DEV TRENDS / DAILY DISCOVERIES

Jan 16, 2026 · What developers are building

Daily discoveries from developer communities, independent makers, and open source.

MaxVideoAI

多模型 AI 视频生成平台（文生视频 / 图生视频），提供公开的模型页面、提示词参考和示例，用于探索不同的视频生成模型。

Original

Chinese Indie Developers

—

Square Face Generator

致敬 Flash 时代的在线像素头像生成器，支持将设计的头像导出为 3D 纸模 (Papercraft) PDF 图纸 - 更多介绍

Original

Chinese Indie Developers

—

Karmic Tail Calculator

基于命运矩阵体系的在线计算器，解析用户的业力尾巴与阿卡纳能量 - 更多介绍

Original

Chinese Indie Developers

—

Speaking Time Calculator

估算文本/演讲稿时长的小工具，无需注册，只需粘贴文本或输入字数，然后设置语速即可

Original

Chinese Indie Developers

—

鉴于很多朋友们有发外链找外链渠道的需求，我开发了一个可以无需登录免费发内容的工具 Post Easy（任何人都可以随意发布非禁止信息，无需登录，没有隐私顾虑，只有纯粹的内容分享。并且可以增加链接，图片，视频等内容，获得 dofollow 外链，或者把最终内容页面当做发布页分享给别人看。这一切都在无需登录的前提下。当然，为了防止内容过多，免费发布的内容免费保存 90 天，也可以付点小钱（对老外来说），就可以把内容置顶并且永久保留，获得永久外链。对群友们来说，只需要输入体验码 GEFEI 即可免费使用永久推广服务，获得一条永久保存的外链内容。虽然当前网站的权重可能还不高，但是我会持续运营这个网站，直到这个网站可以持续为你的网站提供外链价值，或者回归本心，无需登录随时发布内容的价值。

Original

DTSoftware developmentDTWeb appDTWeb

Weekly Submissions

—

RLU.AI - AI 照片风格转换，100+ 艺术风格一键生成

AI 驱动的照片风格转换平台，支持100+种艺术风格。上传照片，30秒内生成专业头像、动漫艺术、创意肖像等多种风格。新用户可获得免费积分试用，无需信用卡。支持中英双语，提供高清输出。

Original

DTWeb appDTWeb

Weekly Submissions

—

Port Sentinel - 简洁高效的 Windows 端口与进程管理工具

Port Sentinel (端口哨兵) 文章介绍： Port Sentinel (端口哨兵) 是一款使用 Flutter 开发的 Windows 桌面端工具，专为解决开发过程中常见的“端口被占用”痛点而设计。相比于记忆繁琐的 netstat 和 taskkill 命令行指令，它提供了一个直观、现代化的图形界面，帮助开发者快速定位并处理端口冲突问题。功能特性：全景监控：实时扫描并展示系统内所有 TCP/UDP 端口的使用状态。进程关联：自动关联端口与进程信息，清晰展示占用端口的 PID 和进程名称。高效检索：支持通过端口号、PID 或进程名进行实时过滤和搜索，快速定位目标。一键管理：内置进程终止功能（包含安全确认机制），可直接在应用内释放被占用的端口。性能优化：底层利用 Dart Isolate 隔离线程处理大量命令行输出的解析，确保 UI 即使在大量连接下也能保持流畅。 Sentinel Screenshot

Original

DTSoftware developmentDTDesktop appDTCLI

Weekly Submissions

—

Better Sidebar：让 Google AI Studio 拥有文件夹分类与时间轴视图

Better Sidebar for Google AI Studio 这是一个 Chrome 浏览器扩展，专为 Google AI Studio 重度用户开发。原生的 Google AI Studio 侧边栏非常简陋，所有历史对话混在一起，时间一长很难找到之前的测试记录。这个插件将侧边栏升级为类似 IDE 的资源管理器，让“管理历史对话”变得更高效。主要功能： 📁 文件夹管理：支持拖拽，可以将不同的对话归档到自定义文件夹中。 📅 时间轴视图 (Timeline)：除了传统列表，还支持按“今天”、“昨天”、“过去 7 天”等时间段分组查看历史记录。 🏷️ 标签与搜索：支持给对话打标签，并提供基于标题的本地搜索功能。 🔒 数据隐私：技术架构上使用 SQLite (WASM) 进行纯本地存储，整理后的目录结构和标签数据不会上传云端。 Chrome 商店： GitHub Support：演示图片

Original

DTResearch & learningDTSoftware developmentDTSkill / plugin

Weekly Submissions

—

一个可以采用代码调用 Skills 的 SDK

OpenSkills 是一个为 AI Agent 设计的技能框架。它通过“三层渐进式架构”解决了 Agent 开发中 Prompt 过长、背景资料杂乱、Token 浪费的问题。 1. 它是做什么的？当你有很多 Prompt 指令和参考文档时，全部塞给 LLM 会导致成本高、响应慢且容易出错。OpenSkills 让 Agent 具备“按需取用”的能力：匹配层：只看技能简介，确定用户想干嘛。指令层：确定意图后，才加载具体的角色设定和 Prompt。资源层：只有聊到专业知识时，才去读对应的本地 PDF/Markdown 或运行 Python 脚本。 2. 第一步：创建技能包新建一个目录（如 myskill/），结构如下： text myskill/ ├── SKILL.md 技能核心定义（必须） └── references/ 该技能相关的参考文档（可选） └── apidocs.md 在 SKILL.md 中写下配置和 Prompt： markdown name: meetingsummary 专门负责会议总结和待办提取 triggers: "总结会议" "会议记录" 会议总结指令你是一个专业秘书，请从以下对话中提取： 1. 会议核心结论 2. 明确的待办事项及负责人第二步：在代码中调用你不需要写逻辑判断用户说的是不是“总结会议”，SDK 会自动完成匹配。 python import asyncio from openskills import createagent async def main(): 1. 自动扫描 ./skills 目录下的所有技能包 agent = await createagent( skillpaths=["./skills"], apikey="yourapikey", model="gpt4" ) 2. 直接对话。当用户输入包含“会议”时，Agent 自动加载对应的 SKILL.md response = await agent.chat("帮我整理一下这段会议录音文字：[...内容...]") print(f"回答：{response.content}") print(f"调用的技能：{response.skillused}") asyncio.run(main()) 3. 核心优势 SKILL.md 标准：用简单的 Markdown 管理复杂的 Agent 逻辑，开发像写文档一样简单。智能文档发现：references/ 目录下的文档支持自动关联。你可以设置 implicit 模式，让 LLM 自己判断什么时候该看哪份文档。代码触发：支持在 Prompt 中通过 [INVOKE:scriptname] 让 AI 直接运行本地 Python 脚本。全模型兼容：支持 OpenAI、Azure、DeepSeek、Groq，以及通过 Ollama 运行的本地模型。 4. 快速安装 bash pip install openskillssdk

Original

DTSoftware developmentDTAgent extensionDTAgent orchestration

Weekly Submissions

—

MemoryBubble 👉戳泡泡清理 Mac 内存

MemoryBubble Mac 内存占用可视化和清理 App 用气泡模式直观展示内存占用大户，双击泡泡即可 kill 进程释放内存或者使用传统的进程树模式，可以看到父子进程关系，找到罪魁祸首

Original

DTmacOS

Weekly Submissions

—

一个专门生成复古橡皮印章效果的 AI 工具

【相关链接】【项目简介】这是一个面向设计师和普通用户的在线 AI 图像工具，专注于“橡皮印章（Rubber Stamp）”这一细分垂直场景。传统的印章效果制作通常需要熟练使用 Photoshop 的蒙版、噪点和纹理叠加。PixSprout 通过 AI 模型简化了这一过程，支持两种主要模式： 1. Text to Stamp：输入文字提示词，生成复古邮戳、公司公章或徽章。 2. Image to Stamp：上传现有的 Logo、人像或物体照片，自动去底并转化为带有磨损纹理的印章风格 PNG。【技术栈】 Next.js, Tailwind CSS, Supabase 【预览图】 Stamp Maker

Original

Weekly Submissions

—

一个支持导出 3D 纸模的复古像素头像生成器

【相关链接】 3D 纸模生成示例：【项目简介】这是一个致敬早期互联网 Flash 风格的在线像素头像生成器。在 AI 生成大行其道的今天，这个工具回归了“手工拼装”的乐趣。它完全基于现代 Web 技术（无 Flash），允许用户通过组合 200 多个部件来设计类似 Minecraft 风格的方块头像。主要特点： 1. 注重隐私：无需注册登录，所有生成过程在前端完成。 2. 多风格支持：除了经典的方块脸（Square Face），还支持 8bit 猫咪（Cat Pixel）和 Q 版（Chibi）风格。 3. 支持实体化（Papercraft）：这是最有趣的功能，它可以将你设计好的头像直接展开生成为 PDF 纸模图纸。下载打印后，可以通过折叠粘贴，把头像变成桌面上立体的 3D 玩具。【预览图】 Face Generator

Original

DTWeb

Weekly Submissions

—

一个可以运行在 Linux 软路由上的 Lastmile 网络质量仿真工具

NetHang 是一个基于 Linux 平台的网络质量仿真软件工具。类似工具的其他常见名称还有：弱网测试工具，网络损伤工具（网损仪）或网络流量控制工具等。NetHang 主要针对的测试产品是对网络实时性要求较高的网络产品，主要包括 RTC 产品（网络音视频通信，网络会议，网络直播连麦等），AI Agent 软件（通过网络与大模型实时交互的软件），当然，也可以用来测试产品的拥塞控制算法性能和链接稳定性等。相对于传统网损仪 NetHang 主要解决了一下几个痛点问题： 1. 弱网怎么测的问题：传统网损仪主要的卖点是高精度、高吞吐量和提供大量参数，但网络损伤仪提供商并不告诉用户应该怎么配置不同的弱网场景。因为传统网损仪的目标使用场景基本是运营商，云服务提供商或电信设备制造商等，测试的主要是高吞吐量下的低丢包和低延迟抖动场景，而对于真正的互联网产品来说 Lastmile 才是网络问题的最主要的来源，并且常见流量速率集中在几百 Kbps 几十 Mbps 之间。NetHang 通过内置网络模型将常见的 Packet Loss （各种模型 Markov ， GilbertElliot 等），Delay ，Jitter （各种分布 Normal ，Uniform ，Pareto 等），Bandwidth Limit （组合 Queuedepth ，Burst ，TokenBucket 设置），AccumulateBurst （堆积突发时长控制），以及要不要 Reordering （乱序）的选项组成了真正可以重复测试场景仿真模型。之前测试人员要用这些参数组合出合理的弱网测试条件并不是见容易的事，甚至基本不可能，见过太多测试人员用持续带乱序的 1000+ ms jitter 测试互联网产品了，这不只是无用功，甚至如果产品在这个方向上做了足够多的优化之后一定会引入其他方面的问题，无论是抗弱网能力还是计算性能这都是得不偿失的。而针对这个问题 NetHang 根据大量网络探测结果内置了一批在一定程度和合理的网络损伤模型可供选择使用，并且会不断的更新和添加更丰富和准确的网络模型，这在提高测试效率的同时更重要的是规避了投入大量精力测试很多现网中根本不会出现或极少出现的网络条件。 2. 弱网测试成本高的问题：相对于网络损伤仪几万几十万的价格，NetHang 只需要部署在一台软路由上，并按需接上交换机或 AP 就可以开展基本的测试业务。真正将成本降到趋近于 0. 3. 动态网络模型无法模拟的问题：众所周知 Lastmile 网络因为其多样的接入方式，接入设备，负载，信号强度，竞争流量等原因呈现出多变的特征，而类似 TC / Netem 的原生命令无法支持时变的网络条件模拟。NetHang 支持通过 YAML 语法自定义组合不同的网络条件组合出实时变化的网络仿真条件。 4. 仿真结果不直观的问题： NetHang 通过 BitRate、Queuing Packet 和 Loss 动态图表使测试人员能够直观的理解网络中在发生了什么问题。项目文档：

Original

DTData & operationsDTSoftware developmentDTAgent extension

Weekly Submissions

—

Kirkify AI

Kirkified Meme Generator 项目官网一个在线 AI Meme 头像生成器，一键生成 “Kirkification” 风格夸张人像，无需登录即可体验。 Kirkify AI 是一个基于浏览器的 AI 图像生成工具，用于将普通照片快速转化为夸张比例、强烈表情的 Meme 风格头像（社区称为 Kirkification）。用户只需上传一张照片，即可在几秒内生成具有明显 Kirkification 特征的Meme，适合用于社交头像、梗图创作或娱乐分享。核心特点：即开即用：无需注册登录，打开网页即可上传图片并生成结果。 AI 自动夸张：基于人脸关键点与生成模型，对五官比例进行夸张处理，形成统一的 Kirkify 风格。隐私友好：不要求用户绑定账号，生成流程尽量简化，适合临时、轻量使用场景。 Meme 导向设计：输出结果适合用于社交媒体头像、论坛签名或 Meme 二次创作。 Web 端体验：面向普通用户设计，无需安装任何客户端。

Original

DTContent creationDTLifestyle & entertainmentDTWeb app

Weekly Submissions

—

获取 Telegram 指定频道中最热门的消息，并可以转发到指定聊天

<p align="center" alt="logo" width="150" height="150"/ </p Telegram Hottest Message 获取 Telegram 指定频道中最热门的消息(表情回复最多的)，并可以转发到指定聊天。（比如：想获取某些福利群组里，点赞最多最火的消息）请放心，THM没收集你的任何信息，用的npm包都是官方的，请踏实儿使用～enjoy～ Github仓库链接 <div align="center" <! 项目信息 alt="Repo size" / alt="License" / <! 社交统计 alt="Stars" / alt="Forks" / alt="Issues" / </div 如果 GIF 播放不全，请点我查看完整功能特性 🔥 根据消息反应(表情回复)数量排序，找出最热门的消息 📨 支持将热门消息转发到指定聊天 🌐 支持 SOCKS5/HTTP 代理 🎯 可自定义获取消息数量和转发数量 📱 交互式选择频道对话 💾 支持会话持久化安装从 npm 安装（推荐） bash npm install g telegramhottestmessage 从源码构建 bash git clone cd TelegramHottestMessage npm install npm run build npm link 基本用法 bash thm 完整参数 bash thm I yourapiid H yourapihash S yoursessionstring M 50000 T 20 P socks5://[user:pass@]127.0.0.1:7890 F me 参数说明 | 参数 | 长参数 | 说明 | 默认值 | ||||| | I | apiId | Telegram API ID | 2040 | | H | apiHash | Telegram API Hash | b18441a1ff607e10a989891a5462e627 | | S | session | 会话字符串 | 无 | | M | maxMessages | 最大获取消息数 | 100000 | | T | top | 转发的热门消息数量 | 100 | | O | offsetId | 消息偏移ID | 无 | | P | proxy | 代理地址 | 无 | | F | forward | 转发目标聊天 | me | 获取 API 凭证 1. 访问 my.telegram.org 2. 登录您的 Telegram 账户 3. 点击 "API development tools" 4. 创建新应用程序获取 apiid 和 apihash 会话字符串首次运行时，程序会提示您输入手机号和验证码进行登录，登录成功后会显示会话字符串。请保存此字符串用于后续使用。使用示例示例 1：使用手机验证码或Telegram验证码登录 bash thm 示例 2：使用默认 API 凭证 bash thm S "yoursessionstringhere" 示例 3：获取前 50 条热门消息 bash thm S "yoursessionstringhere" T 50 示例 4：使用自定义代理 bash thm S "yoursessionstringhere" P "socks5://user:pass@127.0.0.1:1080" 示例 5：转发到特定聊天 bash thm S "yoursessionstringhere" F "yourchannelusername" 工作流程 1. 🔐 使用提供的凭证登录 Telegram 2. 📋 获取并显示可用的对话列表 3. 🎯 选择要分析的频道 4. 📥 获取频道中的消息 5. 🔥 根据反应数量排序消息 6. 📤 将热门消息转发到指定聊天代理配置支持以下代理格式： socks5://127.0.0.1:1080 socks5://user:pass@127.0.0.1:1080 系统要求 Node.js = 22.0.0 npm = 8.0.0 开发开发环境运行 bash npm run dev 构建 bash npm run build 代码检查 bash npm run lint 许可证 MIT 贡献欢迎提交 Issue 和 Pull Request！ ⭐ Star 免责声明请遵守 Telegram 的使用条款和相关法律法规。本工具仅供学习和个人使用。

Original

DTResearch & learningDTData & operationsDTLinux

Weekly Submissions

—

根据文本字数估算演讲时长的小工具

一个免费的在线小工具，用来估算一段文字说出来大概需要多长时间。使用方式很简单：粘贴文本或输入字数，设置语速（WPM），即可得到预计的演讲/发言时长。适合准备演讲、分享、汇报或视频讲解脚本时进行时间控制。网站无需注册，纯前端实现，打开即用。

Original

DTWeb appDTWeb

Weekly Submissions

—

开源的 Nginx 访问日志分析与可视化面板，提供实时统计、PV 过滤、IP 归属地、客户端解析。

Original

LanguageGoOriginal工具

Tech Enthusiast Weekly

—

EverMsg

这个网站可以查看 BTC 区块链的 OP_RETURN 字段，该字段记录了一段文本，只要发上区块链就永远不会删除和修改。

Original

DTWeb appDTWebOriginal资源

Tech Enthusiast Weekly

—

DeepTime Mammalia

沉浸式 3D/2D 网页可视化项目，交互式哺乳纲演化树，探索哺乳动物2亿年的演化。

Original

LanguageJavaScriptDTWeb appDTWebOriginal资源

Tech Enthusiast Weekly

—

DataAgent 基于 Spring AI Alibaba Graph 打造的企业级智能数据分析 Agent

Java 基于 Spring AI Alibaba Graph 打造的企业级智能数据分析 Agent DataAgent 是一个基于 Spring AI Alibaba Graph 打造的企业级智能数据分析 Agent。它超越了传统的 TexttoSQL 工具，进化为一个能够执行 Python 深度分析、生成多维度图表报告的 AI 智能数据分析师。系统采用高度可扩展的架构设计，全面兼容 OpenAI 接口规范的对话模型与 Embedding 模型，并支持灵活挂载任意向量数据库。无论是私有化部署还是接入主流大模型服务（如 Qwen, Deepseek），都能轻松适配，为企业提供灵活、可控的数据洞察服务。同时，本项目原生支持 MCP (Model Context Protocol)，可作为 MCP 服务器无缝集成到 Claude Desktop 等支持 MCP 的生态工具中亮点特性 | 说明 | 智能数据分析 | 基于 StateGraph 的 TexttoSQL 转换，支持复杂的多表查询和多轮对话意图理解。 Python 深度分析 | 内置 Docker / Local Python 执行器，自动生成并执行 Python 代码进行统计分析与机器学习预测。智能报告生成 | 分析结果自动汇总为包含 ECharts 图表的 HTML / Markdown 报告，所见即所得。人工反馈机制 | 独创的 Humanintheloop 机制，支持用户在计划生成阶段进行干预和调整。 RAG 检索增强 | 集成向量数据库，支持对业务元数据、术语库的语义检索，提升 SQL 生成准确率。多模型调度 | 内置模型注册表，支持运行时动态切换不同的 LLM 和 Embedding 模型。 MCP 服务器 | 遵循 MCP 协议，支持作为 Tool Server 对外提供 NL2SQL 和智能体管理能力。 API Key 管理 | 完善的 API Key 生命周期管理，支持细粒度的权限控制。 markdown 截图或演示视频

Original

DTResearch & learningDTData & operationsDTAgent extension