每天一个能装的开源工具 · 第 2 期
Git 命令背了一堆,stage 半个文件、交互 rebase 还是手忙脚乱?
试试 LazyGit:终端里的 Git 面板,GitHub 约 8.3 万星,MIT,不用装 IDE 插件。
🛠能做什么
· 文件列表直接 stage / unstage,还能按 hunk、按行选
· 交互 rebase、cherry-pick、stash、看提交图,全在面板里点
· 做错了有 undo,不用死记 reflog
📦怎么装
Mac:brew install lazygit
Windows:winget install lazygit 或 scoop install lazygit
Linux:下官方 binary,或 go install github.com/jesseduffield/laz…
装好后仓库目录里敲 lazygit 回车
👉实测
我在 Linux 盒子上装了 0.66.2,随便建了个小仓库打开:左边文件/分支/提交,右边直接看 diff,改完 stage 再 commit,比敲一长串 git 命令顺手。
日常写代码、改 PR,终端里开一个这个就够用。链接放评论区。
Grok Bot简直太tm好用了,昨天开始密集设置管理,今天就果断从Premium升到Super,实在忍不住了!
我现在用不同的Agent管日常生活和工作,真的不够用!
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这个默认该改。
@claudeai 下周起 Pro/Max/Team 全端会话默认自动模式——危险动作靠分类器拦,随时可切回手动。
他们早前在 Claude Code 里测过:自动模式拦住约 89% 危险命令,手动审批只有约 14%。写代码、挂工具的人会少被打断;真要每步过目,自己关掉默认就行。
这个真省事。
0 行代码:在 Gemini 里做好的网页小应用,现在能直接导进 Google 协作平台(Google Sites)发布。
Google 刚上线:Gemini App 里搭好的互动网页,可以导出成一份私密的 Sites 草稿,改好再发布,分享给同事、客户或学生,不用复制代码,也不用重做一遍。
我的判断:以前用 AI 做出小工具,总卡在「怎么给别人用」,要找托管、配网址。这一步省掉后,老师做随堂小测、小店做报价计算器、团队做内部登记表,当天就能上线。
想试的话:在 Gemini 里说「帮我做一个 xx 的网页小工具」,预览满意后找导出到 Google Sites 的选项,先存成草稿自己检查一遍,再公开分享。
做咖啡、可可、橡胶、木材生意的人,还有做林业遥感的同学注意:
地球上每 10 米见方的林地,现在都能查出是天然林、人工林还是农林作物。
Google DeepMind 刚放出 ForTy 森林类型图,基于 AlphaEarth 模型,读了 170 万个样点多年的卫星图。2020 年底图和 2017–2025 年时间序列,今天起在 Google Earth Engine 上免费开放。
我的判断:天然林和人工林从天上看几乎一模一样,以前查「这块地是不是毁林换来的」只能派人跑现场。现在能按年份看变化,供应链自查的门槛一下低了很多。
想用的话:先申请 Earth Engine 非商用账号,把供应商地块坐标导进去,看 2020 年后有没有从天然林变成种植园。
用 AI 改 Blender 场景的朋友:走 MCP 那条路,每改一处要来回 3 轮模型,agent 还看不见画面。
@juminoz 做的 Angelo 把 agent 直接放进 Blender 里,能拿到真实坐标和多角度截图。他给的数是日常编辑快 2.4 倍,花费只要原来的 51%,免费开源。
我觉得省钱是次要的,关键是 agent 终于能看见自己改成了啥,摆位置、调灯光这种活最吃这个。做独立游戏或短视频 3D 素材的小团队,可以先拿一个旧场景试,别直接上正式项目,作者自己也说还有点毛糙。
I built Angelo because AI + Blender over MCP kept slowing my team down: 3 model rounds per edit, and an agent coding blind.
So I put the agent inside Blender. It turned out everyone had this problem.
2.4× faster on everyday edits, at 51% of the cost. Free & open source, Mac + Windows.
angelo.studio
同一条「一张照片生成 5 秒视频」,RTX 5090 跑 62 秒,苹果 M5 Max 要 19.5 分钟:开源视频模型 FastH3 Omni 这周能在自己电脑上跑了。
我刚读完 UCSD Hao AI Lab 10 月 21 日的博客原文,容易漏掉的几点:
· 它是 MiniMax H3 的蒸馏版,去噪从 50 步压到 8 步;一次最多喂 9 张图、3 段视频、3 段音频,出带同步声音的视频
· 真正拖慢的是参考素材:同一台机器上,加一张参考照片比纯文生视频慢 3.3–4.4 倍
· 老卡能跑但很慢:RTX 3090 约 17 分钟(不含加载);一台 DGX Spark 约 3 分钟出 5 秒 480p
· 进步很快:Spark 上的文生视频 7 周从 243 秒降到 52.6 秒
对谁有用:手上有 5090 这类显卡的个人创作者和小工作室,可以本地做带配音的短视频草稿,不用按条付 API 钱;注意权重用的是 MiniMax H3 社区许可,商用前先看条款。
haoailab.com/blogs/fasth3-om…
天天换模型的朋友:今天开发者圈又在吵,模型外面那层 harness(工具、上下文、什么时候停)是不是比模型本身更要紧。
3 天前我写过 Google 开源的 Harness²:权重不动,只改外壳,官方报告里 GLM-5 在 WorkBuddy-Bench 上大约抬了 11.5 分。
再补一句:换模型是等厂商给你升级,改外壳是你自己就能做的升级。先固定一个模型,把提示词、工具和记忆写成文件,每改一版跑同一组任务对比,留下真变好的那版。
用开源模型跑办公 Agent 的朋友:蚂蚁这款可以先记下。
Ling-3.1-flash-1019 在 Artificial Analysis 智能指数从 41 涨到 44,AutomationBench 从 62% 到 68%,涨的主要是真干活的能力。
我的看法:flash 档的价值是便宜、能自己部署。开源权重真放出来,做表格、邮件、流程自动化的小团队就多了一个不用按 token 掏大钱的选择。
但 API 和权重现在都还是「即将」,别急着改技术栈,等上线后拿自己的真实任务跑一遍再决定。
daviswu retweeted
刚推出的 Grok Bot Pages 确实极其好用,感觉现在 Grok Bot 这个团队的产品感是真的好,大部分功能我用起来都赞叹不已,完全征服了我。
I turned my "0 to 5,000 followers" recap into a @bot Page.
The original is a Chinese X Article. I asked Grok Bot for one thing: switch language based on the reader's system, default to Chinese, and rewrite the English for English readers, not a line-by-line translation.
One sentence, and it's now bilingual, with interactive charts in my favorite orange.
from-0-to-5-000-wn3h.pages.g…
有了AI以后,让我们能够更加理解动物了。这是不是AI造福大自然的一个表现啊?
Prairie dogs yip one way for a coyote, another for a hawk. AI now helps researchers sort calls like these.
Con Slobodchikoff, who works on dog-to-human speech, says the point is seeing that animals "have hopes and dreams of their own."
technologyreview.com/2026/10…
daviswu retweeted
DNA 也能开口聊天了。
Hugging Face 发布 Carbon-X:148 亿参数开源模型,基于 Qwen3-14B 训了约 3020 亿 token,一半以上是原始 DNA。粘一段序列进去,问它这个突变有害还是无害,它用大白话解释,还能生成新序列。
有意思的点是:DNA 被当成一门语言来读,生物研究的门槛就从会跑流程,变成了会提问。
五项 DNA 基准平均 66.7%,接近 GPT-6.1 Sol 的 67.5%,官方估算单题成本只有约 1/1800;单张 80GB 显卡能跑,敏感序列不用送云端。#AI快讯
不用训练、不做特征工程,英伟达新模型直接读企业数据库做预测,在 15 个数据库的 41 个任务上赢了监督学习。
我刚读完英伟达 10 月 21 日在 Hugging Face 发的博客原文,容易漏掉的几点:
· 它不把多张表拍平成一行,而是顺着外键直接读用户、订单、商品这些关联表;每次预测从历史里取最多 1 万个例子当上下文,一次前向就出结果
· 预训练用的全是合成数据库,评测的 15 个数据库它一个都没见过
· 在 SAP SALT 企业基准上,比 AutoGluon 集成高 8%(MRR),微调后拉到 16%;比专家手工特征加 XGBoost 开箱就高 7 个点
· 博客自己写了短板:训练数据特别多的任务,专门训练的模型可能还会略胜;预测信号要在几跳关联之内找得到
对谁有用:做流失、销量、风控预测的数据团队,可以先拿一个小查询试试它能不能替掉现有的 XGBoost 流程;代码是 Apache 2.0,权重放在 Hugging Face。
huggingface.co/blog/nvidia/k…
做短视频、广告的朋友:可灵 4.0 已经接进 Runway、Firefly 这些常用工具了。
一次能直接出 30 秒连续视频,最多叠 15 张参考图、10 个关键帧,人物和镜头更容易前后一致。
Runway 这边:新开 Max 或 Team 套餐送 3 天无限量用,所有套餐用可灵 4 打 75 折。
我的看法:30 秒一镜到底,一条短广告不用再拼七八段几秒的片段。想试就用这 3 天跑完一整条脚本,看角色会不会走样,再决定要不要长期付费。
daviswu retweeted
Grok Bot的菊花被我捅了,操作太骚太危险,我不敢继续了,再干就是黑客手段了。
我不是教大家给Grok Bot外挂一台云主机嘛,这云主机作用太大了,格局一下子就打开了。
通过云主机作为跳板,我成功从本机Mac直接远程登录Grok Bot,请看我的操作录屏。
然后Mac本地Agent就直接登录和控制这台Grok Bot了。
你要问控制这台Grok Bot能干啥?那能干的事就太多了。比方说:
上去修改Grok Bot的路由规则,让它改用你自己提供的 API Key,从此彻底白嫖 Grok Bot。
当然,这种违法行为绝对不能干,否则 X 账号必定被封。该交的订阅套餐费还是要交的。
总之有了这条后门,你就可以轻松的深度改造你的Grok Bot,不必等官方更新功能了。
Grok Bot 的菊花具体怎么捅,我就不详细透露了,大家自己摸索吧,反正我这个帖子已经提供足够多线索了,有心人可以自己搞定。
让你的 Grok Bot 外挂一台国内的云主机。
我玩了一个骚操作:让 Jarvis(我的Grok Bot)登录了我在国内腾讯云上的主机。
等于给了 Grok Bot 一个云端的外挂,可以干更多的事情了。比方说:
1. 给了 Jarvis 一个公开的身份
Jarvis 本身没有固定IP,让他通过我的云主机中转一次,就给了他一个固定的IP地址,从此很多公网服务就可用了。
2. 抓国内的数据,发布公众号文章更方便。
3. 把一些需要长期运行的进程和服务,放在国内这台云主机上跑,跑完以后通过 Webhook 远程唤醒 Jarvis。再也不怕 Jarvis 睡眠问题了。
还有更多玩法,反正 Jarvis 多了这一层外挂,就变成了一台真正的云主机了。
做 AI 助理的朋友:App 不开放接口这道坎,有人直接拿真手机绕过去了。
PhoneUse 给 AI 代理配云端安卓和真 iPhone,走 MCP 或 API 接入,代理能看通知、点 App,演示里还能过两步验证。
判断:让代理点手机不难,难的是 App 的设备校验和风控。真要用,先拿只读的活试,比如刷趋势做调研;付款、登录银行这类别交给它。
以后出国,手机丢了就不是丢手机那么简单了。
以前实体卡时代,手机丢了,卡拔出来插到备用机上,电话照打,验证码照收。现在新机一个接一个去掉卡槽,全是 eSIM,卡长在主板上,拔不出来。
问题就出在补卡上。eSIM 换机要扫码重新激活,不少运营商要求本人带着证件去营业厅办。人已经在国外了,手机又丢了,没网、没法收验证码、回不了国,三样凑齐,直接困在机场。
接下来出国的人会慢慢发现:要防的不只是小偷,还有自己。备用机、离线存好的行程和证件、能脱离手机用的支付方式,一样都不能少。
卡槽没了是小事,人被一张虚拟卡困住,才是大事。。
daviswu retweeted
1️⃣ 永远不要把身家性命全押在单一设备上。iPad 或者老备用机该带还得带。 2️⃣ 重要的国际账号、银行、运营商后台,双重认证(2FA)千万别只绑定唯一的这个手机号,备用验证码/离线 App 钥匙串必须备好。 3️⃣ 真正的安全感,永远来自于“即使手机掉海里,你依然能从容走进另一家咖啡馆”的冗余设计。
别信什么无卡未来,出门在外,兜里揣个实体备用机,比带什么防狼喷雾都管用。





























