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Superwhisper 太贵?FreeFlow:低延迟的 macOS 语音转文字开源方案(Fn 全局听写) 😫 “全局语音输入确实爽,但每个月交订阅费真的肉疼。” 很多独立开发者和文字工作者想找一款好用的 macOS 语音转文字 方案,但面向高频输入场景的工具往往走订阅制,长期成本并不友好。 实话实说,Wispr Flow、Superwhisper、Monologue 这类工具体验很顺,但核心模式都是“按月付费”。最近挖到的新项目 FreeFlow 走的是更极客的路线:开源做客户端,把转写与文本后处理交给 Groq API,成本从“月租”变成“按用量可控”,对个人和小团队更好算账。…
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Superwhisper 太贵?FreeFlow:低延迟的 macOS 语音转文字开源方案(Fn 全局听写)
😫 “全局语音输入确实爽,但每个月交订阅费真的肉疼。” 很多独立开发者和文字工作者想找一款好用的 macOS 语音转文字 方案,但面向高频输入场景的工具往往走订阅制,长期成本并不友好。 实话实说,Wispr Flow、Superwhisper、Monologue 这类工具体验很顺,但核心模式都是“按月付费”。最近挖到的新项目 FreeFlow 走的是更极客的路线:开源做客户端,把转写与文本后处理交给 Groq API,成本从“月租”变成“按用量可控”,对个人和小团队更好算账。 FreeFlow 到底是什么?不仅仅是 macOS 语音转文字 FreeFlow 是一个轻量的 macOS 桌面应用,主打“全局打通”:不用切窗口、不用复制粘贴,你的光标停留在哪里,按住 Fn 键说话,松开后文字会自动贴进当前输入框。 它不仅能识别中英夹杂,更关键的是它强调 “上下文感知 (Deep Context)”:尽量让输出更贴合你当下的应用场景,减少专有名词和人名翻车。 1. 读屏级防错字:它知道你在跟谁聊天 很多 macOS 语音转文字 工具最容易翻车的地方是人名、代码片段、产品名和专业术语。 FreeFlow 会参考你当前的输入场景。比如你在回复客户 John 的邮件,它更倾向于把名字拼对;你在终端机 (Terminal) 里口述命令,输出会更“像命令行”;你在飞书文档里写报告,语气会更偏书面一点。 2. 低延迟极速出字:把等待感压到更低 语音输入最怕“转圈圈等加载”。FreeFlow 接入 Groq API 来做转写与文本后处理,短句场景下体感非常快,能明显降低等待感。 需要说明的是:实际速度会受到网络、音频长度、当时服务负载等因素影响。更合理的期待是“尽量不打断工作流”,而不是把它当成绝对的“零延迟”。 3. 数据隐私:链路更短,但仍需理解第三方政策 商业 SaaS 的常见担忧是:数据会经过厂商自建服务器,链路更长、评估更难。 FreeFlow 的特点是 不自建中转服务器,语音与文本以 API 请求形式发送到 Groq 处理。对在意数据链路透明度、希望更好评估风险与成本的人来说,这种“开源客户端 + 第三方 API”的模式更容易做合规判断。
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1 day ago
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Screen Studio 平替来了:CursorLens 免费开源 mac 录屏+剪辑一体(光标特效) 😫 “Screen Studio 是好用,但 $89 的价格属实肉疼...” 做独立开发或产品经理,经常要录那种鼠标轨迹丝滑、点击高亮、支持缩放/聚焦编辑(zoom)的产品演示视频(Demo Video)。 Screen Studio 的效果确实顶,但价格劝退了不少人。 所以问题来了:有没有一款能当Screen Studio 平替的工具,做到录屏 + 快速剪辑一条龙? 这篇就按“Screen Studio 平替”的标准,聊聊我最近挖到的新东西:CursorLens。它基于…
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Screen Studio 平替来了:CursorLens 免费开源 mac 录屏+剪辑一体(光标特效)
😫 “Screen Studio 是好用,但 $89 的价格属实肉疼...” 做独立开发或产品经理,经常要录那种鼠标轨迹丝滑、点击高亮、支持缩放/聚焦编辑(zoom)的产品演示视频(Demo Video)。 Screen Studio 的效果确实顶,但价格劝退了不少人。 所以问题来了:有没有一款能当Screen Studio 平替的工具,做到录屏 + 快速剪辑一条龙? 这篇就按“Screen Studio 平替”的标准,聊聊我最近挖到的新东西:CursorLens。它基于 OpenScreen 项目重构/衍生而来,主打录剪一体。 录完就能直接在时间线里剪、加光标特效、叠相机画中画,再按需要导出不同画幅(能力以版本更新为准)。 CursorLens:不仅仅是录屏,更是后期神器 很多录屏软件(比如 QuickTime)录完就是个视频文件,后期还得拖进 PR / 剪映里再处理光标、字幕、裁切画幅。 而 CursorLens 作为一款“预算友好”的Screen Studio 平替候选,核心卖点就是:录完立刻剪,剪完直接出片,少走很多弯路。 1. 原生级的光标美化(mac 录屏光标特效) 为什么它叫 “Cursor” Lens?因为它对鼠标光标的处理非常细腻。它在 macOS 上通过原生 Helper 采集光标数据,效果更像系统级能力,而不是后期贴特效。 点击动效:
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告别命令行!OpenClaw 桌面客户端 ClawX:可视化部署生产级 AI 智能体 😫 “那个黑乎乎的命令行太劝退了!” 前几天给大家安利 OpenClaw 的时候,后台收到最多的吐槽就是配置太麻烦:要装环境、改 YAML 配置文件、还要敲命令行。 确实,对于非程序员来说,部署一个 AI Agent 的门槛还是有点高。 但今天发现的这个开源项目 ClawX,彻底解决了这个问题。它是一款可视化部署的 OpenClaw 桌面客户端,让你像用微信一样,通过漂亮的图形界面来管理你的 AI 智能体。 为什么说 ClawX 是小白的救星?(零门槛体验) ClawX…
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告别命令行!OpenClaw 桌面客户端 ClawX:可视化部署生产级 AI 智能体
😫 “那个黑乎乎的命令行太劝退了!” 前几天给大家安利 OpenClaw 的时候,后台收到最多的吐槽就是配置太麻烦:要装环境、改 YAML 配置文件、还要敲命令行。 确实,对于非程序员来说,部署一个 AI Agent 的门槛还是有点高。 但今天发现的这个开源项目 ClawX,彻底解决了这个问题。它是一款可视化部署的 OpenClaw 桌面客户端,让你像用微信一样,通过漂亮的图形界面来管理你的 AI 智能体。 为什么说 ClawX 是小白的救星?(零门槛体验) ClawX 的核心理念就是“把技术藏在后台,把体验留给用户”。作为一款 OpenClaw 桌面客户端,它不仅仅是给命令行套了个壳,而是做了深度的封装。 1. 内置核心,开箱即用 (Out-of-the-Box) 以前部署 OpenClaw,你得先装 Node.js,再装 Python,还得配置环境变量,一步错步步错。 ClawX 直接内置了 OpenClaw 核心运行时。下载安装包,双击打开,它就能跑了。不需要你电脑上有任何编程环境,这才是真正的“零门槛”。 2. 可视化配置,告别 YAML (Visual Configuration) 在命令行版里,修改一个 API Key 或者调整模型参数,你需要去改配置文件,一不小心多打个空格程序就报错。 ClawX 提供了一个现代化的设置向导面板。你想接 OpenAI 还是 Claude?想开启定时任务?在界面上勾勾选选就行,系统还会实时校验你的配置连通性。 3. 双进程架构,生产级稳定 (Process Isolation)
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3 days ago
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别乱刷机!2026 OpenClaw 生态评测报告:PicoClaw 能上生产吗?(OpenClaw 分身选哪个) 🛠️ Star 高不等于能上生产,更新勤不等于代码稳。 OpenClaw 火了之后,GitHub 上冒出了一堆魔改版(Forks):主打 Rust 高性能的、主打 Docker 隔离的、还有主打 10MB 内存的。 大家都在问:“版本这么多,我到底该刷哪个?” 为了不让你上生产后才发现踩坑,今天推荐一份极其硬核的 OpenClaw 生态评测报告。它不看宣传文案,而是直接从源码与工程治理维度做复核(测试/CI/权限边界/依赖策略),从工程视角告诉你谁才是真正的“版本答案”。…
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别乱刷机!2026 OpenClaw 生态评测报告:PicoClaw 能上生产吗?(OpenClaw 分身选哪个)
🛠️ Star 高不等于能上生产,更新勤不等于代码稳。 OpenClaw 火了之后,GitHub 上冒出了一堆魔改版(Forks):主打 Rust 高性能的、主打 Docker 隔离的、还有主打 10MB 内存的。 大家都在问:“版本这么多,我到底该刷哪个?” 为了不让你上生产后才发现踩坑,今天推荐一份极其硬核的 OpenClaw 生态评测报告。它不看宣传文案,而是直接从源码与工程治理维度做复核(测试/CI/权限边界/依赖策略),从工程视角告诉你谁才是真正的“版本答案”。 这份评测报告讲了什么?(工程视角的体检表) 这份报告由第三方开发者整理发布,它对 10 个主流分支(包括 OpenClaw 原版、PicoClaw、ZeptoClaw 等)进行了一次全面的“工程体检”。 评估维度非常硬核(每项 10 分): 代码质量 (Code Quality): 结构是否清晰、错误处理是否有底线。 健壮性 (Robustness): 输入校验、异常处理、权限边界是否闭环。 可持续性 (Sustainability): 维护活跃度、CI/CD 流程、安全扫描是否到位。 实战结论:祛魅与黑马 1. 祛魅 PicoClaw:轻量的代价 前两天很多人还在夸 PicoClaw 省资源(内存 < 10MB),报告直接给它的安全性打了个问号。虽然它确实轻,但综合评分仅 5.0 分(全场垫底)。 硬伤: 代码质量评分仅 4/10,健壮性仅 4/10。缺乏必要的输入验证与异常治理。
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4 days ago
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想润却不知道去哪?Livabble:全球城市生活成本与宜居度分析工具(1377城) 💸 “深圳月薪 2 万” vs “成都月薪 1.5 万”,到底哪个存得下钱? 很多打工人在面对异地的高薪 Offer 时,往往只盯着税前工资看,却忽略了最重要的隐形支出:房租、物价和生活质量。 今天推荐的 Livabble,就是一个极其扎心的全球宜居城市分析和生活指南。它用真实统计数据帮你算清楚差距:你的钱在世界各地到底值多少?它是数字游民、远程工作者和准备移居家庭的“决策雷达”。 Livabble 是什么?(Numbeo 的现代化升级版) Livabble 不仅界面比老牌的 Numbeo…
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想润却不知道去哪?Livabble:全球城市生活成本与宜居度分析工具(1377城)
💸 “深圳月薪 2 万” vs “成都月薪 1.5 万”,到底哪个存得下钱? 很多打工人在面对异地的高薪 Offer 时,往往只盯着税前工资看,却忽略了最重要的隐形支出:房租、物价和生活质量。 今天推荐的 Livabble,就是一个极其扎心的全球宜居城市分析和生活指南。它用真实统计数据帮你算清楚差距:你的钱在世界各地到底值多少?它是数字游民、远程工作者和准备移居家庭的“决策雷达”。 Livabble 是什么?(Numbeo 的现代化升级版) Livabble 不仅界面比老牌的 Numbeo 更好看,数据维度也更适合现在的年轻人。它把一个城市像“产品”一样拆解开来,让你进行横向评测。 它的核心逻辑非常直接:不仅要看赚多少,更要看能剩下多少,以及过得怎么样。 核心功能:帮你算清这三笔账 1. 算清“购买力” (Purchasing Power) 输入城市(比如 清迈),它会直接甩给你一张清单: 租房痛点: 对比核心区域与周边地段的租金水平(例如上海租房成本可能是曼谷的 2.5 倍)。 物价指数: 综合餐饮、交通与日常开销的加权指数 (CPI),比单纯看汇率更真实。 购买力折算: 同样的钱,在 A 城市能活成“中产”,在 B 城市可能只是“温饱”。 2. 评估“隐形宜居度” (Quality of Life) 除了钱,生活质量往往由那些“非金钱因素”决定: 气候条件: 详细的气候分析,帮你避开湿热难耐或过于寒冷的季节。 安全评分: 综合评估夜间出行安全指数,以及当地社区的包容度。 医疗与便利度: 对于想去国外旅居的人,这是评估“长期生活可行性”的关键指标。 3. 数字游民的“迁徙指南”
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4 days ago
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GeoSpy AI 图片地点分析工具:无需 EXIF 的视觉推理与隐私风险自查 🔍 即使关掉 GPS,你的照片依然在“裸奔”吗? 很多人认为,只要擦除了 EXIF 元数据(GPS 经纬度),照片就是安全的。 但在 GeoSpy 这类基于 AI 视觉推理的工具面前,这层防御可能形同虚设。它不看数据,而是像侦探一样“看图”——通过植被、光照、建筑纹理,反推出拍摄地的具体坐标。 本文将从技术原理与隐私自查的角度,评测这款工具的真实能力,并教你如何用它来测试自己的社交媒体照片是否泄露了家庭或办公地址。 GeoSpy 是什么?(AI 视觉地理分析引擎) GeoSpy 是一款基于深度学习的视觉地理定位…
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GeoSpy AI 图片地点分析工具:无需 EXIF 的视觉推理与隐私风险自查
🔍 即使关掉 GPS,你的照片依然在“裸奔”吗? 很多人认为,只要擦除了 EXIF 元数据(GPS 经纬度),照片就是安全的。 但在 GeoSpy 这类基于 AI 视觉推理的工具面前,这层防御可能形同虚设。它不看数据,而是像侦探一样“看图”——通过植被、光照、建筑纹理,反推出拍摄地的具体坐标。 本文将从技术原理与隐私自查的角度,评测这款工具的真实能力,并教你如何用它来测试自己的社交媒体照片是否泄露了家庭或办公地址。 GeoSpy 是什么?(AI 视觉地理分析引擎) GeoSpy 是一款基于深度学习的视觉地理定位 (Visual Geolocation) 工具。 与传统的“以图搜图”不同,它不依赖数据库匹配,而是基于计算机视觉 (Computer Vision) 进行逻辑推理。它可以被视为一个自动化的 OSINT (开源网络情报) 分析师,专门挖掘图像背景中那些容易被我们忽视的地理指纹。 核心技术:AI 如何进行“无 EXIF 推理”? 1. 环境特征提取 (Feature Extraction) GeoSpy 会对图像进行像素级的语义分割,关注以下关键线索: 生态指纹: 识别植被类型(如亚热带阔叶 vs 寒带针叶),推断气候带。 建筑语言: 分析屋顶结构、窗户样式、路面标线标准,锁定文化区域。 基础设施: 识别路牌字体、红绿灯制式、电线杆设计等具有唯一性的工业特征。 2. 可解释性推理 (Explainable AI) 相比于黑盒模型,GeoSpy 的价值在于它能提供“推断依据”
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6 days ago
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10美元硬件跑 AI?PicoClaw:内存 🤯 谁说跑 AI 必须上高端服务器? 在嵌入式设备或闲置旧硬件上部署 AI Agent 时,我们常面临一个尴尬: 常规的 AI 框架动辄占用数 GB 内存,还需要笨重的 Python/Node.js 运行时环境,这对于几十块钱的 Linux 开发板来说是不可承受之重。 今天这篇聊一个更偏“工程落地”的选择:PicoClaw。它用 Go 语言 将运行时依赖和资源占用压到了极致,旨在让 AI 助手能在 10 美元级别的低配硬件上常驻运行。 PicoClaw 是什么?(Go 语言重构版) PicoClaw (GitHub:…
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10美元硬件跑 AI?PicoClaw:内存
🤯 谁说跑 AI 必须上高端服务器? 在嵌入式设备或闲置旧硬件上部署 AI Agent 时,我们常面临一个尴尬: 常规的 AI 框架动辄占用数 GB 内存,还需要笨重的 Python/Node.js 运行时环境,这对于几十块钱的 Linux 开发板来说是不可承受之重。 今天这篇聊一个更偏“工程落地”的选择:PicoClaw。它用 Go 语言 将运行时依赖和资源占用压到了极致,旨在让 AI 助手能在 10 美元级别的低配硬件上常驻运行。 PicoClaw 是什么?(Go 语言重构版) PicoClaw (GitHub: sipeed/picoclaw) 是一个面向边缘计算场景的开源轻量级 AI 助手。 它的核心设计理念是“最小化资源占用”:通过 Go 语言编译为单一二进制文件 (Single Binary),移除繁杂的环境依赖,使其能运行在 LicheeRV Nano、NanoKVM 甚至路由器等资源受限设备上。 🏎️ 极速启动: 官方测试数据显示,0.6GHz 单核 CPU 也能在 1 秒左右完成启动。
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6 days ago
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开源数据可视化看板案例:历史数据清洗 + 趋势图表 + 多模型输出对比 (Python/React) 📊 数据可视化练手:只有代码,没有玄学 对于开发者来说,学习 Python 爬虫 和 React 数据可视化 最好的方式就是找一个真实、高频更新的数据集来练手。 今天推荐的 GitHub 开源项目 Double-Color-Ball-AI,本质上是一个优秀的全栈开发案例。它用一个公开的高频更新数据集做示例,演示了如何清洗海量历史数据、如何用 ECharts 展示统计趋势,以及如何对比不同 LLM(如 DeepSeek vs GPT)在处理结构化数据时的输出差异。…
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开源数据可视化看板案例:历史数据清洗 + 趋势图表 + 多模型输出对比 (Python/React)
📊 数据可视化练手:只有代码,没有玄学 对于开发者来说,学习 Python 爬虫 和 React 数据可视化 最好的方式就是找一个真实、高频更新的数据集来练手。 今天推荐的 GitHub 开源项目 Double-Color-Ball-AI,本质上是一个优秀的全栈开发案例。它用一个公开的高频更新数据集做示例,演示了如何清洗海量历史数据、如何用 ECharts 展示统计趋势,以及如何对比不同 LLM(如 DeepSeek vs GPT)在处理结构化数据时的输出差异。 这是什么?(开源数据可视化看板) 这是一个基于现代 Web 技术栈构建的通用数据展示仪表盘。 它的核心价值在于“数据工程链路”的完整性:后端负责自动抓取并清洗非结构化数据,中间层通过算法计算热度、离散度等统计指标,前端则负责将这些数据渲染为交互式图表。 你可以把它当成一个“统计学与前端工程的实战模板”,用来研究如何将冰冷的数字转化为可交互的商业智能 (BI) 看板。 核心功能:技术实现与演示 1. 历史数据清洗与可视化 (ECharts 实践) 该项目演示了完整的数据处理流程: 后端脚本将原始网页数据清洗为标准的 JSON 格式,前端则利用 ECharts 或 Recharts 库,将复杂的统计概念(如区间分布、和值走势)转化为动态折线图和柱状图。这对于想学习前端图表库的开发者来说,是可直接复用的参考代码。 2. 多模型输出对比 (LLM Output Comparison) 这是该项目最有参考价值的技术点:LLM 结构化输出评测。 该看板支持配置 GPT-4o、Claude 3.5、DeepSeek 等多个 API,让它们针对同一组统计指标生成分析文本。
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6 days ago
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Proxifier 类工具替代方案?Antify:macOS 应用级代理工具(按 App 分流 + 本地网络控制) 🤯 系统代理开着,但终端和 IDE 还是不走? 在 Mac 上做网络排查时,常见的情况是: 浏览器访问正常,但终端里的 curl、git,或者 Xcode 拉依赖时速度明显不对;原因往往不是“网络差”,而是这些进程并不遵循系统代理。 不少人会改用“全局接管”方案,但它容易影响内网服务、局域网设备或本地开发链路。Proxifier 这类“按应用分流”的路线能把规则精确到 App/进程层面,而 Antify 就是其中更轻量的一款免费选择。 Antify 是什么?(简单说)…
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Proxifier 类工具替代方案?Antify:macOS 应用级代理工具(按 App 分流 + 本地网络控制)
🤯 系统代理开着,但终端和 IDE 还是不走? 在 Mac 上做网络排查时,常见的情况是: 浏览器访问正常,但终端里的 curl、git,或者 Xcode 拉依赖时速度明显不对;原因往往不是“网络差”,而是这些进程并不遵循系统代理。 不少人会改用“全局接管”方案,但它容易影响内网服务、局域网设备或本地开发链路。Proxifier 这类“按应用分流”的路线能把规则精确到 App/进程层面,而 Antify 就是其中更轻量的一款免费选择。 Antify 是什么?(简单说) Antify 基于 macOS 原生 NetworkExtension 框架实现应用级网络分流与控制。 对团队或开发环境来说,这类工具的价值在于:减少“全局策略误伤”的排障成本,并且更容易按最小权限去管理网络策略。你可以指定:App A 走本地代理端口,App B 直连,App C 阻断联网,而不是把所有流量一刀切。 核心功能:把规则精确到 App / 进程 / 终端工具 1. 按 App 分流 (Split Tunneling) 把需要管理的 App 加进规则列表后,可以分别设置: Proxy:让 Xcode、Cursor、Claude Desktop 等进程走本地 SOCKS5/HTTP 端口,用于依赖下载与网络调试。
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7 days ago
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你的私人 AI 助理:OpenClaw 一键部署工具 (支持微信/飞书/Telegram(TG) + 多模型聚合) 🤦♂️ AI 很强,但被困在了网页里 ChatGPT 只能在网页聊,Claude 只能在官网用。如果你想把它们接入到微信、飞书、Telegram,或者让它们拥有“长期记忆”来帮你处理复杂的任务,通常需要写一堆代码来对接 API。 今天推荐的 GitHub 开源项目 OpenClaw 一键部署工具,就是为了解决这个问题而生的。它能帮你快速构建一个跨平台、聚合多模型、有记忆的私人 AI 助手。 OpenClaw 是什么?(简单说)…
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你的私人 AI 助理:OpenClaw 一键部署工具 (支持微信/飞书/Telegram(TG) + 多模型聚合)
🤦♂️ AI 很强,但被困在了网页里 ChatGPT 只能在网页聊,Claude 只能在官网用。如果你想把它们接入到微信、飞书、Telegram,或者让它们拥有“长期记忆”来帮你处理复杂的任务,通常需要写一堆代码来对接 API。 今天推荐的 GitHub 开源项目 OpenClaw 一键部署工具,就是为了解决这个问题而生的。它能帮你快速构建一个跨平台、聚合多模型、有记忆的私人 AI 助手。 OpenClaw 是什么?(简单说) 别被“数字员工”这种词绕晕了。简单来说,OpenClaw 就是一个“超级中间件”(或者叫 AI 网关)。 它的“大脑”: 支持接入 OpenAI、Claude、Gemini,甚至你本地跑的 Ollama (Llama 3/DeepSeek)。 它的“嘴巴”: 支持对接 Telegram、Discord、Slack、微信 (WeChat)、飞书 (Feishu) 等聊天软件。 把它部署在你的服务器上,你就可以在微信里直接问 Claude 问题,或者在 Telegram 里让 GPT-4 帮你写代码,而且它还记得你们之前的聊天上下文。 为什么推荐它?(核心亮点) 1. 真正的“跨平台记忆” 很多 Bot 是“阅后即焚”的。但 OpenClaw 支持持久化存储。你在 Telegram 上跟它聊了一半的技术问题,回到微信上接着问,它依然记得上下文。这对于连续性工作非常有帮助。 2. 主动推送与自动化
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8 days ago
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拯救“只给摘要”的 RSS!FeedCraft:开源自托管 AI RSS 中间件 (全文提取+翻译+摘要) 🚫 订阅了 RSS 还要跳转网页?太反人类了 RSS 重度用户最痛苦的瞬间莫过于:兴冲冲订阅了一个源,点开一看——只有标题和两行摘要。想看全文?必须跳转到全是广告的网页。 更别提那些全是英文的长文源,或者混杂着软文的营销类内容较多的源。今天推荐的 FeedCraft,就是专门来解决这些问题的开源自托管 RSS 中间件。 一句话介绍: 它不负责“阅读”,它负责“数据清洗与重构”。把它架在 RSS…
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拯救“只给摘要”的 RSS!FeedCraft:开源自托管 AI RSS 中间件 (全文提取+翻译+摘要)
🚫 订阅了 RSS 还要跳转网页?太反人类了 RSS 重度用户最痛苦的瞬间莫过于:兴冲冲订阅了一个源,点开一看——只有标题和两行摘要。想看全文?必须跳转到全是广告的网页。 更别提那些全是英文的长文源,或者混杂着软文的营销类内容较多的源。今天推荐的 FeedCraft,就是专门来解决这些问题的开源自托管 RSS 中间件。 一句话介绍: 它不负责“阅读”,它负责“数据清洗与重构”。把它架在 RSS 源和你的阅读器之间,它能自动把“只有标题的半成品”加工成“全文提取+智能翻译”的高价值精读源。 它和普通的 RSS 阅读器有啥区别? 很多朋友容易搞混,简单来说: RSS 阅读器 (如 Reeder, Feedly): 是“餐具”,负责把饭端上来给你吃。 FeedCraft (中间件): 是“后厨”,负责把买回来的生菜(原始 RSS)洗净、切好、炒熟(全文提取+翻译),最后端给阅读器。 所以,你原来的阅读器不用换,只需要把订阅地址换成 FeedCraft 处理后的新地址即可。 核心功能:哪里不爽改哪里 FeedCraft 内置了一套被称为 AtomCraft 的处理模块,你可以像搭积木一样对 RSS 进行改造。以下是几个最实用的场景: 1. 全文提取 (Fulltext) —— 刚需 这是最核心的功能。针对那些只提供摘要的站点,FeedCraft 能自动抓取原文内容。 遇到那种需要 JavaScript 渲染的动态网页也不怕,它支持模拟浏览器渲染(虽然吃点内存),强行把“残废源”变成“全文源”
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8 days ago
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GitHub相似项目推荐工具:用 AI 做开源选型与竞品尽调(SimilarRepos) 🚫 别再 Awesome 列表里大海捞针了 经常逛 GitHub 的朋友肯定有过这种经历:发现了一个很棒的库,但它已经两年没更新了(停止维护的仓库),或者功能太重不适合你的小项目。这时候,你特别想问:“有没有类似且维护更好的替代品?” 工具推荐: 今天推荐的这款 GitHub相似项目推荐工具 —— SimilarRepos,直接把 AI 塞进了 GitHub 侧边栏,支持 DeepSeek 和 Ollama,找替补不再求人。 这款 GitHub相似项目推荐工具 强在哪? SimilarRepos…
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GitHub相似项目推荐工具:用 AI 做开源选型与竞品尽调(SimilarRepos)
🚫 别再 Awesome 列表里大海捞针了 经常逛 GitHub 的朋友肯定有过这种经历:发现了一个很棒的库,但它已经两年没更新了(停止维护的仓库),或者功能太重不适合你的小项目。这时候,你特别想问:“有没有类似且维护更好的替代品?” 工具推荐: 今天推荐的这款 GitHub相似项目推荐工具 —— SimilarRepos,直接把 AI 塞进了 GitHub 侧边栏,支持 DeepSeek 和 Ollama,找替补不再求人。 这款 GitHub相似项目推荐工具 强在哪? SimilarRepos 是一个开源的浏览器扩展(支持 Chrome/Edge/Firefox)。它的逻辑非常简单粗暴:当你打开任意一个 GitHub 仓库页面时,它会利用 LLM 读取当前项目的 Readme,然后迅速在右侧边栏给你列出一堆“相似或相关”的仓库。 1. 完美支持 DeepSeek 与本地 Ollama (省钱党福音) 这是该项目最大的亮点,也是它区别于其他竞品的核心优势: 💰 成本极低: 它可以直接接入最近火爆的 DeepSeek API (V3/R1),成本相对更低,日常找同类项目、做初筛完全够用(效果会受模型与提示词影响)。 🔒 隐私安全: 支持通过 Ollama 调用本地模型(如 Llama 3)。这类方案更偏隐私:你可以在本地跑模型,减少把项目内容发到第三方接口的次数(仍建议自查扩展权限与网络请求)。 🚀 兼容性强: 当然也支持 OpenAI、Claude、Gemini 等主流大模型,丰俭由人。
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9 days ago
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2026 RSS订阅聚合工具推荐:Topfeed 一站式管理 RSS/Newsletter 🚫 别让算法决定你今天看什么 说实话,现在的 App 挺让人心累的:打开是为了看新闻,结果被算法喂了一堆广告和软文;收藏夹里存了几百个链接,想找的时候根本翻不到。 一句话推荐: 如果你想找回“纯粹阅读”的感觉,Topfeed 这个工具很对味。它不搞花里胡哨的推荐,只做一件事:把你想看的博客、新闻和 Newsletter,统统收进一个干净的“信息收件箱”里。 Topfeed 是什么? 你可以把它理解为“你私人的互联网报刊亭”。 Topfeed 是一个极简的 RSS/Atom…
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2026 RSS订阅聚合工具推荐:Topfeed 一站式管理 RSS/Newsletter
🚫 别让算法决定你今天看什么 说实话,现在的 App 挺让人心累的:打开是为了看新闻,结果被算法喂了一堆广告和软文;收藏夹里存了几百个链接,想找的时候根本翻不到。 一句话推荐: 如果你想找回“纯粹阅读”的感觉,Topfeed 这个工具很对味。它不搞花里胡哨的推荐,只做一件事:把你想看的博客、新闻和 Newsletter,统统收进一个干净的“信息收件箱”里。 Topfeed 是什么? 你可以把它理解为“你私人的互联网报刊亭”。 Topfeed 是一个极简的 RSS/Atom 聚合器。它的逻辑很简单:你把关注的网站链接(URL)丢进去,它负责把更新抓取过来。没有弹窗,没有“猜你喜欢”,只有你订阅的内容。 为什么它比浏览器收藏夹好用? 收藏夹是“死的”,你得一个个点开看有没有更新;Topfeed 是“活的”,内容会自动找你。对于喜欢收集信息的朋友,它的核心价值在于“资产化管理”,对团队研究、内容运营和竞品追踪来说,它更像一个长期可复用的信息源资产库,而不是临时刷资讯的工具: 全网通吃: 不管是独立博客、科技媒体,还是小众的 Newsletter,只要有 RSS 源,就能聚合在一起。 标签化管理 (Tags): 别让信息乱堆。给它们打上标签,比如“#AI工具”、“#摸鱼”、“#硬核技术”。不需要记住“上次在哪看到的”,只需要记住“它属于哪个标签”。 公开主页 (Profile): 这点很酷。你可以把自己的订阅列表生成一个公开页面(类似 Linktree),分享给同事或朋友,展示你的“信息食谱”。 进阶用法:把它当 Newsletter 管理器 相信很多人跟我一样,订阅了一堆 Substack 或者行业周报,结果它们全淹没在工作邮件里,最后根本没点开过。 Topfeed 的解法是: 把 Newsletter 当成“定期更新的 RSS 源”。 把它们从邮箱里剥离出来,放入 Topfeed 统一阅读。这样一来,邮箱回归纯粹的“沟通工具”,而 Topfeed 变成你的“深度阅读库”。工作是工作,阅读是阅读,互不打扰。 ⚡️ 避坑指南与使用建议 🛠️实测心得: 它不是搜索引擎: 很多人误会它是用来“搜资源”的。No,Topfeed 是“订阅器”。它适合长期追踪你已经信任的优质信源,而不是临时去搜一个答案。 隐私比较干净: 相比某些偷偷上传用户数据的插件,Topfeed 的条款比较直白。它只聚合公开内容,不做多余的数据追踪,这对极客用户很重要。 谁最该用? 内容创作者、开发者、分析师。如果你每天都要刷几十个网站怕漏掉热点,用它能省下你 80% 的“切换网页”时间,这才是真正的生产力工具。 项目地址与资源 🔗 官网直达:Topfeed.xyz (点击直达) ⚠️ 免责声明: 本文仅做效率工具推荐与评测。请尊重原作者版权,合理使用 RSS 聚合功能。
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9 days ago
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2026 跨国家税后工资对比工具:Howmuch.tax 一键算税后到手 🤔 别聊虚的,先把“到手”算出来 很多人聊跳槽、换城市、润出国,张口就是“年薪涨了多少”、“福利有多好”。但说实话,最扎心的问题往往没人提:交完税,到底还能剩几个钱? 一句话推荐: 同样的税前高薪,换个地方生活,到手很可能缩水一大截。Howmuch.tax 就是那种不跟你扯复杂算法,直接帮你算“税后到手 (Take-home Pay)”并进行跨地区对比的神器。 Howmuch.tax 是干嘛的? 简单来说,它主打的思路很简单:用“税后到手”来做对比,而不是只看税率或者只看税前数字。 不管你是拿了两个不同国家的…
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2026 跨国家税后工资对比工具:Howmuch.tax 一键算税后到手
🤔 别聊虚的,先把“到手”算出来 很多人聊跳槽、换城市、润出国,张口就是“年薪涨了多少”、“福利有多好”。但说实话,最扎心的问题往往没人提:交完税,到底还能剩几个钱? 一句话推荐: 同样的税前高薪,换个地方生活,到手很可能缩水一大截。Howmuch.tax 就是那种不跟你扯复杂算法,直接帮你算“税后到手 (Take-home Pay)”并进行跨地区对比的神器。 Howmuch.tax 是干嘛的? 简单来说,它主打的思路很简单:用“税后到手”来做对比,而不是只看税率或者只看税前数字。 不管你是拿了两个不同国家的 offer 在纠结,还是计划搬去另一个城市,想先看看钱包会不会“大出血”,这工具都能帮你快速摸个底。 如果你正处在下面这些十字路口,用它就对了: 正在跨城市或跨国家找工作,想快速知道哪边的钱更“实”; 手里捏着几个 offer,税前看着差不多,怀疑到手差距大; 计划搬家,想先把税务成本和生活压力做个预判。 ⚡️ 怎么用它才不踩坑?(老司机建议) 🛠️ 使用建议: 这种在线计算器都不是百分百精准的,但用对了方法,能帮你省很多事: 先做“方向判断”: 别指望它算出精确到个位数的税单。把它当成第一轮筛选工具:对比 A 城和 B 城,先看看税后到手大概差了百分之几,心里有个底。 输入要“一碗水端平”: 对比时口径一定要统一(比如都按税前年薪、同一币种)。别这边输月薪、那边输年薪,自己把自己绕晕了。 别忽略“生活成本”: 税后到手只是第一步。搬家跳槽香不香,还得看房租、吃饭、交通这些固定支出。建议把“税后到手”当底盘,再叠加生活成本一起评估。 它适合当哪一环? 市面上算工资的工具很多,Howmuch.tax 的长处是专门用来做“跨地区对比”和“搬家评估”这道选择题的。 它适合做迁移与 Offer 对比的第一轮筛选,帮你快速排除那些“看起来很美,实际上很亏”的选项。 项目地址与资源 🔗 在线工具:Howmuch.tax (点击直达) 💡 功能入口提示:站内提供“对比欧洲税后收入”、“对比任意地区”、“搬家税负估算”等场景入口。 ⚠️ 免责声明: 本文仅做信息整理与工具评测,不构成税务、法律或投资建议。不同地区税规则与个人情况差异很大,请以当地官方信息与专业意见为准。
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10 days ago
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5 美元做一台本地 AI 助手:MimiClaw 开源 ESP32 AI 助理,支持 Claude + Telegram (2026) 🤖 5 美元 vs 199 美元:谁说 AI 硬件必须贵? 在 Rabbit R1 或 AI Pin 动辄几百美元的今天,你敢相信只需 5 美元(约 35 元) 就能手搓一个功能强大的 AI 助理吗? 项目推荐: 不需要树莓派,也不用跑 Linux。开源项目 MimiClaw 让你在拇指大小的 ESP32-S3 芯片上,用纯 C 语言跑通了 Claude AI 的完整逻辑。这类 ESP32 AI 助理 的核心价值,是把“Agent…
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5 美元做一台本地 AI 助手:MimiClaw 开源 ESP32 AI 助理,支持 Claude + Telegram (2026)
🤖 5 美元 vs 199 美元:谁说 AI 硬件必须贵? 在 Rabbit R1 或 AI Pin 动辄几百美元的今天,你敢相信只需 5 美元(约 35 元) 就能手搓一个功能强大的 AI 助理吗? 项目推荐: 不需要树莓派,也不用跑 Linux。开源项目 MimiClaw 让你在拇指大小的 ESP32-S3 芯片上,用纯 C 语言跑通了 Claude AI 的完整逻辑。这类 ESP32 AI 助理 的核心价值,是把“Agent 逻辑”做成低成本硬件形态:随插随用,断电不丢记忆。 MimiClaw:硬核极客的“赛博浪漫” MimiClaw 的设计理念非常简单粗暴:去中心化、低功耗、完全私有。 它不再是那种只能执行固定指令的传统语音音箱,而是直接接入了 Anthropic Claude 大模型。这意味着它的理解能力和逻辑推理能力,是目前顶级的。 1. 真正的“全栈” (On-Chip Agent) 通常 DIY AI 硬件是把 ESP32 当“传声筒”,语音发到服务器处理。但 MimiClaw 实现了
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10 days ago
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训练任务卡死?GPU Kill:开源跨平台 GPU 管理工具,一键清理异常进程 (2026) 🔥 痛点:显存满了,却找不到是谁在用? 对于搞 AI 训练或做 GPU 运维的兄弟们来说,最头疼的莫过于:显存被莫名其妙占满,或者跑了个死循环任务,想停都停不掉。 通常我们得用 nvidia-smi 查 PID,再手动 Kill,还得担心手滑误删了别人的训练任务。 一句话推荐: 今天要推的 GPU Kill,就是一把运维界的“瑞士军刀”。它能一键跨平台管理(N卡/A卡/M芯片),甚至能结合 AI 帮你自动清理僵尸进程。 30 秒省流:它值不值得装? 核心功能:统一了…
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训练任务卡死?GPU Kill:开源跨平台 GPU 管理工具,一键清理异常进程 (2026)
🔥 痛点:显存满了,却找不到是谁在用? 对于搞 AI 训练或做 GPU 运维的兄弟们来说,最头疼的莫过于:显存被莫名其妙占满,或者跑了个死循环任务,想停都停不掉。 通常我们得用 nvidia-smi 查 PID,再手动 Kill,还得担心手滑误删了别人的训练任务。 一句话推荐: 今天要推的 GPU Kill,就是一把运维界的“瑞士军刀”。它能一键跨平台管理(N卡/A卡/M芯片),甚至能结合 AI 帮你自动清理僵尸进程。 30 秒省流:它值不值得装? 核心功能:统一了 NVIDIA/AMD/Apple Silicon 的管理命令,支持一键清理、实时监控。 杀手锏:内置 MCP 服务,可以对接 Claude/ChatGPT,让 AI 帮你运维 GPU。 适用人群:AI 算法工程师、实验室管理员、Mac Studio 深度用户。 一句话建议:如果你受够了在不同机器上记不同的显卡命令,装它就对了。 GPU Kill 能解决什么痛点? 在 AI 基础设施管理场景中,GPU Kill 可以作为轻量级算力监控与资源调度工具:显存爆满、任务卡死、异常进程这种“日常事故”,它能用统一命令快速定位并处理。 它的野心很大,试图做一个“大一统”的管理接口。无论你是 Linux 服务器还是 Mac 开发机,命令完全一致。
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11 days ago
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剧本变视频!Toonflow:开源 AI 短剧生成工具(含工作流与避坑指南) 🎬 痛点:想做 AI 视频,最怕什么? 如果你也想做 AI 视频,但受够了 【角色一秒换脸、剧情连不上】 的折磨,那这篇就能省你不少时间。 我这次测试的是 Toonflow,这是一套偏“工程化”的 开源 AI 短剧生成工具,主打【剧本可视化 + 角色一致性控制】,能把“写提示词抽卡”变成“自动化生产线”。 一句话结论: 适合【文本 IP 视频化创作者】、【短剧矩阵号】、【想做连续剧情的创作者】; 不适合【想一键生成好莱坞大片的人】(它只是初稿工具)。 30 秒省流:它值不值得用?…
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剧本变视频!Toonflow:开源 AI 短剧生成工具(含工作流与避坑指南)
🎬 痛点:想做 AI 视频,最怕什么? 如果你也想做 AI 视频,但受够了 【角色一秒换脸、剧情连不上】 的折磨,那这篇就能省你不少时间。 我这次测试的是 Toonflow,这是一套偏“工程化”的 开源 AI 短剧生成工具,主打【剧本可视化 + 角色一致性控制】,能把“写提示词抽卡”变成“自动化生产线”。 一句话结论: 适合【文本 IP 视频化创作者】、【短剧矩阵号】、【想做连续剧情的创作者】; 不适合【想一键生成好莱坞大片的人】(它只是初稿工具)。 30 秒省流:它值不值得用? 你会得到:一套把“长文本”自动转成“视频初稿”的开源工作流(含分镜、角色卡)。 你要付出:一定的 API 成本(GPT-4 写剧本 + SDXL 画图 + SVD 转视频)和 部署折腾成本。 最适合:有批量生产需求的内容创作者和技术极客。 一句话建议:先在本地跑通流程,确认效果满意后再考虑租服务器上量。 Toonflow 到底是干嘛的? 用人话讲:它就是一个【自动化的导演助理】 —— 也是一套能跑通“文本→分镜→出片”的开源 AI 短剧生成工具。
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12 days ago
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告别臃肿!Real-time Fund:2026 最佳开源基金实时估值工具 (Next.js) ☕ 站长吐槽:看个收益,至于看 5 秒广告吗? 作为一个老基民,我最烦的就是每天打开支付宝或天天基金时,先要忍受 5 秒钟的开屏广告,然后在一堆“热门推荐”、“理财课”的红点里找自己的收益数据。 对于追求效率的极客来说,我们需要的只是一个纯粹的数据面板。今天推荐的 Real-time Fund,就是一款“去肥增瘦”的开源基金实时估值工具。没有后端,没有广告,只有你要的数据。 为什么你需要这款开源基金实时估值工具? 市面上的理财 App…
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告别臃肿!Real-time Fund:2026 最佳开源基金实时估值工具 (Next.js)
☕ 站长吐槽:看个收益,至于看 5 秒广告吗? 作为一个老基民,我最烦的就是每天打开支付宝或天天基金时,先要忍受 5 秒钟的开屏广告,然后在一堆“热门推荐”、“理财课”的红点里找自己的收益数据。 对于追求效率的极客来说,我们需要的只是一个纯粹的数据面板。今天推荐的 Real-time Fund,就是一款“去肥增瘦”的开源基金实时估值工具。没有后端,没有广告,只有你要的数据。 为什么你需要这款开源基金实时估值工具? 市面上的理财 App 越做越重,恨不得把社交和短视频都塞进去。而这款工具用最现代的技术栈(Next.js + Glassmorphism)解决了最核心的痛点:快、纯粹、隐私。 1. 极简主义与玻璃拟态 (UI 党的福音) 打开它的界面,你会立刻被那种高级的“玻璃拟态(Glassmorphism)”风格吸引。界面干净得像一块磨砂玻璃,没有社区吵架,没有营销弹窗,只有清晰的单位净值、实时估值和涨跌幅。 它是响应式的,在电脑上是数据大屏,在手机浏览器里体验甚至比原生 App 还要流畅。 2. 深度穿透:重仓股实时追踪 很多简单的估值工具只给你一个笼统的数字。但 Real-time Fund 做得更深,它能自动抓取基金的前 10 大重仓股票,并实时追踪这些股票在盘中的涨跌情况。 这意味着,你不用等到晚上净值更新,盘中看一眼重仓股的表现,大概就能大致判断今日走势是强还是弱了。 3. 隐私至上:数据只在本地 (Local-First) 这是我最看重的一点。它没有任何后端数据库,数据默认保存在浏览器本地(localStorage),无需账号体系,也不会主动上传你的自选信息。 真正的“我的钱包我做主”。对于需要同时跟踪多只基金组合、进行盘中趋势判断的长期投资者和数据型用户来说,这种本地化数据面板的效率优势尤其明显。 技术原理与部署指南 (开发者必看) 对于前端开发者来说,这个项目也是一个绝佳的 Next.js (App Router) 学习案例。它巧妙地利用了 Serverless 和纯前端技术:
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12 days ago
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告别熬夜排版!SlideBot:能读懂文档的 AI PPT 生成器 (2.0版实测) ☕ 灵魂拷问:你做 PPT 的时间,有多少花在了“对齐”上? 做汇报最痛苦的从来不是“写内容”,而是那些脏活累活:找模板、调字体、对齐图标、把 Excel 截图塞进去……一晚上过去了,PPT 还是丑得让人心碎。 今天推荐的 SlideBot (2.0),就是为了让你少干点这种“体力活”。它不是那种只会生成漂亮废话的工具,而是一个能帮你把“文档/录音 → 演示文稿”这一步自动化掉的效率帮手。 为什么我推荐 SlideBot?(它解决了什么真痛点) 市面上所谓的 AI PPT 生成器…
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告别熬夜排版!SlideBot:能读懂文档的 AI PPT 生成器 (2.0版实测)
☕ 灵魂拷问:你做 PPT 的时间,有多少花在了“对齐”上? 做汇报最痛苦的从来不是“写内容”,而是那些脏活累活:找模板、调字体、对齐图标、把 Excel 截图塞进去……一晚上过去了,PPT 还是丑得让人心碎。 今天推荐的 SlideBot (2.0),就是为了让你少干点这种“体力活”。它不是那种只会生成漂亮废话的工具,而是一个能帮你把“文档/录音 → 演示文稿”这一步自动化掉的效率帮手。 为什么我推荐 SlideBot?(它解决了什么真痛点) 市面上所谓的 AI PPT 生成器 很多,但大多数给人的感觉就是“玩具”:生成出来的图看着挺唬人,但逻辑是乱的,根本没法拿去开会。 SlideBot 的逻辑是“内容优先,设计殿后”。很多团队其实把它当作“文档到演示文稿的自动化流水线”,而不是单纯做 PPT。它主要帮你解决最耗时的结构化表达问题: 大纲不再乱: 你给它丢一段散乱的会议纪要,它能自动拆解成“背景-问题-方案”的逻辑页。 素材不搬运: 以前要把 Word 里的表格截图贴到 PPT 里,现在直接上传,AI 帮你提取重点。 告别格式刷: 全局字体、配色一键统一,再也不用一页页去调“标题 24 号加粗”了。 SlideBot 的核心玩法:把“脏活”交给 AI 这就好比你雇了一个懂排版的实习生,你只负责给材料,他负责出初稿。 💡 站长实战用法: 我通常先把 Word 方案或者会议纪要扔进去,让它快速出个 10-12 页的框架。这时候我不指望它也是完美的,但至少结构有了。然后我再手动去打磨那 2-3 页最关键的(结论、数据、报价),这样能把原本 3 小时的活压缩到半小时搞定。
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13 days ago
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ElevenLabs 平替?Voicebox:开源的本地语音生产基础设施 (隐私不出网) 🤔 还在给 ElevenLabs 交“月供”? 做视频、做播客的朋友都知道,ElevenLabs 效果是好,但那是真的贵。按字符收费,稍微改几个字,几美刀就没了。 而且,要把自己的声音传到别人云端服务器,心里总归有点不踏实。今天推荐的 Voicebox,不仅免费,更是一套完全属于你的私有语音基础设施。 如果你想找一个“能在自己电脑上跑、不花钱、还像剪辑软件一样好用”的配音方案,Voicebox 这个开源项目绝对值得一看。 Voicebox 是个啥?(不只是念稿机器) 市面上很多开源 TTS…
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ElevenLabs 平替?Voicebox:开源的本地语音生产基础设施 (隐私不出网)
🤔 还在给 ElevenLabs 交“月供”? 做视频、做播客的朋友都知道,ElevenLabs 效果是好,但那是真的贵。按字符收费,稍微改几个字,几美刀就没了。 而且,要把自己的声音传到别人云端服务器,心里总归有点不踏实。今天推荐的 Voicebox,不仅免费,更是一套完全属于你的私有语音基础设施。 如果你想找一个“能在自己电脑上跑、不花钱、还像剪辑软件一样好用”的配音方案,Voicebox 这个开源项目绝对值得一看。 Voicebox 是个啥?(不只是念稿机器) 市面上很多开源 TTS 工具,界面丑得像上个世纪的产物,而且只能“输入文字 -> 生成音频”,一次只能做一句话。 Voicebox 不一样,它的定位不仅仅是一个工具,而是一套完整的本地语音生产工作流: 它是本地的: 模型、声音样本、生成记录全在本地。拔了网线也能用,你的声音数据只有你自己有。 它是带轨道的: 这是最骚的功能。它支持多轨时间线,你可以把男声、女声、背景音效放在不同轨道上剪辑,像做播客一样生产音频,而不是生成一堆散乱的 MP3。 它是写给未来的: 用 Rust 和 Tauri 开发(不像 Electron 那么吃内存),在 Mac M系列芯片上跑得飞快。 为什么说它是 ElevenLabs 的最佳“本地平替”? 1. 隐私就是硬通货 对于做企业内训、独立游戏或者稍微敏感点的内容,“数据不出机”是底线。用 Voicebox,你是在搭建自己的私有云,不用担心声音样本被第三方拿去训练大模型。 2. 真正能干活的“基础设施” 它不只给你一个“生成”按钮,还给了你一套工业化的生产环境: 声音克隆 (Voice Profile):
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14 days ago
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收藏夹救星!dYm:带 Grok AI 的抖音视频归档工具 (2026) 🤔 你的收藏夹,是不是也有一堆“灰色墓碑”? 对于咱们这种有“数字囤积症”的人来说,最痛的瞬间不是没资源,而是打开收藏夹,发现那条想学的干货视频变成了灰色的“视频已失效”。 市面上靠谱的软件太少,今天推荐的 dYm,绝对是 2026 年最值得折腾的开源 抖音视频归档工具。 dYm (dYmanager) 的开发者是个讲究人。他没搞那种简陋的爬虫脚本,而是用 Electron + React 19 + SQLite 做了一个颜值很高的“本地管理软件”。…
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收藏夹救星!dYm:带 Grok AI 的抖音视频归档工具 (2026)
🤔 你的收藏夹,是不是也有一堆“灰色墓碑”? 对于咱们这种有“数字囤积症”的人来说,最痛的瞬间不是没资源,而是打开收藏夹,发现那条想学的干货视频变成了灰色的“视频已失效”。 市面上靠谱的软件太少,今天推荐的 dYm,绝对是 2026 年最值得折腾的开源 抖音视频归档工具。 dYm (dYmanager) 的开发者是个讲究人。他没搞那种简陋的爬虫脚本,而是用 Electron + React 19 + SQLite 做了一个颜值很高的“本地管理软件”。 简单说,它不仅仅是帮你把文件保存到硬盘,更是为了帮你构建一个“永不失效的私人媒体库”。 为什么说它是最强的抖音视频归档工具? 相比于那些“管杀不管埋”(只管下不管理)的脚本,dYm 完美解决了“存下来之后怎么找”的问题: 1. 它是你的“私人图书馆” (SQLite 数据库) 作为一款专业的 抖音视频归档工具,dYm 会把视频、文案、发布时间、作者信息全部存入本地 SQLite 数据库。 不管博主怎么删: 哪怕原视频全网消失了,你在本地依然能看到完整的视频和文案。 离线也能看: 断网状态下,它就是个本地播放器,支持按博主、按时间筛选。 智能防风控: 内置任务调度机制,通过任务调度机制优化请求频率,提升稳定性。 2. 它是带 AI 的“整理助手” (Grok Vision) 这是我觉得最酷的功能!它接入了 xAI 的 Grok Vision API(马斯克那个 AI)。 AI 帮你“看”片: 配置好 Key,AI 会自动分析视频内容。
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14 days ago
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256G 乞丐版救星!AppPorts:免费开源的 Mac 应用迁移工具 (Xcode/Steam 搬家指南) 🤔 你的 Mac 是不是也遇到了这种尴尬? ❌ 买了“黄金内存钻石盘”: 当年为了省钱买了 256G 乞丐版,现在后悔拍大腿。 ❌ 巨型 App 删不得: Xcode 一装就是 40G,魔兽世界/博德之门动不动 100G+。 ❌ 外接硬盘不好用: 直接把 App 拖过去?图标没了、Spotlight 搜不到、升级还会报错。 👇 今天推荐的 AppPorts,就是给 256G 用户准备的“赛博义肢”。…
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256G 乞丐版救星!AppPorts:免费开源的 Mac 应用迁移工具 (Xcode/Steam 搬家指南)
🤔 你的 Mac 是不是也遇到了这种尴尬? ❌ 买了“黄金内存钻石盘”: 当年为了省钱买了 256G 乞丐版,现在后悔拍大腿。 ❌ 巨型 App 删不得: Xcode 一装就是 40G,魔兽世界/博德之门动不动 100G+。 ❌ 外接硬盘不好用: 直接把 App 拖过去?图标没了、Spotlight 搜不到、升级还会报错。 👇 今天推荐的 AppPorts,就是给 256G 用户准备的“赛博义肢”。 我们都知道,苹果的硬盘存储颗粒可能掺了金粉(指价格)。当你为了省钱买了小容量版本,结果不到半年硬盘就飘红了:Xcode 占了几十 G,Steam 里的博德之门 3 又是 100G,Logic Pro 的音色库更是无底洞。 今天要推荐的 GitHub 开源神器 AppPorts,就是专门来解决这个痛点的。它的口号非常硬核:“既然苹果硬盘贵,那我就用便宜的外接 SSD 拯救世界。” 它不仅仅是“移动文件夹” 很多同学会问:“我直接把 Application 里的软件剪切到移动硬盘不就行了吗?” 太天真了。 macOS 的系统机制没那么简单。直接的物理移动会导致 Launchpad 图标消失、Spotlight 索引失效,甚至导致 Adobe 或开发环境因为路径变更而崩溃。 AppPorts 的核心黑科技:软链接 (Symlink)
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14 days ago
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搞定甲方全家桶!OpenClaw 国内版:飞书/钉钉/企微 AI 机器人 Docker 一键梭哈 (2026) 🤔 30 秒省流:这玩意值不值得折腾? 如果你接了个活,或者老板让你做个“能在飞书/钉钉/企微里用的 AI 机器人”,最搞心态的不是写 Prompt,而是环境搭建: ❌ 依赖地狱: 装个 Playwright 缺系统库,配个 Python 环境版本打架。 ❌ 碎片化: 飞书要配回调,钉钉要搞 Stream,企微又是另一套。 ✅ 结论: 这个 OpenClaw-Docker-CN-IM 就是个“预制菜”。它把国内这几个主流 IM 的环境都打包好了,你只需要填…
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搞定甲方全家桶!OpenClaw 国内版:飞书/钉钉/企微 AI 机器人 Docker 一键梭哈 (2026)
🤔 30 秒省流:这玩意值不值得折腾? 如果你接了个活,或者老板让你做个“能在飞书/钉钉/企微里用的 AI 机器人”,最搞心态的不是写 Prompt,而是环境搭建: ❌ 依赖地狱: 装个 Playwright 缺系统库,配个 Python 环境版本打架。 ❌ 碎片化: 飞书要配回调,钉钉要搞 Stream,企微又是另一套。 ✅ 结论: 这个 OpenClaw-Docker-CN-IM 就是个“预制菜”。它把国内这几个主流 IM 的环境都打包好了,你只需要填 Key,不用管依赖。要快速落地/交付,选它;要研究底层源码,别用它。 做企业级 AI 落地,最烦的其实是“最后一公里”——怎么把你的 AI 塞进员工天天用的聊天软件里。 今天要推荐的这个 Docker 镜像,本质上是一个“开箱即用的 AI 机器人网关”。它帮你屏蔽了不同 IM 平台的底层协议差异,让你像调 API 一样管理机器人。 它到底是干嘛的?(架构人话版) 你可以把它想象成一个“中间商”: 进货 (上游): 飞书、钉钉、企业微信、QQ 的消息,它负责统一接收(Webhook/WebSocket)。 加工 (中间): OpenClaw 核心网关,负责消息路由、鉴权、日志。 出货 (下游): 转发给你的大模型 API (OpenAI/Claude) 或者你写的业务后端。
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15 days ago
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别只盯着 n8n 了!Refly:首个能原生导出到 Cursor 的开源 Agent Skills 构建器 🤔 你的 AI 自动化工作流是不是卡在了这里? ❌ n8n/Dify: 简单逻辑好用,但业务一复杂,连线乱得像盘丝洞,根本没法维护。 ❌ LangChain: 灵活是灵活,但全是样板代码 (Boilerplate),写个 Demo 都要半天。 ❌ 不可控: Agent 跑着跑着就“幻觉”了,完全没法做企业级审计。 👇 Refly 就是为了解决这个“中间地带”而生的。 最近 AI 圈有个新概念叫“Vibe Coding”(意念编程),意思是你不必纠结代码细节,只需描述意图,AI…
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别只盯着 n8n 了!Refly:首个能原生导出到 Cursor 的开源 Agent Skills 构建器
🤔 你的 AI 自动化工作流是不是卡在了这里? ❌ n8n/Dify: 简单逻辑好用,但业务一复杂,连线乱得像盘丝洞,根本没法维护。 ❌ LangChain: 灵活是灵活,但全是样板代码 (Boilerplate),写个 Demo 都要半天。 ❌ 不可控: Agent 跑着跑着就“幻觉”了,完全没法做企业级审计。 👇 Refly 就是为了解决这个“中间地带”而生的。 最近 AI 圈有个新概念叫“Vibe Coding”(意念编程),意思是你不必纠结代码细节,只需描述意图,AI 就能帮你搞定。但在落地实际业务时,如果你想给团队做一个稳定的自动化工具,目前的方案往往两头不讨好。 今天要推荐的 GitHub 开源项目 Refly,官方定位很直白:首个开源 Agent Skills 构建器。它不跟你谈玄乎的“智能”,它只谈“如何把 AI 逻辑变成标准的、可复用的软件资产”。 Refly 到底解决了什么问题? 简单来说,Refly 让你用自然语言生成“技能 (Skills)”,而不是脆弱的 Prompt。 它把复杂的业务逻辑封装成一个个确定性的、可复用、可审计的实体。这些“技能”就像微服务一样,可以被各种 Agent 反复调用,而不是跑一次就废的脚本。 这对企业来说意味着什么?意味着你开发的不是一次性代码,而是标准化的企业资产。重复需求不用重写,能极大减少维护工时。 它的核心竞争力在哪里?(VS 市面竞品) 相比于市面上的工作流工具,Refly 有几个直击痛点的特性,特别是第一点,真的非常吸引人: 1. 它是 Cursor 和 Claude Code 的“外挂”
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15 days ago
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NAS 强迫症福音!KOMA:2026 本地漫画自动去水印、瘦身与归档神器
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NAS 强迫症福音!KOMA:2026 本地漫画自动去水印、瘦身与归档神器
🤔 你的本地漫画库是不是也有这些毛病? ❌ 画面脏: 早年积累的本地存档文件,每张图角落里都贴着烦人的“牛皮癣”水印... ❌ 体积大: 几千本全是未压缩的 PNG,几十 TB 硬盘瞬间被吃光... ❌ 整理累: 文件名乱七八糟,解压出来全是 .url 垃圾文件... 👇 如果有,那 KOMA 就是为你准备的解药。 说实话,玩 NAS 搭建 Komga 或 Kavita 这种个人媒体库的人,多少都有点“整理强迫症”。但面对硬盘里那堆积攒多年的本地漫画整理难题,真的是“血压飙升”。 今天要推荐的 GitHub 开源项目 KOMA,就是专门治这个毛病的。它不仅仅是个工具,简直就是一台没有感情的“数字资产洗地机”。 它能帮你干什么?(省流版) KOMA 的开发者显然是个懂行的老哥。它的逻辑很简单:你给它一堆乱七八糟的原始文件夹,它还你一套清洁、标准、体积极小的归档文件。 1. 视觉洁癖福音:自动“抠”水印 这是我觉得最神的功能。很多早期的数字化归档资源,角落里都会有推广二维码或者网站水印,看着非常出戏。 KOMA 集成了 WeChatQRCode 视觉识别引擎。简单说,它能像人眼一样识别出那些“牛皮癣”,然后自动把它们裁剪掉。不用你会 PS,跑一遍脚本,画面瞬间清爽。 2. 硬盘保卫战:无损瘦身 (立省 50%+) 对于 NAS 用户来说,省空间就是省钱
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16 days ago
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2026 自建音乐库神器:yubal 把“音频归档一团糟”这事彻底治了 对于玩 NAS 和 自建媒体服务器 (Self-hosted Media Server) 的朋友来说,搭建个人音乐库最大的痛点往往不是“找不到资源”,而是“整理太痛苦”。 你一定经历过这种崩溃瞬间:辛辛苦苦收集好的音频文件,文件名是一串乱码,ID3 标签缺失,封面是一张马赛克。扔进 Jellyfin 或 Navidrome 里,这就是一堆未分类的垃圾,根本没法听。 今天要介绍的开源项目…
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2026 自建音乐库神器:yubal 把“音频归档一团糟”这事彻底治了
对于玩 NAS 和 自建媒体服务器 (Self-hosted Media Server) 的朋友来说,搭建个人音乐库最大的痛点往往不是“找不到资源”,而是“整理太痛苦”。 你一定经历过这种崩溃瞬间:辛辛苦苦收集好的音频文件,文件名是一串乱码,ID3 标签缺失,封面是一张马赛克。扔进 Jellyfin 或 Navidrome 里,这就是一堆未分类的垃圾,根本没法听。 今天要介绍的开源项目 yubal,就是为了解决这个“最后一公里”问题而生的。作为一个专业的自建音乐库整理工具,它的核心价值非常纯粹:把“原始音频文件”自动清洗为“标准化的媒体库”。 yubal 是干嘛的?一句话总结 yubal 是一个带有现代化 Web UI 的自托管工具。它的工作流非常符合逻辑: 输入:你给它一个已有的音频来源链接(支持标准音频列表)。 处理:自动刮削元数据(封面/歌手/年份)、自动重命名、智能去重。 输出:一个整理得井井有条、目录结构清晰、甚至连 .lrc 歌词都配好的标准文件夹。 说白了:很多工具只能帮你“搬运文件”,但 yubal 相当于你的“私有图书管理员”,它负责把书摆好、贴上标签、录入系统。 我为什么更愿意用它?(VS 普通脚本) 你真正浪费时间的地方,基本都发生在文件落地之后: 文件名混乱:歌手、专辑、曲号对不上,强迫症根本忍不了。 元数据缺失:媒体服务器刮削不到封面,界面丑得像 Windows 98。 库膨胀:同一个热门单曲在 5 个播放列表里出现了 5 次,浪费 NAS 空间。 yubal 的杀手锏在于“整理”: 它支持
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17 days ago
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不仅只有 GitHub!Resourify:汇总全网未被充分整理的开发者教育优惠 对于计算机专业的学生来说,GitHub Student Developer Pack 几乎是入学必领的“数字大礼包”。 但你可能不知道,互联网上还有成百上千个分散的“学生特权”,因为没被 GitHub 收录,导致很多同学在大学四年里错过了节省几千块云服务费用的机会。 最近在 Hacker News 上冲榜的一个开源项目 Resourify,专门致力于解决这个问题。它常被开发者社区拿来对比“什么值得买”,但它专注于技术和开发者资源。 它整理了哪些高价值的【教育优惠】资源? 不同于 GitHub 包里塞满的各类…
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不仅只有 GitHub!Resourify:汇总全网未被充分整理的开发者教育优惠
对于计算机专业的学生来说,GitHub Student Developer Pack 几乎是入学必领的“数字大礼包”。 但你可能不知道,互联网上还有成百上千个分散的“学生特权”,因为没被 GitHub 收录,导致很多同学在大学四年里错过了节省几千块云服务费用的机会。 最近在 Hacker News 上冲榜的一个开源项目 Resourify,专门致力于解决这个问题。它常被开发者社区拿来对比“什么值得买”,但它专注于技术和开发者资源。 它整理了哪些高价值的【教育优惠】资源? 不同于 GitHub 包里塞满的各类 SaaS 试用,Resourify 聚焦于开发者当下最需要的核心资源:算力、服务器和 AI 工具。 1. 长期可用的“免费层”服务器 很多同学不知道 Oracle Cloud (甲骨文云) 其实有一个非常厚道的 "Always Free" 计划,提供高达 4 OCPUs 和 24GB 内存 的 ARM 服务器。 这个配置跑个个人博客、Docker 容器甚至小型的游戏服都绰绰有余。Resourify 详细收录了这类容易被忽略的大厂云福利,帮你省下购买 VPS 的开销。 2. AI 时代的生产力工具 除了 GitHub Copilot,现在很多新兴的 AI 工具其实更强。Resourify 整理了很多 AI 产品的
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17 days ago
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Auto-Subs:达芬奇工作流绝配,用本地显卡跑 Whisper 字幕 如果你平时主要在推特发视频,或者是习惯用达芬奇(DaVinci Resolve)剪辑的 Indie Hacker,在做字幕这件事上,估计都有过这种“想骂人”的时刻: 用剪映? 识别是很准,但要把字幕无损同步回达芬奇,那流程繁琐得能劝退一半人。 用 Otter 或 Descript? 体验确实好,但每个月动辄 $20 美元的订阅费,加上时长限制,对于我们这种高频创作者来说,这笔“SaaS 税”交得有点肉疼。 最近在 GitHub 挖到了一个很符合“极客精神”的开源项目:Auto-Subs。…
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Auto-Subs:达芬奇工作流绝配,用本地显卡跑 Whisper 字幕
如果你平时主要在推特发视频,或者是习惯用达芬奇(DaVinci Resolve)剪辑的 Indie Hacker,在做字幕这件事上,估计都有过这种“想骂人”的时刻: 用剪映? 识别是很准,但要把字幕无损同步回达芬奇,那流程繁琐得能劝退一半人。 用 Otter 或 Descript? 体验确实好,但每个月动辄 $20 美元的订阅费,加上时长限制,对于我们这种高频创作者来说,这笔“SaaS 税”交得有点肉疼。 最近在 GitHub 挖到了一个很符合“极客精神”的开源项目:Auto-Subs。 它不是什么花里胡哨的新概念,就是简单粗暴地解决了一个问题:把那个大家都知道很准的 Whisper 模型,塞进你的达芬奇里,用你自己的显卡跑字幕。 简单说:不用云端 API 计费、不限时长、也不用担心隐私泄露。 我为什么要推荐这个?(真实体验) 试用了两周,我觉得它能替代市面上大部分收费工具。不是因为它“免费”,而是因为它的工作流(Workflow)真的很顺手: 1. 它是真的“长”在达芬奇里的 这是我最看重的一点。市面上很多开源工具只能给你吐一个 SRT 文件,你还得手动拖进时间轴、费劲对齐,很断节奏。 Auto-Subs 是直接作为脚本插件嵌入到 DaVinci Resolve 内部的。你在剪辑软件里点一下“生成”,字幕就会自动出现在时间轴上,时间码卡得非常准。对于剪辑流来说,这才是真正的省时间。 2. 只有本地跑,我才敢放心地用 有些访谈素材或者内部演示,其实并不适合上传到第三方云端服务器(毕竟谁也不知道这些数据会被怎么用)。 我自己就是那种:能本地跑的东西,尽量不传云端的人。 这个工具是完全离线 (On-Device) 运行的。从语音识别到字幕生成,所有数据都不出你的本地显卡。对于比较介意数据隐私的朋友,这是目前最稳妥的方案。 3. 闲置算力的再利用 既然我们为了剪视频都买了不错的显卡,为什么还要去买云端的算力?只要你的显卡跑得动,想转多少小时都可以,这才是“一次性投入”的正确用法。 实测:本地跑 Whisper 到底慢不慢? 它的核心是 Whisper 模型,准确率大家心里都有数,基本是目前开源界的第一梯队。 速度实测:
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18 days ago
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QuantDinger:拒绝数据锁死,基于 Docker 的开源自托管量化工作台 ⚠️ 免责声明 (Disclaimer): 本文仅从软件工程与基础设施搭建的角度介绍开源工具 QuantDinger。内容不构成任何投资建议。量化交易存在高风险,实盘操作请务必谨慎,盈亏自负。 把“交易室”搬回本地:为什么你需要一个自托管的量化工作台? 现在市面上很多“量化平台”最大的痛点,不在于功能不够多,而在于数据主权的丧失。 你想要做策略研究,平台却要求你把核心策略代码、交易日志甚至交易所的 API Key 都上传到他们的云端。对于真正的极客和严肃交易者来说,这是不可接受的黑盒。…
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QuantDinger:拒绝数据锁死,基于 Docker 的开源自托管量化工作台
⚠️ 免责声明 (Disclaimer): 本文仅从软件工程与基础设施搭建的角度介绍开源工具 QuantDinger。内容不构成任何投资建议。量化交易存在高风险,实盘操作请务必谨慎,盈亏自负。 把“交易室”搬回本地:为什么你需要一个自托管的量化工作台? 现在市面上很多“量化平台”最大的痛点,不在于功能不够多,而在于数据主权的丧失。 你想要做策略研究,平台却要求你把核心策略代码、交易日志甚至交易所的 API Key 都上传到他们的云端。对于真正的极客和严肃交易者来说,这是不可接受的黑盒。 最近我发现了一个非常有“工程师味”的开源项目:QuantDinger。它的核心理念很简单:把研究、回测、执行的全流程,安全地收回到你自己的服务器上。 QuantDinger 是什么? 一句话人话:它就是一个“本地版 TradingView + 自动化执行中台”。 不同于云端 SaaS,QuantDinger 主打隐私优先 (Privacy-First): 数据本地化: 所有的策略文件、回测数据、API 密钥都存储在你本地或私有服务器的 PostgreSQL 数据库中。 完整工作流: 可以在一个界面里完成“情报搜集 → 策略编写 → 历史回测 → 模拟验证 → 实盘执行”。 核心功能:硬核在哪? 1. Visual Python:可视化调试策略 很多平台强迫你学专有的脚本语言,但 QuantDinger 支持 …
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23 days ago
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剪辑师神器:用 Samplette 一键挖掘 YouTube 冷门 BGM 与灵感 (非下载工具) 找 BGM 比剪片子还累?试试这个“随机唱片店” 做视频剪辑、做播客或者做广告片的同学,肯定都有过这种“崩溃时刻”: 片子剪好了,就差一段 BGM。于是打开 YouTube 或者素材库,搜“Chill”或者“Jazz”,听了几十首全是那种“一听就很廉价”的罐头音乐,或者早就被别人用烂了的大街歌。最耗时间的不是剪辑,而是找歌。 最近我挖到了一个挺有意思的网站:Samplette。它的逻辑非常简单粗暴:把 YouTube 变成一个巨大的“复古唱片店”,你负责“抽卡”,它负责给你惊喜。…
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剪辑师神器:用 Samplette 一键挖掘 YouTube 冷门 BGM 与灵感 (非下载工具)
找 BGM 比剪片子还累?试试这个“随机唱片店” 做视频剪辑、做播客或者做广告片的同学,肯定都有过这种“崩溃时刻”: 片子剪好了,就差一段 BGM。于是打开 YouTube 或者素材库,搜“Chill”或者“Jazz”,听了几十首全是那种“一听就很廉价”的罐头音乐,或者早就被别人用烂了的大街歌。最耗时间的不是剪辑,而是找歌。 最近我挖到了一个挺有意思的网站:Samplette。它的逻辑非常简单粗暴:把 YouTube 变成一个巨大的“复古唱片店”,你负责“抽卡”,它负责给你惊喜。 Samplette 是什么?一句话讲清楚 Samplette = YouTube 随机播放器 + 专业过滤器。 它不是那种给你下载 MP3 的违规网站,而是一个“发现工具”。它直接调用 YouTube 的播放器,随机给你推一首歌,同时把这首歌的“身份证”列出来: BPM (Tempo): 速度快慢,适合做卡点剪辑。 Key (调性): 适合 DJ 或需要转场顺滑的专业混音。 Views (播放量): 帮你筛选出没人听过的“冷门神曲”。 为什么它对“内容创作者”特别好用? 专治“选择困难症” 平时我们找不到歌,是因为算法总给我们推一样的。Samplette 的爽点在于“随机”:它能帮你跳出舒适区,刷到一些你平时根本接触不到的曲风(比如 1980 年代的日本 City Pop,或者冷门的东欧爵士)。 为什么 Samplette 比直接搜 YouTube 更好用? 过滤器极其专业 (Filter) 这才是它比 YouTube 搜索强的地方。你可以像点菜一样找 BGM: 要冷门的?
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23 days ago
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别让本地 AI 吃灰:装上这Moltbot Skills(原Clawdbot ) 565+ 个技能插件,让它真正替你干活 AI 很聪明,但为什么你的 AI 只能陪聊? 说实话,很多人跟风在电脑上装了本地 AI 助手,结果第一周玩得很嗨,第二周就开始让它“吃灰”(闲置)了。 为什么?原因很简单:它只有“脑子”,没有“手脚”。 你让它“帮我把这 10 个 Excel 表格合并一下”,它会告诉你怎么写代码,但它不能直接帮你做。这就很急人。 今天介绍的这个 Moltbot Skills,就是专门给 AI 装“手脚”的。简单说,它就是给你的 AI…
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别让本地 AI 吃灰:装上这Moltbot Skills(原Clawdbot ) 565+ 个技能插件,让它真正替你干活
AI 很聪明,但为什么你的 AI 只能陪聊? 说实话,很多人跟风在电脑上装了本地 AI 助手,结果第一周玩得很嗨,第二周就开始让它“吃灰”(闲置)了。 为什么?原因很简单:它只有“脑子”,没有“手脚”。 你让它“帮我把这 10 个 Excel 表格合并一下”,它会告诉你怎么写代码,但它不能直接帮你做。这就很急人。 今天介绍的这个 Moltbot Skills,就是专门给 AI 装“手脚”的。简单说,它就是给你的 AI 装上一堆“技能插件”,让它从“动嘴皮子”变成“真能干活”。 什么是 Moltbot Skills?(小白版解释) 你可以把Moltbot想象成你的“AI 操作系统”,而Skills就是上面的“APP”。 不装 Skills:它只能陪你聊天。 装了 Skills:它能帮你发推特、写 Notion、整理 Excel、自动发邮件。 这次推荐的 GitHub 仓库(VoltAgent/awesome-moltbot-skills),就是一个超级全的“技能应用商店”,里面有 由社区持续维护和更新565+ 个现成的技能,不需要你懂代码,直接抄作业就行。
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23 days ago
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Claude Code Skills:用 /last30days 找到最近 30 天真正好用的 Prompt 别让你的 AI 活在“半年前”:怎么让它自动帮你做功课? AI 圈有个很头疼的问题:变化太快了,快到离谱。 你有没有过这种经历:在网上搜“最好的 AI 提示词教程”,结果搜出来的文章是半年前写的。你照着试了一遍,发现效果根本不行——因为模型早就更新了好几代,旧套路早就不灵了。 其实,真正好用、热乎的技巧,往往藏在 Reddit 和 X (Twitter) 的评论区里。但我们毕竟是肉体凡胎,不可能每天花几个小时去人肉翻帖,那样太累了。 今天给大家安利一个开源小工具…
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Claude Code Skills:用 /last30days 找到最近 30 天真正好用的 Prompt
别让你的 AI 活在“半年前”:怎么让它自动帮你做功课? AI 圈有个很头疼的问题:变化太快了,快到离谱。 你有没有过这种经历:在网上搜“最好的 AI 提示词教程”,结果搜出来的文章是半年前写的。你照着试了一遍,发现效果根本不行——因为模型早就更新了好几代,旧套路早就不灵了。 其实,真正好用、热乎的技巧,往往藏在 Reddit 和 X (Twitter) 的评论区里。但我们毕竟是肉体凡胎,不可能每天花几个小时去人肉翻帖,那样太累了。 今天给大家安利一个开源小工具 /last30days。别被它的英文名字吓到,它就是专门来解决这个问题的:能在几秒钟内,把“过去 30 天大家公认好用的东西”喂到你嘴边。 它能帮你干什么?(说人话版) 简单来说,它就是你的“全自动情报员”。作为一个运行在 Claude Code 里的插件(你可以理解为给 AI 装了个外挂),它只做三件事: 聚合信息: 自动去 Reddit 和 X 上,汇总最近 30 天关于某个话题的高互动讨论 过滤水贴: 剔除掉那些发广告的、没营养的,只保留有点赞、有干货的内容。 提炼总结: 把这些碎片化的经验,整理成一段你可以直接复制的 Prompt(提示词)或者结论。 真实场景:这玩意儿怎么用最爽? 1. 偷懒写出“版本最强”的提示词 比如你想写个 Python 脚本,但不知道现在的 Claude 3.7 最吃哪一套指令。你可以直接问它: “最近 30 天,大神们都是怎么写 Claude 代码提示词的?” 它会分析社区里的最佳实践,直接给你生成一个当前版本最好用的模板。
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23 days ago
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Python 实战:基于 AI 视觉大模型的二手交易平台数据监控系统 (开源部署) 用 Python 帮你看守“二手市场”:一次自动化的技术尝试 对于喜欢逛二手交易平台(如闲鱼)的数码爱好者来说,最大的痛点其实不是“没好货”,而是“刷不到”。在非标准化的交易场景中,商品更新频率极高,单纯依靠人工手动刷新,不仅效率低,而且非常累。 既然我们会写代码,为什么不让程序代劳呢?今天推荐的这个开源项目,不仅仅是一个简单的监控脚本,它引入了 AI 视觉大模型(LLM)。简单来说,它给爬虫装上了一双“眼睛”,解决了传统脚本“只能看文字,看不懂图片”的技术难题。 为什么这个项目值得研究?…
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Python 实战:基于 AI 视觉大模型的二手交易平台数据监控系统 (开源部署)
用 Python 帮你看守“二手市场”:一次自动化的技术尝试 对于喜欢逛二手交易平台(如闲鱼)的数码爱好者来说,最大的痛点其实不是“没好货”,而是“刷不到”。在非标准化的交易场景中,商品更新频率极高,单纯依靠人工手动刷新,不仅效率低,而且非常累。 既然我们会写代码,为什么不让程序代劳呢?今天推荐的这个开源项目,不仅仅是一个简单的监控脚本,它引入了 AI 视觉大模型(LLM)。简单来说,它给爬虫装上了一双“眼睛”,解决了传统脚本“只能看文字,看不懂图片”的技术难题。 为什么这个项目值得研究? 市面上的监控脚本很多,但大多逻辑简单(只能匹配关键词)。这个项目通过以下三个维度的技术升级,把“数据采集”做到了企业级的水准: 1. 解放人力的 Docker 容器化 作者非常贴心地提供了 Docker 支持。这意味着你可以把它部署在低功耗的 NAS 或者云服务器上,让它 7x24 小时在后台默默运行,替代人工进行高频次的数据检索。 2. 真的能“看懂”图片 (AI Vision) 这是该项目的杀手锏。传统的关键词匹配经常翻车(比如你想买 iPhone,结果搜出来全是卖手机壳的)。该工具接入了 OpenAI (GPT-4V) 或兼容的视觉模型,能够像人一样分析商品缩略图。你可以直接告诉它:“我只要屏幕完好的手机”,它就能帮你自动过滤掉不符合要求的商品。 3. 毫秒级的消息推送 系统支持 Webhook 接口。一旦捕获到符合你设定的“价格阈值”或“关键词”的数据,它会通过企业微信、Telegram 或 Bark 通过事件触发机制进行实时通知,方便后续人工决策。 核心功能与架构解析 虽然底层是复杂的 Python 代码,但作者提供了一个非常现代化的 Web 管理界面,操作起来像填表一样简单。 自然语言任务配置: 支持 Prompt Engineering(提示词工程),你可以用大白话设置过滤逻辑,比如“只保留电池健康度 90% 以上的设备”。 LBS 区域锁定: 利用地理位置接口,可以精准锁定特定的行政区域,非常适合寻找同城面交的硬件。 请求链路优化 (Request Optimization): 为了避免对目标站点造成压力,工具内置了合理的请求间隔算法
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23 days ago
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3D 交互式元素周期表:基于 CSS Grid 与原生 JavaScript 的数据可视化项目 打破平面限制:当 Web 3D 技术遇上化学数据 在数据展示领域,传统的二维静态图表往往难以直观呈现复杂的微观结构。如何利用现代 Web 技术提升信息的传递效率? 今天推荐的开源项目 Future Style Periodic Table 给出了一个极佳的范例。开发者利用原生 Web 技术(HTML5/CSS3),将枯燥的化学数据重构为一个全交互式的 3D 可视化仪表盘。这不仅是一个高质量的教育辅助工具,更是一个值得前端开发者参考的“数据可视化”工程实践。…
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3D 交互式元素周期表:基于 CSS Grid 与原生 JavaScript 的数据可视化项目
打破平面限制:当 Web 3D 技术遇上化学数据 在数据展示领域,传统的二维静态图表往往难以直观呈现复杂的微观结构。如何利用现代 Web 技术提升信息的传递效率? 今天推荐的开源项目 Future Style Periodic Table 给出了一个极佳的范例。开发者利用原生 Web 技术(HTML5/CSS3),将枯燥的化学数据重构为一个全交互式的 3D 可视化仪表盘。这不仅是一个高质量的教育辅助工具,更是一个值得前端开发者参考的“数据可视化”工程实践。 技术解析:为何这是一个高质量的可视化案例? 区别于市面上普通的教学软件,该项目在“用户体验 (UX)”和“信息密度”上做了深度的优化。 1. 沉浸式交互设计 (Immersive UI) 项目采用了深色模式配合玻璃拟态 (Glassmorphism) 的 UI 风格,视觉层级清晰。这种设计不仅仅是为了美观,更是为了在高亮显示特定元素(如稀有气体、金属)时,提供更强的对比度。 同时,它拥有优秀的响应式架构:无论是在 4K 桌面显示器还是移动设备上,基于 Flexbox 的布局都能确保数据清晰可读。 2. 微观结构的实时 3D 渲染 这是项目最核心的技术亮点。点击任意元素(例如 铁 Fe),系统会加载一个可交互的原子模型。 用户可以 360 度旋转视角,观察电子在不同能级轨道上的运动轨迹。相比于平面的示意图,这种实时渲染的方式,极大地降低了用户理解“电子排布”和“空间结构”的认知成本。 3. 数据趋势的可视化分析 工具内置了类似 BI 报表的“热力图模式”。通过色谱的渐变,它可以直观地将抽象数据转化为视觉规律:
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24 days ago
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3秒定位!AI资源搜索Agent:2026 数字资产高效检索与避坑指南 AI资源搜索Agent:别再做低效的“链接搬运工” AI资源搜索Agent 这东西,本质上是你的“智能信息检索助理”。你是否也遇到过:想找一份技术文档、设计素材或开源工具,结果打开十几个网页,要么链接失效,要么充满干扰广告,要么是标题党? 我最近深度体验了一款名为 AI资源帮 的工具,它利用 AI 技术对全网的数字资产进行了智能分类索引:涵盖多媒体素材、开源软件、行业研报、技术文档、设计图库、实用工具等。你只需输入自然语言指令,它就能自动过滤无效信息,整理出高相关度的入口索引。 AI资源帮能解决什么痛点?…
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3秒定位!AI资源搜索Agent:2026 数字资产高效检索与避坑指南
AI资源搜索Agent:别再做低效的“链接搬运工” AI资源搜索Agent 这东西,本质上是你的“智能信息检索助理”。你是否也遇到过:想找一份技术文档、设计素材或开源工具,结果打开十几个网页,要么链接失效,要么充满干扰广告,要么是标题党? 我最近深度体验了一款名为 AI资源帮 的工具,它利用 AI 技术对全网的数字资产进行了智能分类索引:涵盖多媒体素材、开源软件、行业研报、技术文档、设计图库、实用工具等。你只需输入自然语言指令,它就能自动过滤无效信息,整理出高相关度的入口索引。 AI资源帮能解决什么痛点? 重塑检索流程: 告别在论坛、社区和云存储站点之间的无序跳转。 智能分类降噪: 它能自动识别意图,你无需人工判断“这属于 SaaS 工具还是本地软件”。 降低试错成本: 信息检索最昂贵的成本不是会员费,而是你逐个点击验证后发现“无效”的那 20 分钟。 它到底怎么用?一套“结构化搜索指令” 1)利用“核心词 + 场景约束” 拒绝模糊搜索,建议使用结构化指令: • “Notion 模板 大学生 期末复习” • “PS 插件 抠图 开源替代方案” • “Python 爬虫 入门教程 PDF文档” 你会发现结果更接近“精准解决方案”,而非泛泛的网页堆砌。 2)利用“格式后缀”精准定位 很多资料的价值在于格式。明确你的需求是文档还是执行程序,加上后缀命中率翻倍: 文档类: PDF / EPUB / Markdown / 研报 系统类: Windows / macOS / Linux / Android…
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24 days ago
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2026 实战:如何用 LLM + RAG 构建多模态“个人数据 Agent” (CookHero) 在 AI 时代,管理个人生活数据的方式正在被重塑。 以前,我们记录生活(比如一日三餐、日常开销)最大的痛点是“非结构化数据”太难处理——你得手动把图片里的东西转化成文字,再填进表格,这非常反人性。 今天介绍的开源项目 CookHero,是一个极佳的 AI Agent (智能体) 实践案例。它展示了如何利用 LLM (大语言模型) 和 RAG (检索增强生成) 技术,把一个复杂的“生活数据管理系统”塞进你的手机里,同时确保数据完全私有化。 一、 技术解析:这不是简单的…
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2026 实战:如何用 LLM + RAG 构建多模态“个人数据 Agent” (CookHero)
在 AI 时代,管理个人生活数据的方式正在被重塑。 以前,我们记录生活(比如一日三餐、日常开销)最大的痛点是“非结构化数据”太难处理——你得手动把图片里的东西转化成文字,再填进表格,这非常反人性。 今天介绍的开源项目 CookHero,是一个极佳的 AI Agent (智能体) 实践案例。它展示了如何利用 LLM (大语言模型) 和 RAG (检索增强生成) 技术,把一个复杂的“生活数据管理系统”塞进你的手机里,同时确保数据完全私有化。 一、 技术解析:这不是简单的 App,是“多模态智能体” 很多朋友看到 CookHero 的演示(比如识别食物),以为它只是个垂直工具,那就太小看它了。从架构上看,它是一个标准的多模态 AI 应用,解决了两个核心的技术难题: 1. 多模态输入 (Multimodal Input):让 AI 有“眼睛” 传统的管理软件需要你手动打字。CookHero 调用了 GPT-4V 或 Claude 3 的视觉能力,实现了“图片即数据”。 原理: 当你上传一张照片时,AI 不仅仅是在“看图”,而是在进行结构化提取 (Structured Extraction)。 能力: 它能自动识别图像中的实体对象、估算属性值,并将这些非结构化信息转化为 JSON 格式的数据存入数据库。这才是技术改变效率的地方。 2. RAG 驱动的决策系统 (Retrieval-Augmented Generation) 为什么通用的 ChatGPT 有时候会一本正经胡说八道?因为它有“幻觉”。
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25 days ago
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Liveuamap 使用指南:如何用 OSINT 做全球风险洞察(2026) 在信息碎片化的时代,当我们从传统媒体看到“某地发生区域性事件”时,往往已经存在数小时的信息滞后。 对于注重决策效率的人来说,信息的时间差往往对应着决策的主动权。无论是制定企业的跨国差旅方案,还是分析宏观市场的潜在波动,依赖二手新闻往往是不够的。 今天为你深度解析一款基于 OSINT(开源网络情报)的专业工具:Liveuamap (Live Universal Awareness Map)。它不是简单的地图,而是一个可视化的全球态势感知系统。不需要专业情报背景,掌握正确的方法,你也能拥有宏观视角的洞察力。…
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Liveuamap 使用指南:如何用 OSINT 做全球风险洞察(2026)
在信息碎片化的时代,当我们从传统媒体看到“某地发生区域性事件”时,往往已经存在数小时的信息滞后。 对于注重决策效率的人来说,信息的时间差往往对应着决策的主动权。无论是制定企业的跨国差旅方案,还是分析宏观市场的潜在波动,依赖二手新闻往往是不够的。 今天为你深度解析一款基于 OSINT(开源网络情报)的专业工具:Liveuamap (Live Universal Awareness Map)。它不是简单的地图,而是一个可视化的全球态势感知系统。不需要专业情报背景,掌握正确的方法,你也能拥有宏观视角的洞察力。 Liveuamap 的核心逻辑:从数据到情报 Liveuamap 的价值在于“去噪”与“验证”。 它的后端算法全天候抓取社交媒体、政府公告及地方新闻源的数据,通过自动化与人工双重验证,将原本孤立的碎片信息,转化为地图上的时空数据点。 区域着色:直观展示地缘控制范围的变化,便于理解区域局势。 事件图标:将安全事件、社会动态精准定位到街道级别。 实时流:相比主流媒体报道,其更新速度通常具有显著的领先优势。 商业与生活场景:如何挖掘数据价值? 很多人误以为这只是一个关注地缘政治的网站,其实在商业和民用领域,它是一个极佳的风险辅助工具。 1. 跨境出行的“风控参考助手” 在规划出境游或商务差旅时,除了查看常规攻略,更建议进行一次“安全背景调查”。 通过 Liveuamap 查看目的地城市,如果发现酒店或机场周边近期密集出现了代表“社会不稳定事件(Protest/Unrest)”的图标,这往往是比官方通告更灵敏的预警信号。你可以据此调整行程或更换住宿区域,将被动风险转化为主动规避。 2. 市场趋势的“辅助判断维度” 对于关注全球宏观经济的投资者,地缘事件往往是引发波动的“蝴蝶翅膀”。 能源与物流:关注关键海峡(如红海、霍尔木兹海峡)的航运安全事件。异常图标的增加,往往先于运费或油价的波动。 汇率波动:特定区域的局势升温,通常与当地货币的市场表现存在强相关性。 免责声明: 本文介绍的方法仅供风险观察与趋势研究参考,不构成任何具体的投资建议。金融市场波动受多种因素影响,请独立判断。 实操指南:构建你的信息监控台 打开 liveuamap.com,如何快速过滤杂音,提取核心价值?建议遵循以下三个步骤: 第一步:锁定核心区域(Region Focus) 工具顶部菜单支持全球分区。对于普通用户,切换到具体的“关注区域”(如 Middle East, Europe, Asia)比查看全球总览更有效率,能直接过滤掉无关的干扰信息。 第二步:识别关键图例(Iconography) Liveuamap 使用一套标准化的视觉语言,我们需要关注几类核心指标: 红色/橙色爆裂图标
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25 days ago
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2026 本地AI网页自动化实战:基于 WebGPU 的 Chrome 端侧 RPA 方案 说句大实话: 在处理敏感业务数据时,我们往往陷入两难:用传统的 Python 脚本太僵硬,一改版就挂;用云端 AI API 又担心数据泄露,而且还要面临网络延迟的问题。 Web 自动化的未来,正在从“云端”回到“本地”。今天介绍的开源项目 Local Browser Agent,是目前实现 本地AI网页自动化 (Local AI Web Automation) 的最佳方案。利用最新的 WebGPU 技术,它能把浏览器变成一个“端侧 AI 工作台”,在完全离线、数据不出域的前提下,实现复杂的 RPA…
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2026 本地AI网页自动化实战:基于 WebGPU 的 Chrome 端侧 RPA 方案
说句大实话: 在处理敏感业务数据时,我们往往陷入两难:用传统的 Python 脚本太僵硬,一改版就挂;用云端 AI API 又担心数据泄露,而且还要面临网络延迟的问题。 Web 自动化的未来,正在从“云端”回到“本地”。今天介绍的开源项目 Local Browser Agent,是目前实现 本地AI网页自动化 (Local AI Web Automation) 的最佳方案。利用最新的 WebGPU 技术,它能把浏览器变成一个“端侧 AI 工作台”,在完全离线、数据不出域的前提下,实现复杂的 RPA 业务流程。 一、 为什么“端侧推理”是更优解? 别被“边缘计算”这种词吓到。简单说,这个方案就是利用你电脑显卡 (GPU) 的闲置算力,在本地运行一个智能体。 相比于调用云端接口,本地化部署 (On-Device AI) 对企业和开发者有三大核心价值: 数据主权 (Data Sovereignty): 这是最关键的。你的客户名单、财务报表、内部系统数据,全程只在本地内存里流转,物理上杜绝了泄露风险。 零延迟交互: 因为不需要等待网络请求,AI 对网页的操作响应是毫秒级的。 业务连续性: 哪怕外部网络中断,只要内网还在,你的自动化流程就能继续跑。 二、 它可以应用在哪些 B2B 场景? 安装好之后,它不仅仅是一个插件,更是一个能够理解自然语言的 RPA (机器人流程自动化) 引擎,特别适用于合规要求较高的企业环境: 1. 内部系统数据录入 (Legacy System Entry)
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25 days ago
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macOS 独立音量控制:FineTune 开源混音器配置指南 (替代 SoundSource) 承认吧,macOS 的音量控制确实不太好用。 你肯定遇到过这种尴尬:Zoom 会议的声音小得像蚊子叫,你刚把系统音量调大,后台的 Spotify 突然切了一首摇滚乐,“轰”的一声差点把你耳朵震聋。 Windows 用户早在十年前就有了“音量合成器”,而 Mac 用户至今还得忍受全局音量“一刀切”。虽然 SoundSource 是行业标杆,但 39 美元的价格确实不便宜。今天推荐一个我正在用的开源替代品——FineTune,它直接把专业的混音台 (Mixer) 搬进了你的菜单栏。 🎯 适合人群:…
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macOS 独立音量控制:FineTune 开源混音器配置指南 (替代 SoundSource)
承认吧,macOS 的音量控制确实不太好用。 你肯定遇到过这种尴尬:Zoom 会议的声音小得像蚊子叫,你刚把系统音量调大,后台的 Spotify 突然切了一首摇滚乐,“轰”的一声差点把你耳朵震聋。 Windows 用户早在十年前就有了“音量合成器”,而 Mac 用户至今还得忍受全局音量“一刀切”。虽然 SoundSource 是行业标杆,但 39 美元的价格确实不便宜。今天推荐一个我正在用的开源替代品——FineTune,它直接把专业的混音台 (Mixer) 搬进了你的菜单栏。 🎯 适合人群: 远程会议重度用户、视频剪辑/内容创作者、拥有多个音频输出设备的发烧友。 一、 它能解决什么实际痛点? FineTune 本质上是一个轻量级的系统级 DSP (数字信号处理) 工具。别被术语吓到,简单说,它就是给你的 Mac 装了无数个虚拟音量旋钮。 1. 给每个 App 单独调音 (Per-App Volume) 这是大家最想要的功能。安装后,你可以像专业调音师一样: 把 Slack / 钉钉 的提示音拉到 10%(保留通知,但不打断思路)。 把 Spotify / Apple Music 保持在 60% 作为背景白噪音。 把 Zoom / 腾讯会议 拉满到 100%,确保听清每一个会议细节。
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25 days ago
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2026生产力部署:基于 Claude Code 的自动化剪辑工作流 如果你是注重效率的内容创作者,大概率经历过这种边际收益递减的消耗战:面对一小时的原始素材,实际有效内容仅有10分钟。剩余时间全被“静音空窗”、“语气停顿”及重复的无效片段占据。 以往处理此类非结构化数据,我们要么投入大量人工成本,要么长期订阅按时长计费的 SaaS 服务。 但在云端付费服务之外,我们完全可以构建一套私有化的自动化工作流。 近期 GitHub 上发布了一个基于 Claude Code 的开源解决方案。它不仅仅是一个脚本,而是一个可以部署在本地环境的“语义剪辑…
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2026生产力部署:基于 Claude Code 的自动化剪辑工作流
如果你是注重效率的内容创作者,大概率经历过这种边际收益递减的消耗战:面对一小时的原始素材,实际有效内容仅有10分钟。剩余时间全被“静音空窗”、“语气停顿”及重复的无效片段占据。 以往处理此类非结构化数据,我们要么投入大量人工成本,要么长期订阅按时长计费的 SaaS 服务。 但在云端付费服务之外,我们完全可以构建一套私有化的自动化工作流。 近期 GitHub 上发布了一个基于 Claude Code 的开源解决方案。它不仅仅是一个脚本,而是一个可以部署在本地环境的“语义剪辑 Agent”。它既能执行繁琐的数据清洗工作,又能通过“反馈循环”适应特定的剪辑逻辑。 为什么这套方案值得纳入技术栈? 市面上的剪辑工具众多,为什么建议专业用户部署这个开源项目?因为它代表了从“波形处理”到“语义理解”的技术代差。 传统软件主要依赖音频波形(dB阈值)判断静音,极易误删呼吸点,导致成片听感机械。而这套基于语义理解的方案优势在于: 语义级精准度:调用 FunASR 模型,系统是在“解析”内容而非机械切分。这意味着它能逐字识别口误,并保留符合自然语言逻辑的停顿。 工业级字幕标准:内置 OpenAI 的 Whisper large-v3 模型。这是目前开源界公认的第一梯队语音识别模型,准确率显著优于常规商业软件。 数据隐私与成本控制:所有算力均在本地运行,无需上传素材至第三方云端,有效规避了数据泄露风险及长期的 SaaS 订阅成本。 💡 技术 Tips: 许多商业化“一键成片”服务的底层架构,本质上是对这些开源模型的封装。掌握这套本地部署方案,意味着你真正拥有了核心生产力的控制权。 部署指南:低门槛环境搭建 尽管涉及底层代码,但这套 Agent 的封装已高度标准化。只要你的终端已配置 Claude Code 环境,核心部署仅需两步。 第一步:安装 Skills (加载组件) 打开终端,运行以下指令。这一步相当于为你的 Claude 环境挂载了一个专门处理视频流的“功能扩展组件”。 git clone ~/.claude/skills/videocut 第二步:初始化环境 进入 Claude Code 界面,输入以下指令:
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26 days ago
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2026 内容优化实战:用 Claude Code Humanizer 提升文章可读性 说句心里话: 你是不是也遇到过这种情况?明明用 AI 几秒钟就生成了一篇长文,字数够了,排版也好看,但发出去后……根本没人看。 其实原因很简单:读者不傻。满屏的“综上所述”、“至关重要”,大家看一眼就知道是机器写的,甚至会觉得被敷衍了。今天给朋友们介绍一款开源神器 —— Claude Code Humanizer。它不是什么魔法,而是一个能帮你把生硬的机器语言,翻译成有温度的“人话”的智能编辑。 一、 为什么你的文章“留不住人”? 做内容的朋友都知道,现在的流量多贵啊。如果你的文章充满了“AI…
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2026 内容优化实战:用 Claude Code Humanizer 提升文章可读性
说句心里话: 你是不是也遇到过这种情况?明明用 AI 几秒钟就生成了一篇长文,字数够了,排版也好看,但发出去后……根本没人看。 其实原因很简单:读者不傻。满屏的“综上所述”、“至关重要”,大家看一眼就知道是机器写的,甚至会觉得被敷衍了。今天给朋友们介绍一款开源神器 —— Claude Code Humanizer。它不是什么魔法,而是一个能帮你把生硬的机器语言,翻译成有温度的“人话”的智能编辑。 一、 为什么你的文章“留不住人”? 做内容的朋友都知道,现在的流量多贵啊。如果你的文章充满了“AI 味”,其实是在浪费每一个点进来的用户。 所谓的“机械感”,通常有这几个特征: 正确的废话: 说了一大堆,好像很有道理,但全是车轱辘话,信息密度极低。 缺乏情绪: 像说明书一样冷冰冰,无法引起读者的共鸣。 跳出率高: Google 看到用户进来 3 秒就关了页面,自然会认为你的内容质量不行。 二、 Claude Code Humanizer 是什么? 简单来说,它就是一个装在 Claude Code(编程助手)里的“毒舌主编”。 它不像市面上那些收费昂贵的软件,它是基于维基百科的反 AI 写作指南训练出来的。它的工作不是帮你作弊,而是帮你“说人话”。它专门盯着这 24 种毛病改: 把“标志着时代的转折点”改成具体的“成立于 1989 年”。 把“我希望这对你有帮助”这种客套话直接删掉。 把“利用”、“展示”、“格局”这种翻译腔,换成接地气的大白话。 三、 5分钟上手教程(不写代码也能懂) 别听到“命令行”就头大,其实操作非常简单,一共就两步。这里推荐安装中文优化版 (Humanizer-zh),更懂中文语境。 第一步:打开 Claude Code 确保你的电脑上已经装好了 Claude Code。打开你的终端(Terminal)。
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26 days ago
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2026 实战:BrowserOS 怎么用?把浏览器变成“本地 AI Agent” (不折腾版) 说个扎心的真相: 我们每天花大量时间在浏览器里,其实干的都是“体力活”——在几十个标签页里切来切去,复制这个数据,粘贴到那个表格,无穷无尽。 如果你也受够了这种机械劳动,那你应该看看 BrowserOS。它不是那种只会陪你聊天的 AI 浏览器,它是一个能帮你“动手干活”的工具。简单说,就是给浏览器装上了“手”和“眼”,让它变成你的本地 AI Agent (智能体)。 一、 它到底是啥?别被名字骗了 虽然名字叫 BrowserOS,但你别把它当成一个新的操作系统。它本质上是一个“能跑自动化任务的…
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2026 实战:BrowserOS 怎么用?把浏览器变成“本地 AI Agent” (不折腾版)
说个扎心的真相: 我们每天花大量时间在浏览器里,其实干的都是“体力活”——在几十个标签页里切来切去,复制这个数据,粘贴到那个表格,无穷无尽。 如果你也受够了这种机械劳动,那你应该看看 BrowserOS。它不是那种只会陪你聊天的 AI 浏览器,它是一个能帮你“动手干活”的工具。简单说,就是给浏览器装上了“手”和“眼”,让它变成你的本地 AI Agent (智能体)。 一、 它到底是啥?别被名字骗了 虽然名字叫 BrowserOS,但你别把它当成一个新的操作系统。它本质上是一个“能跑自动化任务的 Chrome”。 以前的 AI 浏览器(比如 Edge 的侧边栏),是你问它答,它动口不动手。 BrowserOS 的逻辑是:你给它下指令,它直接在网页上帮你点按钮、填表单、滚页面。这在技术圈叫 RPA (机器人流程自动化),但现在,普通人也能用了。 二、 为什么我推荐它?(不仅仅是因为免费) 市面上有很多类似的付费软件,但我更看好 BrowserOS 这种开源方案,原因主要有两点: 1. 你的数据,还是你的 很多 AI 工具是“二房东”,你用它们的模型,数据得先传给它们。 BrowserOS 允许你“自带干粮”: 省钱: 直接填你自己的 API Key,没有中间商赚差价。 安全: 如果处理公司内部报表,你可以通过 Ollama 连接本地模型。哪怕拔了网线,AI 照样能帮你干活,这对于隐私敏感的工作流来说是刚需。 2. 它能保留你的“登录态” 搞过自动化的朋友都知道,最烦的就是每次都要重新登录账号。 BrowserOS 支持 MCP (Model Context Protocol)
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26 days ago
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2026 职场进阶:为什么我建议你把“产品沉思录”加入收藏夹? 说句实话: 在这个信息爆炸的时代,我们每天接收的内容很多,但真正能沉淀下来的很少。你可能也有这种感觉:刷了一天手机,脑子很满,但睡前一想,似乎对工作和成长没什么实质性帮助。 如果你希望能从“信息过载”中抽离出来,寻找一些能真正提升认知的干货,如果你在寻找这类内容,可以看看 “产品沉思录 (Product Thinking)” 的归档站。这地方就像互联网人的“私人智库”,很多资深产品人会把它放在收藏夹里,作为辅助决策和寻找灵感的工具。 一、 它是啥?别把它当成普通博客 简单说,这是 flomo…
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2026 职场进阶:为什么我建议你把“产品沉思录”加入收藏夹?
说句实话: 在这个信息爆炸的时代,我们每天接收的内容很多,但真正能沉淀下来的很少。你可能也有这种感觉:刷了一天手机,脑子很满,但睡前一想,似乎对工作和成长没什么实质性帮助。 如果你希望能从“信息过载”中抽离出来,寻找一些能真正提升认知的干货,如果你在寻找这类内容,可以看看 “产品沉思录 (Product Thinking)” 的归档站。这地方就像互联网人的“私人智库”,很多资深产品人会把它放在收藏夹里,作为辅助决策和寻找灵感的工具。 一、 它是啥?别把它当成普通博客 简单说,这是 flomo 创始人少楠主理的一个顶级内容库。虽然它的周刊服务在 2024 年转为归档模式,但现在的这个归档站 (Read),价值反而因为时间的沉淀而凸显。 为什么?因为新闻会过期,但“底层逻辑”不会。 普通的科技媒体关注“当下的热点”,而这里关注的是“长半衰期”的知识。它会用建筑学聊软件架构,用生物学看商业进化。这种跨学科视角,往往是普通执行者进阶为战略管理者的必修课。 二、 怎么用这个网站构建知识体系?(实操版) 网站内容浩如烟海,为了避免迷路,建议根据你的职场阶段,采用以下三种高回报率的用法: 1. 给职场新人:学“思维模型”,建立底层认知 很多新人入行容易陷入“学工具”的误区。其实工具只是手段,思考才是核心。建议你去站内搜索“决策”或者“思维模型”。 你会发现,顶级的高手之所以强,是因为他们建立了一套成熟的思考框架。把这些逻辑学会了,无论用什么工具都能游刃有余。 2. 给管理者:看“人物志”突破决策瓶颈 当你带团队遇到天花板时,去看看“人物志”和“奇想驿”板块。看看张小龙、Notion 创始人这些行业领袖,在面临复杂局面时是如何做取舍的。 这就是所谓的“借假修真”——通过复盘他人的决策过程,来修炼自己的管理内功。 3. 给创作者:建立高价值的“选题库” 如果你平时需要输出内容(写方案、做分享),这里是一个巨大的灵感源泉。少楠已经帮你把过去几年最值得读的书籍摘要、深度文章筛选了一遍。 随便点开一篇长文,里面的引用链接都能延伸出好几个高质量的观点。配合 Notion 或者 flomo 建立双向链接笔记,你将拥有一个源源不断的素材库。 三、 阅读建议:深度学习需要“刻意练习” 我要先给个善意的提醒:深度阅读通常是不轻松的。 💡 过来人的建议: 这里的内容往往篇幅较长,甚至涉及晦涩的理论。 建议不要利用碎片时间随意浏览,而是每周专门抽一个小时,拿上笔或者笔记软件,边读边记。只有经过咀嚼和内化的信息,才能真正转化为你的知识资产。 四、 传送门 在这个追求速度的时代,能沉下心来做 7 年筛选和沉淀的人屈指可数。这个网站,值得你给浏览器书签栏留个位置。 🔗 官网地址直达 官方归档站: 产品沉思录 Read 💡 写在最后 工具会迭代,风口会轮转,但“深度思考的能力”永远是职场上最稀缺的资源。希望这个网站能成为你构建个人知识体系的基石,而不仅仅是在收藏夹里沉睡。
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27 days ago
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影厅指南 2026::全国 IMAX/杜比影院屏幕尺寸查询 (影迷数据库) 买电影票别像“买盲盒”: 很多朋友以为,只要电影院挂了“IMAX”的招牌,体验就是顶级的。但真相是:早期的“数字 IMAX”和最新的“激光 IMAX”,效果差距大到像是两台完全不同的电视机。 今天推荐的在线工具 影厅指南 (Cinema Guide),就是一个专门帮大家“排雷”的数据库。它把全国特效厅的硬核参数都扒了出来,帮你用数据选影院,把每一张电影票的价值“榨”到最干。 一、 为什么买票前要先查参数? 在购票 App 上,你只能看到“IMAX厅”这个标签,但看不到决定体验的关键数据。而这正是“花冤枉钱”的根源:…
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影厅指南 2026::全国 IMAX/杜比影院屏幕尺寸查询 (影迷数据库)
买电影票别像“买盲盒”: 很多朋友以为,只要电影院挂了“IMAX”的招牌,体验就是顶级的。但真相是:早期的“数字 IMAX”和最新的“激光 IMAX”,效果差距大到像是两台完全不同的电视机。 今天推荐的在线工具 影厅指南 (Cinema Guide),就是一个专门帮大家“排雷”的数据库。它把全国特效厅的硬核参数都扒了出来,帮你用数据选影院,把每一张电影票的价值“榨”到最干。 一、 为什么买票前要先查参数? 在购票 App 上,你只能看到“IMAX厅”这个标签,但看不到决定体验的关键数据。而这正是“花冤枉钱”的根源: 屏幕大小 (决定包围感): 同样叫 IMAX,有的宽 28 米(比如著名的东莞华南虎),有的只有 18 米。前者是把人吸进去,后者就像看大电视。 放映机 (决定亮度): 电影画面是“灰蒙蒙”还是“亮堂堂”,取决于设备。激光(Laser)投影通常比老旧的氙灯(Xenon)投影要亮得多。 文中涉及的“伪巨幕”“凑数厅”等影迷用语,均指屏幕尺寸与放映规格层面的客观差异,不涉及任何商业评价。 二、 工具实测:怎么像“内行”一样选座? 影厅指南提供了几种超直观的模式,帮你快速找出同城“最能打”的影厅。 1. 列表模式:直接看数据对比 这是最简单的“比大小”功能。选好城市,所有 IMAX、杜比影院的屏幕宽、高、面积一目了然。 💡 省钱秘籍:如果两家影院票价差不多,闭眼选屏幕面积更大的那家,绝对不亏。 2. 地图模式:距离和体验怎么选? 如果你出差或旅游到了陌生城市,打开地图模式: 一眼就能看出,离酒店最近的那家影院,到底是用“顶级设备”的旗舰店,还是用“老旧设备”凑数的社区店。 三、 2026 观影决策三步走 (SOP) 下次看大片(尤其是《阿凡达》《沙丘》这种),建议照着这个流程买票,基本不会翻车: Step 1: 查参数 (Check Specs) 打开影厅指南,搜你的城市。优先找带有“激光 (Laser)”或者“GT”字样的影厅。这些通常代表了目前最好的画质。 Step 2: 避坑 (Avoid Pitfalls)
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27 days ago
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2026 生产力指南:部署 Clawdbot 构建私有化 AI Agent (智能体) AI 的下一阶段是“行动”: 2026 年的技术风向正在从单纯的 Chatbot(聊天机器人)转向 AI Agent (智能体)。我们不再满足于 AI 仅仅生成文本,我们希望它能直接帮我们处理邮件、整理文件、甚至操作网页。 今天介绍的 Clawdbot,是一个开源的私有化智能体框架。它允许你通过熟悉的即时通讯软件(如 Telegram),指挥部署在本地的 AI,替代 Zapier 或 Make 等昂贵的自动化平台,构建完全属于你的数字生产力系统。 一、 核心定义:Clawdbot 是什么?…
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2026 生产力指南:部署 Clawdbot 构建私有化 AI Agent (智能体)
AI 的下一阶段是“行动”: 2026 年的技术风向正在从单纯的 Chatbot(聊天机器人)转向 AI Agent (智能体)。我们不再满足于 AI 仅仅生成文本,我们希望它能直接帮我们处理邮件、整理文件、甚至操作网页。 今天介绍的 Clawdbot,是一个开源的私有化智能体框架。它允许你通过熟悉的即时通讯软件(如 Telegram),指挥部署在本地的 AI,替代 Zapier 或 Make 等昂贵的自动化平台,构建完全属于你的数字生产力系统。 一、 核心定义:Clawdbot 是什么? 简单来说,Clawdbot 是一个“听得懂自然语言的系统管理员”。 数据主权 (Data Sovereignty): 自托管 (Self-hosted) 架构。它运行在你的 Mac mini、Windows 工作站或 Linux 服务器上,所有敏感数据(如日历、通讯录)不出私有环境。 交互革新: 将即时通讯软件(IM)转化为“控制台”。你不需要敲代码,用大白话就能下达复杂指令。 能力边界: 它打通了 LLM(大脑)与本地系统(手脚)的连接,让 AI 具备了读写文件和操作浏览器的能力。 二、 生产力飞跃:它能解决什么实际问题? Clawdbot 的核心价值在于ChatOps (聊天即运维),将碎片化的工作流整合到了一个窗口中: 1. 个人事务助理 (Personal Assistant) 无需切换 APP,在聊天窗口即可完成跨应用操作:
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27 days ago
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2026 开源族谱系统部署指南:pure-genealogy 数据导入与可视化实战 当 Excel 撑不起家族记忆: 很多人管理族谱的第一反应是“做个表格”。但随着人数突破百人,层级关系稍微复杂一点,表格就会变成一场灾难:关系难以验证、无法直观展示、数据面临丢失风险。 今天介绍的 pure-genealogy,是一个基于现代技术栈(Next.js + Supabase)构建的开源族谱管理系统。它不只是一个记录工具,更是一套将家族历史转化为“可视化数据资产”的完整解决方案。 一、 为什么你需要“私有化”的族谱系统?…
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2026 开源族谱系统部署指南:pure-genealogy 数据导入与可视化实战
当 Excel 撑不起家族记忆: 很多人管理族谱的第一反应是“做个表格”。但随着人数突破百人,层级关系稍微复杂一点,表格就会变成一场灾难:关系难以验证、无法直观展示、数据面临丢失风险。 今天介绍的 pure-genealogy,是一个基于现代技术栈(Next.js + Supabase)构建的开源族谱管理系统。它不只是一个记录工具,更是一套将家族历史转化为“可视化数据资产”的完整解决方案。 一、 为什么你需要“私有化”的族谱系统? 市面上的商业家谱平台虽然方便,但往往存在“数据被绑架”或“隐私泄露”的隐患。开源自建方案解决了三个核心问题: 数据主权 (Data Sovereignty): 你的家族数据完全掌握在自己手里,不用担心平台倒闭或数据被转卖。 关系可视化 (Topology): 告别冷冰冰的文字,通过 2D 树状图和 3D 关系网,直观呈现复杂的血缘脉络。 协作与传承: 支持多用户协作录入,且具备标准的导入导出接口,确保数据可长期传承。 二、 功能解析:2D/3D 可视化的价值 pure-genealogy 的核心亮点在于它如何处理“关系数据”。 1. 2D 族谱图:标准化的家族档案 这是用于“正式展示”的视图。系统基于层级算法自动排版,解决了手工绘图的痛苦。 自动化布局: 无论家族分支多么庞大,系统都能自动生成清晰的树状结构。 世代标尺: 清晰标注第几世,解决“长幼尊卑”的排位难题。 高清归档: 支持一键导出大图,方便打印成册或在家族聚会时展示。 2. 3D 关系网:沉浸式的数据探索 这不是为了炫技,而是为了“校验关系”。在 3D 视图中,你可以进行自动巡游,直观地发现数据录入中的逻辑错误(如父子关系倒置、代际断层),这是二维表格无法做到的。 三、 2026 版实战上手路径 为了避免“搭好了没人用”,建议遵循以下最小可行性 (MVP) 实施步骤: Step 1: 数据结构化 (Schema Design)
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27 days ago
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2026 开源工具评测:Youwee – 基于 Tauri 的现代化 yt-dlp 媒体归档终端 命令行工具的现代化重构: 在开源界,yt-dlp 凭借其强大的流媒体解析能力,被誉为媒体归档领域的“瑞士军刀”。然而,其复杂的命令行参数(CLI)劝退了许多希望构建本地媒体库的用户。 今天评测的 Youwee,提供了一个优雅的解决方案。它利用轻量级的 Tauri 框架,为硬核的底层引擎套上了一个现代化的图形界面(GUI),让复杂的流媒体处理变得像文件管理一样简单。 一、 技术视角:Youwee 是什么? Youwee 不仅仅是一个简单的“下载器”,它更像是一个跨平台的流媒体资产管理终端。…
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2026 开源工具评测:Youwee – 基于 Tauri 的现代化 yt-dlp 媒体归档终端
命令行工具的现代化重构: 在开源界,yt-dlp 凭借其强大的流媒体解析能力,被誉为媒体归档领域的“瑞士军刀”。然而,其复杂的命令行参数(CLI)劝退了许多希望构建本地媒体库的用户。 今天评测的 Youwee,提供了一个优雅的解决方案。它利用轻量级的 Tauri 框架,为硬核的底层引擎套上了一个现代化的图形界面(GUI),让复杂的流媒体处理变得像文件管理一样简单。 一、 技术视角:Youwee 是什么? Youwee 不仅仅是一个简单的“下载器”,它更像是一个跨平台的流媒体资产管理终端。 核心引擎: 基于业界公认最强的 yt-dlp,确保了对 8K、HDR 等高规格媒体流的解析能力。 技术架构: 采用 Tauri (Rust) + React 构建。相比笨重的 Electron 应用,它拥有更快的冷启动速度和极低的内存占用(RAM),非常适合在后台静默运行。 目标用户: 面向需要批量管理素材、建立本地知识库的创作者与开发者。 二、 解决了哪些“工程痛点”? 在 Youwee 出现之前,使用原生命令行工具进行资产归档往往面临以下技术挑战: 1. 视音频流的自动化封装 (Muxing) 原生工具在抓取 4K/8K 等高码率视频时,通常会将画面与音频流分离传输。用户以往需要手动调用 FFmpeg 进行合并。Youwee 内置了自动化封装逻辑,能够自动完成最高画质的容器封装(MKV/MP4),无需用户干预编解码过程。 2. 批量列表并发处理 (Batch Processing) 对于课程资料或系列素材的整理,手动输入几十个链接不仅低效且易出错。Youwee 原生支持播放列表 (Playlist) 解析,能够智能识别列表中的所有条目,并支持多线程并发队列,大幅提升了归档效率。 3. 元数据 (Metadata) 完整性
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28 days ago
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2026 效率工具:Mango Desk 自然语言搜索本地文件 (开源方案) 你有没有过这种“崩溃”时刻: 明明记得上个月写过一份关于“年度预算”的文档,但死活想不起文件名叫什么。在文件夹里翻了半天,最后发现文件名竟然叫《2025_Q4_v3_最终版.docx》。 传统搜索工具(如 Everything)更偏向文件名和路径检索,对内容语义理解有限。今天推荐的开源神器 Mango Desk,就是专门解决这个问题的。它能让你用“自然语言”(也就是人话)去搜索本地文件,找资料就像问 AI 问题一样简单。 一、 它和普通搜索工具有什么不一样? 简单来说,Mango Desk…
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2026 效率工具:Mango Desk 自然语言搜索本地文件 (开源方案)
你有没有过这种“崩溃”时刻: 明明记得上个月写过一份关于“年度预算”的文档,但死活想不起文件名叫什么。在文件夹里翻了半天,最后发现文件名竟然叫《2025_Q4_v3_最终版.docx》。 传统搜索工具(如 Everything)更偏向文件名和路径检索,对内容语义理解有限。今天推荐的开源神器 Mango Desk,就是专门解决这个问题的。它能让你用“自然语言”(也就是人话)去搜索本地文件,找资料就像问 AI 问题一样简单。 一、 它和普通搜索工具有什么不一样? 简单来说,Mango Desk 是把文件搜索从“猜谜语”变成了“聊天”。 👴 传统搜索 (Everything / 系统自带): 你必须精准输入关键词。如果你搜“年终奖”,但文件里写的是“年度绩效激励”,那是搜不出来的。 🤖 Mango Desk (语义搜索): 它懂你的意思。你输入“发了多少钱?”,它能通过AI 语义理解,自动关联到包含“奖金”、“薪资”、“预算”的文档。这意味着你不需要为了方便搜索而去花费大量时间整理文件名。 二、 原理这么强,会泄露隐私吗? 这是大家最关心的问题。Mango Desk 的设计非常注重隐私,我们可以把它的原理比喻为“给文件做名片”。 本地运行: 软件会扫描你的文件夹,利用电脑自带的算力,把文档内容转换成机器能读懂的数学代码(这叫“向量化”)。 不出网: 整个过程完全在你的本地电脑上完成。你的合同、日记、代码,绝对不会被上传到云端服务器。对于注重数据安全的用户来说,这一点非常关键。 三、 哪些人用了效率会翻倍? 这个工具不是给所有人用的,但如果你属于下面这几类人,它绝对是你的“效率救星”: 📝 笔记狂魔: 电脑里存了几百个 Markdown、Word 或 PDF 文档,经常需要找几年前的资料。 💻 程序员/开发者: 经常需要去以前的代码库(Repo)里找一段“实现登录功能”的代码,但忘了函数名叫什么。
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29 days ago
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2026 浏览器配置指南:通过策略优化 Chrome/Edge 资源占用 (开源方案) 浏览器性能与功能的平衡: 现代 Chrome 和 Edge 集成了大量辅助功能(如 AI 侧边栏、购物助手),这些功能在提升便利性的同时也增加了系统资源占用。对于追求极致效率的办公环境,这些冗余组件可能会造成不必要的干扰。 今天推荐的开源项目 Just the Browser,提供了一种基于官方标准的解决方案。它无需复杂的代码知识,利用浏览器原生的“企业管理接口”,将浏览器配置精简到仅保留核心功能,从而提升运行效率。 一、 这个工具的原理安全吗?…
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2026 浏览器配置指南:通过策略优化 Chrome/Edge 资源占用 (开源方案)
浏览器性能与功能的平衡: 现代 Chrome 和 Edge 集成了大量辅助功能(如 AI 侧边栏、购物助手),这些功能在提升便利性的同时也增加了系统资源占用。对于追求极致效率的办公环境,这些冗余组件可能会造成不必要的干扰。 今天推荐的开源项目 Just the Browser,提供了一种基于官方标准的解决方案。它无需复杂的代码知识,利用浏览器原生的“企业管理接口”,将浏览器配置精简到仅保留核心功能,从而提升运行效率。 一、 这个工具的原理安全吗? 很多用户担心修改浏览器配置会影响安全性。实际上,该工具的原理完全基于厂商官方支持的架构。 技术原理解析: 在企业 IT 环境中,管理员通常通过“组策略 (Group Policies)”来统一管理员工电脑上的浏览器行为(例如禁用娱乐功能)。 Just the Browser 的作用: 它将这套标准的“企业级配置策略”应用到了个人设备上。这并非破解或修改软件,而是开启了浏览器的“专业管理模式”,通过策略告知浏览器:“仅运行生产力相关组件。” 二、 策略应用后的优化效果 部署该配置策略后,浏览器环境将在以下三个维度得到显著优化: 1. 界面布局精简 (UI 简化) 策略生效后,非核心的 UI 元素将被隐藏:Copilot 按钮、侧边栏的购物推荐以及各类冗余图标将不再显示。新建标签页将回归纯净的搜索栏,减少视觉干扰,专注于内容浏览。 2. 数据隐私合规 (减少遥测) 这是配置的核心价值之一。它调整了浏览器的隐私策略,最大限度减少非必要的后台数据收集。除了关键的系统崩溃报告,常规的用户行为数据将不再频繁上传至服务器。 3. 系统资源释放 通过禁用后台常驻的辅助服务(如比价工具、内容推送),浏览器的内存占用率通常会有所下降,有助于老旧设备保持流畅运行。 三、 部署指南 (标准化流程) 作者将策略配置封装为了自动化脚本。为了确保操作的安全性,建议遵循标准的“审计-执行”流程。
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30 days ago
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2026 实时信息监控:Situation Monitor 开源 OSINT 仪表盘评测 打破信息碎片化: 在很多专业交易员或分析师的工作流中,如何在多屏幕之间快速捕捉关键信号是一项挑战。频繁切换新闻 App 和社交媒体,往往会导致重要信息的遗漏。 今天评测的 Situation Monitor,是一个专为解决“信息聚合”难题设计的开源工具。它构建了一个集中式数据仪表盘,将全球实时资讯、宏观经济指标和地缘动态聚合在同一视图下。最重要的是,它完全开源且无广告,是构建个人 OSINT(开源网络情报) 系统的理想基础。 一、 核心功能:OSINT 视角的重新定义 Situation…
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2026 实时信息监控:Situation Monitor 开源 OSINT 仪表盘评测
打破信息碎片化: 在很多专业交易员或分析师的工作流中,如何在多屏幕之间快速捕捉关键信号是一项挑战。频繁切换新闻 App 和社交媒体,往往会导致重要信息的遗漏。 今天评测的 Situation Monitor,是一个专为解决“信息聚合”难题设计的开源工具。它构建了一个集中式数据仪表盘,将全球实时资讯、宏观经济指标和地缘动态聚合在同一视图下。最重要的是,它完全开源且无广告,是构建个人 OSINT(开源网络情报) 系统的理想基础。 一、 核心功能:OSINT 视角的重新定义 Situation Monitor 的设计理念并非简单的“新闻阅读器”,而是更接近于专业机构使用的态势感知(Situational Awareness)工具。 1. 全局态势感知 (Global View) 它通过 API 接口,将分散在全球各地的离散信息点进行了可视化整合。用户不再需要手动检索,而是通过一个统一的宏观视图,直观地看到全球不同区域正在发生的关键动态。这对于需要跨市场分析的用户来说,极大降低了信息获取的时间成本。 2. 市场异常波动监测 该工具内置了对全球主要金融指数的追踪逻辑。不同于传统的 K 线图,它侧重于捕捉“异常波动信号”。当市场情绪出现显著变化(如指数急剧震荡)时,仪表盘会提供直观的视觉反馈,辅助用户快速识别潜在的市场风险。 二、 技术架构:Svelte 开发实战案例 除了作为效率工具,Situation Monitor 在代码实现上也是一个极佳的现代前端工程案例,特别适合开发者研究。 ⚡ 高性能架构: 项目完全基于 TypeScript 和 Svelte 框架构建。得益于 Svelte 的无虚拟 DOM 特性,数据流的实时刷新非常流畅,资源占用极低。 🛠️ 高扩展性设计: 源码结构清晰,支持模块化开发。开发者可以轻松 Fork 项目并接入自定义数据源(如
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about 1 month ago
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