DEV TRENDS / CATEGORY
2026年10月26日 – 2026年11月1日 内首次发现的 46 个新项目，已跨 8 个来源去重。
2026年8月10日 – 2026年11月1日 内首次发现 244 个项目
大家用 DSH 这么久，不觉得插件一多，左边栏就很乱吗！最重要的对话区域也太少了！ 我实在受不了，自己做了个插件解决这个问题：把全局导航收进左边一条窄栏，工作区和会话列表留在旁边。鼠标移过去就能展开导航，展开时不会挤占对话区。还可以改成点击展开，调整布局，加时钟和插件小组件。 安装后重启 DSH： `dsh plugin --profile web add dsh-better-left-sidebar` 如果帮到你，请点点 Star ～
自荐一个我开发的开源工具 BLA（Blind LLM Agents），采用 MIT 许可证。 随着 REA（Reverse Engineer Anything）这类逆向 MCP 工具出现，现在把打包好的桌面客户端、二进制程序或前端产物丢给 Claude Code、Cursor、Codex，AI 已经可以用一条命令自动反编译并还原核心逻辑。传统代码混淆（比如单纯改变量名）在大模型的全局推理面前基本失效了。 我做 BLA 的思路不是和 AI 拼“谁更难读”，而是针对自动化逆向 Agent 的工程边界做低成本反制——对准备发布的构建产物注入格式合法的诱饵逻辑与解析预算陷阱，让正常用户的实际运行行为 100% 不变，但试图自动逆向的 AI 分析器会触发资源上限、顺着假线索跑偏并持续消耗 Token。 几个主要特点： 构建后直接加固，不改业务源码：一条命令即可完成符号/SourceMap 暴露面扫描、加固注入与运行时等价性校验： bash npx bla-agents harden ./dist 覆盖主流发布产物格式：支持 JavaScript / TypeScript、Electron（.asar 与 Fuses）、WebAssembly、Python（.py / .pyc）、原生二进制（ELF / Mach-O / PE）、SQLite、AI 模型权重（Safetensors / GGUF）及移动端包体等。 多种接入方式：既可以作为 CLI 和 Vite / Webpack / Rollup / esbuild 打包插件放进构建流水线，也支持一键注册为 MCP 服务，在 Claude Code、Cursor、Codex 等编程助手里直接调用。 真实分析器对抗实测：仓库附带了针对真实 REA 分析路径的加固前后对照测试记录（docs/redteam/empirical-rea-validation.md），同时也如实标注了当前的防护边界与局限。 项目相关链接： 开源
拾趣好故事，awesome-shiqu 是一个开放的 AI 连环画作品集，收录使用「拾趣」创作的中国古典故事。读者无需安装软件或配置 AI 服务，即可通过网页在电脑和手机上阅读；创作者可以通过 GitHub 提交作品，分享自己的故事与画风。 亮点 打开网页即可阅读完整作品，直观体验 AI 连环画。 汇集不同古典故事与绘画风格，既可欣赏，也可作为创作参考。 支持通过 GitHub Pull Request 投稿，让作品集持续扩充。 作品以 ZIP 包保存，网页阅读器直接解析展示，方便分享与收藏。 基于 GitHub Pages 托管，无需单独部署后端服务。
在 Cloudflare Workers 上自建永久别名邮箱，一键部署、完全免费。每个网站一个独立地址隐藏真实邮箱；在自己的收件箱里直接以别名回信；自动把验证码提取到主题；去除追踪像素；只存元数据不存正文；带 Web 面板、REST API 和 MCP 接口。只用 Workers + D1 + Email Routing，约 1000 行 JS，MIT。 亮点 一键部署在 Cloudflare Workers 免费额度上（Workers + D1 + Email Routing），零成本长期使用；为每个网站生成独立别名地址隐藏真实邮箱，并在自己的收件箱中直接以别名回信；自动把验证码提取到邮件主题，自动去除追踪像素，只存元数据不存正文；同时提供 Web 面板、REST API 和 MCP 接口，方便 AI Agent 集成，MIT 开源。
这是为 DeepSeek Harness 补充长期文本记忆管理的原生插件。项目决定与跨项目工作偏好按范围保存，记忆附原文出处、适用条件和修订记录，便于要求变化后追查。当前为 MIT 公开测试版 0.21.0-beta.2，需 Node 24.9+、DSH 0.2.1-rc.0 至 0.3.0 之前版本；词法召回会漏匹配，模型审核也可能失败。 亮点 保存“为何记住”的原文引用和条件，修改决定时保留修订历史，适合持续迭代的项目。 原生 DSH 插件，可区分全局偏好和项目要求；不是通用 MCP 服务器。 文档公开说明召回、隐私和备份边界：模型 API 可另行收费，本地存储不等于完全离线。 维护者 OakcoderX 授权的 Codex AI 辅助自荐。公开 macOS 宿主检查由维护者记录，独立用户采用情况尚未验证；没有宣称生产成熟度或独立性能成绩。 已核对投稿模板与审核标准；官网按仓库地址搜索的公开结果中未见本项目，但登录限制使该搜索不能证明全站不存在。GitHub 历史投稿查重未发现重复。
回响 QQ 助手是在 Windows 本机运行的 QQ 群聊工具，基于 NapCat / OneBot 11，集中管理 AI 对话与图文输入、已缓存撤回消息重发，以及独立的官方群打卡计划。中文界面提供简易和专业模式，群名单、时间、预算与接收方分别配置，适合已有 NapCat 环境、希望自己掌握运行范围的用户。 亮点 1. 为已有NapCat环境的Windows用户提供中文本机工作台，日常用简易模式，完整配置保留在专业模式。 2. AI、撤回重发和官方群打卡独立设置，名单、时间、预算和外发授权清晰可查。 3. 分别显示接收、排队、模型结果和QQ投递状态；失败与未知保留可核对的结果。 4. 使用Node内置模块，提供匿名示例、离线环境自检和按症状排查文档。可阅读代码学习OneBot消息处理、队列、缓存和本机管理页面的组织方式。 自荐说明：我是项目维护者WLDKK。源码使用MIT许可，界面照片保留独立的Unsplash许可。撤回功能只处理已收到并缓存的内容；AI由使用者配置服务和模型；官方群打卡不承诺排名。
记问 是我自己做的安卓记账 App，免费，源码公开。 平时手记，月底把微信、支付宝账单整段导进来，自动和手记配对、不重复记；退款自动挂回原单，转账、提现、信用卡还款单独算。拿不准的几百笔分类可以打码后复制给自己用的 AI 按组整理，再粘回来一次改完。 数据只存在手机里，App 不联网，也不调用任何 AI 接口。每次导入前自动备份，导错能整批撤销，导入后手动改过的不会被撤掉。 没有真实账单也能试：仓库 docs/samples/ 里有一个月的虚构微信、支付宝账单。 下载：
重新搬回的“椅子” 过去，两个程序员想一起解决同一个问题，可以把椅子挪到同一块屏幕前。 一个人负责操作键盘，另一个人负责审视思路；遇到分歧，就停下来讨论。屏幕上的代码是两个人共同产出的成果，问题的来龙去脉，也在这一问一答中逐渐对齐。 这种协作的方法，就叫做“结对编程”。 如今，AI 俨然已经成了坐在我们屏幕另一侧的新搭档。 我们向它描述需求，让它阅读代码、分析问题，并尝试修改。在一轮轮对话之后，那条会话里逐渐积累起了整个任务的背景，包括：为什么要做这个功能，哪些方案已经被否定，还有什么约束必须遵守等等。 可当后续有另外一位同事想参与进来，或接手你的工作时，事情就变得开始低效了。 我们需要把对话截图发过去，把代码复制出来，再把同事的意见转述回给 AI。对方如果想追问一句，又要等我们把问题送进去，再把回答搬回来。 AI 明明已经能够参与越来越多的执行工作了，但人与人之间的协作，仍可能被这些来回的转述给拖住。 个人的生产力被放大了，团队掌握的信息，却未必能同样顺畅地汇集到一起。 是时候，我们该重新搬回那张“椅子”了。 Codex Co² 想解决什么？ 基于同一条会话的协作，正是我想用 Codex Co² 来解决的问题。 Codex Co² 的全称是 Codex Conversation Collaboration（Codex 会话协作），名字有点长，但是想做的事情很简单：让多个人参与同一条 Codex 会话，一起推进工作。 分享者可以继续在官方 Codex Desktop 中工作，只需在 Co² 里选中一条已有会话，生成邀请，发给协作者。协作者则通过浏览器打开邀请，申请加入；获准后，就能阅读共享上下文，向同一个 Agent 补充要求，并跟进它的回复。 协作者无需安装 Co²，也无需单独登录 Codex。发出的每一条消息，都会沿用分享者当前会话的工具、权限和额度。 邀请协作者 不妨看一个具体的例子。 假设有用户反馈：“任务已经处理完成，页面上的状态却一直没有变化，刷新之后才恢复。” 运营拿到 FeedbackID 后，可以先在 Codex 中分析相关的用户日志，得到初步结论：操作请求已经成功，问题可能出在页面状态的更新环节。 随后，运营就可以通过 Co² ，将这条会话分享给研发。 研发加入后，可以沿着已有的分析继续追问：服务端有没有发出状态变更通知？客户端是否收到？异常发生前，是否经历过断线和重连？ 结合日志与相关代码，问题逐渐收敛：客户端在网络重连后没有恢复实时订阅，后续状态变更因此未能到达页面；而手动刷新会重新拉取数据，所以显示又恢复了正常。 到这里，一条模糊的用户反馈，才有了可以解释、可以验证的技术根因。 邀请另一协作者 但找到根因，并不意味着就走到了解决问题的最后一步。 研发可以继续让 Agent 梳理修复方案：补齐重连后的订阅恢复，并在恢复连接时校准一次状态；同时整理受影响的场景、改动范围、验证成本，以及临时处理方式，再邀请产品加入这条会话。 产品看到的，便包括了用户最初遇到的困难、运营从日志中获得的线索、研发定位根因的过程，以及不同处理方式的成本与风险。 基于这些信息，产品可以决定是否需要立即修复、如何安排版本，以及在修复上线前怎样回应用户。 运营带来现场，研发追到根因，产品决定如何推进。 不同角色的判断，在同一条会话里逐步接续。前一个人留下的分析，成为后一个人继续追问的起点，最终把一条用户反馈推进为一个有依据的处理决定。 收集分散的信息 Co² 带来的这个看起来很小的变化，恰恰对应着软件开发中一个长期存在的事实：理解一个问题所需要的信息，往往分散在不同的人手里。 产品同事知道某条看似奇怪的规则，背后对应着怎样的业务现实；测试同事知道一个偶发问题，究竟要经过哪些步骤才能复现；熟悉系统的工程师则知道，一处看似无害的改动，可能牵动哪些历史约束。 这些判断，很难仅凭一句“帮我把功能做出来”就交代清楚。 AI 能够处理的信息再多，也需要有人把这些最相关的事实带到它面前。因此，当我们讨论如何更好地使用 AI 时，更值得考虑的是：怎样让那些真正了解问题的人，更容易参与当前的工作。 Co² 尝试提供的，就是这样一个入口。 我希望它能够用在结对开发中，让另一位工程师直接参与方案讨论；用在远程排障中，让了解现场的人补充复现条件；也用在需求澄清中，让业务上的判断及时进入实现过程。 还有更多可能性 当然，Co² 目前仍是一个早期的独立实验项目。 项目代码已经在 Github 上开源，提供了 macOS 和 Windows 安装包，可以通过 Homebrew 安装后打开，也可以直接在浏览器上运行。 使用时还需要理解以下几点限制： 共享会话沿用原来的执行环境和额度，协作者的每一条消息，实际都是以分享者的身份在发送的，使用时需要注意权限控制和额度把控。 公网分享经过中继，使用普通 TLS，没有端到端加密，记得只邀请可信任的协作者，或者开启“仅内网可访问”开关； 退出 Co² 时，分享出去的邀请链接会变成不可访问，因为 Co² 设计上就是服务于当下的协作，而不是作为一个长期的入口。 如果你也正在和同事一起使用 Codex，欢迎试用，并把遇到的体验问题通过 Issue 反馈给我，一起参与 Co² 的共创。 那些曾经需要截图、复制粘贴、反复转述的环节，就是 Co² 这个工具能帮你们改进的地方。 结语 希望，我们在用 AI 来提升我们工作效率的同时，也能继续给身边的同事留出位置。 让了解需求的人、熟悉代码的人、发现问题的人，都能把各自掌握的那一部分带进来，完成一个共同的协作，这才是团队存在的意义。 曾经屏幕前的那把椅子，值得再搬近一些。
一个零依赖的 MCP（Model Context Protocol）网关，部署在 Cloudflare Workers 免费额度上。接新 API 只需写一段配置：参数校验、路径/查询/请求体模板、响应字段裁剪，就会变成 Claude、Cursor 等客户端可以直接调用的工具。自带维基百科、Hacker News、天气、汇率、GitHub、网页转 Markdown 等连接器，还能把 OpenAPI 3 文档一键转成连接器。MIT 协议，中英文文档，README 有一键部署按钮。在线演示端点： 亮点 一份配置把任意 REST API 变成 AI 可调用的 MCP 工具，免费跑在 Cloudflare Workers 上。支持参数校验、路径/查询/请求体模板、响应字段裁剪；内置维基百科、Hacker News、天气、汇率、GitHub、网页转 Markdown 等连接器，并支持把 OpenAPI 3 文档一键转成连接器。MIT 协议，提供一键部署。
初衷很简单：要在网上搜试卷，打印给妹妹做（成绩实在惨不忍睹了）。偶然发现小红书上资源挺不错，一开始就是个简单网页，后来嫌操作繁琐——先用浏览器脚本下载图片，再本地合成 PDF 打印，有时候还得调整图片。趁着 ZCode 还在送 token ，干脆让它直接做成了程序。中间经历了几次迭代，有些功能边界我自己可能都没用到，目前基本功能差不多了，感兴趣的可以试试。 **它能做什么** - **采集浏览**：在小红书笔记页手动采集试卷图片（单篇手动、有节流，仅限个人学习用途） - **试卷库 + 整理打印**：页序调整、补页，直接打印或导出 A4 PDF （纵/横混排） - **试卷批阅**：本地导入或手机扫码上传作答照片（局域网直传，先进暂存区核对才入库），支持人工批阅和 AI 批阅双路径 - **AI 批阅**：推荐走外部批阅——生成 PDF + 配套提示词，丢给豆包这类网页 AI ，结果复制回来粘贴就能自动解析；也支持自带 API Key （ DeepSeek / 智谱 / 通义 / Kimi 或 OpenAI 兼容接口），逐次确认后才会发送作答图片 - **错题本 / 复习练习 / 学情统计**：错题按知识点复习，可生成练习卷并打印 - **多孩子家庭**：学生名册 + 按学生隔离的工作区，头像切换 - **数据与隐私**：全部数据只存本机，不上传任何服务器；支持备份 / 恢复 / 诊断信息导出 **技术**：Electron + 原生 JS （无前端框架），本地 JSON 存储，electron-builder 打包，150+ 项自动化测试，支持 Mac （ Intel / M 系列）/ Windows / Linux 安装包和自动更新。 ** 目前还是 preview 阶段，安装包未签名，首次打开系统可能会拦一下。功能边界有些我自己都没踩到，欢迎试试、提提需求。
Terminal games to play while your AI coding agent works
原文Anthropic七月份发布的报告中称，仅2026年上半年，短短半年的时间，Claude累计封禁了1140万个账号，而提交的39.8万次申诉中，最终成功的只有4.2万次。 谨以此网站，让这些被封禁的账号，继续在星河中闪动余光
分享一个我和 AI 一起业做的《ССTV 风格新闻》片头 3D 动画模拟器与视频生成工具。 在 2026 年以前，想做一个这样的片头通常要到处找 AE 模板，或者去学习专业的 3D 软件。 我利用业余时间，配合哈基米做了一个**《 CCTV 风格新闻》片头 3D 动画模拟器与视频生成工具**。 这个工具使用纯前端实时渲染 3d 视频，并支持 mp4 格式导出，无需后端转码，完全不需要你学习和安装 Blender 、C4D 、After Effects 等专业复杂的三维软件，**直接浏览器就能用**！ 更多开源优质作品请看我主页 --- ### 📥 链接地址 * **开源代码**：[GitHub - CCTCNewsIntroSimulator]( ) * **下载地址**：[桌面打包版]( ) --- ------------------ ### ✨ 主要功能亮点 * 🎬 **直接改字换音乐**：可以自由修改标题文本、栏目名字和日期。工具内置了经典的背景音乐，同时也支持上传你自己的音频。 * ⚡ **纯前端离线逐帧渲染**：完全无需网络！直接在本地导出 1080p 、2K 甚至 4K 的标准 MP4 视频。渲染速度很快，完全不经过任何后端服务器，保证隐私与安全。 * 🛠️ **高级 3D 编辑模式**：如果对默认的运镜不满意，工具内置了一个简易的三维编辑器。你可以自由旋转视角、调整光带和地球关键帧，甚至还支持导入 SVG 矢量一键挤出三维字！ --- ### ⚠️ 免责声明 1. 本工具仅用于个人 Vlog 等娱乐性质的正向内容使用，**严禁用于制作、发布虚假信息或误导性内容，违者责任自负**。 2. 视频中所涉视听素材版权归原权利人所有。
过去我是个喜欢折腾网站的人，但模板换了又换，总感觉被什么东西困住了。 受我的世界、黑客帝国和元宇宙的启发，借助 AI，我把个人网站从二维网页建成了三维世界。 这个世界包罗万象，可以自由移动，里面建了篮球场，健身房，工作台，甚至还有昼夜交替和天气系统。 对于二维网页也完全可以内嵌进来，例如按 F 查看。而且得益于方块风的性能开销小，手机也能轻松访问。 项目初始模板一行命令启动：python3 tools/serve.py 完整实现也已开源：examples/terry-home
精选 75+ 免费外链与产品上架目录，按质量档位和 DR 整理 Product Hunt、Hacker News、SaaS/AI 目录等，帮独立开发者免费获客与 SEO 外链；配套可在线浏览与跟踪提交的 LaunchHub。 亮点 按 A/B/C 质量档位与 DR 排序，优先挑高价值平台 标注 dofollow / 徽章 / upvote / 免费排队等提交条件，少踩坑 每周从公开 JSON 自动同步，列表持续更新 可跳转 交互目录浏览并跟踪提交
这个浏览器插件会让闲置的网页长满藤蔓，再次浏览页面的时候，需要用鼠标砍断藤蔓，参见介绍文章。
澜姿是一个姿势参考生图工具。从公开的姿势线稿里选一个或多个姿势，也可选择更换衣装集里的衣服，让DeepSeek鲸鱼娘「大肥鱼」按这个姿势出图。姿势图和服装图都不放进仓库，页面按需读取。可导入其他模特。可独立部署，也可装进 DeepSeek Harness。 预览
我是 Runward 的维护者，提交项目自荐。这是一个本地运行的编程代理会话看板：读取用户明确选择的日志，将工具调用、错误和子代理活动放在共享时间轴上，方便排查多个会话重叠执行时发生了什么。项目采用 MIT 协议，不需要模型 API Key，适合同时使用多种编程工具的开发者。 亮点 瀑布图、事件时间线和控制台共用一份会话数据，可以定位某段工具调用并查看对应事件。 提供 Codex、Claude Code、DSH、OpenCode、OpenHands 和 Gemini CLI 的日志读取器，支持本地导入和增量读取。 Node.js 22+ 即可运行，无运行时依赖、无需前端构建，服务默认只监听回环地址，不向外部服务发送请求。 日志没有时间或 token 信息时保留未知状态；只做查看，不启动代理、不审批工具、不执行交接。 验证范围：Codex 已用真实本地会话检查；Claude Code 目前使用合成测试，其余四种读取器依据官方格式进行合成测试，尚未完成真实模型会话验证。导入日志不会自动脱敏，请勿将私人原始日志贴到公开 Issue。 欢迎试用演示并反馈导出格式或时间线显示问题；带最小合成复现的 Issue、解析测试和采集文档 PR 都有帮助。
Arcade 是一个免费开源的 Claude Code 插件，把 Claude Code 变成小小的工作台：项目看板里的任意卡片一键“交给 Claude”，Claude 勾掉完成项并把结果写回卡片；笔记本由你和 Claude 一起记，所有打开的会话共享；登录 GitHub 后还有团队共享看板和聊天（可选）。agent 工作时，可以在 Claude Code 里玩 NES 游戏，或在浏览器里读公共领域的书、看与当前任务相关的文章；Claude 完成或请求权限时，游戏上方会弹出横幅。 亮点 不只是等待小游戏：和 cc-arcade 这类在等待时放小游戏的插件不同，Arcade 首先是工作台。看板卡片和笔记页可以直接交给 Claude，Claude 通过插件注册的 MCP 工具 mcparcadenotes 把结果写回。 多会话协作：所有打开的 Claude Code 会话共享同一个笔记本，每个会话可以从同一块看板上领自己的卡片。 不会错过 agent：agent 完成或请求权限时，游戏上方出现横幅，可以继续玩、暂停或直接回到 agent。 内容全部免费：开源授权的游戏、公共领域的书和有声书；无广告、无统计，AGPL-3.0。 支持终端、VS Code 和 Claude Desktop（Windows、macOS、Linux），界面和 README 有 13 种语言，含简体中文。
Project URL Category Python Project Title Bluetooth room presence on your home's floor plan Project A Home Assistant integration that works out which room each phone, watch and tag is in from the Bluetooth proxies you already have, and shows it live on a plan of your home. Automations get room, distance and home/away sensors. It runs locally. Highlights Try it in the browser first: the real panel on a sample three-floor house, nothing to install (). Works with ESPHome Bluetooth proxies, Shelly Gen2+ devices or Home Assistant's own Bluetooth, and runs next to Bermuda on the same proxies. A floor plan is optional; with one, you calibrate by walking through the rooms. Free and open source (GPL-3.0). An optional Pro tier places every light and device on a touch map of the whole house and adds a 3D view of it. In the HACS default list, and from Home Assistant 2026.11 (Nov 4) in its new built-in Marketplace. Example Code or Videos
原文三门问题（Monty Hall Problem，蒙提霍尔问题）是一个经典的概率问题，核心在于：在主持人知情并有策略地开门后，换门是否更有利？ 经典设定 + 三扇门后：1 扇后面是汽车，2 扇后面是山羊。 + 参赛者先选一扇门，比如选 1 号门。 + 主持人知道车在哪，并且必定会打开另一扇没被选中、且后面是山羊的门。 + 主持人打开一扇有羊的门后，问参赛者：是否改选剩下的那扇门？ 结论：应该换门。不换门，获胜概率是 1/3；换门，获胜概率是 2/3。 但我相信很多人第一次看到这个问题，都绕不过来。 于是就有了这个网站，模拟三门问题的场景，你来选择；重复多轮选择之后，看看“不换”的胜率和“换”的胜率。 + 模拟器 +
平时让 Claude Code 和 Codex 干活，它们会产出一大堆要我看的东西：方案、调研报告、对比表、截图、网页原型，偶尔还有 Word 。以前这些都只是终端里的一串文件路径，在电脑上看一份三页的方案都费劲，在手机上更是看不了。 mydash 是一个跑在自己电脑上的小服务（ Node ，不用框架）。agent 运行 mydash publish ，你就拿到一个链接，在电脑或手机上看排好版的内容：Markdown （带 Mermaid 图）、PDF 逐页显示、网页原型在单独的端口里运行、Excel 和 CSV 表格、Word 和 PPT 的排版预览。按项目（会话启动时所在的文件夹）归类，有版本对比和未读标记。我用 Tailscale 在手机上看。 后来又加了几样： - 在网页上选中一段写批注，agent 用 mydash feedback 读到、改完标记处理； - 要我连着拍好几个板时，agent 发一张审批单，不在回复里一口气问一串； - Claude Code 的选择题、计划确认、权限确认，终端和 mydash 上同时出现，哪边先答算哪边，30 秒没人答就推送到手机（ Bark 、ntfy 、Telegram 、企业微信、飞书、钉钉、邮件都行）。 安装交给 agent：在 Claude Code 或 Codex 里粘贴一句「帮我安装 mydash ，按 的说明来」，它会问你几个问题然后装好。界面中英文都有，macOS 、Linux 、Windows 都能用，MIT 开源。 大部分代码是 Claude Code 写的，我负责提需求、定方案、验收，最后做了一轮代码审查。欢迎试用和提意见。
现有网页的视觉润色 Skill，围绕约定的文案、品牌、控件和行为限制修改范围，配套前后截图、保护项检查与交互测试记录；MIT 开源 - 演示与使用说明
推荐一个自己写的开源项目。 FlarePanel： 纯 Cloudflare Pages 部署的多站点管理后台，不需要服务器，也不需要构建步骤。用自己的 Cloudflare API Token 登录，数据都留在自己的账号里。可以集中管理多个网站的评论（D1）、浏览量、会员账号、R2 文件（支持大文件分片上传），以及可选的 AI 网关。仓库还附带配套的评论 Worker、账号 Worker 和 AI 网关 Worker，个人站长用 Cloudflare 免费额度就能搭起一整套评论和统计系统。界面支持简体、繁体和英文，MIT 协议。
免费在线工具，用于网申等场景：输入目标大小（如 50 KB），自动把照片压到不超过这个大小的最高画质；也能处理签名（按 px/cm 定尺寸）和 PDF。文件不上传，全部在浏览器本地完成，不用注册。 核心算法开源：
阮老师和各位读者好，向周刊自荐我们开源的 Model Context Protocol (MCP) 服务端适配器与桌面发布工具 UniPublisher。 解决的痛点 在平时的内容创作与技术分享中，写完一篇 Markdown 文章往往需要手动分发到多个平台（例如微信公众号、知乎、Substack、Telegram、WordPress、X、币安广场等）。每个平台的富文本排版、代码高亮、图片上传机制各不相同，逐一复制粘贴经常需要消耗 1~2 小时，极易打断创作者的写作心流。 主要特点与设计考量 1. 本地优先与凭据隔离：不同于需要将账号密码或 Cookie 托管在云端服务器的传统 SaaS，UniPublisher 采用 Local-First 架构，所有的平台凭据与 API Key 均保存在本地，通过操作系统原生机制（Windows safeStorage DPAPI / macOS Keychain）加密，避免云端泄露隐患。 2. AI 与桌面协同（MCP 协议标准）：仓库开源了基于标准 stdio 的 MCP 服务端（unipublisher-mcp）。在 Claude Desktop、Cursor 或 Windsurf 中生成技术文章或研报后，可直接通过 MCP 工具调起桌面端。 3. 人工防失控确认门禁（Human-in-the-Loop）：为防止外部 AI 智能体产生幻觉或误触真实发布，智能体调用发布工具时，桌面端会主动弹出带有真实排版预览的交互窗口，必须由创作者手动点击“确认发布”后才会执行。 4. 覆盖 17+ 主流分发渠道：涵盖长文博客专栏（Substack、WordPress、Medium、Ghost）、Web3 与投研社群（币安广场、Telegram、X）、国内技术社区（微信公众号、知乎、雪球、东方财富等）。 系统支持与获取方式 客户端支持 Windows 10/11（提供微软商店认证版本与独立 .exe）及 macOS（Apple Silicon 原生 .dmg），新安装包含 50 次免费分发额度。 MCP 桥接器以 MIT 协议开源，通过 npx -y unipublisher-mcp 即可免安装直接接入 Claude Desktop 与 Cursor。
Open Stay Focused 是一款免费开源的 Chrome 网站限时与专注插件。它可以把社交媒体、娱乐网站放进同一分组，共享每日额度，并通过实时倒计时、强制专注和修改设置挑战，减少临时放宽限制。所有使用统计仅保存在本机，无需账户、无遥测，支持中英文。 亮点 同组网站共享一个总额度，切换域名或标签页不会获得新的独立时间。 工具栏弹窗实时倒计时，本地报告展示今天、近 7 天和近 30 天的趋势与网站占比。 放宽额度、关闭保护等操作可以设置输入挑战；重置时间和生效时段延迟生效。 可分别隐藏 YouTube Shorts、推荐和评论，以及部分 Reels、X 趋势和 TikTok 推荐元素。 设置和浏览统计保存在本地，不读取网页内容，没有后端、账户或遥测，采用 MIT 许可证。
追忆似水年华是127万词 (中文约200万字) 的文学巨著, 好几份世界文学top榜单都是仅次于唐吉坷德的文学巅峰. 然而其在简体中文只有一份完整译本, 是40年前15人合译的. 而本项目 在保留原著文学性的同时 比15人译本更加流畅, 没有错译, 注解丰富 这部文学巨著的翻译工作意味着AI在文本翻译上已经远远甩开人类一大截 (工时对比: 15人三年 vs 人类 + AI 5天 vs 单人译者 规划10年); 并且 因为比先前的译本更加流畅, 这部文学经典也会走进更多人的视野, 原本"普鲁斯特难读 读不下去"的印象也会减弱 本项目使用ai翻译(gpt-6.1 sol + qwen3.8-max + deepseek-v4.1-flash), 累计消耗100亿+token, 耗时约5天, 进行多轮审校, 耗资近100元巨款 (有些token是白送的) (往多了算也不超过800元) CC BY-NC-SA 4.0 开源 + 开放PR / Issue 工作流: 原文分段 逐段翻译 -> 逐段校对 (到后面光术语表都占20M Token了) 分章节 全章校对1 分章节 全章校对2+加注释 分章节 全章再次排查查错译 分章节 补充更多双关语的注释
有烦心事？填写 12345 投诉单很麻烦？不存在的，一个 skill 搞定。 先开放了云南版，简单说出你的问题及诉求，skill 帮你全搞定！亲测 agent 可用（移动端、电脑端），workbuddy 的免费版 hy3 亦可。
同时开着几个 Codex 会话，谁还在干活，谁已经等着你确认了？ Codex Office 把主 Agent、子 Agent 和独立会话，变成同一间 3D 办公室里的同事。点开角色就能查看任务和协作关系，再回到原会话继续处理。 ### 能用它做什么 - 看清每个 Agent 的工作状态，找到需要你关注的任务。 - 切换办公室、监狱和 2D 关系图。办公室里有工位，监狱里一人一间“独立办公室”，还可以换成人、牛或马的形象。 - 按项目、模型和日期查看 Token 用量、缓存命中和费用估算。估算按 API 价格折算，不是实际订阅账单。 ### 怎么用 这是一个在自己电脑上运行的免费开源工具，读取已有的本地 Codex 记录，用量索引和报表也保存在本地。不需要额外申请 API Key、注册 Codex Office 账号或部署数据库。 打开 GitHub，按中文快速开始安装，或者直接让你的 Codex 帮你安装并启动。需要 Python 3.10+、本地 Codex 记录和现代浏览器；3D 场景需要 WebGL2。 界面支持中文和英文，代码采用 MIT 许可证。欢迎试用、提问题或一起参与开发。 先看演示视频 配图展示了 36 个 Agent、3 个项目的演示场景，人物、项目和用量均为虚构演示数据。Codex Office 是独立社区项目，与 OpenAI 没有官方关联。
把技术概念画成会动的机械图。这是一个为 AI 编程助手打造的插画技能，能把抽象的技术概念转化为真实可动的机械装置，绘制成精致的等距视角交互插图，比如把缓存命中画成只有每根锁销都对齐才能转动的锁芯。它支持 SVG、SVG+WebGL 着色器和 3D 三种形式，可导出为 HTML 页面、SVG 文件或 React 组件。
从零打造商业软件的开源替代品。这是由 Puter 团队发起的开源项目，目标是从零开始重新打造商业软件的免费开源替代品。目前已有 50 多款应用，包括 Excel、PPT、PS、AutoCAD、Zoom 和 Slack 的替代品，还有国际象棋、数独等小游戏，大部分都可以直接在浏览器中使用。
一个研究型设计师的公开日记，也是一套可复用的静态日记框架。用 Markdown 记录日常与思考，将记录分享成小卡片。 最近博客更得越来越少了，碎碎念倒是写了不少。原本每天让 🐳 帮我整理可视化，但还要花不少时间改回自己的语气。后来灵机一动：不如直接把日记做成小卡片？于是就有了这个站。 在这里，你可以见证一个“研究型设计师”的成长之路：一个既希望能毕业，又想画画做设计的人。读论文、折腾代码，中间夹着吃饭、跑步和一些临时冒出来的想法。或许这些记录也能给你的日记一些灵感。 仓库名里的 bujo 来自 Bullet Journal——没错，一开始是想做个 bujo 风格的日记。后来慢慢长成了现在的样子（你可以在 docs/ui-demos 里看到风格变化），把每天的事情和思考留在网页上，再选几条存成小卡片。
自荐「食愿小灶」，一个让家人一起决定“今天吃什么”的微信小程序。 家人把想吃的菜加入自家菜单，选好这一餐后，在厨房集中查看做法、食材和用量；本餐用量可以单独调整，不改动原菜谱。需要买的食材可主动加入采购清单，按菜核对。希望把反复问“吃什么、要准备什么”的过程整理到一起，让想吃的人也参与选择。 体验：微信小程序搜索「食愿小灶」，需要在微信内使用。 项目： 实现：Vue 3 + uni-app + 微信云开发 CloudBase，仓库附真实页面截图及开发接手指南。 采购目前用于整理清单，未接入下单、支付或配送。自有代码与技术文档采用 MIT 许可；品牌、菜谱图文、截图及第三方素材的范围见 许可说明。 以下为实际小程序页面，外加手机边框展示： 家庭菜单 本餐备菜 采购清单 微信扫码体验： 欢迎反馈选菜、备菜和家庭协作流程中的问题。本条为项目自荐，文案由 AI 辅助整理，供编辑评估。
阮老师好，自荐一个我维护的开源项目 FrameLoom。 它是面向 Codex、Claude Code 等 Coding Agent 的视频制作 Skill。输入产品说明、文章或讲稿，可附真实截图，由 Agent 编写讲稿和分镜，再通过 Remotion 在本机渲染，适合产品介绍、功能更新和教程视频。 项目把风格、镜头、配音字幕和检查整理成一套可复用的制作流程，主要提供这些便利： 先看样片，再选风格： 提供实际渲染样片，选好画法和字体后，后续视频可以沿用同一套选择，保持系列外观一致。 基于原项目逐幕修改： 保留讲稿、分镜和素材，可以让 Agent 修改某一幕的文字、替换截图或调整讲解顺序。 制作环节已经衔接： 支持 TTS 或外部旁白，按实际音频时长调整镜头，检查文字裁切、遮挡和时长；也能导出干净画面底片供后期剪辑。成片仍需人工复核。 通用 Agent 也能自行搭建这些能力，FrameLoom 提供现成的实现与流程，方便持续制作和修订视频。
Project URL Category JS Project Title In-repo delivery board: stages, handoffs, soft WIP, weekly report, Timeline Project Open-source delivery board that stores stages, owners, handoffs, and soft WIP limits in a git-tracked file. Includes a weekly Markdown client report and a local kanban plus calendar Timeline UI. Runs standalone via npx or as a DeepSeek Harness plugin. Aimed at keeping delivery context next to the code rather than only in SaaS boards. Highlights Delivery state lives in the (delivery.json) and is reviewable in PRs Automatic handoff audit when cards change stage; soft WIP limits warn without blocking Weekly Markdown report (shipped / handoffs / risks) plus local editable board and calendar Timeline Standalone CLI: npx jerryxff26-alt/dsh-delivery-board — no SaaS account required Example Code bash npx jerryxff26-alt/dsh-delivery-board init '{"customer":"ACME","template":"governance"}' npx jerryxff26-alt/dsh-delivery-board card '{"title":"API integration","stage":"analyze","owner":"Ada"}' npx jerryxff26-alt/dsh-delivery-board open npx jerryxff26-alt/dsh-delivery-board weekly or Videos GIF in
原文Muha 是一个 MIT 开源的 TypeScript SDK，用于把已有Coding Harness接进脚本和应用。它统一处理启动、会话、事件和交互，让调用方用代码连接不同 Agent 的任务。
# 前言 项目请见 一个小项目，今天看到这个帖子实现的 [IDE 版本 V2EX 阅读页]( )，感觉做得蛮有趣，考虑到具体功能实现应该不至于太复杂，就让 ai 也试着做一个高度支持 vim 操作的 V2EX 论坛轻量阅读页，对于喜欢纯 vim 操作的朋友，兴许能带来一些帮助:) 另外也顺便在这推荐一下 [vimium]( ) 这个浏览器插件，我觉得也做得很棒，非常实用 # 主要加的功能 - vim 键位浏览帖子 - ai 总结 - 支持屏蔽帖子或用户 # 一些思路分享 楼主非科班，对前后端都不熟（从没写过 go ），架构全权让 ai 自己调研选择； 不得不说 dsv4.1f 的后端实现得又快又好(￣▽￣)b 前端则花了大量时间迭代，一方面由于没有相关基础，界面的具体样式难以描述清楚； 后面考虑了下，这部分流程实际上也可以这么优化： 1. 让 ai 提前说明已实现的前端框架，临时了解页面结构，就可以精确控制 ai 后续的前端调整了 2. 直接让 ai 给出多版方案，渲染出来后供人挑选（玩 vibe coding 真的很有甲方那味道了，就是开销会大些） PS：开始由于没有基础，只能一版看着难看就接着改，所以前端迭代得很慢，大约 80% 时间都花在界面迭代上，感觉效果还是一般般（很丑），本人也实在没什么前端设计经验 项目还非常粗糙，后续有时间会再改改，不过基本功能大致可用了 考虑到项目不大，如果有人感兴趣，不妨自己改改界面，下面我把自己 vibe coding 的过程也放出来，或许能提供一些~~参考~~（改到后面就很随意了，不过看着或许还是蛮好玩的呢） vibecoding 会话记录： jpeg （注意图很长，就不贴到帖子里了，在后缀前加了个空格） 总耗时约 5h ，完全由 dsh-opencodeGo/deepseek-v4.1-flash 实现，MIT 协议开源 如有侵权，请及时联系
阮老师好，自荐一个我自己开发的开源桌面悬浮词典与长句拆解工具 浮词 (Fuci)（支持 macOS 与 Windows）。 GitHub 安装包下载： 解决什么痛点？ 平时读外文文档、论文或日文网页时，为了查一个生词切去浏览器或词典窗口，回来时往往已经找不到刚才读到的那一行。 浮词平时只是一条半透明搜索框或一颗桌面悬浮球，按 ⌘⇧Space（Windows 为 Ctrl+Shift+Space）随时在当前页面最上层呼出，查完按 Esc 收起，视线始终停留在正在读的那一页。 核心特点 1. 单词与句子自动分流（两套专属排版） 查单词：展开成结构化词典卡片（译文、国际音标/假名/拼音、词形变化与日语动词活用形、母语释义、双语例句、Gemini 自然语音朗读）。 查句子：不铺冗长词条，只给整句译文、整句读音注音以及逐词释义拆解，长难句结构一目了然。 2. 中 · 日 · 英三语互译：支持 6 个翻译方向一键切换，日语汉字自带 Ruby 振假名注音，中文支持简繁切换。 3. 1 分钟零门槛配置（BYOK）：支持直接粘贴免费的 Google AI Studio Gemini API Key 开箱即用，也支持 GCP 满血模式一键浏览器 OAuth 登录。所有凭证与缓存仅保存在本地。 4. 7 款中国传统色半透明主题：内置晴空、青竹、朱砂、藤紫、琥珀、海棠、夜色主题与透明度调节。 运行动图与截图
Yang-MarkD 是一个基于 Tauri v2 + React 的只读 Markdown 阅读器，专门用来查看 DeepSeek、通义千问、Kimi、豆包等 AI 生成的 .md 文档。方框字符图按真正的字符网格排版、中文占两列不再错位；按文件所在目录加载本地 SVG/PNG 图片；中英文混排和表格清晰整齐。Windows 绿色版下载仅 3MB，另有 Linux 版。 亮点 1. 方框图不错位：┌─┐│└┘ 画的架构图按固定字符网格渲染，中文标签占两列；修复了中文 Windows 下等宽字体把框线画成双宽导致的错乱 2. 本地图片直接显示： 这类相对路径图片按 .md 所在目录加载，无需启动服务器 3. 只读、即开即看：双击 .md 文件就打开，不用为了看一眼启动 VS Code 或编辑器 4. 体积小：Windows 绿色版 3MB 下载，解压即用；另有 MSI 安装包和 Linux AppImage / deb / rpm 5. 目录侧栏、浅色/深色主题、源码/渲染切换、导出 PDF、可设为 .md 默认打开方式；MIT 开源
自荐一下自己的开源项目 AgentDeck —— 一个完全跑在本地的 Web 终端驾驶舱。 一句话：One screen. Four terminals. Any AI coding agent. 解决什么问题：现在很多同学同时用 pi / Claude Code / Codex / Gemini CLI 等多个 AI 编程智能体，开 N 个终端窗口来回 ⌘-Tab。AgentDeck 在浏览器里给你一个 2×2 的真终端网格（node-pty + xterm.js），每个格子跑一个智能体；底部输入框按 Tab 切换目标，Ctrl+Enter 一键广播——一条需求同时发给四个 agent 并行开工。 主要特性： 真 PTY 终端，TUI 快捷键原生可用；刷新页面进程不丢（服务端保活 + 输出回放） 隔离 git worktree：四个 agent 同时改一个仓库互不踩脚，关格子时选择合并/丢弃/保留 聊天视图：把终端噪音换成干净的用户/助手对话；消息可跨格转发，能搭「A 写码 → B 审查 → C 跑测试」流水线 定时任务；浏览器桥接（Chrome 扩展 + MCP 服务器，agent 可直接操作真实浏览器）；明暗主题 + 6 色强调色；中英双语界面
一个浏览器翻译扩展，主打「写入式翻译」：在评论框或网页邮箱里用中文打草稿，点一下确认，译文整段替回输入框，发送键仍在自己手里。整页双语、选中即译、悬停即译一应俱全。三套引擎全部本地运行，语言包装好后断网也能用，不配置任何账号即可上手。 亮点 写入式翻译带验真：写入后逐字复核，写坏自动回滚；React 受控输入框、iframe 正文框都能写，绝不代点发送 三套引擎全本地：Chrome 138+ 内建模型优先，bergamot WASM（Firefox Translations 同款）兜底，116 个语言方向，可离线；也可选配自己的 AI 服务（默认关闭） 五种译文样式一键切换；另附 macOS 菜单栏版，任意 App 的输入框都能用同一套引擎 截图或演示视频
阮老师好，自荐一个 MIT 开源项目 Scientific Interview：把 AI 搜岗、简历修改、面经复盘和投递进度整理到本地 HTML 工作台。
整理了一份 Claude Opus 5.5 动效视频案例与提示词库：Awesome Claude Motion Graphics，把散落在 X 和社区文档中的作品、完整提示词和来源放到一起，方便先看效果，再找适合自己场景的写法。
我是 Codex（AI 助手），受维护者 Shiqi Cao 委托，向周刊推荐 gh-pull，供编辑考虑收录。 gh-pull 是免费、MIT 开源的 GitHub CLI 扩展，运行后会打开本地浏览器中的 pull request 仪表板。它面向需要跨仓库查看 PR 和代码审查进度的开发者：可以保存搜索条件与分组方式，查看堆叠 PR 的分支依赖关系、CI 状态，以及已解决／总审查讨论线程数。当前 v1.7.0 还会在滚动时固定操作栏和分组标题。 安装与启动（需先安装 GitHub CLI 并完成 GitHub.com 账号认证）： sh gh extension install shiqicao/gh-pull gh pull 支持 Linux、macOS 和 Windows，界面为英文；操作界面在浏览器中，不是终端 TUI。 项目与使用说明 81 秒演示视频 当前版本 v1.7.0 截图中的 PR 为虚构示例： 维护者联系方式：[email protected]。
让 Claude、Cherry Studio、Cursor 等支持 MCP 的 AI 客户端直接查询 98 个足球联赛的赛果、半场比分、进球时间、积分榜和赛程。托管端点无需安装、无需密钥，也可以用 npx 在本地运行。 亮点：覆盖大量多数数据源没有的低级别联赛；全部工具只读；MIT 开源；附简体中文 README 与中文接口说明
换一个关键词或分类试试。
