tessl-audit：AI Agent 插件安全审计 CLI
tessl-audit 是一个开源的 CLI 工具，用于扫描 AI Agent 插件（skills/rules）的安全、质量与效能，类似 npm audit 或 pip-audit 但针对 Agent 上下文。
- 运行
- 对安全警告直接链接到完整报告；质量低于 80% 可运行
- 需要 Tessl CLI 及免费账户，在项目根目录有 tessl.json 即可使用
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tessl-audit 是一个开源的 CLI 工具，用于扫描 AI Agent 插件（skills/rules）的安全、质量与效能，类似 npm audit 或 pip-audit 但针对 Agent 上下文。
- 运行
npx tessl-audit 即可分析项目中所有插件，30秒输出报告，包含安全状态（Advisory/Risky/Critical）、质量评分（Quality Score）和效能提升数据（Uplift Score）- 对安全警告直接链接到完整报告；质量低于 80% 可运行
tessl skill review --optimize 自动优化；无 uplift 数据可生成测试场景并运行 eval 获得评分- 需要 Tessl CLI 及免费账户，在项目根目录有 tessl.json 即可使用
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批量抓取Amazon图片方案
批量下载亚马逊商品图片面临动态渲染、反爬检测和CDN链接不稳定三层问题。采用 Pangolinfo Scrape API 或 MCP 协议可规避。
方案一：直接调用API
传入ASIN返回结构体JSON，含主图、多角度图、A+图片和视频缩略图。Python异步示例支持并发20的批量采集，1000个ASIN约3–8分钟。
方案二：MCP协议（零代码）
注册 MCP 工具后，Claude Desktop 或 Open Claw 可直接调用 get_product_images，自然语言触发分析，无需写API客户端代码。
生产建议：并发控制、指数退避、URL归一化为高分辨率、及时下载到对象存储并监控成功率。
链接：
原文介绍：原文链接
API文档：相关链接 （示例需替换API Key）
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批量下载亚马逊商品图片面临动态渲染、反爬检测和CDN链接不稳定三层问题。采用 Pangolinfo Scrape API 或 MCP 协议可规避。
方案一：直接调用API
传入ASIN返回结构体JSON，含主图、多角度图、A+图片和视频缩略图。Python异步示例支持并发20的批量采集，1000个ASIN约3–8分钟。
方案二：MCP协议（零代码）
注册 MCP 工具后，Claude Desktop 或 Open Claw 可直接调用 get_product_images，自然语言触发分析，无需写API客户端代码。
生产建议：并发控制、指数退避、URL归一化为高分辨率、及时下载到对象存储并监控成功率。
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设计 AI 浏览器代理的账户上下文清单
账号型浏览器自动化常因缺少账户环境信息而导致混乱。本文提出一种结构化清单——Account Context Manifest，将账户身份、浏览器配置、代理、时区与语言、会话状态、工作流权限、人工审核规则和调试证据整合到一个文件。
- 核心字段包括：account_id、profile_id、profile_path、proxy、browser.mode、allowed_tasks、requires_human_review、evidence
- 相比 Playwright 的 storageState，清单能明确浏览器 profile、代理、时区/语言、扩展、工作流边界等完整上下文
- 示例使用 Playwright 加载清单并执行任务前进行任务许可校验，生产环境还可加入 Zod 模式验证和预运行检查
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账号型浏览器自动化常因缺少账户环境信息而导致混乱。本文提出一种结构化清单——Account Context Manifest，将账户身份、浏览器配置、代理、时区与语言、会话状态、工作流权限、人工审核规则和调试证据整合到一个文件。
- 核心字段包括：account_id、profile_id、profile_path、proxy、browser.mode、allowed_tasks、requires_human_review、evidence
- 相比 Playwright 的 storageState，清单能明确浏览器 profile、代理、时区/语言、扩展、工作流边界等完整上下文
- 示例使用 Playwright 加载清单并执行任务前进行任务许可校验，生产环境还可加入 Zod 模式验证和预运行检查
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AI日志分析工具 Garudust Agent 发布
Garudust Agent 是一款用 Rust 编写的自托管 AI Agent 运行时，配合 log-analyst skill，可让日志成为可交互、可执行的智能体，远不止 grep 查找。
- 安装：60 秒内完成，支持本地 GPU 或 API 调用
- 功能：10 种高级日志场景，包括根因分析、周报生成、崩溃循环检测、性能降级跟踪、安全审计、跨服务请求追踪、自动修复、CHANGELOG 生成等
- 可 cron 调度，无需额外基础设施（无需 Prometheus/Grafana/ELK）
GitHub: GitHub
Hub: GitHub
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Garudust Agent 是一款用 Rust 编写的自托管 AI Agent 运行时，配合 log-analyst skill，可让日志成为可交互、可执行的智能体，远不止 grep 查找。
- 安装：60 秒内完成，支持本地 GPU 或 API 调用
- 功能：10 种高级日志场景，包括根因分析、周报生成、崩溃循环检测、性能降级跟踪、安全审计、跨服务请求追踪、自动修复、CHANGELOG 生成等
- 可 cron 调度，无需额外基础设施（无需 Prometheus/Grafana/ELK）
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Hermes Agent：自改进 AI 代理框架
Hermes Agent 是 Nous Research 开发的开源、模型无关的长期运行 AI 代理。其内置学习循环可在日常使用中创建、编辑并改进自身技能，已获 14 万+ GitHub 星标。
核心特点：
- 技能系统：代理通过 Markdown 文件管理可复用的「技能」，实现记忆与自动迭代
- 多表面接入：支持 CLI/TUI、20+ 消息平台网关、Web UI、ACP 协议及定时任务
- 灵活部署：本地、Docker、SSH、Modal、Daytona 等后端，支持休眠省钱
- 模型支持：200+ 模型提供方，切换无需改代码
对比 OpenClaw（个人全渠道助理）与 GoClaw（企业多租户平台），Hermes 更适合需要长期学习与任务自主性的场景。
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Hermes Agent 是 Nous Research 开发的开源、模型无关的长期运行 AI 代理。其内置学习循环可在日常使用中创建、编辑并改进自身技能，已获 14 万+ GitHub 星标。
核心特点：
- 技能系统：代理通过 Markdown 文件管理可复用的「技能」，实现记忆与自动迭代
- 多表面接入：支持 CLI/TUI、20+ 消息平台网关、Web UI、ACP 协议及定时任务
- 灵活部署：本地、Docker、SSH、Modal、Daytona 等后端，支持休眠省钱
- 模型支持：200+ 模型提供方，切换无需改代码
对比 OpenClaw（个人全渠道助理）与 GoClaw（企业多租户平台），Hermes 更适合需要长期学习与任务自主性的场景。
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Gnoke-Database v3 发布：自托管 Firebase 替代品
Gnoke-Database v3 正式上线，这是一个基于 PHP + SQLite 的自托管 Firebase 替代品，核心引擎已冻结并在真实快递公司服务器上运行。
- 离线优先数据层：写入记录立即存入 localStorage，网络恢复后自动同步队列；队友的设备变更会自动拉取并触发 UI 重渲染。
- 极简开发接口：
- 有意限制功能：无 OAuth、无文件上传、无 WebSocket、无企业管理面板。采用 PIN 认证，管理员可生成一次性恢复码，无需短信 API。
- 部署简洁：文件结构为
仍在完善：登录 UI 辅助脚本（gnoke-secure.js / gnoke-restore.js）和文档。
🔗 GitHub 仓库：github.com/edmundsparrow/gnoke-database
🔗 原文：dev.to/edmundsparrow/gnoke-database-v3-is-live-heres-what-actually-shipped-3gap
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Gnoke-Database v3 正式上线，这是一个基于 PHP + SQLite 的自托管 Firebase 替代品，核心引擎已冻结并在真实快递公司服务器上运行。
- 离线优先数据层：写入记录立即存入 localStorage，网络恢复后自动同步队列；队友的设备变更会自动拉取并触发 UI 重渲染。
- 极简开发接口：
GnokeStore.define('ledger', {scope:'user'}); GnokeStore.onChange('ledger', render); GnokeStore.save('ledger', {title:'Rice', amount:5000}); 本地写入 + 自动同步 + 响应式 UI。- 有意限制功能：无 OAuth、无文件上传、无 WebSocket、无企业管理面板。采用 PIN 认证，管理员可生成一次性恢复码，无需短信 API。
- 部署简洁：文件结构为
/api（PHP+SQLite）、/scripts（前端引擎）、/app（应用代码）、/tools（配置工具），每次部署只需编辑两个文件。可与 WordPress 同服务器共存。仍在完善：登录 UI 辅助脚本（gnoke-secure.js / gnoke-restore.js）和文档。
🔗 GitHub 仓库：github.com/edmundsparrow/gnoke-database
🔗 原文：dev.to/edmundsparrow/gnoke-database-v3-is-live-heres-what-actually-shipped-3gap
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Ujorm3 轻量ORM库发布最终版
Ujorm3 ORM 模块正式发布最终版本，专为 JavaBean 和 Record 对象设计，无额外依赖，支持类型安全的 SQL 构建，并在运行时编译字节码，性能接近手写代码。核心采用 Typed Key Pattern，无需反射即可完成属性读写。
- 三层抽象 API：EntityManager（单表 CRUD 自动生成 SQL）、SelectQuery（带关系查询，支持 Criterion 过滤）、SqlQuery（原生 SQL 安全绑定）
- 使用 JPA 注解映射（@Column、@Table、@Enumerated），支持自动生成元模型（APT 插件）
- 不支持懒加载，仅支持 M:1 关系；UPDATE 需手动标记变更列
- 通过 JUnit 测试，集成测试支持 PostgreSQL、MySQL、MariaDB、OracleFree、MSSQL Server（Docker）
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Ujorm3 ORM 模块正式发布最终版本，专为 JavaBean 和 Record 对象设计，无额外依赖，支持类型安全的 SQL 构建，并在运行时编译字节码，性能接近手写代码。核心采用 Typed Key Pattern，无需反射即可完成属性读写。
- 三层抽象 API：EntityManager（单表 CRUD 自动生成 SQL）、SelectQuery（带关系查询，支持 Criterion 过滤）、SqlQuery（原生 SQL 安全绑定）
- 使用 JPA 注解映射（@Column、@Table、@Enumerated），支持自动生成元模型（APT 插件）
- 不支持懒加载，仅支持 M:1 关系；UPDATE 需手动标记变更列
- 通过 JUnit 测试，集成测试支持 PostgreSQL、MySQL、MariaDB、OracleFree、MSSQL Server（Docker）
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E4B 元推理空响应：4个猜想
在 Graph-RAG 项目 JAMES 中，gemma4:e4b（4B 参数）在 9 个认知阶段的 5 个元推理任务（查询重写、规划分解、网页摘要、自我批评、事实核查）上返回空响应（2–4 秒内），而长文本合成与实体提取正常。控制实验：相同提示词换用 gemma3:12b 后所有阶段成功。
四个候选猜想：
- A：4B 模型元推理能力不足（常见于 <7B 模型）
- B：短结构化提示导致模型过早发射停止令牌
- C：韩语指令与英文 JSON schema 混合造成混淆
- D：JAMES 侧提示截断（仅影响事实核查阶段）
社区求助：若你用过 gemma4:e4b 或 e2b，欢迎反馈是否见过类似模式、提示工程修复或大模型表现。
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在 Graph-RAG 项目 JAMES 中，gemma4:e4b（4B 参数）在 9 个认知阶段的 5 个元推理任务（查询重写、规划分解、网页摘要、自我批评、事实核查）上返回空响应（2–4 秒内），而长文本合成与实体提取正常。控制实验：相同提示词换用 gemma3:12b 后所有阶段成功。
四个候选猜想：
- A：4B 模型元推理能力不足（常见于 <7B 模型）
- B：短结构化提示导致模型过早发射停止令牌
- C：韩语指令与英文 JSON schema 混合造成混淆
- D：JAMES 侧提示截断（仅影响事实核查阶段）
社区求助：若你用过 gemma4:e4b 或 e2b，欢迎反馈是否见过类似模式、提示工程修复或大模型表现。
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2026年AI网关选型检查清单
选择AI网关时，先别对比功能列表，应从实际约束出发。核心评估维度：
- 部署要求：数据必须留在自建基础设施？SaaS网关直接排除。需要VPC、本地或气隙部署？这是基线约束。
- 智能路由与故障切换：支持按业务逻辑将简单任务路由至廉价模型，复杂任务给强模型，自动故障切换，基于延迟/成本动态调整。
- Token级成本归因：将花费精确关联到团队、用户、模型，并设置团队预算和用量配额，避免费用失控。
- 输入输出双向护栏：同时检查输入（提示注入、敏感信息）和输出（数据泄露、不安全内容），并执行合规规则。
- MCP与代理支持：原生支持工具调用、状态ful代理工作流，提供工具级权限和工作流追踪。
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选择AI网关时，先别对比功能列表，应从实际约束出发。核心评估维度：
- 部署要求：数据必须留在自建基础设施？SaaS网关直接排除。需要VPC、本地或气隙部署？这是基线约束。
- 智能路由与故障切换：支持按业务逻辑将简单任务路由至廉价模型，复杂任务给强模型，自动故障切换，基于延迟/成本动态调整。
- Token级成本归因：将花费精确关联到团队、用户、模型，并设置团队预算和用量配额，避免费用失控。
- 输入输出双向护栏：同时检查输入（提示注入、敏感信息）和输出（数据泄露、不安全内容），并执行合规规则。
- MCP与代理支持：原生支持工具调用、状态ful代理工作流，提供工具级权限和工作流追踪。
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快速生成GitHub作品集，2分钟从0到发布
getfolio.dev 提供一键式GitHub作品集生成工具，连接 GitHub OAuth 后自动拉取仓库、语言、贡献图和星星。首个24个注册用户中，19个成功发布（79%发布率）。
- 操作流程：注册用户名 → 连接 GitHub → 选择主题并发布
- 主题选择：DarkPro（37%）、Terminal（26%）、Editorial（21%）、Glass（16%）、Minimal（0%）
- 附加功能：支持自定义域名和专业分析（Pro版），博客同步（DEV.to、Hashnode）
- 使用步骤：注册 → 选用户名 → GitHub授权 → 选主题 → 发布
getfolio.dev
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getfolio.dev 提供一键式GitHub作品集生成工具，连接 GitHub OAuth 后自动拉取仓库、语言、贡献图和星星。首个24个注册用户中，19个成功发布（79%发布率）。
- 操作流程：注册用户名 → 连接 GitHub → 选择主题并发布
- 主题选择：DarkPro（37%）、Terminal（26%）、Editorial（21%）、Glass（16%）、Minimal（0%）
- 附加功能：支持自定义域名和专业分析（Pro版），博客同步（DEV.to、Hashnode）
- 使用步骤：注册 → 选用户名 → GitHub授权 → 选主题 → 发布
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Token效率：AI编码Agent新瓶颈
AI编码Agent面临的核心问题不再是模型智力，而是上下文（Context）效率。本文系统介绍如何通过MCP（Model Context Protocol）构建高Token效率的Agent，涵盖语义搜索、上下文预算、本地vs云端推理经济、安全模式等。
- Token效率成为新性能指标：对比传统grep+读取文件（~95000 Token/次）与语义搜索（~1900 Token/次），效率提升50倍
- 语义代码搜索利器 Semble：结合静态嵌入 + BM25 + RRF，达到99%检索质量的同时节省98% Token，仅需CPU，无GPU，无API key
- 关键实践：工具设计即Agent设计——构建只返回片段而非完整文件的MCP服务器，嵌入Token预算机制，采用Hub-Spoke拓扑
- 安全与部署：提示注入检测、最小权限原则、CI/CD预热索引、OpenTelemetry级Token追踪
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AI编码Agent面临的核心问题不再是模型智力，而是上下文（Context）效率。本文系统介绍如何通过MCP（Model Context Protocol）构建高Token效率的Agent，涵盖语义搜索、上下文预算、本地vs云端推理经济、安全模式等。
- Token效率成为新性能指标：对比传统grep+读取文件（~95000 Token/次）与语义搜索（~1900 Token/次），效率提升50倍
- 语义代码搜索利器 Semble：结合静态嵌入 + BM25 + RRF，达到99%检索质量的同时节省98% Token，仅需CPU，无GPU，无API key
- 关键实践：工具设计即Agent设计——构建只返回片段而非完整文件的MCP服务器，嵌入Token预算机制，采用Hub-Spoke拓扑
- 安全与部署：提示注入检测、最小权限原则、CI/CD预热索引、OpenTelemetry级Token追踪
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