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DEV TRENDS / DAILY DISCOVERIES

May 20, 2026 · What developers are building

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

Floaty

让 Mac 任意窗口一键置顶悬浮,专注看视频、写代码、对照文档时无需频繁切换窗口

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Cloaky

在 Mac 上创建遮挡层,遮住指定区域或敏感内容,适合录屏、演示、线下办公等隐私场景

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Remindy

Mac 上的 Spotlight 风格极简提醒工具,键盘优先,输入自然语言快速创建提醒与待办事项

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Suno Funnel

AI 音乐翻唱/Remix 提示词一键生成工具,选艺人+填想法+选风格 → 3 秒生成 Suno prompt,内置汽水音乐上传过审攻略、100 条精选 Prompt 模板、15 位艺人风格参数库。零依赖,开箱即用,网页版/命令行双模式。

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ShortMind:将一条长视频生成 100+ 条爆款短视频

ShortMind AI 可自动识别长视频的精彩片段、生成标题、评估爆款潜力,批量产出爆款短视频,并一键发布 TikTok、YouTube 等平台。 项目背景 在 TikTok、YouTube Shorts 或 Instagram Reels 上拓展影响力的创作者或营销人员,将长视频剪成爆款短视频是一项极其耗时的任务。创作者必须逐帧查看筛选出最佳片段,进行剪辑、裁剪适配比例,还要生成文案,然后逐个平台上传。 核心能力 ✨ 智能剪辑: AI 会自动从长视频中检测出最具吸引力的开场、高潮和精彩片段。 🚀 爆款指数与字幕:预测每个片段的爆款潜力评分,生成动态自动字幕,并精心打造吸引人的标题、描述和话题标签。 ⏱️ 自动重构与一键发布:自动重构比例为 9:16 / 1:1 / 4:5 适配不同平台,并支持一键分发到TikTok / YouTube 等多个社交平台。 应用场景 电商直播:识别每个高转化片段,生成多个爆款短视频进行带货分发 播客/访谈:识别情绪爆点/金句/观点等关键片段,生成多个爆款短视频 知识课程:识别每个知识点,生成多个知识要点的短视频 体育比赛:识别精彩进球、情绪爆点片段,生成多个精彩的比赛短视频 品牌营销:识别营销素材的完整关键点,生成多个宣发的营销短视频 电影宣传:识别电影的精彩片段,生成多个宣传 / 预告的营销短视频 还有:演讲、综艺、新闻、财经...

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AIHub是一款ai工具及其开源聚集地,已收录899+

AI Hub 全球AI工具聚合平台 一个开源免费的AI工具导航站,已收录 899+ AI工具,覆盖聊天对话、图像生成、视频生成、代码助手等 16个分类。每日更新最新AI资讯,还提供开源项目推荐、工具趋势排行、用户分享社区等功能。赛博朋克风格 UI,支持搜索筛选,帮你一站式发现和对比全球AI工具,完全开源。 关键词:AI导航、工具聚合、开源免费、每日更新 网站地址: 网页展示:

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need-a-hug:给 AI 编程助手的轻量情绪急救 Skill

一句话介绍:给 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编程助手使用的轻量 Agent Skill,当开发者已经被 bug 或 agent 反复出错弄到过载时,让 AI 先停下来安慰、降低认知负担,再回到一个很小、可验证的下一步。 我做这个项目的原因是:现在很多 AI coding agent 默认都是 taskfirst,用户说“我快崩了”时,它们还是会继续列计划、改文件、解释方案。这个 skill 尝试补一个 personfirst fallback:先看见人,再处理事。 特点: 1. 纯文本开源 Agent Skill,无隐藏运行时、无网络调用、无数据收集。 2. 提供 portable .skill、Claude Code plugin,并包含 Codex / Cursor / Kiro / VS Code / OpenCode 等适配说明。 3. 明确边界:不是心理咨询、诊断、医疗建议或紧急服务,只是给 AI coding workflow 的轻量 UX guardrail。 4. 适合对 AI Agent UX、developer wellbeing、Agent Skill 设计感兴趣的开发者参考。 中文介绍: 谢谢阮老师和周刊读者考虑。

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Lucarne: agent太慢,盯电脑太累,放下电脑只需要微信就能和随时与本地多agent交互

Lucarne 把本地运行的 AI Agents 接到微信 / Telegram,让你离开电脑也能收到进展、审批权限、回复问题、接续会话。 解决什么痛点 agent跑得久、卡得突然、权限要你点、问题要你答。你一离开,它可能就停在那里,工作流碎片化严重,一天要花很多时间盯着电脑和agent大眼瞪小眼, 去过你的生活,Agent 需要你时,手机/手环会叫你,让你不用盯屏,也不错过任何需要你介入的节点 不需要安装app,不侵入任何agent流程(no skills/hooks/mcps),安全通信 怎么用 1. 安装 brew tap tuchg/Lucarne brew install lucarned 2. 微信扫码 支持的agent claude code、codex、pi、gemini、copilot features 无需在手机安装新的app,安全接收最及时的消息通知 0 侵入使用,无 hook、无 skills、无MCP,不动agent;扫码即可一键使用 Agents 在本地电脑上跑,人可以放下电脑;微信 / Telegram 随时同步关键进展 权限审批、问题确认、失败通知,都变成手机上的可处理事件 微信扫码接收agents消息,引用消息即可自动接续对应上下文 Telegram 控制台查看所有 Agent、工作区、历史会话 查看本机agents历史会话、本机当下正在运行的agent 高性能低内存的轻量常驻进程,闲置agent自动释放 强控制用telegram,解决盯屏之苦 微信即可

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Poke Poke - macOS 菜单栏 Agent 会话提醒工具,Claude Code / Cursor / Codex 一键接入

Poke Poke 是一个常驻 macOS 菜单栏的 AI Agent 会话提醒工具。当你同时开多个 Claude Code / Cursor / Codex CLI 会话时,它把每个 agent 的 hook 事件聚合到菜单栏,任务跑完 / 等你输入 / API 报错时主动戳你,不用一直盯着屏幕。 解决什么痛点 AI Agent 时代常见场景:同时开 35 个 cc / cursor / codex 会话,你专注其中一个写需求,另几个在后台跑长任务。等回头一看 —— 某个 agent 已经在 pending 状态干等你输入两小时,另一个撞了 rate limit 没继续。漏掉一个 = 几小时进度白等。 Poke Poke 把这种丢失的"agent 在喊你"信号通过菜单栏 + popup + 提示音三路触达: 菜单栏图标 —— 点开看所有 agent 会话状态总览(运行中 / 等待输入 / 完成 / 失败) 角落 popup —— 状态切换时右上角弹卡片,显示哪个 agent 出什么事 一键跳回 —— 点 popup 直接 focus 到对应 terminal tab / IDE 窗口 核心亮点 1. 三家 agent 一键接入,不用手改配置文件 Claude Code —— 写入 ~/.claude/settings.json 5 个 hook 事件 Codex CLI —— 写入 ~/.codex/hooks.json + ~/.codex/config.toml Cursor —— 写入 ~/.cursor/hooks.json(用户级全局) 托盘菜单点 Connect / Disconnect / Repair,不需要查文档。Hook 协议升级时菜单栏自动告警 + 一键修复。 2. 全局快捷键秒消费 popup ⌘1 ~ ⌘9 命中屏上对应位置 popup(⌘Enter = ⌘1 别名),等价鼠标点击。键盘党不用挪手。屏上无 popup 时自动反注册,不抢占其他 app 同名组合键。 适用场景 用 Claude Code / Cursor / Codex 同时跑多个 longrunning 任务的开发者 agent 工作流编排重度用户(频繁切窗口看进度) 在副屏 / 多桌面工作,主屏不一定能看到 IDE 通知的人 截图

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CDP Bridge MCP - 让大模型操作真实浏览器

演示视频 | 查询小红书平台 Anthropic 最新动态 | 读取 CSDN 网站作者后台数据分析 | | | | | 观看视频 | 观看视频 | CDP Bridge MCP 适合需要让大模型操作真实浏览器的场景。和无状态 HTTP 抓取不同,它连接的是你已经登录、已经打开的浏览器页面,因此可以复用真实浏览器里的登录态、Cookie、页面状态和前端渲染结果。 本项目使用 Python 编写并发布。MCP 支持 stdio 和 streamablehttp 两种传输模式。 项目优势 为什么用 CDP Bridge MCP,而不是 Playwright MCP、Kimi Bridge 或 Chrome DevTools MCP? Playwright MCP 和 Chrome DevTools MCP 都很强,但它们更偏向“自动化测试 / 调试协议 / 新开浏览器实例”的工作流。Kimi Bridge 的功能权限有限,倾向于通过截图发给视觉模型来完成任务。 CDP Bridge MCP 的目标不同:它更关注让 LLM 或 Agent 产品接管用户正在使用的真实浏览器会话。 复用真实登录态:CDP Bridge MCP 连接的是你已经打开、已经登录的浏览器标签页,可以直接使用现有 Cookie、登录状态、页面上下文和前端渲染结果。很多需要账号态的网站,不需要重新登录或额外搬运 Cookie。 更适合日常浏览器协作:Playwright 更适合可重复、可脚本化的自动化流程,而 CDP Bridge MCP 更适合 LLM 在用户当前页面上做读取、分析、点击前判断、执行脚本、截图等交互式任务。 页面内容更适合 LLM 消费:browserscan 会对页面 HTML 做简化,过滤脚本、样式和不可见元素,尽量保留对模型有用的正文、控件和结构信息,减少 token 浪费。 启动链路轻量:服务端发布到 PyPI 后可直接 uvx cdpbridge 启动,浏览器端加载扩展即可连接,不需要编写 Playwright 脚本,也不需要为每个浏览器实例单独配置调试参数。 适合远端部署和 Agent 产品开发:如果使用 streamablehttp 模式,cdpbridge 可以作为一个常驻服务部署在远端服务器上。Agent 后端通过 MCP HTTP 端点连接服务,用户浏览器里的扩展通过 WebSocket 连接同一个服务。这样产品侧不需要托管用户的浏览器,也不需要把账号态搬到云端;用户只要安装扩展并配置 Bridge Host 和 Port,Agent 就能在用户授权的真实浏览器会话里完成读取、分析和自动化操作。 个人使用和团队产品都能覆盖:个人用户可以用默认 stdio + 127.0.0.1:18765 快速接入本机浏览器;团队或产品开发者可以用 streamablehttp + 远端域名 + WebSocket 搭建浏览器控制通道,把真实浏览器能力集成进自己的 Agent 产品、客服工作台、数据采集后台或内部自动化系统。 典型部署形态如下: text Agent 产品 / MCP 客户端 streamablehttp 远端 cdpbridge MCP 服务 用户浏览器扩展 WebSocket 同一个 cdpbridge MCP 服务 cdpbridge chrome.scripting / CDP 用户真实浏览器标签页 因此,如果你的目标是“让模型控制一个专门启动的自动化浏览器”,Playwright MCP 很合适;如果你的目标是“调试 Chrome 或精细操作 DevTools 协议”,Chrome DevTools MCP 很合适;如果你的目标是“让模型或 Agent 产品读取和操作用户当前正在使用的真实浏览器页面”,CDP Bridge MCP 更贴近这个场景。 系统架构 mermaid graph TB subgraph Client["🖥️ MCP 客户端"] LLM["LLM (Claude、Codex 等)"] end subgraph Server["⚙️ cdpbridge MCP 服务 (Python)"] FastMCP["FastMCP<br/stdio / streamablehttp"] TMWD["TMWebDriver<br/会话管理器"] WS["Extension WebSocket<br/默认 127.0.0.1:18765"] HTTP["Extension HTTP Fallback<br/默认 127.0.0.1:18766"] FastMCP TMWD TMWD WS TMWD HTTP end subgraph Browser["🌐 Chrome / Chromium 浏览器"] subgraph Extension["扩展 (tmwdcdpbridge)"] BG["background.js<br/Service Worker"] CT["content.js<br/Content Script"] end Tabs["浏览器标签页<br/(用户真实会话)"] end LLM <|"MCP 协议 (stdio)"| FastMCP LLM <|"MCP 协议 (streamablehttp)"| FastMCP WS <|"WebSocket (extws)"| BG HTTP <|"HTTP 长轮询"| BG BG <|"chrome.scripting<br/CDP Runtime.evaluate"| Tabs BG <|"chrome.runtime.sendMessage"| CT CT |"DOM 访问"| Tabs 数据流简述: 1. MCP 客户端通过 stdio(子进程)或 streamablehttp(HTTP 端点)连接 cdpbridge 服务。 2. TMWebDriver 启动供浏览器扩展连接的 WebSocket(默认 :18765)和内部 HTTP fallback(默认 :18766)。 3. 浏览器扩展通过 WebSocket 连接服务端,上报所有已打开标签页(extws 模式),服务端为每个标签页创建 Session。 4. 当 MCP 工具被调用(如 browserexecutejs),服务端将 JS 代码通过 WebSocket 发送到扩展。 5. 扩展的 background.js 优先使用 chrome.scripting.executeScript 在页面 MAIN world 执行;若页面有 CSP 限制,自动降级为 CDP Runtime.evaluate。 6. 执行结果通过 WebSocket 返回服务端,再由 MCP 协议返回给 LLM 客户端。 可用工具 MCP 服务当前暴露以下工具: | 工具名 | 说明 | | | | | browsergettabs | 获取已连接标签页列表 | | browserscan | 扫描当前页面内容,可返回简化 HTML 或纯文本 | | browserexecutejs | 在当前标签页执行 JavaScript | | browserswitchtab | 切换 MCP 活动标签页,不改变用户当前可见的 Chrome 标签页 | | browserbatch | 批量执行扩展/CDP 命令,适合需要复用 CDP 上下文的复杂操作 | | browserwait | 轮询 JavaScript 条件直到返回真值或超时 | | browsernavigate | 跳转当前标签页到指定 URL | | browserscreenshot | 获取页面截图 | | browsercookies | 读取 Cookie | 快速使用 下面是默认配置下最快的使用流程:MCP 使用 stdio,浏览器扩展连接本机 WebSocket 127.0.0.1:18765。 1. 安装 uv。 2. 在 Chrome 或其他 Chromium 浏览器中打开 chrome://extensions/,开启“开发者模式”。 3. 点击“加载已解压的扩展程序”,选择 src/cdpbridge/tmwdcdpbridge 文件夹。 4. 在 MCP 客户端里添加 cdpbridge。 以 Codex 为例: bash codex mcp add cdpbridge uvx cdpbridge@latest 以 Claude Code 为例: bash claude mcp add cdpbridge uvx cdpbridge@latest 配置完成后,在浏览器里打开任意页面,然后在 MCP 客户端调用 browsergettabs 或 browserscan。扩展会自动连接 MCP 进程启动的 WebSocket 服务;如果首次看到 ERRCONNECTIONREFUSED,等待几秒自动重连即可。 如何使用 安装步骤 1. 将项目中提供的浏览器插件 src/cdpbridge/tmwdcdpbridge 文件夹加载到 Chrome 或其他 Chromium 浏览器。 2. 在 MCP 客户端配置 CDP Bridge MCP。 然后就可以正常使用了。下面详细介绍上述安装步骤。 首次使用:加载扩展后首次连接 WebSocket 会产生 ERRCONNECTIONREFUSED 报错,这是正常的。扩展内置自动重连机制(每 ~5 秒探测一次),当检测到后端服务启动后会自动恢复连接,无需手动重启扩展。 使用流程 1. 加载浏览器扩展(参考下方步骤) 2. 配置 MCP 客户端(参考下方步骤) 3. 使用任意浏览器工具(如 browsergettabs),MCP 服务启动后 WebSocket 服务会自动就绪 4. 浏览器扩展会在数秒内自动连接,之后即可正常使用所有工具 加载浏览器 在 Chrome 或其他 Chromium 浏览器中加载: 1. 打开 chrome://extensions/。 2. 开启“开发者模式”。 3. 点击“加载已解压的扩展程序”。 4. 选择 src/cdpbridge/tmwdcdpbridge 文件夹。 默认情况下,扩展会连接本地 WebSocket 服务 127.0.0.1:18765。 扩展弹窗里可以修改连接配置: <p align="center" ./doc/plugin.png" alt="CDP Bridge 浏览器插件弹窗" width="360" / </p Bridge Host:可填写 127.0.0.1、localhost 或域名。填写域名时可以不填端口,例如 bridge.example.com。 Port:WebSocket 端口。使用本地默认配置时是 18765;如果 MCP 启动时使用了 wsport,这里需要填同一个端口。域名接入并且服务走默认 WebSocket 端口时,可以留空。 配置 MCP 先确认电脑上已安装 uv。CDP Bridge MCP 通过 uvx cdpbridge@latest 启动。 两种传输模式 CDP Bridge 支持两种 MCP 传输模式,可根据使用场景选择: | 模式 | 原理 | 适用场景 | |||| | stdio(默认) | MCP 客户端以子进程启动服务,通过标准输入/输出通信 | Claude Desktop、Claude Code、Codex 等本地客户端 | | streamablehttp | 服务以独立 HTTP 进程运行,客户端通过 HTTP 请求连接 | 多客户端共享、Docker 部署、服务常驻 | 启动参数 | 参数 | 默认值 | 适用模式 | 说明 | | | | | | | transport | stdio | 两种模式 | MCP 传输模式 stdio 或 streamablehttp。 | | wsport | 18765 | 两种模式 | 浏览器扩展连接的 WebSocket 端口。无论使用 stdio 还是 streamablehttp,都可以配置。 | | port | 8000 | 仅 streamablehttp | MCP HTTP 服务端口。只在 transport streamablehttp 时使用,客户端连接地址是 | 注意:wsport 是浏览器扩展连接后端的端口;port 是 MCP 客户端连接后端的 HTTP 端口。两者不是同一个端口。 脚本测试 bash stdio 模式(默认) uvx cdpbridge@latest stdio 模式,指定 WebSocket 端口 uvx cdpbridge@latest wsport 18767 streamablehttp 模式,指定 MCP HTTP 端口 uvx cdpbridge@latest transport streamablehttp port 8000 streamablehttp 模式,同时指定 MCP HTTP 端口和浏览器扩展 WebSocket 端口 uvx cdpbridge@latest transport streamablehttp port 8000 wsport 18767 不传 transport 时默认使用 stdio。stdio 模式没有 MCP HTTP 端口;streamablehttp 模式的 MCP 服务地址为 标准配置 stdio 模式: json { "mcpServers": { "cdpbridge": { "command": "uvx", "args": ["cdpbridge@latest"] } } } 如果需要修改浏览器扩展连接的 WebSocket 端口,把 wsport 加到 args 里: json { "mcpServers": { "cdpbridge": { "command": "uvx", "args": ["cdpbridge@latest", "wsport", "18767"] } } } streamablehttp 模式: 先启动服务: bash uvx cdpbridge@latest transport streamablehttp port 8000 如果同时要修改浏览器扩展连接的 WebSocket 端口: bash uvx cdpbridge@latest transport streamablehttp port 8000 wsport 18767 再配置客户端连接: json { "mcpServers": { "cdpbridge": { "type": "streamableHttp", "url": " } } } Claude Code bash stdio 模式 claude mcp add cdpbridge uvx cdpbridge@latest streamablehttp 模式(先启动服务,再注册) claude mcp add cdpbridge transport streamablehttp Codex bash stdio 模式 codex mcp add cdpbridge uvx cdpbridge@latest streamablehttp 模式 codex mcp add cdpbridge transport streamablehttp url opencode 在 ~/.config/opencode/opencode.json 里配置: stdio 模式: json { "$schema": " "mcp": { "cdpbridge": { "type": "local", "command": [ "uvx", "cdpbridge@latest" ], "enabled": true } } } streamablehttp 模式: json { "$schema": " "mcp": { "cdpbridge": { "type": "remote", "url": " "enabled": true } } } OpenClaw 可以使用 OpenClaw CLI 写入 MCP 配置: bash stdio 模式 openclaw mcp set cdpbridge '{"command":"uvx","args":["cdpbridge@latest"]}' streamablehttp 模式 openclaw mcp set cdpbridge '{"type":"streamableHttp","url":" 等价的 stdio 配置结构: json { "mcp": { "servers": { "cdpbridge": { "command": "uvx", "args": ["cdpbridge@latest"] } } } } 注意事项 本项目需要 Python 3.10 或更高版本。 浏览器扩展内置自动重连机制:首次连接失败后会持续探测 WebSocket 服务(每 ~5 秒),当 MCP 服务启动后会自动恢复连接。如果看到 ERRCONNECTIONREFUSED,等待数秒即可自动恢复。 页面自动化会运行在你的真实浏览器会话中,请只连接你信任的 MCP 客户端。

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ai-phone:一个用自然语言控制真机执行移动端测试的 AI 自动化项目

项目简介: aiphone 是一个面向移动端真机测试的 AI 自动化项目。它可以接收自然语言测试任务,通过视觉模型识别手机画面,并自动完成点击、输入、滑动等操作。 解决的问题: 很多中小团队没有专门测试岗位,或者测试资源比较基础,移动端回归测试、冒烟测试经常依赖人工重复操作。这个项目希望把一部分重复性的真机操作交给 AI 来完成。 主要特点: 支持真实手机执行,不只是模拟器 通过视觉理解页面,不强依赖传统 UI 定位 可以用自然语言描述测试步骤 适合移动端冒烟、回归、基础流程验证 已经在公司内部测试场景中落地使用 适合人群: 没有专职测试岗位的开发团队 想补充移动端自动化能力的小团队 对 AI + 手机自动化感兴趣的开发者 AI 判断系统: 设备工作台: 三端报告:

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DTSoftware developmentDTiOSDTAndroid
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:针对 ai 吐出的 markdown 渲染库

提供了 vue/vue2/react/svelte/nuxt/next 多个框架版本的实现,超简单的配置,注入自定义组件的,和超大体量markdown输入,场景下的优化,毫秒级渲染,以及针对 markdown parser 的增量解析优化和异常边界的预处理,减少渲染抖动等丝滑体验

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GOD:一个可实时观察、提问、干预和回放 AI 小镇的开源控制台

项目简介: GOD 是一个本地优先的 AI Agent 社会实验控制台。你可以在像素风地图里实时观察每个 Agent 的一举一动,包括生活、社交、日程执行;也可以向单个 Agent 或全镇提问,给整个世界注入干预指令,并完整回放、暂停和逐步运行实验过程。 它内置零代码配置向导、两个默认实验和可插拔地图包,可用于各类可复现的社会学实验仿真,比如电车难题、谣言传播、记忆植入、公共事件响应等;也可以把它理解成一个更可控、更可复盘的 AI 版任天堂《朋友收集梦想生活》。 主要特点: 实时观察:在像素风地图上查看 Agent 的位置、行为、社交、状态和日程 实时提问:可以向某个 Agent 或全镇提问,观察不同角色的即时回应 实时干预:可以向世界注入事件或指令,观察 Agent 社会如何变化 完整回放:支持暂停、继续、逐步运行和实验回放 零代码配置:通过配置向导生成和发布新的实验草案 本地优先:只需要外接一个 OpenAI 兼容模型端点 技术栈: Python / FastAPI AgentSociety / OpenJiuwen agent runtime React 18 + Vite Phaser

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Fibofinance 轻量自部署的家庭资产管理网站

轻量的自部署资产记录网站,通过记录资产当前值的方式来追踪资产变化,告别传统记账模式。 项目亮点 便捷部署、数据安全、密码保护 个人/家庭财产分组管理、资产不混淆 多币种支持、自定义汇率(白银、黄金等按克记录) 资产趋势图、灵活对比资产变化 配置 AI Key 后可提供资产配比建议

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WorkTreeDesk - 使用本地IDE来CodeReview代码以及便捷管理Git WorkTree.

项目简介: WorkTreeDesk 是一个基于 Tauri构建的桌面应用,聚焦Git Worktree管理与本地Code Review场景。 核心特性: GUI操作Git WorkTree, 多线开发同一个仓库不必重复复制仓库 集成Gitee, GitHub仓库的代码评审, 方便在本地进行CodeReview, 能跳转到变更代码中调用的类型定义. 技术亮点: Tauri 开发, 安装包极小, Windows包仅3MB, MacOS安装包仅5MB 适用场景: 需要并行开发同一个项目的不同需求 需要经常Review同事的代码. MIT

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Pet Gatekeeper:电脑玩太久,你家的宠物会让你强制休息

灵感来自推上爆火的 Cat Gatekeeper:刷 X / TikTok 刷得太久,一只猫会跳出来挡在屏幕上把你拽回来。原版只有一只固定的猫,家里有毛孩子的我就想——为什么不能换成我自己家那只? 于是做了 Pet Gatekeeper: 全平台覆盖:支持桌面端 App(Mac / Windows)、浏览器扩展(Chrome / Firefox / Edge)同一个宠物,桌面端和扩展通用 支持 AI 生成自家宠物:上传一张正面照,产出可嵌入插件和客户端播放的视频。底层用了 GPT Image 2 + Seedance 2.0 社区生态:不想花钱也能玩——工具内置几只宠物,画廊里所有公开宠物也能凭兑换码白嫖,还能给自家宠物打榜 🔗 工具官网: 🔗 客户端&插件下载: 🔗 关于 / 致谢原作者:

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彩读|ColorTxt:一款会给内容上色的「本地 TXT 小说阅读器」,带给你不一样的阅读体验

彩读|ColorTxt 电脑上一直找不到一款很满意的 TXT 小说阅读器,就自己动手做了,功能很简单也很纯粹,就是用来看本地 TXT 小说的,没那么多花里胡哨,分享给大家。 一款会给内容上色的本地 TXT 小说阅读器,带给你不一样的阅读体验! 还有章节识别、空行压缩、行首缩进、语音朗读、AI 阅读助手等功能。 支持 macOS、Windows 和 Linux。 主要功能 本地文件阅读:可打开单个 .txt/.md 文件,也可以导入整个目录(会递归读取子目录) 支持其他格式:支持打开常见的电子书格式(如 .epub),打开时会转换为 .txt 进行加载 自动编码识别:UTF8 和 ANSI 都能正常打开 自动章节识别:内置常用的章节匹配规则,也支持自定义匹配规则 个性内容上色:使用一套自定义的高亮规则对内容进行着色,带来 独特的阅读体验! 自定义高亮词:可选择任意词语进行高亮显示(可用于突出主要角色、关键词语等) 支持定制配色:可自定义阅读区和高亮词的配色 支持空行压缩、行首缩进 阅读进度恢复:自动记录阅读进度,下次打开可以继续阅读 文件列表功能:支持分类、排序、文件名过滤 支持编辑模式:方便对小说内容进行修改(错别字坚决不能忍!) 语音朗读功能:支持 EdgeTTS、系统语音和 DashScope 朗读 AI阅读助手:可以让 AI 帮忙分析剧情,或者回答小说的相关问题 角色卡生成:借助 AI 检索小说中角色的相关信息生成摘要,通过文生图生成角色立绘 PS: AI 功能只是简单尝试,和那些专门做这方面的肯定没法比,就当是玩一下。(抽「角色卡」还挺好玩的 ^^)

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AnimeGen.ai - 将照片转换成动漫风格头像和插画的 AI 工具

AnimeGen.ai 是一个在线 AI 图片工具,可以把自拍、人像、宠物、情侣照、旅行照片等转换成动漫风格图片。 它的使用流程比较简单:上传照片,选择动漫风格,也可以补充提示词细节,然后生成并下载结果。比较适合制作社交媒体头像、Discord / 游戏社区头像、粉丝页配图、个人主页视觉素材等。 主要特点: 支持照片转动漫风格图片 适合人像、自拍、宠物、情侣照、旅行照等场景 可以选择不同动漫风格 支持补充提示词来调整生成效果 生成结果可用于头像、社交媒体内容和个人创作 这是一个 freemium 的网页工具,打开浏览器即可使用。

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模型翻译:无限多开应用的沉浸式翻译

TranAI 一款聚合了海外主流应用的聚合多开翻译器 无限多开应用,一键帮你管理主流软件账号 沉浸式翻译,无需来回粘贴,反复校对 聚合主流翻译通道,包括有道、百度、google、deepl和chatgpt等主流翻译工具 沉浸式翻译,无需来回粘贴,反复校对 AI智能回复,一键点击某条消息,生成AI智能回复 快速发送文本、图片、音频、视频消息,帮你保存常用的发送消 客户画像,帮你精准记录交流的客户画像 代理设置,支持http和 socks5代理

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ProductScenes AI:用一张产品图批量生成电商场景图

ProductScenes AI 是一个面向电商卖家的 AI 产品图生成工具。 它的用法很简单:上传一张产品照片,选择预设的 Scene Pack,就可以生成一组适合商品详情页、店铺列表、广告和社交媒体使用的产品场景图,不需要自己写提示词。 目前支持的场景包包括: Etsy Listing Pack:适合 Etsy 商品列表、手作商品、礼品场景 Shopify Product Pack:适合品牌官网、商品详情页、社交素材 Jewelry Scene Pack:适合珠宝首饰的特写、礼盒、模特佩戴场景 Candle Scene Pack:适合香薰蜡烛、家居、节日和氛围图 Skincare Scene Pack:适合护肤品、美妆、浴室和台面场景 Social Ad Pack:适合新品发布、广告和社交媒体推广图 我做这个工具的原因是,很多小型电商卖家、独立品牌和 Etsy/Shopify 店主没有预算经常拍摄产品场景图,而通用 AI 生图工具又需要反复写提示词、调风格、修产品一致性。ProductScenes AI 想把这个流程简化成“上传产品图 → 选择场景包 → 生成一组可用图片”。 适合人群: Etsy、Shopify、Amazon 等电商卖家 独立品牌主 做产品广告和社交媒体素材的人 需要快速制作商品场景图的小团队 欢迎大家试用和反馈。

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Agent System Prompt Architect:帮助 AI Agent 编写更好的系统提示词

我开源了一个 Agent Skill:Agent System Prompt Architect。 它的用途是:让 Codex、Claude Code 这类代码 Agent,在为另一个 Agent 项目编写 system prompt 时,生成更清晰、更紧凑、更可部署的提示词。 我做这个项目的原因是,直接让 AI 写 system prompt 时,经常会出现一些问题: 根据项目名乱推角色,比如项目叫 xxx,就写成你是 xxx 的审计人 把可能有检索工具、保存工具写成不存在的 API 参数和返回字段 为了显得完整,把提示词写得很长,重复堆安全规则、工具规则和输出格式 把经验偏好写成固定执行路径,限制 Agent 自己选择更合适的方案 中文需求里混入英文 section tag,导致最终提示词风格不统一 生成的 prompt 不符合标准范式 这个 Skill 主要做了几件事: 1. 引导 Agent 先识别目标用户、任务边界、工具能力、资料来源、输出格式和安全边界。 2. 默认生成可以直接放进 system message 的系统提示词,而不是 JSON 包、schema 包或说明文档。 3. 区分语义工具能力和真实 runtime 工具规格,避免编造假工具名、假参数和假返回字段。 4. 给出标准的提示词工程需具备的原则,并且给出在什么情景下需要使用思维链、自洽等高阶技术 5. 鼓励少写抽象禁令,多写明确目标、判断标准、输出格式和替代行为。 6. 初稿完成后,用 evaluation 清单做一次内部检查、去重、压缩和修正。 仓库结构也比较简单: SKILL.md:主技能说明 references/promptengineeringprinciples.md:提示词编写原则 references/prompttechniques.md:Fewshot、CoT、ReAct、RAG 等技术的选择参考 references/domainadaptation.md:领域适配清单 references/evaluation.md:生成后的检查清单 这个项目更适合经常写 AI Agent、系统提示词、工具调用策略、多步骤工作流的人使用。 欢迎试用,也欢迎在 issues 里提建议,我会继续跟进改进。

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AIHub - AI工具导航+开源社区,已收录900+工具

JS 一个开源的 AI 工具导航站 + 社区平台。 一个开源的 AI 工具导航站 + 社区平台。 亮点 功能: 收录900+ AI工具,16个分类覆盖(聊天、绘图、编程、视频等) 生活圈社区:用户可发帖交流、分享AI使用心得 开源免费,可自部署 赛博朋克风格UI markdown 截图或演示视频 网站:

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Emdash

One app. Every coding agent. Open-source.

DTDesktop productivityDTSoftware developmentDTDesktop app
413

Glia

Local-first AI memory bridge between browser chats and IDEs

DTData & operationsDTAgent extensionDTSkill / plugin
105

Retina

Screen recorder w/ auto-zoom, smooth cursors, + AI graphics

DTmacOSDTCursor
146

Viberia

Command AI agents like you're playing Civilization

DTAgent extensionDTAgent orchestrationDTSkill / plugin
145

Tether

The presence who comes to life in your messages

DTContent / resource
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Re_gent

Version Control for AI agent Activity

DTSoftware developmentDTAgent observability
179

Contextberg

Turn your work into AI agent memory, served over MCP

DTAgent extensionDTClaude CodeDTCursor
100

DEV TRENDS / COMMUNITY

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