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花 5 个小时摸鱼手撸了一个「Git远程地址批量替换工具」。
- 自动扫描目录下所有 Git 仓库
- 一键批量替换旧域名/IP
- 技术栈：Tauri (Rust + TypeScript)
- 体积：单文件 EXE 仅 9MB
Rust 的安全 + AI 的速度 = 绝配。
颜值和性能都在线，已开源，这就去给同事们安排上！
👇
起因是公司最近更换了 GitLab 域名，面对几十个本地仓库，手动修改 git remote 地址既繁琐又容易出错。
为了解决这个问题，在AI加持下，我仅花了 5 个小时就完成这个工具。借助于 Rust 的高性能和 Tauri 的小体积，最终打包出的单文件仅 9MB，且无需安装环境，开箱即用。
本来以为写 Rust 会很折磨，没想到配合 AI，5 小时就搞定了这套高性能 GUI 工具。
Tauri 真是写桌面小工具的神器！
附上Github地址，单文件EXE可以直接从Release下载
github.com
- 自动扫描目录下所有 Git 仓库
- 一键批量替换旧域名/IP
- 技术栈：Tauri (Rust + TypeScript)
- 体积：单文件 EXE 仅 9MB
Rust 的安全 + AI 的速度 = 绝配。
颜值和性能都在线，已开源，这就去给同事们安排上！
👇
起因是公司最近更换了 GitLab 域名，面对几十个本地仓库，手动修改 git remote 地址既繁琐又容易出错。
为了解决这个问题，在AI加持下，我仅花了 5 个小时就完成这个工具。借助于 Rust 的高性能和 Tauri 的小体积，最终打包出的单文件仅 9MB，且无需安装环境，开箱即用。
本来以为写 Rust 会很折磨，没想到配合 AI，5 小时就搞定了这套高性能 GUI 工具。
Tauri 真是写桌面小工具的神器！
附上Github地址，单文件EXE可以直接从Release下载
github.com
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最近Skill概念非常火，我觉得其本质就是在编程Agent时代的Prompt组件化。
大家的关注从
“如何写出花哨的咒语（Prompt Engineering），试图通过改几个词让模型变聪明”
转移到
“如何将复杂的业务流程拆解为一个个原子化的Skill，然后通过 Orchestrator (编排器) 或 Planner (规划器) 自动组合这些Skill来解决复杂问题”
告别“炼丹”，拥抱“工业化” 🚀
大家的关注从
“如何写出花哨的咒语（Prompt Engineering），试图通过改几个词让模型变聪明”
转移到
“如何将复杂的业务流程拆解为一个个原子化的Skill，然后通过 Orchestrator (编排器) 或 Planner (规划器) 自动组合这些Skill来解决复杂问题”
告别“炼丹”，拥抱“工业化” 🚀
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OpenCode 也有上Kanban的打算，AI编排器概念就这么突然的火起来了。
核心原理其实很简单：Git Worktree，多Agent并发，让不同模型术业专攻。
按照惯例，技术概念先从程序员圈子里火热，然后会影射到各行各业。
都这么玩，26年得烧多少显卡 😂
核心原理其实很简单：Git Worktree，多Agent并发，让不同模型术业专攻。
按照惯例，技术概念先从程序员圈子里火热，然后会影射到各行各业。
都这么玩，26年得烧多少显卡 😂
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英伟达 Nvidia NIM 现在提供了GLM-4.7和minimax-m2.1的免费API，刚好OpenCode开始限速了，这下又可以愉快的白嫖了~
1. 访问 build.nvidia.com 注册开发者账号。
2. 绑定手机号（支持国内邮箱 +86手机号验证，无需信用卡）。
3. 点击创建API Key，复制并保存。
完成！
接下来是OpenCode配置：
{
"$schema": "opencode.ai",
"provider": {
"Custom:Nvidia Nim": {
"options": {
"baseURL": "integrate.api.nvidia.com",
"apiKey": "xx"
},
"models": {
"z-ai/glm4.7": {},
"minimaxai/minimax-m2.1": {}
}
}
}
}
将配置文件放到 ~\.config\opencode\opencode.json 中即可，记得把刚才复制的 API Key替换进去。
虽然高峰期速度稍慢，但基本没触发限额了，实测Minimax-M2.1速度更快。
1. 访问 build.nvidia.com 注册开发者账号。
2. 绑定手机号（支持国内邮箱 +86手机号验证，无需信用卡）。
3. 点击创建API Key，复制并保存。
完成！
接下来是OpenCode配置：
{
"$schema": "opencode.ai",
"provider": {
"Custom:Nvidia Nim": {
"options": {
"baseURL": "integrate.api.nvidia.com",
"apiKey": "xx"
},
"models": {
"z-ai/glm4.7": {},
"minimaxai/minimax-m2.1": {}
}
}
}
}
将配置文件放到 ~\.config\opencode\opencode.json 中即可，记得把刚才复制的 API Key替换进去。
虽然高峰期速度稍慢，但基本没触发限额了，实测Minimax-M2.1速度更快。
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都在用 Gemini 写前端，我反而觉得相对于复杂工程，写点界面美观的这种自动化小工具，对于机械动作、工作辅助、生活小需求意义非凡。
于是尝试写了个AHK小程序，几轮对话，完整的 exe 就出来了，纯原生，大小不到 2M。
这对某些岗位简直就是降维打击！甚至已经可以某鱼接单了。
使用不到 3.5w token，简单的几轮对话，有错误就粘过来，最终得到一个功能完善的番茄钟：
- 置顶显示+托盘菜单+可任意拖拽
- 纯原生 GUI，速度极快
- 界面简洁美观，交互有反馈
- 可以双击编辑时间，控制允许编辑的时机
- 倒计时结束还有一个彩蛋！
于是尝试写了个AHK小程序，几轮对话，完整的 exe 就出来了，纯原生，大小不到 2M。
这对某些岗位简直就是降维打击！甚至已经可以某鱼接单了。
使用不到 3.5w token，简单的几轮对话，有错误就粘过来，最终得到一个功能完善的番茄钟：
- 置顶显示+托盘菜单+可任意拖拽
- 纯原生 GUI，速度极快
- 界面简洁美观，交互有反馈
- 可以双击编辑时间，控制允许编辑的时机
- 倒计时结束还有一个彩蛋！
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