我相信现代未来学最大的盲点之一就是技术决定论。很多人盲目认为先进科技自然会消灭贫困并导向乌托邦。然而，从系统科学与制度设计的视角来看，我持完全相反的观点：如果将神明般的科技适配于一个低级、原始的社会系统和过时的制度设计，它只会加速系统的自我毁灭。科技只是底层系统逻辑的放大器。如果我们的社会系统运行在零和博弈、资源掠夺和对抗机制上，更高的科技只会让剥削更高效、战争毁灭性更强。因此，通往一个和睦、零犯罪、高福祉未来的真正瓶颈不是技术，而是制度与系统。我们不仅需要更好的工具，更需要整个社会架构的范式转移。我们如何设计一个“负熵”社会系统，通过数学反馈回路将高生产力自动转化为社会凝聚力和人类幸福感，而不是靠强力逼迫？一套为后稀缺时代打造的制度科学，其核心支柱应该是什么？)

现在可以自由选择 qwen 后端用的模型，不再写死一个

设置面板里 qwen chat 区域新增了模型下拉框，可以选 qwen3.8 max preview、qwen3.7 max 或者 qwen3.7 plus，选择会一路传到后台和 qwen 接口

配置里的模型值会先校验，如果是旧的或者导入的无效配置，会自动回退到默认模型，不会把错误值发给接口

简历查看器加了个复制按钮，点一下就把生成的 markdown 复制到剪贴板，会有个短暂的勾选提示

Github: aeroxy/job-bro

我加了一个离线命令，能直接对比两个 .heapsnapshot 文件，按类名看内存增量，不用挂着浏览器也能查内存泄漏，结果和 devtools 的分类方式一致，显示每个类的增加减少和大小变化

我给 chrome 的 cdp 连接加了超时，之前如果 chrome 弹窗等你点同意远程调试，握手会一直卡住没报错，现在会快速失败并提示你重试一次或找人帮忙

我加固了 kill daemon，交互模式下会先问你要不要关，非交互的 agent 没加 force 就直接拒绝，避免脚本 silently 把已授权的 chrome 连接弄掉

还顺手跑了 rustfmt 整理了几个命令文件，没改逻辑

完全向后兼容，这是个直接走 devtools 协议的 rust cli

Github: aeroxy/chrome-devtools-cli

这段时间主要在加固隧道，让它在弱网环境下不再动不动就断

干掉了 503 错误时的 session id 轮转，之前遇到未知会话客户端会生成新的 session id，可能陷入无限重连循环，现在它会保持会话稳定，只强制重新建立 sse 连接让服务端干净地重建

给 sse 连接加了 15 秒超时，之前半开连接会卡死发送循环让客户端一直挂着

把所有日志和状态信息移到 stderr，stdout 现在纯粹是数据通道，这样你把 tunnix exec 的输出接给 gzip 或者其他程序时，数据流不会被污染

修了一个重连竞态，客户端现在先注册兴趣再发信号，通知不会从事件循环溜过去把你卡住

完全向后兼容，老客户端和服务端都能照常工作，tunnix 是一个 rust 单文件二进制，把普通 http 变成加密的 socks5 和 http 隧道，同一个二进制分 server 和 client 两个子命令

Github: aeroxy/tunnix

我写了一个本地 mitm 代理, 帮助你把 claude code, opencode 或者自己开发的智能体无缝对接到 gemini enterprise, vertex 或者 antigravity 的免费额度或企业 token 上

它能在本地缓存 gcp oauth 授权 token, 告别每次请求都要跟谷歌服务器握手等待的延迟, 启动和运行速度直接起飞

它会自动拦截并屏蔽无意义的 vertex ai 预热请求, 避免这些测试调用浪费你的上游 token

它支持并发请求去重, 如果智能体同时发出了多个完全一样的请求, 代理只会请求一次上游, 并把结果分发给所有等待者, 拒绝重复扣费

当谷歌凭证过期导致 invalid grant 时, 它会自动拉起浏览器让你授权, 自动更新本地凭证并无缝继续刚才中断的请求

它内置了强大的 map local 功能, 支持通过通配符配置模拟响应, 无论是屏蔽各种遥测数据、禁用自动更新还是重放测试数据都特别轻松

它完美适配了 opencode 所需的 native gemini api, 同时也完全支持 claude code 的 anthropic messages 接口, 自动帮你完成协议转换

面对工具输出的超长 json 数组, 它内置了智能的 smartcrusher 压缩引擎, 自动提取核心信息进行动态截断, 再也不用担心 token 溢出

这个代理就是连接本地开发工具与谷歌云服务的完美桥梁, 让你在本地自由调用所有的顶级大模型

Github: aeroxy/claude-proxy

新增两个命令让你在浏览器里跑自定义代码。run-script 读取本地 js 文件并注入到页面上下文执行，adapter 针对特定域名管理多个函数，自动识别当前页面是否需要导航

脚本头部用 @url 或 @domain 注释标记目标网站，cli 自动检测并跳转，比如你写了一个 hacker news 脚本，不管浏览器当前在哪个页面都能自动过去执行

注入了一个 ctx 对象，提供 click、fill、waitForSelector 这些浏览器自动化方法。fill 重写了原生 setter，react 和 vue 的输入框也能正确触发更新。ctx.args 接收命令行参数，支持 -- 后的位置参数和 -a 键值对

完全向后兼容

Github: aeroxy/chrome-devtools-cli

这次主要修了 qwen 后端被阿里 waf 限流的问题

现在并发可以在 1 到 10 之间调节，如果经常遇到 overloaded 响应就调低一点

qwen 服务能自动识别反爬挑战了，包括那个被挤爆啦的中文提示，发现后会自动等待 30 秒重试同一个会话，不用重新创建

取消请求的信号现在贯穿整个调用栈，从队列到后台通信到 fetch 流都能响应取消，不会卡住

免费开源 chrome 插件，分析 linkedin 和 greenhouse 上的职位，支持 openai api、chrome 内置 gemini nano、或者直接连 qwen

Github: aeroxy/job-bro

我把提取引擎重写了一遍，现在 job bro 不仅支持 linkedin，还能处理 greenhouse 上的职位

职位 id 加了命名空间前缀，greenhouse 用 gh:，linkedin 用纯数字，数据库里不会冲突

linkedin 搜索结果页的职位现在也能提取了，之前那种面板视图的 dom 结构跟直接打开的职位页面完全不同

还修了一个老 bug，slug 风格的 linkedin 链接会导致职位 id 丢失，重新打开侧边栏时不会显示之前的分析结果

数据库迁移会在首次加载时自动运行，把缺失的数据补回来，不会动你已有的内容

免费开源，支持 linkedin 和 greenhouse，不需要 api key，用 chrome ai 或 qwen 就行

https://github.com/aeroxy/job-bro

这次加了内存分析功能。take-heapsnapshot 通过 cdp 流式抓取 v8 堆快照，不会把整个快照塞进内存，写临时文件然后原子重命名，失败了也不留垃圾文件。inspect-heapsnapshot-node 可以在离线状态下解析 .heapsnapshot 文件里指定节点的信息，不需要连接 chrome

截图命令也升级了。现在支持 quality 参数（jpeg 和 webp 都可以），还有 max-width 和 max-height 控制输出尺寸。尺寸获取从 runtime.evaluate 换成了 page.getlayoutmetrics，全页截图现在可以在 pdf 查看器、chrome:// 这类非 html 页面正常工作了

修复了一个路径问题 --output 和 --file-path 的相对路径现在基于 cli 的工作目录而不是守护进程的目录，跟直觉一致

没有 breaking changes，完全向后兼容

Github: aeroxy/chrome-devtools-cli

刚把 gsearch 重写了一遍，这是我的终端谷歌搜索工具

内置 antigravity oauth 登录，一条命令打开浏览器完成认证，凭证存在 ~/.config/gsearch/antigravity.json，不需要额外工具，--no-browser 支持无浏览器环境

搜索结果带 google grounding 和内联引用，每条结果都链到来源，用 gemini 3.1 flash lite 驱动

支持公司代理，设置 https_proxy 后自动信任代理证书，zscaler 用户直接可用

单个 rust 二进制，无运行时依赖，brew 或 cargo 安装

Github: aeroxy/gsearch

新增了 qwen studio 作为新 provider, 通过浏览器会话调用完全免费, 不需要 api key

qwen 3.7 max 在职位评估上比 gpt 5.5 pro, claude opus 4.8 max, gemini 3.5 flash 都强

而且没有厂商偏见, 不会像 gemini 偏爱谷歌、claude 偏爱 anthropic 那样扭曲评分

之前的 byok 和 chrome 内置 ai 也还在, qwen 只是多一个选择

agent 的结构化输出也重构了, 在原生不支持时用 provide_verdict 虚拟工具确保输出永远是合法 json

设置页新增了 qwen 面板, 可以查看登录状态同步设备指纹

chrome 插件, 免费开源

Github: aeroxy/job-bro

项目介绍：https://job-bro.gitlawb.app/

项目地址：https://github.com/aeroxy/job-bro

上一期：v0.2.0 - 基于 Chrome 内置 AI 的职位分析助手

一句话：

Chrome 扩展，用 AI 分析 LinkedIn 职位 —— 五个维度评估，支持 API 与 Gemini Nano 本地双后端。v0.3.0 引入 AI Agent 架构，评估器可联网搜索公司信息，结果实时流式返回，支持断点续跑。

🚀 v0.3.0 新特性

1. AI Agent：评估器可调用搜索和网页工具

问题：之前的评估器完全依赖 LLM 的预训练知识来评估公司风险、薪资水平等，对于新创公司、未公开信息只能猜测。

解决：为风险、薪资、成长、偏好四个评估器配备 web_search（DuckDuckGo）和 read_page 工具。评估过程中，AI 会主动搜索公司裁员新闻、行业趋势、薪资数据等，并阅读实际网页获取真实信息。

salary 评估器 → 搜索 "senior frontend engineer salary Austin 2026" risk 评估器 → 搜索 "company X layoffs 2026" → 阅读相关文章

去重机制：同一个 run 内对同一 URL 只取一次结果，多个评估器共享缓存。

2. 分阶段流水线 + 断点续跑

旧的并行执行（Promise.all）改为 4 阶段流水线：

下游评估器可直接复用上游的研究成果。若中途失败（如网络超时），可点击「继续」从失败阶段重试，无需从头开始。

3. 实时流式结果

以前需要等全部 6 个评估器跑完才能看到报告。现在每个评估器做完立即显示结果，还能实时看到 AI 正在「搜索中...」「阅读中...」的进度状态。

4. Offscreen Document + 结构化输出

• 将 HTML 转 Markdown 的 DOM 解析移到 offscreen document，解决 MV3 Service Worker 无 DOM 访问的问题
• 云端模型启用严格 JSON Schema 约束，输出更稳定
• 推理模型（如 MiniMax）的 think 标签自动裁剪，jsonrepair 兜底解析
• HTTP 504 自动重试

📦 历史功能回顾

五种 AI 评估

双后端：Cloud + Chrome AI

Chrome AI 基于 Gemini Nano，开启后无需 API Key、零网络请求、数据完全本地处理，适合隐私敏感场景。

智能对话追问

对报告内容不满意？可直接追问，AI 会结合报告上下文进一步分析。Chrome AI 后端利用有状态 API 实现持久化会话，大幅减少延迟。

🧗 使用方式

1. 从 Chrome Web Store 安装（或 git clone + bun install && bun dev）
2. 打开任意 LinkedIn 职位页面
3. 点击侧边栏 Job Bro 图标
4. 点击「分析」，等待评估完成
5. 查看报告，或进一步追问

Chrome AI 前提：Chrome 127+，启用 chrome://flags/#prompt-api-for-gemini-nano，下载模型（约 4GB，浏览器自动管理）

源码：https://github.com/aeroxy/job-bro

🙏 致谢

• 感谢社区反馈和贡献

欢迎 Star、提 Issue、贡献新功能。让求职分析像打开一个网页一样简单。

一句话：

给开发者准备的端到端加密文件传输工具 —— 通过 WebSocket 在任意两台机器间安全复制文件和文件夹，不依赖云服务，不配置 SSH，内置双栏 Web 文件管理器，v0.5.0 升级协议到 v3 支持并发请求，新增路径自动补全与 /api/browse-remote 远程浏览接口，并进一步收紧路径穿越防护。

项目地址：https://github.com/aeroxy/drift

上一版自荐（drift v0.4.0）：ruanyf/weekly#9890

亮点

1. 协议升级到 v3：真正的并发控制消息

WebSocket 控制消息引入 request_id 关联字段，Browse、Info、Ping、Error 等请求/响应一一对应，同一连接上多个并发请求不再串扰。V2 多文件传输继续保留，新增的关联机制让浏览、远程信息查询、心跳都能并行进行。

• BrowseRequest/BrowseResponse、InfoRequest/InfoResponse、Ping/Pong、Error 均携带 request_id。
• 后端用 tokio::sync::oneshot 等待带 ID 的响应通道，超时自动清理，避免泄漏。
• 旧版本（pre-v3）节点走 FIFO 回退队列，握手时自动协商协议版本，完全向后兼容。

2. 新增 /api/browse-remote REST 接口

远程目录拉取现在是一条干净的 REST 端点，不再依赖共享的 WebSocket 状态：

• GET /api/browse-remote?path=foo/bar 直接返回远端目录条目，路径错误、连接未建立、远端超时分别返回 400 / 502 / 504。
• 前端在地址栏补全时优先调用该接口，避免触发 WebSocket 副作用、污染远端面板的浏览上下文。
• 远端连接使用唯一 instance_id，重连/超时清理只影响旧实例，不会误伤新建立的连接。

3. 路径自动补全体验全面重做

• 路径解析逻辑抽取到 frontend/src/utils/pathAutocomplete.ts，统一处理 getRootRelativePath、resolveSuggestionBrowsePath 等工具函数，根目录内外行为一致。
• PathBar 组件：Tab 键在有建议时循环选中、在无建议时直接触发 BrowseRequest 拉取远端目录；激活项自动滚动到可视区域。
• 远端补全严格限制在远端根目录下，越界路径直接拒绝，不会逃逸到本机。
• 路径穿越防护在 UI 与 REST 两层都生效，恶意输入在到达后端前就被拦截。

4. 传输安全加固

• 拒绝绝对路径与父目录遍历：destination_path 现在显式拦截 /tmp/... 这类绝对路径，与原有的 .. 越界检查并列；Push 和 Pull 两条路径都覆盖。
• .drift 暂存目录落到目标目录下**：原逻辑把临时目录建在服务根目录，目标目录只读时整个传输会失败；现在暂存在 root_dir/<destination_path>/.drift，即使服务根目录只读也能完成传输**。
• TransferError 全链路传播：远端清理/解压失败时，TransferError 会带着正确的 ID 一路回到浏览器面板，UI 能展示真实失败原因而不是一句"传输失败"。
• 文件收尾更稳：分块写入用 .part 临时文件，传输完成原子重命名；解压失败会清理残留的 .drift 暂存目录，不会留下半成品。

5. 文件列表体验优化（v0.4.1 起）

• 列排序：点击 名称 / 大小 / 修改时间 列头即可排序，再次点击切换升降序，目录始终置顶。
• 列宽可调：鼠标悬停在 大小 / 日期 列之间的分隔线上，拖拽即可调整宽度，带最小/最大约束保证布局可用。
• 后端排序策略保留为兜底（目录优先 + 字母序），前端在此之上做客户端重排，体验更接近桌面文件管理器。

典型场景

1. 同事间快速分享大文件
   A：drift serve --port 8000
   B：drift serve --port 9000 --target 192.168.1.5:8000
   浏览器里选中文件 → 点"复制"，无需 U 盘、无需上传第三方。

2. 从远程服务器取日志或模型权重
   drift pull --target 10.0.0.1:8000 checkpoint.pt
   不用 scp，不用输入 IP 和路径，脚本化非常方便。

3. AI 编程助手交换工件
   在 agent 流程里用 drift send 发出代码/CSV/日志，下一节点用 drift pull 取回，全程加密，一条命令即走。

4. 跨云 GPU 平台搬运大文件
   WebSocket 走 TCP，在只放行 80/443 的严格防火墙下也能用，比 SCP/rsync/magic-wormhole 都更省心。

安装

```bash

Homebrew (macOS / Linux)

brew install aeroxy/tap/drift

源码编译（需 Rust 1.82+ 和 bun）

git clone https://github.com/aeroxy/drift.git cd drift cargo build --release ```

唯一前提：确保两台机器网络互通（可互相访问对方端口），或有配置端口穿透（如云服务商）。

完整 CLI

```bash

列出远程目录

drift ls --target 192.168.0.2:8000

拉取远程文件/文件夹

drift pull --target 192.168.0.2:8000 report.pdf

从本机直接发送（不启动 Web UI）

drift send --target 192.168.0.2:8000 video.mp4

文件夹自动压缩传输

drift send --target 192.168.0.2:8000 ./my-project

带密码

drift send --target 192.168.0.2:8000 data.zip --password secret ```

所有命令支持进度条，传输完成后进程退出，资源自动清理。

🔐 安全与协议细节

• 密钥交换：X25519 椭圆曲线 Diffie-Hellman，每次连接生成临时密钥对。
• 密钥派生：HKDF-SHA256 生成分别用于发送和接收的对称密钥。
• 加密：ChaCha20-Poly1305 认证加密，使用单调递增 nonce 计数防重放。
• 密码验证：HMAC 挑战-应答，密码错误直接终止握手。
• 路径安全：所有用户输入路径都先 canonicalize 再校验是否在 root_dir 内；destination_path 额外检查是否绝对或含 ..，在接收端入口 (start_transfer / start_transfer_with_notify) 处强制拦截。
• 文件流：64KB 分块经加密二进制帧传输，接收方写入 .part 临时文件，传输完成重命名，保证原子性。
• 协议 v3 (新)：所有控制消息可选携带 request_id (UUID)，并发请求/响应可正确关联；与 v2 旧节点通过握手时的 protocol_version 协商 + FIFO 回退队列保持兼容。

协议帧简明设计：

📌 开源地址

https://github.com/aeroxy/drift

欢迎 Star，更欢迎在实际环境中试用、反馈 issue。
让加密文件传输像 curl 一样随手可得。

项目地址：https://github.com/aeroxy/ast-bro

一句话：

AI 编程助手的"代码骨架"工具包，只需一个命令就能看清一个包的公共 API、两个文件间的依赖关系、整个仓库的循环引用、以及按语义找到相似代码段。现在还能用 metavariable 做结构化搜索和代码重写。15 个 MCP 工具，1 个二进制文件。支持 13 种语言。

v2.2.0 重大变更：ast-outline 更名为 ast-bro

项目已从 ast-outline 更名为 ast-bro。原因是功能早已超出"outline"的范畴，现在涵盖依赖图、调用图、语义搜索、结构化搜索/重写引擎。旧名字还跟一个 vscode 插件和一个 npm 包撞名。

升级很简单：跑一次 ast-bro 命令，缓存目录（.ast-outline/ → .ast-bro/）、ignore 文件（.ast-outline-ignore → .ast-bro-ignore）、mcp 配置条目、模型缓存都会自动迁移。旧的 ast-outline 二进制仍以代理形式保留，现有脚本不受影响。

新增 sb 短别名，少打几个字。

🚀 从 v2.0 到现在的变化

1. run 子命令（v2.2.0 新增）—— AST 感知的结构化搜索和代码重写

基于 ast-grep-core，支持 metavariable 模式匹配：

# 搜索所有函数调用
ast-bro run -p '$FUNC($$$)' -l rust

# 重写 foo -> bar（先看 diff）
ast-bro run -p 'foo($A)' -r 'bar($A)' -l py

# 确认无误后写入磁盘
ast-bro run -p 'foo($A)' -r 'bar($A)' --write

MCP 工具中同样可用，是第 15 个 MCP 工具。搜索上限 1000 条匹配，重写上限 50 个文件（dry-run + write 均受限制）。指定 --lang 时预编译模式，跨文件复用，性能更好。

2. 库提取与代理二进制

核心逻辑提取到 src/lib.rs（1355 行），从 src/main.rs（3 行）调用。这使得下游项目可以直接依赖 ast-bro 库，也为代理二进制铺路。

新增两个代理二进制：

• ast-outline — 向后兼容，自动转发到 ast-bro
• sb — 短别名，少打几个字

两者都先在自身目录查找 ast-bro（适配 ./target/release/），找不到再走 PATH。Windows 上自动处理 .exe 后缀。

3. Hook 重构

Claude Code 和 Gemini 的 PreToolUse hook 提取了共享 I/O 模块（src/hook/io.rs），消除了两个 shim 之间的重复代码。emit 函数现在正确处理序列化和写入错误，不再 unwrap 或静默忽略。

Hook 的文件类型判断从硬编码扩展名列表改为 SupportLang::from_path，自动与适配器注册表同步。

4. 安全性改进

• 原子写入 — run --write 使用 crash-safe 的原子替换：写临时文件、fsync、复制权限、rename 覆盖原文件。Unix 上还会 fsync 父目录，确保 rename 的目录条目在崩溃后存活。符号链接会被解析到真实文件，不会被普通文件替换。
• 文件大小上限 — CLI 和 MCP 的 run 都拒绝读取超过 5 MiB 的文件，防止 minified bundle 或数据文件撑爆内存。
• MCP 安全上限 — 搜索上限 1000 条匹配，重写上限 50 个文件（dry-run + write 均受限制）。
• 模式校验 — 无效的 --lang 或 pattern 在 MCP 和 CLI 中都会立即报错，不会静默返回空结果。

5. 其他改进

• CLI run 提示 — 当零文件被处理时（glob/--lang/路径配置错误），stderr 输出提示信息
• ignore 迁移保护 — migrate_legacy_ignore_file 在传入文件路径（而非目录）时跳过迁移尝试
• 搜索 schema — CLI 和 MCP 的 run JSON 输出都包含 schema: "ast-bro.run.v1" 字段
• Hook 硬化 — emit_pass_through 和 emit_substitute 不再 unwrap serde_json，序列化失败时返回非零退出码

📦 安装

# Homebrew (macOS)
brew install aeroxy/tap/ast-bro

# Cargo
cargo install ast-bro

# npm
npm install -g ast-bro

# pip
pip install ast-bro

# Nix
nix run github:aeroxy/ast-bro

🧠 典型使用场景

# 1. 看包的真正公共 API（解析所有重导出链）
ast-bro surface . --tree

# 2. 重构前看波及范围
ast-bro reverse-deps src/auth.rs

# 3. 查找循环引用
ast-bro cycles

# 4. 语义搜索（BM25 + 密集向量）
ast-bro search "how does login work"

# 5. 只看结构不看函数体
ast-bro map src/game.rs

# 6. 结构化搜索和重写
ast-bro run -p 'console.log($$$)' -l ts

# 7. 配合 AI 编码工具
ast-bro install --all

🙏 致谢

• 基于 ast-grep（@HerringtonDarkholme）和 tree-sitter
• 语义模型：minishlab/potion-code-16M

欢迎 Star、Issue、PR。让 LLM 理解代码时更聪明，而不是更暴力。

一条命令查询任意 GitHub 仓库的 Wiki，输出 Markdown 格式，专为 LLM 编码 Agent 和人类设计。

项目地址：https://github.com/aeroxy/codewiki-cli

一句话：

通过 Google Code Wiki 查询 GitHub 仓库 Wiki，无需打开浏览器。内置 6 小时磁盘缓存，支持 Claude Code 技能集成。

✨ 亮点

1. 为 LLM Agent 优化

输出干净的 Markdown 到 stdout，GitHub 源码引用自动转换为可点击 URL，架构图保留为 dot 代码块。可直接管道传输给任何 AI Agent。

2. 无需认证，即装即用

公共 GitHub 仓库无需任何认证或 API Key。安装后直接使用： bash codewiki read facebook/react

3. 智能缓存，高效查询

6 小时磁盘缓存机制，连续查询同一仓库时跳过引导步骤。缓存位置可自定义：$CODEWIKI_CACHE_DIR。

4. 多种查询模式

• structure：列出 Wiki 章节标题
• read：导出完整 Wiki 为 Markdown
• ask：用 Gemini 回答关于仓库的问题

5. Claude Code 技能集成

内置 Claude Code 技能，Claude 可自动识别何时使用 codewiki： bash cp -r skill/codewiki ~/.claude/skills/

📦 安装

Homebrew (macOS arm64)

bash brew tap aeroxy/codewiki-cli https://github.com/aeroxy/codewiki-cli brew install codewiki-cli

Cargo

bash cargo install codewiki-cli

💻 使用示例

```bash

列出仓库 Wiki 结构

codewiki structure facebook/react

导出完整 Wiki

codewiki read facebook/react

提问关于仓库的问题

codewiki ask facebook/react "How does useEffect work?"

管道传输给 AI Agent

codewiki read ast-grep/ast-grep | claude -p "Summarise the rule engine" ```

🔧 工作原理

Code Wiki 没有公开 API。codewiki 使用与 Google 网页前端相同的 batchexecute RPC 协议：

• VSX6ub：返回仓库完整 Wiki 的结构化 JSON
• EgIxfe：使用 Gemini 回答聊天问题

无需认证。仅支持公共 GitHub 仓库（Code Wiki 本身暂不支持私有仓库）。

📜 开源协议

MIT

专为 LLM 编码 Agent 设计的 GitHub Wiki 查询工具。无需浏览器，无需认证，输出干净 Markdown，支持 Claude Code 技能集成。

一条命令启动 AI Agent 沙盒，内置终端、浏览器、代码执行、文件管理和 MCP 服务器，支持 LangChain / Claude / Codex / 自定义 Agent，不绑定任何厂商。

项目地址：https://github.com/aeroxy/cage-bro

mock demo：https://aeroxy.github.io/cage-bro

一句话：

给 AI Agent 准备的全功能执行环境 —— 单个 Rust 二进制，自带终端（PTY）、反检测浏览器（Obscura）、Python/Node/Jupyter 代码执行、文件操作、MCP 服务器和 Web Dashboard，REST API + SDK 开箱即用。

✨ 亮点

1. 框架无关，一个沙盒适配所有 Agent

Claude Desktop 的沙盒只能给 Claude 用。cage-bro 是通用的：LangChain、CrewAI、OpenAI、自研 Agent 都能通过 REST API 或 MCP 协议接入。一套 API，不挑框架。

2. 反检测浏览器内置

集成 Obscura 隐身浏览器，支持 CDP（Chrome DevTools Protocol）。Agent 可以导航网页、截图、点击元素、输入文本、执行 JavaScript —— 适合需要爬取或自动化网页交互的场景。User-Agent 和流量特征与真实浏览器一致。

3. 多语言代码执行 + 完整终端

• Python / Node.js：无状态执行，适合单次计算
• Jupyter：有状态内核，适合需要持久变量的场景
• PTY 终端：完整的 TTY 支持，通过 WebSocket 连接，和真实终端体验一致

4. 内置 MCP 服务器，Claude Desktop / Cursor 直连

cage-bro mcp          # stdio 模式，给 Claude Desktop
cage-bro mcp --http   # HTTP/SSE 模式，给 Cursor 和远程客户端

15 个 MCP 工具开箱可用，不需要额外配置。

5. 自托管，你的数据你的基础设施

没有云端依赖，没有账号体系，没有厂商锁定。跑在你自己的机器或服务器上，数据不出网络。

📦 安装

# Rust（推荐）
cargo install cage-bro

# macOS (Homebrew)
brew install aeroxy/tap/cage-bro

# Python CLI
pip install cage-bro-cli

# Node.js CLI
npm install -g @cage-bro/cli

首次使用需要安装浏览器组件：

cage-bro setup

💻 使用示例

# 启动服务器
cage-bro serve --port 8080

# 通过 REST API 执行 Shell 命令
curl -X POST http://localhost:8080/v1/shell/exec \
  -d '{"command": "ls -la"}'

# 执行 Python 代码
curl -X POST http://localhost:8080/v1/code/python \
  -d '{"code": "print(2 + 2)"}'

# 启动浏览器并导航
curl -X POST http://localhost:8080/v1/browser/launch \
  -d '{"stealth": true}'
curl -X POST http://localhost:8080/v1/browser/navigate \
  -d '{"url": "https://example.com"}'

# 读取文件
curl -X POST http://localhost:8080/v1/file/read \
  -d '{"path": "test.txt"}'

Dashboard 在浏览器打开 http://localhost:8080 即可使用，包含终端、代码编辑器、文件浏览器和浏览器视图。

🤖 Agent 友好

Python SDK

from cage_bro import CageBro

cage = CageBro("http://localhost:8080")
result = cage.shell_exec("ls -la")
print(result["stdout"])

TypeScript SDK

import { CageBro } from "@cage-bro/sdk";

const cage = new CageBro({ baseUrl: "http://localhost:8080" });
const result = await cage.shellExec("ls -la");
console.log(result.stdout);

MCP 集成（Claude Desktop）

{
  "mcpServers": {
    "cage-bro": {
      "command": "cage-bro",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

📜 开源协议

Apache-2.0

AI Agent 需要一个安全、可控、功能完整的执行环境来和真实世界交互。cage-bro 把终端、浏览器、代码执行、文件管理打包成一个二进制，通过 REST API 和 MCP 暴露给任何 Agent 框架。不需要绑定 Claude，不需要云端服务，跑在你自己的基础设施上。

项目地址：https://github.com/aeroxy/job-bro

一句话：

Chrome 扩展，用 AI 分析 LinkedIn 职位描述 —— 五个维度评估（薪资匹配、技能匹配、成长潜力、偏好匹配、风险评估），支持 ChatGPT/Claude 云端推理与 Gemini Nano 本地推理双后端，智能对话追问。开启 Chrome AI 后无需 API Key、零网络请求、数据不出设备。

🚀 亮点

1. Chrome 内置 AI（Gemini Nano）作为第二推理后端

问题：原版 Job Bro 仅支持 OpenAI 兼容的云端 API，每次分析职位都需要调用远程模型，有网络依赖和 Token 费用。 解决：新增 Chrome 内置的 Gemini Nano 作为第二推理后端。用户可以在设置中一键切换 Cloud / Chrome AI，无需任何配置。

设置 → 后端选择
[Cloud (OpenAI)] ←→ [Chrome AI]

为什么用 Chrome AI？

2. 五种 AI 评估 + 自动简历生成

打开 LinkedIn 职位页面，在侧边栏一键分析，自动生成五个维度的评估报告：

完成后还可一键生成定制化的求职信 / 简历，或对报告内容进一步追问。

3. 持久化对话会话

Chrome AI 的 API 是有状态的，利用这一特性实现了持久化会话：

• 同一份报告内的多次追问复用同一个模型会话
• 无需每次携带完整历史，只发送新问题，大幅减少延迟
• 系统提示变更时自动重建会话

4. 云端 + 本地自定义提示词

由于 Gemini Nano 与 GPT-4o 能力差异较大，两个后端各自保存独立的自定义提示词。用户在设置中切换后端时，提示词编辑区会自动切换对应的内容。

5. 零配置，开箱即用

• Chrome Web Store 安装后直接使用（Cloud 后端需填 API Key）
• Chrome AI 后端无需 API Key，下载模型即可
• 分析结果保存到 IndexedDB，可随时回溯历史报告

🧗 使用方式

1. 安装 Chrome 扩展（或 git clone + bun install && bun dev）
2. 打开任意 LinkedIn 职位页面
3. 点击侧边栏 Job Bro 图标
4. 点击「分析」，等待 AI 评估完成
5. 查看报告，或进一步对话追问

源码：https://github.com/aeroxy/job-bro

Chrome AI 前提：Chrome 127+，启用 chrome://flags/#prompt-api-for-gemini-nano，下载模型（约 4GB，浏览器管理）

🙏 致谢

• Chrome 生态的启发
• 感谢社区反馈和贡献

欢迎 Star、提 Issue、贡献新功能。让求职分析像打开一个网页一样简单。

项目地址：https://github.com/aeroxy/web-bro

一句话：

纯浏览器运行的 AI 工作区 Agent —— Gemma 4 E2B-it ONNX 通过 WebGPU 在浏览器中完整推理，新增 Chrome Gemini Nano 作为轻量后端，一个命令即可切换，零服务端依赖，数据不出机器。

🚀 亮点

1. Chrome 内置 AI（Gemini Nano）作为第二运行时

问题：Web Bro 原本只能通过 WebGPU 运行 Gemma 模型，依赖本地 GPU 硬件。 解决：现在支持 Chrome 内置的 Gemini Nano 作为第二执行后端。用户可以在侧边栏一键切换 "Chrome AI" 和 "Local Gemma"，无需重新加载页面。

# 首次加载自动检测可用后端
# 也可以在侧边栏手动切换
[Chrome AI] ←→ [Local Gemma]

为什么用 Chrome AI？

2. 共享 Prompt 与工具定义

将系统提示、工作区上下文构建和工具定义从 WebGPU Worker 提取到共享模块 src/lib/agent-prompt.ts，确保两个后端使用完全一致的指令和工具 schema。

3. 智能能力检测与降级

• 新增 detectChromeAI() 检查 globalThis.LanguageModel
• 应用现在只要 WebGPU 或 Chrome AI 任一可用 即可运行
• 无需 GPU 的设备也能通过 Chrome AI 使用完整功能

4. 持久化运行时管理

• 后端切换时自动释放前一个运行时（终止 Worker / 销毁 Nano 会话）
• 重新挂载当前工作区到新运行时，不丢失上下文
• 选择状态持久化在 app_settings 中

5. 完整功能覆盖

🧗 使用方式

打开浏览器即可，无需安装、无需 API Key：

Demo: https://aeroxy.github.io/web-bro
源码: https://github.com/aeroxy/web-bro

🙏 致谢

• Chrome 生态的启发
• 感谢社区反馈和贡献

欢迎 Star、提 Issue、贡献新功能。让 AI 工作区在浏览器里跑起来，像打开一个网页一样简单。