1. 首先让AI去更新接口，review时发现接口更新不对；
2. 反复与AI沟通，期望AI能正确识别接口，并更新代码；
3. 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

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

🧩 New Casks

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：

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。

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

• MacBook Pro (13 英寸, 2012 年中) - 技术规格 - 官方 Apple 支持 (中国)
• Fusion Drive - Wikipedia

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

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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。🤭

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

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🧩 New Casks

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。

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

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

🧪 New Formulae

🧩 New Casks

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

Ref

• Build an MCP server - Model Context Protocol

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

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。

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

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。

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.

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。

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

上午在coding页面的时候遇到一个挺烦人😡的事情：css 转內联样式。

在 Marketplace 找了一圈也没特别心仪的插件。

不是没有，而是没遇到心仪的。

主要问题是：

• 功能杂七杂八，不够纯粹
• 很久没人维护
• 名字取的不感冒😷，蹭热度

我就喜欢那种能将一个事情做到极致，又很纯粹的东西。

可惜，nothing。

突然想到，自己非常喜欢的工具🔧，PopClip。

它挺适合解决这个问题：选中一段css，然后转换成内联样式。

说干就干，立马派 ChatGPT 干活。

一开始，先询问“popclip 有类似的插件吗？”

ChatGPT 提示我，可以自己做一个PopClip扩展。

想了想，觉得可以，当作一个实验。

经过数轮验证和提示词修改，终于完成成品，效果还蛮理想。

Look Here👀👇

代码如下：

1. 新建 CSS2JS.popclipext 文件夹。

2. 创建 Config.yaml

name: CSS to JS Object
identifier: com.richie.css2js
description: Convert CSS to JavaScript style object
icon: code

actions:
  - title: CSS→JS
    icon: code
    requirements: [text]

    # PopClip 2025 官方 Shell Script Action 写法
    shell script file: css2js.py
    interpreter: python3
    stdin: text
    after: paste-result

3. 再创建 css2js.py

#!/usr/bin/env python3
import sys

text = sys.stdin.read()

lines = [l.strip() for l in text.splitlines() if ':' in l]

entries = []

for line in lines:
    line = line.rstrip(';')
    if ':' not in line:
        continue

    prop, val = line.split(':', 1)
    prop = prop.strip()
    val = val.strip()

    parts = prop.split('-')
    camel = parts[0] + ''.join(p.capitalize() for p in parts[1:])

    entries.append(f"  {camel}: '{val}'")

print("{")
print(",\n".join(entries))
print("}")

4. 赋予脚本可执行权限

chmod +x css2js.py

5. 双击即可完成安装。

PopClip 插件支持2种扩展类型：

1. Package(当前是这种方式)
2. Snippet 脚本，选中一段代码，然后出现安装提示🔔。如下：

刚开始是使用第一种方式开发，看起来很简单，但始终报错运行不起来。

后面改成第二种方式，一次就跑起来了。

使用 ChatGPT 开发这个插件，也遇到一些比较头疼🤕的问题：

“ChatGPT 提供的代码始终无法运行。”

后来，我意识到问题所在：“它的训练数据可能过时了”。

因此，我改变了提示词，结果一目了然✌️。

或者使用公司提供的 team 许可，或者在申请 free 许可的路上。

Cursor 整体使用上就一个字，爽。

但，有痛点。

VS Code 陪伴我差不多有7、8年，配置了很多插件，形成了一些习惯。

突然有一天，被其他工具取代，有点不适应。

“并不是所有插件，都同时兼容 VS Code 和 Cursor”

‼️更为重要，并不是所有事情都需要 AI 辅助才能完成。

Cline 出来应该有一段时间，我是最近才开始使用。

通过这段时间（1-2个礼拜），我发现它基本能替代 Cursor 的功能。

当然，使用习惯需要调整，有个逐渐适应的过程。

不可否认，Cursor 的 UI 和交互性比 Cline 看起来要专业，毕竟一个是 IDE，一个是 IDE 插件。

“某些角度来讲，VS Code 不是简单的编辑器，武装一下就成了 IDE”

Cline 最新的版本是v3.49.0，更新很快，比IDE勤快。

大概长这个样子：

最近在学习 Agent Skill，所以特意标注了。

Ref

• Skills - Cline
• Can I use this MCP in Cline?
• 我用了三个月每天都用Cursor和Cline，说说我的感受

真正有分量的工具更新，
往往不是给你更多可以点的地方，
而是让你少操心几件本该被机器处理的事。

“你不需要记住 cron 什么时候跑过”
这一期 Homebrew 的新增，
正是在这些细碎但长期消耗注意力的地方，
悄悄接过了一部分工作。

本周一句话总结

这周没有“划时代”的工具，
但多了几样会在你需要时，
默默派上用场的小东西。

本周新增工具速览

🧪 Formulae

🧩 Casks

值得留意的几个项目

codanna：当代码库开始变得“太大”

在小项目里，grep 足够好用。
但当代码库开始长成“系统”，
你真正需要的是：
“这个功能在哪里被实现？”

而不是：

“哪个文件里出现了这个词？”

codanna 用语义来理解代码，
更像是在给你的项目加一层“可思考的索引”。

cronboard：把看不见的定时任务拉到台前

大多数服务器上的 cron，
都在悄悄运转。

你知道它们存在，
却很少真正“看见”它们。

cronboard 做的事很简单：
把这些后台任务，变成一个可以随时打开的看板。
什么时候跑、有没有失败，一目了然。

azurite：云服务，也需要一个“影子世界”

当你使用 Azure Storage，
最难受的往往不是 API，
而是：

“我只是想在本地试一下。”

azurite 给云服务提供了一个“可本地跑的副本”，
让调试回到电脑本身，
而不是网络和账单。

wispr-flow：输入法，正在变得会写字

语音转文字已经不稀奇了。
wispr-flow 多做了一步：
它会把你说的话，
整理成更像“人写的句子”。

这意味着，
输入工具正在从“记录你说了什么”，
走向“理解你想表达什么”。

fork@dev：给 Git 用户的一点新鲜感

如果你已经在用 Fork，
@dev 版就是提前尝鲜。

更快的 diff、更顺的操作，
都不是革命，
但会在每天的 commit 里慢慢体现。

一点个人感受

这一期没有那种
“你不用它就会落后”的工具。

但它们都有一个很一致的方向：
把人从零碎的确认、检查、搜索里解放出来。

cronboard 让混乱变得可见，
codanna 让复杂变得可搜索，
wispr-flow 让表达变得轻松。

当工具开始替你思考细节，
人才能把注意力，留给真正重要的部分。

也许这正是这一期 Homebrew
最安静、但最有价值的地方。

结语

Homebrew 的更新，
越来越像一张工具地图。

不是告诉你该往哪走，
而是让你知道：
这条路上，多了几个可选的歇脚点。

我们下期再见。

• 容易上手，相关文档和资料比较多；
• 模型种类丰富；
• 对 macOS 友好

第一阶段

了解模型种类和划分

1. 按 Transformer 架构划分

2. 按应用场景划分

• 通用大模型：跨领域数据训练，适配对话、创作、翻译等多任务，如 GPT - 3.5/4、Claude、Llama 2。

• 代码专用模型：聚焦编程场景，优化代码生成、补全、调试，如 DeepSeek - Coder、CodeLlama、StarCoder。

• 行业垂直模型：针对医疗、金融、法律等领域优化，如 Med - Palm、LawGPT。

• 轻量化 / 蒸馏模型：压缩大模型知识适配低算力场景，如 DistilGPT2、DeepSeek - R1 - Distill。

3. 按能力特性划分

• 推理增强模型：经思维链微调，擅长数学解题、逻辑分析，如 Qwen3 - 4B - Thinking。

• 智能体模型：具备工具调用与自主决策，适配复杂任务，如 Tongyi - DeepResearch - 30B - A3B。

第二阶段

深入模型使用

1. ollama 基础操作

# 拉取指定模型
ollama pull <model-name>

# 拉取特定版本的模型
ollama pull llama2:7b
ollama pull mistral:latest

# 查看已下载的模型
ollama list

# 删除指定模型
ollama rm <model-name>

# 复制模型（创建副本）
ollama cp <source-model> <new-model-name>

# 运行默认对话
ollama run <model-name>

# 带系统提示词运行
ollama run <model-name> --system "你是一个有帮助的助手"

# 示例
ollama run llama2
ollama run mistral

# 单次查询（不进入交互模式）
ollama run <model-name> "你的问题是什么？"

# 通过 Modelfile 创建
ollama create <model-name> -f Modelfile

# 查看模型详情
ollama show <model-name>

# 启动 Ollama 服务
ollama serve

# Linux/Mac
pkill ollama

# 指定使用特定 GPU
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ollama run <model-name>

# 查看运行日志
ollama logs

2. ollama 进阶使用

通过 Modelfile 创建模型

FROM llama2:7b

# 设置参数
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER num_ctx 4096

# 系统提示词
SYSTEM """你是一个专业的技术顾问..."""

# 模板
TEMPLATE """{{ .Prompt }}"""

模型量化技术

量化技术（Quantization）是一种通过降低模型权重精度来减少内存占用和计算资源需求的技术。 在Ollama中，这一核心功能主要由llm/llm.go文件中的Quantize函数实现。 该函数通过调用底层llama.cpp库，将高精度的模型权重转换为低精度表示，同时尽可能保持模型性能。

简单说，通过量化技术个人电脑也可以跑大模型，突破硬件限制🚫。

1. 如何量化大模型？
2. 如何使用量化后的大模型？

第1点还在学习中，第2点比较简单。

# 方式1：直接运行预量化版本（最简）
ollama run qwen2.5:7b-instruct-q4_K_M

# 方式2：M1 Pro 深度优化启动（推荐）
OLLAMA_GPU_LAYERS=-1 \
OLLAMA_CONTEXT_SIZE=8192 \
OLLAMA_BATCH_SIZE=512 \
ollama run qwen2.5:7b-instruct-q4_K_M

显示模型信息，其量化等级为“Q4_K_M”

配合 langchain.js 调用

总结

• LLM
• Ollama
• Langchain

以上是这段时间学习到的关于LLM的应用。

Ref

• 开源大模型GGUF量化(llama.cpp)与本地部署运行(ollama)教程 - 知乎
• 在Ollama中載入自己建立的模型 – Claire's Blog
• 如何使用 Ollama 的模型文件定制 LLM 模型
• Modelfile Reference - Ollama

有些更新，是为了让人跑得更快；
有些更新，只是为了让路更顺一点。
Homebrew 的日常更新，更像后者。

本周一句话总结

最近越来越觉得，工具的价值不在于“多新”，
而在于——当你需要的时候，它刚好在那里。

本周新增工具速览

🧪 Formulae

🧩 Casks

值得留意的几个项目

dotnet@9：版本明确，本身就是价值

对使用 .NET 的开发者来说，多版本并存几乎是日常。
dotnet@9 这种明确带版本号的 Formula，反而让人安心。

它不会悄悄替你做决定，也不会打断已有项目节奏。

headson：为结构化数据留一条生路

直接用 head / tail 处理 JSON，
结果往往只有一个：结构被破坏。

headson 的存在感很低，但解决的问题非常具体：
在命令行里，只看一部分数据，同时不把数据搞坏。

topydo：纯文本待办事项的“老派坚持”

topydo 基于 todo.txt，
没有账号、没有同步、没有复杂配置。

你写下的，就是你要做的。

excire-search：当照片数量开始失控

这是一个很安静、但很专业的工具。

当 Lightroom 里的照片从“几百张”变成“几万张”，
搜索本身就会消耗大量精力。

自动关键词与语义搜索，
并不是为了炫技，而是为了把注意力还给创作。

crypto-native-app-ng：存在感很低，但位置明确

这是一个偏向安全与隐私场景的工具，
对大多数用户来说，可能永远用不到。

但它的定位非常清晰：
本地加密 + 浏览器安全通信。

如果你确实需要这类能力，
它不会突然变得复杂。

一点个人感受

这一期没有“必装工具”。
但正是这种更新，让人感觉系统在慢慢变好。

你不需要全部安装，
甚至一个都不装。

但当某天遇到类似场景，
你会记得：

Homebrew 里，好像有这么一个工具。

这就够了。

结语

Homebrew 的更新不是新闻，
更像一份周记。

记录的不是“你必须做什么”，
而是世界又多了一点选择。

我们下期再见。

Agent Skill 渐进式设计结构

Agent Skills vs MCP 区别

Agent Skill 相关文章以及使用方式：

• Overview - Agent Skills
• Skills explained: How Skills compares to prompts, Projects, MCP, and subagents | Claude
• Agent Skills - Claude Code Docs
• Use Agent Skills in VS Code
• Agent Skills | Codex
• Agent Skills | Cursor Docs

skill 组织结构：

my-skill/
├── SKILL.md          # Required: instructions + metadata
├── scripts/          # Optional: executable code
├── references/       # Optional: documentation
└── assets/           # Optional: templates, resources

Agent Skill 实践

• 这两天补充了一些 AI / Claude skills，数量涨得有点快 - V2EX (1)
• 介绍：React 最佳实践 - Vercel --- Introducing: React Best Practices - Vercel
• vercel-labs/agent-skills

Ref

• 整理了 AI Agent 生态的开源项目，也推一下自己的 - V2EX
• (99+ 封私信 / 82 条消息) Code Runner Agent Skill 来了！ - 知乎
• awesome-skills/5-whys-skill: A Claude Code skill for systematic 5-Whys root cause analysis - trace problems to fundamental causes, based on Toyota Production System methodology
• 写了个 Agent Skills Marketplace 的 VS Code extension - V2EX
• (99+ 封私信 / 82 条消息) 一文讲清楚Claude Agent Skills篇，如何自定义Skills - 知乎

目录结构如下：

package.json

{
  "name": "langchain-llm",
  "version": "1.0.0",
  "description": "",
  "type": "module",
  "main": "index.ts",
  "scripts": {
    "ollama": "tsx src/ollama.ts",
    "prompt-template": "tsx src/prompt-template.ts",
  },
  "keywords": [],
  "author": "",
  "license": "ISC",
  "packageManager": "pnpm@10.26.2",
  "dependencies": {
    "@langchain/core": "^1.1.8",
    "@langchain/langgraph": "^1.0.7",
    "@langchain/ollama": "^1.1.0",
    "dotenv": "^17.2.3",
    "langchain": "^1.2.3",
  },
  "devDependencies": {
    "@types/node": "^25.0.3",
    "ts-node": "^10.9.2",
    "tsx": "^4.21.0",
    "typescript": "^5.9.3"
  }
}

src/ollama.ts

import { ChatOllama } from "@langchain/ollama";

async function main() {
  const llm = new ChatOllama({
    model: "qwen2.5:7b", // 或 deepseek-r1:7b
    // model: "deepseek-coder:6.7b", // 或 deepseek-r1:7b
    temperature: 0,
  });

  const res = await llm.invoke("用一句话解释什么是 LangChain");

  console.log(res.content);
}

main().catch(console.error);

src/prompt-template.ts

import { ChatOllama } from "@langchain/ollama";
import { PromptTemplate } from "@langchain/core/prompts";
import { StringOutputParser } from "@langchain/core/output_parsers";

const model = new ChatOllama({
  model: "qwen2.5:7b", // 或 deepseek-r1:7b
  temperature: 0,
});

// 创建 Prompt 模板
const promptTemplate = PromptTemplate.fromTemplate(`
你是一个{role}，专门帮助用户解决{domain}相关的问题。

用户问题：{question}

请提供详细、专业的回答，包含以下要素：
1. 问题分析
2. 解决方案
3. 代码示例（如果适用）
4. 最佳实践建议

回答：
`);

// 创建输出解析器
const outputParser = new StringOutputParser();

// 构建处理链
const chain = promptTemplate.pipe(model).pipe(outputParser);

async function promptTemplateExample() {
  try {
    const result = await chain.invoke({
      role: "资深前端工程师",
      domain: "React 性能优化",
      question: "如何优化 React 应用的渲染性能？",
    });

    console.log("优化建议：");
    console.log(result);
  } catch (error) {
    console.error("处理失败：", error);
  }
}

promptTemplateExample();

Ref

• LangChain.js完全开发手册 - 鲫小鱼的专栏 - 掘金
• 神兵在手，AI Agent 起步不愁：写给小白的 LangChain 入门指南如果你想真正搞懂 AI 应用开发，这一篇绝 - 掘金
• 用 LangChain.js 快速构建 AI 应用：从 Prompt 到 Chain 的实战分享本文基于 LangCha - 掘金
• 前端学AI：基于Node.js的Langchain开发-简单实战应用本文主要介绍 LangChain 的实战开发，包括： - 掘金
• langchainjs/examples/src at main · langchain-ai/langchainjs
• 快速入门， 使用LLMs | 🦜️🔗 Langchain
• 如何选择AI Agent框架？五种主流AI Agent框架对比 - 知乎
• @langchain/ollama - v1.1.0 | langchain.js
• Quickstart - Docs by LangChain
• 跟双越老师开发一个 AI Agent 智能体
• bytedance/UI-TARS-desktop: The Open-Source Multimodal AI Agent Stack: Connecting Cutting-Edge AI Models and Agent Infra
• 30 行代码 langChain.js 开发你的第一个 Agent大家好，我是双越老师，也是 wangEditor 作者 - 掘金
• Building AI Agents with JavaScript/TypeScript: Your Complete Guide
• Awesome LangGraph & LangChain Ecosystem

小红书上特意还有人挖出他们团队的集体合影，属于中外联队。

另外，还爆出2024年拒绝“字节4000w收购”，不得不说，很有勇气。

Manus产品挺有一套：体验很舒服，没有套路，用户很清楚 Manus 能干什么，干得确实还挺好。

同类产品中，中规中矩。不像国类的产品，五花八门，什么功能都往里面掺杂。

项目进行到后面，发现没有盈利，就开始添加海量广告🪧。

国内太卷了，公司出海后，能顺利被大资金收购，也算个好归宿。

Update 2026-01-04

最近在抖音刷到一些关于 Manus 的讨论，认为 Manus 早就有出海后卖掉公司的谋划：迅速窜红，快速变现。

由于中美对抗，国内表现良好的AI公司，在美国被广泛传播，甚至夸大宣传。

事实上，AI 深度使用者，都清楚 Manus 属于哪类AI产品。它的主要竞争者是字节 “扣子空间”、百度 “心响” 等产品，但凭借技术壁垒与商业化速度保持领先。

有一说一，Manus 领导者的洞察能力和敢于抓住时机的勇气，非常人能及。

为什么要提这个事情？因为早在其被 Mate 收购之前，其官方微博、小红书等社交账号的所有内容已尽数删除。国内登录Manus官网，已显示为“Manus在你所在的地区不可用”。

为此，对 Manus 全体的道德水平持保留意见。

Ref

• 🖖Manus 被 Meta 数十亿美元收购❗❗❗ - V2EX
• Manus 在国人的唾弃下发展的越来越顺利了... - V2EX

本周一句话总结

新增内容不少，但大多是特定场景型工具，
知道它们的存在，比现在安装更重要。

🧪 值得看一眼的 Formulae

jsonfmt

一个专门用来格式化 JSON 的命令行工具，思路和 gofmt 很接近。
如果你经常在终端或 CI 流程里处理 JSON，它可能会让事情更顺手；否则可以先不用管。

svu

用于处理语义化版本号的小工具，常见于自动化发布或脚本流程中。
偏向工程化场景，日常开发中不一定用得上。

witr

用来回答一个问题：“这个进程为什么会在运行？”
在排查系统或后台服务问题时可能很有帮助，平时记住名字就好。

khaos

用于模拟 Kafka 流量的工具，主要服务于可观测性和混沌工程。
解决的是一个很具体的问题，不属于日常必备工具。

ruby@3.4

Ruby 3.4 版本的运行时。
如果你需要测试或使用新版本 Ruby，可以关注；否则不必急着切换。

🧰 有意思的 Casks

taphouse

一个用图形界面来管理 Homebrew 的应用。
如果你不太喜欢在终端里查看和管理包，它提供了一种更直观的方式。

portalbox

在视频会议中，只共享屏幕某一块区域的小工具。
对远程会议有轻度改善，但并非必需。

macdown-3000

一款支持实时预览和语法高亮的 Markdown 编辑器。
如果你本来就在用类似工具，它更多是一种替代选择。

typeless

一个主打语音输入的 AI 写作工具，会帮你把语音整理成更通顺的文字。
是否好用，很依赖个人使用习惯。

maru-jan

一个在线日本麻将客户端，纯娱乐向。
和效率无关，有兴趣的话再看。

我会不会安装？

这一周，我大概只会记住几个工具的名字，而不会立刻安装。
等哪天真的遇到对应的问题，再回来找它们就好。

本周小结

每周的 Homebrew 更新，更像路过一家工具店。
大多数时候看看橱窗就够了，
真正需要的时候，再进去也不迟。

最后，通过 reflog 找回了代码。

对于这个事情，有点吃惊😱，以往百试不爽的 rebase 竟然也会翻船。

带着问题，找元宝分析了原因，总结一下：

1. 如果分支只有你一个人用，可以安全地 rebase
2. 如果分支是共享的，使用 merge 避免历史混乱
3. 在开发分支上建议使用 git pull --rebase之前，先确认没有其他人在这个分支上有未同步的工作

附件📎：

整体流程遵循以下逻辑顺序：

1. 认识 Android 命令行工具链；
2. 准备运行环境（Java JDK 与 SDK 工具）；
3. 使用 sdkmanager 管理 SDK 与系统镜像；
4. 使用 avdmanager 创建模拟器；
5. 使用 emulator 启动并优化模拟器；
6. 使用 adb 进行安装与调试。

一、核心命令行工具概览

在命令行环境下配置与管理 Android 模拟器，主要依赖以下工具：

• sdkmanager
  用于查看、安装、更新和卸载 Android SDK 相关组件；

• avdmanager
  用于从命令行创建、删除和管理 Android 虚拟设备（AVD）；

• emulator
  用于启动与运行 Android 模拟器实例；

• adb（Android Debug Bridge）
  用于与模拟器或真机通信，例如安装 APK、查看日志、调试应用。

二、先决条件

在开始之前，请确保系统满足以下条件：

• 已安装 Java JDK
• 已安装 Android SDK 命令行工具

下面将按顺序完成这些准备工作。

三、Java JDK 安装与版本管理

Android 构建工具在不同版本中，对 Java 的依赖并不完全一致。因此，同时安装多个 JDK 并进行版本管理 是一种更稳妥的做法。

3.1 使用 Homebrew 安装多个 JDK

# 安装常用的 LTS 版本 JDK
brew install --cask temurin8 temurin11 temurin17 temurin21

说明：

• Java 8 / 11：常见于旧项目或部分构建工具
• Java 17：当前 Android 官方推荐
• Java 21：面向未来版本预留

3.2 使用 jEnv 管理 Java 版本

# 安装 jEnv（Java 版本管理工具）
brew install jenv

# 将 jEnv 注入到 Shell 环境（zsh）
echo 'export PATH="$HOME/.jenv/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
echo 'eval "$(jenv init -)"' >> ~/.zshrc

# 立即生效
source ~/.zshrc

3.3 将已安装的 JDK 添加到 jEnv

# 添加本机已安装的 JDK 到 jEnv
jenv add $(/usr/libexec/java_home -v 1.8)   # Java 8
jenv add $(/usr/libexec/java_home -v 11)    # Java 11
jenv add $(/usr/libexec/java_home -v 17)    # Java 17

# 查看与切换版本
jenv versions          # 查看所有已管理的 Java 版本
jenv global 17         # 设置全局默认版本
jenv local 11          # 为当前目录设置版本
jenv shell 1.8         # 仅对当前 Shell 会话生效

建议：
日常开发可使用 Java 17，仅在构建旧项目时临时切换。

四、安装 Android SDK 命令行工具

Android 官方将命令行工具独立发布，适合不依赖 Android Studio 的开发者。

# 安装 Android Command Line Tools
brew install --cask android-commandlinetools

安装完成后，即可使用 sdkmanager / avdmanager / emulator 等命令。

五、使用 sdkmanager 管理 SDK 与系统镜像

5.1 查看可用组件

# 列出所有可用与已安装的 SDK 组件
sdkmanager --list

5.2 安装系统镜像与基础工具

# 安装 Android 13（API 33）的 Google APIs x86_64 系统镜像
sdkmanager "system-images;android-33;google_apis;x86_64"

# 安装基础命令行工具
sdkmanager "platform-tools" "emulator"

安装内容包括：

• platform-tools（包含 adb）
• emulator（模拟器运行核心）

六、使用 avdmanager 创建与管理模拟器

6.1 常用管理命令

avdmanager list avd            # 查看已创建的 AVD
avdmanager list device         # 查看所有可用设备模板
avdmanager delete avd -n MyAVD # 删除指定 AVD
avdmanager move avd -n MyAVD -p /new/path

# 查找特定设备（例如 Pixel 9）
avdmanager list device | grep -A 10 "pixel_9"

6.2 创建模拟器的基本格式

avdmanager create avd \
  -n <AVD_NAME> \
  -k "<SYSTEM_IMAGE>" \
  -d <DEVICE_ID>

参数说明：

• -n / --name：模拟器名称
• -k / --package：系统镜像路径
• -d / --device：设备 ID（如 pixel_4）
• -c / --sdcard：SD 卡大小
• -f / --force：覆盖已存在的 AVD

6.3 示例：创建 Pixel 4（Android 13）

avdmanager create avd \
  -n Pixel_4_API_33 \
  -k "system-images;android-33;google_apis;x86_64" \
  -d pixel_4 \
  -c 1024M

七、使用 emulator 启动与优化模拟器

7.1 基础命令

emulator -version        # 查看 emulator 版本
emulator -list-avds      # 列出所有可用 AVD
emulator -avd Pixel_4_API_33

7.2 常用启动参数（性能与体验）

• -scale 0.8：缩放窗口大小
• -noaudio：关闭音频（节省资源）
• -dpi-device 320：模拟真实屏幕密度
• -no-skin：无皮肤模式，提升启动速度
• -memory 2048：限制模拟器内存
• -netdelay / -netspeed：模拟弱网环境

7.3 推荐组合（性能与功能平衡）

emulator -avd Pixel_5 \
  -memory 2048 \
  -scale 0.8 \
  -noaudio \
  -dpi-device 320 \
  -netdelay 100 \
  -shell

提示：
在资源有限的设备上，关闭音频与皮肤能明显提升启动速度。

八、使用 adb 安装与调试 APK

# 查看已连接设备（模拟器 / 真机）
adb devices

# 向指定模拟器安装 APK
adb -s emulator-5554 install app.apk

常用参数：

• -r：覆盖安装并保留数据
• -t：允许测试 APK
• -d：允许降级安装

九、完整示例流程

9.1 默认 Pixel 模拟器（系统原生 UI）

# 1. 安装系统镜像
sdkmanager "system-images;android-33;google_apis;x86_64"

# 2. 创建 AVD
avdmanager create avd \
  -n MyAVD \
  -k "system-images;android-33;google_apis;x86_64" \
  -d pixel_4 \
  -c 1024M

# 3. 启动模拟器
emulator -avd MyAVD

9.2 Pixel 9 Pro（Android 16 · Baklava）

avdmanager create avd \
  -n Pixel_9_Pro_API36 \
  --skin pixel_9_pro \
  -k "system-images;android-36.0-Baklava;google_apis_ps16k;arm64-v8a" \
  -d pixel_9 \
  -c 2048M \
  -f

注意：
Pixel 9 Pro 的 skin 文件需要单独下载，或从 Android Studio 的设备目录中拷贝。

十、参考资料

• 从命令行启动模拟器
• Android 命令行工具文档
• Android 构建所需 Java 版本

Andriod 模拟器，即AVD（Android Virtual Device Android虚拟设备）。

模拟器配置

运行 Android Studio，再依次选择 “More Actions > Virtual Device Manager”

然后点击 “+”，再点击 “Create Virtual Device”。

选择自己需要的系统版本。

创建设备后，您将能够在设备管理器面板中看到所有设备的列表。

==> Updating Homebrew...
git@github.com: Permission denied (publickey).
fatal: Could not read from remote repository.

Please make sure you have the correct access rights
and the repository exists.

苹果公司更新了其技术说明 ，指出自 10.12.2 版本起，macOS 包含了 OpenSSH 7.3p1 版本及其新行为。通过 ssh-add -K 添加到钥匙串的密钥在重启后不会自动重新添加到 ssh-agent。

方案一，手动执行下面👇的命令：

ssh-add ~/.ssh/userKey

方案二，或者，在 ~/.ssh 下创建 config 文件(推荐使用这个方式。)，内容如下：

Host * (asterisk for all hosts or add specific host)
  AddKeysToAgent yes
  UseKeychain yes
  IdentityFile <key> (e.g. ~/.ssh/userKey)

Ref:

• jirsbek/SSH-keys-in-macOS-Sierra-keychain: Saving SSH keys in macOS Sierra keychain
• Brew update fails with Permission denied (publickey). · Issue #52 · Homebrew/brew
• 错误：权限被拒绝（公钥） - GitHub 文档

1. 开启软件安全性来源为任何来源

sudo spctl --global-disable

提示🔔：Globally disabling the assessment system needs to be confirmed in System Settings.

这个不用理会，切换一下界面：先点击其他tab，再重新选择“隐私与安全性”

2. 为应用解除 macOS 的安全限制问题

sudo xattr -r -d com.apple.quarantine /Applications/your.app

Ref

• MacOS Sequoia 15 允许任何来源app安装最新解决方案
• 解决Mac安装软件的“已损坏，无法打开。 您应该将它移到废纸篓”问题 - 知乎

问题表现

原因

给表单设置自动填充 autocomplete="on" 后，Chrome 会默认给自动填充的input表单加上 input:-webkit-autofill 私有属性。

解决办法

方法一：对私有属性设置样式(无效)

input:-webkit-autofill::first-line {
	font-size: 20px;
}

方法二：关闭自动填充（有效）

<input type="password" autocomplete="new-password" />

Ref

• chrome浏览器自动填充密码的字号设置不生效
• chrome谷歌浏览器input记住密码后回显时字体很小

Ref

• Cursor十大使用技巧
• yeongpin/cursor-free-vip

内容很详实，立马跟着操作了一遍。

大概花了1-2H，将 1Password 7 “满血复活”。

个人的操作方式如下：

1. 先开通 1Password 8 的会员订阅，然后在电脑上安装最新的 1Password 8.x 版本，然后将数据以 .csv 导出;
2. 将导出的数据，再导入 1Password 7(v7.9.11) 中;
3. 手机上卸载 1Password 8.x，然后安装 1Password 7 版本；
4. 打开手机上的 1Password 7，创建保险库，并配置 iCloud 或者 dropbox，这样就可以同步数据；
5. 电脑上的 1Password 7 也同样连接 iCloud 或者 dropbox；

浏览器插件

这块还没折腾，大致思路是：使用开发者模式，加载 1 password 插件；

软件截图

iPhone

mac

FQA

建议关闭软件更新

Ref

• How to export your data from the 1Password desktop app | 1Password Support
• 旧版 1Password 7 买断用户生存指南 - V2EX
• 1Password for Windows Release Notes
• d13itkw33a7sus.cloudfront.net
• 将1password账户的资料拷贝到另个1password账户 - article - 博客园
• 导出 1password 密码库，尝试其他密码管理器 : r/1Password
• (oﾟvﾟ)ノ Hi - 如何导出 1Password 密码库拷贝到另个1password账户
• ‎1Password - Password Manager App - App Store
• Converting 1Password 1PUX file to csv with mrc-converter-suite | 1Password Community
• Converting 1Password 1PUX file to csv with mrc-converter-suite | 1Password Community
• Is MrC Converter Suite still available? | 1Password Community
• Download 1Password 7 | 1Password Community
• Where can I download the 1Password Classic Extension for Chrome.- : r/1Password
• GitHub - scramblr/1password: 1Password Historical Releases
• 1Password 7 的经典浏览器扩展又不能用了，这个公司真是恶心，逼着 1Password 7 买断版用户用它的 1Password 8 订阅版 - V2EX
• 解决 Chrome 升级 V99 版本后 1Password 6 无法工作 - V2EX
• 1Password Extension 4.7.5.90 broken in Chrome 113.x, 114.x (Windows 64-bit). Works on Chrome 112.X. | 1Password Community

命名风格转换

【PopClip 从 MAS 迁移】 update by 2026-01-06

由于苹果公司的“沙箱”策略，PopClip 已不再向苹果提交最新版本，MAS 上最后有一个版本为 2023.9。

迁移方法很简单，参考 Migrate from the Mac App Store (MAS) edition to the Standalone edition 即可。

国外 reddit 论坛也有这个事情的讨论，详见：PSA: PopClip is leaving the Mac App Store due to Apple’s sandboxing policy (in future will be available on Setapp and website)

非常感谢🙏开发者，对于 MAS 迁移的用户没有收取额外费用。

Ref

• iibob/PopClipExtension: PopClip 插件：百度翻译、命名风格转换
• pilotmoon/PopClip-Extensions: Source code for extensions in the official PopClip Extensions directory.
• ttscoff/popclipextensions：Brett 的 PopClip 扩展 --- ttscoff/popclipextensions: Brett's PopClip Extensions

2. 添加规则

Ref

• 自定义规则 - Clash Verge Rev Docs
• Clash Verge系列使用最佳实践 - Lainbo
• [Feature] 添加全局可忽略的域名 · Issue #810 · clash-verge-rev/clash-verge-rev

今天折腾了大概一下午，终于搞定。

成果🏅：顺利使用 Planet 发布了 blog，并且绑定了域名：rich-1e.sol

安装 & 使用 Planet

提前准备：

• Macbook 电脑💻
• 安装 Homebrew & Planet 客户端
• 挂🪜

brew install --cask planet # 通过 brew 安装

当 Planet 安装好之后，就可以写 blog 了。点击发布，用不了几秒钟，你就可以右击菜单，然后点击那个球🌍，就可以在网络上看到刚刚发布的内容。

里面还有很多配置⚙️和玩法🎮，可以自行研究🧐。

绑定 .sol 域名

这个费点功夫，需要用 sol 购买。

大概的流程是：

1. 注册一个钱包；
2. 兑换 SOL 币🪙；
3. 然后去 sns.id 购买域名

建议使用： okx 比较容易上手。

明天再补，下班先。。。。

Update: 2025/11/14

接上面👆的内容，现在说如何购买 .sol 域名：

1. 首先在手机上安装 okx 客户端
2. 通过 okx 购买 SOL 币🪙
3. 安装 okx 浏览器插件（建议使用 Chrome）
4. 将购买的 SOL 币🪙，转入 okx 浏览器插件内的钱包
5. sns.id 选好域名，点击 “Connect Wallet”
6. 然后，在 okx 浏览器插件确认，即可

补充：okx，即欧易。

sns.id 也可以使用信用卡💳交易

Ref

• 用 Planet + ENS 构建一个真正去中心化的博客 - V2EX
• Vol. 67 Livid: 十年V2EX，复古游戏，和未来 - 枫言枫语 | 小宇宙 - 听播客，上小宇宙
• 永不消失的网络 | 赖嘉伟Gary
• Planet：构建Web3时代的去中心化个人网站
• 在 Planet >= v0.10.0 版本添加 ECHO 代码 - ECHO 中文
• Planet博客设置 - Joomaen
• joomaen.bit.site
• 无聊人找无聊人聊聊
• giscus
• 有大佬来普及兑换$v2ex 整个流程么？ - V2EX
• 作为之前从来没有过虚拟货币经验的小白，和大家分享一下如何购买 SOL、V2EX 代币超简单流程 - V2EX
• V2EX › PRO › 关于
• $V2EX 转 SOL 短网址 - V2EX
• 刚通网，成功上车$v2ex 和.sol 域名 - V2EX
• 拥有 .sol 域名可以参加 sns.id 官方的第二轮空投活动 - V2EX (1)
• 关于 .sol SNS 域名用于网站的可能性经验分享 - V2EX
• V2EX › Solana
• 将博客部署到星际文件系统(IPFS) | 流动
• 注册 .sol 域名经验总结 - V2EX
• 一个支持 Solana .sol 的 IPFS/IPNS 网关 - V2EX (1)
• 行星 --- Planet
• Link a Website to Solana Name (.sol)
• Solana Name Service - V2EX

• 芯片：M1
• 操作系统：macOS 15.1.1

使用 nvm 安装 Nodejs（v14）会报错：

nvm install --lts=fermium

Installing with latest version of LTS line: fermium
Downloading and installing node v14.21.3...
Downloading https://nodejs.org/dist/v14.21.3/node-v14.21.3-darwin-arm64.tar.xz...
curl: (56) The requested URL returned error: 404

download from https://nodejs.org/dist/v14.21.3/node-v14.21.3-darwin-arm64.tar.xz failed
grep: /Users/rich1e/.nvm/.cache/bin/node-v14.21.3-darwin-arm64/node-v14.21.3-darwin-arm64.tar.xz: No such file or directory
Provided file to checksum does not exist.
Binary download failed, trying source.
Detected that you have 10 CPU core(s)
Running with 9 threads to speed up the build
Clang v3.5+ detected! CC or CXX not specified, will use Clang as C/C++ compiler!
Local cache found: ${NVM_DIR}/.cache/src/node-v14.21.3/node-v14.21.3.tar.xz
Checksums match! Using existing downloaded archive ${NVM_DIR}/.cache/src/node-v14.21.3/node-v14.21.3.tar.xz
$>./configure --prefix=/Users/rich1e/.nvm/versions/node/v14.21.3 <
Node.js configure: Found Python 3.14.0...
Please use python3.10 or python3.9 or python3.8 or python3.7 or python3.6 or python3.5 or python2.7.
nvm: install v14.21.3 failed!

报错原因是 python 版本不支持，

Please use python3.10 or python3.9 or python3.8 or python3.7 or python3.6 or python3.5 or python2.7.

通过 pyenv 安装支持的版本，例如：python3.10～3.5

安装 python 完成后，再次执行：

nvm install --lts=fermium 

如果仍然报错，那么可以通过 Rosetta 2 试试。

安装 Rosetta ：

softwareupdate --install-rosetta  
                                       
I have read and agree to the terms of the software license agreement. A list of Apple SLAs may be found here: https://www.apple.com/legal/sla/
Type A and press return to agree: A
2025-11-10 14:25:48.307 softwareupdate[47336:2590239] Package Authoring Error: 072-30124: Package reference com.apple.pkg.RosettaUpdateAuto is missing installKBytes attribute
Install of Rosetta 2 finished successfully

安装完成后，重新启动 iTerm。

当前我的命令行工具是 iTerm，也可以使用系统自带的 Termial。

然后，右击菜单->显示简介，勾选“使用 Rosetta 打开”。

打开 iTerm，再次执行：

nvm install --lts=fermium 

这样应该就成功了～🏅

Ref

• Mac系统如何安装rosetta？-CSDN博客
• 如果您需要在 Mac 上安装 Rosetta - Apple 支持 --- If you need to install Rosetta on Mac - Apple Support
• 使用 pyenv 管理 Python 版本和虚拟环境 - Newverse & Wiki
  (77 封私信 / 81 条消息) Python 切换版本及虚拟环境 - 知乎
• MacBookPro M1 升级11.3后没有… - Apple 社区
• Python多环境管理神器（pyenv） - doublexi - 博客园
• M1芯片 mac 环境配置_mac怎么通过rosetta打开terminal-CSDN博客

VCMI is an open-source engine for Heroes III, offering new and extended possibilities. To use VCMI, you need to own the original data files.

官方提供 Android / iOS / macOS / Windows 等平台的安装包，用户只需要加载游戏所需的数据文件，即可畅玩。

iOS 未越狱方案

这里主要讲一下安装方式，侧载。

• AltStore
• SideStore
• LiveContainer

安装步骤如下：

1. 首先要安装 AltStore；
2. 然后通过 AltStore 安装 SideStore；
3. 再通过 SideStore 安装 LiveContainer；

其实，也可以通过 AltStore 直接安装 LiveContainer，但是 AltStore 有安装数量和7天有效性限制🚫。因此，改为 SideStore + LiveContainer 的组合🤝方式。

• SideStore 可以通过Wi-Fi刷新，解除7天有效性♻️限制，比 AltStore 方便
• LiveContainer 可以突破👆App 安装数量限制🔢

App 截图

LiveContainer 列表

游戏启动画面

网络故障，需要挂🪜

安装模组

游戏截图

如果是新人，建议从官方发布的版本开始玩，后面可以再玩其他类型的地图🗺️和模组📦。

New Game

CAMPANING

CUSTOM

浏览选择自创战役

加载战役，【历代记-废墟战神】

加载动画

游戏开始

人物属性

Ref

• VCMI - Open-source engine for Heroes of Might and Magic III
• VCMI + HoTA 在 iOS 上！ : r/heroes3
• 新手问题：如何从 maps4heroes.com 安装地图？
• 激光灯/vcmi_hd_mod --- Laserlicht/vcmi_hd_mod
• 怎么在手机上玩到英雄无敌 - 哔哩哔哩
• 英雄无敌 7（VII）。英雄无敌 6（VI）。英雄无敌 5（V）。英雄无敌 4（IV）。英雄无敌 3（III）。英雄无敌地图。关于《魔法门之英雄无敌》的一切 --- Heroes 7(VII). Heroes 6(VI). Heroes 5(V). Heroes 4(IV). Heroes 3(III). Heroes maps. All about Heroes of Might and Magic
• 深渊号角 - 英雄无敌3百科
• 小时候玩了很多英雄无敌3，现在HotA到底是什么鬼？ : r/heroes3