DEV TRENDS / DAILY DISCOVERIES

Jun 13, 2026 · What developers are building

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

Family Organizer，for busy parents.

🔗 GitHub 🧠 What this project is This is not a product or app. It is a research + system design that: 1. Breaks down existing tools Cozi TimeTree Skylight Calendar FamilyWall Google Calendar and analyzes: what they do well where they fail what they completely miss 2. Defines a “Family OS” model Instead of thinking in terms of “calendar apps”, I tried to structure family life as a system: Scheduling layer Task / responsibility layer Routine layer Event planning layer Coordination layer (who does what, when)

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DNS Pick - 结合延迟与成功率的智能 DNS 优选工具

DNS Pick 是一款轻量、高效的 DNS 优选工具。它打破了传统工具单纯依赖 Ping（延迟）测试的局限，采用结合平均延迟与解析成功率的智能评分算法，旨在为用户筛选出真正兼顾速度与稳定性的最优 DNS 服务器。软件默认内置了国内外主流网站及主流 DNS 服务器的评测数据集，开箱即用。核心特性智能算法评分：综合评估特定网络环境下的「平均延迟」与「解析成功率」，避免误选延迟低但丢包率高的 DNS。全协议支持：完美支持传统 UDP，以及更安全的 DoH (DNS over HTTPS) 和 DoT (DNS over TLS) 协议。多场景评测：默认针对国内外主流网站进行交叉解析测试，确保优选结果在实际网页浏览中真实有效。可视化直观展示：提供清晰的评测数据对比，助你一眼挑出最适合当前网络的 DNS。软件截图 👉 GitHub palemoky/dnspick 欢迎大家体验、提 Issue 或 Star 支持！

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DTData & operationsDTSoftware developmentDTWeb app

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:2026世界杯赛程管理站

项目简介：提供2026世界杯赛事的赛程的google日历的导入,csv,pdf等的下载,自带时区转换功能。主要功能: 时区自动转换 pdf,csv下载,google日历导入。

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华典智谱 kb-forge：一个人 + AI 扮演 10 个角色,把"造知识"做成可审计的工程框架

一句话：一个用 AI agent 团队严谨、可审计地构建可信知识库的开源工程框架（kbforge），附一个全程留痕的《史记》知识库参考实现。它解决什么：现在大多数 AI 工具解决的是"用 LLM 做事"（RAG、调工具、跑 agent）。但"用一组 AI agent 严谨地造出可信知识"——实体合并错了有人发现、质量约束不只停留在口头、每个决策可追溯——市场上没有通用方案。这个项目把这套工程实践抽象成了框架：实体消歧 guard chain、形式化数据不变量、人机协作审计追溯、多角色 Sprint 治理模板。框架核心是纯 Python，clone 后一条 pytest 即可验证（93 passed），不需要数据库或 Docker。比较特别的一点：整个项目是一个人 + AI 协作完成的，8 周、27 个 sprint、34 份 ADR 全过程公开留痕，还包含一份自我证伪的"对外可验证判据真相表"（连"叙事注水"都用 git 取证记录在案）。附三篇从这个项目里沉淀出来的实践文章：给 AI agent 团队设计"硬中断"：5 类 Stop Rule 与 4 个反模式一个人 + AI 扮演 10 个角色：8 周、27 个 sprint、34 份 ADR 全程留痕之后，我学到了什么另一个项目"抄"了我们的框架之后：4 条骨架活了下来，60% 的设计被扔掉许可证：代码 Apache 2.0 / 文档数据 CC BY 4.0。

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ExtractKeywords - 免费 AI 关键词提取工具

推荐一个免费的在线关键词提取工具：ExtractKeywords 主要功能：从任意文本中快速提取关键词 AI 驱动，提取准确支持中英文等多语言完全免费，无需注册适用场景： SEO 关键词研究内容创作标签提取数据分析和文本处理学术论文关键词生成技术特点：纯前端实现，数据不上传服务器响应速度快，秒级出结果移动端适配良好希望对读者有帮助！欢迎试用反馈。

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GitFolio: 一个轻量级的 Git 仓库管理系统

个人作品，未经严格测试，请不要用于公司的生产服务器管理代码。一个轻量级的 Git 仓库管理系统，采用 Go + React 开发，支持从 GitHub 镜像同步仓库数据。可以从Web界面上完成常用的git操作，特别是删除中间几个提交这种。不仅可以同步代码，还可以拉取GitHub项目的Issue和PR。

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AI-FRAM-NOVEL ：一部由 AI Agent 独立生成的 78 万字网络小说

我在城市种田养鸡 / aifarmnovel 这是一个 AI 实验项目，我用 Claude Code，从大纲到正文，让 AI 独立生成了一部 78 万字的都市种田网络小说。项目的核心目的是通过一个真实的长程任务，展示当前顶级大语言模型的真实问题。即便是当前最强的模型，在几十万字的持续输出中，依然会翻车。项目结构完整，包含总纲、7 卷详细大纲、节拍表、时间线表和 320 章正文，共约 78 万字。项目意义我认为，长上下文和长程质量是两码事，78 万字跑下来暴露的问题，不是把模型做大就能解决的，是架构层面的瓶颈，值得思考。 GitHub wangshengithub/aifarmnovel

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DTData & operationsDTAgent extensionDTClaude Code

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记录蓝牙耳机使用时长，定时提醒休息软件

软件名称 EarCare 应用平台 Android 一句简介记录蓝牙耳机使用时间，提供超时提醒休息，科学保护听力健康。应用简介实时显示耳机连接状态和今日使用时长，同时展示本周总计使用时间和近7天使用趋势图表。可自定义连续使用时长阈值和休息时间，超过设定时间自动提醒休息，科学保护听力健康。完整记录所有连接过的蓝牙耳机使用历史，随时查看每次使用的详细时长和时间点。所有数据本地存储，不经过云端。仅获取必要的蓝牙和通知权限，遵循最小权限原则，做到小而美。补充说明支持Android12+ 在oppo coloros16手机上正常运行，其他机型请自测下载地址

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跨平台高颜值历史剪贴板工具power-paste

基本信息软件名称： power paste 软件官网：应用平台 Windows/MacOS/linux 一句话简介跨平台、高颜值、功能丰富的历史剪贴板工具powerpaste 应用简介全局快捷键呼出主历史面板支持捕获文本、图片、图文混合剪贴板内容支持全部、置顶、文本、图片、图文筛选重要条目可置顶，并且不会被批量清空或保留策略自动清理支持收藏条目，提供额外视觉优先级标识支持 Finder 风格颜色标签：每条最多 3 个标签，固定 7 种颜色，6 种可自定义标签名称（红色为敏感信息专用）纯文本历史条目支持原地编辑可重新写回系统剪贴板，或在平台支持时直接粘贴回上一个目标应用支持敏感信息自动脱敏（密码、令牌、密钥等在预览中隐藏，复制和粘贴仍使用原文）支持复制次数和粘贴次数统计，可按使用频次智能排序支持通过二维码在手机浏览器和电脑之间互传文本、图片和文件支持 WebDAV 历史同步，远端密码保存到系统凭据而不是明文配置支持语言、主题、主题色、开机启动、声音、敏感信息脱敏、历史保留策略、图片大小、复制/粘贴统计、互传目录、标签名称、调试模式、全局快捷键等设置支持托盘、单实例、启动自动检查更新和手动检查更新清空历史、恢复设置等危险操作使用应用内自定义确认弹窗，而不是系统弹窗

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DTDesktop productivityDTSoftware developmentDTmacOS

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Gutchain(信息排泄链): 海外内容，一键传送到中文互联网

Gutchain(信息排泄链): 海外内容，一键传送到中文互联网。

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洛洛小屋罗夏墨迹 AI 测验：一个不用选择题的在线心理测评

标题：【网站自荐】洛洛小屋罗夏墨迹 AI 测验：一个不用选择题的在线心理测评正文：这是一个在线罗夏墨迹 AI 测验。它不会把用户限制在 A/B/C/D 选项里，而是让用户依次观看 10 张墨迹图，用自己的语言写下看到的内容、联想和感受。完成测试后，系统会结合自由文本回答、作答节奏和基础背景信息生成报告。它更适合做自我观察和心理学兴趣体验，不是医学诊断工具。 AI 测验入口主要特点： 10 张罗夏墨迹图，完整在线流程。用户自由输入，不是选择题。结合基础背景信息生成约 3000 字深度报告。适合心理学爱好者、AI 测评体验者和自我观察场景。

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Driftone：让人保持专注的随机氛围音乐与白噪声生成器

Driftone 项目项目简介： Driftone 是一个浏览器里的“无限氛围音乐播放器”。它基于 Tone.js 实时生成旋律、和声、白噪声、雨声和雷声，每次播放都不完全相同，适合专注、放松和睡眠。项目使用 React、Vite、TypeScript 开发，并支持通过 Capacitor 打包成 Android 应用。我平时工作时喜欢放一些背景音乐来保持专注，但很多音乐听久了会分心，普通白噪声又有点单调，市面上也没有比较合我心意的产品。正好我对于乐理也有一定的兴趣，于是就现学现卖，开发了这款随机音乐生成器，遵循一定的乐理进行随机化生成。如果你常常在开始工作前，因为挑选播放列表而分心，或者音乐平台总是推荐一些不太符合你专注氛围的歌曲，不妨试试这个轻松的小网站。💙 目前还在随着我们的乐理知识的增加积极迭代中。推荐理由：内容丰富：Driftone 不只是一个白噪声播放器，它会实时生成旋律、和声、节奏，并叠加雨声、雷声等环境音，形成一段持续变化的氛围声景。配置自由度高：生成音乐的节拍，鼓点，旋律还有音色等都可以轻松调节。音乐的可视化：项目加入了旋律轨迹、鼓点轨迹、雨景动画等可视化效果，用户不只是听音乐，也能直观看到声景的变化。适合学习和参考：项目中包含和弦进行、旋律生成、节奏填充、音色切换、环境音控制等模块，适合有乐理学习需求，或者对生成式音乐、Web Audio 感兴趣的人参考。技术实现轻量：项目主要基于 React、Vite、TypeScript 和 Tone.js 实现，没有后端依赖，打开浏览器即可运行，也支持通过 Capacitor 打包为 Android 应用。希望分享给周刊的读者们，帮助大家在焦头烂额的工作中也能有音乐相伴，从从容容 :)

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ast-bro v3.0.0 发布：context + impact，给 agent 的代码上下文工具包

v2.2 自荐：一句话： AI 编程助手的"代码骨架"工具包。新版本新增 token 预算的上下文打包和变更影响分析。 v3.0.0 重大变更：context + impact 1. context — token 预算的上下文打包 agent 编码时最常见的问题之一：需要的上下文太多，context window 装不下。context 工具用贪心背包算法解决这个问题。给定一个 symbol 和 token 预算，它按优先级依次收集：目标函数体、直接调用方、直接被调用方、反向依赖，预算满了就停。一次调用就拿到 agent 需要的全部信息，不用再手动拼凑。 bash 收集函数及其调用链，限制在 2000 token 内 astbro context main budget 2000 MCP 工具中同样可用。 2. impact — 变更影响分析改一行代码会波及哪里？impact 工具给出完整答案。它把 callers、callers 的 callers、reverse deps、测试文件合并成一个 blast radius 视图，支持四种模式：deps（依赖了什么）、dependents（谁依赖我）、tests（哪些测试会受影响）、all（全部）。 bash 查看修改 auth::login 的完整影响范围 astbro impact auth::login 只看测试文件 astbro impact auth::login tests 3. 其他改进过滤增强：callers 和 reversedeps 新增 tests 和 excludetests，按路径过滤测试文件默认行为翻转：外部调用和模糊匹配现在默认展示，新增 hideexternal 和 hideambiguous 可以关掉 Prompt 重构：所有 installer 从 skills/astbro/SKILL.md 动态加载 prompt，不再硬编码性能优化：home 路径缓存、文件解析缓存、BFS 遍历优化 📦 安装 bash Homebrew (macOS) brew install aeroxy/tap/astbro Cargo cargo install astbro npm npm install g astbro pip pip install astbro Nix nix run github:aeroxy/astbro 🧠 典型使用场景 bash 1. agent 编码前收集上下文 astbro context refactortarget budget 3000 2. 重构前看波及范围 astbro impact src/auth.rs all 3. 只看测试文件的依赖 astbro callers login tests 4. 排除测试文件的反向依赖 astbro reversedeps db::query excludetests 5. 语义搜索 astbro search "how does login work" 6. 结构化搜索和重写 astbro run p 'console.log($$$)' l ts 欢迎 Star、Issue、PR。让 LLM 理解代码时更聪明，而不是更暴力。

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