#macOS #Tools #APP

🐟 Tuna：一个新的 macOS 启动器

🔗：Web

⭐️ Features:

• 100% 原生 Swift 开发，性能和能效表现更友好
• 多种交互方式： Fuzzy / Leader / Text / Talk Mode
• 基于 Quicksilver 的设计理念重做现代启动器
• 免费可用 + 一次性解锁

又一个启动器赛道的新选手来了。Tuna 是一款 macOS 原生启动器，可以理解成加强版 Spotlight，或者 Raycast / Alfred 的另一种实现。它的思路借鉴 Quicksilver 那套键盘驱动 + 模态操作的思路，再用现代原生技术重做一遍。

Tuna 的核心是四种模式：Fuzzy Mode 负责模糊搜索，Leader Mode 负责按键序列动作，Text Mode 处理自由文本，Talk Mode 处理语音输入。我觉得这里面最有意思的是 Leader Mode，把复杂快捷键分解成先进入模式、再按特定按键的流程，有点接近 Vim 的 Leader Key 体验。对于重度键盘流用户，这种设计比记一堆 Cmd+Opt+Shift 组合键更直观。Tuna 同样也提供了剪贴板管理的功能。

当然目前 Tuna 还在 Beta 阶段，并且要求 macOS 15 Sequoia 或更新系统。扩展生态也在早期。根据官方介绍，Tuna 是个付费软件，但是当前在设置中可以一键解锁 Pro 且我在使用的过程中没看到过付费的地方 emmmm。

🤔 Tuna 目前更像一个值得观察和尝鲜的项目；但如果你喜欢 Quicksilver 式的老派效率哲学，又希望要原生、不要订阅，它很可能会戳中你。但说实话这种软件我最担心的是它能活多久。

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#macOS #Tools #GitHub情报

⚡️ SuperCmd：Raycast的开源平替？

🔗：Web | GitHub

⭐️ Features:

• Raycast 扩展兼容，可直接复用大量扩展生态
• 语音输入 + 文本朗读（TTS）
• AI 动作流，支持 OpenAI / Anthropic / Ollama 等模型
• 支持记忆能力（Memory）和剪贴板历史
• 开源、免费

SuperCmd 是一个面向 macOS 的启动器，目标很直接，作为 Raycast 的开源平替，它还兼容了 Raycast 扩展。如果你已经习惯了 Raycast 的工作流，迁移到 SuperCmd 的成本会低很多，不用从零搭命令生态。

这项目的思路有点像“把几种热门产品拼成一个更通用的壳”，Raycast 的扩展能力、Wispr Flow 风格的语音输入、Speechify 风格朗读，再加上 AI 和记忆系统。对于重度键盘流用户来说，这个方向是对的——比起在不同 app 之间切换，统一入口确实更高效。

不过它也不是没有代价。项目当前技术栈是 Electron + React + Swift 原生辅助模块，官网文案会强调“原生体验”，但本质仍是跨平台框架为主。好消息是功能推进很快、社区活跃，坏消息是这类“全能启动器”通常会在稳定性、权限处理和细节一致性上经历一段打磨期。另外，SuperCmd 作为开源拖拉机，UI 目前还很粗糙，远达不到 Raycast 那种精致的感觉，并且由于 Electron，其在 macOS 26 中的功耗也相对较高。

🤔 如果你现在觉得 Raycast + 多个 AI 工具 + 语音工具太分散，或者说看不惯 Raycast 那种商业模式，SuperCmd 值得试；如果你只需要“一个稳定启动器”，那它目前更像一个进化很快的实验型选手，而不是绝对稳态方案。

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#Tools #macOS #Terminal #AI #GitHub情报

💡 Kaku：极速开箱即用的 AI 友好终端

🔗 https://github.com/tw93/Kaku

🌝 为啥要做

我一直想要一个自己用得爽的 Mac 终端，够快，默认顺手，还得支持多 Tab 和分屏。Alacritty 很轻快但没 Tab，Ghostty 字体渲染不合口味，Warp 需要登录我也不理解，Kitty 窗口管理我遇到过不少小问题。后来用上 WezTerm 发现可改性很强，就基于它做了深度魔改，删掉一堆我不用的兼容模块，重做加载和默认体验，做成 Kaku，当前已经发布 5 个大版本，差不多可以推荐给大伙使用了～

🥗 优点是啥

• 零配置默认体验，字体渲染 主题 常用 shell 组件都已打磨好
• AI Shell 修错，命令失败直接给修复建议，Cmd + Shift + E 一键应用
• kaku ai 统一管理 Claude Code Codex Gemini CLI 等工具配置
• 内置 yazi 与 lazygit，Cmd + Shift + Y 文件管理，Cmd + Shift + G Git 工作流
• 输入像文本编辑器，Cmd + A 全选，Shift 方向键扩选，输入直接替换选中
• 多分屏效率，Cmd + D 分屏，Cmd + Shift + S 切横竖分屏，Cmd + Opt + 方向键跳分屏
• 细节体验，选中自动复制并 Toast 提示，后台 Tab 闪点提醒，kaku doctor 一键诊断修复

🥂 我怎么用

Kaku 更像一个把工作流直接打包好的终端，不需要你先折腾半天配置才开始舒服。你可以把它当成面向 AI Coding 的日常终端环境来用：一边跑 Claude Code，一边做 review，再在底部看 diff，Tab 按项目拆开，靠快捷键在分屏里来回切，专注度会提升很多。

❤️ 欢迎使用

目前 Kaku 还在持续打磨中，功能会继续加，但方向很明确：更快、更顺手、更少折腾。欢迎来试用，遇到 bug 直接提 issue。

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#Tools #APP

📚 Zotero 8：大版本更新和发布节奏重构
🔗：Web

⭐️ Features:

• 阅读器新增主题系统与外观面板，可自定义阅读体验
• 更新策略从“大版本长周期”改为约 6-10 周一次的快节奏迭代

Zotero 7 当时给我最深的印象是“底层换代”，基于更现代的 Firefox 内核后，启动和运行速度终于像 2020s 的应用了。Zotero 8 给我的感觉是：它不再只是“底层变快”，而是把写作和阅读里最常用的动作都顺了一遍。比如引文对话框统一成一个入口，红条、经典窗口和 Note 插入被合并，检索 DOI/ISBN 也能直接在同一面板完成。另一个很关键的变化是注释（Annotation）终于被提到了更“一级公民”的位置。Zotero 8 里可以在条目列表中直接看到和搜索注释，再配合标签筛选和批量生成笔记。加上阅读器主题系统等体验的更新，Zotero 8 明显更好用。

🤔 参考 Zotero 官方关于发布节奏的说明，Zotero 未来不再长时间憋一个超大版本，而是改为约 6-10 周发布一次稳定功能更新；其间继续由 Beta 承接前沿改动，并穿插只含 bugfix 的维护版本（例如 8.0.1/8.0.2/8.0.3）。如果你之前只是为了抢先新功能才常驻 Beta，官方也建议切回稳定版——因为在新节奏下，功能落地不会再等太久。对普通用户来说，这意味着新功能更快、修复更及时、升级更可预期。

🧨 也想补一句锐评：Zotero 8 发布后，小红书等社交媒体上“避雷、不要更新”的帖子不少，核心理由往往只是“插件没跟上”。这在我看来有点因噎废食，也埋没了一个优秀开源项目在主线体验上的巨大进步。Zotero 8 的阅读体验提升非常明显，尤其是阅读背景/主题这类高频设置到位后，一部分“美化型插件”本身就没那么必要了。说得直白点，很多插件本质上是“脱裤子放屁”——重复造轮子、叠加复杂度、贡献却有限。更现实一点说，Zotero 第三方插件生态代码质量本就参差不齐，能不用就少用，能精简就精简——Zotero 首先是用来看论文、做研究的工具，不是拿来美美截个图发社交媒体然后吃灰的摆设。

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#macOS #Windows #GitHub情报 #Tools

🎬 OpenScreen：免费开源的 Screen Studio 替代品

🔗：Web | GitHub

⭐️ Features:

• 录制指定窗口或整个屏幕
• 支持自动或手动缩放，突出操作重点
• 支持麦克风和系统音频录制
• 可裁剪画面、添加文字/箭头/图片标注
• 支持片段裁切、变速以及多种比例和分辨率导出
• 开源免费，可个人和商业使用

这几年做产品演示、录教程、发更新视频几乎已经成了独立开发者和创作者的基本功。问题是，这类需求虽然越来越普遍，但真正做得顺手的工具并不便宜。Screen Studio 的效果大家都有目共睹，缩放、运镜、背景这些细节一开，录出来的视频确实比原始录屏好看很多；但月付 29 美元的价格，对很多只是偶尔录个 demo 的人来说还是有点肉疼 -- OpenScreen 也正是在这种背景下出现的。

从功能上看，OpenScreen 已经把这类工具最核心的部分覆盖的比较完整了。录窗口、录全屏、自动缩放、手动加 zoom、录麦克风和系统音频、加标注、裁切片段、调整速度、导出不同尺寸，这些高频功能 OpenScreen 都可以满足。如果只是计划做一个好看一点的产品演示、功能 walkthrough，或者给应用录一段更新展示视频，OpenScreen 基本已经够用。不是每个人都愿意为了几段 demo 视频长期订阅一款软件，也不是每个人都需要专业级的视频包装能力。OpenScreen 这种工具就是给“想把录屏做得稍微体面一点，但又不想为此单独养一项订阅”的独立开发者准备的。

🤔 当然，OpenScreen 现在还在 Beta 阶段，难免会有 bug，稳定性和完成度也肯定还不能和成熟商业产品相比。另外 OpenScreen 是 Electron 路线，如果你是那种很在意原生感、性能和系统一致性的专业用户，大概率还是会更偏向付费的成熟方案。以及说到底，这类开源替代品都有一个“能不能持续活下去”的现实问题。如果你只是想找一个免费、开源、没水印、没有订阅包袱的录屏演示工具，OpenScreen 确实很值得试试。

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#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

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#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。

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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

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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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#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

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* 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

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#APP #macOS #GitHub情报 #Tools

📩 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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#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」。

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#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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#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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#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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#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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#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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#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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