Seedance 2.0
创作电影级 AI 视频，Seedance 2.0 是字节跳动推出的革命性 AI 视频生成器（常见拼写 seeddance 2.0），支持多镜头叙事、1080p 电影级画质与音画同步
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DEV TRENDS / DAILY DISCOVERIES
2026年2月9日大家都在做什么
每天发现开发者社区的新项目、新产品与开源趋势。
visionchat.app
聊天辅助器，聊天时将对话文本转换成动态的表情和气泡，让聊天更精彩！
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Print PDF Tool
Figma 打印插件，Figma 中导出的PDF本身不适合印刷场景，色彩空间是RGB的，这个工具主要是导出能够直接用于印刷CMYK颜色格式的PDF - 更多介绍
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Orbit Agent - 打造个性化的人工智能自动化排程工作流
Orbit Agent 是一个专为知识管理和开发者设计的开源 AI 代理工具。其最大的特点在于实现零成本流程，通过直接调用本地端的 Claude Code 或 Gemini CLI 进行排程工作，并将产出结果（如摘要、分析）自动发送到个人邮箱或写入笔记软件。 为什么开发这个项目？ 作为前端工程师，我希望将繁琐的知识内化流程自动化，但又不想支付昂贵的 API 订阅费用。Orbit Agent 利用开发者机器上已有的 AI CLI 工具作为核心引擎，让 AI 代理能够像行星轨道（Orbit）一样，定时且稳定地处理需求 主要特点 零成本运行：直接串接 Claude Code 或 Gemini CLI，无需额外负担 API Token 费用 强大的可扩展性：支持 MCP (Model Context Protocol) 协议，可调用各种外部 Skill 和文件操作 知识管理整合：完美适配 Obsidian 等笔记工作流，例如将剪辑的文章自动产出摘要 灵活排程：内置排程机制，可定时执行复杂的 AI 指令并通过 Email 报告进度 支持文件上传：可针对本地文件进行深度分析和处理 适用场景 每日信息摘要：定时整理 Obsidian 剪辑库中的新文章，并发送精华摘要到邮箱 自动化开发任务：定时检查项目代码或执行简单的 Unit Test 报告 个人助理：结合系统排程，处理需要长时间运行的 AI 推理任务 相关链接 GitHub： APP 下载与介绍 (支持 MacOS 和 Windows 双平台)：
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代码之外周刊（已持续更新166期）
阮老师好， 受您的科技爱好者周刊影响，我从 2021 年起开始写「代码之外周刊」，每周一 07:30 发布，距今已有 166 期。 核心理念是：代码可以构建世界，但生活的乐趣远不止于此。 关注科技、认知与个人成长领域，希望为技术人提供代码之外的视野和思考。 定位 科技爱好者周刊侧重工具和资讯，「代码之外」侧重思维和方法论——读者可以各取所需。 每期包含五个固定栏目： 「一周讨论」— 围绕一个核心问题的深度思考 「热点新闻」— 一周值得关注的科技动态 「文章」— 精选值得深读的好文 「好奇星人」— 有趣的知识和观点 「精彩语录」— 启发性语录精选 内容示例 几篇代表性内容： 1. 第 121 期：数量永远胜过质量— 通过一个陶艺实验的故事，探讨"做得多"比"想得多"更重要 3. 第 163 期：你需要学会无聊— 信息过载时代，无聊反而是创造力的土壤 3. 第 123 期：我们应该给自己多大的压力？ — 结合《斑马为什么不得胃溃疡》探讨压力与效率的关系 博客： 个人公众号搜索：我没有三颗心脏 如果内容质量达到推荐标准，希望能被更多读者看到。 也期待阮老师和各路网友的反馈和建议，无论结果如何，我都会继续写下去。
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Obsidian插件sync vault ：让笔记链接云盘资源。
一个 Obsidian 插件，让 Obsidian 像访问本地文件一样轻松使用多种云服务上的资源，释放本地存储和同步压力。 通过Markdown语法访问云盘资源 []() 格式链接云盘资源。 格式嵌入云盘资源。 通过codeblock嵌入视频和音频。 常见的云端资源支持 pdf文件：[]()嵌入pdf后，点击可直接通过Obsidian内置pdf阅读器打开。 图片：[]()链接，点击可直接打开；可嵌入笔记中。 音频和视频：通过代码块语法插入到笔记中，点击可直接播放。 演示：在Obsidian Canvas和 Markdown笔记中链接阿里云盘资源
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VibeCreature - 别让 Prompt 限制了你的想象力，给 AI 创作加点“灵魂”
1. 为什么做这个项目？ 现在的 AI 生成工具（如 Midjourney 或 Stable Diffusion）虽然强大，但对普通用户并不友好：繁琐的 Prompt 调试、难以预测的风格、以及各种复杂的参数配置。 我们创建 的初衷，是想剥离掉那些“技术外壳”，让用户直接通过视觉灵感（Vibe）来创作。你不需要成为工程师，只需要挑选一个你喜欢的“视觉 DNA”，就能赋予作品独特的灵魂。 2. 它能带给你什么？ 不仅仅是静态图，让它“活”起来： Pet Dance： 只要上传一张自家的宠物照片，AI 就能识别骨骼并让它跳一段魔性的舞步 。 Cat Eating ASMR： 哪怕只是一张普通照片，也能一键转成跳热门舞蹈的可爱猫咪视频 。 <! Failed to upload "恐龙猫跳舞.mp4" 打破“开盲盒”式生成： 我们提供了几十种预设的 AI DNA。从充满怀旧感的 90s Retro Anime（90年代复古动漫）到精致的 Studio Ghibli（吉卜力画风），所有的风格都是“所见即所得” 。 专业级画质提升： 内置的 AI Video Upscaler 可以将模糊的灵感直接修复并增强至 4K 清晰度，满足商用或高清打印的需求 。 多视角辅助创作： Image Multiangle 功能支持从一张单图生成 9 个不同视角的参考图，这对于 3D 建模师或角色设计师来说是极佳的灵感来源 。 3. 我们的坚持 我们认为 AI 不应该只是冷冰冰的算法，它应该是人类想象力的延伸。无论你是在构思一部机甲动画（Mecha Unit Rogue），还是想为自己的手账画一个 Art Nouveau（新艺术运动）风格的插画，这里都有现成的工具帮你快速落地 。 4. 传送门 特别推荐： 建议试试我们的 AI Figure Model ，可以把你喜欢的任何照片瞬间变成带有包装盒的“实体手办”视觉图，非常有意思！
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Excalidraw MCP Server：让 AI 在你的编辑器里自动画图
描述： 一个基于 Model Context Protocol (MCP) 标准实现的 Excalidraw 服务端。 它允许 AI Agent（如 Claude Desktop 或 Cursor）直接控制 Excalidraw 画布。与其他生成静态图片的工具不同，它强调实时交互与二次编辑。用户可以通过自然语言描述，让 AI 自动绘制流程图、架构图，或者将 Mermaid 代码一键转换为 Excalidraw 的手绘风格图表。 主要特点： 自然语言绘图：直接告诉 AI “画由三个微服务组成的架构图”，即可生成。 Mermaid 转换：支持将 Mermaid 语法无缝转换为可编辑的 Excalidraw 元素。 风格化支持：支持生成特定风格（如吉卜力风格、赛博朋克风格）的图表。 实时预览：支持本地浏览器实时查看绘制过程。 它不仅能作为文档配图工具，更是开发者捕捉即时创意、让 AI 辅助可视化思考的绝佳画板。 下面的案例就是使用这个 MCP 生成的 prompt: Create a professional dog resume document: Objective: To be the best boy/girl Skills: Barking at nothing, unconditional love, finding treats Experience: 7 dog years of extensive napping Achievements: Caught tail (twice), successfully begged for food (1000+ times) References: The cat (may not respond) Official document style with paw print signature 🐕
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SimpleKernel - 面向 AI 的操作系统学习项目
C++ SimpleKernel 面向 AI 的操作系统学习项目 一个面向 AI 辅助学习的现代化操作系统内核项目。采用 C++23 编写，支持 x8664、RISCV 64、AArch64 三种主流架构 亮点 拥有 3k+ star 传统学 OS 的方式是：读一堆复杂的代码 → 理解原理 → 艰难模仿。SimpleKernel 换了个思路：读接口文档 → AI 帮你写代码 → 跑测试验证。 核心特色： 🤖 接口即 prompt：每个模块都有完整的头文件和 Doxygen 文档，你的 AI 助手（GitHub Copilot / ChatGPT 等）可以直接根据接口生成实现 📐 接口与实现分离：头文件只有声明和契约，实现在独立的 .cpp 中，降低理解成本 🧪 测试驱动：GoogleTest 测试套件验证 AI 生成的代码是否符合接口契约 🌐 三架构支持：同一套接口，适配不同的硬件（x86、ARM、RISCV） 内核初始化部分代码 c++ auto main(int argc, const char argv) int { // 初始化当前核心的 percpu 数据 percpu::GetCurrentCore() = percpu::PerCpu(cpuio::GetCurrentCoreId()); // 架构相关初始化 ArchInit(argc, argv); // 内存相关初始化 MemoryInit(); // 中断相关初始化 InterruptInit(argc, argv); // 初始化任务管理器 (设置主线程) Singleton<TaskManager::GetInstance().InitCurrentCore(); // 唤醒其余 core // WakeUpOtherCores(); DumpStack(); klog::info << "Hello SimpleKernel\n"; klog::Info("Initializing test tasks...\n"); // 为主核心创建测试任务 createtesttasks(); klog::Info("Main: Starting scheduler...\n"); // 启动调度器，不再返回 // 从这里开始，系统将在各个任务之间切换 Singleton<TaskManager::GetInstance().Schedule(); // 不应该执行到这里 builtinunreachable(); } 截图或演示视频 在 QEMU 中运行 riscv64 内核，实现定时器与时间片调度 markdown ➜ buildriscv64 git:(main) make run [0][KernelFdt::KernelFdt(uint64t)] Load dtb at [0x84298130], size [0x15C0] [0]physicalmemoryaddr: 0x80000000, size 0x40000000. [0]kerneladdr: 0x80200000, size 0x7F4A8. [0]elfaddr: 0x80200000 [0]fdtaddr: 0x84298130 [0]corecount: 2 [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.boot] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.note.gnu.buildid] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.text] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.rodata] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.ehframe] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.initarray] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.data.rel.ro] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.data] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.got] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.bss] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.comment] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.riscv.attributes] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.debugaranges] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.debuginfo] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.debugabbrev] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.debugline] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.debugstr] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.debuglinestr] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.debugloclists] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.debugrnglists] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.symtab] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.strtab] [0][KernelElf::KernelElf(uint64t)] shname: [.shstrtab] [0]Hello riscv64 ArchInit [0]bmalloc address: 0x80498000, size: 0x3FB68000 [0]Kernel memory mapped from 0x80000000 to 0xC0000000 [0]Memory initialization completed [0]Interrupt init. 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