Go 写的 Kubernetes 终端工具，灵感来自 k9s、Lens 和 lazygit。启动默认只读，避免手误搞坏集群，按 Shift+E 切到编辑模式。 功能挺全：集群概览、按资源类型浏览（支持 CRD）、编辑 YAML、看日志、进 Pod/Node Shell、删/扩/重启，还能显示对应的 kubectl 命令。

区块链基础设施服务商 Chainstack 于 11 月 10 日更新安全事件技术报告，披露攻击者利用 AI 攻击框架 ARTEX，通过一个未修改默认管理员密码的 Grafana 测试实例进入内部网络，再利用无需身份认证、拥有 Kubernetes 集群管理员权限的 MCP 工具服务器扩大控制范围，最终入侵生产环境。攻击者访问了包含客户姓名、邮箱及密码哈希的数据库，并获取部分生产系统凭证。官方建议所有客户更换密码、轮换节点凭证及重新生成 API 密钥。

准备运维和 DevOps 面试，网上搜到的大多是那种拼凑的题库，跟真实面试差别挺大。 DevOps-Interview-Guide 收录了 151 份真实面试记录，来自 85 家公司，问的问题都是候选人原样记下来的，没有二手转述。 覆盖 Kubernetes、Docker、Terraform、AWS、CI/CD、Linux、监控告警等方向。 GitHub： 同一家公司被面过几次的，每次单独存一个文件，能看出不同轮次和面试官风格的差别。 正在找 DevOps 或 SRE 岗位的朋友，翻几个目标公司的面试记录，比刷通用题管用。

用语音输入回消息，说完一看满屏「嗯」「那个」口头禅，还得一句句删，最后还不如直接打字。 谷歌 Gemini 团队最近开源了一个语音输入工具：Jot ，用的是 Gemini 3.5 Transcribe 转写模型。 按住 fn 说话，松手后文字就出现在光标所在的地方，标点加好，口头禅去掉。若说到一半改了主意，它只写最后那个说法。 GitHub： 录音从按下那一刻就存进硬盘，软件崩了、电池没电，下次打开还能找回来。没网时先排着队，联网后自动补上。 人名、产品名可以加进词典，跟着音频一起发给模型，像 Kubernetes 这种词就不会被听错了。 要自己填一个 Gemini API Key，声音直接发给 Google，中间没有别的服务器，也有免费额度。

🎒 卧槽，DevOps-Interview-Guide 把 85 家公司的 DevOps 面试真题攒成了一个仓库，面试前照着翻就行 GitHub 上 1400+ star，fork 数居然有 1593 个、比 star 还多，一个人业余时间在维护 准备 DevOps 和 SRE 面试最难的是不知道人家考什么：八股背了一堆，进去被问的是线上服务挂了怎么定位、SLO 该怎么定、Terraform 的 state 冲突怎么处理。DevOps-Interview-Guide 里那 151 篇全是 2025、2026 年真去面过的人记下来的，按公司建文件夹，文件名直接写清是 DevOps 工程师还是 SRE principal，同一家面过几次就存几份，不合并。 内容覆盖 Kubernetes、Docker、Terraform、三大云、Jenkins 和 GitHub Actions 这类 CI/CD、Ansible、Linux 和脚本，SRE 那套 SLI/SLO/SLA、可观测性、事件响应也都有。 想投哪家就先翻那家的文件夹，看完再准备，比漫无目的地刷题清楚多了。 GitHub：

一个 Agent 跑任务好管，同时跑上百个就麻烦了，每个都得单独隔离、提前拉好代码仓库和工具，还得盯着别让哪个卡在循环里一直烧钱。 Google 开源的 AX 就是管这件事的，定位是给 Agent 用的编排运行时，目前已经有 12000+ Star。 用过 Kubernetes 的会觉得很眼熟，写一份配置文件，声明要跑什么任务、用哪个工作区和模型，一条命令提交，剩下的交给它。 GitHub： 核心就三样东西。任务跑在限定了 CPU 和内存的沙箱里，工作区预先配好代码仓库、MCP 服务和 Skill，模型单独配置，密钥从集群里取。 空闲的 Agent 可以暂停，之后从原地接着跑。还能直接登进正在跑的沙箱，看它到底在干什么。 官方说是按单个集群跑数十亿个任务来设计的。 随时钻进沙箱看一眼这个设计很实在，Agent 跑歪的时候，翻日志远不如直接看现场。 在搭 Agent 平台、要批量跑任务的团队可以关注一下。

⛏️ 卧槽，witr 能直接告诉你机器上这个进程到底是谁拉起来的。 GitHub 2.2 万 star，去年 12 月才建的仓库，九个多月涨到这个量，作者 Pranshu Parmar 一个人在做。 8080 端口被占了，这事的常规排查是：lsof 查出 PID，ps 往上翻父进程，翻到 systemd 又得去找对应的 unit 文件，发现是容器起的还得再 docker ps 对一遍，一圈下来十分钟过去了，还不一定敢下结论。 witr 就一句话的事。给它进程名、PID、端口、文件或者容器，它把从 systemd、launchd 一路到这个进程的因果链整条打出来，顺带告诉你到底是 systemd、pm2、cron、Docker 还是某个 SSH 会话在管着它。容器那边 Docker、Podman、nerdctl、Kubernetes、Incus、LXC、LXD 和 FreeBSD jail 都认得。 它还会主动捎几句警告：这进程以 root 在跑、监听在公网接口上、内存吃太多、已经连续跑了 90 天没重启、有动态库注入的迹象。输出能切成树状或者 JSON，退出码分了六档，塞进监控脚本很顺；也能开 TUI，进程、端口、容器、文件锁四个标签页实时刷。 单个静态二进制，Homebrew、APT、AUR、Winget、Scoop、npm 这些都能装，Linux、macOS、Windows、FreeBSD 全覆盖。 排查故障最贵的从来不是修，是搞清楚到底发生了什么。 GitHub：

OpenResearch，一个开源的本地科研工作台，把 Claude Code、Codex、OpenCode、Cursor 这 4 款变成研究 Agent，每个研究方向单开一个 Agent 会话和一个独立的 git 工作树，互不干扰。 实验按 git 树来管，每次运行都存一份当时提交的快照，日志、改动、结果文件全挂在产生它们的那次运行下面，回头查得清楚。 GitHub： 它能把整个循环自动跑起来，提出想法、改代码、起实验、看结果、决定下一步试什么，多个 Agent 并行探索，实验树保留谱系。 每个方向一个工作树这个设计我觉得是最实在的一点，隔离干净了后面的事都好办。 同一份代码快照本地能跑，远程 GPU 机器上也能跑，Slurm、Kubernetes、Ray、Modal 都接，浏览器留在笔记本上看进度就行。 项目、对话、运行记录全存自己机器上，建项目和跑实验都不会把代码传出去。 有桌面版和命令行版两种，还能按关键词找论文、直接拉 arXiv 文章进来读。