运维123 - 工具箱
type: channel
link: https://www.sddts.cn/index.php/category/%E5%B7%A5%E5%85%B7%E7%AE%B1/
items: 微信 iLink Bot SDK 技术文档
items: rathole 入门指南
items: Folio-OCR 三栏文档 OCR 工作台
items: CLI-Anything：让所有软件成为 AI Agent 原生工具
items: reinstall 一键 VPS 重装脚本开源项目推荐
items: Pinchtab：面向 AI 代理的高性能浏览器自动化工具
items: jina CLI 工具入门指南
items: Netcatty 现代化 SSH 客户端与终端管理器
items: CIA 泄露文档中的 Git 分支清理单行命令
items: MicroClaw 多平台 AI 助手开源项目发布

微信 iLink Bot SDK 技术文档
type: item
date: 2026-03-22T11:02:11+00:00
description: 微信 iLink Bot SDK 技术文档一、概述1. 项目简介A. 是什么weixin-bot 是一个微信 iLink Bot SDK，支持 Node.js 和 Python 两种语言实现。它为开发者提供了一套简洁的 API，让任何 Agent 可以在 5 分钟内接入微信消息收发功能。B. 为什么需要它传统的微信机器人接入面临以下痛点：协议复杂，需要深入理解微信 iLink Bot APIcontext_token 管理繁琐，处理不当会导致消息投递失败Session 过期需要手动重新登录需要配置 Webhook 接收消息，部署复杂weixin-bot SDK 通过封装底层协议细节，解决了这些问题：零配置，开箱即用凭证自动保存和续期context_token 自动管理长轮询收消息，无需 WebhookC. 应用场景AI Agent 接入微信作为交互渠道客服机器人自动回复群聊助手和消息监听微信消息自动化处理2. 技术背景A. iLink Bot APIiLink Bot API 是微信提供的机器人接口协议，采用 HTTP 长轮询方式接收消息，通过 HTTP POST 发送消息。关键特性包括：扫码登录认证长轮询获取更新context_token 上下文传递机制Typing 状态支持B. 协议关键发现SDK 开发过程中发现的关键协议细节：context_token：回复消息时必须原样传回 APIsendtyping：唯一能触发"对方正在输入中"的方式message_state：GENERATING 状态在 API 层面可用，但微信客户端不渲染Session 过期：errcode 为 -14 时需要重新登录二、系统架构1. 整体架构graph TB Agent[Agent 应用] -->|调用| SDK[weixin-bot SDK] SDK -->|HTTP 长轮询| API[iLink Bot API] SDK -->|HTTP POST| API API -->|推送消息| User[微信用户] User -->|扫码/发消息| API SDK -->|保存凭证| Local[本地存储]2. 组件说明Agent 应用：使用 SDK 的上层应用，如 AI Agent、客服机器人weixin-bot SDK：封装 iLink Bot API 协议的 SDK 库iLink Bot API：微信提供的机器人接口服务本地存储：保存登录凭证，避免重复扫码3. 交互流程sequenceDiagram participant Agent as Agent 应用 participant SDK as weixin-bot SDK participant API as iLink Bot API participant User as 微信用户 Note over Agent,User: 1. 登录阶段 Agent->>SDK: bot.login() SDK->>API: GET /get_bot_qrcode?bot_type=3 API-->>SDK: 返回二维码 URL SDK-->>Agent: 终端显示二维码 User->>API: 微信扫码确认 API-->>SDK: 返回 bot_token + baseurl SDK-->>Agent: 登录成功，凭证已保存 Note over Agent,User: 2. 消息收发循环 Agent->>SDK: bot.run() loop 长轮询循环 SDK->>API: POST /getupdates (最多保持 35 秒) User->>API: 发送消息 "你好" API-->>SDK: 返回消息 + context_token SDK-->>Agent: 触发 onMessage(msg) Agent->>SDK: bot.sendTyping(userId) SDK->>API: POST /sendtyping Note over User: 显示 "对方正在输入中" Agent->>SDK: bot.reply(msg, "Echo: 你好") SDK->>API: POST /sendmessage (带 context_token) API-->>User: 推送回复消息 SDK->>API: POST /sendtyping (取消 typing) end Note over Agent,User: 3. 异常处理 API-->>SDK: 返回 errcode: -14 (Session 过期) SDK->>SDK: 自动触发重新登录 SDK->>API: 重新获取二维码和 token SDK-->>Agent: 自动恢复运行三、安装指南1. 系统要求Node.js：14…

rathole 入门指南
type: item
date: 2026-03-19T05:50:52+00:00
description: rathole 入门指南一、概述1. 简介A. 是什么rathole 是一个用 Rust 编写的轻量级、高性能反向代理工具，用于 NAT 穿透。它可以将位于 NAT 后面的设备上的服务暴露到互联网上。与 frp 和 ngrok 类似，rathole 通过一台具有公网 IP 的服务器来中转流量，使内网服务可被外网访问。B. 为什么学解决家庭服务器或 NAS 无法直接访问的问题相比 frp 具有更高的性能和更低的资源占用用 Rust 编写，二进制文件可小至 500KiB，适合嵌入式设备C. 学完能做什么在公网服务器上部署 rathole 服务端在内网设备上配置客户端，将本地服务暴露到公网配置加密传输，保护数据安全热重载配置，无需重启服务二、环境准备1. 系统要求服务器：具有公网 IP 的 Linux 服务器客户端：位于 NAT 后面的设备（家用电脑、NAS 等）操作系统：Linux、macOS、Windows、支持 Docker 的平台2. 安装步骤从官方发布页面下载预编译二进制文件：Linux:wget https://github.com/rathole-org/rathole/releases/download/v0.5.0/rathole-x86_64-unknown-linux-musl.tar.gz tar -xzf rathole-x86_64-unknown-linux-musl.tar.gzDocker:docker pull rapiz1/rathole从源码编译：git clone https://github.com/rathole-org/rathole.git cd rathole cargo build --release3. 验证安装./rathole --version三、核心概念1. 基本术语服务端（Server）：运行在具有公网 IP 的服务器上，监听来自客户端的连接和来自外网的访问请求客户端（Client）：运行在 NAT 后面的设备上，主动连接服务端并注册需要转发的服务Token：服务端和客户端之间用于身份验证的密钥服务（Service）：需要转发的具体应用，如 SSH、Web 服务器等2. 工作原理graph LR A[外网用户] -->|访问公网端口| B[服务端] B <-->|加密通道| C[客户端] C -->|转发请求| D[本地服务]rathole 的工作流程如下：客户端主动连接服务端，并使用 Token 进行身份验证服务端记录客户端注册的服务映射关系外网用户访问服务端的公网端口服务端通过加密通道将流量转发给客户端客户端将流量转发到本地服务四、快速上手1. 基本示例：暴露 NAS 的 SSH 服务场景你有一台位于家庭网络的 NAS，希望从互联网上通过 SSH 访问它。服务端配置创建 server.toml 文件：[server] bind_addr = "0.0.0.0:2333" [server.services.my_nas_ssh] token = "use_a_secret_that_only_you_know" bind_addr = "0.0.0.0:5202"启动服务端：./rathole --server server.toml客户端配置创建 client.toml 文件：[client] remote_addr = "myserver.com:2333" [client.services.my_nas_ssh] token = "use_a_secret_that_only_you_know" local_addr = "127.0.0.1:22"启动客户端：./rathole --client client.toml验证连接ssh -p 5202 myserver.com2. 多服务配置可以在一个配置文件中定义多个服务：客户端配置：[client] remote_addr = "myserver.com:2333" [client.services.ssh] token = "ssh_token" local_addr = "127.0.0.1:22" [client.services.web] token = "web_token" local_addr = "127.0.0.1:8080" [client.services.minecraft] token = "mc_token" local_addr = "127.0.0.1:25565" type = "tcp"服务端配置：[server] bind_addr = "0.0.0.0:2333" [server.services.ssh] token = "ssh_token" bind_addr …

Folio-OCR 三栏文档 OCR 工作台
type: item
date: 2026-03-16T22:01:43+00:00
description: Folio-OCR 三栏文档 OCR 工作台一、概述1. 简介A. 是什么Folio-OCR 是一款基于 GLM-OCR 和 Ollama 的三栏文档 OCR 工作台，专为书籍和文档的日常批量识别设计。它提供了一个现代化的 Web 界面，支持图片和 PDF 文件的批量光学字符识别，并具备智能版面分析、实时编辑和多种格式导出功能。B. 为什么学解决文档数字化过程中的人工识别效率问题利用本地化 OCR 方案保护数据隐私学习 FastAPI 前后端分离架构和版面分析技术了解如何将大型语言模型集成到实际应用中C. 学完能做什么搭建本地化的 OCR 识别服务批量处理 PDF 和图片文档使用版面分析技术提高识别准确率将识别结果导出为 Markdown、TXT 或 Word 文档2. 前置知识A. 必备技能基础的 Linux 命令行操作了解 Docker 基础概念B. 推荐知识Python 基础编程知识Web 开发基础概念OCR 和版面分析基础二、环境准备1. 系统要求操作系统：Linux、macOS、Windows 10/11Docker：20.10+（推荐使用 Docker 部署）Python：3.10+（本地部署）Ollama：已安装（本地部署）硬件：建议 8GB+ 内存，有 NVIDIA 显卡可获得更好性能2. 安装步骤Docker 部署（推荐）# 1. 克隆项目 git clone https://github.com/vorojar/Folio-OCR.git cd Folio-OCR # 2. 启动服务 docker compose up -d # 3. 下载 OCR 模型（约 2GB，只需执行一次） docker compose exec ollama ollama pull glm-ocr本地部署# 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 拉取模型 ollama pull glm-ocr # 启动服务 python server.py # Windows 一键启动 start.bat3. 验证安装打开浏览器访问 http://localhost:3000，若能看到界面则表示安装成功。# 检查 Ollama 状态 curl http://localhost:11434/api/tags # 检查服务状态 curl http://localhost:3000/api/status三、核心概念1. 基本术语GLM-OCR：智谱 AI 开发的 OCR 模型，用于图像文字识别Ollama：本地化大模型运行平台，提供 GLM-OCR 的推理服务FastAPI：Python Web 框架，用于构建后端 APIPP-DocLayoutV3：PaddlePaddle 的文档版面分析模型SQLite：轻量级数据库，用于持久化存储文档和 OCR 结果版面分析：自动检测文档中的标题、正文、表格、图片等区域2. 工作原理graph LR User[用户] --> FE[前端界面] FE --> API[FastAPI 后端] API --> DB[(SQLite 数据库)] API --> Layout[版面分析模型] API --> Ollama[Ollama OCR 服务] Layout --> API Ollama --> API API --> FE API --> Storage[文件存储]系统采用三层架构设计：前端层：提供三栏式用户界面，负责文件上传、结果显示和用户交互后端层：FastAPI 提供 RESTful API，处理版面分析、OCR 调用和数据持久化服务层：Ollama 提供 OCR 推理服务，PP-DocLayoutV3 提供版面分析能力四、快速上手1. 基本使用流程graph TD A[启动服务] --> B[上传文档] B --> C[自动拆页处理] C --> D[版面分析] D --> E[OCR 识别] E --> F[编辑校对] F --> G[导出文档]2. 上传文档支持以下文件格式：图片：PNG、JPG、GIF、BMP文档：PDF支持多文件混合上传，系统会自动将所有文件合并为一个文档，并按页码顺序排列。3. OCR 识别系统提供两种 OCR 模式：单页识别：对选中的页面进行 OCR批量识别：点击 OCR All Pages 一键处理全部页面识别过程中会显示实时进度条和 ETA 时间估算，用户可以随时点击 Stop 按钮中断处理。4. 编辑与导出识别结果支持：Edit 模式：纯文本编辑，便于手动修正Preview 模式：实时渲染 HTML 表格和 Markdown 格式段落重排：自动合并因换行断开的段落导出格式：Markdown（.md）纯文本（.txt）Word 文档（.…

CLI-Anything：让所有软件成为 AI Agent 原生工具
type: item
date: 2026-03-12T08:18:09+00:00
description: CLI-Anything：让所有软件成为 AI Agent 原生工具一、概述1. 简介A. 是什么CLI-Anything 是一个 Claude Code 插件，能够将任何软件自动转换为 AI Agent 可控制的命令行工具。通过一条命令，它可以为 GIMP、Blender、LibreOffice 等应用生成功能完整的 CLI 接口，让 AI Agent 获得直接控制专业软件的能力。B. 为什么学解决 AI Agent 使用软件难题：当前 AI Agent 虽然推理能力强，但难以使用真实的专业软件统一接口范式：CLI 是 AI Agent 的理想接口，结构化、可组合、自描述自动化生成：无需手动编写代码，自动分析软件架构并生成 CLI生产级质量：1,508 个测试用例验证，覆盖 11 个主流应用C. 学完能做什么为任何软件自动生成 CLI，让 AI Agent 可以控制理解 7 阶段自动化流水线的工作原理部署和使用生成的 CLI 工具通过 refine 命令迭代改进 CLI 覆盖率2. 前置知识A. 必备技能Python 3.10+ 基础基本的命令行操作经验理解 AI Agent 的基本概念B. 推荐知识Click 框架（Python CLI 工具）pytest 测试框架Claude Code 使用经验二、环境准备1. 系统要求Python 3.10 或更高版本目标软件已安装（如 GIMP、Blender 等）Claude Code 或其他支持的 AI 编码代理2. 安装步骤Claude Code 平台安装：# 添加 CLI-Anything 市场 /plugin marketplace add HKUDS/CLI-Anything # 安装插件 /plugin install cli-anything手动安装（可选）：# 克隆仓库 git clone https://github.com/HKUDS/CLI-Anything.git # 复制插件到 Claude Code 插件目录 cp -r CLI-Anything/cli-anything-plugin ~/.claude/plugins/cli-anything # 重新加载插件 /reload-plugins3. 验证安装安装完成后，在 Claude Code 会话中输入：/cli-anything:cli-anything --help三、核心概念1. 基本术语Agent-Native（Agent 原生）：专为 AI Agent 设计的接口，支持结构化输入输出Harness（工具套件）：为特定软件生成的完整 CLI 包REPL（交互式解释器）：命令行交互模式，支持状态持久化7-Phase Pipeline：从分析到发布的自动化流程2. 工作原理CLI-Anything 通过自动化流程分析软件源码，理解其功能架构，然后生成标准的命令行接口。生成的 CLI 直接调用真实软件的后端，确保功能完整性。graph TB A[软件源码/仓库] --> B[分析阶段] B --> C[设计阶段] C --> D[实现阶段] D --> E[测试规划] E --> F[测试编写] F --> G[文档更新] G --> H[发布安装] subgraph 生成产物 I[Click CLI] J[REPL 界面] K[JSON 输出] L[测试套件] end D --> I D --> J D --> K F --> L3. 架构设计graph LR A[AI Agent] -->|命令| B[CLI-Anything 生成的 CLI] B -->|调用| C[真实软件后端] C -->|渲染/处理| D[输出文件] B -->|JSON 输出| A B -->|人类可读| E[终端输出] subgraph CLI-Anything 核心 F[分析引擎] G[代码生成器] H[测试框架] end F --> G G --> H四、快速上手1. Hello World 示例生成第一个 CLI 工具：# 为本地 GIMP 源码生成完整 CLI（所有 7 个阶段） /cli-anything:cli-anything ./gimp2. 核心功能演示# 从 GitHub 仓库生成 /cli-anything:cli-anything https://github.com/blender/blender3. 代码讲解上述命令会自动执行以下流程：第 1 阶段：分析扫描源代码，映射 GUI 操作到 API第 2 阶段：设计架构命令组、状态模型、输出格式第 3 阶段：实现构建 Click CLI，包含 REPL、JSON 输出、撤销/重做功能第 4 阶段：测试规划创建 TEST.md，包含单元测试和端…

reinstall 一键 VPS 重装脚本开源项目推荐
type: item
date: 2026-03-02T01:00:29+00:00
description: reinstall 一键 VPS 重装脚本开源项目推荐一、新闻概述1. 标题reinstall：一键 VPS 系统重装脚本，支持 19 种 Linux 发行版和 Windows2. 发布时间持续更新中（最新更新：2026 年 2 月）3. 来源GitHub 开源项目二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容reinstall 是一个功能强大的一键 VPS 系统重装脚本，支持在无需 IPMI 或 U 盘的情况下重装系统。项目托管在 GitHub，由开发者 bin456789 维护，目前拥有超过 10,000 星标和 1,800 次分支。B. 核心亮点支持任意方向重装：Linux to Linux、Linux to Windows、Windows to Windows、Windows to Linux支持 19 种常见 Linux 发行版支持使用官方原版 Windows ISO 自动安装专门适配低配小鸡，内存要求低至 256 MB智能网络配置，支持复杂网络环境2. 关键信息A. 项目数据GitHub Stars：10,900+Fork 数：1,794开源协议：GPL-3.0代码质量认证：Codacy A 级、CodeFactor A 级B. 支持系统数量Linux 发行版：19 种Windows 版本：Vista 至 11（含服务器版本）C. 最低硬件要求内存：256 MB（部分系统）硬盘：1 GB 起3. 背景介绍A. 项目起源VPS（虚拟专用服务器）用户经常面临系统更换的需求，但大多数云服务商只提供有限的系统镜像。传统重装方式需要 IPMI 访问或物理 U 盘，对普通用户来说门槛较高。B. 相关上下文该脚本通过 DD（磁盘直接复制）技术实现系统重装，解决了云服务器用户系统更换的痛点，成为同类工具中的佼佼者。三、详细报道1. 主要内容A. 功能特性一键重装到 Linux：支持 Debian、Ubuntu、CentOS Stream、Rocky Linux、AlmaLinux、openEuler、Anolis、Fedora、Arch、Gentoo、NixOS、openSUSE、Alpine、Kali、安同 OS、飞牛 fnOS 等 19 种发行版自动根据机器类型选择优化内核最大化利用磁盘空间一键重装到 Windows：使用官方原版 ISO，非自制镜像支持自动查找 ISO 链接、自动安装自动安装 VirtIO、XEN、AWS、GCP、Azure、Intel 等公有云驱动支持绕过 Windows 11 硬件限制一键 DD Raw 镜像：支持 raw 和固定大小的 vhd 镜像支持多种压缩格式：gz、xz、zst、tar、tar.gz、tar.xz、tar.zstDD Windows 镜像时自动扩展系统盘其他实用功能：重启到 Alpine Live OS 内存系统，用于备份恢复和手动操作重启到 netboot.xyz，支持更多系统手动安装支持 BIOS、EFI 引导，支持 ARM 服务器B. 技术亮点智能网络配置：graph LR A[检测网络环境] --> B{网络类型?} B -->|DHCP| C[配置动态 IP] B -->|Static| D[解析静态配置] D --> E{特殊情况处理} E -->|/32 /128| F[单地址配置] E -->|网关异网| G[跨网段路由] E -->|纯 IPv6| H[IPv6 专用] E -->|双栈分离| I[IPv4/IPv6 分网卡]低内存优化：比官方 netboot 需要更少的内存专门适配低配小鸡（256 MB 内存即可运行）安全可靠：全程用分区表 ID 识别硬盘，确保不会写错硬盘不含自制包，所有资源均实时从镜像源获得支持 BIOS、EFI 引导，兼容性强C. 系统兼容性支持的 Linux 发行版：发行版版本内存要求硬盘要求Alpine3.20-3.23256 MB1 GBDebian9-13256 MB1-1.5 GBKali滚动版256 MB1-1.5 GBUbuntu16.04 LTS-25.10512 MB2 GBAnolis7, 8, 23512 MB5 GBRHEL 系列8, 9, 10512 MB5 GBCentOS Stream9, 10512 MB5 GBFedora42, 43512 MB5 GBopenEuler20.03 LTS-25.09512 MB5 GBopenSUSELeap 15.6, 16.0, Tumbleweed512 MB5 GBNixOS25.11512 MB5 GBArch滚动版512 MB5 GBGentoo滚动版512 MB5 GB安同 OS滚动版512 MB5 GB飞牛 fnOS1512 MB8 GBWindows DD任意…

Pinchtab：面向 AI 代理的高性能浏览器自动化工具
type: item
date: 2026-03-02T00:55:52+00:00
description: Pinchtab 浏览器自动化桥接工具发布一、新闻概述1. 标题Pinchtab：面向 AI 代理的高性能浏览器自动化工具2. 发布时间2026 年 3 月 2 日3. 来源GitHub 开源项目二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容Pinchtab 是一款面向 AI 代理的高性能浏览器自动化桥接工具，采用 Go 语言编写，仅需 12MB 单个二进制文件即可运行，无需配置即可使用。B. 核心亮点独立 HTTP 服务器架构，支持任意代理和编程语言访问可访问性优先的设计，提供结构化的页面元素树隐身模式支持，可绕过主流网站的机器人检测会话持久化，登录状态可在重启后保持显著的 Token 消耗优化2. 关键信息A. 技术规格二进制文件大小：12MB每页 Token 消耗：约 800 个（使用 /text 端点）或约 3600 个（交互模式）编程语言：Go 1.25+依赖：仅需 Google Chrome 或 ChromiumB. 核心对比与 OpenClaw Browser 等工具相比：Token 消耗降低 5-13 倍支持跨代理和跨语言使用支持隐身模式支持会话持久化完全独立的二进制文件C. 涉及技术Chrome DevTools Protocol (CDP)无障碍访问树 (Accessibility Tree)HTTP REST API会话管理3. 背景介绍A. 现有问题大多数代理浏览器工具（如 OpenClaw、Playwright MCP、Browser Use）与特定框架紧密耦合。切换代理框架或需要在 bash 中编写脚本时，这些工具无法使用。B. 设计目标提供一个解耦的、通过 HTTP API 访问的浏览器自动化解决方案，任何代理、任何语言甚至简单的 curl 命令都可以使用。三、详细报道1. 主要内容A. 架构设计Pinchtab 采用三层架构：graph TB subgraph Clients["客户端层"] A1[OpenClaw] A2[PicoClaw] A3[curl] A4[自定义脚本] end subgraph Pinchtab["Pinchtab 服务层"] B1[HTTP API:9867] B2[隐身注入] B3[会话管理] B4[可访问性树] end subgraph Browser["浏览器层"] C[Chrome/Chromium] end A1 -->|snapshot, act, navigate, eval| B1 A2 -->|HTTP 请求| B1 A3 -->|curl 命令| B1 A4 -->|脚本调用| B1 B1 -->|CDP 协议| C B2 -.注入.-> CB. 核心功能无障碍优先设计：提供稳定引用（e0、e1...）的结构化树，支持点击、输入、读取等操作。智能过滤器：filter=interactive 参数仅返回按钮、链接和输入框，可减少约 75% 的 Token 消耗。直接操作：支持通过引用或 CSS 选择器进行点击、输入、填充、按键、聚焦、悬停、选择、滚动等操作。隐身模式：修补 navigator.webdriver，伪造用户代理字符串，隐藏自动化标志，可绕过主流网站的机器人检测。会话持久化：Cookie、认证状态、标签页在重启后仍可保留。资源阻断：可跳过图片、媒体和广告的加载，加快浏览速度并减少资源消耗。C. API 端点方法端点描述GET/health连接状态GET/tabs列出打开的标签页GET/snapshot可访问性树（主要接口）GET/screenshotJPEG 截图（可选）GET/pdf当前页面 PDF 导出GET/text可读页面文本POST/navigate跳转到 URLPOST/action点击、输入、填充、按键、聚焦、悬停、选择、滚动POST/evaluate执行 JavaScriptPOST/tab打开/关闭标签页POST/tab/lock锁定标签页以供代理独占访问POST/tab/unlock释放标签页锁定POST/upload为文件输入元素设置文件GET/download使用浏览器会话下载 URL2. 技术细节A. Token 效率实测数据基于真实搜索结果页面的测量：方法大小约消耗 Token完整无障碍快照42 KB10500仅交互元素（?filter=interactive）14 KB3600文本提取（/text）3 KB800截图（视觉模型）-约 2000B. 50 页搜索监控任务成本对比方式Tokens预计成本截图（视觉模型）约 100000$0.30完整快照约 525000$0.16Pinchtab /text约 40000$0.01Pinchtab 交互过滤约 180000$0.05C. 工作流程sequenceDiag…

jina CLI 工具入门指南
type: item
date: 2026-03-01T14:12:35+00:00
description: jina CLI 工具入门指南一、概述1. 简介A. 是什么jina 是一个轻量级的命令行工具，封装了 Jina AI Reader API，可以将任意 URL 转换为 LLM 友好的输入格式。特别适合阅读 X（Twitter）、博客、新闻网站等复杂网页。B. 为什么学解决网页内容难以被 AI 读取的问题提供统一的网络搜索和内容提取能力支持多种输出格式，便于集成到各类 AI Agent 中C. 学完能做什么使用 jina 读取任意网页内容使用 jina 进行 AI 驱动的网络搜索将 jina 集成到 Claude Code、OpenClaw 等 AI 工具中批量处理 URL 列表，自动化内容采集2. 前置知识A. 必备技能基本命令行操作理解 URL 和 HTTP 请求概念B. 推荐知识使用过 AI 助理或 Claude Code了解 Markdown 格式了解 JSON 数据结构二、环境准备1. 系统要求Linux：主流发行版（Ubuntu、CentOS 等）macOS：10.15 及以上版本Windows：10/11（需 WSL 或使用 Git Bash）对于 OpenClaw 或 Claude Code Skill 方式：需安装对应平台2. 安装步骤jina 提供三种独立的安装方式，根据使用场景选择。方式一：OpenClaw Skill（推荐本地 AI 助理）适用场景：本地 AI 助理、自动化工作流、需要文件系统操作安装步骤：# 创建 jina-cli skill 目录并下载 mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/jina-cli curl -o ~/.openclaw/workspace/skills/jina-cli/SKILL.md \ https://raw.githubusercontent.com/geekjourneyx/jina-cli/main/skills/jina-cli/SKILL.md验证安装：# 启动 OpenClaw openclaw # 在 OpenClaw 中直接使用 jina 命令 # skill 会自动从 ~/.openclaw/workspace/skills/jina-cli/ 加载方式二：Claude Code Skill（推荐用于 AI 辅助开发）适用场景：在 Claude Code 中使用 AI 协助处理网页内容安装步骤：# 1. 确保已安装 Node.js 和 Claude Code node --version # v18.0.0 或更高版本 # 2. 安装 jina skill npx skills add https://github.com/geekjourneyx/jina-cli --skill jina-cli安装后验证：# 在 Claude Code 中可以直接使用 # 无需额外操作，skill 会自动加载方式三：CLI 二进制文件（推荐用于终端使用）适用场景：在终端/脚本中使用，或与其他工具集成一键安装（Linux/macOS）：curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/geekjourneyx/jina-cli/main/scripts/install.sh | bash安装脚本会自动：检测系统架构（Linux/macOS，amd64/arm64）下载对应平台的二进制文件安装到 ~/.local/bin/jina 或 ~/bin/jina提示如何添加到 PATH（如需要）手动安装：# Linux amd64 wget https://github.com/geekjourneyx/jina-cli/releases/latest/download/jina-linux-amd64 -O jina chmod +x jina sudo mv jina /usr/local/bin/ # macOS ARM64 (Apple Silicon) wget https://github.com/geekjourneyx/jina-cli/releases/latest/download/jina-darwin-arm64 -O jina chmod +x jina sudo mv jina /usr/local/bin/从源码构建：git clone https://github.com/geekjourneyx/jina-cli.git cd jina-cli go build -o jina ./cli sudo mv jina /usr/local/bin/3. 验证安装# 检查是否安装成功 jina --version # 预期输出: jina version 1.0.…

Netcatty 现代化 SSH 客户端与终端管理器
type: item
date: 2026-03-01T13:45:54+00:00
description: Netcatty 现代化 SSH 客户端与终端管理器一、概述1. 项目介绍Netcatty 是一款现代化的 SSH 客户端、SFTP 浏览器和终端管理器，专为需要高效管理多台远程服务器的开发者、系统管理员和 DevOps 工程师设计。A. 项目定位Netcatty 是 PuTTY、Termius、SecureCRT 和 macOS Terminal.app 的替代方案，提供更现代、更高效的 SSH 连接体验。B. 核心特性基于 Electron、React 和 xterm.js 构建的跨平台应用支持 macOS、Windows 和 Linux 三大主流操作系统提供分屏终端、会话管理、SFTP 文件传输等一站式解决方案支持自定义主题和终端关键词高亮2. 技术背景传统 SSH 客户端界面陈旧、功能单一，难以满足现代开发团队的多服务器管理需求。Netcatty 通过现代化的技术栈和用户界面，重新定义了 SSH 工作流。二、核心功能1. Vault 主机管理Vault 是 Netcatty 的主机管理中心，提供多种视图模式：网格视图：快速概览所有主机列表视图：密集扫描主机列表树状视图：按层级结构组织主机支持快速搜索定位，拖拽友好操作流程。2. 终端工作空间Netcatty 提供强大的终端管理能力：分屏功能：支持水平和垂直分屏，实现多任务并行会话管理：多个连接并排运行，减少上下文切换会话恢复：实现 always-on 工作流3. SFTP 文件管理内置强大的 SFTP 客户端：双面板文件浏览器拖拽上传下载内置编辑器支持原地快速修改流畅的文件操作体验4. 个性化配置自定义主题：调整应用外观关键词高亮：自定义终端输出高亮规则，让错误、警告和关键事件一目了然三、系统架构Netcatty 采用典型的 Electron 架构设计：graph TB subgraph "Netcatty 架构" UI[React + TypeScript 前端] Electron[Electron 主进程] Terminal[xterm.js 终端] SFTP[SFTP 浏览器] Vault[Vault 主机管理] end UI --> Electron Electron --> Terminal Electron --> SFTP Electron --> Vault Terminal --> PTY[node-pty] SFTP --> SSH2[ssh2 客户端] Vault --> SSH2 subgraph "远程服务器" Server[Linux/Unix 服务器] end SSH2 --> Server PTY --> Server1. 技术栈类别技术框架Electron 40前端React 19, TypeScript构建工具Vite 7终端xterm.js 5样式Tailwind CSS 4SSH/SFTPssh2, ssh2-sftp-clientPTYnode-pty图标Lucide React2. 项目结构App.tsx # 主 React 应用 components/ # React 组件 ├── Terminal.tsx # 终端组件 ├── SftpView.tsx # SFTP 浏览器 ├── VaultView.tsx # 主机管理 ├── KeyManager.tsx # SSH 密钥管理 └── ... application/ # 状态管理和国际化 domain/ # 领域模型和逻辑 infrastructure/ # 服务和适配器 electron/ # Electron 主进程 ├── main.cjs # 主入口 └── bridges/ # IPC 桥接 public/ # 静态资源和图标四、支持的发行版Netcatty 自动检测并显示连接主机的操作系统图标：UbuntuDebianCentOSFedoraArch LinuxAlpineAmazon LinuxRed HatRocky LinuxopenSUSEOracle LinuxKali Linux五、快速开始1. 下载安装从 GitHub Releases 下载对应平台的最新版本：操作系统支持架构macOSUniversal (x64 / arm64)Windowsx64 / arm64Linuxx64 / arm64macOS 用户注意：由于应用未进行代码签名，下载后需要运行以下命令移除隔离属性：xattr -cr /Applications/Netcatty.app或者右键应用 → 打开 → 在对话框中点击打开。2. 开发环境前置要求Node.js 18+ 和 npmmacOS、Windows 10+ 或 Linux开发步骤# 克隆仓库 git clone…

CIA 泄露文档中的 Git 分支清理单行命令
type: item
date: 2026-02-21T10:47:08+00:00
description: CIA 泄露文档中的 Git 分支清理单行命令一、概述1. 简介A. 来源2017 年，WikiLeaks 发布了 Vault7，这是 CIA 黑客工具和内部文档的大型集合。在这些漏洞利用工具和监控工具中，隐藏着一份非常普通的东西：一页包含 Git 技巧和诀窍的内部开发者文档。B. 核心内容这份 CIA 开发团队的文档中包含一个实用的 Git 分支清理单行命令，可以快速删除已合并的本地分支。C. 实用价值这个命令可以定期清理本地仓库中已合并但未删除的分支，保持分支列表的整洁。2. 前置知识A. 必备技能Git 基本操作命令行基础管道和重定向概念B. 推荐知识Git 分支管理流程Shell 命令组合二、问题背景1. 问题现象随着时间推移，本地 Git 仓库会积累大量已合并但未删除的分支。每个功能分支、热修复分支和实验分支在合并后都保留在那里。2. 查看已合并分支git branch --merged这个命令会列出所有已合并到当前分支的本地分支。3. 痛点分析手动逐个删除分支非常繁琐分支列表变得冗长，难以找到活动分支容易误删除重要分支三、CIA 原版命令1. 命令内容git branch --merged | grep -v "\*\|master" | xargs -n 1 git branch -d2. 命令解析graph LR A[git branch --merged] -->|列出已合并分支| B[grep -v 过滤] B -->|排除当前分支和master| C[xargs -n 1 执行] C -->|逐个安全删除| D[git branch -d]3. 各部分说明A. git branch --merged列出所有已合并到当前分支的本地分支。B. grep -v "*|master"过滤掉当前分支（用 * 标记）过滤掉 master 分支防止删除这些重要分支C. xargs -n 1 git branch -d对每个剩余的分支执行删除操作使用小写 -d 参数，安全删除如果分支未合并，删除操作会失败并提示四、更新版本命令1. 更新原因大多数现代项目已从 master 分支迁移到 main 分支。需要更新命令以适应新的命名规范。2. 更新后的命令git branch --merged origin/main | grep -vE "^\s*(\*|main|develop)" | xargs -n 1 git branch -d3. 改进说明与远程 main 分支比较，而不是本地当前分支使用扩展正则表达式 -vE排除 main 和 develop 等常用分支支持排除其他长期分支4. 执行时机建议在部署完成后，从 main 分支执行此命令。五、配置为 Git 别名1. 创建别名将以下内容添加到 ~/.gitconfig 文件中：[alias] ciaclean = "!f() { git branch --merged origin/main | grep -vE \"^\\s*(\\*|main|develop)\" | xargs -n 1 git branch -d; }; f"2. 使用方式git ciaclean3. Shell 别名方式如果更喜欢 Shell 别名，添加到 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc：alias ciaclean='git branch --merged origin/main | grep -vE "^\s*(\*|main|develop)" | xargs -n 1 git branch -d'4. 执行效果执行后，分支列表从 40 个条目缩减到少数几个。graph TD A[执行前: 40 个分支] --> B[执行 git ciaclean] B --> C[删除已合并分支] C --> D[执行后: 少量活动分支]六、安全注意事项1. 安全删除机制使用小写 -d 参数而不是大写 -D-d 参数会检查分支是否已合并未合并的分支删除会失败，保护数据2. 强制删除警告如果需要强制删除未合并分支，使用：git branch -D branchname但要非常谨慎，未合并的分支可能包含重要代码。3. 排除规则确保命令正确排除了：当前分支（用 * 标记）main/master 主分支develop 开发分支其他长期维护的分支七、最佳实践1. 定期清理建议在以下时机执行清理：每次部署完成后每周定期维护合并大量 PR 后2. 团队协作将此命令分享给团队成员统一使用相同的别名在开发文档中记录3. 自动化考虑可以将其集成到 CI/CD 流程中，或设置为 Git Hook。八、命令对比1. 原版 vs 更新版特性CIA 原版更新版基准分支当前分支origin/main排除分支master…

MicroClaw 多平台 AI 助手开源项目发布
type: item
date: 2026-02-16T08:45:58+00:00
description: MicroClaw 多平台 AI 助手开源项目发布一、新闻概述1. 标题MicroClaw：基于 Rust 的多平台智能 AI 助手开源2. 发布时间2026 年 2 月 16 日3. 来源GitHub 开源项目二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容MicroClaw 是一个基于 Rust 开发的智能 AI 助手项目，支持多平台接入，包括 Telegram、Discord、Slack、飞书和 Web 界面。项目灵感来源于 nanoclaw，并融合了其部分设计理念。B. 核心亮点多平台统一架构，支持五大主流聊天平台完整的工具调用系统，支持命令执行、文件操作、代码搜索持久化记忆机制，跨会话保持上下文计划与执行模式，支持复杂任务分解内置任务调度系统，支持定时和一次性任务MCP 协议支持，可扩展工具生态2. 关键信息A. 项目技术栈编程语言：Rust许可证：MIT 开源协议架构模式：通道无关核心 + 平台适配器B. 支持平台TelegramDiscordSlack飞书/LarkWeb UIC. LLM 提供商Anthropic（Claude）OpenAIOpenAI 兼容接口（OpenRouter、DeepSeek、Azure 等）Google、阿里云、DeepSeek、Moonshot、Mistral 等 20+ 提供商3. 背景介绍A. 项目灵感MicroClaw 受 nanoclaw 项目启发，采用了其部分设计思想，但使用 Rust 重新实现，提供了更好的性能和内存安全性。B. 技术演进项目采用通道无关的核心架构，通过平台适配器支持多个聊天平台，便于后续扩展更多平台。三、详细报道1. 主要内容A. 核心功能工具系统：bash 命令执行（可配置超时）文件读写（read_file、write_file、edit_file）代码搜索（glob 模式匹配、grep 正则搜索）网络操作（DuckDuckGo 搜索、网页获取）消息发送（支持中间消息和附件）任务调度（cron 定时、一次性任务）子代理（sub_agent）委托任务记忆管理（read_memory、write_memory）会话管理：会话恢复：完整对话状态持久化上下文压缩：自动摘要旧消息保持上下文限制消息分割：自动分割长响应以适应平台限制技能系统：支持 Anthropic Agent Skills 标准技能自动发现和按需激活内置技能：pdf、docx、xlsx、pptx、skill-creator、apple-notes、apple-reminders、apple-calendar、weather、find-skillsB. 技术架构graph TB Client[用户] --> Platform[平台适配器] Platform --> Core[MicroClaw 核心] Core --> LLM[LLM 提供商] Core --> Tools[工具系统] Tools --> Bash[命令执行] Tools --> Files[文件操作] Tools --> Web[网络操作] Tools --> Memory[记忆系统] Core --> Scheduler[任务调度] Core --> Skills[技能系统]C. 记忆架构graph LR A[用户消息] --> B[会话处理] B --> C[工作记忆] B --> D[持久化记忆] D --> E[AGENTS.md 文件] D --> F[(SQLite 数据库)] F --> G[语义检索] F --> H[关键词检索] C --> I[上下文注入] E --> I G --> I H --> ID. 技术细节开发语言选择：使用 Rust 实现核心功能，提供内存安全保证零成本抽象和高效并发处理跨平台编译支持数据库设计：SQLite WAL 模式支持并发读写消息、会话、任务、记忆结构化存储支持 sqlite-vec 特性进行语义记忆检索API 兼容性：原生 Anthropic API 支持OpenAI 兼容接口统一抽象支持 20+ LLM 提供商2. 安装与部署A. 快速安装一键安装脚本（推荐）：curl -fsSL https://microclaw.ai/install.sh | bashWindows PowerShell：iwr https://microclaw.ai/install.ps1 -UseBasicParsing | iexHomebrew（macOS）：brew tap everettjf/tap brew install microclaw从源码编译：git clone https://github.com/microclaw/microclaw.git cd microclaw ca…