DEV TRENDS / DAILY DISCOVERIES

2026年4月29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。

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开箱即用的轻量级PXE网络装机服务端，无需繁琐的环境配置，跨平台支持（Windows / Linux / macOS）

netboot 基于 Go + Vue 3 构建的跨平台 PXE 网络启动管理服务，轻松实现多系统环境下的开箱即用，单二进制文件快速启动。 ✨ 功能特点 🖥️ 全平台支持：采用 Go 语言开发，原生跨平台（Windows / Linux / macOS），无需繁琐的环境配置。 📱 Web 可视化管理：现代化中文响应式界面，完美适配手机与电脑，支持登录认证与实时日志查看。 ⚙️ 服务一键管控：在 Web 端即可启动、停止或重启 DHCP (含 ProxyDHCP)、TFTP、HTTP Boot、SMB 和 Torrent 服务。 📡 智能网络引导：完整 DHCP：支持标准 DHCP 地址分配及 ProxyDHCP 模式（不影响现有路由）。自动适配：智能识别终端架构（BIOS / UEFI / iPXE）并下发引导文件。内置 netboot.xyz：支持官方源拉取，同时兼容自定义启动文件。 ⚡ 高效协议传输：提供稳定且带重试机制的 TFTP，以及支持缓存和虚拟路径的 HTTP Boot 服务。 🗂️ 在线文件管理：内置文件浏览器，支持在线上传、多级目录管理。界面预览

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Markdown to Word Converter Pro —— 免费在线 Markdown 转 Word / PDF / HTML 工具，支持数学公式与 Mermaid 图表

推荐一个我自己开发并日常使用的 Markdown 文档转换工具：Markdown to Word Converter Pro。它解决的是一个非常具体的痛点：把 Markdown 写好的文章或文档，保留排版、表格、代码块、数学公式、流程图，一键导出成 Word、PDF 或 HTML，发给不用 Markdown 的同事、客户或老师。市面上类似工具很多，但大部分要么只支持基础语法、要么需要登录付费、要么把 Mermaid 图表直接丢失。这个工具在以下几个方面做了认真打磨：主要特色 1. 完全免费、无需注册：粘贴文本或上传 .md 文件即可转换，不强制登录、无水印、不限文件大小。 2. 三种导出格式： Markdown → Word（.docx / .doc），保留标题层级、表格、列表、代码格式 Markdown → PDF，可直接打印或归档 Markdown → HTML，可直接嵌入博客或邮件 3. 完整的 Markdown 扩展语法支持：数学公式：基于 KaTeX 渲染 LaTeX 公式，导出后公式仍然清晰（适合写论文、技术笔记） Mermaid 流程图：自动渲染为 PNG 嵌入文档，这是大多数转换器都会丢失的部分代码语法高亮：highlight.js 着色后导出，Word 里也保留高亮 GFM 表格、任务列表、脚注、目录全部支持 4. 实时双栏预览：左边写 Markdown，右边即时渲染，输出与最终文档一致。 5. 多语言界面：支持简体中文、繁体中文、英文、日文等 13 种语言，对中文标点和混排做了针对性优化。适用场景程序员把 GitHub README、技术文档发给非技术同事学生 / 研究者把 Markdown 笔记转成 Word 投稿或交作业写公众号、博客时需要在 Markdown 与富文本之间切换用 Mermaid 画了流程图，但需要交付 Word 版本评审截图

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HEIC to PNG —— 纯浏览器本地运行的 HEIC 图片转换工具, 保护隐私安全

推荐一个我自己开发的开源思路 HEIC 转换工具：HEIC to PNG。 iPhone 从 iOS 11 起默认用 HEIC 格式存照片，这种格式压缩率高，但Windows、Android、微信网页版、Gmail 等很多场景都打不开，导致大量普通用户遇到「我从 iPhone 发出来的照片打不开」的问题。市面上的 HEIC 转换网站普遍存在两个问题：要么把照片上传到服务器（隐私风险），要么限制每天转换数量、加水印、收费。我做这个产品的核心目标是：所有转换都在浏览器本地完成，照片永远不离开用户设备。主要特色 1. 100% 客户端转换，零上传基于 libheifjs（WASM）在浏览器内直接解码 HEIC 在支持的浏览器（Chrome、新版 Safari、Edge）上优先调用原生解码器，速度更快整个转换过程不向任何服务器发送图片数据，断网也能用 2. 支持 4 种输出格式，每种格式都有专门页面： PNG（无损）：/heictopng JPG（可调质量 1–100）：/heictojpg WebP（基于 @jsquash/webp 实现真正的无损 WebP，浏览器自带的 canvas.toBlob 只能输出有损）：/heictowebp PDF（支持「合并模式」，把多张 HEIC 合并为一份多页 PDF A4 / Letter / 适配图片尺寸）：/heictopdf 3. 批量转换 + 一键打包拖拽多文件、批量转换、ZIP 打包下载 PDF 模式可把整本相册合并成单个 PDF 4. 专业级图像处理细节按 EXIF 方向自动旋转（解决老款 iPhone 横竖照片错乱问题）可选择保留 / 抹除 EXIF 元数据（隐私保护：默认抹除 GPS 信息）可限制输出最大边长（原图 / 4096 / 2048 / 1024） 5. 完全免费、无注册、无水印、不限文件大小、不限张数 6. 多端覆盖：支持 Windows / macOS / iOS / Android 主流浏览器，13 种语言界面（中、英、日、韩、德、法、西、葡、俄、越、印尼、繁中等）技术亮点 HEIC 解码采用「先尝试浏览器原生 → 失败回退到 WASM」的混合策略，兼顾速度与兼容性 WebP 走 WASM 编码器，提供浏览器原生不支持的「真无损 WebP」 PDF 由 jsPDF 在前端组装，多图合并不丢失分辨率适用场景 iPhone 用户把照片发到 Windows 电脑、安卓手机、Gmail、网站后台摄影爱好者批量处理 iPhone 拍的 RAW + HEIC 工作流在意隐私、不想上传家庭 / 证件照片的普通用户需要把多张证件照合并为一个 PDF 提交的场景截图

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弧线箭头小工具

可用于图表绘制 SDK，纯 ts 文件。也可用于设计素材，直接导出 SVG 文件。使用网站： Github: NPM:

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Code in WeChat 微信中写代码

牛马专用，下班了在微信继续写代码微信+opencode/claude code/codex

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应用截图工坊——一站式App应用介绍图制作生成平台

强烈推荐一个能解放开发者的神器：应用截图工坊（AppShotMaker）。支持华为、小米、OPPO、VIVO、鸿蒙、AppStore的应用商店预览图制作；每次 App 准备上架 App Store 或 Google Play 时，做那几张宣传图绝对是最头疼的活儿——自己不会 PS，套壳模板又难找，不同尺寸还要来回调整，简直能把人逼疯。这个工具就是专门解决这个痛点的。它完全免费且不用下载，打开网页就能用。你只需要把你的 App 截图拖进去，它就能自动帮你套上最新的苹果/安卓真实手机壳，而且内置了超多好看的背景、高级渐变色和漂亮的排版样式。你完全不需要任何设计基础，像搭积木一样点几下，一套大厂级别、高转化率的上架截图就做好了，最后还能一键打包下载所有尺寸的图片。而且它是纯本地浏览器处理的，速度极快，完全不用担心你的未发布截图会被泄露。自己搞要弄一整天，用这个工具 5 分钟搞定，强烈建议所有独立开发者和产品经理都把它收藏进书签里备用！

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一款基于Vulkan加速生图的全平台StableDiffusion

Mine StableDiffusion is a native, offlinefirst AI art generation studio resting right in your pocket or on your desk. Built entirely on modern Kotlin Multiplatform and powered by the blazingfast stablediffusion.cpp engine, it delivers desktopclass inference capabilities across Android, iOS, and Desktop platforms.

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爬虫已死？不，它只是进化了

爬虫已死？不，它只是进化了 ——从手写 XPath 到 AI 自动化，数据采集正在经历第三次范式迁移很多人学爬虫，是从一段 requests + BeautifulSoup 开始的。那时候的世界很简单：找到 HTML 里的 class 名，写几个选择器，数据哗哗地出来，有种掌控一切的快感。然后你会发现——快感持续的时间越来越短。第一代爬虫：一切都靠"手" 传统爬虫的本质，是用代码去精确描述"数据在页面上的位置"。 Playwright 自动化点击、XPath 精准定位、requests 模拟请求……工具链其实已经很成熟了。但成熟的背后，是一套沉重的维护负担：目标网站每次改版，选择器就作废，必须重写登录状态、Cookie、Session 要手动管理，碰上二次验证就很头疼反爬对抗是一场永无止境的军备竞赛——浏览器指纹、UA 轮换、IP 池…… AI 出来之后，很多人觉得解脱了：让 GPT 帮我写爬虫脚本不就行了？确实，AI 能把写代码的效率提升几倍。但它解决不了"运行和维护"的问题。脚本还是要跑，网站还是会改版，反爬还是要对抗。AI 只是把你从"写"的痛苦里解放出来，「用」的成本一点没少。第二代：把 LLM 直接塞进爬虫既然 AI 这么聪明，那干脆让它自己决策吧——看截图，理解页面，自己操作浏览器，自己提取数据。这是过去一两年涌现出来的"纯 AI 爬取"流派。理念上很诱人，实际用起来……问题不少。第一个问题是成功率。LLM 存在幻觉，页面加载有时序，每次执行的结果都可能不一样。对于一次性的验证任务还好，但生产环境要求稳定跑、定期跑，这条路走不通。第二个问题是成本。每一步操作都要把 DOM、截图甚至整个页面内容喂给模型，Token 消耗极快，复杂页面的单次采集成本可能让你怀疑人生。第三个问题比较隐蔽：路径不透明。AI 可能为了完成任务，直接去调页面背后的接口，绕过前端渲染，实际走的路径用户根本不知道——这恰恰容易触发服务端的反爬检测，甚至踩到法律边界。更不用说评论区的子评论展开、"查看更多"、多层折叠回复这类动态交互——纯 AI 漏抓的概率相当高。第三代在解决什么问题？如果你仔细看这两代的痛点，会发现它们的核心矛盾是：第一代：稳定但不灵活，改版成本极高第二代：灵活但不稳定，Token 成本极高真正的解法，应该是结构理解 + 真实环境执行的结合。最近我在关注一个叫 Scrapilot 的项目，它的思路挺有意思，核心是两个设计决策：一、不依赖硬编码选择器，而是用结构相似性对齐算法页面上同类型的数据（商品卡片、帖子列表、评论块）在 DOM 结构上往往高度相似。Scrapilot 的做法是扫描这种结构规律，再叠加 AI 的语义理解，而不是让你去手写 .productcard .price 这样的选择器。好处是显而易见的：网站改版之后，算法重新对齐就行，不需要人工介入。二、直接在用户本地的 Chrome 里跑这个决策乍一看普通，仔细想很关键。浏览器指纹、IP 、UserAgent——全都是你日常在用的真实浏览器的数据。已登录的 Cookie 和 Session 自动继承，连登录这一步都省了。行为层面完全模拟真人操作。对反爬来说，区分真人和爬虫的核心依据就是"这个请求看起来像不像人发出来的"。在你自己的浏览器里跑任务，本来就是"人发出来的"。一些值得关注的细节除了上面说的核心机制，它还有一个我觉得设计挺有前瞻性的东西：Skill + MCP 的调度体系。简单说，你可以把一个采集任务封装成 Skill，然后通过 MCP 协议接入 OpenClaw 调度器，实现定时触发、多步骤工作流、数据自动流转到下游系统。这个设计背后的逻辑是：数据采集不应该是一个孤立的点，它应该是整个数据流水线的一个环节。说回行业爬虫这个领域其实一直是工程复杂度和业务价值之间博弈的缩影。第一代是工程师的游乐场，门槛高但掌控感强；第二代借 AI 的东风降低了门槛，但把新的不稳定性引入了系统；第三代的方向，是在不牺牲可靠性的前提下，把"非技术人也能用"这件事真正做到。能不能做到，还是要跑跑看。如果你在做数据采集相关的工作，或者被反爬折磨过，可以关注一下这个方向的进展，也欢迎在评论区聊聊你的实际使用场景——不同场景下各代方案的胜负其实差别很大。作者注：文中提到的 Scrapilot 是目前在测试中的产品，感兴趣可以去官网了解，目前有免费开始使用的入口。

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搬家清单大全 - 搬家前必看，搬家物品清单，100+项不遗漏，支持打印

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一个中文 SBTI 人格测试 Pro 版

JS 一个中文 SBTI 人格测试 Pro 版 SBTIPRO 是一个纯 HTML + Vanilla JS 实现的中文人格测试网站，基于 SBTI 扩展到 17 个维度、38 种人格和 41 道题，支持在线答题、结果 URL 分享和生成分享卡片。亮点开箱即用：静态页面即可运行，适合前端初学者阅读完整交互实现。中文语境强：围绕 SBTI 梗文化做完整人格图鉴、稀有度说明和结果分享。分享闭环完整：支持 TYPE 直达结果页、Canvas 生成竖版分享图和二维码。文档完整：README 包含 17 维度、38 种人格、算法说明、数据来源和授权边界。 js const similarity = (1 distance / 34) 100; 截图或演示视频项目图鉴：备注本项目是娱乐向人格测试与自我观察工具，不用于心理诊断、咨询、面试或医疗判断。

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Himalayan Giant

Where the Himalayas Guard Their Sacred Gold

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