DEV TRENDS / DAILY DISCOVERIES

Jul 26, 2026 · What developers are building

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八字四柱、三张牌塔罗与吠陀占星在线解读，支持保存历史记录并查看公开的方法说明

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Tunlease：保留 Webhook 原 URL，把指定路径临时转发到本机

Tunlease 一个面向 Webhook 开发场景的开源反向隧道工具：保留第三方服务正在使用的 callback URL，只把其中一条指定路径的实时流量临时转发到开发者本机。项目网站： MIT 开发 Webhook 时，ngrok、localtunnel 一类工具通常会产生一个新的公开 URL。但是在团队环境中，第三方平台的 callback URL 可能由管理员统一配置，开发者不能随时修改；多人共用 staging 入口时，也不能把整个 host 都转发到自己的电脑。 Tunlease 解决的是这个问题。团队先将现有 callback host 路由到自行部署的 Tunlease gateway，第三方服务保存的 URL 不需要改变。开发者连接后，只有自己 claim 的 path 会通过 WebSocket 隧道到达本机，其他所有 path 仍然由原来的应用处理。安装 CLI 后，可以使用公共测试 relay 体验： bash tul claim '/demo/mytunnel/' p 8080 g tunleaserelay.dotw.me 连接期间，该路径的请求会进入本机 8080 端口；按下 Ctrl+C 后自动释放。未被 claim 的路径仍会交给原服务处理。项目使用 Go 开发，提供 macOS、Linux 和 Windows 安装方式，也包含 Helm Chart，方便团队自行部署到 Kubernetes。公共 relay 不需要注册，但仅用于测试流量。

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Navidash：你的下一个浏览器开屏主页！

· 开始部署在尝试过大部分自部署首页之后，基于我本人使用习惯开发的一款首页应用。尽量做到美观，简洁！少找一步：输入一个字母，就能快速命中经常打开的网站。越用越顺手：主页会在当前浏览器中记住你的使用习惯，把更可能需要的入口排在前面。信息刚刚好：时间、天气和临时内容随手可见，但不会把首页变成拥挤的信息面板。布置自己的空间：像整理一面墙一样摆放入口、便签和海报，桌面与手机各有自己的布局。数据留在手中：可以部署在自己的电脑、NAS 或服务器上，也可以随时备份和迁移。欢迎移步demo体验！

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四百只鸭子与田埂上的歌

辍学以后，我的人生是从四百只鸭子开始的。那一年，我十四岁。爷爷养了一大群鸭子，四百多只。灰白色的羽毛连成一片，远远看去，像是谁把一朵云扔到了田野里。于是我成了放鸭人。每天早上天刚亮，爷爷挑着鸭食，我扛着竹竿，一起往河边走。鸭子，看起来傻乎乎的，其实最不好管。尤其是刚放下水的时候。栅栏门一开，四百多只鸭子瞬间炸开，像一盆水泼出去。东边几十只往稻田里钻，西边一群扑腾着往河汊子游，还有几只愣头愣脑的，站在原地发呆。我拿着竹竿在后面追，跑得满头大汗，嗓子喊哑了。鸭子却根本不理我。那时候我经常觉得委屈——为什么连鸭子都不听我的？爷爷却从来不急。他慢悠悠走过去，竹竿往水面一点，嘴里发出几声奇怪的口哨声。鸭群竟然一点点聚拢回来，像听懂了命令一样。后来我问爷爷怎么做到的。爷爷笑了笑："鸭子刚下水的时候饿。饿的时候谁也管不住。等吃饱了就好。" 那时候我听不懂。很多年以后才明白——人其实也一样。饿的时候、穷的时候、慌的时候，谁都很难讲道理。我最喜欢的时间是下午三四点。太阳开始往西边偏，河面上铺着一层金光。鸭子们吃饱了，嗉子鼓鼓的，三三两两漂在水面上。有的打盹，有的梳理羽毛，有的慢悠悠转圈。整个世界忽然安静下来。我坐在河边，竹竿横在膝盖上，什么都不做，就看着它们。那种感觉很奇怪——明明什么都没有发生，可心却特别安静，像所有烦恼都被河水带走了。那个时候的我还不知道，人生很多最难熬的时候，其实都需要这样的时刻：什么都不想，什么都不争，只是安安静静地坐一会儿，让心缓过来。有一个画面，我看了一整年，却从来没有看腻。鸭子找食的时候，会突然把头扎进水里，屁股朝天，两只脚蹼在水面上扑腾。过几秒钟再猛地抬起来，嘴里往往叼着一颗小螺狮，然后仰起脖子，咕咚一声吞下去。再继续下一个猛子。一个，又一个，不停重复。我坐在岸边看，看久了，甚至会学着它们的频率——等它们钻下去，我屏住呼吸；等它们抬起头，我跟着出一口长气。我就那样坐着，守着这群只顾低头填饱肚子的家伙，一直坐到太阳偏西，也不觉得时间难熬。还有一段时间，是冬天。那时候田里的稻子已经收完了，风很硬，吹在脸上像刀子一样，河水也冷得发黑。鸭子反而更难管了，因为田地空了，它们可以去的地方更多。我们这一片放鸭的，不止我们一家。村里有两户人家养鸭，所以鸭子是分片区放的，各自守各自的地界，不能越界。一越界就容易踩进别人家的田里。收完稻子的田看起来很干净，但其实更危险。稻子割完以后，田里会留下很多禾桩，那是用镰刀割出来的断口，一根一根立在泥里。表面看只是短短的茬子，但边缘很锋利，走快一点，一不小心就会划到腿。我那时候穿着胶鞋，鞋底厚，但鞋筒不够高。冬天下田久了，水早就渗进去，脚一直是湿的，时间长了反而麻木。鸭子一乱跑，我就得跟着下田去拦。脚在泥里一深一浅地踩着，禾桩就在脚边一根根掠过去。有一次，我追一群往别人田里钻的鸭子。当时注意力全在鸭群上，没有看脚下。田里全是禾桩，一根一根立在泥里。我踩进去的时候，其实已经被划了很多次，但当时完全没有感觉，只是一直往前追。脚是麻的，不知道疼，也不知道已经受伤。直到把鸭群赶回河边，我才停下来。停下来以后，才觉得不对。裤腿变得很沉，鞋里也是湿的。低头一看，两条小腿都在流血。血不是一下子流出来的，而是一路慢慢渗出来的，混在泥水里，看不太清楚，只是一直往外扩散。那一刻我才第一次真正明白，放鸭子这件事，不是"看着一群鸭子"那么简单。它是要用身体去换的，换秩序，换责任，换那四百只鸭子不跑散。我还是把鸭群赶回了河边，像什么都没有发生一样。只是走路的时候，腿开始一点一点发热，隐隐作痛。真正难熬的是晚上。鸭子回棚以后，爷爷要守鸭棚，我得一个人回家。从鸭棚到家有六里路——一条田埂路，过后便是树林路。白天走起来不算什么，天一黑就完全变了样。两边全是庄稼，风吹过来沙沙作响，远处偶尔有狗叫。还有几座坟头孤零零蹲在田边，白天看是土包，晚上看像坐着的人。我很害怕。真的害怕。十四岁的男孩子，已经知道什么叫逞强了，所以我从来不说。每次都是硬着头皮往前走，脚步越来越快，最后几乎变成小跑。可恐惧这种东西，不是靠跑就能甩掉的——它始终跟在你后面，离你半步远。后来有一天，我学会了一个办法：唱歌。一开始只是小声哼，后来发现不管用，于是越唱越大声，唱到最后，几乎是在喊。我没有会唱的歌，全是瞎编，想到什么唱什么。有时候唱鸭子，有时候唱爷爷，有时候唱今天捡到了多少螺狮。有时候干脆反复唱："我不怕。我不怕。我不怕。" 声音在田野里飘出去很远。月亮听见过，星星听见过，路边的狗尾巴草也听见过。唱着唱着，胆子居然真的大了。因为声音一出来，人就不再觉得自己是一个人——好像黑夜里有个同伴陪着你。那个同伴，就是自己的声音。春天过去，夏天过去，秋天过去，冬天也过去了。我跟着爷爷放了一年鸭子。学会了看天气，学会了赶鸭群，学会了在泥巴路上走一天不喊累，也学会了一个人面对漫长的黑夜。这一年没有课本，没有考试，没有成绩单。可我学到的东西，一点不比学校里少——只是没人给我打分。

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只译：开源的双语阅读扩展，现支持网页、字幕、EPUB 和 PDF

只译（OnlyTranslate）是一款开源的 Chrome 双语阅读扩展，面向需要长期阅读英文网页、视频字幕和电子书的用户。它本身免费、无需注册，也不绑定订阅服务，用户可以根据需要选择翻译服务。近期更新至 v1.10.0，新增了本地和在线 PDF 双语阅读功能（Beta）：可以在浏览器中切换双语、仅译文和仅原文模式，使用缩略图翻页、原页对照和缩放，并对跨栏文本、公式和图表进行基础处理。复杂版式和纯扫描 PDF 的识别效果仍有限，因此它更适合作为日常阅读辅助，而不是专业论文翻译工具。除此之外，只译还支持网页识文与全页翻译、划词和悬停翻译、视频字幕翻译、EPUB 阅读，以及本地书架的备份与恢复。项目重点是尽量保留原文结构和阅读节奏，让网页、电子书和 PDF 都能在同一个阅读流程中完成双语阅读。官方网站： Chrome 扩展商店：欢迎通过 GitHub Issues 反馈使用中的问题。

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whatbroke — 对比 AI Agent 两次运行的行为差异

你好，自荐一个开源命令行工具。 whatbroke 用来对比 AI Agent 在两次运行之间的行为变化。换了模型、改了提示词、升级了框架之后，Agent 的回复看起来往往还是正常的，但底层行为可能已经变了：某个工具调用悄悄消失、参数发生漂移、成本和延迟上涨。文本 diff 看不出这些, , Agent 可以嘴上说"订阅已取消"，实际却没有调用 cancelsubscription。用法：把两次运行各记录成一份 JSONL trace（提供零改动的抓取代理、Node SDK、Python 记录器三种方式，也可以导入现有的 OpenTelemetry / Langfuse / LangSmith trace），然后 whatbroke diff before.jsonl after.jsonl，它会报告消失的工具调用、参数变化、调用顺序变化、成本和延迟回归。有破坏性变化时退出码为 1，可以直接放进 CI。 MIT 协议，输出确定性，完全离线，不需要账号和 API key 安装：npm install g whatbrokecli；Python 记录器：pip install whatbrokerecorder 附带简体中文 README README 里有一段真实录制的演示：换成小 3 倍的模型后，回复依然通顺，但取消订阅的工具调用悄悄消失了。谢谢！

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Illustrator：让普通代码 LLM 本地生成设计图片，无需生图模型

Illustrator 中文介绍： Apache License 2.0 <p align="center" <a href=" alt="Illustrator 示例" width="860" / </a </p Illustrator 是一个轻量、无需浏览器的 Agent Skill。它让具备代码执行能力的普通 LLM 根据自然语言描述、内容、代码和用户提供的图片，生成任务特定的渲染代码，并在本地输出经过设计的视觉作品，不需要调用生图模型。主要特点：无需生图模型：普通代码型 LLM 可以通过生成本地渲染代码创建图片。轻量、无需浏览器：不依赖 Chromium、Puppeteer 或浏览器运行时。用途广泛：支持编辑插画、文章和社交媒体配图、照片编排、数据报告、信息图，以及代码窗口和 Diff 图片。风格不受预设限制：可以参考内置示例，也可以完全定义自己的视觉方向。示例可以再次渲染：内置示例保留渲染源码、素材和输出预览，方便检查、学习和修改。安装命令： sh npx skills add Visualizeit/illustrator skill illustrator 需要 Node.js 20 或更高版本，以及兼容 Agent Skills 的代码 Agent。项目目前处于公开 Alpha 阶段，Skill 接口和运行时打包方式在 v1.0 前可能继续调整。

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PhysiClaw: 可以直接物理操作 iPhone 的 AI 智能体

官网：演示视频（淘宝自主购物）：像人一样操作iPhone的开源 AI 智能体，用摄像头观察屏幕，机械臂操作手机，对操作系统零侵入。为什么做这个项目我们即将跨入个人助理时代，AI助理应该处理我们日常大部分事务，然而网购、外卖、挂号、叫车等这些服务都没有开放 API，Agent难以直接调用。ADB 软件模拟容易触发风控，豆包手机通过系统底层事件注入引发大规模抵制。PhysiClaw通过物理层托管手机，用摄像头观察屏幕、触控笔进行点击，纯物理操作，实现对系统零侵入，在手机看来与真人无异，从而绕开反自动化检测，相当于把手机屏幕本身当作 API。核心特点摄像头看屏幕，触控笔点屏幕，像人一样用iPhone 手机不预装任何软件，不接 ADB，零侵入无需设置skill，可操作大部分常用app 用微信直接和Agent聊天，交代任务 MIT 协议，硬件 CAD as code 和软件全部开源项目目前仍在积极开发，欢迎试用、反馈或参与贡献。

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Git Assistant：把 Git 提交历史导出成可分享的 HTML 分析报告

Git Assistant 是一款适用于 IntelliJ IDEA、PyCharm、Android Studio 等 JetBrains IDE 的 Git 辅助插件。之前曾在科技爱好者周刊介绍过，最近更新到了 2.4.0。这次比较大的变化是新增了 Commit Insights HTML 报告导出。插件可以分析 Git 仓库的提交历史，并生成一份完整的 HTML 报告，包括：项目提交与代码变更概览贡献者排名及个人贡献情况按小时、星期、月份统计的提交活跃度团队成员的时区分布文件和目录的变更热点当前项目及多个已打开项目的汇总分析报告是一个独立的 HTML 文件，可以直接在浏览器打开，也方便保存、归档或分享给团队成员。此外，新版本还改进了 AI Commit 功能。现在可以配置多个 AI Provider 及其调用顺序；当当前服务出现网络连接失败或超时时，插件会按照设定顺序自动尝试下一个 Provider，减少生成提交信息时因为单个服务不可用而中断的情况。项目主页： JetBrains Marketplace：

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Skills for Real Teams：让 AI 编程从一次性对话变成可接力的团队交付流程

Skills for Real Teams 是一套面向产品负责人、研发负责人、开发者和项目管理者的开源 AI 技能库。它不是一次性提示词合集，而是把产品定义、代码库理解、任务拆解、代码实现、独立验证和技术债治理组织成可以接力执行的 Skills。每个 Skill 都有明确的职责、输入和输出，并通过项目中的文件化产物传递上下文。例如，一个模糊需求可以经过下面的流程逐步落地： text 需求细化 → 规格评审 → 生成 PRD → 拆解工程 Issue → 实现 Issue → 独立验证 → 创建 Pull Request 目前主要覆盖四类场景：产品定义：从产品概念、需求细化和风险评审，到结构化 PRD。代码库理解：分析现有项目，生成架构说明、模块地图、接手知识库和业务能力说明。交付执行：把 PRD 拆成有依赖关系、可领取、可验证的工程 Issue，并推动实现、验证和 PR/MR 交付。技术债治理：从代码事实中识别维护性、稳定性、测试和架构风险，再转换成有优先级和验收标准的工程任务。执行过程中产生的规格、决策、PRD、Issue 和验证结果都会保存在项目的 teamspec/ 工作区中。这样，即使更换 AI 客户端或开启新的对话，也可以继续沿用之前已经确认的项目上下文和决策。可以通过一条命令安装全部 Skills： bash npx skills@latest add coolbeevip/teamaiskills all 项目使用 MIT License，Skills 正文以中文为主。项目网站： GitHub：

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aic：让 AI 帮你写 git commit，顺便把一堆散改动自动拆成几个干净的提交

各位大佬好，自荐一个自己写的小工具 —— aic，一个让 AI 帮你生成 git commit message 的命令行工具。主页：先说痛点写代码一时爽，写 commit message 火葬场。一天改完一堆文件，git add . 之后盯着 diff 发呆：到底写 update 还是 fix bug？最后大概率 chore: update 一把梭，两个月后自己翻 log 都想骂人。 aic 想干的就是这件事：你只管改代码，commit message 交给它。输出严格遵循 Conventional Commits（feat: / fix: / docs: 那一套）。我自己最得意的功能：自动拆分提交市面上的同类工具基本只处理你已经 git add 的内容。aic 多走了一步——啥都没暂存也行。它会扫一遍工作区，把一坨乱七八糟的改动按语义自动拆成几个独立的 commit，每个都配好 message：自动拆分提交演示上面这个例子里我什么都没 add，直接敲 aic。它自己识别出「给除法加了零除保护」「新增了乘法函数」「补了安装说明」三件不相干的事，拆成了 fix / feat / docs 三个提交，互不污染。其他几个点 Rust 写的，单二进制。brew install 或者一行 curl 就装好，不用先 npm install 半天，也不用折腾 Python 环境。不绑死某一家模型。支持 OpenAI / Claude / Gemini / DeepSeek / Groq / Mistral / Ollama 等十几个 provider，也支持任意 OpenAI 兼容服务。接 DeepSeek 或本地 Ollama，不翻墙、不用海外卡也能跑，这点对国内同学比较友好。 aic setup 一个交互式向导选 provider、填 key、挑模型，配置门槛很低。上手 sh macOS / Linux curl proto '=https' tlsv1.2 sSfL | sh 或者 Homebrew brew tap CaicoLeung/aic brew install aic 配一次（选模型、填 key） aic setup 随便改点东西，然后直接 aic 纯个人项目，MIT 协议，代码量不大。如果觉得有点用，求个 ⭐️ 鼓励一下，也欢迎来提 issue / PR：

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liuyao-tool:一个 HTML 文件实现六爻排盘 + AI 解卦

一个 HTML 文件实现的六爻排盘 + AI 解卦工具,基于传统火珠林纳甲法。写下问题点一下,自动摇卦、按古法排盘(六亲/六神/世应/纳甲/空亡自动推算)、AI 生成白话解读;内置从零开始的六爻基础教学,不懂六爻也能对照着学。零依赖、零构建、单文件,下载即用;AI 部分用户自备 DeepSeek Key,只存本地浏览器,不经过任何中转服务器。网页/安卓/Windows 三端可用,MIT 开源免费,仅作传统文化学习参考。解读

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一站式管理简历、投递与面试的 AI工作台

人工智能一站式管理简历、投递与面试的 AI 工作台录阶 LuJie CareerKit 是一个面向实习、校招与社会招聘的本地优先 AI 求职工作台。学生在求职中普遍面临岗位信息分散、简历版本混乱、投递节点易遗漏、面试准备缺乏针对性等问题，录阶把多版本简历编辑、JD 匹配优化、投递进度管理、针对性面试准备试和 AI 复盘串成完整流程。用户可用 Docker 快速部署，数据默认保存于本地 SQLite；既适合个人长期管理求职资料，也可作为 Next.js、TypeScript 与 AI 应用工程的实践参考。亮点 1. 覆盖“简历准备—岗位适配—投递跟进—面试练习—复盘沉淀”的全流程完整求职工作台。 2. 支持维护多份简历版本，并将具体岗位的 JD、投递记录和使用的简历版本关联起来，方便长期追踪每一次求职过程。 3. AI 优化以用户已有经历为基础，围绕目标岗位重新组织重点和表达，不主动编造不存在的项目或工作经历。 4. 提供完整的可视化 Web 界面，支持简历实时预览、模板与主题切换，以及 PDF、PNG 和可编辑 DOCX 导出。 5. 支持 Docker 一键部署，简历、岗位、投递、面试和设置数据默认存储在本地 SQLite 数据库中，适合个人长期使用和保护求职隐私。 6. 除了简历优化，还支持生成求职信、招聘平台沟通语、岗位针对性面试准备指南、模拟面试题和 AI 复盘报告。 markdown 截图或演示视频

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MemHop一个让AI拥有类人记忆的Go认知记忆引擎

Go 一个让AI拥有类人记忆的Go认知记忆引擎 MemHop 是一个用纯 Go 实现的 AI Agent 认知记忆引擎。它不是向量数据库，而是模仿人脑记忆方式设计的六层架构系统——身份画像、联想超图、工作记忆、知识图谱、归档存储、技能结晶。Agent 关闭时自动运行 Dream 巩固管线，压缩冗余记忆、衰减弱连接、重建画像，像人脑在睡眠中整理记忆一样。单个 .meh 文件即全部记忆，不需要数据库、Redis 或任何中间件。仅 4 个直接依赖，零 CGo，17600 行代码，273 个测试。基于 LOCOMO10（ACL 2024）数据集测试，Recall@5 达 100% MIT + Apache2.0。亮点 1. 六层认知架构——不是把对话扁平存储再相似度搜索，而是分层：L0 画像（记住你是谁）→ L1 联想超图 → L2 工作记忆（4 级压缩）→ L3 知识图谱（超图 + Louvain 社区发现）→ L4 归档 → L5 技能结晶 2. Dream 巩固管线——Agent 关闭时自动"睡眠"：L2 压缩合并相关话题 → L1 重建超图骨架 → L1 衰减弱化不活跃连接（遗忘机制）→ L0 重建画像。每次睡眠后记忆更结构化更紧凑 3. 三通道 RRF 检索——BM25（gse 中文分词精确匹配）+ f16 向量（Ollama 语义相似度）+ 实体模糊匹配（知识图谱关联），通过 Reciprocal Rank Fusion 融合，不是单一向量相似度 4. 单文件存储引擎——自研 .meh 格式，A/B 双头交替写入 + 记录级 CRC32 + 撕裂写入截断恢复 + mmap 零拷贝读取，崩溃时自动选存活头恢复。不用 SQLite，不装数据库 5. 极简——纯 Go，仅 4 个直接依赖（xxhash/gse/ollama/goopenai），零 CGo，全仓库 1 个 TODO、0 个 panic。go get 引入，Open 一个文件，Agent 就有记忆了 markdown 截图或演示视频

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