#macOS #Tools #CLI
🐹 Mole：一个开源的 macOS 深度清理工具
🔗：GitHub
⭐️ Features
• 免费开源，MIT License
• 命令行优先，轻量、透明、适合自动化
• 支持深度清理缓存、日志、浏览器残留、App 遗留数据
• 支持卸载 App，并清理 LaunchAgents、偏好设置等隐藏残留
• 支持磁盘分析、系统状态查看、实时 CPU / 内存 / 磁盘 / 网络信息
• 对开发者很友好，覆盖 Xcode、模拟器、Claude Code、Cursor、Windsurf、Cline、Aider、Node、Python、Go 等常见开发缓存
Mole 可以理解成一个放在终端里的 macOS 清理工具，把 CleanMyMac、AppCleaner、DaisyDisk、iStat Menus 里常用的能力做成了一个轻量命令行工具。它的重点不是花哨界面，而是让你清楚知道哪些东西可以删、会释放多少空间，以及怎么安全地处理。
对开发者来说，Mole 比较实用的地方是它懂很多现代开发环境的垃圾来源，比如 Xcode 模拟器、浏览器缓存、AI Coding 工具缓存、各种语言和包管理器残留。平时跑一下 mo clean，经常能一次清出不少空间；想看磁盘占用可以用 mo analyze，卸载 App 可以用 mo uninstall，看机器状态可以用 mo status。
🤔 如果你习惯终端，也不太喜欢那些又重又贵的 Mac 清理软件，Mole 会是一个很顺手的选择。它更像是给 Mac 用户，尤其是开发者准备的一个日常维护工具。当前 GitHub 已经 48K Stars，更新也很勤快，值得放进工具箱里。
* 本文为开发者自荐
频道：@NewlearnerChannel
🐹 Mole：一个开源的 macOS 深度清理工具
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⭐️ Features
• 免费开源，MIT License
• 命令行优先，轻量、透明、适合自动化
• 支持深度清理缓存、日志、浏览器残留、App 遗留数据
• 支持卸载 App，并清理 LaunchAgents、偏好设置等隐藏残留
• 支持磁盘分析、系统状态查看、实时 CPU / 内存 / 磁盘 / 网络信息
• 对开发者很友好，覆盖 Xcode、模拟器、Claude Code、Cursor、Windsurf、Cline、Aider、Node、Python、Go 等常见开发缓存
Mole 可以理解成一个放在终端里的 macOS 清理工具，把 CleanMyMac、AppCleaner、DaisyDisk、iStat Menus 里常用的能力做成了一个轻量命令行工具。它的重点不是花哨界面，而是让你清楚知道哪些东西可以删、会释放多少空间，以及怎么安全地处理。
对开发者来说，Mole 比较实用的地方是它懂很多现代开发环境的垃圾来源，比如 Xcode 模拟器、浏览器缓存、AI Coding 工具缓存、各种语言和包管理器残留。平时跑一下 mo clean，经常能一次清出不少空间；想看磁盘占用可以用 mo analyze，卸载 App 可以用 mo uninstall，看机器状态可以用 mo status。
🤔 如果你习惯终端，也不太喜欢那些又重又贵的 Mac 清理软件，Mole 会是一个很顺手的选择。它更像是给 Mac 用户，尤其是开发者准备的一个日常维护工具。当前 GitHub 已经 48K Stars，更新也很勤快，值得放进工具箱里。
* 本文为开发者自荐
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❤26
#Tools #Design #AI #OpenSource
👷 Kami：一个开源的 AI 原生文档设计系统
🔗：GitHub 🌐：官网
⭐️ Features
• 免费开源，面向 AI 生成文档的排版场景
• 支持一页纸报告、简历、作品集、白皮书、信件、长文档、Slides
• 支持中英文双语排版，适合打印、分享和导出 PDF
• 内置清晰、美观的图表和关系图绘制能力
• 零配置，适合作为 Claude Code / ChatGPT / Cursor 这类 AI 工具的文档输出 Skill
• 风格偏简洁、清晰、克制，避免千篇一律的 AI Design 味道
Kami 可以理解成一个给 AI 文档准备的设计系统。现在 AI 写内容已经不难了，但很多时候最后生成出来的文档，排版还是比较粗糙，要么像网页，要么像模板，要么看着有很重的 AI 味道。Kami 主要解决的就是这一段，把 AI 写出来的内容变成更适合阅读、展示、打印和发送给别人的精致文档。
它适合的场景很多，比如一页纸产品说明、个人简历、作品集 PDF、项目白皮书、长文档、Slides，或者任何需要排版成 PDF 的内容。里面也加入了自动画图的能力，可以把流程图、结构图、关系图这些内容一起做得更清楚。
我会把 Kami 看成 Waza 的妹妹，Kaku 的女儿，一个更偏创作和 Paper 排版的小工具。对于经常用 AI 写文档、做资料、整理作品集、准备对外材料的人来说，Kami 会是一个很顺手的补充。AI 已经能把内容写好了，现在也该让文档本身好看一点。
频道：@NewlearnerChannel
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⭐️ Features
• 免费开源，面向 AI 生成文档的排版场景
• 支持一页纸报告、简历、作品集、白皮书、信件、长文档、Slides
• 支持中英文双语排版，适合打印、分享和导出 PDF
• 内置清晰、美观的图表和关系图绘制能力
• 零配置，适合作为 Claude Code / ChatGPT / Cursor 这类 AI 工具的文档输出 Skill
• 风格偏简洁、清晰、克制，避免千篇一律的 AI Design 味道
Kami 可以理解成一个给 AI 文档准备的设计系统。现在 AI 写内容已经不难了，但很多时候最后生成出来的文档，排版还是比较粗糙，要么像网页，要么像模板，要么看着有很重的 AI 味道。Kami 主要解决的就是这一段，把 AI 写出来的内容变成更适合阅读、展示、打印和发送给别人的精致文档。
它适合的场景很多，比如一页纸产品说明、个人简历、作品集 PDF、项目白皮书、长文档、Slides，或者任何需要排版成 PDF 的内容。里面也加入了自动画图的能力，可以把流程图、结构图、关系图这些内容一起做得更清楚。
我会把 Kami 看成 Waza 的妹妹，Kaku 的女儿，一个更偏创作和 Paper 排版的小工具。对于经常用 AI 写文档、做资料、整理作品集、准备对外材料的人来说，Kami 会是一个很顺手的补充。AI 已经能把内容写好了，现在也该让文档本身好看一点。
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#macOS #GitHub情报 #Tools
🏝️ SuperIsland：Mac 刘海变 Dynamic Island
🔗：Web | GitHub
⭐️ Features
• 显示音乐、电池、天气、日历和通知
• 支持文件拖放到刘海区进行分享/传输
• 可替代系统音量/亮度 HUD，交互更集中
• 提供 JavaScript Extension SDK，可自行扩展模块
• 开源、免费
iPhone 上的 Dynamic Island 当年一出来，大家一边吐槽刘海，一边又不得不承认苹果确实把一个原本碍眼的硬件缺口包装成了可交互的信息入口。MacBook 也有刘海，但这么多年下来系统从没利用过它，成了实实在在的挖掉一块菜单栏。这几年也有一些商业化的 app 尝试把 Dynamic Island 概念 引入到 Mac，但是对于这种纯纯玩具还收费的 app 是没什么兴趣的。SuperIsland 最大的最吸引人的地方，我觉得还是开源和免费。
目前 SuperIsland 完成度较高，可以显示正在播放的音乐、电池和充电状态、日历事件、天气、通知，以及音量亮度这类本来就只会短暂出现的系统反馈。这些处理是相对合理的，这种轻量信息也只需要简单但频繁的看看，这某种程度上算是终于给 Mac 的 notch 找到了一个还算说得过去的用途。
SuperIsland 还留了扩展接口。项目提供了 JavaScript SDK，开发者可以不用碰太多原生 SwiftUI 细节，直接写自己的模块，这就让它从一个“有趣的小玩具”稍微往“可持续折腾的平台”靠近了一点。像番茄钟、状态监控、AI 统计信息这类东西，理论上都可以继续往里塞。对于喜欢折腾菜单栏、桌面层小工具的人来说，这种开放性会比单纯内置几个功能更有吸引力。
🤔 当然，这类项目也有很现实的限制。不是每个人都需要在刘海区再放一层信息；其次这类常驻系统顶层界面的工具，对稳定性、性能和权限处理都很敏感，做得酷不算难，长期用下来不烦人才更难。MacBook 这块多年被浪费掉的刘海，能不能被重新设计成一个有点意思的交互入口，SuperIsland 还是非常值得尝试的。SuperIsland 还有另外一个项目 SuperCmd 我们也介绍过。
📘 关联阅读：Vibe Island - 把 MacBook 刘海变成 AI 编程代理的实时控制面板及同类项目
频道：@NewlearnerChannel
🏝️ SuperIsland：Mac 刘海变 Dynamic Island
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⭐️ Features
• 显示音乐、电池、天气、日历和通知
• 支持文件拖放到刘海区进行分享/传输
• 可替代系统音量/亮度 HUD，交互更集中
• 提供 JavaScript Extension SDK，可自行扩展模块
• 开源、免费
iPhone 上的 Dynamic Island 当年一出来，大家一边吐槽刘海，一边又不得不承认苹果确实把一个原本碍眼的硬件缺口包装成了可交互的信息入口。MacBook 也有刘海，但这么多年下来系统从没利用过它，成了实实在在的挖掉一块菜单栏。这几年也有一些商业化的 app 尝试把 Dynamic Island 概念 引入到 Mac，但是对于这种纯纯玩具还收费的 app 是没什么兴趣的。SuperIsland 最大的最吸引人的地方，我觉得还是开源和免费。
目前 SuperIsland 完成度较高，可以显示正在播放的音乐、电池和充电状态、日历事件、天气、通知，以及音量亮度这类本来就只会短暂出现的系统反馈。这些处理是相对合理的，这种轻量信息也只需要简单但频繁的看看，这某种程度上算是终于给 Mac 的 notch 找到了一个还算说得过去的用途。
SuperIsland 还留了扩展接口。项目提供了 JavaScript SDK，开发者可以不用碰太多原生 SwiftUI 细节，直接写自己的模块，这就让它从一个“有趣的小玩具”稍微往“可持续折腾的平台”靠近了一点。像番茄钟、状态监控、AI 统计信息这类东西，理论上都可以继续往里塞。对于喜欢折腾菜单栏、桌面层小工具的人来说，这种开放性会比单纯内置几个功能更有吸引力。
🤔 当然，这类项目也有很现实的限制。不是每个人都需要在刘海区再放一层信息；其次这类常驻系统顶层界面的工具，对稳定性、性能和权限处理都很敏感，做得酷不算难，长期用下来不烦人才更难。MacBook 这块多年被浪费掉的刘海，能不能被重新设计成一个有点意思的交互入口，SuperIsland 还是非常值得尝试的。SuperIsland 还有另外一个项目 SuperCmd 我们也介绍过。
📘 关联阅读：Vibe Island - 把 MacBook 刘海变成 AI 编程代理的实时控制面板及同类项目
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#telegram #AI #Tools
🧠 聊聊 Telegram 的新功能 —— AI Editor
🔗：Blog
三月底的时候，Telegram 发布了一波新功能更新，其中引起我注意的是 AI Editor（AI 文本编辑器）。作为一个经常在 Telegram 写作并发布文字的人，它到底能带来哪些变化？
👉 Features
- 一键翻译文本，支持多国语言
- 支持润色改写为多种语言风格，包含正式 / 简短 / 部落 / 圣经 / 禅 / 商务等
- 一键排版、标点符号修改、错别字纠正等
- 使用自研模型 Cocoon AI，注重隐私、不存储用户文本、不用于训练
💡 AI Editor 只有在对话框字数到达一定程度时，才能够触发 AI 编辑选项。它做的事情和去年 WWDC 发布的 Writing Tools 非常像，即像插件一样对文字表达实时润色。它真正改变的不是「写什么」，而是「怎么写」，这一点和生成式 AI 有着本质的不同
👀 最近一直思考这个工具能够带来的实质意义，但几乎微乎其微。用户日常对话，除了极个别需要翻译的场景，几乎不会用到太复杂的文本编辑修正。因此只有发布严肃内容的频道主，可以用它来检查语法、语句通顺等。自留地几乎不需要它，我们很早就确立了一套自己的准则，但用它来润色读者们的长文投稿，经测试意外得好用（对中文的支持还不错，甚至还有 Emoji 模式）
🤖 另外，Telegram 对 AI Agent Bot 的支持格外得优秀，想要发布一些有条理、有内容的文字，也不见得需要再走一遍 AI Editor。所以，我个人理解目前这个功能对我们的帮助非常有限，以至于到现在也没什么人提到。但是，如果未来融合了生成式 AI，就能给我们在 Telegram 生态下的一站式写稿带来许多便捷，希望这是一个好的开始
* 实际上，自留地自 19 年就开始在频道推送中使用多种 Emoji 来进行分段或视觉指引，于 20 年疫情居家后逐步形成了 Emoji 排版体系。我们对后续「滥用 Emoji」以及「Emoji 成为 AI 风格」等事深表遗憾
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🧠 聊聊 Telegram 的新功能 —— AI Editor
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三月底的时候，Telegram 发布了一波新功能更新，其中引起我注意的是 AI Editor（AI 文本编辑器）。作为一个经常在 Telegram 写作并发布文字的人，它到底能带来哪些变化？
👉 Features
- 一键翻译文本，支持多国语言
- 支持润色改写为多种语言风格，包含正式 / 简短 / 部落 / 圣经 / 禅 / 商务等
- 一键排版、标点符号修改、错别字纠正等
- 使用自研模型 Cocoon AI，注重隐私、不存储用户文本、不用于训练
💡 AI Editor 只有在对话框字数到达一定程度时，才能够触发 AI 编辑选项。它做的事情和去年 WWDC 发布的 Writing Tools 非常像，即像插件一样对文字表达实时润色。它真正改变的不是「写什么」，而是「怎么写」，这一点和生成式 AI 有着本质的不同
👀 最近一直思考这个工具能够带来的实质意义，但几乎微乎其微。用户日常对话，除了极个别需要翻译的场景，几乎不会用到太复杂的文本编辑修正。因此只有发布严肃内容的频道主，可以用它来检查语法、语句通顺等。自留地几乎不需要它，我们很早就确立了一套自己的准则，但用它来润色读者们的长文投稿，经测试意外得好用（对中文的支持还不错，甚至还有 Emoji 模式）
🤖 另外，Telegram 对 AI Agent Bot 的支持格外得优秀，想要发布一些有条理、有内容的文字，也不见得需要再走一遍 AI Editor。所以，我个人理解目前这个功能对我们的帮助非常有限，以至于到现在也没什么人提到。但是，如果未来融合了生成式 AI，就能给我们在 Telegram 生态下的一站式写稿带来许多便捷，希望这是一个好的开始
* 实际上，自留地自 19 年就开始在频道推送中使用多种 Emoji 来进行分段或视觉指引，于 20 年疫情居家后逐步形成了 Emoji 排版体系。我们对后续「滥用 Emoji」以及「Emoji 成为 AI 风格」等事深表遗憾
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#macOS #Tools #App
🐹 Mole for Mac：把五个 Mac 工具合成一个的原生清理应用
🔗：https://mole.fit
之前频道推荐过 Mole CLI，一个开源的 macOS 深度清理命令行工具，GitHub 50K+ Stars。现在它有了 Mac 客户端，同一套清理引擎，加上了可视化界面
⭐️ Features
• 清理：覆盖系统缓存、浏览器残留、开发工具（Xcode/Claude/Cursor/Copilot）、日志等十一类，Hardlink 感知计算不虚报空间
• 卸载：删 App 同时清 LaunchAgent、登录项、Dock 残影、容器等十五类隐藏残留，一次授权全部搞定
• 优化：22 项系统维护任务一键跑，DNS、Spotlight、字体缓存、磁盘权限等，有安全门控不会乱来
• 磁盘分析：Treemap 可视化，点击下钻，右键直接丢废纸篓或在 Finder 打开
• 系统状态：CPU/内存/GPU/磁盘/网络/电池/温度九宫格仪表盘，进程列表可排序可固定
• 支持英语、中文、法语、德语
Mole 做的事情和 CleanMyMac + AppCleaner + DaisyDisk + iStat Menus 加起来差不多，但它是原生 SwiftUI 应用，没有后台常驻进程，没有菜单栏插件，没有任何数据上传，纯本地运行。底层引擎开源，规则透明可审计，CLI 依然免费，终端党 brew install mole 就能用
对开发者比较友好的地方是它懂很多现代开发环境的垃圾来源：Xcode 模拟器、AI Coding 工具缓存、npm/pip/Homebrew 残留、各种语言和包管理器的临时文件，平时跑一下经常能清出几十 GB
$9 买断，2 台 Mac，终身更新，折扣码
* 本推送由开发者编写发送，Newlearner365 希望各位读者多多支持！
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🐹 Mole for Mac：把五个 Mac 工具合成一个的原生清理应用
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⭐️ Features
• 清理：覆盖系统缓存、浏览器残留、开发工具（Xcode/Claude/Cursor/Copilot）、日志等十一类，Hardlink 感知计算不虚报空间
• 卸载：删 App 同时清 LaunchAgent、登录项、Dock 残影、容器等十五类隐藏残留，一次授权全部搞定
• 优化：22 项系统维护任务一键跑，DNS、Spotlight、字体缓存、磁盘权限等，有安全门控不会乱来
• 磁盘分析：Treemap 可视化，点击下钻，右键直接丢废纸篓或在 Finder 打开
• 系统状态：CPU/内存/GPU/磁盘/网络/电池/温度九宫格仪表盘，进程列表可排序可固定
• 支持英语、中文、法语、德语
Mole 做的事情和 CleanMyMac + AppCleaner + DaisyDisk + iStat Menus 加起来差不多，但它是原生 SwiftUI 应用，没有后台常驻进程，没有菜单栏插件，没有任何数据上传，纯本地运行。底层引擎开源，规则透明可审计，CLI 依然免费，终端党 brew install mole 就能用
对开发者比较友好的地方是它懂很多现代开发环境的垃圾来源：Xcode 模拟器、AI Coding 工具缓存、npm/pip/Homebrew 残留、各种语言和包管理器的临时文件，平时跑一下经常能清出几十 GB
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Newlearner 八折* 本推送由开发者编写发送，Newlearner365 希望各位读者多多支持！
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#Movies #Tools #Web
🍿 Ratefuse：你的全网电影评分指南
🔗：Web
👉 Features
- 一键搜索，汇总豆瓣、IMDb、烂番茄、Metacritic、Letterboxd、TMDB、Trakt 共 7 大主流平台评分
- 点击评分卡片可跳转至详情页，提供综合评分
- 评分图片一键导出，快速生成你的观影指南
- 个性化收藏列表，轻松管理和分享你的观影偏好（需注册）
- 提供一周电影 & 剧集口碑榜 / 电影 Top 250 / 评分最高系列榜单（数据基于多个平台）
- 部分榜单支持一键导出，观影清单和分享都更方便
🎬 作为每年观影超 100 部的入门影迷，我想自己早就过了因为一部电影评分太高（爆款）而专门去观看的阶段。建立起自己的观影偏好后，我会通过题材、导演、演员等诸多因素，去评判一部电影是否真的值得一看。不过，豆瓣等平台的评分，一定程度上可以辅助我们做出选择
💡 评分聚合这件事，很多人都尝试做过。从社区到 Chrome 插件，方案层出不穷，但真正能够坚持维护下去的寥寥。微博影视自媒体 守望电影 维护了名为 Ratefuse 的一个网页项目，使用了一段时间后觉得稳定、可靠，最重要的是能够快速分享，推荐给大家
👀 在 Ratefuse 中，你可以快速找到近期的各种榜单，减少筛选的成本。遇到感兴趣的电影或剧集，点击即可详细查看各平台评分、作品简介以及演员表，可以说是一目了然
📘 关联阅读：
1️⃣ Movie Release Radar：你的电影 / 剧集上映在线日历
2️⃣ 此刻·电影日历：每天一部优秀电影
3️⃣ NeoDB：书影音标记 – 豆瓣、GoodReads 和 Google Book 的替代品
4️⃣ Konsensus：全新上架的流媒体聚合查询应用
频道：@NewlearnerChannel
🍿 Ratefuse：你的全网电影评分指南
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👉 Features
- 一键搜索，汇总豆瓣、IMDb、烂番茄、Metacritic、Letterboxd、TMDB、Trakt 共 7 大主流平台评分
- 点击评分卡片可跳转至详情页，提供综合评分
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- 提供一周电影 & 剧集口碑榜 / 电影 Top 250 / 评分最高系列榜单（数据基于多个平台）
- 部分榜单支持一键导出，观影清单和分享都更方便
🎬 作为每年观影超 100 部的入门影迷，我想自己早就过了因为一部电影评分太高（爆款）而专门去观看的阶段。建立起自己的观影偏好后，我会通过题材、导演、演员等诸多因素，去评判一部电影是否真的值得一看。不过，豆瓣等平台的评分，一定程度上可以辅助我们做出选择
💡 评分聚合这件事，很多人都尝试做过。从社区到 Chrome 插件，方案层出不穷，但真正能够坚持维护下去的寥寥。微博影视自媒体 守望电影 维护了名为 Ratefuse 的一个网页项目，使用了一段时间后觉得稳定、可靠，最重要的是能够快速分享，推荐给大家
👀 在 Ratefuse 中，你可以快速找到近期的各种榜单，减少筛选的成本。遇到感兴趣的电影或剧集，点击即可详细查看各平台评分、作品简介以及演员表，可以说是一目了然
📘 关联阅读：
1️⃣ Movie Release Radar：你的电影 / 剧集上映在线日历
2️⃣ 此刻·电影日历：每天一部优秀电影
3️⃣ NeoDB：书影音标记 – 豆瓣、GoodReads 和 Google Book 的替代品
4️⃣ Konsensus：全新上架的流媒体聚合查询应用
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#APP #macOS #GitHub情报 #Tools #GFW
📩 接读者来稿，TA 向我们推荐了自己开发的 macOS 代理客户端
⚡ ClashBar：原生轻量的 macOS 菜单栏代理客户端
🔗：Web | GitHub
⭐️ Features:
• Swift 原生开发，轻量、低内存占用
• 在菜单栏中快速切换全局 / 规则 / 直连模式
• 支持节点切换、系统代理开关和实时上传 / 下载速率显示
• 支持本地 / 远程订阅导入，可手动编辑配置
• 支持开机自启和全局快捷键
Clash 系客户端这些年已经不少了。很多客户端功能很全，窗口也很大，订阅、节点、规则、日志、Dashboard 全都塞在一起；当然这很适合重度用户，但对只是想日常切一下节点、看一下速率、开关一下系统代理的人来说，多少有点杀鸡用牛刀。ClashBar 实现了代理客户端里最基础的功能，比如切换全局 / 规则 / 直连模式、选择节点、开关系统代理、查看实时上传下载速率，以及导入本地配置或远程订阅。ClashBar 使用 Swift 原生开发，目标是比 Electron 客户端更轻、更省电，也更贴近 macOS 的系统体验。
ClashBar 是作者通过 AI vibe coding 做出来的项目。现在越来越多非程序员也能借助 AI 写出可用的软件，AI 确实让很多原本只停留在脑子里的想法有了落地的机会。但另一方面，网络代理工具不是普通记事本，它涉及系统代理、网络流量、后台权限和配置解析，代码可靠性、异常处理和长期维护都需要经得起更多考验。AI 可以把“做出来”的门槛降得很低，但“长期稳定地做好”仍然需要工程判断、测试和持续修补。这大概也是接下来几年我们会反复遇到的问题：当写代码变得越来越容易，真正重要的可能就不只是“谁会写代码”，而是谁能判断代码是否可靠、是否安全、是否值得长期依赖。
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📩 接读者来稿，TA 向我们推荐了自己开发的 macOS 代理客户端
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• 在菜单栏中快速切换全局 / 规则 / 直连模式
• 支持节点切换、系统代理开关和实时上传 / 下载速率显示
• 支持本地 / 远程订阅导入，可手动编辑配置
• 支持开机自启和全局快捷键
Clash 系客户端这些年已经不少了。很多客户端功能很全，窗口也很大，订阅、节点、规则、日志、Dashboard 全都塞在一起；当然这很适合重度用户，但对只是想日常切一下节点、看一下速率、开关一下系统代理的人来说，多少有点杀鸡用牛刀。ClashBar 实现了代理客户端里最基础的功能，比如切换全局 / 规则 / 直连模式、选择节点、开关系统代理、查看实时上传下载速率，以及导入本地配置或远程订阅。ClashBar 使用 Swift 原生开发，目标是比 Electron 客户端更轻、更省电，也更贴近 macOS 的系统体验。
ClashBar 是作者通过 AI vibe coding 做出来的项目。现在越来越多非程序员也能借助 AI 写出可用的软件，AI 确实让很多原本只停留在脑子里的想法有了落地的机会。但另一方面，网络代理工具不是普通记事本，它涉及系统代理、网络流量、后台权限和配置解析，代码可靠性、异常处理和长期维护都需要经得起更多考验。AI 可以把“做出来”的门槛降得很低，但“长期稳定地做好”仍然需要工程判断、测试和持续修补。这大概也是接下来几年我们会反复遇到的问题：当写代码变得越来越容易，真正重要的可能就不只是“谁会写代码”，而是谁能判断代码是否可靠、是否安全、是否值得长期依赖。
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#GitHub情报 #APP #Tools #AI
📩 接读者来稿，他向我们介绍了一个有趣的 AI 代理可视化项目
🧩 ascii-agents：把你的 Claude Code 装进一个像素风办公室
🔗：GitHub
👉 Features
- 为每段会话设置办公桌，多出的将会展示在地板和沙发
- 为每段会话代表的人物设置丰富的动作和表情
- 通过颜色快速识别状态，并加入多种天气情况
- Office Cat 陪伴左右
- 在人物身上悬停可看到会话详细信息
- 支持 Claude Code 和 Antigravity CLI，未来计划更多平台
👀 看到这个项目，第一反应是想到了令人舒适的 室内白噪音 以及灵感买家俱乐部推出的线上「野乌咖啡馆」。在后者之中，你依然可以化身为一个可视化的个人，在其中听音乐、自习、开会、聊天，做自己想做的事。很好的想法！
🧑🏻💻 开发者的话
现在的状态：每个 session 是一个小人，显示器会根据当前在用什么工具自动变色，空闲的趴桌睡觉，闲久了自己走去茶水间。窗外有阴天、刮风、日落的天气变化，内置 Cyberpunk、Catppuccin、Gruvbox、Dracula、Tokyo Night 等 6 种主题。🐱 还有只办公室的猫。
起因是日常工作开始大量用 Claude Code，经常同时跑好几个 session 在不同的项目里。但一个 session 当下到底是在打字、还是在等我点权限、还是早就跑完了我没注意,光看终端输出很难一眼分清。
这时候在 GitHub 上刷到 pixel-agents（VS Code 网页版）和 clawd-on-desk（macOS 桌宠版）两个项目，觉得这种「把 Agent 拟人化」的方向很有意思。但自己日常其实更常在终端和 SSH 里干活，所以就想做个纯终端版本。
项目本身是周末用 Rust 慢慢搭起来的，之前没怎么写过 Rust，顺便当练手了。TUI 用的是 ratatui，像素感来自 24-bit RGB 的半字符块渲染（▀）。Agent 闲下来会用 A* 在办公室里乱走，整个过程也算重度使用了 Claude Code，某种意义上「用 AI Agent 给 AI Agent 盖房子」。
频道：@NewlearnerChannel
📩 接读者来稿，他向我们介绍了一个有趣的 AI 代理可视化项目
🧩 ascii-agents：把你的 Claude Code 装进一个像素风办公室
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👉 Features
- 为每段会话设置办公桌，多出的将会展示在地板和沙发
- 为每段会话代表的人物设置丰富的动作和表情
- 通过颜色快速识别状态，并加入多种天气情况
- Office Cat 陪伴左右
- 在人物身上悬停可看到会话详细信息
- 支持 Claude Code 和 Antigravity CLI，未来计划更多平台
👀 看到这个项目，第一反应是想到了令人舒适的 室内白噪音 以及灵感买家俱乐部推出的线上「野乌咖啡馆」。在后者之中，你依然可以化身为一个可视化的个人，在其中听音乐、自习、开会、聊天，做自己想做的事。很好的想法！
🧑🏻💻 开发者的话
现在的状态：每个 session 是一个小人，显示器会根据当前在用什么工具自动变色，空闲的趴桌睡觉，闲久了自己走去茶水间。窗外有阴天、刮风、日落的天气变化，内置 Cyberpunk、Catppuccin、Gruvbox、Dracula、Tokyo Night 等 6 种主题。🐱 还有只办公室的猫。
起因是日常工作开始大量用 Claude Code，经常同时跑好几个 session 在不同的项目里。但一个 session 当下到底是在打字、还是在等我点权限、还是早就跑完了我没注意,光看终端输出很难一眼分清。
这时候在 GitHub 上刷到 pixel-agents（VS Code 网页版）和 clawd-on-desk（macOS 桌宠版）两个项目，觉得这种「把 Agent 拟人化」的方向很有意思。但自己日常其实更常在终端和 SSH 里干活，所以就想做个纯终端版本。
项目本身是周末用 Rust 慢慢搭起来的，之前没怎么写过 Rust，顺便当练手了。TUI 用的是 ratatui，像素感来自 24-bit RGB 的半字符块渲染（▀）。Agent 闲下来会用 A* 在办公室里乱走，整个过程也算重度使用了 Claude Code，某种意义上「用 AI Agent 给 AI Agent 盖房子」。
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👾7❤3
#macOS #APP #Tools
🐟 摸摸鱼计时器 2.0：记录专注与摸鱼时间的 macOS 菜单栏工具
🔗：Web | Demo | Download
👉 Features
- 每日摸鱼统计
- 支持 App 和网页计时
- 永久免费、无广告
- 本地版无需注册账号，不登录网页版时，时长数据仅保存在本地
- 订阅版提供历史摸鱼率统计，每周总结，还可参与在线排行
👀 依稀记得独立开发者三件套的年代 —— 记账、笔记、番茄钟，那时候大家对于「正统地追求效率」这件事非常看重。时过境迁，一场疫情让很多人想明白一些事，而 Vibe Coding 的崛起让各种天马行空的想法成为了现实，三件套辉煌的年代已经远去
👻 于是「摸鱼」这个词在近几年得到了越来越多的认可和背书，大家越来越关注 WLB 这件事。我喜爱的播客节目 Anyway 的创始人 JJ Ying 为此开发了一款 macOS 软件，能够帮助你洞察你的 Mac 日常使用情况，一起来看看
❓ 有人会问，macOS 已经提供了「屏幕使用时间」功能，为什么还需要一个第三方 App 呢？抛开 UI 等问题不谈，主要是 Apple OS 提供的统计功能经常会出现统计不完整、挂入后台依旧计入时长、多平台整合混乱等问题，使得这个功能出来了好几年依然得不到用户的信任
💡 而摸摸鱼计时器可以很好地帮你记录每天使用的 App 和网页浏览情况，通过菜单栏即可一目了然地看到使用时长占比以及「摸鱼率」。如果你注重隐私，可以下载本地版 App，全部都是免费的。如果你更想要和网友们一起分享摸鱼时光，获得更详尽的统计和分析，那么可以通过 68 元一年的订阅帮助开发者给服务器回血
😘 总之，摸鱼愉快！
📘 关联阅读：
1️⃣ 10 秒钟生成活动简报，又有更多的时间摸鱼了
2️⃣ Summer Afternoon：开工摸鱼玩什么，夏日小镇治愈你
3️⃣ 独立开发者故事 #57 - “你带薪拉屎的时间值得被记录下来！”
4️⃣ 电脑摸鱼工具大盘点
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- 每日摸鱼统计
- 支持 App 和网页计时
- 永久免费、无广告
- 本地版无需注册账号，不登录网页版时，时长数据仅保存在本地
- 订阅版提供历史摸鱼率统计，每周总结，还可参与在线排行
👀 依稀记得独立开发者三件套的年代 —— 记账、笔记、番茄钟，那时候大家对于「正统地追求效率」这件事非常看重。时过境迁，一场疫情让很多人想明白一些事，而 Vibe Coding 的崛起让各种天马行空的想法成为了现实，三件套辉煌的年代已经远去
👻 于是「摸鱼」这个词在近几年得到了越来越多的认可和背书，大家越来越关注 WLB 这件事。我喜爱的播客节目 Anyway 的创始人 JJ Ying 为此开发了一款 macOS 软件，能够帮助你洞察你的 Mac 日常使用情况，一起来看看
❓ 有人会问，macOS 已经提供了「屏幕使用时间」功能，为什么还需要一个第三方 App 呢？抛开 UI 等问题不谈，主要是 Apple OS 提供的统计功能经常会出现统计不完整、挂入后台依旧计入时长、多平台整合混乱等问题，使得这个功能出来了好几年依然得不到用户的信任
💡 而摸摸鱼计时器可以很好地帮你记录每天使用的 App 和网页浏览情况，通过菜单栏即可一目了然地看到使用时长占比以及「摸鱼率」。如果你注重隐私，可以下载本地版 App，全部都是免费的。如果你更想要和网友们一起分享摸鱼时光，获得更详尽的统计和分析，那么可以通过 68 元一年的订阅帮助开发者给服务器回血
😘 总之，摸鱼愉快！
📘 关联阅读：
1️⃣ 10 秒钟生成活动简报，又有更多的时间摸鱼了
2️⃣ Summer Afternoon：开工摸鱼玩什么，夏日小镇治愈你
3️⃣ 独立开发者故事 #57 - “你带薪拉屎的时间值得被记录下来！”
4️⃣ 电脑摸鱼工具大盘点
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❤10
#Photos #GitHub情报 #Tools
🎞 NegativeCutter-135：Lightroom 135 胶片扫描自动裁剪插件
🔗：GitHub
👉 Features
- 自动帧检测：识别胶片帧之间的间隙，无需手动标记
- 批量处理：同时处理多张照片，适合整卷胶片 Workflow
- 虚拟副本：为每帧创建独立虚拟副本，保留原始扫描文件
- 精确裁剪：基于图像分析生成像素级精确的裁剪框
- 边界清理：0.3% 微小内收，消除扫描脏边和 bleed
📷 上次聊到，自己买了一台 Olympus OM-1 胶片相机，并且拍了一卷 5219 电影卷送去冲洗。由于除碳和 ECN-2 的工艺比较麻烦，为了保证最终质量，索性上了一台哈苏 X5 扫描仪以获得最高后期宽容度。但冲扫店为了图省事，直接发来了 12 张 135mm 照片为一个合集的大文件，也就意味着他们后期去色罩也是一大张照片一起的，这让我感到很恼火
❓ 如果你想避免这种情况，最好找那些愿意拆分照片再分别去色罩的商家。一个更为现实的问题是，我如何快速把这个接近 1GB、含有 12 张照片的大图像进行切分？在咨询群友后，他给了我一份 JSX 脚本，现在看来就是 FilmCrop 项目的再开发。意外得还算好用，基本上把 6x2 的照片都拆分出来了，边框还需要再进行细致的调整
💡 最近偶然看到有网友分享了自己在用的 135mm 胶片裁剪脚本，刚好适配 Lightroom，于是和大家分享一下。开发者提供了一键安装脚本，根据 README 引导安装即可。使用起来也很方便，你可以选择让脚本自动检测帧，也可以指定裁剪帧数。项目采用 NumPy 和 Pillow 检测和处理图像，对于单列 135mm 胶片条来讲，效果还是不错的，但边缘依然需要再处理一下
👀 目前唯一的问题就是脚本并不支持 2 列或多列的大文件自动裁剪，依然会在最中间的位置寻找帧，从而导致输出结果混乱。针对这个问题，我也向开发者提出了 Issue，希望后续得到更好的优化和解决
* 实际上，胶片上扫描仪的时候，一般都是将一卷拆分成若干段（一段常见 6 张）再进行扫描，以上提到的裁剪是冲扫店日常需要处理的事情
📘 关联阅读：记一次奥林巴斯胶片相机的购买与使用（以 Olympus OM-1 及其配件为主）
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🎞 NegativeCutter-135：Lightroom 135 胶片扫描自动裁剪插件
🔗：GitHub
👉 Features
- 自动帧检测：识别胶片帧之间的间隙，无需手动标记
- 批量处理：同时处理多张照片，适合整卷胶片 Workflow
- 虚拟副本：为每帧创建独立虚拟副本，保留原始扫描文件
- 精确裁剪：基于图像分析生成像素级精确的裁剪框
- 边界清理：0.3% 微小内收，消除扫描脏边和 bleed
📷 上次聊到，自己买了一台 Olympus OM-1 胶片相机，并且拍了一卷 5219 电影卷送去冲洗。由于除碳和 ECN-2 的工艺比较麻烦，为了保证最终质量，索性上了一台哈苏 X5 扫描仪以获得最高后期宽容度。但冲扫店为了图省事，直接发来了 12 张 135mm 照片为一个合集的大文件，也就意味着他们后期去色罩也是一大张照片一起的，这让我感到很恼火
❓ 如果你想避免这种情况，最好找那些愿意拆分照片再分别去色罩的商家。一个更为现实的问题是，我如何快速把这个接近 1GB、含有 12 张照片的大图像进行切分？在咨询群友后，他给了我一份 JSX 脚本，现在看来就是 FilmCrop 项目的再开发。意外得还算好用，基本上把 6x2 的照片都拆分出来了，边框还需要再进行细致的调整
💡 最近偶然看到有网友分享了自己在用的 135mm 胶片裁剪脚本，刚好适配 Lightroom，于是和大家分享一下。开发者提供了一键安装脚本，根据 README 引导安装即可。使用起来也很方便，你可以选择让脚本自动检测帧，也可以指定裁剪帧数。项目采用 NumPy 和 Pillow 检测和处理图像，对于单列 135mm 胶片条来讲，效果还是不错的，但边缘依然需要再处理一下
👀 目前唯一的问题就是脚本并不支持 2 列或多列的大文件自动裁剪，依然会在最中间的位置寻找帧，从而导致输出结果混乱。针对这个问题，我也向开发者提出了 Issue，希望后续得到更好的优化和解决
* 实际上，胶片上扫描仪的时候，一般都是将一卷拆分成若干段（一段常见 6 张）再进行扫描，以上提到的裁剪是冲扫店日常需要处理的事情
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❤6🥰1
#RSS #AI #GitHub情报 #Tools
📰 邸报：把推荐算法重新接回 RSS
🔗：GitHub | 项目介绍
⭐️ Features:
• 导入 OPML 或 RSS 地址
• 根据阅读行为自动学习偏好
• 支持 Docker Compose 部署
• SQLite 单文件存储
• 无需绑定 LLM API，可接入 embedding 服务或本地模型
RSS 的好处是信息源掌握在自己手里，坏处也是信息源容易古板、陈旧、机械的掌握在自己手里。订阅一多，每天几百篇未读文章堆在收件箱里，阅读很容易逐渐变成一种负担。平台推荐当然省心，但代价是信息分发权也一并交给了平台。邸报在两者之间找一个位置，让信源仍然由用户选择，但排序交给算法完成。导入 OPML、添加 RSS 地址之后，就可以在邸报中像普通阅读器一样浏览、收藏和标记文章。与传统 RSS 阅读器不同之处在于，邸报会根据阅读行为逐渐学习用户的偏好，再对订阅池中的内容重新排序。它不会引入新的信息来源，只是在你已经订阅的文章里，把可能更值得先看的内容浮上来。
这个思路非常合理。现在很多“AI 阅读”产品习惯让大模型直接吞掉整条信息流，逐篇总结、筛选和判断，不仅消耗大量 Token，也容易让阅读变成被模型加工过的二手信息。而邸报选择了另外一条路，通过行为数据、embedding 和排序，已经可以解决大部分需求，每篇推荐还会附带理由，不只是扔给用户一个无法理解的黑盒分数。
部署方面，邸报支持 Docker Compose，可以运行在 NAS、VPS 或本地电脑上。数据保存在 SQLite 文件中，备份基本就是复制粘贴。它不依赖中心化服务，也不强制绑定付费 API。接入硅基流动之类的 embedding provider，或者在本地跑一个小模型，就可以获得不错的推荐效果。
👀 开发者将邸报称作“外部嗅觉器官”，我很喜欢这个描述。RSS 阅读器流行于 2000 年前后，推荐算法在十多年前就已经被大规模验证，但直到今天，两者仍然很少被真正结合起来。邸报目前的完成度和推荐效果都需要更多真实使用来检验。如果你的 RSS 收件箱已经长期处于爆炸状态，又不愿意把阅读完全交给平台算法，邸报很值得试试看。
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📰 邸报：把推荐算法重新接回 RSS
🔗：GitHub | 项目介绍
⭐️ Features:
• 导入 OPML 或 RSS 地址
• 根据阅读行为自动学习偏好
• 支持 Docker Compose 部署
• SQLite 单文件存储
• 无需绑定 LLM API，可接入 embedding 服务或本地模型
RSS 的好处是信息源掌握在自己手里，坏处也是信息源容易古板、陈旧、机械的掌握在自己手里。订阅一多，每天几百篇未读文章堆在收件箱里，阅读很容易逐渐变成一种负担。平台推荐当然省心，但代价是信息分发权也一并交给了平台。邸报在两者之间找一个位置，让信源仍然由用户选择，但排序交给算法完成。导入 OPML、添加 RSS 地址之后，就可以在邸报中像普通阅读器一样浏览、收藏和标记文章。与传统 RSS 阅读器不同之处在于，邸报会根据阅读行为逐渐学习用户的偏好，再对订阅池中的内容重新排序。它不会引入新的信息来源，只是在你已经订阅的文章里，把可能更值得先看的内容浮上来。
这个思路非常合理。现在很多“AI 阅读”产品习惯让大模型直接吞掉整条信息流，逐篇总结、筛选和判断，不仅消耗大量 Token，也容易让阅读变成被模型加工过的二手信息。而邸报选择了另外一条路，通过行为数据、embedding 和排序，已经可以解决大部分需求，每篇推荐还会附带理由，不只是扔给用户一个无法理解的黑盒分数。
部署方面，邸报支持 Docker Compose，可以运行在 NAS、VPS 或本地电脑上。数据保存在 SQLite 文件中，备份基本就是复制粘贴。它不依赖中心化服务，也不强制绑定付费 API。接入硅基流动之类的 embedding provider，或者在本地跑一个小模型，就可以获得不错的推荐效果。
👀 开发者将邸报称作“外部嗅觉器官”，我很喜欢这个描述。RSS 阅读器流行于 2000 年前后，推荐算法在十多年前就已经被大规模验证，但直到今天，两者仍然很少被真正结合起来。邸报目前的完成度和推荐效果都需要更多真实使用来检验。如果你的 RSS 收件箱已经长期处于爆炸状态，又不愿意把阅读完全交给平台算法，邸报很值得试试看。
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#GitHub情报 #APP #Tools #macOS
📩 接读者来稿，TA 向我们推荐了自己开发的 macOS 窗口卷帘工具
🪟 WindowShade：把经典 Mac OS 的窗口卷帘带回 macOS
🔗：GitHub | 演示视频
👉 Features
• 支持 ⌃⌘C 折叠 / 展开当前窗口
• 支持双击窗口标题栏，将窗口内容原地卷起
• 折叠后保留一条标题栏式卷帘条，不把窗口送进 Dock
• 菜单栏显示已折叠窗口数量，并可快速恢复
• 支持 ⌃⌘1 到 ⌃⌘9 展开对应窗口
• 支持原貌卷帘和标准标题栏两种样式
• 支持悬停预览、卷帘条整理、置顶、半透明和音效设置
• 针对快速预览、便笺、微信、Adobe 全家桶等应用做了兼容处理
💡 WindowShade 想解决的是一个很小但很真实的问题：有时你只是想临时看一眼后面的窗口，不想关闭、不想隐藏应用，也不想把窗口最小化到 Dock 再找回来。
它的做法是用 Accessibility API 找到当前窗口，用 ScreenCaptureKit 截取窗口顶部，再生成一条 AppKit 覆盖层作为“卷帘条”。真实窗口会被移到屏幕外、隐藏或最小化，但在用户看来，这个窗口只是被原地卷起来了。
👀 这个项目更像是把经典 Mac OS 时代的 WindowShade，用现代 macOS 能接受的方式重新做了一遍。它不是完整窗口管理器，而是补上“展开”和“离开桌面”之间的中间态：窗口内容先退场，标题、位置和恢复入口还留在原处。
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📩 接读者来稿，TA 向我们推荐了自己开发的 macOS 窗口卷帘工具
🪟 WindowShade：把经典 Mac OS 的窗口卷帘带回 macOS
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• 支持 ⌃⌘C 折叠 / 展开当前窗口
• 支持双击窗口标题栏，将窗口内容原地卷起
• 折叠后保留一条标题栏式卷帘条，不把窗口送进 Dock
• 菜单栏显示已折叠窗口数量，并可快速恢复
• 支持 ⌃⌘1 到 ⌃⌘9 展开对应窗口
• 支持原貌卷帘和标准标题栏两种样式
• 支持悬停预览、卷帘条整理、置顶、半透明和音效设置
• 针对快速预览、便笺、微信、Adobe 全家桶等应用做了兼容处理
💡 WindowShade 想解决的是一个很小但很真实的问题：有时你只是想临时看一眼后面的窗口，不想关闭、不想隐藏应用，也不想把窗口最小化到 Dock 再找回来。
它的做法是用 Accessibility API 找到当前窗口，用 ScreenCaptureKit 截取窗口顶部，再生成一条 AppKit 覆盖层作为“卷帘条”。真实窗口会被移到屏幕外、隐藏或最小化，但在用户看来，这个窗口只是被原地卷起来了。
👀 这个项目更像是把经典 Mac OS 时代的 WindowShade，用现代 macOS 能接受的方式重新做了一遍。它不是完整窗口管理器，而是补上“展开”和“离开桌面”之间的中间态：窗口内容先退场，标题、位置和恢复入口还留在原处。
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❤14
#AI #Tools #GitHub情报
🧠 Tolaria：更 Git-first 的 Obsidian 替代品
🔗：Web | GitHub
⭐️ Features:
• MD + YAML 本地保存，无私有格式
• Git-first
• 支持块编辑器
• 原生支持多种 AI agent
• 无账号、无订阅、无云依赖，离线可用
• 支持 macOS / Windows / Linux，开源
和大火的 Obsidian 一样，Tolaria 也是一个本地文件优先的笔记软件。每条笔记都是 Markdown 文件，用 YAML frontmatter 存结构信息，Wikilinks、关系、白板、媒体预览这些能力也都在熟悉的 PKM 语境里。两者的区别在于 Obsidian 更像一个高度可扩展的个人知识工作台，很多能力依赖插件补齐，用户也很容易陷入到无限的美化和插件折腾的怪圈里；Tolaria 则固定了一系列的笔记工具如块编辑、Slash Command、Git 提交、历史浏览和推送同步，用户开箱就能用到这些核心能力，并且原生集成 AI agent。
在同步功能上，Tolaria 把每个 vault 当成 Git 仓库，在应用内即可提交、推送、查看历史，以及对单篇笔记浏览版本变化。这个设计可能偏极客，但是对于接触过 Git 的用户可能非常有用，因为知识库本来就应该是可以溯源的。
🤔 虽然 Tolaria 经常被拿出来同 Obsidian 对比，但 Tolaria 不一定是给所有 Obsidian 用户的替代品。如果已经深度依赖 Obsidian 的插件生态、移动端体验和长期打磨出的工作流，Tolaria 目前肯定不能直接替换。可以把 Tolaria 看作是 AI 时代里被打上 Mod 的 Obsidian，Git 同步和 AI 接入更原生、更少折腾。当然目前 Tolaria 还处于早期且迭代非常积极的开发阶段，功能可能频繁变化，也可能有 bug，使用时应当注意备份。
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🧠 Tolaria：更 Git-first 的 Obsidian 替代品
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⭐️ Features:
• MD + YAML 本地保存，无私有格式
• Git-first
• 支持块编辑器
• 原生支持多种 AI agent
• 无账号、无订阅、无云依赖，离线可用
• 支持 macOS / Windows / Linux，开源
和大火的 Obsidian 一样，Tolaria 也是一个本地文件优先的笔记软件。每条笔记都是 Markdown 文件，用 YAML frontmatter 存结构信息，Wikilinks、关系、白板、媒体预览这些能力也都在熟悉的 PKM 语境里。两者的区别在于 Obsidian 更像一个高度可扩展的个人知识工作台，很多能力依赖插件补齐，用户也很容易陷入到无限的美化和插件折腾的怪圈里；Tolaria 则固定了一系列的笔记工具如块编辑、Slash Command、Git 提交、历史浏览和推送同步，用户开箱就能用到这些核心能力，并且原生集成 AI agent。
在同步功能上，Tolaria 把每个 vault 当成 Git 仓库，在应用内即可提交、推送、查看历史，以及对单篇笔记浏览版本变化。这个设计可能偏极客，但是对于接触过 Git 的用户可能非常有用，因为知识库本来就应该是可以溯源的。
🤔 虽然 Tolaria 经常被拿出来同 Obsidian 对比，但 Tolaria 不一定是给所有 Obsidian 用户的替代品。如果已经深度依赖 Obsidian 的插件生态、移动端体验和长期打磨出的工作流，Tolaria 目前肯定不能直接替换。可以把 Tolaria 看作是 AI 时代里被打上 Mod 的 Obsidian，Git 同步和 AI 接入更原生、更少折腾。当然目前 Tolaria 还处于早期且迭代非常积极的开发阶段，功能可能频繁变化，也可能有 bug，使用时应当注意备份。
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❤8🥰1
#Internet #Tools #AI
🔑 iroh：用公钥而不是 IP 地址来「拨号」任意设备的点对点网络库
把 IP 换成密钥：无论设备在哪、网络怎么变，只要知道对方的公钥就能建立一条默认直连、默认端到端加密的连接，让整个互联网变成一台「安全的 localhost」。
✨ 特点
- 拨号密钥而非 IP：每台设备用一对密钥标识，公钥即地址。设备换网络、跨 NAT、藏在防火墙后都能被稳定寻址，连接不会因为 IP 变动而断掉。
- 默认直连、默认加密：优先打洞建立设备间直连，常见场景 95% 以上的数据不经云端中转，既降低云出口带宽费，也让端到端加密成为默认而非可选。
- QUIC 多路径：同一条连接内可同时管理 Wi-Fi、蜂窝等多条路径，并随信号质量热切换，弱网和移动场景下连接更稳。
- 模块化协议生态：在裸连接之上提供 Blobs、Gossip、Documents 等可插拔协议，按需组合。
- 自定义传输：统一的「拨号密钥」抽象之下可接入 BLE、LoRa（建设中）、WiFi Aware 甚至 Tor，也支持编译到 WASM 在浏览器运行。
- 多语言绑定：除 Rust 外，1.0 起官方支持 Python、Node.js、Swift、Kotlin，可直接嵌进 iOS 与 Android 应用。
⚙️ 机制
iroh 的底层是点对点的 QUIC 连接：用 EndpointId（一枚 ed25519 公钥）直接作为 TLS 握手中的身份，因此连接天然双向认证、无法被中间人劫持。建立连接时，端点先把 (endpointid, relayurl) 发布到 pkarr 记录，对方通过 DNS 查到中继地址完成 QUIC 握手，握手后双方交换 IP 尝试打洞转为直连，打洞失败则继续走中继回退。
地址查找上它没有自研 DHT，而是复用 BitTorrent mainline 这张全球最大的 DHT，尽量站在 IETF 标准（QUIC、TLS、ALPN）之上——用 wireshark 抓包看到的就是一个普通 QUIC 连接。
主要依赖：核心用 Rust 编写（占比 99.6%），基于自研 QUIC 实现 noq，加密全部采用标准 TLS，并已支持可选的后量子密钥交换。
👨🏻💻 使用场景
- 分布式 AI 训练：跨 AWS、GCP、Azure 与自建节点做梯度共享和管线并行时，用 iroh 在地理上分散的算力之间建立直连通信，省掉中心协调器。Nous Research、PrimeIntellect 均已在生产中这样使用。
- 移动应用实时同步：网络时断时续的环境里，为数十万台设备提供可靠的数据同步，设备切换 Wi-Fi 与蜂窝时连接自动迁移。
- POS 支付：让支付终端通过 BLE、LAN 或 Wi-Fi 直连收银系统，满足 PCI 合规且不需要额外服务器。
- IoT 与嵌入式：在 ESP32、Raspberry Pi、Linux 上跑同一套 API，设备自动相互发现，无需 broker 或网关。
- 文件传输与音视频流：在设备间做内容寻址、可续传、逐字节校验的大文件传输，或搭建低延迟的加密视频流。
🛣 路线图
- 更多开箱传输：目前开箱仅支持 IPv4、IPv6 和中继三种传输，自定义传输 API 刚推出不久，LoRa 传输尚在建设中。
- 浏览器作为对等端：现阶段浏览器接入仍需借助 webrtc，让浏览器真正作为 iroh peer 参与是社区高频诉求。
- 加密 ClientHello（ECH）：用于隐藏 QUIC Initial 包里的 SNI，等待 rustls 上游支持后再集成。
💬 社区评价
iroh 于 2022 年开源，历经 4 年、 65 个预发布版本后在 2026 年 6 月发布 1.0。目前在 GitHub 上获得约 10,000+ 星标、464 次 Fork、 60 位贡献者参与开发，crates.io 上每月约 6.1 万次下载、被 196 个 crate 依赖，公共中继近 30 天创建了超过 2 亿个 endpoint，社区活跃度很高。
- 「网络速度翻倍，我们的算力预算就减半。」
-「想连两台电脑，用 Tailscale；想给 App 里的某个功能加点对点连接，用 iroh。」
🖊 作者背景
- Brendan O'Brien - 联合创始人 / CEO：曾在 Protocol Labs 参与去中心化 Web，做过 qri（去中心化数据集版本管理）等开源项目。
- Friedel Ziegelmayer - CTO：前 Protocol Labs 工程师，iroh 头号贡献者，深耕 Rust 加密与 P2P 生态。
💰 定价
核心库与协议永久开源免费，商业化通过 iroh services（托管中继、监控仪表盘、网络诊断）实现。
- Free：$0/月 · 本地开发测试、7 天数据保留、社区支持。
- Pro：$19/月起 · 用量计费、30 天保留、8x5 工单支持；专属中继 $199/relay/月、额外连接 $0.5/100 endpoints。
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🔑 iroh：用公钥而不是 IP 地址来「拨号」任意设备的点对点网络库
把 IP 换成密钥：无论设备在哪、网络怎么变，只要知道对方的公钥就能建立一条默认直连、默认端到端加密的连接，让整个互联网变成一台「安全的 localhost」。
✨ 特点
- 拨号密钥而非 IP：每台设备用一对密钥标识，公钥即地址。设备换网络、跨 NAT、藏在防火墙后都能被稳定寻址，连接不会因为 IP 变动而断掉。
- 默认直连、默认加密：优先打洞建立设备间直连，常见场景 95% 以上的数据不经云端中转，既降低云出口带宽费，也让端到端加密成为默认而非可选。
- QUIC 多路径：同一条连接内可同时管理 Wi-Fi、蜂窝等多条路径，并随信号质量热切换，弱网和移动场景下连接更稳。
- 模块化协议生态：在裸连接之上提供 Blobs、Gossip、Documents 等可插拔协议，按需组合。
- 自定义传输：统一的「拨号密钥」抽象之下可接入 BLE、LoRa（建设中）、WiFi Aware 甚至 Tor，也支持编译到 WASM 在浏览器运行。
- 多语言绑定：除 Rust 外，1.0 起官方支持 Python、Node.js、Swift、Kotlin，可直接嵌进 iOS 与 Android 应用。
⚙️ 机制
iroh 的底层是点对点的 QUIC 连接：用 EndpointId（一枚 ed25519 公钥）直接作为 TLS 握手中的身份，因此连接天然双向认证、无法被中间人劫持。建立连接时，端点先把 (endpointid, relayurl) 发布到 pkarr 记录，对方通过 DNS 查到中继地址完成 QUIC 握手，握手后双方交换 IP 尝试打洞转为直连，打洞失败则继续走中继回退。
地址查找上它没有自研 DHT，而是复用 BitTorrent mainline 这张全球最大的 DHT，尽量站在 IETF 标准（QUIC、TLS、ALPN）之上——用 wireshark 抓包看到的就是一个普通 QUIC 连接。
主要依赖：核心用 Rust 编写（占比 99.6%），基于自研 QUIC 实现 noq，加密全部采用标准 TLS，并已支持可选的后量子密钥交换。
👨🏻💻 使用场景
- 分布式 AI 训练：跨 AWS、GCP、Azure 与自建节点做梯度共享和管线并行时，用 iroh 在地理上分散的算力之间建立直连通信，省掉中心协调器。Nous Research、PrimeIntellect 均已在生产中这样使用。
- 移动应用实时同步：网络时断时续的环境里，为数十万台设备提供可靠的数据同步，设备切换 Wi-Fi 与蜂窝时连接自动迁移。
- POS 支付：让支付终端通过 BLE、LAN 或 Wi-Fi 直连收银系统，满足 PCI 合规且不需要额外服务器。
- IoT 与嵌入式：在 ESP32、Raspberry Pi、Linux 上跑同一套 API，设备自动相互发现，无需 broker 或网关。
- 文件传输与音视频流：在设备间做内容寻址、可续传、逐字节校验的大文件传输，或搭建低延迟的加密视频流。
🛣 路线图
- 更多开箱传输：目前开箱仅支持 IPv4、IPv6 和中继三种传输，自定义传输 API 刚推出不久，LoRa 传输尚在建设中。
- 浏览器作为对等端：现阶段浏览器接入仍需借助 webrtc，让浏览器真正作为 iroh peer 参与是社区高频诉求。
- 加密 ClientHello（ECH）：用于隐藏 QUIC Initial 包里的 SNI，等待 rustls 上游支持后再集成。
💬 社区评价
iroh 于 2022 年开源，历经 4 年、 65 个预发布版本后在 2026 年 6 月发布 1.0。目前在 GitHub 上获得约 10,000+ 星标、464 次 Fork、 60 位贡献者参与开发，crates.io 上每月约 6.1 万次下载、被 196 个 crate 依赖，公共中继近 30 天创建了超过 2 亿个 endpoint，社区活跃度很高。
- 「网络速度翻倍，我们的算力预算就减半。」
-「想连两台电脑，用 Tailscale；想给 App 里的某个功能加点对点连接，用 iroh。」
🖊 作者背景
- Brendan O'Brien - 联合创始人 / CEO：曾在 Protocol Labs 参与去中心化 Web，做过 qri（去中心化数据集版本管理）等开源项目。
- Friedel Ziegelmayer - CTO：前 Protocol Labs 工程师，iroh 头号贡献者，深耕 Rust 加密与 P2P 生态。
💰 定价
核心库与协议永久开源免费，商业化通过 iroh services（托管中继、监控仪表盘、网络诊断）实现。
- Free：$0/月 · 本地开发测试、7 天数据保留、社区支持。
- Pro：$19/月起 · 用量计费、30 天保留、8x5 工单支持；专属中继 $199/relay/月、额外连接 $0.5/100 endpoints。
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❤17
#Windows #Tools #GitHub情报 #Translate
📘 STranslate：Windows 上目前最像 Bob 的翻译工具
🔗：Web | GitHub
⭐️ Features:
• 支持输入翻译、划词翻译、截图翻译、静默 OCR
• 可同时接入多个翻译服务，方便对比结果
• 内置微信 OCR，也支持 PaddleOCR 等离线识别
• 支持 TTS、生词本、历史记录、全局快捷键和插件扩展
• WPF 开发，开源免费
我在 macOS 上用 Bob 很多年了，不得不说 Bob 的使用非常方便，对于翻译这种需要尽量克制的任务我一直认为 Bob 这类弹窗式 App 要比浏览器的翻译插件要好很多。因为工作原因不得不换到 Windows 平台，才发现这边虽然类似产品不少，但真正顺手的并不多。之前找过 Pot 之类 Bob-like 工具，用下来总觉得差点意思：要么是基于 Electron，体感上总有点笨重；要么就是项目已经年久失修，功能还在，细节和维护却跟不上。最后惊喜找到 STranslate，我认为它就是目前 Windows 平台最好的 Bob 替代品。
当然，STranslate 也确实没有 Bob 精致。Bob 在 macOS 上那种原生感、细部动效、界面克制程度，依然是这类工具里的标杆；而 STranslate 更像一个很强、很实用、很接地气的 Windows 工具，功能堆得很满，也更偏效率优先，而不是审美优先。好在它至少不是那种“看起来什么都有，实际哪都卡一下”的壳子货。用 WPF 做这件事，本身就比一票 Electron 翻译工具更让我有好感。
🤔 如果你长期待在 macOS，用过 Bob，大概率会理解我说的这种“戒断感”；而如果你刚好又被迫切到 Windows，STranslate 基本是少数能把这种落差补回来的工具之一。它未必有 Bob 那么优雅，但在 Windows 这边，能做到这一步已经很不容易了。
📘 关联阅读：
1️⃣ TTime：功能强大的多平台翻译与OCR工具
2️⃣ Bob 1.0.0 正式版发布
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⭐️ Features:
• 支持输入翻译、划词翻译、截图翻译、静默 OCR
• 可同时接入多个翻译服务，方便对比结果
• 内置微信 OCR，也支持 PaddleOCR 等离线识别
• 支持 TTS、生词本、历史记录、全局快捷键和插件扩展
• WPF 开发，开源免费
我在 macOS 上用 Bob 很多年了，不得不说 Bob 的使用非常方便，对于翻译这种需要尽量克制的任务我一直认为 Bob 这类弹窗式 App 要比浏览器的翻译插件要好很多。因为工作原因不得不换到 Windows 平台，才发现这边虽然类似产品不少，但真正顺手的并不多。之前找过 Pot 之类 Bob-like 工具，用下来总觉得差点意思：要么是基于 Electron，体感上总有点笨重；要么就是项目已经年久失修，功能还在，细节和维护却跟不上。最后惊喜找到 STranslate，我认为它就是目前 Windows 平台最好的 Bob 替代品。
当然，STranslate 也确实没有 Bob 精致。Bob 在 macOS 上那种原生感、细部动效、界面克制程度，依然是这类工具里的标杆；而 STranslate 更像一个很强、很实用、很接地气的 Windows 工具，功能堆得很满，也更偏效率优先，而不是审美优先。好在它至少不是那种“看起来什么都有，实际哪都卡一下”的壳子货。用 WPF 做这件事，本身就比一票 Electron 翻译工具更让我有好感。
🤔 如果你长期待在 macOS，用过 Bob，大概率会理解我说的这种“戒断感”；而如果你刚好又被迫切到 Windows，STranslate 基本是少数能把这种落差补回来的工具之一。它未必有 Bob 那么优雅，但在 Windows 这边，能做到这一步已经很不容易了。
📘 关联阅读：
1️⃣ TTime：功能强大的多平台翻译与OCR工具
2️⃣ Bob 1.0.0 正式版发布
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❤13
#Books #Translate #GitHub情报 #Tools #AI
📚 文译：将被语言阻隔的作品，带到读者的语言中
🔗：GitHub | Releases
👉 Features
- 将多语言 EPUB、FB2 或 TXT 小说翻译成中文
- 尽量保留 EPUB 原排版、图片、目录和跳转
- 引入多角度一致性机制
- 一站式完成预扫、分析、翻译、可选润色、章末审校、标点规范化和 EPUB 导出
- 默认调用 DeekSeek
📖 村上春树新作长篇小说《夏帆》本月发售，因为一些众所周知的原因，许多日本文学作品已经暂缓出版。没有了官方中译，各路人马开始大展身手。有传记作家坚持人工翻译，拒绝科技和 AI；也有开源爱好者琢磨怎么尽可能稳定地翻译长篇小说，并最终用 DeepSeek 完成了《夏帆》的翻译，在社交媒体收获许多好评
💡 本项目「文译」就是完成《夏帆》中译所用的项目，开发者结合译制工作实际情况，加入了一致性机制、断点翻译、审校等多项功能。如今借助 AI，我们能够快速完成很多此前很难想象的长文翻译工作。具体的成果，大家可以自行评判并决定是否进行阅读
👀 即便对于 AI 介入严肃的文艺领域还有很多不信任和排斥，我也不能不承认，在这样特殊的情况下，AI 润色翻译小说确实有着高效、不俗的表现。同理，针对一些外文小语种的影视作品字幕翻译，也能够用类似的方式迅速完成。但这并不能够取代「古法」手工译制的字幕组在我心中的地位，只能说是一种备用选项。AI 对于翻译的冲击确实很大，但「人味」恰恰是文字表达中最宝贵的东西
📘 关联阅读：
1️⃣ Belin Doc：保留原文排版的 AI 文档翻译
2️⃣ 介绍两个开源的视频翻译 / 字幕添加 AI 项目
频道：@NewlearnerChannel
📚 文译：将被语言阻隔的作品，带到读者的语言中
🔗：GitHub | Releases
👉 Features
- 将多语言 EPUB、FB2 或 TXT 小说翻译成中文
- 尽量保留 EPUB 原排版、图片、目录和跳转
- 引入多角度一致性机制
- 一站式完成预扫、分析、翻译、可选润色、章末审校、标点规范化和 EPUB 导出
- 默认调用 DeekSeek
📖 村上春树新作长篇小说《夏帆》本月发售，因为一些众所周知的原因，许多日本文学作品已经暂缓出版。没有了官方中译，各路人马开始大展身手。有传记作家坚持人工翻译，拒绝科技和 AI；也有开源爱好者琢磨怎么尽可能稳定地翻译长篇小说，并最终用 DeepSeek 完成了《夏帆》的翻译，在社交媒体收获许多好评
💡 本项目「文译」就是完成《夏帆》中译所用的项目，开发者结合译制工作实际情况，加入了一致性机制、断点翻译、审校等多项功能。如今借助 AI，我们能够快速完成很多此前很难想象的长文翻译工作。具体的成果，大家可以自行评判并决定是否进行阅读
👀 即便对于 AI 介入严肃的文艺领域还有很多不信任和排斥，我也不能不承认，在这样特殊的情况下，AI 润色翻译小说确实有着高效、不俗的表现。同理，针对一些外文小语种的影视作品字幕翻译，也能够用类似的方式迅速完成。但这并不能够取代「古法」手工译制的字幕组在我心中的地位，只能说是一种备用选项。AI 对于翻译的冲击确实很大，但「人味」恰恰是文字表达中最宝贵的东西
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2️⃣ 介绍两个开源的视频翻译 / 字幕添加 AI 项目
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#AI #APP #Tools
🎙️ Typeless 2：语音输入终于开始理解你是怎么想的
🔗：Web | Release Notes
⭐️ Features
• 支持 macOS / Windows / iOS / Android
• 听写时可以插入旁白、补充背景和中途改主意
• 可以根据描述补全一时想不起的人名、产品名或专有名词
• 支持乱序表达后自动重组内容，只保留最终决定
• Translate 支持预设多个目标语言并随时切换
• 新增企业方案，面向组织部署、管理和安全控制
我们之前介绍过 Typeless，我觉得它最大的价值是把自己从传统意义上的语音转文字工具，提升成了一个语言编辑。传统听写只是把声音变成文字，Typeless 则把口语里的重复、犹豫、跳跃和语气词整理成一段能直接发出去的文字。Typeless 2 不再只是理解你说了什么，而是试图理解你说话时脑子里那团还没完全成形的东西。
这次 2.0 最核心的更新是 Dictate 的理解方式，即 “Dictate the way you think”。你可以更接近真实思考那样说话，说到一半插入一个旁白，Typeless 会把它当作上下文，而不是傻乎乎地塞进正文；一时想不起某个人名或产品名，可以先描述它，它会尝试补上准确名称；你也可以乱序表达观点，之后再反悔、调整、补充，最终输出里只保留你最后确定下来的意思。
这对语音输入来说其实是很关键的一步，因为人说话本身就是非线性的。我们打字时可以边写边删，句子天然经过一轮编辑；但说话往往是想到哪里说到哪里，中间还会补充前提、修正措辞、突然换个角度。如果工具只能逐字记录，那么再高的识别率也只是得到一段更准确的废话。
另外，Translate 功能也变得更适合多语言工作流。现在可以提前设置多个目标语言，需要时直接切换。对于经常在中文、英文、日文、韩文之间写邮件、回消息、发社媒的人来说，这个小改动会非常实用。Typeless 也已经覆盖 macOS、Windows、iOS 和 Android，跨设备的完整度比当时介绍时更高了。
🤔 当然，Typeless 的本质问题也没有消失：它很强，但也很贵；它能显著提升高频文字输出者的效率，但如果你只是偶尔语音输入几句话，很难说值得为它长期订阅。以及这类工具终究是在替你“整理表达”，结果可能会变得更顺，但也可能把你原本口语里的锋利、粗糙和个人味道磨掉一点。对我来说，Typeless 2 最大的价值是让语音输入从转录走向了第一次编辑：未来我们可能真的不是在“听写”，而是在把尚未成形的想法交给 AI 做第一次成稿。
📘 关联阅读：
1️⃣ Typeless：用 AI 重新定义语音听写
2️⃣ Type4Me：AI 驱动的 macOS 语音输入法
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🎙️ Typeless 2：语音输入终于开始理解你是怎么想的
🔗：Web | Release Notes
⭐️ Features
• 支持 macOS / Windows / iOS / Android
• 听写时可以插入旁白、补充背景和中途改主意
• 可以根据描述补全一时想不起的人名、产品名或专有名词
• 支持乱序表达后自动重组内容，只保留最终决定
• Translate 支持预设多个目标语言并随时切换
• 新增企业方案，面向组织部署、管理和安全控制
我们之前介绍过 Typeless，我觉得它最大的价值是把自己从传统意义上的语音转文字工具，提升成了一个语言编辑。传统听写只是把声音变成文字，Typeless 则把口语里的重复、犹豫、跳跃和语气词整理成一段能直接发出去的文字。Typeless 2 不再只是理解你说了什么，而是试图理解你说话时脑子里那团还没完全成形的东西。
这次 2.0 最核心的更新是 Dictate 的理解方式，即 “Dictate the way you think”。你可以更接近真实思考那样说话，说到一半插入一个旁白，Typeless 会把它当作上下文，而不是傻乎乎地塞进正文；一时想不起某个人名或产品名，可以先描述它，它会尝试补上准确名称；你也可以乱序表达观点，之后再反悔、调整、补充，最终输出里只保留你最后确定下来的意思。
这对语音输入来说其实是很关键的一步，因为人说话本身就是非线性的。我们打字时可以边写边删，句子天然经过一轮编辑；但说话往往是想到哪里说到哪里，中间还会补充前提、修正措辞、突然换个角度。如果工具只能逐字记录，那么再高的识别率也只是得到一段更准确的废话。
另外，Translate 功能也变得更适合多语言工作流。现在可以提前设置多个目标语言，需要时直接切换。对于经常在中文、英文、日文、韩文之间写邮件、回消息、发社媒的人来说，这个小改动会非常实用。Typeless 也已经覆盖 macOS、Windows、iOS 和 Android，跨设备的完整度比当时介绍时更高了。
🤔 当然，Typeless 的本质问题也没有消失：它很强，但也很贵；它能显著提升高频文字输出者的效率，但如果你只是偶尔语音输入几句话，很难说值得为它长期订阅。以及这类工具终究是在替你“整理表达”，结果可能会变得更顺，但也可能把你原本口语里的锋利、粗糙和个人味道磨掉一点。对我来说，Typeless 2 最大的价值是让语音输入从转录走向了第一次编辑：未来我们可能真的不是在“听写”，而是在把尚未成形的想法交给 AI 做第一次成稿。
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1️⃣ Typeless：用 AI 重新定义语音听写
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#Browser #Extension #GitHub #Tools
🔵 OGee：一键预览网页在多平台的链接分享卡片
🔗：Chrome Web Store | GitHub
🌐 在跨平台分享内容时，一个正常显示的链接预览卡片，往往是现代数字生活中被忽略的「体面」。之前我们盘点过 Fix Link Embeds 一类工具，它们试图帮助用户绕开平台的重重限制，生成符合标准的预览卡片。
🧑💻 如果说 Fix Link Embeds 属于分享者的「举手之劳」，那么今天介绍的 OGee 则更站在创作者这边，让开发者在发布链接之前，轻松预览当前网页在各平台上的最终呈现样式。
🧩 OGee 是一款 Chrome 扩展。在任意网页点击扩展图标，即可直观预览该页在 Twitter、Facebook、LinkedIn、Slack、Google 及 Telegram 等平台的分享卡片——无需粘贴 URL 跳转三方网站，也不需等待服务器抓取。开发者可使用它快速核对排错，而对设计师而言，那些精美的 OG Image 本身就是不错的参考素材。
✨ 功能亮点
- 点击工具栏扩展图标，或使用快捷键 Alt + Shift + O 一键呼出
- 多平台并排展示，模拟不同平台的裁图、截断与域名等展示习惯
- 完全本地运行，免注册登录，零数据追踪，不上传任何数据
- 支持一键下载当前网页的 OG 图片，或直接复制图片地址
- 支持深浅色模式切换、平台显隐与拖拽排序等
💡 出于最小化权限，OGee 目前仅在本地读取你当前打开的页面。若平台用爬虫抓取、有缓存，或对爬虫返回不同 HTML，真实分享卡片仍可能与预览有差别。
📍 首发频道｜小红书｜Twitter｜微信公众号
频道：@NewlearnerChannel
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✨ 功能亮点
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- 多平台并排展示，模拟不同平台的裁图、截断与域名等展示习惯
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- 支持一键下载当前网页的 OG 图片，或直接复制图片地址
- 支持深浅色模式切换、平台显隐与拖拽排序等
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#AI #Tools #GitHub情报
🧭 OpenChamber：给 OpenCode 做了一个更好用的前端
🔗：Web | GitHub
⭐️ Features:
• 支持 macOS / Windows / Linux 的桌面客户端
• 内置 Diff、提交、PR 和合并流程
• 内置终端、项目操作、开发服务器、SSH 端口转发和远程实例连接
• MIT 开源免费
AI Coding 这半年又在重演一遍开发工具的历史，大家先兴奋地回到 Terminal，在 TUI 里和 Agent 协作；用着用着又发现真正麻烦的从来不是“没有一个聊天窗口”，而是项目、会话、Diff、终端、GitHub、远程机器和手机之间来回切换。Codex 和 Claude 都已经证明，桌面客户端本身并不稀缺；OpenChamber 是回应开发者对 OpenCode 原有 GUI 不够好用的抱怨，做一个更顺手、功能也更完整的前端。
OpenChamber 把 OpenCode 现有零散、偏终端的操作组织成一个真正可用的开发界面：从 Issue 或 PR 直接启动会话，让 Agent 一开始就拿到任务上下文；工具输出、改动 Diff、终端、Git 状态和任务进度都放在该看的位置；多个 Agent 可以基于独立 Worktree 同时处理同一个需求，再并排比较结果。聊天记录还支持从任意一轮 Undo、Redo 或 Fork，对于 Agent 走错方向、想试另一条实现路径时会很方便，让 OpenCode 从一个很强的 Agent 变成一个更容易长期使用的工作伙伴。
🤔 OpenChamber 当前服务的是 OpenCode 生态；由于功能实在太多，几乎把项目、会话、GitHub、终端、远程连接都接了进来，轻量用户可能会觉得有点重。远程开放本地工作区也不该因为“能连上”就随便暴露到公网，密码、Tunnel 和访问范围都需要认真配置。但如果你已经把 OpenCode 当作日常开发工具，又对它现有的 UI 和工作流不够满意，OpenChamber 是一个很值得尝试的增强型前端。
频道：@NewlearnerChannel
🧭 OpenChamber：给 OpenCode 做了一个更好用的前端
🔗：Web | GitHub
⭐️ Features:
• 支持 macOS / Windows / Linux 的桌面客户端
• 内置 Diff、提交、PR 和合并流程
• 内置终端、项目操作、开发服务器、SSH 端口转发和远程实例连接
• MIT 开源免费
AI Coding 这半年又在重演一遍开发工具的历史，大家先兴奋地回到 Terminal，在 TUI 里和 Agent 协作；用着用着又发现真正麻烦的从来不是“没有一个聊天窗口”，而是项目、会话、Diff、终端、GitHub、远程机器和手机之间来回切换。Codex 和 Claude 都已经证明，桌面客户端本身并不稀缺；OpenChamber 是回应开发者对 OpenCode 原有 GUI 不够好用的抱怨，做一个更顺手、功能也更完整的前端。
OpenChamber 把 OpenCode 现有零散、偏终端的操作组织成一个真正可用的开发界面：从 Issue 或 PR 直接启动会话，让 Agent 一开始就拿到任务上下文；工具输出、改动 Diff、终端、Git 状态和任务进度都放在该看的位置；多个 Agent 可以基于独立 Worktree 同时处理同一个需求，再并排比较结果。聊天记录还支持从任意一轮 Undo、Redo 或 Fork，对于 Agent 走错方向、想试另一条实现路径时会很方便，让 OpenCode 从一个很强的 Agent 变成一个更容易长期使用的工作伙伴。
🤔 OpenChamber 当前服务的是 OpenCode 生态；由于功能实在太多，几乎把项目、会话、GitHub、终端、远程连接都接了进来，轻量用户可能会觉得有点重。远程开放本地工作区也不该因为“能连上”就随便暴露到公网，密码、Tunnel 和访问范围都需要认真配置。但如果你已经把 OpenCode 当作日常开发工具，又对它现有的 UI 和工作流不够满意，OpenChamber 是一个很值得尝试的增强型前端。
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#macOS #iOS #Tools #GitHub情报 #GFW
🧩 Surge 周边工具合集：从配置、订阅到家庭网关
Surge 本身已经是一个完成度很高的代理客户端，但对于玩家来说，往往不只是在客户端里切个节点这么简单：规则和模块越攒越多，多端 Profile 怎么同步，订阅和自建节点怎么整理，电视和游戏机又怎么接入，最后都会变成另一套需要维护的系统。这些项目有的已经陪我用了多年，也有的才刚起步；从配置生成、订阅管理、图形管理，到局域网网关、格式转换、模块维护和移动端订阅管理，刚好把这些空隙补得七七八八。
1️⃣ Surgio
🔗：GitHub | Docs
Surgio 是本次合集里资历最老、也最像“配置即代码”的一个。第一行代码提交于 2019 年 8 月 20 日，至今已接近七年；MIT 协议开源，GitHub 有 1.8k 星，2026 年 5 月还在更新。它是运行在 macOS、Linux 或 WSL 上的 Node.js 命令行工具：把机场订阅或自建节点当作 Provider，把 Surge 配置模板当作 Template，最后按 Artifact 定义生成不同客户端可直接使用的配置，还能一并上传到自己的存储。
Surgio 最早就是为 Surge 而生，后来也支持 Clash、Quantumult X、Loon、Stash 和 sing-box 等。它的优势不是“点一下就能用”，而是能把配置放进 Git，按模板稳定生成多份 Profile，再交给定时任务或 CI 自动更新。代价也很直白：需要写 JavaScript 配置和模板，先把 Provider、Template、Artifact 这套概念理顺。如果你已经维护着一套复杂配置仓库，Surgio 依然是七个里最成熟、最可控的方案。我非常喜欢 Surgio 这个项目，也算是使用 5 年的老用户了。
2️⃣ Sub-Store
🔗：GitHub | 官方前端
如果 Surgio 是「把配置当代码写」，Sub-Store 就是这件事最流行的图形化版本。它从 2020 年开始发展，现有近 1 万 GitHub Star，支持 Surge、Loon、Quantumult X、Stash、Egern、Shadowrocket 和 sing-box 等多种客户端。最常见的用法是把几家机场订阅和自建节点收进同一个面板，按地区、协议和名称过滤、重命名、排序或用脚本处理，最后生成一个给 Surge 使用的订阅地址。
Sub-Store 可以把多份订阅合成一个链接、托管和修改订阅或文件，也能将不同客户端格式互相转换。对于不想维护 Surgio 模板和自动化、但又想让多机场节点进入同一套策略组的用户，Sub-Store 基本是最成熟的选择。需要注意的是，订阅链接本身往往带有敏感信息；无论用官方前端、Surge 模块还是自部署实例，都应确认实际请求经过的是自己信任的服务。
3️⃣ Surge Shallow
🔗：GitHub
如果说 Surgio 是给习惯写代码的人准备的，Surge Shallow 就是把这套事情收进一个 macOS 原生界面。它是最近刚开源的 SwiftUI 工具，目前为 macOS 26 准备；可以导入已有的 Surge .conf / `.dconf`，集中管理 Ruleset、模块、Proxy、Proxy Group 和 macOS / iOS / iPadOS 之间的差异，检查无误后直接写入 Surge 的 iCloud 目录。
Surge Shallow 目前没有 Surgio 那种自动化和跨客户端野心，但对于不想长期手改大段配置、又不想维护 Node.js 工程的人，反而是更舒服的中间层。
4️⃣ OpenSurge for Mac
🔗：GitHub
名字容易让人误会，它并不是 Surge 的插件或兼容客户端，而是一个受 Surge 网关模式启发、基于 mihomo 的 macOS 项目。OpenSurge for Mac 可以把一台 Mac 变成局域网网关，手机、电视、游戏机、VR 设备可以按设备走不同出口；既能只手动让指定设备接入，也能通过 DHCP / DNS 接管让一段网络自动使用它。它明显不是普通用户“装完就忘”的代理客户端，更适合有常开 Mac、了解家庭网络拓扑、又不想单独买软路由的人。
5️⃣ Script-Hub
🔗：Web | GitHub
Script-Hub 不管理节点和订阅，专门把不同客户端的重写、模块、插件和规则集互相转换：QX 重写、Surge 模块、Loon 插件和规则集可以转换成 Surge / Egern 模块、Stash 覆写、Shadowrocket 模块或 Loon 插件。
它本身可以作为 Surge 模块安装，随后在浏览器打开 script.hub 操作。遇到一个只有 QX 或 Loon 格式的模块可以转换后直接导入。它也支持本地文本的纯前端转换；但若要读取远程资源、处理需要脚本转换的内容，仍需留意代理、MITM 和脚本权限。Script-Hub 是格式兼容层，Surge Relay 则是在这个兼容层之上继续解决模块的长期维护问题。
6️⃣ Surge Relay
🔗：GitHub
Surge Relay 是七个里和 Surge 最直接的一款，专门管理 Surge 模块。对于经常用 Script-Hub 把 Loon、Quantumult X 等格式转换成 .sgmodule 的人。它把模块来源和备用地址集中在一台 Mac 上管理，调用本地 Script-Hub 转换逻辑生成稳定的 `.sgmodule`，再发布到 GitHub 或 iCloud Drive。模块还能统一编辑、删除、汇总，按需要屏蔽 MITM hostname、禁用部分 Script 或 Rewrite；也提供 Web 端远程管理，并可配合 Surge Ponte 从其他设备操作。它更像是给模块重度用户准备的“发布流水线”，而不是另一个配置编辑器。
7️⃣ 塔台
🔗：TestFlight | 开发者说明
这是七个里最早期、也最轻的一款，也是一个 Vibe Coding 项目。目前只在 iOS TestFlight 测试，开发者的说法是：在 iPhone 上本地管理机场订阅和自建节点，再转换为不同客户端所需的配置；数据不上传服务器，项目也宣称开源。截图里能看到订阅、规则、导入几个入口，以及按地区查看节点的界面。
它和 Surge 的关系没有前两个直接，公开资料目前也没有列出所有导出格式。但“订阅收集、节点整理、再导出配置”本来就是很多 Surge 用户的前置工作；如果它能稳定发展，本地优先的移动端管理会是一个很有意思的补位。现阶段更适合愿意试 TestFlight、也愿意接受功能变化的人。
👀 七个项目放在一起看，Surge 的周边需求其实已经分成了几条完全不同的路线：Surgio 适合把配置当工程维护、需要自动生成和部署的人；Sub-Store 适合管理、合并和转换多份订阅；Surge Shallow 适合重度使用 Surge 但希望图形化管理的人；OpenSurge 是家庭网络方案，不应当当作 Surge 替代品；Script-Hub 负责跨客户端格式转换；Surge Relay 适合长期维护模块来源的人；塔台则仍在验证移动端本地订阅管理这件事。
有意思的是，最成熟的 Surgio 依然是命令行工具，新项目却都在把配置、网关或订阅做成更直观的 App。Surge 的本体当然还是整个工作流的核心，但围绕它长出来的这些工具，正在把“代理配置”从一份文件变成可以长期维护的一套系统。
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🧩 Surge 周边工具合集：从配置、订阅到家庭网关
Surge 本身已经是一个完成度很高的代理客户端，但对于玩家来说，往往不只是在客户端里切个节点这么简单：规则和模块越攒越多，多端 Profile 怎么同步，订阅和自建节点怎么整理，电视和游戏机又怎么接入，最后都会变成另一套需要维护的系统。这些项目有的已经陪我用了多年，也有的才刚起步；从配置生成、订阅管理、图形管理，到局域网网关、格式转换、模块维护和移动端订阅管理，刚好把这些空隙补得七七八八。
1️⃣ Surgio
🔗：GitHub | Docs
Surgio 是本次合集里资历最老、也最像“配置即代码”的一个。第一行代码提交于 2019 年 8 月 20 日，至今已接近七年；MIT 协议开源，GitHub 有 1.8k 星，2026 年 5 月还在更新。它是运行在 macOS、Linux 或 WSL 上的 Node.js 命令行工具：把机场订阅或自建节点当作 Provider，把 Surge 配置模板当作 Template，最后按 Artifact 定义生成不同客户端可直接使用的配置，还能一并上传到自己的存储。
Surgio 最早就是为 Surge 而生，后来也支持 Clash、Quantumult X、Loon、Stash 和 sing-box 等。它的优势不是“点一下就能用”，而是能把配置放进 Git，按模板稳定生成多份 Profile，再交给定时任务或 CI 自动更新。代价也很直白：需要写 JavaScript 配置和模板，先把 Provider、Template、Artifact 这套概念理顺。如果你已经维护着一套复杂配置仓库，Surgio 依然是七个里最成熟、最可控的方案。我非常喜欢 Surgio 这个项目，也算是使用 5 年的老用户了。
2️⃣ Sub-Store
🔗：GitHub | 官方前端
如果 Surgio 是「把配置当代码写」，Sub-Store 就是这件事最流行的图形化版本。它从 2020 年开始发展，现有近 1 万 GitHub Star，支持 Surge、Loon、Quantumult X、Stash、Egern、Shadowrocket 和 sing-box 等多种客户端。最常见的用法是把几家机场订阅和自建节点收进同一个面板，按地区、协议和名称过滤、重命名、排序或用脚本处理，最后生成一个给 Surge 使用的订阅地址。
Sub-Store 可以把多份订阅合成一个链接、托管和修改订阅或文件，也能将不同客户端格式互相转换。对于不想维护 Surgio 模板和自动化、但又想让多机场节点进入同一套策略组的用户，Sub-Store 基本是最成熟的选择。需要注意的是，订阅链接本身往往带有敏感信息；无论用官方前端、Surge 模块还是自部署实例，都应确认实际请求经过的是自己信任的服务。
3️⃣ Surge Shallow
🔗：GitHub
如果说 Surgio 是给习惯写代码的人准备的，Surge Shallow 就是把这套事情收进一个 macOS 原生界面。它是最近刚开源的 SwiftUI 工具，目前为 macOS 26 准备；可以导入已有的 Surge .conf / `.dconf`，集中管理 Ruleset、模块、Proxy、Proxy Group 和 macOS / iOS / iPadOS 之间的差异，检查无误后直接写入 Surge 的 iCloud 目录。
Surge Shallow 目前没有 Surgio 那种自动化和跨客户端野心，但对于不想长期手改大段配置、又不想维护 Node.js 工程的人，反而是更舒服的中间层。
4️⃣ OpenSurge for Mac
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名字容易让人误会，它并不是 Surge 的插件或兼容客户端，而是一个受 Surge 网关模式启发、基于 mihomo 的 macOS 项目。OpenSurge for Mac 可以把一台 Mac 变成局域网网关，手机、电视、游戏机、VR 设备可以按设备走不同出口；既能只手动让指定设备接入，也能通过 DHCP / DNS 接管让一段网络自动使用它。它明显不是普通用户“装完就忘”的代理客户端，更适合有常开 Mac、了解家庭网络拓扑、又不想单独买软路由的人。
5️⃣ Script-Hub
🔗：Web | GitHub
Script-Hub 不管理节点和订阅，专门把不同客户端的重写、模块、插件和规则集互相转换：QX 重写、Surge 模块、Loon 插件和规则集可以转换成 Surge / Egern 模块、Stash 覆写、Shadowrocket 模块或 Loon 插件。
它本身可以作为 Surge 模块安装，随后在浏览器打开 script.hub 操作。遇到一个只有 QX 或 Loon 格式的模块可以转换后直接导入。它也支持本地文本的纯前端转换；但若要读取远程资源、处理需要脚本转换的内容，仍需留意代理、MITM 和脚本权限。Script-Hub 是格式兼容层，Surge Relay 则是在这个兼容层之上继续解决模块的长期维护问题。
6️⃣ Surge Relay
🔗：GitHub
Surge Relay 是七个里和 Surge 最直接的一款，专门管理 Surge 模块。对于经常用 Script-Hub 把 Loon、Quantumult X 等格式转换成 .sgmodule 的人。它把模块来源和备用地址集中在一台 Mac 上管理，调用本地 Script-Hub 转换逻辑生成稳定的 `.sgmodule`，再发布到 GitHub 或 iCloud Drive。模块还能统一编辑、删除、汇总，按需要屏蔽 MITM hostname、禁用部分 Script 或 Rewrite；也提供 Web 端远程管理，并可配合 Surge Ponte 从其他设备操作。它更像是给模块重度用户准备的“发布流水线”，而不是另一个配置编辑器。
7️⃣ 塔台
🔗：TestFlight | 开发者说明
这是七个里最早期、也最轻的一款，也是一个 Vibe Coding 项目。目前只在 iOS TestFlight 测试，开发者的说法是：在 iPhone 上本地管理机场订阅和自建节点，再转换为不同客户端所需的配置；数据不上传服务器，项目也宣称开源。截图里能看到订阅、规则、导入几个入口，以及按地区查看节点的界面。
它和 Surge 的关系没有前两个直接，公开资料目前也没有列出所有导出格式。但“订阅收集、节点整理、再导出配置”本来就是很多 Surge 用户的前置工作；如果它能稳定发展，本地优先的移动端管理会是一个很有意思的补位。现阶段更适合愿意试 TestFlight、也愿意接受功能变化的人。
👀 七个项目放在一起看，Surge 的周边需求其实已经分成了几条完全不同的路线：Surgio 适合把配置当工程维护、需要自动生成和部署的人；Sub-Store 适合管理、合并和转换多份订阅；Surge Shallow 适合重度使用 Surge 但希望图形化管理的人；OpenSurge 是家庭网络方案，不应当当作 Surge 替代品；Script-Hub 负责跨客户端格式转换；Surge Relay 适合长期维护模块来源的人；塔台则仍在验证移动端本地订阅管理这件事。
有意思的是，最成熟的 Surgio 依然是命令行工具，新项目却都在把配置、网关或订阅做成更直观的 App。Surge 的本体当然还是整个工作流的核心，但围绕它长出来的这些工具，正在把“代理配置”从一份文件变成可以长期维护的一套系统。
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