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把整份合同、报表或 PPT 交给云端 AI 助手改，代价很直接：你的文档离开了机器，模型跑在别人的服务器上，还常常要按座位付费。OpenDocBot 想换一种做法——它是一个 100% 客户端、pro...
MCP Server 最容易被忽略的问题，不是能不能返回 JSON，而是换一个 AI 客户端、模型或授权流程后，Agent 还能不能正确发现工具、填写参数并完成任务。ChatGPT、Claude、Cu...
让 AI Agent 调 GitHub、Slack 或 Google Workspace，最省事的方案往往也是风险最大的方案：把 OAuth access token 或长期 Bearer token...
很多 Agent 测试停留在“模型有没有调用正确工具”“最终回答是不是包含某个字符串”。这种测试对确定性函数很有用，但对真实的 Agent 工作流还不够：敏感数据可能先从工具结果进入上下文，再被模型改...
很多团队把 Git 远端等同于 GitHub、GitLab 或一台运行 SSH 的裸仓库服务器。但如果需求只是让受控的 CI、内部工具或个人项目共享版本历史，未必需要先搭建一套代码托管平台。git3 ...
生产排查里的数据库工作，往往不是“写一条 SQL”这么简单。订单在 PostgreSQL，客户资料在 MySQL，缓存状态又落在 Redis；一个 ID 需要在多个连接之间反复复制。临时脚本当然能解决...
当 Codex、Claude Code 或 Cursor 需要读取真实项目时，真正棘手的往往不是模型能力，而是请求里混着不该离开电脑的内容：内网地址、客户名称、数据库密码、云平台令牌，以及带有上下文关...
网页太重让 Agent 读不动？用 only-cli/oc 把网站变成可操作的终端界面 让 AI Agent 查网页，最容易被低估的成本不是网络请求，而是上下文。一个页面可能带着导航、脚本、样式、评论...
AI Agent 经常能帮我们整理餐厅、规划行程，却在“离这里步行 15 分钟以内的咖啡店”“比较两个街区的生活便利度”这类问题上显得不可靠。原因并不只是模型能力不够：很多地图接口返回的是庞大的原始数...
把 Android 手机当成临时开发机，真正困难的往往不是编辑几行代码，而是让终端里的 AI 编码工具稳定完成“理解需求—修改文件—运行检查”这一整条链路。Devx（仓库名 Termux-Dev）选择...
