灵器AI
多 Agent 协作的 AI 长篇小说创作工具,像一间 AI 编辑部:总编 Agent 统筹世界观、人物、大纲、导演、写手、审校 6 位专属 Agent 分工出稿,角色设定与伏笔写入文件式知识库防止幻觉,几十万字连载人物、剧情前后一致,网页打开即用,另有桌面客户端
OriginalDEV TRENDS / DAILY DISCOVERIES
Daily discoveries from developer communities, independent makers, and open source.
多 Agent 协作的 AI 长篇小说创作工具,像一间 AI 编辑部:总编 Agent 统筹世界观、人物、大纲、导演、写手、审校 6 位专属 Agent 分工出稿,角色设定与伏笔写入文件式知识库防止幻觉,几十万字连载人物、剧情前后一致,网页打开即用,另有桌面客户端
OriginalCoding Agent 本地会话管理器,按 Agent 和项目浏览全部会话,全文搜索命中后直接跳到对应消息,也可回到原项目目录继续会话;支持 Claude Code、Codex、Copilot CLI、Cursor、OpenCode、Kiro、Gemini CLI 等 — 免费开源桌面应用,支持 macOS、Windows、Linux
Original视频转文字,支持 CSV、TXT、SRT、VTT 四种导出格式,可以附带时间戳和说话人标签,支持 99 种语言,除上传文件外也支持 YouTube、TikTok、Instagram 等社交媒体平台视频链接
Original在线演示: OpenBaud 是一个 MIT 许可的 Rust MCP Server、CLI 与 Codex Plugin,面向需要让 AI Agent 调试真实串口和 USB 设备的开发者。 它解决的问题是:Agent 可以写固件,却通常无法安全、可复现地检查桌上的真实硬件。OpenBaud 会保留原始 RX/TX 字节、验证帧与校验和、解析结构化字段、可视化遥测数据,并把已验证的交互沉淀为可复用的 YAML 命令。所有写操作都有审计记录,危险命令需要显式确认。 仓库提供基于真实 ESP32S3 的 CRC 二进制协议演示和逐字节 capture;即使没有开发板,也可以回放解析、时序分析和命令工作流。当前 release 提供 macOS arm64/x64、Linux arm64/x64、Windows x64 的预编译包。
Original下载地址: Luna Mux 是一个跨平台的开源 Coding Agent 终端工作台,同时提供 macOS 和 Windows 安装包,并支持 PowerShell、WSL、本地 Shell 和 SSH 远程终端。 项目受到 cmux 的启发,重点补足跨平台和远程开发能力:Windows 用户可以直接使用 PowerShell 或 WSL,macOS 和 Windows 用户也可以在同一个工作区中管理本地终端与 SSH 远程终端。 它以项目目录为单位管理会话和分屏终端。在终端中启动 Codex、Claude Code 等 Agent 后,Luna Mux 会自动注入 Hook 和 MCP:Hook 用来显示 Agent 正在工作、等待输入、等待授权或已经完成;MCP 则让 Agent 反过来操作工作台,例如创建终端窗格、调整分屏布局、读取其他窗格的有界输出、发送终端输入,以及操作浏览器。 主要功能: 跨平台:提供 Apple Silicon、Intel Mac 和 Windows x64 安装包 多终端环境:支持 macOS Shell、PowerShell 5.1/7、WSL 和 SSH 项目级会话:一个项目包含多个终端窗格,支持横向、纵向分屏和布局恢复 Agent 状态监控:通过窗格边框、侧边栏和桌面通知提示工作、等待和完成状态 Agent 控制工作台:通过 Luna Mux MCP 创建窗格、修改布局、操作终端和管理其他受管 Agent 浏览器自动化:Agent 可以打开网页、点击、填表、截图,以及检查控制台和网络请求 远程开发:内置 SSH、SFTP、跳板机及本地、远程和 SOCKS5 端口转发 远程 Agent:SSH 服务器中的 Agent 也能通过安全代理操作本机浏览器 安全确认:关闭终端、文件传输和启动隧道等操作需要用户确认,凭据和私钥不会通过 MCP 暴露 项目使用 Tauri、Rust、React 和 xterm.js 开发,采用 MIT 许可证。目前处于早期开发阶段,最新版本为 v0.3.2。 Mux 终端工作区
Original自荐一个我自己做的 iOS/iPadOS 工具:Mask My File。我是它的开发者(独立开发,一个人在做)。 它解决的是一个很具体的场景:要把文件发给别人之前,先把里面的隐私信息永久遮掉,但保留其他有用的上下文。比如把日志、CSV、JSON 发给同事排查问题,或者提交租房申请、分享医疗单据的时候。 主要功能 图片与 PDF:满屏预览、最高 5× 缩放,可以手动框选要遮的区域;人脸与条码检测只标出区域供你复核,遮挡是永久实心遮挡或直接移除,不是可还原的滤镜。 文本类文件:文本、JSON、XML、HTML、CSV、TSV、RTF 可以逐项搜索每一个匹配结果,然后套用完整遮罩、部分遮罩、占位符、化名或直接移除。 导出后自我核验:遮挡完成后,它会重新打开导出的新文件再核对一遍,确认无误才显示 Private Ready。 可选移除元数据;PDF 可逐页处理;批量一次最多 100 个文件,支持跨文件搜索文字。 私密会话、项目工作区、占位符保管库。 隐私 全部在设备本地处理:没有账户、没有广告、没有跟踪和分析,不上传任何内容。OCR 用的是 Apple Vision 和内置的 Tesseract,都在本地跑。人脸检测只生成区域,不识别身份、不建立模板。原始文件永不被覆盖。 价格 免费下载,一次性内购买断解锁无限次核验输出与批量处理,没有订阅。界面支持简体中文、繁体中文等多种语言。 App Store: 做这个是因为自己经常要把截图和日志丢给别人看,每次都得先另存一份、手动涂掉,涂完还不放心导出的文件是不是真的干净。欢迎试用,也欢迎提问题和建议。
Original做了一个给家长和老师用的出题小工具: 用一句话说清楚要什么题,比如"三年级数学,图形与计算,15分钟,30分",AI 就能生成一份排好版的 A4 试卷,题号、分值都弄好了,直接导出 PDF/Word 或者打印。 也可以按教材范围出题,保证不超纲。首页有几个现成场景可以直接看效果,比如口算、古诗词默写、初中物理力学之类的。 免费版每 30 天能生成 8 次,登录后填一下要求就行,不用注册太复杂的东西。 主要是自己家孩子要练习、又懒得手动排版试卷才做的,欢迎大家试试提意见。
OriginalWake 是一款免费开源的 Coding Agent 本地会话管理器。Claude Code、Codex、OpenCode 等工具各自把会话存在不同目录里,工具用得越多,想翻出前几天讨论过的一段代码就越麻烦——先要记得当时用了哪个 Agent,再去它自己的历史记录里找。Wake 把这些会话收进同一个窗口:按 Agent 和项目浏览,全文搜索,命中后直接跳到对应消息,也可以回到原项目目录继续会话。目前支持 Claude Code、Codex、Copilot CLI、Cursor、OpenCode、Kiro、Gemini CLI 等 14 种 Agent。 会话列表与详情 一个值得一提的功能是搜索:普通全文索引对中文和代码片段并不友好,Wake 使用 SQLite FTS5 的 trigram 索引,搜索中文、英文或者 useEffect( 这样的代码都可以。我的电脑上大约有 310 个会话、800MB JSONL,首次完整索引约 5 秒;之后只处理发生变化的文件,搜索通常不到 1 毫秒。 全文搜索 隐私设计是"本机数据只留在本机":扫描时只读各个 Agent 的会话文件,不读取凭证,不修改它们的数据库,也没有任何网络请求。Wake 自己的索引可以随时删掉重建;收藏和置顶等状态单独保存在本地。 安装:从 Releases 下载,macOS 14+;同时提供实验性的 Linux 和 Windows 版本 Rust + GPUI 原生桌面应用,MIT 协议
Original自荐我维护的开源项目「轻阅 Markdown / Quillite Markdown」,主要用于阅读本地 README、整理技术文档和学习笔记,MIT 许可证。 官网及下载: 使用文档: 平台:Windows、macOS、Linux;当前版本 v2.6.1。 它的使用方式是先阅读、需要修改时再切换到分栏编辑,而不是要求用户先创建知识库或导入文件。基于 Go + Wails,不使用 Electron,当前 Windows 安装包约 12 MB。 比较希望分享的几点: 1. 图表可以直接改:流程图、状态图和思维导图可在全屏画布上添加节点、连线、拖动、缩放及整体移动;已插入文档的图表也能重新打开并原位保存,底层仍是 Mermaid 。 2. 表格与公式更易维护:表格支持增删和拖动行列;内置 79 个学科公式模板,已有公式可从预览或源码位置重新进入编辑。 3. 写完可以交付:提供 Word、HTML、PDF、PNG/JPEG 导出,可选本机 Pandoc 扩展到 EPUB 等格式。 4. 保持普通文件:文档保存在本地,核心读写无需注册账号,支持中文与英文界面。 目前是阅读页加源码分栏编辑,并非单栏所见即所得;图表高级语法保留源码编辑入口。欢迎试用和反馈问题。 Markdown 分栏编辑
Originalstocktui 在终端(PowerShell / Windows Terminal / Linux Shell)中查看 A 股 K 线图、市盈率、成交量等基本信息的小工具。 数据来源:AKShare(免费、无需 API Key),底层接口为东方财富、雪球公开行情接口。 效果 基本信息面板:最新价、涨跌幅、今开/昨收/最高/最低、市盈率(动)、市净率、成交量、成交额、换手率、总市值/流通市值 终端 ASCII K 线图(蜡烛图)+ 成交量柱状图(红涨绿跌)
Original本周我们正式发布了 Vanilla OS 3 Reunion,一款基于 Debian 的不可变 (immutable)、可重现 (reproducible) 的 Linux 操作系统发行版。Vanilla OS 3 带来了更广泛的硬件支持、更透明的系统构建、更本地化的社区镜像,我们希望借此实现一个零信任、不依赖科技巨头、人人皆可开箱即用的桌面 Linux 系统。 项目网站(英文): 更新博文(英文): 中文专栏介绍: 演讲视频:
OriginalAgent Skills 已经非常多了,如何选择和过滤是个问题。 每个 Skills 市场只能看到部分数据,bestskills 收集了 主流 Skills 市场的数据、社交媒体声量数据,然后制作了 9 张榜单,每日更新,CC BY 4.0 协议。 数据以 CSV 格式存放,适合进一步分析,甚至直接使用。 github.com/LinklyAI/bestskills/ 榜单 数据来源 Skills 市场:skills.sh、ClawHub、腾讯 SkillHub 社交平台:X、bluesky、hacknews、github
OriginalAI医疗方向很多年经验了,开源几个相关方向的skills,欢迎交流 项目一:医学计算器skills 项目二:相似病例skills 项目三:医疗文档去隐私化skills
OriginalStoma 一个接口自动化测试 Python 库,支持 IDE 自动联想接口参数和响应参数。 提供了 CLI 命令基于 OpenAPI 协议自动生成接口。
OriginalAd Astra 是一款可交互、可离线使用的实时星空 Web 应用。能够还原地球上的任意观测地点和时刻的天空:主要亮星、星座、太阳、月亮、行星、银河。用户可以操作视角转换,也能够通过slide滑动时间,观察星空随时间的变化。 项目定位是科普级星空模拟:让画面与肉眼所见大致相符,用来认识星座、理解自转公转、黄道赤道、全天恒星等等。因为实现了岁差等功能,前后几百年的星空都是相对准确的。 项目使用three.js+webGL2+React完成。 预览: 源码里有项目的天文背景知识和技术方案的详细介绍,感兴趣的可以阅读。
Originalwidth="200" / 优载 BestLoad — 多箱体、多货物 3D 装箱规划桌面应用。给实际装柜出的活:选择箱型(20GP 标准柜、40HQ 高柜、台架箱)与货物(纸箱、托盘、重型设备、钢卷、超长木箱等),配置装箱策略后一键计算,立即输出每件货物的摆放箱体、位置与朝向,以及体积利用率、重量利用率和未装箱清单;3D 预览支持透视/俯视/正视/右视、标尺与截图。技术栈 Tauri 2(Rust + TypeScript)+ reactthreefiber,SQLite 本地存储,离线可用,支持中英文界面与亮暗主题。GPLv3。 装箱算法来自同作者的开源库 SmartPacker:Rust 3D 装箱算法 crate,零运行时依赖(核心仅 std,可选 serde / PNG 渲染)。与常见装箱库只保证"投影不重叠"不同,它要求货物底面被支撑物顶面恰好托住(y1 == y0),不得悬空;每件货物可声明允许悬空比例(allowedfloatratio,0 = 底面必须完全被支撑,1 = 可完全悬空,默认 0.25),并内置重力修正、缝隙吸附、绑定组、多箱分配与重心均衡。配套 proptest 不变式测试与"任何产出不得违反支撑规则"的门禁测试,技术文档(smartpacker/doc.md)完整。Apache2.0。 截图: 应用: 算法库:
OriginalModern Code Guidelines 是一个面向 Codex、Cursor 和 Claude Code 的开源 skill 包,支持 Java、JavaScript、TypeScript、Python 和 C。 它会读取项目实际声明的语言、编译器或运行时版本,再选择对应版本可用的现代开发规则,并为每种语言列出官方规范、版本说明和标准库文档来源。 项目受到 moderngoguidelines 和 modernwebguidance 启发,但三者职责不同:前者专注 Go,后者专注浏览器和 Web 平台,本项目则专注其他五种语言的语言、编译器、运行时和标准库实践。 欢迎大家通过 Issue 或 PR 贡献规则修正、版本更新、来源补充和使用示例。
Original你会不会有这种感觉:一个需求开始以后,桌面上很快就会出现一个 Agent、几个终端、一条新分支和几个正在运行的服务。窗口越来越多,但过几个小时,我们反而很难说清楚,它们之间到底是什么关系。 我做 CleanCode,并不是想再创造一个新的 Coding Agent。我们已经有 Claude Code、Codex 和 OpenCode 这些很好用的工具了。真正缺少的,是一个能把它们带回开发现场的地方。 CleanCode 是一个开源、本地优先的画布式 ADE(Agentic Development Environment)。它把每个需求的 Git worktree、Agent 会话、终端、服务、端口和依赖关系,放进同一张可执行画布。 这张画布不是静态流程图。终端节点会执行真实命令,连线表达真实的启动依赖:有限任务根据退出码继续执行,长驻服务等待就绪信号,上游失败会阻止后续节点。支持 CleanCode MCP 的 Agent 还可以读取项目,并在画布上搭建这些终端工作流。 项目预置了 33 个 Coding Agent Provider,采用 MIT 协议,并提供 macOS、Windows 和 Linux Preview 安装包。 代码会不断变化,需求也总会结束。 但一个已经跑通的开发现场,不应该在窗口关闭的那一刻消失。 65 秒演示:
Original利益相关:我是 BreezeBlue 团队成员。 我们最近公开了 Breeze TTS 2 的模型权重和 PyTorch 推理代码。它是一个面向实时语音交互的中英双语 TTS 模型,把以下几种能力放进了同一个模型: 无需参考音频,用自然语言描述创建新音色(Voice Design) 给定参考音频和准确文字稿后,在保留音色的同时,用文字指令控制情绪、语速、语气和表达方式(Voice Direction) 支持流式生成,以及 [笑]、[叹气]、[咳嗽] 等正文内声音事件 截至 2026 年 8 月 26 日,Artificial Analysis 的盲听偏好榜将 Breeze TTS 2 列为开放权重 TTS 模型第一名(Elo 1215)。 相关链接: 模型权重: PyTorch 推理代码与流式 API: 独立盲听榜单: 中文模型介绍和音频样例: 在线产品入口: 本地运行需要 Linux 和 NVIDIA CUDA GPU,README 建议至少 12GB 显存。推理代码采用 Apache2.0;模型权重、衍生模型和自托管输出仅限研究及非商用。没有合适 GPU 的读者也可以通过官网在线体验。 下面是两条示例音频: 001.mp3 002.mp3
Original标题:AARRR 五个阵地:增长工程师到底做什么 分类:文章 / 增长 / 工程 内容简介 "增长工程师"这个头衔说出去基本没人知道是干嘛的,网上的答案翻来覆去就是"数据驱动决策""跨职能协作",听完还是不知道这人每天写不写代码。 刚好最近在做这块儿,干脆盘了一遍:按 AARRR(获客、激活、留存、推荐、变现)五个阵地,逐段讲清楚增长工程师在每一段背什么指标、改哪些代码、踩过什么坑。 里面有个观点可能对做产品开发的同学有参考:增长代码和产品代码的质量标准不是一套——核心团队 ship to release,增长团队 ship to validate,增长代码一年后只有约 30% 还活在生产环境。产品工程盖摩天大楼,增长工程搭帐篷,帐篷本来就不该盖成摩天大楼。 另外想说给前端同学:增长或许是个值得考虑的新方向。落地页、弹窗、埋点、A/B 实验,这五个阵地里到处都是前端的活儿,而且做增长离实验和业务结果更近——你写的每行代码都能在指标上看到反馈,这个体感和纯做功能很不一样。
Original/ Project SQL Mysteries Play online: / Oneliner Three 10minute SQL mysteries (hackathon sabotage, coffeerecipe leak, esports aimbot). Write a SELECT, run it against live SQLite, get scored. 为什么适合 HelloGitHub / Why it fits Beginnerfriendly: 3 tables per case, story clues instead of “use HAVING” Zero install in the browser (sql.js) or python3 launch.py locally (stdlib only) Resultset validation: any correct query passes, not string matching Progressive hints that cost points; solutions stay off the page source in the local server 截图 / README has three case screenshots/hackathon.png, coffee.png, esports.png. 作者 / Author Naman Lashkari — I built this as a hiringdrive / teaching tool. Happy to add a Chinese blurb if useful.
Original[x] Rust 多箱体、多货物 3D 装箱规划桌面应用,一键输出装柜方案 基于 Tauri 2(Rust + TypeScript)的 3D 装箱规划桌面应用:选择货柜(20GP/40HQ 等)与货物,一键输出每件货物的摆放位置与朝向,3D 预览体积利用率、重量利用率与未装箱清单。数据存本地 SQLite,离线可用,支持中英文界面与亮暗主题。 亮点 装箱由自研 SmartPacker 算法驱动:放置规则要求货物底面必须被支撑物顶面恰好托住(垂直底部支撑),且每件货物可声明允许悬空比例(allowedfloatratio,0 = 底面必须完全被支撑,1 = 可完全悬空,默认 0.25),贴近"重货垫底、轻货搭边"的真实装柜规范;并有 proptest 不变式与"任何产出不得违反支撑规则"的门禁测试兜底。 bash pnpm install 前端依赖 cargo test workspace 算法与 crate 测试 pnpm types:gen 重新生成 TS 绑定 pnpm tauri dev 启动桌面应用 截图或演示视频 BestLoad 主界面与 3D 装箱结果
Original[x] Rust Rust 3D 装箱算法库:底部支撑规则 + 按件悬空比例约束 Rust 编写的 3D 装箱算法库,为物流装柜优化而生:核心规则是货物底面必须被支撑物顶面恰好托住(垂直底部支撑),每件货物可声明 allowedfloatratio 允许悬空比例(0 = 底面必须完全被支撑,1 = 可完全悬空,默认 0.25),贴近真实装柜规范(重货垫底、轻货搭边);零运行时依赖,proptest 不变式 + nofloating 门禁测试保证任何装箱产出不违反支撑规则,附完整技术文档与 HTTP 服务。 亮点 与只保证"投影不重叠"的常见装箱库不同,SmartPacker 不允许悬空货:放置判定要求支撑体顶面恰好托住货物底面(y1 == y0),底面四角落实为最后兜底;悬空容忍按件参数化而非全局阈值;数值稳定(f64 + ROUNDHALFEVEN 量化 + EPS 1e9);内置重力修正、缝隙吸附、绑定组、多箱分配与重心均衡;核心 crate 零外部依赖(仅 std),可选 serde / PNG 渲染特性。 rust use smartpacker::constants::ItemType; use smartpacker::item::Item; use smartpacker::packer::{Bin, PackOptions, Packer}; fn main() { let mut p = Packer::new(); p.addbin(Bin::new("example", [30.0, 10.0, 15.0], 99.0)); p.additem(Item::new("test", "test", ItemType::Cube, [9.0, 8.0, 7.0], 1.0, 1, 100, true, "red", 0.25)); p.pack(&PackOptions::default()); for it in &p.bins[0].items { println!("{} @ {:?} rot={}", it.partno, it.position, it.rotationtype); } } 截图或演示视频 装箱结果(plot 特性渲染:30×10×15 箱体 + 5 件货物)
OriginalC WinPE AI视觉多模态智能修机工具 自荐重点关注Windows PE脱机系统维护场景的硬核AI代理开源项目:PESmartFixer。 传统的 WinPE 维护极其依赖网管的人脑经验,遇到罕见的蓝屏报错,需要反复查数据、人手修改脚本。本项目彻底颠覆了这种体验,开创了“AI 视觉诊断 + 浅脱机操作”的全新配置运维。 🌟项目核心亮点: 看图识病,一键直修:用户只需在WinPE环境下将蓝屏或报错截图丢给工具,多模态大模型(VLM)会直接通过窗口进行泛化推理,精准诊断出系统死因。 纯裸Win32,零外部依赖:为了极度简化的PE内存盘(RAMDisk)环境,项目彻底抛弃了灾难性的Python库和重型框架。基于纯Go裸写Win32 API消息循环(wndProc)与PostMessage异步通信,编译完成仅数MB,运行稳定丝滑。 硬核脱机操作:AI负责出药方,去底层直接打杀手。它能自动寻找并强行挂载(reg load)离线目标系统的SYSTEM OX Hive文件,动态插入ControlSet激活配置单元,直接修改底层服务启动项或补全驱动文件(如iaStorV.sys)。 v2.0路线图:读取后即焚(零足迹)机制:针对PE下“大模型手工,内存太小”的硬伤,我们设计了空间换时间方案。让1.5B~3B的轻量化模型常驻在U盘物理分区,第一阶段拉起本地引擎并绑定回环地址(127.0.0.1:11434),在用户关闭软件的一瞬间通过延迟发送操作系统强杀信号。模型瞬间自毁能力去,达成绝对零内存占用,物理断网完美运行! 满分防线:由国家授时中心可信存证确实权,采用GPLv3强传染性开源协议,紧张卡死任何授权的闭源流氓商业集成。 目前项目已获得国外顶级PE工具组织(PE Tools/petoolse)核心合作者的高度关注与技术研读。 GitHub仓库: 中文技术PDF: 这是一个非常典型的AI真正落地并降维打击传统底层运维的极客尝试 亮点 项目核心亮点: 看图识病,一键直修:用户只需在WinPE环境下将蓝屏或报错截图丢给工具,多模态大模型(VLM)会直接通过窗口进行泛化推理,精准诊断出系统死因。 纯裸Win32,零外部依赖:为了极度简化的PE内存盘(RAMDisk)环境,项目彻底抛弃了灾难性的Python库和重型框架。基于纯Go裸写Win32 API消息循环(wndProc)与PostMessage异步通信,编译完成仅数MB,运行稳定丝滑。 硬核脱机操作:AI负责出药方,去底层直接打杀手。它能自动寻找并强行挂载(reg load)离线目标系统的SYSTEM OX Hive文件,动态插入ControlSet激活配置单元,直接修改底层服务启动项或补全驱动文件(如iaStorV.sys)。 v2.0路线图:读取后即焚(零足迹)机制:针对PE下“大模型手工,内存太小”的硬伤,我们设计了空间换时间方案。让1.5B~3B的轻量化模型常驻在U盘物理分区,第一阶段拉起本地引擎并绑定回环地址(127.0.0.1:11434),在用户关闭软件的一瞬间通过延迟发送操作系统强杀信号。模型瞬间自毁能力去,达成绝对零内存占用,物理断网完美运行! markdown 截图或演示视频
Original人工智能 让 Claude Code 从地基开始完成目标的插件 ballast 是 Claude Code 插件:一个 hook 加十六个 markdown skills。AI 接到目标后先动员已有的规则和验证过的事实,把陌生任务拆到可验证的原子步骤自底向上完成,"完成"只认通过检查;纠正一次即成为永久规则。零依赖、零网络请求,MIT 协议,自带中文 README,也支持 Codex。 亮点 规则不靠写在提示词里祈祷生效,而是由 hook 在每条命中的消息前强制送达,并留有送达日志,能点名从未生效过的规则。决策记录采用 appendonly 台账,验证默认先试图反驳自己。整套方法由一位不会写代码的市场人员在几个月的实际工作中沉淀而成,README 明确标注哪部分是代码强制、哪部分是 markdown 约定,实绩一栏诚实标为 hearsay。 截图或演示视频
Original人工智能 专属AI 面试准备 Agent,通过真实面经结合大模型帮助模拟面试 针对求职者面经搜集整理低效、通用大模型模拟缺乏岗位针对性、真实面试经验难沉淀等问题,vibe coding个人专属的本地 AI 面试准备 Agent:上传简历 + 粘贴 JD,系统完成岗位能力建模、差距分析、 模拟面试规划、问题检索与生成、动态追问、结构化评估与最终报告;真实面试后通过文字/语音复盘 沉淀个人面经,让下一次模拟越来越贴近真实面试。 亮点 打造个人专属的模拟面试,根据岗位结合自己的简历沉浸式模拟面试,贴合真实面试中的提问,帮助自己更容易通过面试。 markdown 截图或演示视频
Original项目名:RK87 AIKey 语言:JavaScript (Electron) 一句话:不装官方 RKAI 软件,让 RK R87 Pro AI 键盘的 14 个 AI 功能键和内置麦克风在 Windows / macOS 上完全可用。 通过逆向官方 Electron 明文源码 + 三轮实机 HID 抓包标定,完整还原键盘通信协议并开源成文档: ⌨️ 14 个 AI 模式键自由映射:启动程序 / 开网址 / 发快捷键,支持启动后补发快捷键一键唤起 AI 助手 🎙️ 键盘麦克风 → 系统虚拟麦克风:私有 SBC 编码解码 + RNNoise/DeepFilterNet3 双引擎降噪 + 虚拟声卡桥接,任何软件可用键盘麦 📊 纯本地打字统计(只记次数不记内容) 蓝牙 / 有线 / 2.4G 三连接自动识别,协议文档完整开源,方便适配其他 RK 系列键盘 纯本地运行不联网,免安装 portable,Win/macOS 双平台。
Original其它 本地优先工作区,人和 AI 在同一批文件上协作 PuppyOne 是本地优先工作区,把文档、笔记、PDF、研究和草稿放在一起,让你已有的 AI 助手跨会话使用同一批项目文件,不必反复上传。内置版本历史可查看和还原 AI 的改动。和主要只读 Markdown 的工具相比,它能处理更多真实项目文件。安装见仓库说明。 亮点 本地优先;多种文件不只 Markdown;AI 和人共用同一工作区;Apache 2.0。 markdown npm install global puppyone puppyone 截图或演示视频
OriginalA quiet desktop screenshot tool with AI when you need it.
Record a CodeMirror session, move it as JSON, and replay the timeline.
MiroAI 穿搭 AI 百宝箱 — 用 AI 给你做风格、色彩、妆容三维诊断,创作者把审美打包成工具按次卖,搭配配套智能硬件在桌前/镜前实时呈现,帮你形成专属风格的穿搭体系和美学迭代升级"。
OriginalAgent skill for beautiful, verifiable architecture, workflow, sequence, data-flow, and lifecycle diagrams—self-contained HTML with motion and crisp export.
ConardLi's open-source Skills collection, featuring web design, knowledge retrieval, image generation, and more.
🌐 Make websites accessible for AI agents. Automate tasks online with ease.
Turn any AI agent into an AI Scientist. The #1 Agent Skills library for science, used by 175,000+ scientists worldwide. 163 ready-to-use validated skills plus 100+ scientific databases covering biology, chemistry, medicine, and drug discovery. Compatible with Cursor, Claude Code, Codex, Pi, Antigravity, and the open Agent Skills standard.
Songwriting, production, mix and mastering steps
Diagrams that nest, so complexity stays readable
Sleek translucent desktop organizer for Windows 11
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Per-file permissions for your AI knowledge-base in Obsidian
Turn any question into a five-minute podcast
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A prompt and case library for GPT Image 2 / 2.5 with 530+ examples, 20+ industrial-grade templates, reusable Skills, and a new same-prompt comparison section, each with full prompts and generation records.
Makes your AI agent think like the laziest senior dev in the room. The best code is the code you never wrote.
The job search that runs on your machine. AI job application framework built on Claude Code: evaluate postings, tailor CVs, write cover letters, prep interviews. Fork it and own it.
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