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EP178 · 2026年8月29日 星期六 · 13 min read

一毛二的那一份工

前沿等級的模型昨天開了權重，有人拿它審完幾百個 PR，帳單零點一二美金

每天花 1% 的時間，掌握科技脈動。

今日金句#

“The empty invocation of national security is not a blank check to punish and retaliate against government critics.”

「空泛地搬出國家安全，不是一張可以拿來懲罰、報復政府批評者的空白支票。」

— Judge Rita Lin，美國加州北區聯邦地方法院法官（來源）

“An AAR costs roughly $4 per hour in API inference against the $150 per hour we pay our human researchers.”

「一個自動化研究員每小時大約四美金的 API 推論費用，我們付給人類研究員是一小時一百五十美金。」

— Anthropic，《Automated Researchers Can Reliably Mitigate Alignment Failures》論文（來源）

“Within about ten minutes (!) this website was fielding probes for percent-encoded traversal sequences.”

「大約十分鐘之內，這個網站就開始接到針對百分號編碼路徑穿越的探測。」

— Anil Madhavapeddy，劍橋大學電腦科學教授、OCaml 編譯器核心維護者（來源）

今日主軸：智慧的價格掉下來了，兩邊一起掉#

智譜的 GLM-5.3 昨天在 Hugging Face 開了權重，開發者社群整天在討論它。Theo 拿它的 Flash 版本去審自己 repo 裡的幾百個 PR，帳單零點一二美金，他的判斷是品質跟 Opus 4.8 在同一個級別、價格十分之一；中文開發圈實測的數字更誇張，說是四十分之一，而且跑在國產晶片上。同一天，Segment 共同創辦人 Calvin French-Owen 寫了〈Small Models Have Arrived〉，用一個很具體的例子說明這件事的意義：他長期在做一個「每天自動生成個人化新聞網站」的實驗，上一代模型跑一次要一美金左右，這種成本做消費級產品完全不可能，現在同樣的東西一次一毛錢。消費級 AI 產品這幾年做不起來，大家以為是題目不夠好，其實卡的是 token 價格，而這條線正在被拉平。

價格掉下來的同時，另一邊也在掉。劍橋大學教授、OCaml 編譯器維護者 Anil Madhavapeddy 記錄了一件事：他把一個資安問題的修補拿出來公開討論，十分鐘之內就有自動化程式開始對他的網站做對應的探測。他自己用 agent 複現這個攻擊，Claude Fable 拒絕之後他換成 DeepSeek V4 Pro，就跑出來了。rclone 維護者 Nick Craig-Wood 在討論串裡補了一組數字：這個專案前十年總共收到大約 20 件資安通報，光是上個月就超過 40 件。同樣一批又便宜又能幹又不會拒絕的模型，餵給想做產品的人和想找漏洞的人，是同一批。

必讀#

  1. GLM-5.3 開放權重釋出 — Hugging Face AI
  2. Anthropic 讓 AI 自己做對齊研究，六小時內勝過人類 — TechCrunch AI
  3. 只是傳出有漏洞，十分鐘後就被打了 — Simon Willison Security
  4. Luanti 因無憑無據的 AI 版權通知被 Google Play 下架 — Luanti Blog Mobile
  5. 小模型時代到了 — calv.info AI
  6. Cloudflare 優化 1.1.1.1 DNS 快取，省下 100 TB 記憶體 — Cloudflare Dev
  7. 聯邦法官裁定川普政府封殺 Anthropic 違法 — Ars Technica News
  8. htmx 4.0 正式釋出 — htmx Dev
  9. 開放權重公司成了矽谷最搶手的收購標的 — TechCrunch Startup
  10. 「用 App 比較好用啦」 — Terence Eden Mobile
  11. GUI 應該可以完全用鍵盤操作 — Charalampos Kardaris Dev
  12. Microduck：399 美元的開源雙足機器人 — Pollen Robotics Product

1. GLM-5.3 開放權重釋出#

GLM-5.3

智譜（Z.ai）把 GLM-5.3 的權重放上 Hugging Face，開發者社群整天都在測它。最有說服力的一組數字來自 Theo：他拿 Flash 版本審完自己 repo 裡的幾百個 PR，總帳單零點一二美金，判斷是品質跟 Opus 4.8 在同一個級別。中文開發圈的實測講得更狠，說綜合價差到四十分之一，而且已經跑在國產晶片上。

  • model card 支援 reasoning_effort 三段（low / high / max）與 clear_thinking 開關，推論預算可以按任務調
  • Ethan Mollick 特別點名這個版本具備「相當可觀的攻擊性網路能力」，值得注意
  • 對照組是同一天 Calvin French-Owen 的觀察：同樣工作量的成本從約 1 美金掉到約 0.1 美金

💡 為什麼重要：這不是「又一個開源模型」。當前沿等級的能力可以整包下載、成本只剩十分之一，你的架構選擇會從「呼叫哪家 API」變成「哪些工作根本不該付 API 錢」。

🔗 閱讀原文 | 來源: Hugging Face

2. Anthropic 讓 AI 自己做對齊研究，六小時內勝過人類#

Anthropic 自我改進

Anthropic fellows 計畫的研究員 Chen Yueh-Han 發表〈Automated Researchers Can Reliably Mitigate Alignment Failures〉，讓自動化系統負責改善模型在對齊評測上的表現。系統的流程完全複製人類研究的做法：查文獻、提方法、訓練 30 分鐘、看結果，有效的留下、無效的丟掉，一輪一輪疊。給它 10 個針對特定偏差行為的評測，10 個全部改善，而且沒有拖累整體能力。

  • 論文原文寫「最好的 AAR 方法平均在六小時內就勝過有經驗的人類提出的方向」，並直言人類引導的研究方向並未帶來更強的結果
  • 成本對照是每小時 4 美金的 API 推論 vs 每小時 150 美金的人類研究員
  • 論文自己列出限制：效果完全取決於評測是否真的反映對齊目標，而建立與維護評測本身就是大工程

💡 為什麼重要：這是遞迴自我改善最具體的一次公開演示。如果模型能改善自己的對齊訓練，把同一套流程搬去改善其他訓練環節只是時間問題。

🔗 閱讀原文 | 來源: TechCrunch

3. 只是傳出有漏洞，十分鐘後就被打了#

只是傳出有漏洞

劍橋大學教授、OCaml 編譯器核心維護者 Anil Madhavapeddy 記錄了一個他自己覺得不太對勁的現象：把資安修補拿出來公開討論之後，大約十分鐘，他的網站就開始接到針對百分號編碼路徑穿越的探測。他自己用 agent 複現這件事，Claude Fable 拒絕之後改用 DeepSeek V4 Pro 就成功了。

  • rclone 維護者 Nick Craig-Wood 補充，這個專案前十年總共約 20 件資安通報，上個月一個月就超過 40 件，其中約 75% 確實有東西
  • GitHub 指派 CVE 編號的時間從 2-3 天拉長到 3-4 週，維護者只能在 changelog 裡先寫 CVE-PENDING
  • Anil 的結論是現行開源 embargo 流程（先私下討論、幾天後發版）在這個速度下已經不成立

💡 為什麼重要：漏洞從「被討論」到「被利用」的時間窗被壓縮到分鐘級，而整個開源生態的通報流程是按「天」設計的。這個落差短期內沒有解法。

🔗 閱讀原文 | 來源: Simon Willison

4. Luanti 因無憑無據的 AI 版權通知被 Google Play 下架#

Luanti DMCA

開源方塊遊戲製作平台 Luanti（前身 Minetest）的 Android 版被 Google Play 下架，原因是 Tracer.AI 代表微軟提出的 DMCA 通知，指控它侵害 Minecraft 著作權。Luanti 預設不內建任何遊戲或素材，玩家要自己從社群目錄下載，引擎本身的貼圖屈指可數且全部自製。

  • DMCA 通知只引用了「US Reg. #TX 8-192-097」，也就是 Minecraft Java 版 1.9 的著作權登記號，沒有指出任何具體檔案
  • 同一家公司 2023 年就對 Luanti 發過一次通知，當時申訴成功；今年還對另一款畫風相近的獨立遊戲 Allumeria 發過
  • Luanti 是非營利專案，在歐洲多所學校被當成教學工具使用

💡 為什麼重要：自動化版權執法搭配平台的免責機制，讓「舉證責任」實質上落到被下架的一方。對小型或非營利的開源專案，光是走完申訴流程的成本就可能比專案本身還高。

🔗 閱讀原文 | 來源: Luanti Blog

5. 小模型時代到了#

Small Models Have Arrived

Segment 共同創辦人 Calvin French-Owen 用自己的 eval 說明這一波小模型的意義。他長期做一個實驗：每天自動生成一份個人化新聞網站，要爬社群、判斷他會想看什麼、產出微站台。用上一代 Sonnet 等級的模型，跑一次大約 1 美金；現在用 gpt-5.6-luna，同樣的東西大約 0.1 美金，而且速度約 100 tps。

  • 他點名 GLM-5.3 讓 Pareto 前緣又往外推了一格
  • 他認為消費級 AI 公司之所以稀少不是題目問題，是 token 成本讓「先免費長用戶、之後再變現」的老劇本跑不動
  • 他和 Segment 共同創辦人 Peter 的對話裡分出兩種工作：「IQ 180 型」的天才解法，和「token spewer 型」的推進與協調；Peter 估自己約 95% 的時間在第二種

💡 為什麼重要：把「哪些工作值得付錢給模型做」的門檻整個往下拉一個數量級之後，值得自動化的清單會變得很長，而多數人還沒重新盤點過那份清單。

🔗 閱讀原文 | 來源: calv.info

6. Cloudflare 優化 1.1.1.1 DNS 快取，省下 100 TB 記憶體#

Cloudflare DNS 快取

支撐 1.1.1.1 的 Big Pineapple 平台任何時刻都存著超過 2500 億筆 DNS 快取。在這個量級下，每筆多浪費一個 byte，整個機隊就多吃 250 GB 記憶體。五次針對快取項目記憶體佈局的修改，讓每筆的佔用降低超過 50%，整個機隊釋放出約 100 TB，相當於 130 台 Gen 13 伺服器的記憶體總量。

  • 沒有拿速度換空間：寫入吞吐量同時上升 43%、查詢延遲下降 19%，因為配置次數變少、記憶體區域性變好
  • 基準測試按生產流量分布構造（56% A、25% AAAA、19% TXT），並用包住 Rust System allocator 的自訂 allocator 逐筆量測
  • 啟用 EDNS Client Subnet 的機房因為同一個查詢要存多份答案，受益最明顯

💡 為什麼重要：這是規模放大效應最乾淨的一個案例。同一個 struct 的欄位型別選擇，在 2500 億筆的量級下就是 100 TB 的差別。

🔗 閱讀原文 | 來源: Cloudflare

7. 聯邦法官裁定川普政府封殺 Anthropic 違法#

法官裁定

加州北區聯邦地方法院法官 Rita Lin 裁定，川普政府把 Anthropic 認定為「供應鏈國安風險」屬於違法報復，並撤銷相關行政指令。導火線是 Anthropic 拒絕解除自家產品用於致命性自主武器與大規模監控美國人的限制，之後政府下令所有聯邦機關永久停用其產品，並禁止所有國防承包商與它做任何生意，連與軍事無關的業務也不行。

  • 判決寫「無爭議的事證顯示，被挑戰的這些行為構成違反第一修正案的非法報復」
  • 政府方在庭上已經退離自己原本的風險評估，該評估建立在「Anthropic 對部署後的技術保有後門存取」這個前提上，而法院認定它並不具備該存取權
  • Anthropic 於今年三月提告，主張第一修正案賦予它公開及對政府表達自身服務限制與 AI 安全立場的權利

💡 為什麼重要：這是第一個把「政府採購決定」與「因言論報復」切開來判的案子。對任何在產品條款裡寫入使用限制的 AI 公司，這條界線的位置直接影響風險評估。

🔗 閱讀原文 | 來源: Ars Technica

8. htmx 4.0 正式釋出#

htmx 4.0

歷時八個月，htmx 4.0.0 發布。從使用者角度看它跟 htmx 2 幾乎一樣，三個主要變化：屬性繼承從預設隱含改為必須顯式宣告、事件名稱標準化、history 預設不再使用 localStorage。內部從 XMLHttpRequest 換成 fetch()，對多數使用者是無感的。

  • 屬性繼承是最大的升級項目：4.0 起要在屬性名後加 :inherited 才會被子元素繼承，作者直言原本的隱含繼承「像 CSS 一樣，強大但有時難以理解」
  • 4.0 在 npm 上刻意不標成 latest，維持 next，讓吃無版號 CDN URL 的使用者不會被強制升級，預計 2027 年初才切換
  • 這一版起源於作者做 fixi 時對 fetch() 與 async 的重新認識，加上 Christian 提出的串流 HTML 構想

💡 為什麼重要：一個明確以「100 年網頁服務」為目標的函式庫，在大改版時選擇不搶 latest 標籤。這個克制本身就是它想傳達的設計立場。

🔗 閱讀原文 | 來源: htmx

9. 開放權重公司成了矽谷最搶手的收購標的#

開放權重收購潮

繼傳聞中 Nvidia 以 130 億美金收購 Hugging Face 之後，TechCrunch 盤點了這一波交易：Nvidia 先前與開放權重模型公司 Poolside 達成 60 億美金協議、多數員工併入；兩週前 Stripe 以超過 70 億美金收購 OpenRouter。大量資本正在湧入一個「把東西免費送出去」的領域。

  • Nvidia 的動機是避免更加依賴超大規模雲與前沿實驗室，OpenAI、Google 都在自己做推論晶片（如 OpenAI 的 Jalapeño）
  • 實際採用率仍然很低：依 Ramp 的支出數據只有 6% 的公司使用開放權重模型，依 Jellyfish 的量測只有 2% 的軟體工程師
  • 現階段主力場景是高重複性的推論工作，例如客服對話，把便宜模型調校後大量跑

💡 為什麼重要：估值反映的是未來的分發權，不是今天的使用率。6% 這個數字才是真實起點，而它跟成交價之間的落差就是這一波賭注的大小。

🔗 閱讀原文 | 來源: TechCrunch

10. 「用 App 比較好用啦」#

用 App 比較好用

Terence Eden 從一件小事寫起：他想訂閱一個行事曆，手上有 URL，用 Pixel 手機、最新 Android 17、更新過的 Google 日曆 App，就是加不進去。Google 的官方說法是要用桌面版網頁。他最後在手機上開 calendar.google.com 桌面模式加完，行事曆就神奇地出現在 App 裡了。

  • 他的論點是 App 難以更新這個老問題，最後的解法都是讓 App 動態從遠端載入功能，而那等於重新發明了瀏覽器
  • 他自己做過 Symbian、BlackBerry 甚至 Palm Pilot 的開發，立場不是反 App，是反做一半
  • 留言裡有一句被大量轉引：「Google 的軟體只有兩種狀態，已棄用、還沒好」

💡 為什麼重要：每個「請下載我們的 App」背後都有一組要交代的互動數字，但使用者感受到的只有那條做到一半的路。做行動產品的人值得拿這篇當檢查表。

🔗 閱讀原文 | 來源: Terence Eden

11. GUI 應該可以完全用鍵盤操作#

鍵盤驅動 GUI

針對前陣子「別再做 TUI、改做 GUI」那波討論，Charalampos Kardaris 挑掉其中一個常見的擁 TUI 論點：TUI 比較好是因為它鍵盤驅動。他認為這個論點站不住，隨便挑一個 GUI 和一個 TUI，後者確實比較可能全鍵盤操作，但這反映的是多數 GUI 應用的鍵盤導航做得不好，不是 GUI 本身的限制。

  • GUI 框架的能力在理論上是 TUI 的超集，沒有任何東西阻止 GUI 做到完全鍵盤驅動，甚至比 TUI 更好
  • GNOME 人機介面指南本來就明文要求：每個能用指標裝置完成的動作，都應該能用鍵盤完成
  • 作者自己是重度終端使用者，立場不是反 TUI，而是反對用錯誤的理由支持 TUI

💡 為什麼重要：把「鍵盤驅動」和「終端」這兩件事分開之後，可及性的討論會清楚很多，全鍵盤操作是無障礙需求，不是終端愛好者的偏好。

🔗 閱讀原文 | 來源: Charalampos Kardaris

12. Microduck：399 美元的開源雙足機器人#

Microduck

Pollen Robotics（Hugging Face 旗下）開放 AV-1 Microduck 預購，25 公分高的開源雙足機器人，售價 399 美金（未稅未含運）。訴求是開箱即玩，同時每一個行為都是可以在自己機器上重新訓練的策略。

  • 訓練流程走 sim2real：行為先在物理模擬裡用強化學習學會，再部署到實體機器人，官方同時提供可直接開啟的模擬器
  • 整個專案開源，包含模擬環境的數位分身
  • 預購自 2026 年 8 月 27 日開始

💡 為什麼重要：把強化學習從論文和雲端 GPU 搬到桌面上的四百美金硬體。對想真的動手做機器人學習的人，入場費從「一台車」變成「一支手機」。

🔗 閱讀原文 | 來源: Pollen Robotics

推薦閱讀#

拿回你的 Windows 授權退費

中文技術圈#

GLM-5.3-Flash

開源精選#

grok-bot-0.18-reconstructed

b-nnett/grok-bot-0.18-reconstructed — TypeScript | ⭐ 3.4K 非官方、以原始碼為導向的 macOS 版 Grok Bot 0.18 重建與擴充。

tobi/walgit — Rust | ⭐ 2.3K Shopify 執行長 Tobias Lütke 的 Git 工具實驗。

sapientinc/PRAXIST — Python | ⭐ 1.5K 可量測、可由電腦執行的自主研究系統。

bryllim/workout-guide — Astro | ⭐ 979 302 張開放授權的健身動作插圖，附框架無關的 npm 套件。

wide-trace/open-higgsfield — TypeScript | ⭐ 969 圖片與影片生成工作室：一條 prompt 列、各模型保有自己的設定、所有產出集中在同一個圖庫。

Tencent/WeMM-Embedding — Python | ⭐ 816 騰訊微信視覺團隊的通用多模態嵌入模型家族，支援多模態理解與檢索。

themartiano/try-omarchy — Swift | ⭐ 760 免任何設定，直接在 macOS 上跑 Omarchy。

amosblomqvist/learn — TypeScript | ⭐ 647 作者自己的 AI 學習系統。

fzakaria/selfdb — Python | ⭐ 473 自我描述的資料庫實驗。

影音精選#

Ox Alpha is INSANE#

277K views · 1 天前 · Theo - t3.gg

Theo - t3.gg

代號 Ox Alpha 的神秘模型後來公布是 GLM-5.3 Flash。Theo 拿它去審自己 repo 裡的幾百個 PR，用實際帳單和輸出品質做對照，是今天整個開放權重話題最具體的一份實測。

  • 審完幾百個 PR，總帳單零點一二美金
  • 他的判斷是品質跟 Opus 4.8 在同一個級別，價格只有十分之一
  • 用的是自己真實的 repo，不是 benchmark

史上最貴的軟體 bug#

866K views · 1 天前 · Fireship

Fireship

2012 年 Knight Capital 因為一個沒清乾淨的 feature flag 損失 4.4 億美金。Fireship 用他一貫的節奏重講這個案例，然後問了一個不太舒服的問題：十四年後我們到底學到了什麼。

  • 事故主因是舊的 feature flag 被重新啟用，觸發了早該刪掉的程式路徑
  • 從發現到公司實質完蛋只花了 45 分鐘
  • 影片的結論偏悲觀：同樣的部署模式今天仍然到處都是

對話艾博生物 CEO 英博：「一人一藥」的邊界與未來#

48K views · 20 小時前 · 硅谷101

硅谷101

2026 年 8 月 Moderna 與默沙東合作的個體化 mRNA 癌症疫苗公布三期臨床正面結果，Moderna 股價一度暴漲超過 200%。這集找來曾在 Moderna 做 mRNA 核心研發的艾博生物創辦人英博，拆解這件事到底證明了什麼、還有哪些沒被證明。

  • 這不是預防癌症的疫苗，是為單一患者量身訂做的治療性疫苗
  • 討論為什麼必須與 PD-1 併用
  • 也比較了 Moderna、BioNTech 與中國公司的不同技術路線

Anthropic 的 30 兆營收假設與 OpenAI 確認 IPO#

24K views · 1 天前 · 20VC

20VC

SaaStr 的 Jason Lemkin 與 Scale 的 Rory O’Driscoll 一起拆這一週的幾筆大事：Nvidia 買 Poolside、投資 Mercor 與 Perplexity，以及 OpenAI 確認 IPO。

  • 對 Anthropic 那個 30 兆營收假設的逐條質疑
  • 認為客服、國防與機器人這三個賽道目前被高估
  • Jason Lemkin 的投資組合包含 RevenueCat，講到訂閱基礎設施時值得聽

H3 Max 三秒生成 vs 本地 H3 Turbo#

20K views · 1 天前 · Matt Wolfe

Matt Wolfe

H3 Max 用 2.5 秒生成一段五秒的 768p AI 影片。Matt Wolfe 拿 fal 上的新後訓練模型，對打自己最快的本地 MiniMax H3 設定，用同一組 prompt 比。

  • 雲端版 2.5 秒出五秒 768p
  • 用完全相同的 prompt 做對照，減少變因
  • 他自己說品質的勝負沒有想像中明顯

收購 Hugging Face 最大的風險#

3.5K views · 8 小時前 · 20VC

20VC

一段短片段，Jason Lemkin 講 Hugging Face 的價值為什麼取決於「沒有人去動它」。

  • 中立性本身就是這個資產的主要價值
  • 買方越想整合，資產越可能縮水

今日觀察#

今天最容易被讀成好消息的是 GLM-5.3 開權重和〈小模型時代到了〉：同一份工作的成本從一美金掉到一毛，Theo 審完幾百個 PR 只花了零點一二美金，消費級 AI 產品被卡住多年的那道成本牆看起來終於要倒了。但把 Anil Madhavapeddy 那篇放在旁邊，畫面就完整了，他的漏洞修補一公開，十分鐘內就有自動化程式來探測，而他自己複現攻擊時，Claude 拒絕之後換成 DeepSeek V4 Pro 就成功了；rclone 前十年收到 20 件資安通報，上個月一個月超過 40 件。便宜、能幹、不會拒絕，這三件事在同一批模型上是綁在一起的，你沒辦法只買前兩樣。真正的落差不在能力，在流程：開源社群的 embargo 機制是按「天」設計的，而利用的速度已經是「分鐘」。所以值得問自己的不是「我該不該換便宜的模型」，而是那些你原本靠「別人大概不會花這個力氣」擋住的東西，現在還擋不擋得住。

本月開源精選 — HelloGitHub vol.125#

每月 28 日更新，收錄有趣的入門級開源項目。按 Star 數排序。完整清單見 HelloGitHub 第 125 期。

  • airllm — Python | ⭐ 3.3w：僅需 4GB 顯存就能跑 70B 大模型，靠分層載入降低推論顯存佔用，不用量化、蒸餾或剪枝。
  • i-have-adhd — Skills | ⭐ 2.5w：讓 AI 直接說重點的技能包，10 條輸出規則，行動優先、步驟編號、列表不超過 5 項、省去開場白與客套結尾。
  • gpu.js — JavaScript | ⭐ 1.5w：把簡單的 JavaScript 函式轉成 Shader Code，在 GPU 上並行執行。
  • devpod — Go | ⭐ 1.5w：基於 DevContainer 標準的雲端開發環境，可在本地、K8s、遠端機器建立一致的容器化環境。
  • RetroArch — C | ⭐ 1.4w：libretro 官方的跨平台復古遊戲模擬器，可動態載入各類主機模擬器與遊戲引擎。
  • DiscordChatExporter — C# | ⭐ 1.2w：把 Discord 私訊、群聊、頻道訊息匯出成 HTML／TXT／CSV／JSON，保留附件與表情。
  • ian-xiaohei-illustrations — Skills | ⭐ 1w：為中文文章生成手繪配圖的 Agent 技能，白底、手繪、16:9。
  • dbmate — Go | ⭐ 7.2K：純 SQL 撰寫的輕量資料庫遷移工具，不綁任何語言或框架。
  • dashi-ppt-skill — Skills | ⭐ 6.4K：讓 AI Agent 產生可編輯 PPT，先出網頁版再一鍵匯出。
  • floral-notepaper — Rust | ⭐ 4.9K：Tauri 2 + React 的桌面便籤，全域快捷鍵喚出，支援 Markdown 即時預覽與磁貼模式。
  • grimmory — Java | ⭐ 4.1K：自架的電子書／漫畫／有聲書庫，瀏覽器內閱讀標註，可一鍵送到 Kindle。
  • flint-chart — JavaScript | ⭐ 4K：為 AI 而生的視覺化中介語言，自動處理版面與座標軸，附 MCP 服務。
  • tuicr — Rust | ⭐ 2.9K：終端裡做 code review，支援 Vim 快捷鍵，評論可一鍵送到 GitHub／GitLab／Bitbucket。
  • effective-html — Skills | ⭐ 2.5K：讓 AI 用 HTML 畫原型、報告、路線圖與流程圖。
  • tubatools — C# | ⭐ 2.5K：C# + WinUI 3 的 Windows 裝機工具箱，整合硬體檢測、網路診斷與清理。

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