市面上各种 agent 用过不少，cursor、claudecode、codex、opencode、trae、openclaw、pi……其实也没感觉哪个对其他有降维打击，反而各有各的不爽： 要么有模型限制，换别的兼容接口要各种转接，运行过程不透明——之前做了 linko，初衷也是为了搞清楚各种 agent 都在干嘛。 要么天天升级弄出各种奇怪 bug，要么过度臃肿，要配各种看着有用实际用起来又没什么卵用的插件。 所以，在 2026 年这个时间点，自己从 0 开始做一个 agent 到底有门槛吗（不限于 coding）？于是 4 月的时候开始做了 tachi。 结论是：做一个匹配个人需求和工作流 …

做了个新玩具 linko, 本质上是个透明 mitm proxy, 但给他加上了可视化 ai agent 和 llm api 之间对话的能力. 限制: 目前只支持 MacOS (透明代理的实现用了MacOS 上的pfctl, linux 的支持很简单, 有空可以加下) 支持的 llm api 只有 anthropic 的接口格式, 任意兼容的第三方接口应该都可以(测试过minimax 和 deepseek) 原理上和 charles 之类的工具的主要区别在"透明", 不需要客户端指定http_proxy(有些工具不支持), 通过防火墙强行劫持https流量, 来做流量解密. …