GistLedger 是一个基于 GitHub Gist 的极简个人记账应用。它利用 GitHub Gist 作为免费、私有的云端数据库，实现数据的安全存储与多端同步。

体验地址: https://gist-ledger.knowsky404.com

🌐 核心理念: Own your data (数据隐私) | Serverless (无后端) | Lightweight (轻量化)

📸 项目预览

✨ 功能特性

1. 📝 极简记账 (Journal)

• 快速录入: 支持收入/支出切换，金额、分类、日期、备注一键录入。
• 最近记录: 首页实时展示最近 5 笔交易，方便快速核对。
• 完全私有: 数据仅存储在你的 GitHub Gist 中，无第三方服务器读取。

2. 📊 统计报表 (Statistics)

• 双重视图:
  • 月度视图: 聚焦本月收支，展示当年 12 个月的收支变化趋势，辅助判断本月消费水位。
  • 年度视图: 聚焦全年收支，展示近 5 年的长期收支变化趋势，掌握宏观财务健康状况。
• 多维筛选: 支持按分类（可多选）筛选统计数据，例如查看“餐饮”+“交通”的年度支出趋势。
• 动态图表: 交互式图表实时响应筛选和日期切换。

3. 🔍 查询管理 (Query)

• 多维筛选: 支持按类型（收入/支出）、日期范围、关键词（分类/备注）进行组合查询。
• 数据管理: 支持对历史记录进行修改或删除。
• 客户端分页: 即使数据量大也能流畅分页浏览。

🛠 技术栈

• 框架: React 19 + TypeScript
• 构建工具: Vite
• 样式: Tailwind CSS v4
• 图标: Lucide React
• API: Octokit (GitHub REST API)
• 部署: Cloudflare Pages / Vercel / GitHub Pages (纯静态部署)

🚀 快速开始

前置准备

1. 拥有一个 GitHub 账号。
2. 生成一个 GitHub Personal Access Token (Classic)。
   • Scope 权限: 必须勾选 gist 权限。

本地运行

# 1. 克隆项目 git clone https://github.com/KnowSky404/gist-ledger.git cd gist-ledger # 2. 安装依赖 (推荐使用 pnpm) pnpm install # 3. 启动开发服务器 pnpm dev 

使用说明

1. 打开应用后，在登录页输入你的 GitHub Personal Access Token。
2. 点击 **"连接数据库"**。
   • 如果是首次使用，应用会自动在你的 Gist 中创建一个名为 GistLedger-Data 的私有 Gist 和 ledger_data.json 文件。
   • 如果已有数据，会自动同步拉取。
3. 开始记账！你的 Token 和 Gist ID 会保存在本地浏览器缓存中，下次访问无需重复输入（除非清除缓存或点击退出）。

🔒 数据安全

• 应用不会将你的 Token 发送给除 GitHub API 以外的任何服务器。
• 数据存储在你的私有 Gist 中，只有拥有该 Token 的人才能访问。
• 建议定期备份 Gist 数据或使用 GitHub 的版本历史功能回滚误操作。

📄 License

GNU General Public License v3.0 (GPL-3.0)

"if (vocabulary < 5000) return false;"
—— 每个程序员都懂的痛

🎯 痛点：代码看得懂，单词记不住

作为一个程序员，我可以用 Python 写爬虫，用 Javascript 做交互，用 SQL 优化查询。但当我打开 Stack Overflow ，看到**"concurrent"、"asynchronous"、"dependency injection"**这些词时，我的大脑却经常宕机。

这不是智商问题，是方法问题。

传统的背单词方式对我们来说太低效了：

• 📚 单词书太厚，没有重点
• 📱 普通 APP 太花哨，浪费时间
• ⏰ 工作太忙，无法坚持

💡 灵感：用程序员的思维解决程序员的问题

既然我们能用算法优化代码，为什么不能优化记忆？

于是，我开发了一个闲着没事就打开随机学习一个单词的小程序：

📱 立即体验

微信扫描二维码，开启你的英语进阶之路！因为，优秀的程序员不应该被词汇量限制。

截图预览

学习进度	单词释义

用代码改变世界，从记住第一个单词开始。

什么是 Vibe Coding ？

Vibe Coding 是最近很火的一种编程方式——你告诉 AI 你想要什么功能，AI 来写代码，你只需要 review 和调整方向。不需要亲自敲一行代码，更像是一个产品经理在指挥开发团队。

这款 Clipboard 就是我用这种方式"写"出来的第一个完整项目。

它是做什么的？

Clipboard 是一款极简的 macOS 剪贴板历史管理工具。核心功能很简单：

• 自动记录剪贴板 - 无论你复制了什么（文本、图片、文件），它都会默默记录下来
• 全局快捷键 - 按 ⌃⌘V 瞬间呼出历史记录
• 模糊搜索 - 输入几个字母就能找到想要的内容
• 悬停预览 - 鼠标放上去就能看到完整内容

就这么简单。没有复杂的设置，没有花哨的功能，打开就能用。

为什么需要它？

你有没有过这样的经历：

• 复制了一串代码，手一抖又复制了别的内容，刚才那个代码找不到了
• 需要在两个应用之间来回复制粘贴，结果顺序乱了
• 复制了一段文字，过一会儿想再用，已经被新的内容覆盖了

Clipboard 就是解决这些问题的。它像一个永不丢失的剪贴板，你随时可以翻阅历史记录。

AI 是怎么"写"出来的？

整个过程大致是这样的：

1. 描述需求 - 我告诉 AI 我想要一个剪贴板管理器，列出核心功能
2. 架构设计 - AI 帮我设计了 MVVM + Service 的架构
3. 逐步实现 - 我让 AI 一个功能一个功能地实现，每完成一个我就测试、反馈
4. Bug 修复 - 遇到问题直接抛给 AI ，它给方案，我来验证
5. 打磨细节 - 最后优化 UI 、完善交互

我做的更多是"指挥"和"验收"，而不是"编码"。这种感觉很奇妙——你脑子里有想法，AI 帮你把它变成现实。

使用体验

日常使用起来非常顺畅：

• ⌃⌘V 呼出面板
• 直接打字搜索（不需要先点搜索框）
• 上下键选择，回车复制
• ESC 关闭或清空搜索

没有学习成本，符合直觉。

开源

如果你也想体验一下 Vibe Coding ，或者只是需要一个好用的剪贴板工具，欢迎去 GitHub 看看：

github.com/hcjcch/Clipboard

Star 支持一下，让更多人看到这个项目 ❤️

当然，目前是完全开源且免费使用, 有不能满足的需求或者发现 bug ，欢迎提 issue ，🐶

先放 README 链接：Netstat Cat README @Github

再上图：

支持语义化的结构化查询，比如：

Release 下载地址： https://github.com/XueshiQiao/netstat-cat/releases/

Have fun!

周末花了点时间 vibe coding 了一个 AI 图片生成工具，想分享给大家试用一下，顺便收集点反馈。

一、起因

周六早上刷推的时候偶然发现了 Flux2 Klein 这个模型，看介绍说是速度极快，就抱着试试看的心态去体验了一下。结果真的惊艳到我了——生成速度不到 1 秒，而且质量也完全能让人接受。

之前一直没有尝试过追新模型（主要是懒），但这次速度实在太诱人了，就想着能不能趁热度做个小工具出来。还好之前做过类似的项目，有些代码可以复用，不然周末真搞不定。

二、项目简介

Flux2Klein 是一个基于 Flux2 Klein 9B 模型的 AI 图片生成器，主打速度快和操作简单。

🔗 在线体验： https://flux2klein.io

核心特点：

• ⚡ 亚秒级生成：平均 0.5 秒内出图（真的很快）
• 🎨 照片级真实感：基于 Flux2 Klein 4B/9B 模型
• 🆓 免登录试用：匿名用户也有免费额度
• 🎯 统一生成 + 编辑：一个工具搞定图片生成和编辑

三、技术栈（给感兴趣的朋友）

这是一个典型的套壳产品，技术栈如下：

• 前端：Next.js + TypeScript + TailwindCSS
• 后端：Cloudflare Workers + D1 数据库
• AI 模型：Flux2 Klein 9B (via Replicate API)
• 存储：Cloudflare R2
• 认证：Google OAuth
• 支付：Creem

整个项目从零到上线大概花了一个周末，主要时间花在调 UI 上。之前做过类似的项目，所以很多代码可以复用，不然真的来不及。

四、我希望能听到你的反馈

如果你愿意的话，帮我试用一下，看看：

1. 速度体验：生成速度是否真的够快？有没有卡顿？
2. 图片质量：生成的图片质量如何？是否符合预期？
3. UI/UX：界面是否直观？有没有让你困惑的地方？
4. Bug 反馈：有没有遇到报错或者奇怪的行为？
5. 功能建议：你觉得还缺少什么功能？

有兴趣的朋友可以先去试试： 🔗 https://flux2klein.io

欢迎各种反馈和建议！🙏

浏览器扩展，能够分析并展示 GitHub 仓库所使用的技术栈。

🌟 主要功能

• 🚀 分析技术栈：自动搜索项目中所有包管理文件，并分析其中的技术栈。
• 🏷️ 智能分类：将依赖项自动归类为 框架、构建工具、测试库、状态管理等。
• 📦 广泛的工具链支持：以包管理器/构建工具为核心维度，支持主流开发生态：
  • npm: package.json
  • pip / Poetry / uv / Conda / Pipenv: requirements.txt, pyproject.toml, poetry.lock, uv.lock, environment.yml, Pipfile
  • Go Modules: go.mod
  • Cargo (Rust): Cargo.toml
  • Maven / Gradle (Java): pom.xml, build.gradle
  • NuGet / .NET SDK: packages.config, *.csproj, *.sln, Directory.Packages.props
  • Swift PM / CocoaPods / Carthage: Package.swift, Podfile, Cartfile, project.pbxproj
  • CMake / Bazel / Xmake / MSBuild: CMakeLists.txt, MODULE.bazel, WORKSPACE, xmake.lua, *.vcxproj

📦 安装

GitHub: https://github.com/CrankZ/zhan-stack

Chrome Web Store: https://chromewebstore.google.com/detail/kebfbpfgnkegkhmfkkbhgidkjghbleco

手动安装

前往 Releases 页面，下载最新版本的安装包：

• .crx 文件：适用于 Chrome 浏览器的标准安装包。
• .zip 压缩包：适用于手动加载的源码包。

项目地址: https://github.com/StepfenShawn/kota/

目前还在持续开发中，最终目标是想打造一款用户深度自定义，高性能，小而美的 ai 代码编程工具 欢迎大佬们 star 和提 issue

从登录框的珊瑚蓝渐变，到主面板的好友头像，再到聊天窗口的功能图标，所有素材全部从原版 QQ2006 安装包提取，力求还原最原始的体验。

演示地址： https://lab.ur1.fun/QQ2006/

开源地址： https://github.com/mengkunsoft/QQ2006

🎯 为什么做这个？

20 年前的 QQ2006 ，是很多 80/90 后的数字故乡。那时我们还说着“GG/MM”，攒钱买 Q 秀，为太阳等级熬夜挂机……这个项目不只是 UI 复刻，更是一次怀旧疗愈。

好吧，其实纯为了怀旧&好玩，要说有什么用，还真没什么用……

本项目代码全是业余时间手搓，没有用到 AI ，断断续续做了两周。

🌟 未来计划

• 增加更多交互逻辑，实现基础聊天功能模拟
• 复刻更多子功能界面，如菜单面板、视频聊天界面等

⚠️ 注意事项

• 仅供学习交流，请勿用于商业用途
• 尊重版权，所有素材均来自原版 QQ2006 安装包，版权归腾讯公司所有

🤝 贡献指南

如果你对这个项目感兴趣，想一起打造更完整的 QQ2006 复刻版，欢迎提交 PR 或 Issue 。让我们一起为这段数字记忆添砖加瓦！

📜 开源许可

你可以自由地分享和修改代码，但请保留出处。

让我们一同重温那段青涩时光，用代码致敬经典！

🤔 各位内容创作者，大家有没有过这种“心碎时刻”：精心剪辑了一整晚的视频，发到平台后播放量却平平无奇？或者，你明知道这段视频里的干货足以写出三篇深度好文，但一想到要对着屏幕听写、截图、排版，整个人就瞬间“瘫痪”了？

😫 这种“内容生产力瓶颈”其实是很多人的痛点。视频虽然生动，但搜索引擎抓不住它的“灵魂”；文字虽然利于传播，但手动整理成本太高。那么，有没有一种可能，让我们只做一次视频，就能顺便把博客、公众号和知乎专栏全都“一键填满”？今天，猫头虎就带大家深度测评这款名为 VideoToArticle.org 的效率神器，看看它是如何把“苦力活”变成“魔法”的。✨

2. 专家观点：内容重塑的第二曲线 👩‍🔬

正如著名数字营销专家 Neil Patel 曾提到的：“内容创作不是为了生产更多，而是为了让已有的内容发挥更大的价值。” 🌟

在 AIGC 时代，这种“内容重塑（ Content Repurposing ）”已经不再是奢侈品，而是每一位高效创作者的标配。VideoToArticle.org 正是这一理念的践行者。它通过深度学习模型，精准识别视频中的语义逻辑，将其从线性的视频流转化为结构化的文本流。这不仅是技术的跨越，更是生产关系的重组。📈

3. 成功案例：从 0 到 10W+ 的降维打击 🏆

讲个身边哥们儿的故事。老王是个数码测评博主，以前只发 B 站，每个视频要做一周。后来他用了 VideoToArticle ，把视频直接转成了深度长文发在个人网站和公众号。结果发现，通过搜索引擎搜过来的精准流量，居然比视频弹幕还热闹！🔥

最夸张的一次，他把一个 15 分钟的科普视频一键转换成了一篇 3000 字的干货文。配合工具自动截取的关键画面（ Smart Screenshots ），整篇文章图文并茂，SEO 权重拉满，当天就冲上了相关关键词的搜索首页。这就是“一鱼多吃”的力量！🐋

4. 核心理论：视频语义提取的“黑科技” 📚

为什么 VideoToArticle 不是简单的“语音转文字”？这里涉及到一个核心技术：多模态语义分析（ Multimodal Semantic Analysis ）。核心逻辑分为三步：

1. 精准转录：利用 Whisper 级别的 ASR 技术，过滤掉“那个、这个、呃”等废话，保留最纯粹的知识点。🎙️
2. 结构化重组：AI 会像人类编辑一样，识别出你的开场白、核心论点、分点论述和总结，自动生成 H2/H3 标题。🏗️
3. 视觉对齐：通过关键帧检测，捕捉视频中最具代表性的画面并自动插入到对应的文字段落中，解决“配图难”的问题。🖼️

5. 功能大盘点：它凭什么让你“早下班”？🛠️

体验了一圈，我总结了 VideoToArticle.org 的几个“逆天”特质：

• 一键化操作：粘贴 YouTube 链接或上传本地视频，剩下的交给 AI 。喝杯咖啡的时间，博文就出来了。☕
• SEO 自动优化：它会自动帮你生成 Meta 描述、关键词建议，甚至连内部链接的布局都想好了。这简直是 SEO 狗的救星！🔍
• 多语言制霸：支持 30 多种语言。你讲中文，它能直接给你出一篇地道的英文 Blog ，出海创作者狂喜。🌍
• 风格定制：你可以设置它写得“幽默点”还是“专业点”，它会模拟你的口吻，告别冰冷的“AI 味”。🤖

6. 技术与生产力：工具的尽头是自由 📈

很多人问：AI 会取代创作者吗？猫头虎觉得，AI 只是取代了那些让你感到痛苦的重复劳动。💪

当你不再被“听写视频”困扰时，你才有更多时间去思考选题的深度，去与读者互动，去探索更广阔的创作边界。VideoToArticle.org 缩短了从“想法”到“多平台发布”的距离。这种生产力的跃迁，本质上是把创作者从“搬砖工”变回了“建筑师”。🏗️

7. 结尾总结：是时候给你的工作流“升个级”了 📋

总的来说，VideoToArticle.org 不仅仅是一个转录工具，它是一个全方位的内容再造引擎。如果你追求极致的效率，渴望在多平台建立个人影响力，那么这个工具绝对值得你放入收藏夹。记住，在这个 AI 竞速的时代，谁能更早地掌握工具，谁就拥有了竞争的“信息差”。🚀

8. 互动环节：V2EX 用户留言邮箱免费送积分

github 地址：https://github.com/browserwing/browserwing

官网：https://browserwing.com/

文档：https://browserwing.com/docs/zh

自动化支持

首先，浏览器的全自动控制是必不可少的，类似 playwright-mcp 跟 agent-browser 。Browserwing 也是开箱即支持 mcp 和 SKILL 两种方式接入你的 agent 。可以自由打开浏览器和抓取内容，点击操作等等。

可以看看：SKILL.md 文件查看其支持的浏览器操作。

比起 playwright-mcp ，browserwing 在一些任务表现会更好，因为他更简洁的压缩页面结构，使得大模型能更好的判断执行。原生支持 skill ，也能更省 token ，节约上下文。

强大的脚本支持

但凡用过 playwright-mcp 等这类自动化工具的同学都知道，这些工具有很大局限，在很多时候执行慢且成功率不高，适合不用精确的也不用追求成功率的场景。但是对于很多需要自动化的场景则很难容忍了。而 Browserwing 的脚本 AI 辅助录制则能帮你解决这个问题。

你可以打开任意网站录制相应的操作，也可以使用 AI 提取结构化数据。然后把对应的操作转为变量，大模型可以调用的时候传入变量来确定具体操作并抓取数据。

脚本的执行稳定性更强，也更精确，速度也更快。你可以很容易将其转为 MCP 。

你可以将几个脚本组合成一个 skill 导出：

脚本市场

如果你怕录制脚本麻烦，别担心，庞大的用户生态，脚本共享，各个平台的脚本将能帮你节省时间，你可以直接上脚本广场去下载复制对应的脚本即可使用。

https://browserwing.com/zh/scripts

微信群

感兴趣可以加种子用户群啦，现在快速迭代，基本一天会更新很多功能，可以提前体验。

无一丝人工痕迹

没有一句我自己码的代码

UI 有点像 Surge

没错 就是抄袭的 surge🐶

GitHub 地址

内测已经结束，免费额度减少，为感谢社区支持，给大家发一个福利：

发福利啦，兑换码：5F4DCC3B

50 次/天免费翻译额度，有效期 2026 年 12 月 31 日，限额 100 人，兑完为止。

兑换方式：注册网站后，我的-设置-权益兑换

AI 翻译：萌翻免费 AI 引擎、以及 Deepseek 、通义千问 Qwen 、智谱 GLM 等高级引擎

https://translate.cuteslator.com/

AI 词典：AI 词典：中文、英语、法语、西班牙语、韩语、日语词典，一站覆盖

https://www.cuteslator.com/

浏览器插件：划词翻译、AI 生词本

吸收了大家的意见，目前已经把浏览器翻译插件做出来，得到了 V2EX 技术同学的帮忙。

https://translate.cuteslator.com/extension

请兑换成功同学在评论区留言，方便统计

之前一直覺得現在的武俠遊戲畫面越來越好，但自由度卻不如以前的 MUD 或小說。 所以我寫了一個基於 LLM 的後端系統（刀鋒 Blade RPG ），想嘗試做一個「邏輯仿真」的江湖。

最大的特點是 Emergent Gameplay (湧現式玩法) 。我不寫死腳本，而是讓 AI 根據物品屬性和情境去推理結果。

舉兩個實際測試的例子：

1. 沒有配方表的煉金術

傳統遊戲是 A+B=C 的死配方。但在這裡，系統識別的是藥性。

比如這張圖裡，我手裡有止血草、金銀花（清熱）和鹽巴（消炎）。我沒有點擊「製作紅藥水」，而是嘗試將它們混合。AI 後台推演出了「清創生肌湯」。當然，如果你亂配，也可能配出毒藥。

2. 職業技能的非常規用法

戰鬥結束抓到活口怎麼辦？

如果你的隊伍裡有醫生（吳老頭），系統會允許你使用「針灸或藥物」來逼供（選項 2 ）；或者你可以玩心理戰，當面救治他的同伴來瓦解他的心理防線（選項 4 ）。這些都不是預設的對話樹，而是基於角色能力的動態選項。

關於技術與架構

雖然是純文字，但為了解決 LLM 的幻覺和 Context Window 限制，我做了不少工程優化。 我寫了一篇詳細的開發日誌，介紹了動態天氣和敘事邏輯的實現細節：

👉 拒絕換皮：為什麼我堅持開發一款「純文字」的 AI 開放世界武俠？

Talk is cheap.

為了測試 Engine 的負載，我給 V 友準備了福利：新註冊直接送 40 輪免費體驗。 歡迎大家來嘗試各種騷操作，把 AI 玩壞也沒關係（請輕噴）。

傳送門： https://www.bladerpg.com

基于 c 开发，体积只有 86kb ，源码和下载地址： https://github.com/netcaty/ctrl-q

======= function myFunction ======= 

这里定义 === 只要大于 3 个就行，多了也不会报错，这样对 AI 改动就友好许多，同时也对人阅读友好。再举一个完整的例子：

======== 函数：计算面积 ========== 输入：长, 宽 输出：长 × 宽 ================================ 

关键字支持自然语言同义词：如“输入”也可写作“参数”、“入参”、“arguments”，甚至可以做 i18n 国际化。

例如调用函数这么写：

[任务：发送邮件] 收件人 = user@example.com 主题 = "欢迎加入" 内容 = 从模板"welcome.txt"加载 条件 = 用户状态 == "已注册" 

代码语句尽量通俗化：

如果 点击 支付按钮 那么 跳转 支付页 否则 弹出 提示 “请完成支付” 

以前“双城之战 2”的时候买过通行证，为了刷满级，甚至去淘宝买过挂机脚本。

不得不吐槽，LOL 的宝典和通行证每赛季都要肝很久，对我们这种每天 996 的上班族来说，想拿个奖励实在是太累了...

作为一个程序员，直觉告诉我：既然别人能做，那我也可以。 与其把号交给陌生人代练，不如自己写一个“解放双手”的工具。

于是，断断续续花了四个月的心血，我搓出了这个 TFT-Hextech-Helper。

功能

• 🎮 自动下棋 - 自动购买英雄、整理阵容、升级人口
• 🔄 自动开始下一局 - 挂着睡觉，醒来宝典、通行证经验蹭蹭涨
• ⌨️ 快捷键控制 - F1 开启/关闭，F2 本局结束后停止
• 🎨 现代化界面 - 好看的 UI
• 📈 实测段位 - 目前最高打到白银 3 （主要是刷经验，所以比较笨笨的）
• 🛡️ 纯视觉识别：不读取内存，不注入代码，纯粹模拟鼠标点击，最大程度降低风险。

技术栈

• Electron + React + TypeScript
• 前后端分离架构
• styled-components

截图

主界面

运行中

下载

GitHub: https://github.com/WJZ-P/TFT-Hextech-Helper

直链: 点我下载

压缩包解压即可点击 exe 使用。

注意事项

• 需要管理员权限运行
• 仅支持 Windows
• 仅供学习交流，请勿用于商业用途
• 请仔细阅读 readme 说明

第一次做完整的 Electron 项目，前后累计花费了我四个多月的心血，希望大家多多点评，点点⭐呀！

希望能帮到同样孤独，或者同样忙碌的你

只需要 pip 一个 mcd 和 httpx 库

这是一个基于“命运矩阵 (Matrix of Destiny)”体系的数字命理计算器。这个体系在东欧比较流行，结合了数字学和塔罗（ 22 大阿卡纳）的概念。

主要解决了以下痛点：

自动化计算：命运矩阵的计算逻辑比较繁琐（涉及多个位置的数字叠加和归约），手算容易出错，这个工具输入生日即可秒出结果。

核心聚焦：专门针对矩阵中最神秘的“业力尾巴 (Karmic Tail)”区域进行了深度解析。

详细解读：目前整理了所有 26 种业力组合（如 18-6-6, 15-20-5 等）的详细含义，以及 22 个能量（ Arcana ）的解释。

关于技术实现： 前端使用了 Next.js 构建，为了保证加载速度和 SEO ，内容页做了静态化处理。不需要注册登录，完全免费使用。

无论你是对身心灵感兴趣，还是单纯想把这个当作一种性格分析的原型工具来玩，都欢迎体验。

地址： https://karmictail.com

1. 支持全键盘操作，配置快捷键后，可以一键唤出提示词的窗口，唤出后默认会激活搜索，搜索完可按下 tab/enter 进入到卡片区域，可以通过按下方向键和 tab 键进行卡片的切换。
   选好后直接按下 enter就可以一键复制提示词，全程双手是可以不用离开键盘的。

2. 鼠标的话就可以点击扩展的图标，就能弹出提示词的窗口，点击卡片就能一键复制。

插件链接： https://github.com/fantasyao/prompt-master/

也是经历了这一次才知道上架 chrome 扩展商店，需要开发者账号，而开发者账号需要 5 美元，算了，舍不得。

特点：

• 动作编辑。现在就只有两个动作，飞都某地以及环绕某一个地点飞行。
• 链接分享。可以生成包含动作都链接。
• 链接导入，导出。

当前还没开源呢，我计划给它增加几个动作，例如切换地图，添加自定义图像，显示文字，播放声音等。

我觉得现在这个 UI 好丑，但是我没有美术功底，期待 V 友反馈哈哈哈。

demo 地址： https://giserlab.cn/app/mapflow/

下面这个很长的是分享链接，进去会有默认动作。

https://giserlab.cn/app/mapflow/?actiOns=NobwRA1gpgnmBcYCGBGAxgBgGwA4AsArALRICceaReARlhkdQMwAmxSaaOAZgYwOxoATNQxgANGAB2SALZQEYQJHagSBVA-criwzKAGc0AJwCWABwAuBgPaSFGkzCPzEXADZwJXA5IPaAFlGYIuJCdtKAlmJBMkBHAnSwQUFFIAOlwMQSwUCScIhEYMFMYcHAxGCSCTXJK6MIBXPQiLK3gCAF8WsXBoOERGNAJmPKw+IgJ+riouQVIiUhRmPCIhUkFAjDxewRwNaTkFQHRlQEW5QC5lDS1dQ1NG6wlbewVnVzB3Tx8-AKCQsIio+Bi4+BQghQSXweDomTA2Qq8CmINIpAIeBwZSc0JQvFIGFq9TM-z4bQ6kFgCkxeC4gUEjCIGGY1EoeAoxHI8yIuDJaCwWGEaCg1G2sgcYEAF3aAfRsTmEdPpjLimmAbHZBQ8NM8vL5-PBAsFQppvtFIf9AfkgYkcBCoZUkoIMDhGIxBCjoQQMM6sZo6g1-lgCZ1iYgihg+KMkOMMARMFQ+FAmVw6VREaNbRgkHwEvzdohReLNJKLjKFIBVv0AexmZ+V3RBIPTmGqSfxuDyqt4aj7a8KRPWxJqGy0JUimrI5eB5S3W2325CohBW12+AwAc28aJdrvqklnDidzokRgMJjQ3gQcexHs7gm9RO6YDwKCwtIySCopCwCzwtPopGYHKI+GoKD4jBQJSUqQaaCoAs0GAOrK6gSuc0pXIgpaKi4yr1q86qap8Optr8+onvkeCCAQCJ8P20KCHwSQECgOBYIwWBHnm8CkA6CCcgBZ5dAoUBIJyUB8GSRBQLR9KRlADA8oIRBaOQnJWowUBYAQIEKIAHHqAI46UHZjBlz-HKNwKvcSF1i8arvFqXxYX8nZURRCSCIIeAkZOOBJJi9lgvRcGAsx8D4Rg7G+k8BBIOwf4LHwVRUPwlA4KQUAoNSgjMEC1B8FwWBINQikSDsgqALhKgDTmoAY5GAH9qpw5rBOkIQZjwqqhpkYa2PyWfEVpJCayyOYORoEHwRQeZ63kEXQS5tAAukAA 

这阵子在维运时遇到一个痛点：「想分析 Production 容器里的 Nginx Log ，但不想在 Server 上装 GoAccess ，也不想把几百 MB 的 Log 载回来占空间。」

通常大家会用 scp 下载，或者搞复杂的 SSH Tunnel 。但我个人还是感觉有点麻烦，尤其是档案在 Container 内 或属于 Root 权限 时，SFTP/SCP 很难直接一把抓出来。

于是就有了这个玩法的 Demo 。👇

📺 实际效果 (Log 串流分析)

(影片示范的是将远端 160MB 的 Log 直接串流到本地 GoAccess 进行即时分析)

🛠️ 这个方案解决了什么？

1. Server 端零洁癖 (Zero Dependencies) 因为是用 APE 封装，不用装 Python 、不用装 Node ，甚至不用管 OS 版本（ Alpine/Debian/CentOS/x86/ARM 通吃）。直接 curl 下来就能跑，跑完就删，不弄脏环境。

2. 即时且节省空间 资料不落地。流程变成：Remote Stream -> Local Pipe ，流量走完就结束了，不会占用本地硬碟。当然你想存下来也可以，连结丢进浏览器下载走的是 WebRTC P2P ，速度也是非常快。

3. 穿透内网 如果你的 Server 在层层 NAT 后面，或者你只是想把 Log 分享给没有 SSH 权限的同事看，这个连结丢给他，浏览器打开也能收（会走 P2P 传输）。

💻 怎么做到的？

1. 远端 (Producer): 把 Log 吐出来，Pipe 给 ffl：

# 下载 (APE 格式，单一 binary) curl -fL [https://fastfilelink.com/ffl.com]( https://fastfilelink.com/ffl.com) -o ffl.com && chmod +x ffl.com # 把档案变连结 (资料夹也可) ./ffl.com /var/log/nginx/access.log 

2. 本地 (Consumer): 拿到连结后，用 curl 接住并喂给 GoAccess：

curl -sN [LINK] | goaccess - --log-format=COMBINED 

🔗 专案地址

如果你也是 CLI / APE 爱好者，欢迎来 GitHub 看看，也欢迎 Star 或 PR ！ 👉 https://github.com/nuwainfo/ffl

目前正在尝试更多 stdin 的玩法（例如 mysqldump 异地备份），有什么脑洞大开的用法也欢迎交流！

起了个大早，赶了个晚集，早就买了域名上了个简单页面，一直没有优化宣传。

登录就送点数，大家可以来玩，生成人物的效果很不错。

Z Image Turbo

最近一个月很热衷于 nano banana 文生图 的效果，看各位国内外大神们的各种提示词调整 nano banana 生成图片的效果，但是苦于经常看了又忘，有代码、有图片不好整理，所以就想着干脆搞个网站收录一下。

• 2 、想法

-- 其实，刚开始的时候，想着干脆用 wordpress 或者更简单的 typecho 搭建一下算了，可这俩有点玩腻歪了，而且之前买的国外服务器已经过期不想续费了，国内的服务器还得备案。

-- 所以，趁着 AI 的东风，看看是否可以通过 AI 生成网站部署到 github 或者 cloudflare 上。 而且正好无意间发现了 AnyGen 这个代码生成平台，试了一下几个静态网页，效果不错。而且介绍了两个哥们注册、送了一个月 Pro ，心想可能能成。

• 3 、开始干

-- 1 、构思域名，围绕 Prompt （提示词） 组合反复查询是否可以注册，最后选定了域名：promptwisp.com ，意思就是“像烟一样的一缕提示词”，尴尬。就它吧！

-- 2 、注册域名，本来想在 cloudflare 注册，后来选择了 阿里云，主要是方便统一管理。

-- 3 、在 AnyGen 上输入提示词进行搭建，这个过程就是反复的输入、预览、修改。

-- 4 、在 AnyGen 看到预览效果差不多的时候，告诉 AnyGen 需要部署在 GitHub Pages 上，而且需要方便新增维护（主要是新增 AI 提示词、对应的效果图），让 AnyGen 生成直接用于部署的 zip 文件压缩包。

-- 5 、GitHub 上创建 Pages 、绑定域名、上传文件。

-- 6 、其他魔改：放上了 Google Adsense 、添加了 Stripe Donate 按钮。主要是为了测试一下完整的工作流。

• 4 、效果

• 5 、反思

-- 对于我这种不会 coding 、想法很多的人来说，AI 提供了极大的便利，有一些“另辟蹊径”的满足感。

-- 准确的告诉 AI 如何做、给 AI 一份 PRD 文档，对于我来说，AI 能替代一个初级程序员朋友/同事。

• 6 、涉及的网站

-- AI 生成网站代码 https://www.anygen.io/

-- 网站代码部署 https://github.com/

-- 效果预览 https://promptwisp.com/

🚀 用 AI ，1 分钟生成专业级网站促销横幅

还在为网站顶部的促销横幅反复打开 PS 、调整尺寸和排版吗？
传统的手工设计不仅耗时，还很难快速迭代不同活动场景。

现在，只需一句描述，就能让 AI 自动帮你完成一切。

✨ 产品亮点

• 所见即所得：输入想要的活动场景与展示文案，AI 自动理解你的需求
• 极速生成：无需设计经验，1 分钟内生成高质量横幅图片
• 为网站而生：专为网站顶部 Banner 场景优化，比例、构图更合理
• 多场景适用：促销活动、节日营销、新功能上线、公告通知都能轻松搞定

🎯 适合谁使用？

• 独立开发者 & 创业者
• 产品经理、运营人员
• 不想被 PS 拖慢节奏的任何人

让设计不再成为阻碍，让创意立刻上线。
输入文字，AI 出图，马上用。

产品体验地址: 专业横幅生成器.

而且体验比起 Termius 还是差很多

可能适合的人：

• 不想装客户端、临时在手机浏览器里连一下服务器
• 想要一个“轻量、可自部署”的网页版终端

主要特性：

• 移动端优化 UI,输入等
• 虚拟键盘（ Ctrl/Alt/Tab/方向键）
• 长按方向键手势输入
• 单二进制部署（前端内嵌）
• 会话状态恢复

项目地址： https://github.com/zzjcool/pocket-shell

其实也不是什么灵感，就是自己用 Final Cut Pro 用多了。一直搞不懂为什么果子不做一个字幕识别的功能出来。哪怕收费的也可以啊。

市面上的字幕识别软件也有，例如 Arc Time ，剪映，讯飞等。但他们一般只导出 srt 文件。

而 srt 文件导入到 FCP 后，作为字幕组件，FCP 竟然不支持调整样式，难顶。

所以最后自己搞了个字幕识别的 Mac App （因为要用到离线识别，所以只能用 Mac App 了）。

下载体验地址： https://video-caption.site/

文章最后写了一下在开发这款 App 的一些感想，想了解的可以直接拉到最后~

预览

预览视频链接

功能

离线识别

使用 Whisper 模型的能力来进行音频转文本。

效果一般般，只能说到能说，但肯定无法直接媲美剪映。同时 Whisper 需要用到本地计算资源，所以识别的速度取决于电脑性能。当然，如果只识别几分钟的视频，而且用个基础的 base 模型，速度还是够用的。

在线识别

因为离线能力一般般，所以就顺手加上了在线识别功能。当然，我觉得各大平台和软件都有了，甚至做得应该比我好，我只是额外提供一下在线识别能力，用的是剪映同款的火山引擎音频识别。

因为这里要调 API ，所以不可避免要收费，不过，我觉得目前定价 10 分钟视频就 1 块，应该还好？一年 48 周，一周一条视频，也不超过 50 块。

因为要做收费，所以也得做个登录功能来给大家记账。为了方便大家，这里用的是微信登录，并不是想单独整活。

导入 Final Cut Pro

目前提供了导出为 SRT 文件，以及生成 fcpxml 文件。选择“导入 FCP”后，会自动生成 fcpxml 文件，同时导入字幕项目。每条字幕在 FCP 里就是一个标题。

后面大家就可以批量针对字幕进行样式调整了。

调整好样式后，可以把当前字幕项目“新建复合片段”，在 FCP 里变成一条新素材，再复制到你自己的项目里就 OK 。

P.S. 所以可能出现导入后看不到字幕的情况，这是因为 FXP 字幕默认是黑色的，可以在背后加个背景或者加到自己的项目中就能看到了。

其他功能

还有一些我自己想的，方便大家的功能：

1. 字幕历史记录。可以复用以前的字幕。
2. 将 SRT 文件转为 FCP 标题，导入到自己项目中。本质上就是用你的 srt 生成一个 fcpxml ，后续流程和 “导入 Final Cut Pro” 一样

End

当做完这个 App 的时候真的很感慨 AI 的能力竟然如此强大。我自己是个前端程序员，并无任何客户端开发能力。可以说整个项目我都没怎么写过代码。全靠 cursor 开发。

以前的我也属于那种”守旧派“，觉得别人一直在吹 AI ，我偏要做”众人皆醉，我独醒“的那个人。用一个电影来举例就是《我，机器人》里的那个警探。一方面面临 AI 随时能替代我这样的”页面仔“的恐惧，另一方面又因为厌恶它们对职场的冲击，而不愿意使用或者信任它们。仿佛我极不情愿地被 AI 时代推着往前走的感觉。

但当我越来越使用 cursor 去实现的时候，我的态度开始转变，就像那位警探一样。从最初的不信任，到把它变成工具，现在我自己对它的感情就像是我的虚拟同事一样。有的时候真的会被 AI 整难受，骂了它一个早上...

当然，我不是那种吹嘘”AI 就能搞定的“那类人。因为在做这个 App 的时候，我依然跟 Cursor 聊了 1-2 个月（当然是下班闲着的时间了），才聊出来的。所以，我并不认可那些”全给 AI 做，很快就搞定“的言论。AI 是可以提速，但依然有很多问题需要自己面对：

1. 维护问题。虽然我测过很多遍了，但如果现在有一个线上问题，可能我是没办法及时修复的，因为我对代码是 0 感知。就算要用 AI 来修 Bug ，AI 要花很多 token 去阅读上下文以及代码，才能解决问题。一旦问题多起来，自己全然不理解的话，维护成本（ Money ）只会越来越高，人力成本变成了金钱成本。
2. Money 问题，别看我用 AI 用得很爽。整个前后端，服务，咨询消耗的 token 已经爆炸。那个月从原来的 Pro 升级为 Pro+，再升级到 Ultra 。每次问 Cursor 的时候，感觉我的心在滴血，惨~ 我也试过别的 AI model ，但目前来说 Opus 是比较强的。
3. 上瘾问题。由于所有代码都是 AI 生成的，一旦 token 消耗完了，自己没有能力接管的话，就只能坐以待毙：自己上，实现没 AI 好。放弃？钱都花出去了，就差一点了。最终带来的结果就是你得不断地使用 AI ，不断地砸钱进去。这确实有点像是 Du Pin：一旦停止了，就会出现戒断反应。

实际上 AI 确实只是工具，拼到底的是执行能力以及解决问题的能力。在做这个 App 时，我也遇到了很多需要人为解决的问题：

1. 微信支付。 a. 支付需要申请为商家 -> 商家需要个体户/公司。问题：个体户和公司的区别是什么，但这里的区别我想要的是经验上的坑的区别，不单只是条款上的区别。又去了解了一些财务知识。 b. 成立公司/个体户 -> 需要各种备案，提供材料，而且这些材料和流程并不是流水那样的，还有一些相互依赖。 c. 开通收款，如果是公司，还得去银行开个对公账号 b. 成立公司/个体户后，备案主体也得换，换了又得重新备案...
2. 天杀的微信的开发平台 vs 开发平台 vs 小程序开发平台各管各的功能。
3. ...

可以看到，以上这类问题根本无法用 AI 100% 帮你解决，你要做的就是去学习，重新思考，执行，落地。这也是我想表达的：拼到底的是执行能力以及解决问题的能力。

感想写了好多（非 AI ），大家可以酌情看看，路过方便也可以体验一下 App 哈哈。

一、网站核心定位 该网站以 “Base64 技术生态” 为核心，兼具 “知识科普” 与 “实用工具” 双重属性：

知识传递：系统梳理 Base64 的基础原理、字符表、编码逻辑等核心知识，帮助用户理解编解码本质，而非仅停留在 “工具使用” 层面； 工具服务：提供在线编解码工具，覆盖 Base64 及多种衍生编码格式（如 Base16 、Base32 等），支持 “文本 - 编码”“图片 - Base64” 等高频场景转换； 多语言支持：针对主流编程语言（ Java 、Python 、Javascript 等）提供 Base64 实现方案，方便开发者直接在项目中集成编解码功能，降低开发成本。 二、导航及功能模块详细拆解 从文档中呈现的内容来看，网站导航及功能模块可分为 Base64 核心知识区、在线编解码工具区、多语言实现区、衍生编码格式区 四大类，每类包含多个细分板块，具体如下：

（一） Base64 核心知识区：理解技术本质 该区域聚焦 Base64 的基础理论，帮助用户建立对编解码技术的认知，包含以下模块：

Base64 Principle （ Base64 原理） 核心内容：讲解 Base64 编解码的底层逻辑，包括 “每 3 字节拆分为 4 个 6 比特单元”“不足 3 字节时的填充规则（补 0 与 = 符号使用）” 等核心原理，结合索引表（ A-Za-z0-9+/）说明字符映射关系； 价值：为用户解释 “Base64 为何能将二进制数据转为可打印字符”，避免仅会用工具却不懂原理的问题。 Base64 Fundamentals （ Base64 基础） 核心内容：涵盖 Base64 的定义（非加密技术，仅为数据格式转换）、应用场景（如邮件附件编码、网页图片内嵌）、编码后数据长度变化（原始数据的 4/3 倍，向上取整）等基础知识点； 补充：可能包含 “Base64 与加密的区别”“为何不能用于数据安全保护” 等常见误区解读，帮助用户正确认知技术边界。 Base64 相关表格资源 base64 table （ Base64 字符表）：展示 64 个可打印字符与索引值（ 0-63 ）的对应关系，例如 A 对应 0 、Z 对应 25 、a 对应 26 、0 对应 52 、+ 对应 62 、/ 对应 63 ，是理解编码映射的核心参考； Base64 Encoding Comparison Table （ Base64 编码对比表）：可能对比 “标准 Base64” 与 “URL 安全 Base64”（如将 + 替换为 -、/ 替换为 _）、“MIME 格式 Base64”（每行 76 字符加回车换行）的差异，明确不同场景下的编码选择； Online Base64 Encoding Comparison Table （在线 Base64 编码对比表）：提供交互式对比功能，用户可输入原始文本，实时查看不同 Base64 变种的编码结果，直观理解差异（如输入 “cat”，标准编码为 Y2F0 ，URL 安全编码可能为 Y2F0 或无差异，需结合具体实现）。 （二）在线编解码工具区：满足即时转换需求 该区域是网站的 “实用功能核心”，提供无需下载、开箱即用的在线工具，覆盖 Base64 及图片相关的高频转换场景：

Base64 Encode/Decode （ Base64 编码 / 解码） 基础功能：支持文本与 Base64 字符串的双向转换，用户输入文本（如 “Hello World”）可实时生成编码结果（ SGVsbG8gV29ybGQ=），输入编码字符串可反向解码为原始内容； 进阶功能：可能包含 “字符集选择”（如 UTF-8 、GBK ），解决中文等非 ASCII 字符编解码乱码问题；支持 “批量处理” 或 “清除空格 / 换行” 等预处理功能，提升转换准确性。 Image 与 Base64 互转工具

Image to Base64 （图片转 Base64 ）： 功能：用户上传本地图片（支持 JPG 、PNG 、GIF 等常见格式），工具自动将图片二进制数据转为 Base64 字符串，生成可直接嵌入网页的 data URI 格式（如 data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...）； 场景价值：适用于 “小型图片内嵌网页” 场景，减少 HTTP 请求次数（如图标、头像），提升页面加载速度。 base64 to Image （ Base64 转图片）： 功能：用户输入 Base64 编码字符串（需包含完整 data URI 或纯编码内容），工具反向解析为图片并支持预览、下载； 场景价值：用于验证 “图片 Base64 编码是否正确”，或从编码字符串中恢复原始图片（如从接口返回的 Base64 数据中提取图片）。 （三）衍生编码格式区：覆盖多场景需求 除 Base64 外，网站还提供多种 “Base 系列” 编码的工具支持，满足不同场景下的编解码需求，具体如下：

编码格式 核心功能 应用场景 Base16 在线编码 / 解码（ Online Base16 Encode/Decode ），基于 16 个字符（ 0-9 、A-F ），将二进制数据按每 4 比特拆分为 1 个单元，1 字节对应 2 个 Base16 字符 用于表示十六进制数据（如哈希值、证书指纹），可读性高于纯二进制 Base32 在线编码 / 解码（ Online Base32 Encode/Decode ），基于 32 个字符（ A-Z 、2-7 ），每 5 比特为 1 个单元，避免大小写混淆（无小写字母） 适用于 “人工输入场景”（如密钥、验证码），减少输入错误（如区分 O 与 0 ） Base58 在线编码 / 解码（ Online Base58 Encode/Decode ），去除 Base64 中易混淆的字符（ 0 、O 、I 、l ），保留 58 个字符，无特殊符号 区块链领域常用（如比特币地址），兼顾简洁性与防混淆 Base62 在线编码 / 解码（ Online Base62 Encode/Decode ），基于 62 个字符（ A-Z 、a-z 、0-9 ），无特殊符号（去除 Base64 的 +、/） 适用于 “不支持特殊符号的场景”（如 URL 参数、文件名），避免转义问题 Base85 在线编码 / 解码（ Online Base85 Encode/Decode ），基于 85 个可打印字符，压缩率高于 Base64 （ 4 字节对应 5 个 Base85 字符，Base64 需 6 个） 用于需要高压缩率的场景（如 PDF 内嵌数据、大型文件传输） Base100 在线编码 / 解码（ Online Base100 Encode/Decode ），基于 Unicode 字符，1 个 Base100 字符对应 1 个字节，压缩率极高 适用于 Unicode 兼容场景（如文本文件加密后编码），但兼容性较低 Custom Base64 （自定义 Base64 ） 在线自定义编码 / 解码（ Online Custom Base64 Encode/Decode ），支持用户自定义 64 个映射字符（替换标准的 A-Za-z0-9+/），生成符合特定规则的编码结果 满足特殊场景需求（如内部系统数据传输、自定义协议），提升数据辨识度 （四）多语言实现区：助力开发集成 该区域针对主流编程语言，提供 Base64 编解码的实现方案、模块介绍及在线示例，方便开发者直接在项目中使用，具体如下：

Java Base64 内容：介绍 JDK 内置的 java.util.Base64 类（支持标准、URL 安全、MIME 三种模式），提供代码示例（如 Base64.getEncoder().encodeToString("data".getBytes())）； 在线支持：可能提供 “在线 Java Base64 代码运行” 功能，用户输入代码片段可实时查看编码 / 解码结果，验证逻辑正确性。 Python base64 内容：讲解 Python 内置 base64 模块的使用，包括 b64encode()（编码）、b64decode()（解码）方法，说明 “需先将字符串转为字节流（ bytes ）” 的注意事项； 在线支持：提供在线代码编辑器，用户可输入 import base64; print(base64.b64encode(b"Hello").decode()) 等代码，实时运行并查看结果（如输出 SGVsbG8=）。 Javascript Base64 内容：覆盖浏览器环境（ btoa() 编码、atob() 解码，需处理 Unicode 字符）与 Node.js 环境（ Buffer.from("data").toString("base64")）的实现差异； 在线支持：提供在线 JS 运行环境，用户可输入前端或 Node.js 代码，验证不同环境下的编解码结果（如解决中文编码乱码问题）。 Go Base64 内容：介绍 Go 标准库 encoding/base64 的使用，包括 base64.StdEncoding.EncodeToString()（标准编码）、base64.URLEncoding （ URL 安全编码）等； 在线支持：提供 Go 代码在线运行示例，帮助开发者快速集成（如接口请求中对参数进行 Base64 编码）。 Rust Base64 内容：讲解 Rust 第三方库（如 base64 crate ）的使用，包括依赖引入、编码 / 解码函数调用，说明 Rust 中 “字节切片（&[u8]）” 与字符串的转换逻辑； 在线支持：提供 Rust 代码片段及运行结果预览，降低新手使用门槛。 Ruby Base64 内容：介绍 Ruby 内置 Base64 模块的 encode64()、decode64() 方法，说明 “默认包含换行符（每 60 字符）” 的特性及关闭方式； 在线支持：提供在线 Ruby 代码运行工具，验证编码结果是否符合预期。 其他场景实现 APP Base64：覆盖 Android （如 android.util.Base64 类）与 iOS （如 NSData 的 base64EncodedString() 方法）的移动端实现，提供原生代码示例； SQL Base64：讲解数据库层面的 Base64 编解码（如 MySQL 的 TO_BASE64()、FROM_BASE64() 函数），支持在 SQL 语句中直接处理编码数据（如查询时解码存储的 Base64 字符串）； 在线支持：提供 SQL 语句示例及运行结果（如 SELECT TO_BASE64('test') 输出 dGVzdA==），方便数据库运维人员使用。 三、网站核心优势总结 一站式资源：从 “原理学习” 到 “工具使用” 再到 “开发集成”，覆盖 Base64 全链路需求，无需跳转多个平台； 场景化覆盖：不仅支持标准 Base64 ，还提供 Base16/32/58 等衍生格式及多语言实现，满足不同行业（如区块链、网页开发、数据库）的细分需求； 易用性强：在线工具无需注册、下载，即时输入即时出结果；知识内容通俗易懂，结合示例降低理解门槛； 实用性高：图片与 Base64 互转、URL 安全编码等工具直接对接实际开发场景，可直接提升工作效率。

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缘起

事情还要从上个月（ 12 月 4 号）说起。当时我在技术群里求助，吐槽 Mac 总是莫名其妙自动切换回它自己的自带输入法，非常打断心流。 当时的聊天截图如下，群里大佬给出的“硬核”建议是——“卸载自带输入法” 😂

折腾

玩笑归玩笑，我想了一下原理，其实通过监听 APP 的焦点切换事件，应该就能实现自动化切换。 虽然之前学过 Flutter 和 Swift ，本来打算自己手搓一个。但转念一想，现在 AI 既然都这么努力了，为什么不试试让 AI 帮我写呢？ 反正我自己能看懂代码，逻辑把控住，不至于写出失控的代码。 于是，在 AI 的辅助下，在这个周末搓出了这个小工具。

意外之喜

工具做出来后，想着“来都来了”，不如顺手加点 Pro 功能，申请了支付接口，试试能不能赚赚刀乐？ 然后火速上官网，就放着没管了。

讲真，咱也不知道这破玩意儿到底有没有人用，更别说下单买 Pro 了 —— 甚至我自己都一直在用 Free 版本 😂

直到前些天，突然收到了支付平台的用户支付邮件。

Ohhh~！不仅有人用！还有人愿意为它买单！

福利

既然验证了需求，就发出来给 V 友们送一波终身码。 生成了 100 个 Pro 版终身会员兑换码，希望能帮到同样被输入法折磨的 hxd 。

优惠码：JA4Y056FBC

使用方式：点击官网的 [购买 Pro] 跳转支付页面后，填写折扣码就 OK~不需要填写支付卡等信息，拿了的 xdm 留个言反馈反馈呀~

官网链接: https://inputswitcher.com/

今天开启限免，3 天内 0 元领终身会员，无内购套路。

但求五星⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️鼓励

码，实在发不过来了😂😂😂

App Store 下载

功能主要分四个 Tab ，外加一些我个人很在意的特色细节：

1. Today （压力仪表盘）

主打 实时压力监测。聚合了 HealthKit 的生理数据，直接计算并展示你当下的压力值，顺带展示步态、噪音等底层数据。抬腕即看，比原生更直观。

2. 观照（趋势分析）

对历史健康数据做可视化。用 SpriteKit 做了 压力热力图，一眼看出这周哪天压力大。还有睡眠月相图和 ECG 分析。

3. 知行（效率辅助）

番茄钟、饮水记录、咖啡因追踪等量化工具的集合。

4. 腕能（文件系统）

这是最核心的功能，在手表上做了一套 文件管理器。

• 📂 传文件：手机传视频、音乐、TXT 小说/漫画到手表本地，支持离线播放阅读。
• 🌐 浏览器：应急用的全功能浏览器。
• 📰 RSS：腕上阅读器。

5. 精选表盘

精心设计的实用表盘，将关键信息以最美观的方式呈现在手腕上。

✨ 特别打磨的两个细节功能

• 全屏时钟 + 状态监测（防尴尬版） 提供全屏翻页时钟，同时实时显示压力与专注度评估。

  特别说明：为了方便大家在公司或自习室挂机使用，我特意设计了 积极向的提示文案。即便状态不佳，也只会显示正向引导，绝不会弹出“你走神了”这种让人尴尬的负面评价。

  (注：该功能为横屏全屏显示)

• 私密健康 + 隐私锁 关注一些重要但私密的指标：内置 性健康管理 与 凯格尔运动 训练辅助。

  这部分数据默认开启 FaceID 隐私保护，只有通过生物识别验证才能查看，把秘密留在手腕里。

⬇️ App Store 下载

觉得好用给个好评，有 Bug 评论区反馈，我会修。

33 字幕的目标是希望成为新一代最好用的 AI 字幕生产力工具之一。

产品地址：33 字幕

经过近一月的开发，33 字幕在线功能已经初步完善：

• 视频加字幕： 智能识别音视频内容，一键生成精准的双语字幕，自动对齐时间轴。

• AI 翻译字幕： 基于大语言模型深度理解语境，提供媲美人工精翻的多语种字幕体验。

• AI 转逐字稿： 自动区分不同发言人，精准转写会议记录与访谈录音，支持智能分段。

• 播客转文稿： 输入链接，轻松提取播客和视频文稿，支持小宇宙、B 站、小红书。

在语言支持上，我们支持中文、英语、粤语、日语、韩语等 90+ 种语言的识别与互译。

在生成 AI 字幕上，除了使用精度最优的识别模型，我们还自研了智能断句算法，确保每行字幕长度合理、断点自然，观看体验更流畅：

在字幕翻译上，33 字幕摒弃了 DeepL 这类传统的机器翻译，拥抱大语言模型，让翻译效果媲美人工翻译。

大家知道，使用大模型翻译效果好，但即便使用最高级的模型，目前也无法完全避免输出不稳定，格式错乱的问题，我们使用了严格的校验和重试机制，来让这个问题获得完美解决。

通过 33 字幕，还可以非常方便把小宇宙｜ B 站｜小红书的音视频内容，直接一键转成可读性非常好的文稿，这里的核心技术是也语音转写+大模型后优化处理。

算力兑换码（请领取的朋友记得留言，方便其他人知道，如果用完还有人需要我会补充）：

• Gffg
• iHty
• 8Eib
• 0Imr
• lQEB
• 8zDv
• WZwL
• mMjl
• Sgx6
• ZM1p
• iW7p
• Q30t
• DZQW
• al9x
• p4Rm
• 6MBi
• PqZd
• PlRz
• YwCV
• fuIF

兑换方式：

未来除了不断完善在线服务，还会基于开源模型，把 33 字幕客户端做成一个完全免费的离线版本，大家可以期待一下。

如果有任何产品上的建议，也欢迎大家提出。

应用简介

1.群晖 NAS 管理

2.Emby 观影

3.Audiobookshelf 听书

4.AudioStation 听音乐

5.Navidrome 听音乐

6.WebDAV 文件管理

废话不多说，直接上图~

有兴趣的小伙伴们可以在这里下载体验 DS One 安卓下载地址 DS Cloud iOS 下载地址

完全依赖于逻辑推理，玩家可以完全通过分析来找到每个地雷的位置，而不需要依赖运气。每一局都是 100%可解的，解决方案是独一无二的。

• 网页版：https://minesweeper.1b.mk/
• 摸鱼 vscode 插件版：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Chenguang.clearbomb

开始摸鱼

如何实现这个?我已知或已有的条件如下:

1. 家庭内外网络条件满足.
2. 扔几台电话或者电脑在每个房间持续开机是可以实现这个目标的,但却是笨重了一些.
3. 我假想的较好+较节省的方案是"多点拾音+多点视频+集中处理",这样一台移动电话就能做中央处理器了. ...

我解释一些,防止朋友们误解:

1. 我不是基于偷窥或者控制,完全是基于公开+健康的家庭助理需要.
2. 不会偷偷摸摸的布置,而是让家人和孩子都知道,家庭有这个助理,随时呼唤.
3. 我甚至想过布置在我父母身边,他们随时随地能与任何家人沟通(过去打开电视+摄像头是可以部分实现的).
4. 豆包要能智慧地判断呼唤者是在自我唠叨,还是在主动呼唤沟通. ... 如不妥请朋友们指导,我尊重并改变.

采用全屏强提醒，让你久坐电脑前工作时保持身体健康:

首发 V2EX ，希望领取优惠码的朋友们在 App Store 留个五🌟好评，感谢🙏

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