PingGlass：现代化 ICMP 与 TCP 监控面板
PingGlass 是一款开源网络监控面板，专注于 ICMP 与 TCP 的延迟、丢包率及可用性检测。针对传统工具 SmokePing 在移动端适配和前端交互上的不足，PingGlass 采用现代 Web 架构，后端负责数据采集，前端完成交互与渲染。基于 Laravel 开发，该工具在监控目标较多时依然能保持轻量，显著改善了运维人员的多端查看与管理体验。
PingGlass：现代化ICMP与TCP监控面板
PingGlass是针对SmokePing痛点重构的现代化网络监控面板，支持ICMP与TCP的延迟、丢包及可用性监控。针对传统工具UI陈旧、移动端体验差以及大规模监控下后端图表笨重等问题，该项目基于Laravel等技术栈开发，实现了数据与渲染分离。整体交互流畅，适配移动端，为开发者提供轻量高效的网络性能监控方案。
PingGlass：现代化 ICMP 与 TCP 监控面板
针对传统 SmokePing 移动端体验差、后端渲染导致大规模监控卡顿等痛点，开发者推出了 PingGlass 监控面板。项目采用前后端分离架构，由后端提供基础数据，前端负责交互与渲染，专注于测量和可视化网络延迟、丢包率及连通性。底层基于 Laravel 构建，有效解决了海量 Target 管理时的性能瓶颈，为开发者和运维人员提供了一套多端适配、轻量且现代的网络状态监控方案。
PingGlass：现代化风格的 ICMP 与 TCP 监控面板
针对传统工具 SmokePing 前端交互笨重、图表后端渲染导致扩展受限及移动端体验差等痛点，开源项目 PingGlass 采用了前后端分离的现代化 Web 架构。该项目基于 Laravel 构建，由后端提供数据接口，前端负责交互与渲染，在处理大量监控目标时具备更高效率，并大幅改善了移动端的查看体验。PingGlass 为开发者和运维人员提供了一个兼顾高可用性与流畅交互的网络延迟、丢包率及连通性监控方案。
经理AI Coding上瘾，团队面临Dashboard平台化难题
一位非技术出身的经理，在掌握“vibe coding”技巧并获得数据库（如psql, mysql, influxdb）及内部API支持后，迅速开发出大量只读Dashboard。这些Dashboard最初在本地运行，后通过Nginx反向代理对外展示，获得了高层领导的积极肯定，并鼓励全组学习和应用AI技术。经理因此认为这种高效的“无代码”或“vibe coding”模式能够取代组内BA目前使用的低效Tableau等低代码平台。 然而，经理在关键的权限控制方面束手无策。他进而要求开发者搭建一个统一的平台，使团队成员都能进行“vibe coding”，并通过该平台登录并由其集中管理所有Dashboard的权限。开发者对此任务感到非常棘手且吃力不讨好，因为一旦权限出现问题，责任将由其承担，而Dashboard的成功则会被归因于他人对AI的良好运用。 开发者最初考虑构建一个类似Django的框架，让每个面板作为独立的应用程序。但与ChatGPT交流后，后者不推荐此方案，反而建议构建一个更像Heroku的平台，利用CI/CD实现自动部署，并通过`app.yaml`等机制进行权限交换。开发者认为这种平台级解决方案超出了自身当前的能力范围。因此，核心问题是寻求现有的框架或解决方案，以有效承载这种由AI驱动、快速迭代的“屎山群”Dashboard，并妥善解决其复杂的权限管理挑战。
哪吒面板暴露导致服务器被黑真实复盘
本文针对一起因哪吒面板（Nezha Dashboard）不当暴露导致的真实服务器入侵事件进行了详细复盘。哪吒探针作为国内开发者和运维人员广泛使用的开源多服务器监控工具，其 Dashboard 若缺乏足够的安全防护（如弱口令、未授权访问或未修复漏洞），极易成为黑客攻击的突破口。在本次事件中，攻击者通过暴露的面板成功渗透，并利用管理权限向受控的 Agent 节点下发恶意指令，导致服务器沦陷。该事件为开发者敲响了安全警钟，建议相关用户立即采取防护措施：避免 Dashboard 直接暴露公网（建议使用 Cloudflare Access 或内网穿透）、启用强密码与双重认证、及时更新面板及 Agent 版本，并严格限制 Agent 的高危执行权限。
基于shadcn/ui的开源CPA管理面板
本项目是基于现代化前端 UI 库 shadcn/ui 构建的开源 CPA（每行动付费）管理面板 CPA Pro。该项目已在 LINUX DO 社区完全开源，提供了美观、现代化的用户界面，旨在提升推广业务的管理效率。在部署方面，CPA Pro 提供了极简的配置流程，用户只需修改 `config.yaml` 配置文件中的 GitHub 仓库地址并重启即可完成部署。针对国内服务器或非 Docker 环境，项目还支持通过 curl 命令直接获取并运行最新的静态管理页面。该面板为需要快速搭建现代化推广后台的开发者和创业者提供了一个开箱即用、易于维护的开源解决方案。
Ollama Dash：本地模型自动更新仪表盘
Ollama Dash 是一款专为本地大模型运行工具 Ollama 设计的自动更新仪表盘。针对现有工具的痛点，该项目提供了两大核心独创功能：首先，它支持按“最新加载”对模型进行排序，方便开发者快速定位近期使用的模型；其次，仪表盘能够每小时自动检测并更新新加载的模型列表，无需手动刷新。对于频繁在本地部署、测试各类开源大模型（如 Llama 3、Qwen 等）的中国开发者和 AI 创业者而言，Ollama Dash 提供了一个极简且高效的资产管理界面。它不仅简化了本地模型库的监控流程，还提升了多模型协同开发时的切换效率，是本地 AI 开发生态中一款实用的效率工具。