基于 TUI 的 coding agent 很快要被淘汰了，现在每天在终端看着 AI 自言自语毫无意义😂

这个好用，为 Pi 提供终端原生的结构化推理步骤渲染，支持折叠、摘要和展开三种视图。
https://github.com/crustyhacker/pi-thinking-steps

AI Agent 时代，跟创业朋友唠嗑后：最新 & 有价值的数据，还是真正的壁垒
那 Agent Skills & Codex 的外挂插件 都是过渡态
你看 GPTs 貌似没人提了
那 toB 何去何从？就像 SEO 最新搜索词洞察 Agent Skill、SEO Content Agent Skill 我理解都是跟随着 Google Search 算法等变化而变化的
所以这块最新实操 & 最新洞察数据才是真正有价值的沉淀

在 Claude Code 中并行调用多个前沿模型，通过独立推理后合成的流水线，获得比单一模型更可靠的答案。
https://github.com/duolahypercho/fusion-fable
一个 Claude Code 技能，它将同一个问题并行发送给多个独立的前沿模型，再由 Opus 4.8 对每个答案进行结构化分析，最终综合出一份更可靠的回答。支持两种配置：双 Opus 4.8 独立运行后融合，或 Opus 4.8 + GPT-5.5双模型面板。

今天发现了图吧工具箱的重构版 - 基于 WinUI 3 / .NET 10 全新打造
这个是win必备啊，希望保持开源。
https://github.com/luolangaga/tubatools

2026年车市深陷行业寒冬，国内购车需求大幅萎缩，新能源渗透率走高只是燃油车销量更快下滑带来的假象，行业产能过剩、新车扎堆造成库存积压、价格持续内卷。 上游原材料涨价抬升造车成本，终端价格战又无法提价，行业利润率跌至低位，短期1-2年内板块整体投资价值有限。今年是汽车决赛圈元年。

免费使用 glm5.2，每天都有几百万的 token 额度，据说能力很强

Linux 平台上一款简洁高效的视频播放器，基于 MPV 引擎，提供沉浸式观看体验。
https://github.com/diegopvlk/Cine

越来越觉得 Maka 很适合用来学习 Agent。
比如最近一个maka core dev提了 issue 在讨论 DeepSeek 的缓存优化。
全过程透明：1 个 issue + 8 个 PR 一路推上来，从 usage 归一化 → request prefix 稳定化 → archive 压缩历史
https://github.com/jackwener/maka-agent/issues/19
听起来像是仅仅是为了省 token fee，但真正做起来之后，才会遇到一堆 Agent runtime真实又核心的问题：prompt prefix 怎么稳定、tool schema 怎么 canonicalize、历史上下文怎么 budget、usage/cost 怎么算对、cache miss 怎么解释。
中间有个反直觉的发现：以为"砍历史 = 省钱"，实测发现砍掉旧 turn 反而把 cache miss 拉高，总 cost 更贵。我们把滑窗 trim 改回 opt-in。
这是把 Agent 做成产品时一定会撞上的工程问题, 不仅仅是写一个 Agent loop 这么简单。

开源 CCTV 摄像头规格数据库，涵盖 65 个品牌 1300+ 款型号，可搜索可筛选，CC0 协议，安防和 HomeAssistant 玩家必备。
https://github.com/ch-bas/cctv-camera-database

opencli app 的macos整的差不多了。
开始要搞 windows 的了。

在终端里看天气预报和雨量雷达……
https://github.com/iorinu/termrain
用 Rust 写的终端天气 TUI，借助 Kitty 图形协议把雨云叠加显示在彩色地图上。支持当前天气、逐时温/降水图、7 天预报，还有 14 级色阶的雨量雷达，可以前后拖动时间轴。在日本自动用 JMA 高分辨率 Nowcast 数据，其他地方走 Open-Meteo 和 RainViewer。

若干著名SUV挑战45度 100%坡度天梯，结果还是挺让人意外的。 最后那个是广告吗？😄

只是记录我们2026年构建应用程序的方式，一次一张截图

每天自动生成一份网络安全简报，把当天 CVE、漏洞通报、安全事件里真正值得看的内容挑出来，附分析、可视化和出处链接，5 分钟跟上安全态势。
https://github.com/Unclecheng-li/cybersecurity-daily

股票智能分析系统 基于 AI 大模型为 A/H 股和美股自选股每日自动生成包含买卖评分、趋势判断、风险警报和催化因素的综合决策仪表盘。
https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis
这个项目用大模型每天自动分析 A 股、港股和美股自选股。它会从多个数据源拉取行情和新闻，生成一份结构化的决策仪表盘，推送到企业微信、飞书、Telegram 等渠道。
还附带了一个 Web 工作台，支持手动分析、Agent 问股、大盘复盘、回测等功能。部署方式上推荐 GitHub Actions（免费，Fork 后配好 secrets 就能用），也支持 Docker 和本地运行。

微信不显示已读的原因是 ”降低收信压力“

长江存储拟2026年6月中旬提交IPO申请，估值突破3000亿元，为国产半导体自主可控标志性事件。 其产业链已形成材料、设备、股权、基建、零部件、封测六大梯队，核心企业均已深度绑定并完成卡位。 长江存储IPO将带动整条存储产业链价值重估，加速国产替代进程。 NFA

/goal = /plan + auto accept
/loop = /goal x n
我的理解对吗？

一款以 Nothing 设计语言构建的浏览器端实时遥测仪表盘，展示帧率、JS 堆内存、电量、网络、输入等真实信号，并提供沉浸式极简交互体验。
https://github.com/m1ckc3s/nullframe

谐波减速器由日本哈默纳克垄断，供需缺口显著，绿的谐波技术突破并进入特斯拉供应链，国产化确定性最强。 行星滚珠丝杠依赖进口设备、舍弗勒主导，北特科技等实现突破，国产化率不足30%，2028年有望突破、弹性最大。 空心杯电机技术门槛低、降本空间大，国产化最快，龙头企业2026年已批量供货，业绩兑现最快。 NFA