Pi SDK 学习笔记（二）：事件流与 SSE
上一篇把最小会话跑起来了：ModelRuntime + createAgentSession 在进程内订阅 text_delta、finally 里 dispose()。这一篇把它搬到 HTTP 上——用一个稳定的公开事件协议把内部事件流喂给浏览器，并处理好 SSE 的建流、心跳、断连和错误帧。 这一篇是把「进程内的 AgentSession」变成「跨信任边界的服务」的第一步，核心是事件映射和安全边界。
Pi SDK 学习笔记（一）：最小会话与模型运行时
最近在认真看 Pi SDK，想把它真正嵌进自己的程序里。光读官方示例容易囫囵吞枣，所以我从最小的命令行调用开始自己写，打算一步步把它长成支持多会话、SSE、工具策略和持久化的 Web Agent。这篇记第一段做的事：最小会话与模型运行时。 目标看起来很轻——用 OpenAI Chat Completions 兼容服务跑通一个内存会话，订阅文本增量，dispose() 收尾。但真正动手会发现几个容易糊过去的概念得先摆到台面上：ModelRuntime、AgentSession、SessionManager 的边界；「模型已注册」和「模型已有有效认证」是两回事；以及为什么不该直接用无参数的 createAgentSession()。
Pi Coding Agent 上手（二）：Plan Mode、Subagents 与 Workspace History
上一篇装完 Pi CLI 和第一批 Extension，也完成了模型调用。不过那时的 Pi 仍然很接近它所说的 minimal harness：能工作，但 Plan Mode、Goal Mode、Subagent、MCP 和 Workspace History 都要我们自己定制。 这次继续看七个包： pi install npm:pi-slopchop pi install npm:@narumitw/pi-goal pi install npm:@narumitw/pi-plan-mode pi install npm:pi-subagents pi install npm:pi-btw pi install npm:pi-mcp-adapter pi install npm:pi-workspace-history 这里最需要先处理的是 pi-subagents。上一篇已经安装了 @router-for-me/pi-subagents-lite，两边做的都是 Subagent。我想先弄清楚它们会不会冲突，以及功能更完整的那一个到底多了什么。
Pi Coding Agent 上手（一）：安装、目录与扩展
最近准备认真看一下 Pi Coding Agent。它把自己定义成一个 minimal terminal coding harness：核心只提供一套能工作的终端 Coding Agent，sub-agent、plan mode 等能力没有全部内置，而是留给 Extension、Skill、Prompt Template、Theme 和 Pi Package。
用 Codex 做代码审查
看到 OpenAI 新发的《Custom Code Review rules for Codex》时，我一开始以为它讲的是 GitHub PR 里的 @codex review。实际试着梳理文档后才发现，Codex 里至少有三种容易混在一起的代码审查入口：交互式 /review、非交互式 codex review，以及 GitHub PR 中的云端审查。 它们都叫 Code Review，但运行位置、输入范围和输出去向并不相同。AGENTS.md 又在其中增加了一层：除了告诉 Codex 怎样写代码，现在也可以告诉它审查时要特别留意什么。
Claude in Chrome vs Codex Chrome：MCP 工具层 vs Node REPL 的两种路线
两家公司给自己的 AI Agent 分别推出了 Chrome 扩展。表面上都是"让 AI 能操作浏览器"，但出发点几乎相反：Claude in Chrome 是把 AI 嵌进浏览器里，Codex Chrome 扩展是把浏览器接进 AI 任务系统里。 产品定位 Claude in Chrome 是 claude.ai 的浏览器扩展，主要形态是侧边栏。浏览时 Claude 在旁边响应，可以读当前页面、执行操作、或者后台跑多步骤工作流。也对接了 Claude Desktop，可以在桌面端控制浏览器。
Codex Security Plugin: 把安全扫描嵌进 Codex 工作流
Codex Security Plugin不是一个独立的安全工具，而是以插件形式嵌入到 Codex 工作流中的漏洞扫描系统。这篇文章整理一下它的工作原理、扫描流程和 CI/CD 集成方案，也对比一下它和传统静态分析工具的思路差异。 背景：为什么是插件而不是独立工具 传统的代码安全扫描（SAST）工具，比如 Semgrep、CodeQL、SonarQube，走的是规则匹配的路子：维护一套漏洞特征规则库，扫描代码时对模式进行匹配，找出潜在问题。这类工具的优点是确定性强、速度快、可以自动化集成。缺点也很明显——规则库覆盖不到的变种绕过不了，误报率偏高，而且几乎没有对业务逻辑的理解能力。
Claude Code Artifacts：把 Agent 的工作过程变成活文档
Claude Code 现在支持 Artifacts —— 一句话版：你让 Claude Code 干活时，它可以把过程和结果生成一个可交互的网页，分享给团队看，而且会随着 Claude Code 继续工作自动更新。 Artifact 是什么 以前 Claude Code 的工作成果散在终端输出和对话里。查完 bug、读完代码、推理出根因之后，要把这些东西传递给其他人，只能截图、复制粘贴、或者口头转述。Claude Code 的 Artifacts 把这些工作打包成一个可访问的网页。
Codex 远程连接：两套方案，两种边界
Codex 的远程连接不是一个功能，而是两套相互独立的方案，分别服务于 Desktop App 和 CLI，适用场景和限制也完全不同。 两套方案概览 主机端 客户端 传输协议 Remote Connections Codex Desktop App ChatGPT 手机 App 专有协议 Remote TUI Codex CLI（app-server） 另一台机器的 Codex CLI WebSocket 两者之间没有交集：手机 App 只能连 Desktop App，另一台 CLI 只能连 CLI 的 app-server，不能混用。
Claude Code Remote Control：用手机或浏览器接管本地会话
Claude Code 2.1.51 之后加了一个叫 Remote Control 的功能，允许在 claude.ai/code 或 Claude 手机 App 上远程操控本地正在运行的会话。Mac 上用起来基本开箱即用，但在 Linux 上配置的过程里遇到了一个不太直观的坑，记录下来。 Remote Control 是什么 和 Claude Code on the web（在 Anthropic 云端跑）不同，Remote Control 的会话始终运行在本地机器上，远程界面只是一个窗口。这意味着：