DEV TRENDS / DAILY DISCOVERIES

Mar 20, 2026 · What developers are building

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

Flare Stack Blog —— 基于 Cloudflare 全家桶的全栈博客 CMS，内置 MCP Server

演示站：市面上大多数博客方案是静态站点生成器，如果想要评论、搜索、后台管理等动态功能，往往需要自己拼凑多个第三方服务。Flare Stack Blog 是一个跑在 Cloudflare Workers 上的全栈博客 CMS，集成 D1、R2、KV、Durable Objects、Workflows、Queues、Workers AI、Images 共 9 项 Cloudflare 服务，依托免费额度，个人使用基本没有费用。技术栈：React 19 + TanStack Start（SSR）+ Hono + Drizzle ORM + TipTap 编辑器 + TailwindCSS 4 界面预览 <table <tr <td<strongDefault 主题</strong</td <td<strongFuwari 主题</strong</td </tr <tr <td alt="Default 主题首页" /</td <td alt="Fuwari 主题首页" /</td </tr <tr <td<strong后台编辑器</strong</td <td<strongMCP 客户端管理</strong</td </tr <tr <td alt="后台编辑器" /</td <td alt="MCP 客户端管理" /</td </tr </table 主要功能内置 MCP Server：通过 OAuth 鉴权连接 Claude Code 等 AI 客户端，用自然语言管理文章、评论、标签、媒体库 AI 辅助：基于 Workers AI 的评论自动审核、文章摘要生成、标签推荐主题系统：TypeScript 接口定义主题契约，业务与视觉层解耦，通过构建时环境变量切换主题，目前内置 2 套主题异步工作流：6 个 Cloudflare Workflows 处理文章发布、编辑器自动快照、评论审核、定时发布、导入导出评论 & 通知：嵌套回复，邮件 / Webhook 双通道通知，按事件类型订阅其他：Orama 全文搜索（支持中文分词）、版本历史回溯、Markdown 导入导出、RSS / Sitemap / Schema.org

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Skill Manager —— Agent Skill 管理面板

Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编程工具通过扫描本地目录加载 "skill"（slash 命令、agent、工作流）。同时使用多个 AI 工具时，需要为每个工具单独维护软链接，繁琐且容易出错。 Skill Manager 是一个轻量级的本地 Web 面板，解决这个问题：扫描你的 skill ，按项目分组展示所有 skill 直观显示每个 skill 在各工具中的链接状态（已链接 / 未链接 / 已屏蔽 / 链接错误）点击即可切换链接，右键打开上下文菜单，支持批量操作三级屏蔽规则：工具级 / 分组级 / Skill 级，支持白名单例外全量同步、清理失效链接、名称冲突检测单文件前端，无需构建；纯 Node.js 后端，无数据库 Manager 界面 bash git clone cd skillmanager && npm install cp tools.example.json tools.json 填入你的工具路径 npm start 访问适合同时使用多个 AI 编程工具的开发者。

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零手续费、直接到账的数字商品市场

MySell 提供从店铺搭建到订单交付的完整数字商品交易流程买家无需注册，仅需邮箱即可购买并通过 PayPal 或多种加密货币付款。平台不收取任何交易手续费，卖家直接收到付款；支持订单邮件通知与多语言界面，适合独立创作者、社群与小型数字商品商店自托管运营。

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proxychains-rs —— 跨平台的 proxychains4（支持按配置分组指定代理）

proxychainsrs 是一个 Rust 实现的 proxychains4，目标是让“指定程序走代理链”在 Linux / macOS / Windows 都可用。当前已支持：协议：socks5、socks4/socks4a、http、raw 链路模式：dynamic/strict/random/loadbalance/failover 指定配置文件：f 指定代理分组：[ProxyList:<group] + group 配置工具：listgroups、check DNS：proxydns（兼容 proxydnsold / proxydnsdaemon / roundrobinchain 语义）适用场景：多地区线路切换（如 jp/us/hk 分组）指定命令临时走代理，不改系统全局代理排查网络连通性与代理链故障示例： proxychains4 f ./proxychains.conf group jp v curl 欢迎大家试用，尤其欢迎 Linux 发行版兼容性和 Windows 目标程序兼容性的反馈。

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Memind - 首个 Java 原生的 AI Agent 认知记忆系统，让 Agent 的记忆像人一样进化

Java / AI / Spring 生态 / 基础设施这是一个为 AI Agent 设计的认知记忆系统，后端完全使用 Java 开发，深度集成 Spring Boot 4.0 + Spring AI 2.0。目前主流的 AI 记忆方案大多把记忆当成"搜索问题"——对话内容切片后丢进向量数据库，检索时做相似度匹配就完事了。但人类的记忆不是这样工作的：我们不只是记住事实，还会归纳模式、形成认知、建立对一个人的整体理解。 Memind 试图模拟这个认知进化过程： 🍃 事实提取：从单次对话中提取具体信息，比如"用户有 8 年后端经验，在阿里待过 3 年" 🌿 模式归纳：跨多次对话自动归纳规律，比如"资深后端架构师，分布式系统专家" 🌳 认知形成：进一步抽象出深层理解，比如"偏好长期代码可维护性，技术选型偏保守" 记忆不再是一堆碎片化的向量片段，而是一个不断进化、层层深入的认知体系。主要功能三层认知进化：事实 → 模式 → 认知，记忆会自动"思考"和"成长" 双作用域记忆：USER 作用域（画像/偏好/经历）+ AGENT 作用域（工具模式/可复用流程）双重检索策略：Simple（向量 + BM25 融合）和 Deep（LLM 辅助扩展 + 重排序）全链路可观测：内置 OpenTelemetry + Micrometer，记忆提取和检索过程透明可追踪技术栈 Java 21 + Spring Boot 4.0 + Spring AI 2.0 + SQLite/MySQL + Qdrant + OpenTelemetry 项目状态 ✅ LoCoMo 基准测试 86.88% 整体准确率（仅用 gpt4omini） ✅ 82 个测试文件，JaCoCo + Checkstyle + Spotless 代码规范 ✅ GitHub Actions CI/CD ⚠️ 当前版本 0.0.1SNAPSHOT，尚未发布到 Maven Central ⚠️ 距离大规模生产部署还需要更多实战验证对于想用 Java 构建 AI Agent、或者不满于现有记忆方案只做"向量搜索"的开发者，Memind 提供了一个不同的思路。

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RexCLI — 你的 AI Agent 有了记忆，跨会话接着干

【工具自荐】RexCLI — 你的 AI Agent 有了记忆，跨会话接着干核心震惊点： Claude Code / Codex CLI / Gemini CLI 重开一个会话，之前的工作全丢了。RexCLI 用一个本地文件系统 Context DB，让 AI Agent 真正记住了上下文，下次启动从断点继续。正文用 Claude Code 干活，开了十几个会话，每个会话都是从零开始。好不容易在 Session A 里完成了一半的需求，切到 Session B 想接着干——AI 完全不记得你在做什么。上下文丢失、任务重复、进度反复。这是所有 AI CLI 工具的通病。 RexCLI（AIOS）解决了这个问题。它做了什么 RexCLI 是一个本地优先的 Agent 工作流增强层，支持 Claude Code、Codex CLI 和 Gemini CLI。它为这些 AI CLI 添加了三个核心能力： 1. 可恢复的任务记忆（Context DB）每个项目有独立的 SQLite 数据库，记录会话历史、事件、检查点。Agent 每次启动自动注入上下文包，上次做到哪、卡在哪、下一步是什么，一清二楚。 2. 统一浏览器自动化（Playwright MCP） AI 不仅能写代码，还能操作网页。通过 browser 工具组，Agent 可以点击、填表、截图、导航——在真实浏览器里完成端到端任务。内置隐身指纹浏览器，防止被检测。 3. 隐私保护（Privacy Guard）严格模式下，AI 读取配置文件前自动脱敏，API Key、Token、Cookie 全部过滤，本地跑不过第三方。震惊点：30秒装完，不需要改任何习惯安装完以后，你还是用 codex、claude、gemini 这几个命令。RexCLI 通过 zsh 透明包装（transparent wrapper），自动在后台注入上下文。零学习成本，零工作流改变。 bash curl fsSL | bash source ~/.zshrc aios 选 Setup all Doctor，完成 Windows 同样一行命令搞定。架构长什么样用户 → codex / claude / gemini → zsh wrapper（透明注入） → ContextDB CLI（记忆层：init/session/checkpoint/pack） → Playwright Browser MCP（browser 工具） → 本地浏览器 / 真实网页所有数据留在本地 memory/contextdb/，不上传到任何服务器。具体能干什么长任务分阶段执行：做到一半可以退出，下次从检查点继续，不丢进度浏览器自动化：网页操作类任务（数据采集、表单填写、UI 测试）直接用自然语言驱动团队上下文共享：Context Pack 可以导出，丢给队友的 AI 直接续上隐私优先：严格模式下配置文件脱敏，AI 看不见你的密钥为什么是开发者利器对个人开发者：不再为"上次做到哪了"烦恼，Session 就是真正的任务单元，而不是每次都重建。对团队：Skill 系统（技能库）可以积累操作规范，新项目开箱即用，不需要反复 prompt。对任何 AI CLI 用户：透明包装意味着不需要改变任何使用习惯，装完就生效。 GitHub: 文档: 博客: 案例库:

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JobMirror — AI 求职决策平台，简历匹配 + Offer 对比 + 职业报告一站搞定

我在找工作时遇到的问题同时拿到3个 offer，薪资差不多，但公司文化、成长空间、福利完全不同。我花了两周时间做表格、问朋友、反复纠结，最后还是没有底气——因为没有一个系统的方法帮我量化这些因素。这就是我做 JobMirror 的原因。它能做什么 🎯 JD 匹配分析上传简历 + 粘贴职位描述，AI 秒出匹配分（0100）、技能差距清单、针对性改进建议。投简历前先知道自己有几成把握。 📝 简历优化不是泛泛的「用数字量化成果」，而是针对你投的这个具体岗位，告诉你哪句话要改、怎么改、为什么改。 🧠 大五人格测评 30分钟测评，输出你的职业优势、适合的工作环境、潜在的职场风险。不是算命，是有数据支撑的自我认知。 ⚖️ Offer 对比（我最喜欢的功能）把多个 offer 的薪资、福利、成长空间、通勤、文化匹配度全部录入，设置你自己的权重，AI 生成加权评分和对比雷达图。选哪个一目了然。 📊 综合职业报告整合所有分析，生成一份完整的职业决策报告，可以导出分享给家人或职业顾问。真实使用场景投了50份简历只有2个回音 → 用 JD 匹配发现简历和岗位匹配度只有40%，针对性修改后回复率提升拿到 BAT 和创业公司两个 offer → Offer 对比功能帮你把「感觉」变成数字想转行但不知道差距在哪 → 技能差距分析给出具体的学习路径免费使用免费版每月有基础次数，够用来体验核心功能。Pro 版 .9/月，无限使用所有功能。 🔗 如果你也曾在 offer 之间纠结过，欢迎试试。有任何反馈欢迎留言。

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订阅管理软件

背景现在的AI工具层出不穷，我们可能订阅了很多AI服务，比如CC，Codex，Kiro等等，有的是长期订阅，有的可能就是试用一个免费期看看效果...一来二去，订阅的产品就自然而然的多了起来。基于这个原因，我开发了一个订阅管理软件（目前只有iOS app），方便用户可以轻松的掌握自己的订阅信息。 Key points 定期提醒，这样就不会有忘记取消订阅导致的扣费了数据图表，各项维度一目了然数据安全：数据全部在本地数据同步（Pro iCloud同步）桌面小组件（Pro）付费情况目前免费版本完全够普通用户使用了，如果记录多于6个，或者需要上述的 Pro 功能，那么就需要付费使用。目前 Pro 版本仅 2.99 元，一次付费，永久使用的。截图预览 !

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Mini-Tools.uk - 一个纯前端、保护隐私的开发者“在线工具箱”

阮大，你好！推荐一个我自己独立开发的纯前端在线工具箱：MiniTools.uk 痛点与初衷：作为开发者，我们经常需要用到在线 JSON 解析、代码比对 (Diff)、PDF 转图片等工具。但市面上很多免费网站不仅广告满天飞，还会把包含敏感业务数据、API Key 的代码偷偷上传到他们的后端服务器处理，存在极大的数据泄露风险。解决方案：为此，我用纯前端（ClientSide）架构手搓了这个涵盖 14 款日常高频功能的工具集。它所有的处理都在浏览器本地完成，彻底切断了数据上传。核心亮点： 1. 绝对隐私安全：无论是解析几十 MB 的超大文件 JSON，还是生成随机密码，全过程零服务器交互，断开网络也能正常使用。 2. 极速零延迟：告别上传和下载的等待进度条，利用本地算力，真正的秒开秒渲染，体验媲美本地原生 App。 3. 工具丰富：除了开发者刚需的 JSON 格式化、文本对比 (Diff)，还包含强密码在线生成、图片纯本地压缩/取色、以及汇率换算等效率神器。界面克制，极简无广告，支持中英等多语言。希望能被周刊收录，给国内注重代码隐私和效率的开发者们提供一个更安全、更纯粹的新选择！

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PasteMemo - macOS 智能剪贴板管理器

复制的内容总是找不到？试试这个👇 复制即文件：文本/截图直接粘贴成文件全局快捷键一键调出，即搜即贴智能识别链接、代码、电话号码完全离线，数据不出本机免费下载：

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Folio：一个轻量的待读（Read-it-later）Chrome 扩展

痛点经常逛一些乱起八糟的网站，碰到认为有价值的不舍得关掉，但是临时又没有时间看/看不完。前后试过三个方式： Chrome 的标签页组：页面越积越多，而且不够持久化； Chrome 的书签：能持久化，但有个尴尬的问题，读完的链接是删掉，还是留着？缺少“阅读状态”； Notion 的 TODO：能做流程管理，但有些页面抓不到标题，最后只剩一串链接，可读性不行。基于这些问题，就做了这个 Readitlater 插件。功能本着解决我这几个痛点的目标，功能设计的比较克制，先解决核心问题：一键把当前页面加入待读（ Unread ）支持搜索和状态流转（ Unread / Reading / Done ）支持本地持久化、导入导出顺手加了几个实用功能：中英文界面主题切换标签管理截图使用 GitHub: 安装说明: Releases:

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【字节】【杭州】高级研发工程师（金融产品方向）-国际支付

职位描述 1. 构建贴合消费者的海外数字钱包和支付产品，以支持海内外生态业务和海内外用户；参与国际支付金融产品团队工作，包括需求分析、技术方案产出、研发和稳定性建设等； 2. 面向未来进行复杂支付、金融业务相关系统的架构设计，掌握大型分布式系统的设计能力，确保系统的设计质量并考虑整体技术成本(开发、运行、维护、可靠性)； 3. 思考现有业务和系统的不足及瓶颈点，提出优化方案以优化客户体验及提升系统性能和稳定性； 4. 参与技术项目的方案设计和评审，对项目进行质量评估及把控，思考系统迭代过程中的各类问题，促进团队工作效率和研发质量的提升。职位要求 1. 3年及以上高可用、分布式大型系统设计和研发经验，扎实的编程基础，良好的编程习惯，对于Java/Python/Golang/C++/PHP至少精通其中一种； 2. 深入理解分布式、缓存、消息、搜索、推荐等机制，能对分布式常用技术进行合理应用，解决实际问题；出色的线上定位及解决问题经验； 3. 掌握系统设计和分析的核心技能，深入并能把握关键细节，有较强的项目管理能力，能够主动进行跨团队的沟通、协调和方案执行，以结果为导向； 4. 对于建设高可用、资金安全的分布式系统有实践经验，对于线上业务安全有专业的态度和敬畏之心； 5. 有支付、金融产品、BNPL、花呗、借呗、电子钱包、国内或国际线上支付工作经验者优先； 6. 有国际化团队工作经验者优先。有意向直接留言即可。

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voro —— 用 Rust 实现的命令管理与执行工具

voro 快速、极简的命令行工具，让常用命令随手可用。基于 Rust，几乎零延迟。日常工作中，我们经常需要反复输入很长的命令： bash NODEENV=production APIURL=... pnpm build && pnpm deploy 用 voro： bash vo add deployprod "NODEENV=production APIURL=... pnpm build && pnpm deploy" vo deployprod ✔ 更多示例和用法 bash Add commands vo add <name <command [options] Options: desc <text cat <category Category for organization tags <t1,t2 Commaseparated tags confirm Require confirmation before execution passthrough Allow argument passthrough with Examples vo add g "git" vo add gs "git status" cat git tags "quick,status" vo add deploy "npm run deploy" desc "Deploy to production" confirm vo add serve "python m http.server" passthrough vo serve 8080 Runs: python m http.server 8080 Edit commands vo edit <name [command <cmd] [desc <text] [cat <cat] [tags <tags] vo edit <name editor Open in $EDITOR Delete commands vo del <name Alias: vo rm View command details vo get <name 核心能力保存并复用命令（替代零散 alias）参数透传：vo serve 8000 模板参数：自动提示输入执行确认（适合危险命令）搜索 / 分类 / 标签 / 最近使用支持 TUI 管理 👉 👉

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AgentBrief —— AI 编程 Agent 的职业技能包管理器

阮老师好！推荐一个我做的开源 CLI 工具：AgentBrief 痛点：现在用 Claude Code、Cursor 这些 AI 编程 Agent 的人越来越多，但每开一个新项目都要手写 CLAUDE.md 来告诉 Agent 怎么做事——团队规范、领域知识、安全约束……换个项目又要重来一遍。同时，Agent Skills 生态正在爆发（skills.sh 上有 89,000+ 个 skill），但太分散了，用户需要一个一个手动安装配置。 AgentBrief 的解决思路：把 Agent 的"职业技能包"（角色定义 + 领域知识 + 行为约束 + 可触发技能）打包成可复用的模块，一条命令安装： bash npx agentbrief use startupfounder 装 brief 前后对比 — 同样的问题，完全不同的回答：核心设计亮点： 1. eslintconfig 模式：eslintconfigairbnb 管代码规范，AgentBrief 管 Agent 行为规范 2. 引擎无关：同一个 brief 自动适配 Claude Code / Cursor / OpenCode / Codex 3. 可继承组合：extends 机制让你继承社区 brief 后叠加团队定制 4. 去中心化分发：GitHub 仓库就是 brief 包，git tag 就是版本 5. 17 个官方职能包：全栈工程师、安全审计、产品经理、创业者、DevOps、数据分析等 17 个官方 brief，覆盖开发 / 产品 / 增长 / 运维： Brief 详情页 — startupfounder 组合了 5 个 brief、13 个技能：项目用 TypeScript 构建，MIT 协议，有中英文网站和完整文档。 GitHub：网站：

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Tunelo - 一行命令将本地服务暴露到公网（Rust, QUIC）

Tunelo 一个用 Rust 写的隧道工具，一行命令将本地端口或文件暴露到公网，类似 ngrok 但完全开源、可自建。 bash 暴露本地端口 tunelo port 3000 ✔ Public URL: 共享文件夹（带 Web 文件浏览器） tunelo serve . 自建服务端 tunelo relay domain yourdomain.com 特点：单个二进制文件（~4 MB），客户端和服务端合一 QUIC 隧道传输（比 ngrok 的 HTTP/2 更先进）零拷贝数据转发，8 MB 内存内置 Web 文件浏览器：代码高亮、Markdown 渲染、PDF/视频/音频预览、CSV 表格断线自动重连无需注册，完全免费，可自建与同类工具对比： | | ngrok | bore | tunelo | ||||| | 开源 | 否 | 是 | 是 | | 需要账号 | 是 | 否 | 否 | | 传输协议 | HTTP/2 | TCP | QUIC | | 可自建 | 否 | 是 | 是 | | 文件浏览 | 否 | 否 | 是 | 安装：curl fsSL | sh GitHub: 网站:

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Patternia — 为现代 C++ 提供模式匹配

Patternia 致力于为 C++ 提供一种更自然的 matchstyle 表达方式，同时尽量避免隐式绑定、隐藏规则这类容易让人困惑的设计。目前支持：字面量匹配显式绑定（且只允许显式绑定） has< 解构 std::variant 匹配多分支下的快速分发路径守卫谓词 [] 语法示例如下： cpp int x = 42; // 基本的字面量匹配 auto res = match(x) | on ( lit(1) "One", lit(2) "Two", "Other" ); cpp struct Point { int x; int y; }; Point p {0, 0}; // 结构体解构并绑定解构的值 match(p) | on ( $(has<&Point::x, &Point::y) [](int x, int y]{ std::cout << "x: " << x << " y: " << y << '\n'; }, ... ... ); 更多代码示例可以前往 Show Patternia 查看并运行；官方文档 GitHub

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APTUI

一个 Linux 的终端应用，用于充当 Debian/Ubuntu 安装管理器，管理 APT 软件包。

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LanguageGoDTSoftware developmentDTLinuxOriginal工具

Tech Enthusiast Weekly

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my.WordPress.net

如果你想尝试 WordPress，但没有服务器，可以使用官方新推出的这个服务，打开上面网址就可以了。

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Original工具

Tech Enthusiast Weekly

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GrobPaint

一个跨平台的图像编辑器，特点就是非常轻量级，可以在浏览器运行，也可以编译成二进制文件。

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LanguageJavaScriptOriginal工具

Tech Enthusiast Weekly

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Apple Matting

一个 Mac 抠图软件，大小只有 8MB。

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DTmacOSOriginal工具

Tech Enthusiast Weekly

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HealthTick

macOS 菜单栏久坐提醒工具。

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LanguageSwiftDTDesktop productivityDTLifestyle & entertainmentOriginal工具

Tech Enthusiast Weekly

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CheatReader

一个跨平台的阅读软件，可以悬浮在桌面上，支持单行模式，适合想在工作流里“偷偷读书”的人。

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LanguageDartOriginal工具

Tech Enthusiast Weekly

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锤子便签

开源的网页版锤子便签，可以作为 Skill 调用。

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LanguageTypeScriptDTWeb appDTSkill / pluginOriginal工具

Tech Enthusiast Weekly

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WeChat Download API

开源的微信公众号转 RSS 工具。

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LanguagePythonOriginal工具

Tech Enthusiast Weekly

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Speech Speed

一个很有意思的 Chrome 插件，根据语速调节视频播放速度。如果剧中人说话慢，视频就快速播放，说话快，就慢速播放。

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LanguageJavaScriptDTSkill / pluginOriginal工具

Tech Enthusiast Weekly

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canirun.ai

网页检测你的机器，能够运行哪些本地的 AI 模型。

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Tech Enthusiast Weekly

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AI 是怎么回事

（中文）

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TypeScript 数据结构与算法

（Algorithms with TypeScript）

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频道冲浪者

（Channel Surfer）

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HuiNet: 让 AI Agents 跨网络通信的去中心化 P2P 网络

人工智能 HuiNet 是一个革命性的去中心化 P2P 网络库，专为 AgenttoAgent (A2A) 通信设计，让 AI 智能体能够无缝协作与交流！ HuiNet 是一个去中心化的 P2P 网络库，让 AI Agents（如 Claude Code、OpenAI Codex 等）能够在不同计算机和网络之间直接通信。通过自动发现和加密消息传递，实现跨网络的 Agent 协作。项目使用 TypeScript + Node.js 构建，采用 Ed25519 公钥加密保障通信安全，支持 mDNS 本地网络自动发现。 ⚠️ 声明：这是一个学习型项目，旨在探索分布式系统和 P2P 网络技术。目前处于早期开发阶段，欢迎贡献者和反馈！亮点 1. HuiNet 使用 UDP 组播实现零配置的节点发现。当节点启动时，会自动向局域网广播自己的存在 2. 所有 P2P 消息都使用 Ed25519 签名验证，确保消息来源可信 3. HuiNet 实现了紧凑的二进制消息协议，使用 Varint 编码减少消息大小 4. HuiNet 实现了高效的三层路由表，根据连接频率自动调整节点层级 markdown // mDNS 本地网络自动发现 export class MDiscoveryService extends EventEmitter { async start(): Promise<void { // 创建支持地址复用的 UDP socket this.socket = dgram.createSocket({ type: 'udp4', reuseAddr: true }); // 绑定到组播端口 43000 this.socket.bind(this.multicastPort, this.bindAddress, () = { // 加入组播组 224.0.0.114 this.socket!.addMembership(this.multicastAddress); this.socket!.setBroadcast(true); this.socket!.setMulticastTTL(1); }); } // 向网络广播自己的存在 announce(): void { const message: DiscoveryMessage = { type: 'announce', nodeId: this.nodeId, port: this.port, timestamp: Date.now() }; // 发送到组播地址 this.socket.send( Buffer.from(JSON.stringify(message)), this.multicastPort, this.multicastAddress ); } } // Ed25519 端到端加密 import as nacl from 'tweetnacl'; export function signMessage(message: Buffer, privateKey: Buffer): Buffer { if (privateKey.length 64) { throw new Error(Invalid private key length: ${privateKey.length}. Expected 64 bytes for Ed25519); } // 使用 tweetnacl 进行 Ed25519 签名 const signature = nacl.sign.detached( new Uint8Array(message), new Uint8Array(privateKey) ); return Buffer.from(signature); } export function verifySignature( message: Buffer, signature: Buffer, publicKey: Buffer ): boolean { if (signature.length 64) { throw new Error(Invalid signature length: ${signature.length}. Expected 64 bytes); } if (publicKey.length 32) { throw new Error(Invalid public key length: ${publicKey.length}. Expected 32 bytes); } // 验证签名 return nacl.sign.detached.verify( new Uint8Array(message), new Uint8Array(signature), new Uint8Array(publicKey) ); } // 二进制消息协议 (Varint 编码) // 消息格式: [headerlen:varint][headerjson][bodylen:varint][body][signaturelen:varint][signature] export function encodeMessage(message: BaseMessage): Buffer { const headerJson = JSON.stringify(message.header); const headerBuffer = Buffer.from(headerJson, 'utf8'); const body = message.body || Buffer.alloc(0); const signature = message.signature; // 使用 varint 编码长度 (节省空间) const headerLen = encodeVarint(headerBuffer.length); const bodyLen = encodeVarint(body.length); const sigLen = encodeVarint(signature.length); return Buffer.concat([headerLen, headerBuffer, bodyLen, body, sigLen, signature]); } // Varint 编码: 小于 128 的数字只占 1 字节 function encodeVarint(value: number): Buffer { const buffer = Buffer.allocUnsafe(5); let offset = 0; do { let byte = value & 0x7F; // 取低 7 位 value = 7; // 右移 7 位 if (value 0) byte |= 0x80; // 设置继续位 buffer[offset++] = byte; } while (value 0); return buffer.subarray(0, offset); } 截图或演示视频

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Tunelo - Rust 写的隧道工具，一行命令暴露本地服务到公网

Tunelo 项目网站：编程语言： Rust 一个用 Rust 写的开源隧道工具，一行命令将本地端口或文件暴露到公网。类似 ngrok 但完全免费、可自建。 bash tunelo http 3000 暴露本地端口 → 获得公网 HTTPS URL tunelo serve . 共享文件夹，带 Web 文件浏览器 tunelo relay 自建服务端特点：单二进制文件（~4MB），客户端服务端合一 QUIC 隧道传输（quinn + rustls）零拷贝数据转发，8 MB 内存内置 Web 文件浏览器（代码高亮、Markdown、PDF、视频、音频）断线自动重连无需账号，完全开源（MIT）安装：curl fsSL | sh

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