技术分享

Knip 适合把 JavaScript 和 TypeScript 项目里的未使用文件、依赖和导出先变成可复核报告，再接入清理节奏和 CI 闸口。

Mergiraf 用语法树理解三方版本，适合先处理机械冲突，再把真正需要人工判断的风险点留给评审和测试。

Biome 适合把格式化、lint、assist 动作和 CI 校验收进同一条链路，但落地时要先分清自动修复、本地反馈和合并闸口各自的责任。

Buf 适合把 Protobuf 仓库的格式约束、兼容性检查和 CI 合并条件收进同一条链路，前提是先把本地反馈、对比分支和跳过策略分层设计。

一篇面向前端工程团队的 Oxlint 迁移笔记：先盘点 ESLint 规则和插件，再用增量共跑、type-aware 检查和 CI warning 预算，把速度收益落到可控的工程闸口里。

一篇面向 AI Agent 工程化的 OpenTelemetry 实践笔记：把一次回答拆成 trace、span、事件和属性，先留住可回放证据，再讨论模型与工具优化。

一篇 marimo 开源 Notebook 的开发实践：把响应式执行、纯 Python 文件、脚本化运行、App 交付和版本审查拆开，让数据分析更容易复现、协作和发布。

Genkit 适合把 AI 应用里的调用、工具、提示词和可观测性收进一条可复查的工程路径。

promptfoo 是一个开源的 LLM eval CLI 和库，适合把提示词、模型和 RAG 输出纳入可复跑的测试流程。

把浏览器交给 AI Agent 之前，先用 Playwright MCP 拆出工具边界、权限范围和证据留存，能让调试和回滚更可控。