在 AI 技术飞速发展的今天，很多公司都在追逐 AI 的浪潮，但我们是否真正理解了“自动化”与“AI Agent”的区别？本文将从实际应用的角度，探讨在什么场景下应该使用确定性的自动化，而在什么场景下应该引入 AI Agent。通过对比分析，我们希望帮助读者在这个全员 AI 的时代，做出更明智的技术选择。

PyCon LT 第一天，我与 Airflow 大佬 Jarek “面基”了。分享了我的“追星”经历，以及 Mozilla 工程师关于工具链的高质量分享。

Python 供应链攻击已经发生，一个 pip install 就能偷走你的所有凭证。介绍如何用 pipguard 在安装前拦截恶意包。

py-eol 是一个专门用来检查 Python 版本是否快到期的工具。它可以扫描项目文件，精确到行号，告诉你哪些地方还在用 EOL 的版本。还可以接入 CI，让检查自动跑，不让过期版本偷偷混进来。

效率提升了，但工作量并没有减少，反而更多。需求变快、节奏变快，外界的期待也随之水涨船高——「你不是在用 AI 吗，怎么还没做完？」压力不是消失了，是换了一种形式。

Hadolint 的 pre-commit 集成长期缺少自动安装方案，困扰社区三年。本文介绍如何通过将 Hadolint 二进制封装成 Python Wheel 包并发布到 PyPI，让 pre-commit 像安装任何 Python 工具一样一键集成 Hadolint，彻底消除手动下载与环境配置的负担。

上篇文章写了被 Canonical 捐款 这件事，有读者问：你怎么就被选中了？ 一开始我也没搞清楚。后来认真研究了一下 thanks.dev 的运作机制，才把整件事的底层逻辑想明白了——以及，什么样的项目更容易被下游厂商的钱砸到。

最近有个读者给我发私信，说现在找到工作很难，让我帮看看简历，想问问我有没有什么找工作的建议。现在的就业市场，似乎比以前更看重你可以做什么，做过什么。换句话说，学历重要，但能力更重要。

今天无意中发现，Canonical 已经连续四个月通过 thanks.dev 给我捐款支持 badgepy 的开发了。虽然金额不大，但这个反馈对我来说意义重大。它让我意识到，有时候我们只要坚持做对的事情，不去过多担心回报，结果可能会在一个完全意想不到的地方，以一种温暖的方式给你反馈。

最近我对开源项目 GitStats 的 UI 进行了大幅改版，新增了深色/浅色模式切换、响应式适配和现代化视觉设计，让报告看起来像一个真正的产品。

OpenClaw 是一个很好的 idea，但不会是一个很好的 solution。高成本、安全隐患、大厂竞争、用户教育缺失——这四块石头压在一起，很难撑起一个长期繁荣的生态。

最新的《2025年 DevOps 现状报告》显示，DevOps 技能已成为职场生存的刚需。40% 的企业将其列为“必须具备”，另有 43% 的企业近期将其列为必选项。相比于培训证书，雇主更看重实战经验。尽管 AIOps 和 DevSecOps 热度极高，但真正的落地仍处于起步阶段。