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DEV TRENDS / DAILY DISCOVERIES
Jun 12, 2026 · What developers are building
Daily discoveries from developer communities, independent makers, and open source.
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Kirine (桐音) -大模型音频生成工作台
视频演示：B站 快速上手: 启动后先打开设置页，确认数据、日志、模型目录是否符合当前机器的目录规划。 打开模型管理页，安装要使用的模型。 文本转语音：选择模型、说话人 ，输入文本后提交。 声音克隆：上传参考音频，填写目标台词后提交；参考音频支持 wav、mp3、flac、ogg。 模型训练：先导入样本（支持单样本和批量数据集两种方式），再填写说话人名称和参数后启动训练。 所有任务的状态、结果和导出操作可以在历史任务页统一管理，也可以从历史记录直接回填参数重新提交。 开源竞品：OmniVoice Studio、VoiceBox 客户端支持：Windows.exe
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ui2v 将结构化动画 JSON 渲染成浏览器生成的 MP4 视频
官网： 视频演示：B站 它适合做可复现的动效项目：产品发布短片、AI 生成说明片、数据故事、UI 演示、本地媒体合成，以及可以放进 Git 反复生成的视觉实验。 仓库内置了轻量 GIF，打开 README 就能直接看到输出风格： alt="ui2v logo" width="760" alt="ui2v logo" width="760" alt="ui2v logo" width="760" alt="ui2v logo" width="760" 核心流程很直接：用 JSON 描述画面和时间线，在本地浏览器 Studio 里预览，再通过 Chrome/Edge 自动化、Canvas、WebCodecs 和 Node.js 导出同一条时间线的 MP4。 客户端支持：Linux、macOS、Windows
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BlynkAI：面向日常生活的 iOS AI 应用组
BlynkAI AI Apps Tally AI： Tudo： Telo： BlynkAI 做了一组面向日常生活的 iOS AI 应用，分别用于语音/拍照记账、AI 待办整理，以及结合 Apple Health 的每日健康状态理解。 Tally AI 可以用自然语言语音或小票照片快速记账，自动识别金额、商户和分类，适合想减少手动录入的个人记账场景。 Tudo 可以从语音、截图、分享文本和复杂目标中提取任务，把零散输入整理成待办事项和子任务，适合个人效率和轻量计划管理。 Telo 会结合 Apple Health、睡眠、活动负荷、恢复状态和用户记录的生活事件，帮助用户理解每日身体状态。它只用于一般健康观察，不做诊断或治疗建议。 这几个应用的共同点是：把移动端日常输入变成结构化信息，尽量减少手动整理成本。
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CueBuddy随身提词——iOS平台上一款语音跟随控制提词器滚动的APP
CueBuddy随身提词｜提词器口播拍摄 官网链接｜在线演示｜App Store 下载 官网链接: App Store: 邮箱: support@cuebuddy.cn 中文介绍 CueBuddy 随身提词是一款面向 iPhone 和 iPad 用户的语音提词器 App。 它支持语音跟随滚动、全屏提词、镜像模式、字体大小与颜色调整，适合短视频口播、课程录制、演讲练习、Vlog 拍摄和直播话术排练。 网页版本提供在线体验，适合快速试用核心流程；如果你希望获得更完整、更稳定的提词体验，建议直接下载 App。 适合这些场景 短视频口播 课程录制 演讲练习 Vlog 拍摄 直播话术排练 单人拍摄时边看台词边录制 核心功能 语音跟随滚动，读到哪里，滚到哪里 停止朗读时自动暂停，继续朗读时继续推进 全屏提词，减少分心 镜像模式，适配专业提词器支架和分光玻璃 字体大小、字体颜色、显示方式可调 网页在线体验，方便快速试用 在线体验与下载 在线体验： App Store： 使用方式 1. 打开在线体验页或 App 2. 粘贴你的口播稿、课程稿或演讲稿 3. 选择固定速度滚动或语音跟随 4. 开始提词并进行录制 5. 需要更完整的体验时，前往 App Store 下载 App 说明 网页版本主要用于案例展示和快速试用。 App 版本提供更完整的提词体验和更稳定的使用流程。 语音跟随能力可能会受浏览器、系统环境或设备性能影响，正式拍摄更建议使用 App。 English Introduction CueBuddy is a voicefollowing teleprompter app for iPhone and iPad. It supports voicefollowing scrolling, fullscreen prompting, mirror mode, font size adjustment, and text color customization. It is designed for talking videos, course recording, speech practice, vlog shooting, livestream scripts, and solo video creation. The web version is available for quick testing and online demos. For a more complete and reliable teleprompter experience, downloading the App Store version is recommended. Best For Talking videos Course recording Speech practice Vlog shooting Livestream scripts Solo filming with a teleprompter Key Features Voicefollowing scrolling The script pauses when you stop speaking and continues when you resume Fullscreen teleprompter mode Mirror mode for professional teleprompter rigs and beamsplitter glass Font size and text color controls Web for quick testing Online and Download Website: Online App Store: How to Use 1. Open the online or the app 2. Paste your script 3. Choose fixedspeed scrolling or voicefollowing mode 4. Start prompting and recording 5. Download the app from the App Store for the full experience Notes The web version is mainly for quick testing, demos, and product preview. The app provides a more complete teleprompter workflow. Voicefollowing performance may vary depending on the browser, system environment, and device. For production recording, the app version is recommended. Contact For feedback, support, or business inquiries, please contact: support@cuebuddy.cn License Please add license information here if needed.
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挑个大西瓜 小程序
做了一个挑选西瓜的小程序。 起因是有一天斥巨资买了一个生瓜蛋子回去，很生气😠。 然后网上查阅如何分辨西瓜质量的时候发现除了看西瓜花纹，西瓜肚脐眼，更加准确是听拍打西瓜的声音； 但是我实在分不清“咚咚” 和 “砰砰” 的声音，所以想着用手机麦克风听，然后和标准频谱对比，应该比人工要准确点吧，于是就有了这个小程序； 结果仅供参考，不保熟哦😋
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YouTube照妖镜 — AI 毒舌频道人格分析器
GitHub： 👉 youtube7.streamlit.app 具体介绍 粘贴 YouTube 频道链接 → 自动抓取频道资料和最新 20 条视频 → AI 从 18 个维度 生成人格分析报告。毒舌吐槽、深层剖析、适合截图转发。 基于 XPOSE 改造，适配 YouTube 平台，爬虫使用 tutubo（纯 Python，无需浏览器，无需登录）。 截图展示 | 资料与人格简介 | 吐槽卡片 | 分析卡片 | |||| | .png) | .png) | .png) | 核心功能 一键抓取 — 支持 @handle、完整 URL、Channel ID 三种格式，无需登录 AI 人格分析 — 18 维深度报告：吐槽、长处、弱点、爱情观、金钱观、健康、职业、人生建议等 频道价值评估 — 加权公式（订阅者 × 4.5 + 平均观看 × 3.0）估算频道估值，中英文按汇率换算 截图下载 — 分段或一键打包 PNG（基于 html2canvas），发朋友圈/Twitter 专用 中英文切换 — 实时切换界面语言 并发限流 — 防止 Streamlit Cloud 单容器过载 技术栈 | 层 | 技术 | ||| | 前端 | Streamlit | | AI 模型 | DeepSeek V4 Pro（通过 OpenCode / SiliconFlow） | | 爬虫 | tutubo（纯 Python，无需浏览器） | | 部署 | Streamlit Cloud | | 协议 | Apache 2.0 | youtube7.streamlit.app GitHub： github.com/gokuscraper/youtuberoast
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MovableType：像活字印刷一样搭表单，配置驱动的 React 表单引擎
1. GitHub: 2. 它解决了什么问题？ 前端表单开发是业务系统中最重复、最琐碎的工作。每新增一个表单，都要手写 JSX、校验规则、联动逻辑，改一个字段往往要动多个文件。更麻烦的是，编辑页和详情页长得几乎一样，却要写两套代码。 MovableType 的核心思路是：像活字印刷一样搭表单——字段定义一次，表单配置百次复用。你只需写一份 JSON 配置，引擎自动生成带布局、校验、联动的完整表单，改需求时只改几行配置，而不是几十个组件文件。 3. 核心功能与特性 配置驱动渲染： 基于 React + Ant Design 4，将字段池（FieldDescriptor）与表单配置（Config）解耦，同一份字段定义可被 N 个表单复用。 声明式联动： 内置 watch（字段级/区块级）和 dataLoader（异步选项加载），无需手写 useEffect 和 onChange 监听。 灵活布局： 直接复用 antd 24 栅格系统，支持 1/2/3 列布局、字段级 colSpan 覆盖、自定义区块组件接管。 查看模式一键切换： mode="view" 时所有输入框自动变纯文本，编辑页和详情页共用一套配置。 组件可扩展： 支持同步渲染器和异步懒加载，自定义组件无需改引擎源码。 为 AI 而生： 极简三概念（字段池 / 配置 / 组件注册表），配置是纯结构化数据——大语言模型最擅长生成的格式。 4. 表单开发占据了中后台系统大量的重复劳动，市面上的表单方案要么过于重量级，要么自创一套 DSL 增加学习成本。MovableType 选择了最轻量的路径：不重新发明表单体系，只做 antd Form 的"配置翻译层"，三个核心概念覆盖绝大多数场景。更重要的是，它的配置天然适合 AI 生成——未来让 LLM 直接输出表单配置、而非手写 JSX，是完全可行的开发范式。对于有大量中后台表单需求的前端团队，这是一个值得关注的效率工具。 详细教程： 演示项目：
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Menuist Bookmarks 基于文件夹里的 webloc 书签文件，自动依据目录结构生成导航站点
项目中的书签使用 macOS 和 iOS 系统的 .webloc 文件格式存储，每个 .webloc 文件都是一个指向特定 URL 的快捷方式。可以通过文件夹对网站进行分类，直接在 Menuist 中使用，也可以生成带图标的静态 HTML 导航页，并发布到 GitHub Pages。 目录结构 shell ├── bookmarks/ 存放 .webloc 文件（支持子文件夹） │ ├── menuist.ini ⚠️ Menuist 配置 │ ├── GitHub.webloc │ ├── Gmail.webloc │ ├── AI/ 支持子文件夹 │ │ ├── ChatGPT.webloc │ │ ├── Claude.webloc │ │ └── ... │ └── ... ├── icons/ 存放图标文件 │ ├── github.com.icns │ ├── google.com.icns │ ├── chatgpt.com.icns │ └── ... ├── bkm.swift Swift └── bkm 编译后的二进制文件 项目中自带开源 bkm 命令，运行它将 bookmarks 目录中的 .webloc 文件设置图标，图标根据网址存在 icons/ 文件夹中 bash 为 .webloc 文件设置图标，这是默认行为 ./bkm seticons 根据 bookmarks 目录生成静态导航页到 .html/index.html 网页图标会导出到 .html/icons/ ./bkm generatehtml 生成静态导航页并显示当前 GitHub 仓库链接 ./bkm generatehtml includegithublink 将已有 .html 内容提交到 ghpages 分支根目录 命令也会在 ghpages 分支写入 .nojekyll 以适配 GitHub Pages ./bkm publishghpages GitHub:
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世界杯综合网站
项目简介： 2026 年美加墨世界杯即将开赛，虽然官方和主流体育媒体都有数据，但页面往往过于臃肿，且在多时区转换（特别是换算成北京时间）上体验不佳。因此我开发了这个纯粹、极简的世界杯数据站。 主要功能： 全景赛程与多时区：完整收录 104 场比赛，支持一键切换当地时间、UTC 与北京时间。 直观的对阵与积分：清晰的小组赛积分榜与淘汰赛（32强）晋级路线图。 AI 赛事预测：结合 AI 数据模型，提供各场比赛的胜负概率与比分预测。 极致加载体验：页面轻量化设计，没有弹窗广告和繁琐的注册流程，即开即用。
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Coding Corgi Flow — 把 AI 编码助手变成有纪律的工程伙伴
许可证： MIT 一句话： npm 安装、一套命令，让 AI 编码从混乱变得可控。 完整 Pipeline：5 步走，步步可追溯 alt="Corgi Pipeline" width="100%"/ 每一步都产生结构化产物，状态自动同步到 Issue： | 阶段 | 做什么 | 产出 | |||| | Propose | AI 根据你的需求生成 proposal、specs、design、tasks | 4 份规划文档 | | Apply | 一组一组执行 tasks，每完成一组暂停等你确认 | Issue 进度自动更新 | | Verify | lint / build / test / spec 覆盖率，全过才能继续 | 自动门禁 | | Review | 架构·安全·性能·质量·完整性 五轴审查 | approve/reject/discuss | | Archive | 增量合并 specs、关闭 Issues、提取记忆 | 知识沉淀 | 关键特性：看看实际效果 任务拆解 & 检查点控制 — 一组一组来，AI 不会失控： alt="任务拆解" width="45%"/ alt="检查点控制" width="45%"/ Issue 自动追踪 — GitHub/GitLab board 自动同步状态，做了什么都看得见： alt="Issue 看板" width="80%"/ 5 轴 Review — 不是一个人看代码，是五维自动审查： alt="Review 卡片" width="80%"/ 跨会话记忆 — AI 再也不会"失忆"，每次 session 都记得上次做了什么： alt="记忆系统" width="60%"/ 🔄 杀手功能：自动驾驶 Loop 上面的流程每步都需要人驱动？用 /corgiloop 一条命令，AI 自动跑完 apply → verify → review 全流程： 验证失败自动修，最多重试 3 次 Review 不通过自动补强 Hook 驱动的熔断保护，不会无限循环 Session 断了自动恢复进度 你只需要在开始和结束时看一眼。 和原生 OpenSpec 比多了什么 | 能力 | OpenSpec | + Corgi Flow | ||::|::| | Issue 追踪 | ❌ | ✅ | | 检查点执行 | ❌ | ✅ | | 自动驾驶 Loop | ❌ | ✅ | | 自动 Verify 门禁 | ❌ | ✅ | | 5 轴 Review | ❌ | ✅ | | 跨会话记忆 | ❌ | ✅ | | 生命周期钩子 | ❌ | ✅ | 一分钟上手 bash npm install g corgispec corgispec bootstrap target /path/to/yourproject text /corgipropose 加个用户登录功能 AI 生成全套规划 /corgiloop 加个用户登录功能 或者直接自动驾驶 欢迎 Star / Issue / PR。期待阮老师的推荐！
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GitPulse：本地优先的 Git 日报、周报和绩效月报生成器
【开源自荐】GitPulse：本地优先的 Git 日报、周报和绩效月报生成器 阮老师您好， 自荐一个我做的开源桌面工具 GitPulse。 官网： 下载地址： 最新版本： 演示视频： GitPulse 是一个本地优先的 Git 工作报告生成器，适合需要从多个代码仓库整理日报、周报、阶段报告或绩效月报的开发者。 它可以扫描本机工作区下的多个 Git ，按作者、日期区间和分支范围汇总 commit，然后生成结构清晰的 Markdown 报告。报告可以直接复制到周报系统，也可以导出为 Markdown、Word 或 PDF。最新版本支持在设置中自定义日报、周报、月报和自定义区间报告的输出模板，模板变量会实时校验并提供样例预览。如果需要，还可以接入 OpenAI 兼容接口、Anthropic Native 或 ChatGPT Codex OAuth，把比较零散的 commit 摘要润色成更适合汇报的表达。 操作演示 主要特点： 本地优先：仓库扫描、commit 提取、报告生成都在本机完成，提交记录不上传服务器。 多仓库聚合：可配置多个仓库根目录，自动发现散落在不同位置的 Git ，并按作者和时间统一汇总。 多种报告类型：支持当天日报、本周周报、自定义日期区间报告、任意月份绩效月报。 报告格式可自定义：v0.3.6 新增模板设置，可分别配置日报、周报、月报和自定义报告结构，并提供变量校验和样例预览。 更快的生成速度：已扫描的仓库索引会被缓存复用，生成报告时按本机并发能力有界并行提取 Git 提交。 过程可见：仓库扫描支持进度展示和取消，报告生成时也会显示已处理仓库数、并发数和提取到的提交数。 更适合真实工作流：支持项目名映射、提交来源证据展示、全部分支归因，以及 merge / revert / bot 提交过滤。 导出更完整：支持复制预览内容，也支持保存为 Markdown、Word 和 PDF。 AI 润色可选：支持 OpenAI Compatible、Anthropic Native 和 ChatGPT Codex OAuth；调用失败会自动回退到本地模板。 密钥安全存储：API Key 和登录态保存到系统凭据库，不写入普通配置文件。 一键诊断：设置诊断可检查 Git、工作区、仓库索引、作者、输出目录、AI 凭据、PDF 字体、GitHub 网络和更新清单状态。 跨平台桌面应用：基于 Tauri 2、React 19 和 Rust，提供 Windows、macOS、Linux 安装包；Windows 支持应用内更新。 做这个工具的原因是，很多开发者每到周五或月底都要翻多个仓库的 git log，再手动整理成“人能看懂”的工作报告。这件事重复、琐碎，而且涉及本地代码记录，不太适合上传到在线服务。所以我做了一个本地桌面版本，希望把这个流程尽量压缩到几次点击。 目前已经发布 v0.3.6，新增了报告模板自定义输出、模板变量校验和样例预览，日报、周报、月报和自定义区间报告都可以按自己的格式生成。欢迎试用和反馈。 谢谢。
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Mini Contract.Pro —— 免费的电子合同签署小程序，手机上发起、签署合同，全流程证据链留痕
大家好，向大家自荐一个我自己开发的产品 Mini Contract.Pro（官网：< 为什么做这个 电子合同本身并没有多高的技术门槛，但市面上的某些电子签平台定价太贵了，签一份合同动辄几块到几十块，吃相实在有些难看。作为开发者，我并没有感觉这个难度有多大，所以自己做了一个：让普通人在微信里就能免费完成一份合同的发起和签署。 整个流程很简单：注册账号 → 创建合同 → 发送给签署方 → 对方注册/登录 → 查看合同 → 手绘签名签署 → 合同生效。发起方用小程序操作，签署方在小程序里完成，双方都不需要安装任何额外软件。 如何保障签署的公正性 为了让线上签的合同“将来说得清”，我在技术上做了完整的留痕设计： 手机号唯一身份：每个账号必须以手机号注册，手机号是平台内唯一的身份标识，合同双方身份均锚定到具体手机号 全流程证据链：合同的创建、发起、查看、签署、拒签、完成，每个关键操作都记录操作时间戳、操作人、IP 地址和设备信息，独立存证 文档防篡改：合同文档生成 SHA256 哈希校验，签署后内容一旦被改动即可发现 手绘签名 + 个人印章：签署人手绘签名生成专属印章，每次盖章都绑定经过认证的签署身份 状态机管控：合同严格按照“草稿 → 签署中 → 已完成”状态流转，支持取消、拒签，超期自动失效，不存在“签了一半不算数”的模糊状态 核心功能 选择模板创建合同，填入双方信息与核心条款 手机号 + 密码登录，签署方登录后即可看到待签合同、查看并签署 手绘签名一键盖章，合同状态全程可查 合同完成后安全归档，随时可查 隐私与安全 明文访问留痕：每一次查看都会写入审计日志，可追溯 传输加密 + 越权防护：数据经 HTTPS/TLS 传输，上传接口做了路径安全校验，防止越权读取他人文件 最小够用：仅采集合同签署必需的信息，不收集与签署无关的个人隐私 使用方式 1. 微信扫码打开小程序，用手机号 + 密码注册账号（账号必须是手机号，它是平台内唯一的身份标识） 2. 选择合同模板创建合同，填入双方信息，并指定签署方的手机号 3. 签署方用自己的手机号注册/登录后，即可看到待签合同，手绘签名完成签署 4. 双方签署完成后合同生效，自动归档，随时可查 一点坦诚的说明：因为小程序目前是以个人开发者身份开发的，无法申请短信服务资质，所以暂时不支持短信验证码，注册只能采用手机号 + 密码的形式。待后续具备条件，会补上短信验证。 也想借周刊向各位请教：如果大家对个人身份认证有更好的思路，或者知道个人开发者也能接入的短信服务方案，非常欢迎在评论区留言赐教，先谢过了。 微信扫码即可打开小程序： 适合谁 适合所有有合同签署需求的人。目前对合同需求比较大、最适合上手的是租房场景——这是当前使用最多的场景，我也以租房为例内置了房屋租赁合同模板。后续会陆续上传借款、劳务、买卖等各种类型的模板，逐步覆盖更多日常签约场景。 欢迎大家扫码体验，有任何问题和建议都欢迎反馈，谢谢！
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ARCC — 三合一 AI Agent个人助手（TUI / CLI / Server）
ARCC（AI Rust Claude CLI）是一个基于 Rust 2024 的全能型 AI Agent，支持 TUI 交互终端 / CLI 管道 / Server 守护 三种运行模式。 核心亮点 三合一架构：一个二进制 = 交互式终端（ratatui）+ 命令行工具 + 后台守护（支持飞书 Bot） DeepSeekV4 驱动：Pro/Flash 双模型分级调度，复杂推理用 Pro，高频对话用 Flash 全量 MCP 协议：可作为 Claude Code 插件，也支持 MCP stdio/SSE 通信 零外部依赖：嵌入式 SQLite + TOML 配置 + JSON Lines 审计，5 分钟即可部署 安全三防线：命令白名单 → 高危操作交互确认 → serde 强类型校验 快速体验 bash curl fsSL | bash arcc tui 适合 DevOps、运维自动化、个人助手等场景。 技术栈 Rust 2024 · tokio · axum · ratatui · DeepSeekV4 · MCP 项目 MIT 协议开源，已发布 v0.6.6。欢迎 Star 和贡献 🤖
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Command Autopilot，给记不住 Claude Code 命令的人
我是个完全不会代码的小白，但每天都泡在 Claude Code 里干活。 说个丢人的事：有次 AI 把我的文件改坏了，我就干瞪眼看着它一遍遍「修复」，越修越乱，急得不行。后来才知道，连按两次 Esc 就能回到改坏之前。这功能一直都在，叫 /rewind，可从来没人告诉我。 那一刻我就在想，Claude Code 一百多个命令，像我这样的人一个都不认识，等于守着宝库要饭。于是我干脆让 Claude 给我写了个插件： 能自动干的，它直接干。比如大改动之前，自动先列个计划让我点头，我不点头它一个文件都不能动； 必须我亲手按的（比如那个救命的 Esc Esc），它会在出事的那一秒弹出来，告诉我按哪个、为什么按； 我老是不理的建议，它自己就闭嘴了。用得越久，它越懂我。 安装也是小白式的：复制一段话发给 Claude，剩下它自己搞定。开源免费，不联网、不收任何数据。仓库里还放了一份白话版的命令速查表，就算不装插件，存一份那个表也不亏。
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AI 一键生成世界杯毒舌吐槽报告，截图就能发朋友圈，伪球迷怎么装的懂球
【开源自荐】AI 一键生成世界杯毒舌吐槽报告，截图就能发朋友圈 github.com/gokuscraper/worldcup2026roast fwc2026.streamlit.app 具体介绍 选一场 2026 世界杯已完赛的比赛，AI 自动生成一份包含比分牌、时间线、关键数据和 15 张卡片的一站式毒舌分析报告。支持中英文，每段报告都能单独截图分享，适合发朋友圈、微信群、小红书。 背后自动从 ESPN 拉取阵容/事件/统计，从 CCTV 接口匹配转播 ID，再用 DeepSeek V4 模型生成吐槽内容。 截图展示 | 比分牌 + 数据 | AI 分析卡片 | ||| | | | 核心功能 自动比赛数据 — ESPN + CCTV 双数据源，赛程、阵容、事件、统计一键获取 15 维 AI 分析 — 全场吐槽、赢家/输家吐槽、MVP、转折点、战术、裁判、人生道理……应有尽有 4 区段截图 — html2canvas 前端渲染，支持单独下载或一键全部保存 中英文切换 — 界面 + 报告内容实时切换 双 API 兜底 — OpenCode 免费通道（3 次重试）→ SiliconFlow 备用 技术栈 | 层 | 技术 | ||| | 前端 | Streamlit | | AI 模型 | DeepSeek V4 Flash via OpenCode + SiliconFlow 兜底 | | 数据源 | ESPN API + CCTV API | | 截图 | html2canvas | | 部署 | Streamlit Cloud |
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YouTube/Coursera/Udemy/Bilibili/TikTok 视频/语音/字幕翻译与朗读：双语字幕、视频转文字、无字幕转录、AI 配音/视频配音
LingTube 是面向 YouTube 的视频语音翻译、字幕翻译和 AI 配音扩展。打开视频后一键启动，它会把外语字幕或无字幕视频中的语音转成可理解的译文，并用自然语音朗读/配音，让你不用一直盯着字幕，也能快速理解 YouTube 外语视频。 即刻享受 AI 配音和字幕翻译，适用于 YouTube、Coursera、Udemy、Bilibili.tv 和 TikTok——只需播放任意视频即可立即开始。 适合语言学习、课程、技术教程、新闻、播客、动漫、电影片段和通勤观看。 主要功能 YouTube 视频翻译：翻译字幕、语音和无字幕视频内容 双语字幕：译文 + 原文同屏，也可只看译文或原文 AI 配音 / 字幕朗读：使用 Edge TTS 或浏览器语音读出译文 无字幕处理：视频没有字幕时，可自动语音转文字再翻译朗读 上下文翻译：支持 Google 翻译和 OpenAI 兼容接口，提升长句与专业内容理解 AI 学习：生成词汇、语法、练习、评分和复习内容 混音控制：原视频声音和译文语音可同时播放，并分别调节音量 一键启停，支持 Alt+Shift+V 快捷键 AI 视频摘要 / 总结工具：AI 启动完成后，可基于完整译文字幕与视频对话，快速总结 YouTube 视频内容、提炼关键观点、解释专业术语、查找相关时间点。适合长视频、课程视频、技术教程、新闻和播客的快速理解。 隐私 仅在 YouTube、Coursera、Udemy、Bilibili.tv 和 TikTok 页面上运行 设置保存在本地浏览器 字幕、翻译和语音请求只发送到你启用的服务 扩展, 插件 chrome 商店地址
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MACKey - 给任意 macOS 应用绑定全局快捷键的菜单栏工具（免费开源）
MACKey 是一个 macOS 菜单栏工具：给任意 App 设全局快捷键一键唤起，快捷键分三类：读取速查系统快捷键；自定义快捷键；程序坞前 10 个应用自动绑 ⌃1…⌃0。纯本地不联网，中英双语，MIT 开源，原生 ARM。致敬经典的 Snap。 GitHub：
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生产验证的编程模式
（Battle-Tested Patterns）
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Skill Flow
Install, manage, and share skills across every major coding agent.
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Hoursmith
Every billable hour, from timer to paid invoice
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Pomocus: Pomodoro Timer
Ad-free, minimalist timer for deep focus.
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Intrinsiqq
Free stock analyzer and quality scores for 8,000 US stocks
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DutyBeat
DutyBeat: Spanish clock-in app. Two founders. Fast.
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gift card
I started earning $50/day while sleeping… here’s how!
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Gift Card
You won’t believe this hidden Android feature
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Horizon
Companion that helps you for your budget & vibrating project
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Briefy
Your weekly AI brief, ranked by what actually matters
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Outloud
Outloud makes builders famous
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Design Capture
Convert any web page to Figma design assets in one click
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PatchOne Security
AI-powered AppSec for teams without a security department
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HandText
Text to Handwriting – Free Online Handwriting Converter
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Test Orbit
Get 12 Google Play testers faster for closed testing
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Texometric
Figma Plugin for Text Orientation
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RentHisab
Offline-first rent tracking and bill generation
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Z.ai problemMiner
Stop finding ideas. Start mining problems
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Fillyr
Turn any flyer into a fillable share link
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Panicly
Spend firewall for model traffic.
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SnapFound
Private screenshot search for iPhone
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EZJob: AI Job Matching for France
AI job matching: score CVs vs offers, letters in 30sec
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