读完 Mario Zechner 的「I’ve sold out」，又翻了 pi 仓库里的 AGENTS.md 和 CONTRIBUTING.md，我发现这个项目在很多地方都和常见的开源协作方式不太一样。新贡献者的 issue 和 PR 默认关闭、周末不 review、不懂代码就别提 PR。看起来很强硬，但背后其实是在认真处理一个问题：AI 时代，开源项目要怎么避免被低质量贡献拖垮。

Explain Error Plugin 近期迎来多个重要更新：AI Auto-Fix 自动创建修复 PR、用量统计与配额管控、以及新增对 DeepSeek、Qwen、Azure OpenAI、Custom Okta 四个新 AI 提供商的支持。

Codex 每月 22 美元的订阅费加上额度限制，让我开始寻找一个便宜、稳定、随时能顶上的备用方案。在尝试 OpenCode 不顺利后，我转向了 Pi + DeepSeek 的组合。结果有点出乎意料：写完整篇博客文章，只花了 0.24 元人民币。

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。