CreateYourMusic AI
AI 音乐生成器，把文字描述、歌词或诗句变成带人声、旋律和编曲的完整歌曲，支持多风格生成和 MP3/WAV 下载
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DEV TRENDS / DAILY DISCOVERIES
2026年6月21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。
MacroAI
Windows 桌面宏自动化工具，支持图像识别、OCR、界面变化检测、Lua 脚本和可视化节点编排，无广告 - 更多介绍
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TiyGate —— 致力于提供高可用LLM服务的轻量级网关
<div align="center" TiyGate 一个轻量级跨平台 AI高可用网关。 </div 你是否还在多个订阅套餐间来回切换？快使用TiyGate，统一接入多个服务商，按策略使用。 你是否还在为LLM服务商不稳定而频繁切换模型配置？快使用TiyGate，模型自动容灾切换。 你是否还在为不明原因请求失败而挠头定位？快使用TiyGate，请求响应详细日志捕获。 你是否还在为不同服务商、API Key用量统计而烦恼？快使用TiyGate，汇聚多服务商多维度数据统计。 统一接入：支持OpenAICompatible、Responses、Messages、Gemini协议 N x N 转换，协议易扩展 策略容灾：虚拟模型路由，后端多服务商/多模型按策略（优先级、权重、吞吐、延迟）自动容灾切换与恢复 数据沉淀：实时沉淀每一次请求的客户端到网关到服务商之间的请求、响应详细日志，支持策略清理以及S3对象存储投递 轻量应用：支持个人场景的跨平台（MacOS/Windows）桌面端零配置启用、以及企业场景容器化规模部署，桌面端支持本地及云端多实例管理 安全加密：服务商API Key加密存储，请求响应日志敏感字段脱敏 备份恢复：配置可加密导出、导入，支持实例的迁移、备份与恢复 数据统计：汇聚多服务商支持多维度（服务商、模型、APIKEY）数据统计
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一个简单好看的随机转盘网站
最近做了一个在线转盘网站： 最开始只是想解决一个很简单的问题： 当你有很多选择的时候，到底该怎么选？ 比如： 今天吃什么 周末去哪玩 看哪部电影 谁来完成这个任务 抽奖活动 于是做了一个尽可能简单的随机转盘。 特点： 无需注册 打开即用 支持自定义选项 支持保存和分享转盘 手机和电脑都能使用 界面尽量保持干净简洁 虽然只是一个随机工具，但我发现很多人并不是真的不知道答案，而是需要一个“帮自己做决定的理由”。 欢迎体验，也欢迎提建议。 网站：
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一个可能是最简单的在线抛硬币工具
做这个网站的原因很简单。 有时候我们并不缺选择。 我们缺的是下定决心。 比如： 去还是不去 买还是不买 A 还是 B 继续还是放弃 很多人会随手抛一枚硬币。 有趣的是： 真正重要的不是结果。 而是在硬币飞起来的那一刻，你已经知道自己希望它落在哪一面。 于是我做了这个小网站： 特点： 无需安装 App 打开即抛 动画流畅 手机电脑均可使用 没有多余功能 只是一个安静的抛硬币工具。 如果它能帮你少纠结一次，就已经足够了。 体验地址：
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Direct Light —— 面向导演/摄影的白棚灯光预演沙盘，实时预览光位与阴影
在线 Direct Light 是一个面向导演、摄影指导和灯光师的白棚灯光预演沙盘，纯前端、开箱即用。在标准白色影棚里实时预览：人物站位、灯位 / 灯高 / 距离 / 角度、灯具类型、控光附件、白光与彩色光，对人物和地面阴影的影响。 几个一眼能看懂的因果：灯越低地面影子越长、硬光影子越锐、柔光越柔、彩色光会把白墙染色、白棚反射会把阴影填亮让画面变平。 特点 拖灯位 / 调灯高 / 改柔硬 / 换颜色，画面与阴影实时变化 镜头视角 / 自由视角 / 俯视；摄影机取景、A/B 冻结对比、方案保存与导出 8 个灯具预设 + 柔光箱 / 蜂巢 / 反光板 / 黑旗 / 柔光布框等控光器材的导演可读近似 区别于 Blender、set.a.light 3D 等重型 / 付费软件：轻量、免安装、专为前期沟通设计 已用 Tauri 打包 macOS 桌面版（Releases 有通用 .dmg） 技术栈：React 19 + TypeScript + React Three Fiber（Three.js）+ Zustand，MIT 开源。
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AIMoCap - 免费使用的快速动捕网站！输入人体动作视频，一键生成动作动画，10s完成！
小时候看动画片或者玩游戏的时候，经常会有一个想法： 如果能把自己的动作直接变成游戏角色的动作，该多有意思。 后来接触动画和游戏开发才发现，动作捕捉其实是一件门槛很高的事情。 要么购买昂贵的光学动捕设备，要么穿戴各种传感器；即便是现在流行的AI动捕工具，很多产品也需要复杂的配置或者较长的处理时间。 于是我做了 AIMoCap。把动作捕捉变成一件像上传图片一样简单的事情。 上传一个普通视频，等待10秒，获得可直接用于游戏、动画、数字人和机器人场景的动作数据。 网站地址： AIMoCap 有什么不同？ ⚡ 极速生成：5 秒视频通常10秒内即可完成处理 🕺 更自然的动作：减少脚步滑动、重心漂移等问题 🎮 开箱即用：FBX 导出，支持 Unreal Engine、Unity、MetaHuman 💰 免费使用：登录即可免费使用 🤖 为动画与机器人而生：兼顾视觉效果与动作合理性 ⚡ 极速生成 很多 AI 工具最影响体验的事情之一就是等待。 因此在开发 AIMoCap 时，我把处理速度放在了很重要的位置。 普通 5 秒左右的视频，通常10秒内即可获得结果，不需要长时间排队等待。 🕺 更自然的动作 很多 AI 动捕工具关注的是： 动作能不能生成出来 而 AIMoCap 更关注的是： 动作能不能直接拿来使用 如果生成之后还需要大量手工修正，那么实际价值会大打折扣。 因此在开发过程中，我投入了不少精力处理： 脚步滑动 重心稳定 动作自然度 希望生成的动作不仅能看，更能直接用于后续制作流程。 🎮 开箱即用 目前支持： FBX 导出 Unreal Engine/Unity MetaHuman 自动retarget 方便直接接入现有动画制作流程。 上传视频 生成动作 导出 FBX，即可进入后续制作流程。 💰 免费使用 目前网站提供免费额度/月。 希望让更多开发者、创作者和学生能够低成本体验 AI 视频动捕流程。 🤖 为动画与机器人而生 最开始做这个项目，其实和我在动作生成、Retarget 以及机器人方向的一些研究有关。 对于游戏角色和数字人来说，动作要自然。 而对于人形机器人来说，动作还需要尽量符合基本的物理约束。 因此 AIMoCap 在设计时不仅考虑动画效果，也会关注动作的稳定性和合理性。 适合哪些场景？ 游戏角色动画制作 独立游戏开发 数字人动画制作 运动动作采集 动画预演（Previs） 人形机器人动作数据生成 如果你正在做游戏、动画、数字人或者机器人相关项目，欢迎体验并提出建议。 任何反馈、吐槽或者功能需求都欢迎留言，我会持续迭代这个产品。
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Emotion Engine：让长期 LLM Agent 记住情绪互动走势的状态层
人工智能 记录 Agent 情绪互动走势的轻量状态层 Emotion Engine 是给长期 LLM Agent 用的轻量状态层，专门记录“互动走势”：情绪状态、信任变化、时间衰减、边界信号和简短日志。它不做聊天机器人，也不替代记忆库；大模型仍负责理解和回复，Emotion Engine 只把这些连续性信号保存成可检查的状态包。 亮点 1. 补上记忆库之外的连续性：memory 通常保存“发生过什么”，Emotion Engine 保存“互动走势如何”，并把小状态包注入下一轮 prompt。 2. 职责边界清晰：大模型或宿主 runtime 仍负责理解上下文、决定 appraisal 和生成回复；Emotion Engine 只持久化 PAD、trust、decay、boundary signals 等状态，不做用户情绪检测，也不做心理健康判断。 3. 状态可检查、可迁移：协议为 emotionenginestate/v2，适合放在 Agent memory、personal assistant、NPC/companion、codingagent runtime 旁边，而不是替代它们。 4. 开箱体验路径完整：提供 GitHub Pages 并排 、Hugging Face state playground、5 分钟 minimalagent 示例、OpenAI GPT/API 指南，以及 OpenClaw / Claude Skill / Hermes / Codex 集成包。 5. 项目状态比较扎实：Python / MIT，最新 release 为 v0.1.2，release notes 记录本地测试 57 tests OK，README 同时提供中英文说明、协议文档和 入口。 markdown python3 examples/minimalagent/rundemo.py 截图或演示视频 GitHub Pages Hugging Face state playground: Live app:
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把 B 站收藏夹变成可对话知识库
Python 把 B 站收藏夹变成可对话知识库 Bilibili RAG 是一个面向个人学习和内容整理的本地知识库工具。它可以读取 B 站收藏夹，将访谈、演讲、课程等视频内容通过 ASR 转写、向量化入库，并支持基于 RAG 的语义检索、对话问答、来源追溯和 Markdown 导出，适合整理长期收藏但没有时间系统观看的视频内容。 亮点 支持 B 站扫码登录，读取个人收藏夹 支持视频 ASR 转写、向量检索、RAG 问答和来源追溯 支持把单个视频导出为原始 Markdown 或 AI 整理笔记 数据本地存储，使用 SQLite + ChromaDB，适合个人知识库场景 支持 Docker 本地一键部署，降低使用门槛 适合访谈、演讲、课程、公开课、技术视频等长内容的二次整理 bash git clone cd bilibilirag cp .env.example .env docker compose up build 截图或演示视频 项目演示视频： 首页截图： 对话截图：
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本地优先的 JSON 桌面工作台
Rust 本地优先的 JSON 桌面工作台 JsonStudio 是一个本地优先的 JSON 桌面工作台，用于美化、查看、编辑、对比、转换、校验 JSON，并能从真实日志文本中提取 JSON 片段，适合日常接口调试和数据排查。 亮点 数据全部在本地处理，不需要把接口响应、配置文件或日志内容上传到在线 JSON 工具。 面向真实开发场景，支持标准 JSON、JSON5 类片段、转义 JSON 字符串、可修复片段和混合日志文本。 提供源码编辑器、Tree View 和 Grid View 三种查看/编辑方式，Tree View 支持拖拽调整结构，Grid View 适合查看数组数据。 内置常用 JSON 工作流：格式化、压缩、修复、转义/反转义、Diff、格式转换、Schema 生成/校验、类型代码生成。 使用 Rust + Tauri 2 + Svelte 构建，支持 macOS、Windows 和 Linux，也可以通过 Homebrew 安装。 bash brew install cask sundegan/tap/jsonstudio 截图或演示视频 下载：
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