/bmad-spec 提炼意图合约， /bmad-ux 拆分视觉与行为脊柱， /bmad-investigate 用工程化取证方式解决复杂问题。

完整更新日志: https://www.bmadcode.com/bmad-update-may-2026-web-bundles-prd-brief-platforms/

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想深入了解, 可以阅读下面关于Hermes自进化的系列文章: 从 Memory、Skill 到 Background Review，完整拆解 Hermes 的自进化架构。

https://blog.suchuanyi.dev/posts/hermes-self-evolution-1-overview

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闭上眼睛细想，如果已知的混乱在这一天里减少了，没有增加，那就已是极好的一天。

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曾经写下过一个愿望——希望拥有一个自己的播客。这个播客是什么类型并不重要，它只要能让我有一个输出口径就行。这些年的生活一直处于向内求的一种状态，所以少了很多社交场景和与人沟通的机会，一个人相处久了难免会觉得自己的语言表达能力变弱，开口说话倒成了一件困难的事情。

虽然都说这个社会可以包容各式各样的人，但不由分说，那些表达能力优秀的人更容易展示自己。由此，获得的各种机会也会更多。以前觉得作一个话少的程序员挺好，沉浸在自己的代码世界感觉甚好。甚至，曾经还会瞧不上那些表达能力强和话多的一众人，觉得他们过于张扬，不够内敛。毕竟，自古以来儒家思想教我们的都是“君子欲讷于言而敏于行。”一类的思想。可现实经验告诉我，那些能侃侃而谈的人往往会受到身边人的喜欢。我曾反思过自己为什么不愿作这一类人？得出的结论其实就是自己缺乏这方面的能力。之所以讨厌的那种人，只不过是我无法企及，自己无法做到，因此才会故作瞧不上来逃避自己的能力上的不足。

当然，播客也不是我想做就可以做的。一档播客节目必定要根据自己的喜好和知识储备来决定创作方向，一个人的知识输入的体量决定了他输出的内容质量。虽然一直有做播客节目的心，但是等到想做播客的时候才发觉自己肚子里真的没啥墨水。有想过一些门槛相对较低的方向，如电影解说、案件解说、灵异故事等，但是网上电影解说太多，很多 AI 解说的可能比人还好。悬疑案件也是国内播客的红海，在小宇宙有很多靠前的播客都是做悬疑案件的。他们的故事讲的确实好，在形式和后期剪辑都已经有了一套成熟的方案。灵异故事听听可以，自己一个人猫在房间里，讲着灵异故事，总觉得会睡不着觉。

当我用自身的条件和那些头部或早期就参加播客制作的创作者们去比较时，我就知道自己的出发点错了。我并不是想要一个能吸引很多听众的播客节目，而是仅仅需要一个自己发声的平台。在我的播客中，我可以录下自己想要表达的情绪，当看了一个好看的电影想要分享的喜悦，出去游玩时分享这个地方好玩的景点... 这些内容都可以在我自己的博客中记录，但是满足不了我想要训练开口说话的目的。写下这篇文章的过程也是我思考的过程，思考的是播客可不可以做，要不要因为没有人收听、收到别人不友好的评论而否定自己。文字写到这里，得出的答案是明确的。当知道自己为何而做的时候，外界的噪音我们可以充耳不闻，在自己制定的规则中，自己做自己的主宰。

其实自己就是太功利了，迫切的想要被看见、被听见。从很多方面都可以看出自己急功近利的心态，练了一个月的跳绳就想和那些经过数年训练的人比花样，做了半个月的俯卧撑就想做出那些接头俯卧撑的精彩招式，学习英语同样是这种心态，迫切的想要跳过基础的单词、语法而直接达到能和外国人直接对话的能力。

“慢即是快”这句话的含金量还在不断上升。

为了提升 RSS 订阅体验，今天早晨我对博客的 RSS 输出内容进行了优化。原本只能输出文章的摘要内容，在增加了 content: md.render(entry.body) 之后，现在 RSS 已经支持输出完整内容了。

欢迎朋友们订阅我的 RSS 以获取最新的内容。https://blog.chen-di.com/archive/rss.xml

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I should release Planet 0.22.3 as it's getting more polished. Really love the progress.

前文帖子地址: 大佬们有没有什么方便 CodeReview 的工具?支持点击跳转到对应实现的那种.

先放仓库地址, 欢迎大家Star, Fork, 提Issue, 以及Pull Request:

Github仓库地址: https://github.com/HelloWorldImJoe/WorkTreeDesk

ps: 因为没有做签名的原因? Mac安装包可能会被误报, 需要在系统设置里允许安装, 具体操作可以参考这个链接: https://support.apple.com/zh-cn/HT202491

采用的技术栈: Tauri + React

不得不说Tauri打出来的包是真的小, Window安装包只有2.97MB, Mac安装包也只有5MB.

做这件事情的初始动机:

就是前文帖子里面的场景, 一直被这个问题困扰, 之前尝试过使用AI做一版, 但是因为生成的Rust代码我看不懂, 就放弃了. 最近因为在学习Rust, 所以就重新把这个工具正经做了一版.

目前支持的功能:

• Git WorkTree的基本功能: 创建, 删除, 列表展示.
• 集中管理多个仓库的WorkTree, 可以为每个仓库设置默认的编辑器(目前主流的编辑器应该是都加进去了), 一键使用默认编辑器打开对应的WorkTree, 或者在Finder中显示.
• 集成了Gitee的代码评审功能: 可以直接在工具里查看待评审的PR, 以及PR的详情, 还可以点击CodeReview按钮, 通过本地ide打开对应的PR分支, 主要是方便跳转到对应的实现, 以及方便进行代码评审.

后面可能会做的功能:

• 支持更多的Git平台, 目前只支持Gitee, 后面可能会支持GitHub, GitLab等.
• 支持代码评审的评论功能, 这个优先级应该会最高, 但是因为马上要开新项目了, 所以不一定什么时候有空来做.

最后放几张截图, 供大家快速决策是否有用:

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Omni Flash is here — Google's newest all-in-one AI video model.

One prompt box. Text, image, audio, or reference clip → cinematic 4K with native sound in a single generation. Lightning-fast renders. Every modality. No tab juggling.

Try it free.

根据我的日常需求, 测试了国内的模型编码和 Agent 日常工作完成能力. 综合整个使用体验, 从结果来看, 还是无法实现我个人节约时间的需求.

1. MiniMax 无法单次稳定处理日常琐碎工作, 比如文档生成等. 长期的指令遵从不佳, 模型一致性不应该和创造性冲突, 导致需要构建复杂操作流才能更准确完成任务.
2. GLM 采购困难, 推理速度不佳.
3. Kimi K2.5 思维链过长, 内耗严重, 导致整体性能不佳.

除此之外, 一些应聘者使用国内模型回答的纯函数笔试题, 错误率比较高. 除了应聘者自身能力不足外, 也有国内模型在用户端能力不足的原因.

目前国内的 AI 模型, 可能也就 AI 短剧靠抽卡可以实现完整的产品流.

其他的语言模型还是不够实现个人需求. 其中一个例子是: 我希望尽量以模型的能力而非 Agent 的能力整理 Hacker News, 帮我收集/过滤/附注后, 交给我阅读. 但是使用 MiniMax 配合 Hermes 没有稳定实现我的需求. 我认为这个功能足够简单, 这是一个下限, 是任何市售模型 + 常见 Agent 均应该完成的工作.

当一个市场成熟, 可能同时存在多个玩家, 但在实现下线需求的时候, 应该都足以完成任务. 现在的 AI 应用市场还未成熟, 问题还很多, 机会还很多.

一些市场上的模型的核心问题应该不是不聪明, 而是长期的指令遵从性不佳.

比如, Seedance 2.0 比可灵强也就强在指令遵从性, 不会乱改素材. 可灵也是市场上的常见模型, 但在基础能力上有欠缺.

高强度学习了Rust一周, 成果就是基本能看懂AI写的Rust代码了, 虽然有些实现还是得结合搜索引擎来确认, 但是初步的安全感有了, 等做完这个小工具就准备入手solana开发了!

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SOL - $85.32 PUMP - $0.0017 V2EX - $0.0018

聚合价格走势

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这周新进来的工具，很多都在干同一件事：把 AI 编程的过去和未来都搭一遍脚手架。

有些工具是为了跑得更快；有些工具是为了记住跑过哪里。
这周的新增偏向后者——不是 CLI 工具突然变多了，
是 AI 编程的上下文管理开始有了自己的工具链。

本周一句话总结

AI 编程从"写"进入了"观察与编排"的阶段——这周入库的工具，超过一半在帮你理解已经发生的事。

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 3 个 值得停下来看的点。

agentsview：AI 编程的"回放键"终于来了

用 Claude Code、Cursor、Codex 写了几个月代码——你记得上周三用 agent 干了什么吗？

大概率不记得。这不是记性问题，是 AI 编程产生了一种新的历史：不是 git log，不是 IDE 历史记录，而是"我跟 agent 说过什么、agent 做了什么"。这段历史一直散落在各工具的本地缓存里，没有人帮你整理。

agentsview 做的就是这件事。它把 Claude Code、Codex、Gemini、Copilot、Cursor 等 20 个 agent 的会话历史统一读进来，全文索引，可以按项目、按工具、按时间筛，支持 token 用量和费用报表，号称比同类工具快 80-220 倍。

真正让我觉得有意思的是它的定位：local-first，SQLite，不联网，不注册账号。它没有试图成为一个 SaaS，而是选择把你的历史还给你自己。这在满地"云端同步"的工具里显得有点反常，但可能是对的。

gascity：多 Agent 编排，从玩具变成水管

以前协调多个 AI agent 同时工作，基本靠自己写 shell 脚本拼凑。gascity 想干的事情是把这层"水管"标准化——用一个 city.toml 声明你想跑哪些 agent、用什么运行时（tmux、子进程、Kubernetes），剩下的路由、状态同步、健康监控交给它。

底层依赖 beads（自家的任务跟踪）、dolt（可版本控制的数据库）、tmux、jq，整个项目用 Go 写，CLI 叫 gc。设计上走"原语优先"——不提供高层抽象，提供足够小的积木让你自己组。

这个工具现在刚进 Homebrew，安装量还是两位数。但它试图解决的问题——多 agent 编排的可复现性和可观测性——是真实存在的。随着 agent 场景从单机变成集群，这类基础设施迟早会有人需要。

fallow：代码库的"体检报告"

TypeScript/JavaScript 项目用久了之后，总会有一些"可能没人用了但谁也不敢删"的代码。fallow 的核心主张是：静态分析告诉你"什么可以删"，运行时数据告诉你"什么安全删"。

npx fallow dead-code 扫出没用到的文件和导出；npx fallow dupes 找重复逻辑；npx fallow health 给复杂度热力图。静态能力开源免费，运行时那层是付费的。

有趣的是它支持 MCP，可以接入 Claude Code 或 Cursor 的 agent 流程——这意味着它不只是一个跑完就算的 CLI，而是可以嵌进 AI 编程的工作循环里。

趋势小结：Agent 编程开始需要"配套设施"了

这周的三个 formulae/casks 指向同一件事——

agentsview 管历史，gascity 管协作，fallow 管代码质量。
这不是工具的堆叠，是 AI 编程从"我让 agent 写了一些代码"变成了"我需要管理 agent 做的事情"的信号。

以前 CLI 工具大量涌现是因为开发者在搭工作台；现在 agent 工具大量涌现，是因为 agent 本身开始需要一张工作台。

一点个人感受

gascity 和 agentsview 在同一周进入 Homebrew，我不确定是巧合还是某种时机。

agentsview 我可能会用——之前一直想找个办法回顾和 Claude Code 的对话历史，虽然现在有 /cost 和各种日志，但搜索还是很麻烦。local-first 的设计打消了我最大的顾虑。

gascity 和 github-copilot-app 都在 agent 编排这个方向，但路子完全不同：一个是工程师手搓的 Go CLI，一个是 GitHub 官方出的桌面应用。我对后者更好奇，尤其是它声称能"跨 agent 并行管理多个工作流"，但目前公开的细节还很少。

fallow 倒是让我想到了一个问题：AI agent 越来越擅长写代码之后，谁来负责清理 agent 留下的技术债？也许就是 fallow 这类工具。

结语

有些工具是锤子，看见钉子就用。
这周进来的工具更像是量尺——帮你看清楚已经发生了什么，才好决定下一步。

观察工具和使用工具，是两种不同的习惯。
但也许，后者越来越需要前者打底。

工具在变，但看懂工具在干什么，始终是你自己的事。