytebot 上手：给 AI 一台能干活的电脑，而不是只给它一个聊天框
Bytebot 不是又一个“浏览器自动化插件”。它把 Agent 放进一台容器化 Linux 桌面里，让模型直接面对屏幕、文件、浏览器、办公软件和命令行。这个方向更有意思的地方，不是“说一句话让 AI 点鼠标”这么热闹，而是 Agent 的运行环境开始从聊天框，往一台可隔离、可观察、可接管、可持久化的工作站迁移。 这
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open-slide 上手：让 AI Agent 写 PPT，关键不是模板，是把幻灯片变成代码工程
open-slide 上手：让 AI Agent 写 PPT，关键不是模板，是把幻灯片变成代码工程 PPT 这件事，最耗人的常常不是“写什么”，而是“怎么摆”。标题大一点还是小一点，图表往左还是往右，代码块会不会挤爆一页，配色有没有跑偏，改三轮之后版式还在不在。 Marp、Slidev、Reveal.js 已经把“用代
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