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项目介绍: Chrome、Firefox的扩展程序,利用WebAssembly,在浏览器中直接运行PaddleOCR,识别图片中的文字进行翻译。可以使用屏幕截图翻译某个区域,也可以直接翻译某张图片,替换原图中的文字为译文。翻译支持接入大模型,可以使用自己的API Key,默认用的免费的GLM模型。 PaddleOCR支持的语种很多,但对竖排文字的效果较差,插件就使用了YOLO模型,定位竖排文字后再调用PaddleOCR或者Tesseract.js进行文字识别。 但浏览器的执行效率还是比较差,所以也支持通过HTTP接入原生桌面程序进行处理。可以批量下载图片到本地程序,支持后期编辑。
openbrowseruse 是平台中立的浏览器操作方案,也是Codex.app最新发布的Chrome Browser Use的开源替代方案。背后的故事可以看这篇Browser Use详解文章。 技术方案采用的是浏览器插件和openbrowseruse cli结合,可通过 JS/Python/Go SDK 或 CLI 的方式接入。 相关可见文章:Browser Use详解
一条命令启动 AI Agent 沙盒,内置终端、浏览器、代码执行、文件管理和 MCP 服务器,支持 LangChain / Claude / Codex / 自定义 Agent,不绑定任何厂商。 mock 一句话: 给 AI Agent 准备的全功能执行环境 —— 单个 Rust 二进制,自带终端(PTY)、反检测浏览器(Obscura)、Python/Node/Jupyter 代码执行、文件操作、MCP 服务器和 Web Dashboard,REST API + SDK 开箱即用。 ✨ 亮点 1. 框架无关,一个沙盒适配所有 Agent Claude Desktop 的沙盒只能给 Claude 用。cagebro 是通用的:LangChain、CrewAI、OpenAI、自研 Agent 都能通过 REST API 或 MCP 协议接入。一套 API,不挑框架。 2. 反检测浏览器内置 集成 Obscura 隐身浏览器,支持 CDP(Chrome DevTools Protocol)。Agent 可以导航网页、截图、点击元素、输入文本、执行 JavaScript —— 适合需要爬取或自动化网页交互的场景。UserAgent 和流量特征与真实浏览器一致。 3. 多语言代码执行 + 完整终端 Python / Node.js:无状态执行,适合单次计算 Jupyter:有状态内核,适合需要持久变量的场景 PTY 终端:完整的 TTY 支持,通过 WebSocket 连接,和真实终端体验一致 4. 内置 MCP 服务器,Claude Desktop / Cursor 直连 cagebro mcp stdio 模式,给 Claude Desktop cagebro mcp http HTTP/SSE 模式,给 Cursor 和远程客户端 15 个 MCP 工具开箱可用,不需要额外配置。 5. 自托管,你的数据你的基础设施 没有云端依赖,没有账号体系,没有厂商锁定。跑在你自己的机器或服务器上,数据不出网络。 📦 安装 bash Rust(推荐) cargo install cagebro macOS (Homebrew) brew install aeroxy/tap/cagebro Python CLI pip install cagebrocli Node.js CLI npm install g @cagebro/cli 首次使用需要安装浏览器组件: bash cagebro setup 💻 使用示例 bash 启动服务器 cagebro serve port 8080 通过 REST API 执行 Shell 命令 curl X POST \ d '{"command": "ls la"}' 执行 Python 代码 curl X POST \ d '{"code": "print(2 + 2)"}' 启动浏览器并导航 curl X POST \ d '{"stealth": true}' curl X POST \ d '{"url": " 读取文件 curl X POST \ d '{"path": "test.txt"}' Dashboard 在浏览器打开 即可使用,包含终端、代码编辑器、文件浏览器和浏览器视图。 🤖 Agent 友好 Python SDK python from cagebro import CageBro cage = CageBro(") result = cage.shellexec("ls la") print(result["stdout"]) TypeScript SDK typescript import { CageBro } from "@cagebro/sdk"; const cage = new CageBro({ baseUrl: " }); const result = await cage.shellExec("ls la"); console.log(result.stdout); MCP 集成(Claude Desktop) json { "mcpServers": { "cagebro": { "command": "cagebro", "args": ["mcp"] } } } 📜 Apache2.0 AI Agent 需要一个安全、可控、功能完整的执行环境来和真实世界交互。cagebro 把终端、浏览器、代码执行、文件管理打包成一个二进制,通过 REST API 和 MCP 暴露给任何 Agent 框架。不需要绑定 Claude,不需要云端服务,跑在你自己的基础设施上。
【工具自荐】微博克隆器:把个人微博内容备份到本地的 Windows 工具 GitHub 搜索入口: 微博克隆器是一款面向个人微博资料归档的 Windows 桌面工具,主要用于把自己的微博内容系统备份到本地,方便后续检索、整理和长期保存。 它适合这些场景: 账号迁移、停用或清理前,想保留自己的历史微博资料 自媒体运营者需要沉淀历史图文、评论和转发素材 长期使用微博后,想把分散在平台里的内容做本地归档 担心平台内容变化,希望先保留一份本地副本 希望备份结果可以离线打开,而不是只能留在软件里查看 目前支持的内容包括: 微博正文备份 图片、视频保存 评论及楼中楼回复备份 转发内容保存 任务管理与备份记录查看 本地 HTML 导出,导出后可离线查看 这个工具更偏个人数据归档,不是通用爬虫框架。建议使用时先小范围测试任务,再进行长期备份。 截图: HTML 导出结果
网站链接: 把视频生成拆分为三阶段自动化工作流,先规划、再分析、再执行, 让视频生产从脚本到成片更稳、更快、更可控
Hi 大家好啊,我们是AgentMe团队,一个刚毕业的草台班子。 AgentMe是一款AI互联的软件。什么是AI互联?我们想做的就是让AI成为人与人之间连接的中介,让AI来帮助你与其他人进行沟通与交流。 产品的核心功能就是,当你发布需求后,你的AI会自动帮助你在平台上检索可能的合作对象并自动沟通交易的细节。 例如,如果一个前端想找兼职的时候,告诉你的AI,你的AI便会自动在平台上寻找相应的交易机会并与需求方就价格、技术栈等事项进行沟通。 我们认为,AI能够带来最大的好处便是,它能够很轻松地扩展你的连接范围。你之前可能一天内只能与20个人进行沟通,但AI能够在几分钟之内帮你找到几百、几千的人并自动沟通相应的交易细节。此外,也能够减少相应的信息差。 欢迎大家注册后进行试用!我们的产品完全免费! 产品链接:agentme.cn
“Where Is This Place”是一款基于人工智能的定位查找应用,能够从照片、截图和旅行图片中识别出地点。上传一张图片,即可利用先进的AI图像识别技术,发现图片中的国家、城市、地标、旅游景点或具体位置。 特性 • 基于人工智能的地点识别 • 从照片和截图中识别位置 • 检测国家、城市、地标和著名景点 • 快速且简便的图片上传 • 适用于旅行照片和社交媒体图片 • 利用先进的人工智能技术进行智能视觉分析 • 支持地理猜测和位置发现 用例 • 查找旅行照片的拍摄地点 • 从截图识别未知地点 • 从社交媒体图片中识别地标 • 协助完成GeoGuessr风格的挑战 • 在线验证照片拍摄地点 • 探索隐秘的旅游目的地 • 分析图片中的风景和著名景点
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原文QUIT Quit the Old Way of Doing Research ✨ Query · Understand · Implement · Tell 最近开源了一个项目 —— QUIT,做的事情是:给它一个研究方向,它自动完成文献检索、idea 生成、实验代码编写、实验运行,最后输出一篇完整的 LaTeX 论文。 GitHub: 它和其他「Auto Research」工具有什么不同? 市面上已有一些类似的工作,但大多数是黑盒 EndtoEnd 流程——一键启动,等结果,中间不可干预。 QUIT 的设计理念不同:HumanintheLoop 优先。 你可以在任意阶段暂停,查看中间产物(证据卡片、Idea 列表、实验方案、生成代码),手动修改后再继续,之前的步骤不需要重新跑。当然,如果你想全自动跑完,EndtoEnd 模式也完全支持。 系统架构 四个专职 Agent,由中央状态机协调: | Agent | 职责 | ||| | 🗺️ PlannerAgent | 将用户的研究方向转化为结构化的 ResearchBrief | | 🔬 ResearchAgent | 检索论文、提取证据卡片、生成并排序 ideas | | 🏗️ BuilderAgent | 编写实验代码、运行实验、起草论文 | | 🔍 ReviewerAgent | 独立审查 idea、代码质量和论文草稿 | ReviewerAgent 分离的设计是为了避免「自我确认偏差」——生成和评审不是同一个 Agent。 关键设计:Artifact 驱动 所有中间产物都是普通文件(JSON / JSONL / LaTeX),Agent 之间不共享对话上下文。这带来三个好处: ✅ 可追溯:每一步的输入输出都有记录 ✅ 可复现:所有 LLM prompt 和原始回复均保存 ✅ 可恢复:任意阶段崩溃或中断后可从断点继续 成本 使用 DeepSeekV4Pro 跑完整个 workflow(检索 → 论文):约 10 RMB。 Pipeline 流程 PLAN → VALIDATE → RETRIEVE → READ → IDEATE → IDEAEVAL → BUILDSPEC → CODE → CODEEVAL → WRITE → WRITEEVAL → EXTRACT 支持任意阶段作为起点或终点,比如: 只跑文献综述:PLAN → READ 从已有结果重新写论文:WRITE → WRITEEVAL 修改 BuildSpec 后重跑实验:CODE → CODEEVAL 已生成的 论文 以下论文均由 QUIT 端到端生成: TrustRegion Rectified Flow Offline Actor for LowLatency Generative Policy Learning(Offline RL 方向) Online Pricing and EnergyAware Dispatch for Mobile Charging RobotMediated V2G Services(机器人 + 能源调度) Decoupled Macro–Micro Generation for Editable LargeScale 3D Surface Patterns(3D 生成方向) 欢迎大家来体验测试,也非常欢迎 HumanintheLoop 的使用反馈 —— 你在哪个阶段介入、怎么修改的、最终结果如何,这类经验对项目改进很有价值。 有问题欢迎评论区讨论 🙌 ⭐ GitHub:MrXcHan/QUIT
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原文A unified storage SDK for object and blob backends. One small, honest API. Web-standards I/O. An escape hatch when you need the native client.
原文Unlike generic crypto research assistants, Fere turns market signals into autonomous trading workflows. Agents research opportunities, build trade setups, optimize routes and fees, execute with a wallet, and monitor strategies 24/7 across crypto and Polymarket. Standout features include autonomous Polymarket trading, entry/exit rules, stop-loss controls, execution routing, and lower-cost agent runs.
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