大语言模型 (LLM) 的迅速崛起从根本上改变了软件工程的格局。随着这些模型变得越来越强大（特别是针对大规模代码库进行的微调），它们已从简单的聊天机器人转变为强大的编程助手。如今，AI 不再仅仅是一个参考工具，它已成为 IDE 中不可或缺的参与者。

与此同时，随着 LLM 技术的发展，AI Agent 技术也迅速兴起。AI Agent 是能够自主执行任务、做出决策并与其他系统交互的智能程序。在编程领域，AI Coding Agent 被广泛应用于代码生成、代码编辑、调试、测试等环节。这些 AI Agent 工具普遍支持 创建新文件、内联编辑（inline-editing）Cmd+I（在 macOS 上）或 Ctrl+I（在 Windows 上） 等功能，极大地提升了开发效率。开发者可以通过自然语言指令，让 AI 生成、修改、重构代码，从而将注意力从语法细节中解放出来，专注于更高层次的逻辑与用户体验。

GitHub Actions 是一个持续集成和交付 (CI/CD) 平台，利用工作流（Workflow）可以创建自动化构建、测试和部署管道。GitHub Actions不仅限于构建CI/CD工作流，它可以定义任意的工作流完成某个自动化的功能， 例如，定义一个工作流，当代码仓库中有新的问题创建时自动添加适当的标签。GitHub Action Runner是执行工作流的组件。本文介绍了利用开源项目Actions Runner Controller在Kubernetes中部署和管理自托管的容器版本的GitHub Action Runner。

最近Docker公司改变了Docker桌面版（Docker for Mac和Docker for Windows）的商业策略：最晚到2022/1/31号，需要购买付费订阅了，但对于员工人数小于250，且年收入少于1000万美元的公司仍然免费。虽说对于个人使用Docker桌面版没有影响，但在公司里还是要谨慎使用。 作为对Docker桌面版的替换，本文将对Podman及其使用做一简单的介绍。

在Minikube创建本地Kubernetes集群一文中提到过用Docker驱动创建的Kubernetes集群既不支持ingress，也不支持LoadBalancer类型的服务，所以基本上不可用，而通过Hypervisor驱动创建的Kubernetes集群也需要一些额外的配置(端口转发)才能在VPN的情况下使用。Kind是另一款在Docker容器中创建并运行本地Kubernetes集群的工具，比Minikube的Docker驱动更全面，同时也无需额外的配置就可以在VPN的情况下使用。本文将简单介绍下Kind，并在Mac主机上用Kind创建一个本地Kubernetes集群。

在学习和使用Kubernetes的过程中，都希望能够快速创建一个本地的Kubernetes集群用作测试之用。之前一直使用docker公司的docker for mac创建的Kubernetes集群，但是经常出现启动不起来的问题，也没有详细的日志来定位问题，另外docker for mac创建的集群不支持改变系统组件的配置，比如修改API Server或Kubelet的参数，开启某些Alpaha版本的特性等。虽然Minikube已经存在很久，而且早于docker for mac，但是由于种种原因没能尝试，后经同事推荐，尝试了一下，确实蛮强大。本文将简单介绍下Minikube，以及在Mac主机上用Minikube创建和配置一个本地集群。