我手上就一个自建网关、一把 API key，可 Claude Code 要写进 settings.json 的 env，Codex 要写进 config.toml 加 auth.json，OpenCode 要在 opencode.json 里手搓一个 provider——同一件事写三遍，三种格式。cc-switch 把这三份配置收进一个 SQLite 当唯一数据源，托盘点一下就切。这篇讲清它是什么、为什么自建用户尤其需要它、两种接法怎么选，附上我本机三条真实链路（脱敏）和四个只有自建才会踩的坑：opencode.jsonc 会盖掉 cc-switch 的写入、网关的 /models 不是 OpenAI 形状所以自动拉模型没用、密钥两周过期后要改的地方变多了、以及 settings.json 里那个 PROXY_MANAGED 占位符是干什么的。最后是一页 cheatsheet。

AI 编程助手最费钱也最不靠谱的动作，是拿着一个模糊的问题在你的仓库里反复 grep。graphify 换了个思路：先用 tree-sitter 把代码解析成一张知识图谱，之后所有问题都查图，不再翻文件。这篇我在本机真装真跑了 httpx 和 FastAPI 两个仓库——12.8 秒建图、零 token、39 倍压缩是真的，中文查询查不到、一次 update 把图从 8355 撑到 25685 个节点也是真的。另外扒了它为什么用 NetworkX 而不是 Neo4j（代价是 6.5% 的边被合并掉）、graphify-out/ 那 13 个产物里只有 5 个该进 git、怎么接自己的 LLM 网关不用 Gemini key，以及和 Aider、Serena、Potpie、GraphRAG、SCIP、Repomix 五条路线的横向对比。附可直接抄的 .gitignore 和 .graphifyignore。

自从用 OpenSpec 那套 spec-driven 流程做 AI 编程，proposal.md、design.md、tasks.md、spec.md 一层套一层，我一天读的 Markdown 比代码多。写这一端有 agent 帮忙，读这一端还是 cat 加 less。所以我给 markpad 又加了几刀：在任意目录敲一个命令，起一个本地 Web，左边编辑右边预览，Mermaid 和 PlantUML 直接出图，选中一段就能流式翻译，一键出摘要加思维导图。这是六月那篇介绍的续集，不讲功能清单，讲几个当时没写清的实现决定：为什么两种图表走两条完全不同的路、为什么翻译非流式不行、本地工具的安全线画在哪，以及我拿它打开自己上一篇博客时踩到的一个洞。1657 行 Python，53 个测试，可抄。

我在自己的 wiki 上写过一篇 git tips，改了 17 版，该记不住的还是记不住。于是写了 gitman：用自然语言说想干什么，它先给出一份 git 命令计划和一条从真实 diff 里长出来的 commit message，你点头它才执行。这篇不讲“AI 真神奇”，讲的是让 LLM 碰你的仓库时必须先立起来的几道护栏——argv 白名单、三级危险分类、commit message 只能来自 snapshot、默认不联网。全部代码 942 行，5 个 commit，可抄。