Claude 余光
Anthropic七月份发布的报告中称，仅2026年上半年，短短半年的时间，Claude累计封禁了1140万个账号，而提交的39.8万次申诉中，最终成功的只有4.2万次。 谨以此网站，让这些被封禁的账号，继续在星河中闪动余光
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DEV TRENDS / DAILY DISCOVERIES
2026年10月31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。
KanaCraft 卡娜日语 / 卡娜英语
面向中文用户的日语与英语自学网站，日语从零基础五十音与听写入门，覆盖 JLPT N5–N1 词汇和教材词书，英语用打字、听写、卡片与连连看背单词并带语法知识库，覆盖四六级、考研与雅思托福词库；基础功能免费、会员可选 — 浏览器即可用，适配手机、平板与电脑 - 卡娜英语
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豆门
面向拼豆爱好者的图纸识别与制作 App，导入现成图纸或照片后核对网格与颜色，编辑导出并记录制作进度；免费、无需注册，支持 iOS / iPadOS 与 Android - 原创图纸与入门教程
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ChanScout
中文 Telegram 公开资源目录，收录可核验的频道、群组与机器人，支持分类浏览与持续核验，免费使用
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BGX
AI 抠图工具，内置 U2Net / ISNet / BRIA RMBG 等 9 个模型，全部在浏览器本地推理、图片不上传，可导出透明 PNG、白底 JPG 或 WebP，另有 Windows 桌面版可离线使用，免费无需注册 - 开源仓库
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bg2x
AI 图片无损放大工具，Real-ESRGAN / Swin2SR / Real-CUGAN 共 10 个模型本地推理，最高 4 倍放大、GPU 加速、批量导出 ZIP，图片不上传、首次下载模型后可离线，免费开源 - 开源仓库
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jev-subtitle-translator
开源 SRT 字幕翻译工具，用结构化 LLM 输出（OpenRouter GPT/Claude/Gemini/DeepSeek 等）翻译字幕，保留每条字幕的序号和时间轴，漏译自动按 ID 重试，并用 Jev 自动质检，提供本地网页界面和 CLI。是 GeekLink 字幕软件开源出来的翻译引擎
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Iris Analytics
轻量开源的网站流量分析面板，基于 Cloudflare Pages + Analytics Engine，无需数据库，部署后一条 script 标签即可统计访问数据，支持密码保护、站点白名单和 IP 黑名单过滤，免费自托管
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Motionboard
发布片镜头配方库，38 个 Apple、Linear 等官方发布片镜头的 HyperFrames 复刻，附 agent skill，npx skills add 一行安装让 Claude Code 做发布片
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Yenpo：和 AI 一起写项目时，读懂它改了哪些代码（macOS）
Yenpo 是一个 macOS 桌面应用，用来在和 Claude Code、Codex 这类 agent 一起写项目时，读懂和审查 AI 写的代码，跟上它的思路。它不接入 Claude Code、Codex、Cursor 或 GitHub，看的是你本地仓库里的改动。 直接读取本地的 git ，按改动列出 AI 改过的文件，逐个看行内 diff 内置 AI Reader，默认只读，可以对着代码问"这段为什么这么改"；用你自己的模型服务商 自带终端和编辑器，看完可以顺手改 不需要注册账号，应用内没有遥测 支持 macOS 14+，界面有 10 种
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HACKERS：帮新手挑一个真能做完的黑客松或 Kaggle 比赛
把 Devpost 上正在报名的黑客松和 Kaggle 比赛放在一张图里，按“新手能不能做完”排序。 每个比赛都标出奖金、倒计时和新手友好分，友好分的计算公式公开在页面上。图上横轴是剩余时间，纵轴是友好分，一眼能看出哪些还来得及。 截止日历把未来几周的截止日期排在一起，方便规划周末项目。 附新手攻略，覆盖选题、组队到提交，中英文都有。 免费，不用登录。英文版：
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记问：会自己对账的安卓记账本，导入微信 / 支付宝账单不重复
记问 是我自己做的安卓记账 App，免费，源码公开。 平时手记，月底把微信、支付宝账单整段导进来，自动和手记配对、不重复记；退款自动挂回原单，转账、提现、信用卡还款单独算。拿不准的几百笔分类可以打码后复制给自己用的 AI 按组整理，再粘回来一次改完。 数据只存在手机里，App 不联网，也不调用任何 AI 接口。每次导入前自动备份，导错能整批撤销，导入后手动改过的不会被撤掉。 没有真实账单也能试：仓库 docs/samples/ 里有一个月的虚构微信、支付宝账单。 下载：
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自荐 | Codex Co²：AI 时代的结对编程，应该是怎样的？
重新搬回的“椅子” 过去，两个程序员想一起解决同一个问题，可以把椅子挪到同一块屏幕前。 一个人负责操作键盘，另一个人负责审视思路；遇到分歧，就停下来讨论。屏幕上的代码是两个人共同产出的成果，问题的来龙去脉，也在这一问一答中逐渐对齐。 这种协作的方法，就叫做“结对编程”。 如今，AI 俨然已经成了坐在我们屏幕另一侧的新搭档。 我们向它描述需求，让它阅读代码、分析问题，并尝试修改。在一轮轮对话之后，那条会话里逐渐积累起了整个任务的背景，包括：为什么要做这个功能，哪些方案已经被否定，还有什么约束必须遵守等等。 可当后续有另外一位同事想参与进来，或接手你的工作时，事情就变得开始低效了。 我们需要把对话截图发过去，把代码复制出来，再把同事的意见转述回给 AI。对方如果想追问一句，又要等我们把问题送进去，再把回答搬回来。 AI 明明已经能够参与越来越多的执行工作了，但人与人之间的协作，仍可能被这些来回的转述给拖住。 个人的生产力被放大了，团队掌握的信息，却未必能同样顺畅地汇集到一起。 是时候，我们该重新搬回那张“椅子”了。 Codex Co² 想解决什么？ 基于同一条会话的协作，正是我想用 Codex Co² 来解决的问题。 Codex Co² 的全称是 Codex Conversation Collaboration（Codex 会话协作），名字有点长，但是想做的事情很简单：让多个人参与同一条 Codex 会话，一起推进工作。 分享者可以继续在官方 Codex Desktop 中工作，只需在 Co² 里选中一条已有会话，生成邀请，发给协作者。协作者则通过浏览器打开邀请，申请加入；获准后，就能阅读共享上下文，向同一个 Agent 补充要求，并跟进它的回复。 协作者无需安装 Co²，也无需单独登录 Codex。发出的每一条消息，都会沿用分享者当前会话的工具、权限和额度。 邀请协作者 不妨看一个具体的例子。 假设有用户反馈：“任务已经处理完成，页面上的状态却一直没有变化，刷新之后才恢复。” 运营拿到 FeedbackID 后，可以先在 Codex 中分析相关的用户日志，得到初步结论：操作请求已经成功，问题可能出在页面状态的更新环节。 随后，运营就可以通过 Co² ，将这条会话分享给研发。 研发加入后，可以沿着已有的分析继续追问：服务端有没有发出状态变更通知？客户端是否收到？异常发生前，是否经历过断线和重连？ 结合日志与相关代码，问题逐渐收敛：客户端在网络重连后没有恢复实时订阅，后续状态变更因此未能到达页面；而手动刷新会重新拉取数据，所以显示又恢复了正常。 到这里，一条模糊的用户反馈，才有了可以解释、可以验证的技术根因。 邀请另一协作者 但找到根因，并不意味着就走到了解决问题的最后一步。 研发可以继续让 Agent 梳理修复方案：补齐重连后的订阅恢复，并在恢复连接时校准一次状态；同时整理受影响的场景、改动范围、验证成本，以及临时处理方式，再邀请产品加入这条会话。 产品看到的，便包括了用户最初遇到的困难、运营从日志中获得的线索、研发定位根因的过程，以及不同处理方式的成本与风险。 基于这些信息，产品可以决定是否需要立即修复、如何安排版本，以及在修复上线前怎样回应用户。 运营带来现场，研发追到根因，产品决定如何推进。 不同角色的判断，在同一条会话里逐步接续。前一个人留下的分析，成为后一个人继续追问的起点，最终把一条用户反馈推进为一个有依据的处理决定。 收集分散的信息 Co² 带来的这个看起来很小的变化，恰恰对应着软件开发中一个长期存在的事实：理解一个问题所需要的信息，往往分散在不同的人手里。 产品同事知道某条看似奇怪的规则，背后对应着怎样的业务现实；测试同事知道一个偶发问题，究竟要经过哪些步骤才能复现；熟悉系统的工程师则知道，一处看似无害的改动，可能牵动哪些历史约束。 这些判断，很难仅凭一句“帮我把功能做出来”就交代清楚。 AI 能够处理的信息再多，也需要有人把这些最相关的事实带到它面前。因此，当我们讨论如何更好地使用 AI 时，更值得考虑的是：怎样让那些真正了解问题的人，更容易参与当前的工作。 Co² 尝试提供的，就是这样一个入口。 我希望它能够用在结对开发中，让另一位工程师直接参与方案讨论；用在远程排障中，让了解现场的人补充复现条件；也用在需求澄清中，让业务上的判断及时进入实现过程。 还有更多可能性 当然，Co² 目前仍是一个早期的独立实验项目。 项目代码已经在 Github 上开源，提供了 macOS 和 Windows 安装包，可以通过 Homebrew 安装后打开，也可以直接在浏览器上运行。 使用时还需要理解以下几点限制： 共享会话沿用原来的执行环境和额度，协作者的每一条消息，实际都是以分享者的身份在发送的，使用时需要注意权限控制和额度把控。 公网分享经过中继，使用普通 TLS，没有端到端加密，记得只邀请可信任的协作者，或者开启“仅内网可访问”开关； 退出 Co² 时，分享出去的邀请链接会变成不可访问，因为 Co² 设计上就是服务于当下的协作，而不是作为一个长期的入口。 如果你也正在和同事一起使用 Codex，欢迎试用，并把遇到的体验问题通过 Issue 反馈给我，一起参与 Co² 的共创。 那些曾经需要截图、复制粘贴、反复转述的环节，就是 Co² 这个工具能帮你们改进的地方。 结语 希望，我们在用 AI 来提升我们工作效率的同时，也能继续给身边的同事留出位置。 让了解需求的人、熟悉代码的人、发现问题的人，都能把各自掌握的那一部分带进来，完成一个共同的协作，这才是团队存在的意义。 曾经屏幕前的那把椅子，值得再搬近一些。
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Motionboard：把 Apple、Linear 发布片的镜头拆成 38 个代码配方，附 agent skill
Motionboard 是我开发的开源（MIT）项目，把 Apple、Linear、Cursor 等 21 支官方发布片拆成 38 个镜头，用 HyperFrames（HTML + GSAP 渲染视频）逐镜复刻，每页原片和复刻并排播放。打包成 agent skill，npx skills add krisyangdev/motionboard 安装后，Claude Code 可以照着做出你产品的发布片。
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Markdown Studio 基于本地存储的Markdown 沉浸式编辑工具
Markdown Studio 优雅、高精度的 Markdown 转 PDF 创作与排版工作站
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Casnode 2.0：Discourse 风格的自托管论坛，Go + Next.js，默认 SQLite
Casnode 2.0 是一个面向小团队和开源社区的自托管论坛：界面参考 Discourse，部署用 Go 程序 + Next.js 服务，默认 SQLite，不需要 Redis。 下载约 30 MB 的发布包，解压运行，注册第一个账号就是管理员（服务器需安装 Node.js 20+）。话题列表、时间线、Markdown 编辑器、通知、聊天、徽章和投票都有；话题、分类、标签和用户页服务端渲染，内置 sitemap、RSS、JSON-LD，方便讨论被搜索引擎找到。 自带邮箱密码注册登录，可选接入 OpenID Connect / OAuth 2.0 单点登录。支持 Linux、macOS、Windows 的 amd64 和 arm64，Apache-2.0 开源。当前版本 v2.1.0；2.x 是重写，不能从 1.x 原地升级。
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Local Commander：让 AI 在你自己的电脑上干活
开源 MCP 工具 Local Commander，让 Claude、ChatGPT、Cursor 或 Ollama 本地模型在你自己的 Windows、macOS、Linux 电脑上执行命令、读写文件、截图，电脑无需装 AI 客户端。作者在手机上说一句，家里电脑就更新并发布了网站。 （30 秒演示： ；托管版： ）
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Bases Helper：Obsidian Bases 阅读追踪、公式排错与筛选实践指南
自荐一个英文的 Obsidian Bases 实用教程集，面向已经开始用 Bases、但卡在属性类型和公式细节的用户。 入口： 目前有四篇免费指南，配有可复制表达式、实际界面截图和可下载的练习库： 阅读进度追踪：每本书一个笔记，用已读页数和总页数生成进度条。 公式排错：检查字段名、数字与文本类型、0 与缺失值，以及公式列和数字排序。 按年月分组：用包含年份的月份键，避免不同年份的同一个月混在一起，并处理缺失日期。 组合筛选：文件夹、状态、标签，以及全局筛选和单个视图筛选的关系。 希望提供的价值是让读者能在独立练习库里复现问题，再应用到自己的笔记，而不只是复制一段不知道该放在哪里的公式。 网页和练习文件无需注册、无需付费；需要启用 Obsidian 内置 Bases，不依赖社区插件。阅读进度来自手动维护的数字属性，不会自动统计正文勾选框，也不与阅读器同步。 测试范围是 macOS 上的 Obsidian 1.14.5；其他版本和移动端未验证。测试方法及限制。 关系与制作说明：这是 Bases Helper 项目方自荐，与 Obsidian 官方无关。文章及本投稿使用了 AI 辅助，文章实例已在原生 Obsidian 中检查，站点所有者审核后发布。此次投稿由 AI 助手在站点所有者明确授权下提交。
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宙と木：把个人博客做成一片宇宙的自托管网站
在线示例： 一个开源、可自托管的个人网站。每一页都是同一片宇宙里的一种东西（文章是星轨、碎念是彗星），全站只用黑、白、琥珀三种颜色。docker compose up -d 即可起站，附初始化向导与后台。 设计与重做过程的长文：
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TeapotRouter：给 Claude Code / Codex 的按量计费 API 网关
自荐（利益相关：作者本人） TeapotRouter 是一个面向 AI 编程助手的 API 网关：一个 Key 同时兼容 Anthropic 和 OpenAI 双协议，Claude Code、Codex CLI 改两个环境变量就能接入，按 token 计费。 为什么做这个 中转站市场口碑差，不是"中转"本身的问题，而是三件事：价格不透明、余额会过期、跑路没对账。所以这个站把三个承诺做成硬规则： 价格表全站公开：每个模型的基准价与实付口径写在明处，另有机器可读的 JSON 价格接口，方便比价工具直接抓； 余额永不过期； 计费日志可导出对账：每笔请求的成本、延迟、渠道都可查——Claude Code 烧 token 到底烧在哪，看得见。 其余：支付宝可充值（最低 $1）、多上游自动故障转移、支持退款（按剩余余额退，工单办理）。 彩蛋 名字和 logo 来自 HTTP 状态码 418 "I'm a teapot"——logo 就是「418 压扁成一把茶壶」，官网还专门做了一页 418 状态码小史（从世界上第一个咖啡壶摄像头讲到 RFC 2324）。 接入（Claude Code 示例） bash export ANTHROPICBASEURL= export ANTHROPICAUTHTOKEN=sk-your-key 上线两周的新站，欢迎批评。
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MomentRescue：用同一个人的参考照片辅助修复合照闭眼
MomentRescue 是我做的一个在线照片修复工具，主要想解决合照里个别人闭眼、眼镜反光等小问题。
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Crossbow：开源跨平台的现代化代理客户端（mihomo / sing-box 双内核）
1. Crossbow 是一款开源的跨平台网络代理客户端，基于 Tauri 2 + React + Rust 构建，支持 mihomo / sing-box 双内核一键切换。它把订阅管理、节点选择、系统代理、TUN 模式、连接与日志放在同一个界面里，并在托盘 / 菜单栏常驻实时上下行速率。目前提供 macOS（Apple Silicon，Developer ID 签名 + 公证 + 自动更新）、Windows x64（系统级服务承载 TUN）与 Linux x8664（实验性）安装包。 2. 解决痛点 内核与界面割裂：mihomo / sing-box 官方只发布内核本体，命令行与 YAML 配置门槛不低；现有图形客户端或闭源、或体积庞大、或内置大量用不到的功能。 双内核难以对比：想在不同网络环境下比较 Clash Meta 与 sing-box 的表现，通常要手动改配置来回重启。 托盘信息量不足：多数客户端托盘只剩一个开关，想知道当前速率得点开主界面。 TUN 与系统代理互斥：不少客户端二者只能二选一，切换成本高。 Crossbow 针对这四点给出了一体化的开源答案。 3. 项目亮点 双内核热切换：mihomo / sing-box 随时切换，配置自动转换，启动失败快速报错。 系统代理与 TUN 独立控制：可同时开启、分别关闭；macOS 一键管理员授权，Windows 由受控系统服务承载 TUN，带端口自愈与接管自愈能力。 菜单栏实时速率：macOS 菜单栏双行常驻显示上下行速率（等宽字体、宽度零抖动），托盘菜单内可直接切换节点、批量测延迟。 轻量原生：Tauri 2 而非 Electron，安装包小、内存占用低，完整适配深浅色主题。 工程化发布：双平台 CI 构建、macOS 签名 + 公证、启动冒烟验证、SHA256SUMS 与应用内自动更新。 4.
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叮卡 DingCard：开源图文卡片编辑器，AI 可以通过 MCP 直接出整套图
叮卡（DingCard）是一个开源（MIT）的图文卡片编辑器，在浏览器里就能用，不需要账号。 长文自动排成卡片：粘贴 Markdown，按小红书、微博、推特的尺寸实时分页，有九套长文版式。 海报自由排版：文字、图片、形状、图表、表格、二维码放在同一块画布上，88 套模板，可以导出 PNG / JPG / PDF、长图或九宫格。 给 AI 用：MCP 服务器 dingcard-mcp 发布在 npm 上，也登记在 MCP 官方注册表。Claude Code、Codex、Cursor 这类客户端可以按内容生成整套卡片，按导出的样子检查文字被裁、对比度低、残留示例文字，再交给编辑器让人接着改。 在线使用：
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weread-book-exporter - 微信读书全书无损导出工具（精排 PDF/EPUB/Markdown）
📚 微信读书无损全书导出工具 — 一键导出双字体精排 PDF / EPUB / 纯 Markdown 笔记（适配 Obsidian & Notion），攻克网页端翻页漏字问题。
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Phone agen：Mika 你手机上的私人 AI 助理，替你操作 App、上网、把事办成。 它在一块看不见的后台屏上干活，你照样刷你的手机。
Mika 正式开源：真正的 Phone Agent，就跑在你的安卓手机上。 一句话交给它，它就能在你手机上把事干完。 复用你现有的登录态，不用额外授权，也不用 Root，更不用电脑。 你继续玩手机，它在后台干活，互不干扰。干完了通知你，你也可以随时随地再丢任务给它。 他能干什么？ 1、操作你手机上的任何 App：发微信、总结群聊、小红书总结博主内容，在 BOSS 直聘批量打招呼、订闹钟、改设置，手机上的 App 都能操作，不用事先适配 2、内置浏览器：强大的 Browser use，搜索、筛选、读网页、批量操作，帮你把事干好的同时，节奏像真人一样，不容易被风控 3、悬浮胶囊：在任何 App 里都能随时呼起，和它对话，叫它干活，或者把这一屏发给它，问这个怎么回、帮我记下来 4、本地 Linux 沙箱：跑 Python、处理你发来的文件、Agent 写的脚本 不要 root，无需电脑，就跑在你的安卓手机上，真正的 phone Agent，替你在手机上把事都干了。
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「拾趣」开源了：用 AI 把中国古典故事变成连环画
还有剩余的 Codex token？不妨用来读读故事。 把中国古典故事变成自己的连环画：选书、选主题、选画风，在电脑或手机上阅读，也可以导出 PDF 或一张长图保存。故事、图片和阅读进度保存在你的电脑上。 macOS / Linux 可使用已登录的 Codex CLI（订阅额度）；也支持 OpenAI API 和 Gemini（API 密钥），Windows 可使用这两种 API 服务。 项目与使用说明： 欢迎试用，尤其想听听大家对故事改编、画风和手机阅读体验的反馈。
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湾区 AI 日历：粤港澳大湾区 AI 活动与赛事日历，每天核对更新，可订阅到手机日历
做这个站的原因很具体：深圳、广州、中国香港的 AI 活动散在公众号、Luma、政府网站和各种群里，经常是结束了才在群里看到。
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回响 QQ 助手：Windows 本机群聊工作台
回响 QQ 助手是在 Windows 本机运行的 QQ 群聊工具，基于 NapCat / OneBot 11，集中管理 AI 对话与图文输入、已缓存撤回消息重发，以及独立的官方群打卡计划。中文界面提供简易和专业模式，群名单、时间、预算与接收方分别配置，适合已有 NapCat 环境、希望自己掌握运行范围的用户。 亮点 1. 为已有NapCat环境的Windows用户提供中文本机工作台，日常用简易模式，完整配置保留在专业模式。 2. AI、撤回重发和官方群打卡独立设置，名单、时间、预算和外发授权清晰可查。 3. 分别显示接收、排队、模型结果和QQ投递状态；失败与未知保留可核对的结果。 4. 使用Node内置模块，提供匿名示例、离线环境自检和按症状排查文档。可阅读代码学习OneBot消息处理、队列、缓存和本机管理页面的组织方式。 自荐说明：我是项目维护者WLDKK。源码使用MIT许可，界面照片保留独立的Unsplash许可。撤回功能只处理已收到并缓存的内容；AI由使用者配置服务和模型；官方群打卡不承诺排名。
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PageSift
PageSift 是用 Rust 开发的内容提取引擎，能把网页、PDF 与 Office 文档清洗成结构化的 Markdown 或 JSON，直接喂给 AI Agent 和 RAG 流水线。它兼容 Firecrawl、Jina Reader 的接口并内置 MCP 服务，单二进制就能自托管，适合做爬虫数据提取、知识库构建和文档问答的入门实践。 亮点 作者自荐：PDF 转 Markdown 比 pypdf 快约 22 倍；2 亿任务量级运行内存峰值 888 MiB；支持 Python/Node SDK 与 CLI；AGPL-3.0 开源（另有商业授权）；约 175 个 GitHub star，持续活跃更新（当前 0.81.x）。
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web2mcp：一份配置把任意 REST API 变成 AI 可调用的 MCP 工具
一个零依赖的 MCP（Model Context Protocol）网关，部署在 Cloudflare Workers 免费额度上。接新 API 只需写一段配置：参数校验、路径/查询/请求体模板、响应字段裁剪，就会变成 Claude、Cursor 等客户端可以直接调用的工具。自带维基百科、Hacker News、天气、汇率、GitHub、网页转 Markdown 等连接器，还能把 OpenAPI 3 文档一键转成连接器。MIT 协议，中英文文档，README 有一键部署按钮。在线演示端点： 亮点 一份配置把任意 REST API 变成 AI 可调用的 MCP 工具，免费跑在 Cloudflare Workers 上。支持参数校验、路径/查询/请求体模板、响应字段裁剪；内置维基百科、Hacker News、天气、汇率、GitHub、网页转 Markdown 等连接器，并支持把 OpenAPI 3 文档一键转成连接器。MIT 协议，提供一键部署。
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BibaVPN: a self-hosted Rust tunnel for your VPS
Project URL Category Rust Project Title BibaVPN: a self-hosted Rust tunnel for your VPS Project Run a tunnel on your own VPS with a Rust client and server, desktop and Android apps, and encrypted connection invites. It carries SOCKS5 and HTTP CONNECT traffic over TLS + WebSocket. Experimental; not a hosted VPN service. Highlights I'm the author of BibaVPN. It brings a Rust tunnel client and server, desktop and Android apps, and encrypted connection invites into one project. Your own exit server: deploy it on a VPS you control. The app does not include a hosted VPN service. Encrypted biba:// invites: import connection settings instead of copying server addresses and authentication flags by hand. Share the invite passphrase separately. TCP stream multiplexing and UDP relay over TLS + WebSocket. A local Docker lab lets you explore the project before deploying it on a VPS. The repository includes protocol documentation for readers interested in Rust networking and tunnel design. BibaVPN is experimental: the protocol may change, it has not had an independent security audit, and iOS traffic forwarding is not implemented. It does not guarantee anonymity or bypassing network filtering. Feedback on setup, interoperability, and the protocol design is welcome. Example Code markdown or Videos
原文60
Screen Capture for macOS：纯原生 Swift + ScreenCaptureKit 打造的免费无内购 Mac 截图与防卡死滚动长截图工具
Screen Capture for macOS
原文5
31万
5.3万
Orkas-AI / Orkas
Orkas is an open-source (MIT), local-first AI team for your desktop: a Commander turns your goal into to-dos and coordinates 16 built-in specialist agents plus Claude Code, Codex, OpenCode, OpenClaw and Hermes, with projects, scheduled automations and connectors. Free app for macOS & Windows; built-in models or your own keys.
原文6048
THU-MAIC / OpenMAIC
Open Multi-Agent Interactive Classroom — Get an immersive, multi-agent learning experience in just one click
原文4.2万
bregman-arie / devops-exercises
Linux, Jenkins, AWS, SRE, Prometheus, Docker, Python, Ansible, Git, Kubernetes, Terraform, OpenStack, SQL, NoSQL, Azure, GCP, DNS, Elastic, Network, Virtualization. DevOps Interview Questions
原文8.6万
3.2万
ruanyf / weekly
科技爱好者周刊，每周五发布
10.7万
XIU2 / CloudflareSpeedTest
🌩「自选优选 IP」测试 Cloudflare CDN 延迟和速度，获取最快 IP ！当然也支持其他 CDN / 多个解析 IP 的网站 ~
3万
OI-wiki / OI-wiki
🌟 Wiki of OI / ICPC for everyone. （某大型游戏线上攻略，内含炫酷算术魔法）
2.7万
aoaostar / legado
阅读APP书源
7109
vastsa / FileCodeBox
文件快递柜-匿名口令分享文本，文件，像拿快递一样取文件（FileCodeBox - File Express Cabinet - Anonymous Passcode Sharing Text, Files, Like Taking Express Delivery for Files）
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Infrasys-AI / AISystem
AISystem 主要是指AI系统，包括AI芯片、AI编译器、AI推理和训练框架等AI全栈底层技术
1.8万
langbot-app / LangBot
Production-grade platform for building agentic IM bots - 生产级多平台智能机器人开发平台/ Agent、知识库编排、插件系统 / Bots for Discord / Slack / LINE / Telegram / WeChat(企业微信, 企微智能机器人, 公众号) / 飞书 / 钉钉 / QQ / Matrix e.g. Integrated with ChatGPT(GPT), DeepSeek, Dify, n8n, Langflow, Coze, Claude, Gemini, GLM, Ollama, SiliconFlow, Kimi, openclaw / hermes agent, deerflow
1.9万
gdy666 / lucky
软硬路由公网神器,ipv6/ipv4 端口转发,反向代理,DDNS,WOL,ipv4 stun内网穿透,cron,acme,rclone,ftp,webdav,filebrowser
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LorisYounger / VPet
虚拟桌宠模拟器 一个开源的桌宠软件, 可以内置到任何WPF应用程序
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SKI
Talk to your coding agents and hear them talk back. SKI runs Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Antigravity and pi side by side on your Mac, and tells you the moment one needs you.
原文
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BaseTab AI
BaseTab turns your browser's empty new tab into a dashboard you arrange yourself. Drag in 30+ widgets: notes, to-dos, Kanban, Pomodoro, bookmarks, weather, Google Calendar, Gmail, and chat with Claude, ChatGPT or Gemini. Missing a widget? Describe it in plain words and AI builds it for you. Keep separate workspaces for work and life, share one with your team, and pick a background that feels like home. Free forever, works without an account, and asks for site access only when a widget needs it.
原文88
WinnerAdSpy
Winneradspy is an ad creative intelligence platform built specifically for mobile app and game marketers. Explore 20M+ ad creatives across 200K+ apps, uncover winning hooks, visuals, messaging and CTAs, and track competitor campaigns with real-time alerts. Unlike generic ad spy tools, it scores creatives as Winner, Loser or Learning, helping UA managers, growth teams and agencies understand what works and build better campaigns. Query ad insights through ChatGPT, Claude or Gemini via MCP.
原文113
AC Bridge
AC Bridge turns the smart lights and plugs you already own into ambient status for Claude Code and Codex. See at a glance whether your agent is working, blocked or done, and let Claude Code or Codex drive the devices you have connected, as a step in a task. Works with Hue, Govee, WLED, LIFX, Nanoleaf and more, plus Home Assistant.
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Hemmed
Native macOS app that hides menu bar icons behind one item, rescues icons stuck behind the notch, pins menu commands to hotkeys, keeps new menu bar apps hidden, flags battery-hungry hidden apps, and syncs your layout across your Macs with iCloud.
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GitHub Copilot Fusion
GitHub Copilot Fusion takes the guesswork out of choosing AI models for coding. Instead of picking one model, Fusion automatically routes each task to suitable models and combines them when needed. One model can write code while another reviews or improves it. Choose Standard, High, or Max effort to balance speed, quality, and cost. Available across GitHub Copilot plans in VS Code, Copilot CLI, the Copilot app, and JetBrains IDEs.
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Specsight
Shipping fast with AI? Specsight turns code changes into a living product map, feature knowledge, and clear release updates. Keep Product, Sales, and Support in sync with what your software actually does and what changed.
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CubbyPad
Apple removed Launchpad in macOS 26. CubbyPad brings back the full-screen app grid: pages, folders you arrange, F4, hot corners and the trackpad pinch. Then it goes further: a search bar that does maths, opens System Settings pages and runs your Shortcuts; Apple Intelligence that sorts your apps into folders on your Mac; and a row of the apps you use at this time of day. One-time purchase for 2 Macs, in 20 languages.
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ChainPoints
ChainPoints is a free Chrome extension that shows you the cheapest way to book flights with your credit card points, live on Google Flights fare.
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Knucklebop
Tap twice to mute your mic in any meeting. Three times to play music. Four for a menu of anything.
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Backenly
Backenly is an autonomous backend platform built for coding agents. Your agent builds the backend over MCP, from Postgres to sign-in, storage, functions and realtime. Then it maintains itself: every minute a self-healing loop repairs missing indexes, RLS gaps and dead realtime triggers, verifying each fix live. As your app grows, it restructures its own schema once you approve. Risky changes wait for you, and every change is versioned with rollback.
原文111
Agnos
Agnos cleans PDFs, Word, Excel, PowerPoint and web pges before they go into an AI chatbot, a RAG knowlede base or training data. It removes repeated headersand footers, page numbers, cookie banners, boilerplae and duplicates, and keeps tables, code and numbers It names the rule behind every removal; keep a piec or switch its rule off. Exports JSONL chunks, cleand text or training data. Runs on your Windows PC; nohing is uploaded. From the Microsoft Store: 14 days ree, then $99 once.
原文69
AwaitIO
Turn async TypeScript functions into internal tools. Every await io.input shows a form in the browser and waits for the answer. Build a secure, self-hosted back office in minutes with zero frontend code and zero telemetry. Free for up to 3 users.
原文62
Mo
Mo lives on your Mac screen and does the work for you: files, PDFs, photos, email, calendar, settings, routines and more, 232 tasks with no other app. Talk or type, get answers as cards, undo anything. Private, local models or your key. $19.99 once.
原文67
SpaceO
Give AI agents a separate display for real Mac apps while you keep working. Connect through MCP or the CLI, watch sessions in the Viewer, and take over when an agent needs help. Supports native apps and Chromium. Free and MIT licensed; Apple Silicon, macOS 14+. Attention isolation, not a security sandbox: apps run as your macOS user. Runtime support depends on your macOS build.
原文62
A working Nintendo in ~1GB of Qwen weights
An NES CPU compiled into the weights of a stock Qwen3.5 model
原文
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Automatic deduction of FlashAttention kernel from ~25 lines of SQL
In this demo, we automatically deduce a FlashAttention kernel with ~25 lines of SQL, which just expresses vanilla attention. This is possible due to three portable SQL extensions that we’re building: - xarray-sql: a library that efficiently represents petabyte scale array datasets in the cloud as tables (relations). - ddx: a database extension that adds automatic differentiation in the style of JAX to standard SQL, assuming the above array data model. - einfold: a modular query planner for fast tensor contractions in vanilla SQL, again, assuming the above array data model. My hope is that the relational model and algebra provide fresh perspectives on how we might do accelerator programming. Here, our thesis is that separating the logical layers in a tensor program from the physical layers is both more correct and more scalable. If the Bitter Lesson is a central dogma of machine learning, then why not formalize it with relational algebra? If this interests you and you’d like to tinker with us at the intersection of database theory and ML systems, join us on Discord at https://xql.systems (link at the bottom). Cheers.
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Spinf-serve – inference server for bulk scoring and decisions
Bulk classification and decision inference on one GPU: the content is read once, every question about it is scored in the same pass. OpenAI-compatible, Apache 2.0
原文20
A USB-C LTE modem that gives my computer a phone line
A phone line over USB-C: LTE data, SMS and voice calls with the call audio on USB. A 4-layer KiCad board designed by Koppar from a one-page spec.
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Fishoid: an ambient fish tank for your screen
I have built a cosy fish tank simulation you can leave on a large screen and watch from time to time. I like pixel art but didn’t want to be religious about it, so I think of it as pixel art adjacent. This summer, down with the flu, I started a small experiment. It ended up taking about 50-70 hours of my time, iterating over several months. There is a 24-inch display in my kitchen powered by a used Lenovo mini PC (previously it was a RPi, but I had to upgrade to get a better GPU). I used it to show a rotation of my home photos, but now I’ve switched it to show this fish tank. No prior game dev experience, but years of backend development and all the time spent reading indie dev blogs (honourable mentions Factorio and Banished) helped. I used LLMs to give me a hand. It rather felt like playing a game, maybe like Factorio a bit, switching from system design to art direction and back and learning more about game dev to make it look better and better. For me it became a way to express creativity I might otherwise not have had time for. Along the way I learned what marine snow is and how fish swim. One funny story was me curiously asking an LLM if it could find some research papers on fish swimming patterns and styles and base the implementation on that, and it did. I also used it to create a surprise for my wife’s birthday: on the day, three fish with QR codes appeared, each leading to a quest in the real world. But that is another story. Halloween is around the corner, so try the Halloween theme.
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A language model that lives in a boot sector
All the ideas came from the boot sector scene where people had been writing chess and BASIC games in 512 bytes, even a C compiler. I wondered what one can do using a neural network instead of a program and generating boot logs for non-existent hardware was something fun to try. Entire inference engine is 510 bytes of MBR, weights, vocab, and strings reside in the sectors following MBR. Small char-level neural network was trained on dmesg generated by machine, so machine produces Linux boot messages infinitely. train.py performs precisely the same integer arithmetic operations as the asm code does and thus produces an output identical character-by-character to the one produced by QEMU. The difference analysis revealed my favorite bug. The characters at the beginning matched those generated by the simulator, but then the output diverged. I retrieved the hidden layer via QEMU’s debug port and compared the neurons' values with those of the simulator, one neuron at a time. Only the value of the first neuron was correct. The activation involves idiv, and idiv stores its remainder in edx. The pointer to the biases table was stored in edx, which resulted in the first neuron being biased correctly and the following ones using garbage. Now the bias' address is determined from the loop counter, and no pointers have to survive the division. Another bug I found simply by looking at the code before I did my first run-through: the BIOS print routine zeros out bx, but bx contains the predicted character number. This explains the push and pop of bx surrounding the print. sectorllm is the most similar to my project, as it runs an actual 5-layer llama2 with attention mechanism in just 1.2K of assembly code. It is the trade-off in the opposite direction, as my engine needs to fit into one sector and therefore my network has just one hidden layer of int8 operations for dreaming the dmesg.
原文2
Deckdrill – Pimsleur-style audio drills from Anki decks, in your voice
Write Anki cards with your own AI key, then turn them into long Pimsleur- and Glossika-style audio drills — with ElevenLabs, Azure, your device's voices, or a clone of your own voice.
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Agent-arcade – Terminal games that pause when Claude Code/Codex is done
Terminal games to play while your AI coding agent works
原文1
Rust based window switcher for macOS
3 types of switching themes (notch, liquid glass, carousel) - Shortcuts for window splitting and maximizing - Most resource efficient window switcher for macOS
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Similarity, a spiritual successor to 2000s-era OkCupid
This is a side project I've been working on on-and-off (mostly off) since the 1990s. I guess you would call it an experimental "dating site" though it's designed to be fun/interesting to people who aren't single (like me). You don't need to sign in to see how it works, so try it out. There is no swiping. The original inspiration was a 90s-era website called moviecritic.com that let you rate movies and get movie suggestions via collaborative filtering. I thought "hey, what about just matching me to the _people_ with the same taste instead?" And why just movies? The closest thing to this was 2000s-era OkCupid, before it was Tinderized. I want to capture its appeal, while making something novel. Similarity is not vibe coded, though I lean pretty heavily on codex (mostly the $20/mo plan - not a lot of tokens burnt here). The stack is java, guice/gwizard, elastic beanstalk, postgres (neon), react, jotai, and few cloudflare doodads. The match engine is a custom in-memory structure; getting the LLM to load test and optimize it was really a wow moment. Everything is PaaS and designed to scale by itself, cheaply, hands-off. I'm working on some ideas to help with the chicken/egg problem but for now I have low expectations. It's cheap to run and I have a day job. Would love feedback!
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I'm killing AI slop spam with a simple Google script
As a founder, I've been getting an increasing amount of useless unsolicited outreach, all of which is clearly generated using AI. For some reason, Google's spam filter doesn't flag these emails as spam, so my phone buzzes throughout the day (especially in the morning) when one of these AI-generated messages arrives. I know there are some subscription tools I could use to filter these out, and there are some friction-creating tools I can use to keep them out of my inbox (like the ones that force senders to prove they're human 1x before their emails are delivered). But I figured there had to be a better solution that is (1) free and (2) not a hassle to people I correspond with. After a chat with Gemini, I ended up creating a Google script that works very well for my purposes. It simply takes any email that's in my Inbox and if it's from a sender that I've never emailed before, it moves it to a purgatory folder that I can review later. The script runs once a minute. Pros: this is simple and deterministic. Gemini tried to get me to build a script that used AI to process emails, but I didn't want to send all my emails to an LLM, and the efficacy could vary over time, as the cat-and-mouse game of AI-spam versus AI-detection plays out. Cons: it does not prevent emails from landing in your Inbox in the first place, possibly triggering a notification. For me, this is OK because I use the gmail app on my phone and have it set to only notify for Important emails. Gmail is pretty good at recognizing unimportant emails, so when the emails that will be filtered first land, they most likely won't trigger a notification It's possible this will be over-inclusive, and I will be annoyed not to have seen a time-sensitive email about a conference I'm at, or some such thing. Time will tell, but so far I'm really glad to have these useless and frequent emails swept out of my Inbox. If you have found any other free/innovative ways to get rid of AI-generated spam, please share! I'm sure there are better ideas than what I've come up with (and which Gemini wrote for me). I've included the Google script I use below. Note that you have to turn on the option (in Settings / General) to automatically add email recipients to your Other Contacts. Create a new script at https://script.google.com using this for the body: function filterUnknownSenders() { // Label to hold unknown emails for easy reviewing const LABEL_NAME = "Review/Unknown"; let unknownLabel = GmailApp.getUserLabelByName(LABEL_NAME); if (!unknownLabel) { unknownLabel = GmailApp.createLabel(LABEL_NAME); } // Find unread messages currently sitting in your primary inbox const threads = GmailApp.search("is:unread in:inbox", 0, 15); for (const thread of threads) { const message = thread.getMessages()[0]; const sender = message.getFrom(); const senderEmail = extractEmail(sender); // Check if you have ever sent an email to this address const sentHistory = GmailApp.search(`to:${senderEmail}`, 0, 1); // If you have NEVER emailed this person, archive and label the message if (sentHistory.length === 0) { thread.moveToArchive(); thread.addLabel(unknownLabel); GmailApp.markThreadUnimportant(thread); // Prevents "Important" notifications Logger.log(`Archived unknown sender: ${senderEmail}`); } } } // Helper to pull clean email address from "Name <email@domain.com>" sender strings function extractEmail(senderString) { const match = senderString.match(/<([^>]+)>/); return match ? match[1] : senderString; }
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CodeConnect: Coding Agents on Your iPhone
Hi HN, CodeConnect is an iPhone app where you get to control your coding agents across multiple computers from anywhere. Install the daemon (on mac or a linux machine) and run "codeconnect claude" or "codeconnect codex" and its streams the session on the app. Runs over Tailscale and fully open-sourced. Would love some feedback :)
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Make V2EX Clean Again，纯粹简单的内容屏蔽插件
市面上已经有了很多 V2EX 的插件，但是它们的功能太多，如果你和我一样，只是想屏蔽一些内容，但是又保持 一定粒度的控制，可以看看我的这个油猴脚本。 脚本只做好两件事：浏览、发帖。 1. 拉黑帖子的关键词后，可以设置三种模式：隐藏、折叠、模糊。 2. Base64 自动解码 3. 回复/发帖框预览与图片上传（支持移动端） 4. 所有的操作都在本地，数据不出浏览器。 电脑端效果： 手机端效果（需要先安装脚本管理器）： 下载地址： 之前的帖子：
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大家用 DSH 这么久，不觉得插件一多左边栏就很乱吗？
大家用 DSH 这么久，不觉得插件一多，左边栏就很乱吗！最重要的对话区域也太少了！ 我实在受不了，自己做了个插件解决这个问题：把全局导航收进左边一条窄栏，工作区和会话列表留在旁边。鼠标移过去就能展开导航，展开时不会挤占对话区。还可以改成点击展开，调整布局，加时钟和插件小组件。 安装后重启 DSH： `dsh plugin --profile web add dsh-better-left-sidebar` 如果帮到你，请点点 Star ～
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做了个给 2D 游戏用的 AI 精灵图生成器：一张角色图生成待机、攻击动画，直接导出精灵图和 JSON
大家好，距离上次发帖已经过去挺久了。原因是 7 月底，我又失业了，哈哈哈。 不过这次失业我到没有那么焦虑了，原因是通过这一年的折腾，副业还是有了点成果。 然后就是哪怕失业了，我跟朋友那边也在合作做一些游戏项目，目前有稳定的订单，虽然赚的不多，但是起码饿不死。 然后我最近几个月呢，也在打磨自己的全新的产品[SpriteCanvas]( )，一个给 2D 游戏做角色动画的工具。 起因是自己做小游戏：角色立绘用 AI 很快就能出，但一到“让它动起来”就卡住。逐帧手画不现实；用视频模型生成一段动画，又得自己抽帧、抠背景、对齐脚底、拼成图集、写每帧时长，一套下来比做游戏还累。SpriteCanvas 就是把这条链路做完，最后给你一张游戏引擎能直接用的精灵图。 ## 效果 一张参考图，生成待机和攻击动画（ 35 帧，透明背景）： 剑士三连击，38 帧： 技能特效也能单独生成，每个 6 帧、透明背景： 导出时可以勾“像素风”，每帧重绘到小像素网格上，整张精灵图共用一套 32 色调色板，帧与帧之间颜色不闪： ## 怎么用 1. 描述角色，或者上传你已有的角色图。一次出几张候选，挑一张。 2. 选动作：待机、行走、奔跑、攻击、跳跃是内置的，也可以自己写动作描述。所有动作都从同一个角色生成，造型不会跑偏。 3. 逐帧检查，选帧范围和帧数。 4. 导出 PNG 精灵图和 JSON 图集。JSON 是 Phaser 、PixiJS 能直接读的 JSON Hash 格式，带每帧时长和脚底锚点。 做完还能在内置试玩场里用键盘跑、跳、打几下，先看看手感： 首页就有一个能玩的示例场景，不用注册： 视频演示（ YouTube Shorts ）： ## 不用登录的免费工具 顺手做了几个小工具，都在浏览器里本地处理，不用注册： - [精灵图切片]( )：把一张精灵图切成单帧 - [GIF 转精灵图]( )、[精灵图转 GIF]( ) - [视频转精灵图]( ) 还有一套 [CC0 免费素材包]( )（苔藓骑士 5 个动作、剑士，加史莱姆、蘑菇怪、哥布林、石头巨人几个怪物和一组特效），可商用，拿去测试游戏代码也行。 ## 价格 - 邮箱验证后送 40 积分，7 天内有效；之后每天送 3 积分，最多攒到 12 ，免费积分只能用于标准画质。 - 每个任务开始前会显示要花多少积分；任务失败、没有产出时，积分会退回。 - 付费套餐 Starter 起步价 $12/月；也可以不订阅，单独买积分包。 ## 目前的不足 - 它不是逐像素的像素画编辑器。像素风是在导出时重绘的，单个像素还得去 Aseprite 这类编辑器里修。 - 动画是排队生成的，要等一会儿，不是秒出。 - Unity 、Godot 的导入流程还没正式验证。现在确定能直接用的是 PNG 精灵图加 JSON （ Phaser 、PixiJS 已验证）。 想听听大家的意见：你做游戏时最缺哪类动作或素材？想要哪个引擎的导出？用下来哪里卡住了？评论区或者站内反馈都可以，谢谢！
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分享最近做的两个小程序 - 心愿档案室 & 本地工具箱
1 、心愿档案室 起因是今年 6 月份身边的人突发恶疾，想着人生短暂，总有一些期待完成的事情会给人以希望。 2 、本地工具箱 这个工具很早就做了。最近经常坐火车，但是信号非常不好，加了几个娱乐工具。 当然也有一些实用工具，有 v 友需要的工具也可以酌情添加上去。
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写了一个纸质书籍扫描成 PDF 的 app，大家帮忙做下内测
点击链接即可参与 [ ]( )
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支持图片显示以及 ssh 的情况图片粘贴的跨平台终端
基于 Alacritty 的， 发现 windows 上好像号称支持 ssh 粘贴图片的终端都用不了，于是弄了一个 还支持显示图片，搭配 codex herdr 这种，走的 kitty 协议 支持 macos arm64 ，windows 10/11 ，linux x64 的 centos7.8 windows 上有一个内置浏览器以及 vnc 查看器 基本上按照自己的使用习惯弄的。
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给 Tesla 做车衣涂装网站还蛮好玩的，不过这么一个小需求现在也这么卷了
在独立开发群里看到有人发了个网站， 玩了下感觉还挺好玩，然后深入看了下发现现在给 Tesla 做车衣涂装网站这么一个小需求也很卷了，随便搜一下就可以看到很多类似网站 ... 想请教一下这种是如何做出来的，我知道现在不用了解原理也可以让 AI 做出来，但我还是希望可以系统了解一下大概的原理是怎样的。
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[分享创造] 让 agent 反复渲染比对，是我目前找到的最笨但最稳的办法
做图片转 PPT 最难的不是生成第一版，而是让第一版和原图对得上。 我的做法是让 agent 反复做同一件事：渲染成图、和原图逐块比对、找出最差的一块、改、再渲染。单张通常要十几轮。 笨的地方是慢，每轮都要真渲染，不能只看模型自述。稳的地方也是这里：差异是量出来的，不是猜出来的。 现在主要卡在两类图：超大图渲染慢，长条图分块后对齐容易错。前者在考虑分区降采样，后者在试按格拆页。 有没有人做过类似的渲染比对流程？想听听怎么控制轮数和成本。
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ghostwire:在 Linux 上伪造 ping、TCP、UDP、DNS 的回应,用来测试依赖网络状态的程序
做了一个小工具,解决一个很具体的问题:你的程序会 ping 服务器、连数据库、解析域名,然后根据结果做决策——选最快的节点、重试、故障切换、显示"离线"。测试这些逻辑,需要网络在你想要的时刻变慢、变通或者直接不可达,而且要能复现。 ghostwire 用一个 TUN 设备接管你指定的地址段,程序完全不用改代码——不管它是跑 `ping` 命令还是自己发原始 ICMP 包,都能被模拟。规则按地址/端口设置,运行中可以用 HTTP API 实时改,还支持设随机种子让结果可复现。 ```bash ghostwire exec -rule 10.99.0.1=50ms -rule 10.99.0.2=unreachable -- ./my-app ``` 对比 `tc netem`:它是按网卡整形,这个是按目标地址;对比 Toxiproxy:它是 TCP 代理需要改程序指向,这个是透明的,程序不用做任何改动。 Go 写的,依赖只有标准库加一个 YAML 解析库,`exec` 模式不需要 root 。有中英双语文档。欢迎试用和提意见:
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测速 500 兆，打游戏照样卡。我做了个网站，专门查「卡在哪」
上个月，我的网卡得离谱。 打游戏延迟忽高忽低，开视频会议对面说我声音一顿一顿的，GitHub 拉个仓库能拉一顿饭的工夫。 打电话给运营商，客服很熟练：「您先测个速。」 测了，500 兆，满速。 「那就没问题哦。」 ……问题是，我缺的根本不是带宽。我卡在每点一下都要等，而测速网站从来不测这个。 ping ？浏览器发不了，好多服务也不回 ping 。查 IP 的网站呢？只告诉你一个 IP ，然后就没了。 查了一圈也没找到顺手的工具，那就自己写一个。 👉 ** 打开就开始测，什么都不用点。 一只柴犬从你的浏览器出发，跑去 40 多个常用网站「捡球」：视频、游戏、社交、开发工具、AI 、CDN ，再加上你所在地区最常用的几个（国内就是百度、B 站、微信、抖音）。**延迟越高，球扔得越远**，一眼就看出谁快谁慢。 ### 它不光告诉你多少 ms ，还告诉你问题在哪 这是我最想要的部分。它把「国内常用」和「海外服务」分开算： - 国内快、海外慢：是线路的问题，换个 Wi‑Fi 也没用 - 国内也慢：先别骂运营商，重启一下路由器，或者离它近一点 - 都很快：恭喜，你的网没毛病，卡的是对面 再往下，打游戏、视频通话、看视频、写代码分别能打几分，也都给你写好了。点一下「视频通话」，它会把参考的那几个网站高亮出来。结论有来源，不是拍脑袋给的。 ### 你的网，可能不止一个出口 很多人不知道，你家的 IPv4 和 IPv6 走的可能是两条完全不同的路，公司网络、双线宽带也常常有好几个出口。 它会同时问一圈分布在不同地方的检测点，把你所有的出口按运营商列出来：在哪个城市、哪家运营商、哪个 AS 。移到旁边的小「!」上，还能看到是哪几个检测点发现的。 ### 一个让我自己都吓一跳的坑 刚写好那会儿，有个服务永远是 700 多 ms ，我还以为是自己家线路太烂。 查下来才发现，测试地址打到的是人家的业务服务器，对面先慢悠悠算了 400 多 ms ，然后把我重定向到了人机验证页。 **测出来的根本不是网速，是对面后台的加班时长。** 后来我把每个测试地址都换成了「由离你最近的节点直接回应」的那种，那个服务一下就从 700 掉到了 100 出头。现在每天都有自动巡检在跑，哪家偷偷改了接口，第二天就能发现。 ### 还有几个小东西 - **只测一个**：`1ms.dog/zh-cn/github/` 只测 GitHub ，连测 10 次，告诉你中位数、首次连接要多久、抖得厉不厉害 - **只测一类**：`/zh-cn/game/` 只测游戏，开黑前点一下，心里有个数 - **一键分享**：生成图片或链接，**不带 IP**，放心发群里 - **不收你的数据**：所有请求都是你的浏览器直接发出去的，网站本身就是一堆静态文件，你测了什么它一个字节都不知道 - **彩蛋**：快速连点狗狗 5 下 🐕 ### 开源，MIT 纯静态，一行 `npx wrangler deploy` 就能部署到你自己的 Cloudflare ，免费。 有 bug 、想加哪个网站，或者觉得它的结论不对，都欢迎提 issue ，回帖说也行。 最后，回帖晒晒你的狗跑多快？我的是 133 ms ，「小跑」，说好的 1ms 呢 😂
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把 Claude Code 打造成游戏开发工作室：含 49 个 AI 代理、72 个工作流技能，按真实工作室层级协作。
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