#Photos #Tools #GitHub情报 #Web
📸 ColorLake： 一站式相机预设（LUT）预览和管理工具
🔗：GitHub | Web
👉 Features
- 批量上传图片，自动生成缩略图列表，任意选择一张进入调色流程
- 右侧预览矩阵一次展示多组 LUT 并支持分页切换
- 点击任意预览图后，左侧进入对比模式，拖动 slider 可以在原图与套用 LUT 的画面之间实时切换
- LUT 资源懒加载与缓存，首次点击时下载 LUT 文件，之后多处复用
😗 近年来，随着「出片文化」和小红书成为风潮，许多人对于「风格化」「快速出片」的需求愈发旺盛。这样的现象导致 iOS 多款滤镜相机（如 Dazz）爆火，富士相机供不应求，像素蛋糕 成为摄影师的修图神器
💡 本项目针对的群体同样也很明确：面向（入门）调色师和摄影师，平时用一点电脑，能够访问网页。项目在开发的过程中，高度参考了 3D LUT Creator 这个开源项目（作为后端），主要开发了前端以更好地呈现结果
👀 实际用起来，就像是在 Lightroom 中选择预设，网页中共提供 66 款 LUT 预设，涵盖富士、理光、尼康等多个相机品牌色彩。选择其中某个 LUT 后，你可以直观看到对比效果，目前需要改进的地方是希望可以固定左侧预览窗口，让其不受滚动影响
📘 关联阅读：
1️⃣ AI Color Match by Polarr Next：在线一键模仿调色
2️⃣ 分享两个与摄影相关的项目
3️⃣ 介绍两个开源的摄影作品展示页项目
频道：@NewlearnerChannel
📸 ColorLake： 一站式相机预设（LUT）预览和管理工具
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👉 Features
- 批量上传图片，自动生成缩略图列表，任意选择一张进入调色流程
- 右侧预览矩阵一次展示多组 LUT 并支持分页切换
- 点击任意预览图后，左侧进入对比模式，拖动 slider 可以在原图与套用 LUT 的画面之间实时切换
- LUT 资源懒加载与缓存，首次点击时下载 LUT 文件，之后多处复用
😗 近年来，随着「出片文化」和小红书成为风潮，许多人对于「风格化」「快速出片」的需求愈发旺盛。这样的现象导致 iOS 多款滤镜相机（如 Dazz）爆火，富士相机供不应求，像素蛋糕 成为摄影师的修图神器
💡 本项目针对的群体同样也很明确：面向（入门）调色师和摄影师，平时用一点电脑，能够访问网页。项目在开发的过程中，高度参考了 3D LUT Creator 这个开源项目（作为后端），主要开发了前端以更好地呈现结果
👀 实际用起来，就像是在 Lightroom 中选择预设，网页中共提供 66 款 LUT 预设，涵盖富士、理光、尼康等多个相机品牌色彩。选择其中某个 LUT 后，你可以直观看到对比效果，目前需要改进的地方是希望可以固定左侧预览窗口，让其不受滚动影响
📘 关联阅读：
1️⃣ AI Color Match by Polarr Next：在线一键模仿调色
2️⃣ 分享两个与摄影相关的项目
3️⃣ 介绍两个开源的摄影作品展示页项目
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#App #macOS #Tools
📅 Dayflow：AI 标注你的时间线
✨ Features
- AI 驱动的时间线标注：以 1 FPS 的低速率录制屏幕，每 15 分钟进行一次批量分析。它能将“在 Chrome 中花费 3 小时”等粗略指标，转化为“审查 PR 评论：45 分钟”或“调试认证流程：1.5 小时”等有意义的活动描述。
- 隐私优先的架构：用户可选择使用云端 Google Gemini API 进行高质量分析，或通过 Ollama、LM Studio 等工具在本地运行模型，实现完全离线处理，确保敏感的屏幕数据绝不离开本地设备。
- 极低的系统资源占用：应用基于原生 SwiftUI 构建，安装包约 25MB。正常运行时，内存消耗约 100MB，CPU 使用率低于 1%。
- 自动存储管理：默认自动清理超过 3 天的原始录屏文件，将磁盘占用维持在可预测的范围内（72 小时录制数据约占用 5GB）。
- 辅助生产力工具：提供分心事件高亮功能，帮助用户识别偏离任务的时刻；同时可生成工作日延时摄影，用于快速回顾一天的工作进展。
⚙️ 机制
Dayflow 将原始屏幕像素转化为语义活动摘要：
- 步骤1: 捕捉：利用 macOS 原生 ScreenCaptureKit 框架，以 1 FPS 的速率进行屏幕录制，并将视频流分割为 15 秒的片段暂存于 ~/Library/Application Support/Dayflow/ 目录。
- 步骤2: 分析：每 15 分钟，系统会收集过去 15 分钟内生成的 60 个图像帧，将其作为一个批次准备进行处理。
- 步骤3: 生成：将图像批次发送给视觉语言模型以生成结构化的 JSON 摘要。该过程根据所选模型有显著差异：云端 Gemini API 利用其原生的视频理解能力，仅需 2 次 LLM 调用；而本地模型（如通过 Ollama 运行的 Qwen2.5VL-3B）则需通过复杂的提示工程和数据分块，进行约 32 次 LLM 调用来处理相同的数据量。
- 步骤4: 显示：AI 生成的活动数据被存储在本地的 SQLite 数据库中（通过 GRDB 库管理）。前端 UI 基于 SwiftUI 构建，通过 @Observable 对象监听数据库变化，自动、响应式地更新时间线视图。
- 步骤5: 清理：一个后台进程会定期运行，默认自动删除超过三天的原始录屏文件，以控制存储空间占用。
👨🏻💻 使用场景
- 个人生产力与自我认知：知识工作者可用于实时了解自己的时间分配情况，通过即时反馈来调整工作节奏、对抗拖延，并确保工作与计划保持一致。
- 专业计费与时间追踪：适用于律师、顾问、自由职业者等按时计费的专业人士。其自动活动捕捉功能可记录所有可计费工作，有效避免因手动记录不完整而造成的收入损失。
- ADHD 与注意力管理：为 ADHD 等神经多样性用户提供任务完成度的可视化反馈和激励，帮助他们更好地理解自身的注意力模式，并建立更准确的时间感。
- 开发与研究流程优化：开发者和研究人员可利用它来分析自身的工作流程，识别深度工作时段、上下文切换的频率和成本，以及常见的中断模式，从而优化个人或团队的工作安排。
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📅 Dayflow：AI 标注你的时间线
✨ Features
- AI 驱动的时间线标注：以 1 FPS 的低速率录制屏幕，每 15 分钟进行一次批量分析。它能将“在 Chrome 中花费 3 小时”等粗略指标，转化为“审查 PR 评论：45 分钟”或“调试认证流程：1.5 小时”等有意义的活动描述。
- 隐私优先的架构：用户可选择使用云端 Google Gemini API 进行高质量分析，或通过 Ollama、LM Studio 等工具在本地运行模型，实现完全离线处理，确保敏感的屏幕数据绝不离开本地设备。
- 极低的系统资源占用：应用基于原生 SwiftUI 构建，安装包约 25MB。正常运行时，内存消耗约 100MB，CPU 使用率低于 1%。
- 自动存储管理：默认自动清理超过 3 天的原始录屏文件，将磁盘占用维持在可预测的范围内（72 小时录制数据约占用 5GB）。
- 辅助生产力工具：提供分心事件高亮功能，帮助用户识别偏离任务的时刻；同时可生成工作日延时摄影，用于快速回顾一天的工作进展。
⚙️ 机制
Dayflow 将原始屏幕像素转化为语义活动摘要：
- 步骤1: 捕捉：利用 macOS 原生 ScreenCaptureKit 框架，以 1 FPS 的速率进行屏幕录制，并将视频流分割为 15 秒的片段暂存于 ~/Library/Application Support/Dayflow/ 目录。
- 步骤2: 分析：每 15 分钟，系统会收集过去 15 分钟内生成的 60 个图像帧，将其作为一个批次准备进行处理。
- 步骤3: 生成：将图像批次发送给视觉语言模型以生成结构化的 JSON 摘要。该过程根据所选模型有显著差异：云端 Gemini API 利用其原生的视频理解能力，仅需 2 次 LLM 调用；而本地模型（如通过 Ollama 运行的 Qwen2.5VL-3B）则需通过复杂的提示工程和数据分块，进行约 32 次 LLM 调用来处理相同的数据量。
- 步骤4: 显示：AI 生成的活动数据被存储在本地的 SQLite 数据库中（通过 GRDB 库管理）。前端 UI 基于 SwiftUI 构建，通过 @Observable 对象监听数据库变化，自动、响应式地更新时间线视图。
- 步骤5: 清理：一个后台进程会定期运行，默认自动删除超过三天的原始录屏文件，以控制存储空间占用。
👨🏻💻 使用场景
- 个人生产力与自我认知：知识工作者可用于实时了解自己的时间分配情况，通过即时反馈来调整工作节奏、对抗拖延，并确保工作与计划保持一致。
- 专业计费与时间追踪：适用于律师、顾问、自由职业者等按时计费的专业人士。其自动活动捕捉功能可记录所有可计费工作，有效避免因手动记录不完整而造成的收入损失。
- ADHD 与注意力管理：为 ADHD 等神经多样性用户提供任务完成度的可视化反馈和激励，帮助他们更好地理解自身的注意力模式，并建立更准确的时间感。
- 开发与研究流程优化：开发者和研究人员可利用它来分析自身的工作流程，识别深度工作时段、上下文切换的频率和成本，以及常见的中断模式，从而优化个人或团队的工作安排。
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