#macOS #APP #GitHub情报
📦 Birth：一目了然地管理你的 macOS 启动项
🔗：GitHub | Releases
👉 Features
- 零授权查看「登录时打开」列表，涵盖用户后台项 / 全局后台项 / 守护进程 / 登录项
- 添加 / 移除登录 App
- 显示每个 App 开发者签名身份，以及顺手装进系统的后台组件
- 支持签名身份经证书链锚点验证、伪装检测
- 实时运行状态（PID）、一键启停
- 便捷的搜索与定位 / 过滤与排序功能
💡 Birth 是一款免费开源的 macOS 启动项管理工具。它把系统里每一个后台项、守护进程和登录项收进同一个窗口，告诉你是谁装的（代码签名身份）、现在有没有在运行，并让你一键停用或移除
👀 macOS 把启动项分散在至少四套机制里，而我们经常访问的图形页面基本上只有系统设置。系统设置不会告诉你 plist 在哪、指向哪个可执行文件、由谁签名，Birth 能够帮助你找准信息、启动审计，一定程度上可以掌控启动项的来源和存在
🧑🏻💻 开发者显然对于 macOS 上软件的安装和卸载存在一定的精神洁癖，这当然是好的，也让人感动。曾几何时，我们希望所有的 macOS 软件都能够提供透明、清晰的安装方式和卸载方法（脚本），可惜各大公司的 PKG 把一切都毁了，很感激这些个人开发者还在为这样的精神洁癖而坚持。This is the way.
📘 关联阅读：
1️⃣ Mole for Mac：把五个 Mac 工具合成一个的原生清理应用
2️⃣ Cork：好用的 macOS Homebrew GUI 界面软件
3️⃣ Applite：基于 Homebrew 的 macOS 软件安装器
4️⃣ Latest：一键更新 macOS 上安装软件
频道：@NewlearnerChannel
📦 Birth：一目了然地管理你的 macOS 启动项
🔗：GitHub | Releases
👉 Features
- 零授权查看「登录时打开」列表，涵盖用户后台项 / 全局后台项 / 守护进程 / 登录项
- 添加 / 移除登录 App
- 显示每个 App 开发者签名身份，以及顺手装进系统的后台组件
- 支持签名身份经证书链锚点验证、伪装检测
- 实时运行状态（PID）、一键启停
- 便捷的搜索与定位 / 过滤与排序功能
💡 Birth 是一款免费开源的 macOS 启动项管理工具。它把系统里每一个后台项、守护进程和登录项收进同一个窗口，告诉你是谁装的（代码签名身份）、现在有没有在运行，并让你一键停用或移除
👀 macOS 把启动项分散在至少四套机制里，而我们经常访问的图形页面基本上只有系统设置。系统设置不会告诉你 plist 在哪、指向哪个可执行文件、由谁签名，Birth 能够帮助你找准信息、启动审计，一定程度上可以掌控启动项的来源和存在
🧑🏻💻 开发者显然对于 macOS 上软件的安装和卸载存在一定的精神洁癖，这当然是好的，也让人感动。曾几何时，我们希望所有的 macOS 软件都能够提供透明、清晰的安装方式和卸载方法（脚本），可惜各大公司的 PKG 把一切都毁了，很感激这些个人开发者还在为这样的精神洁癖而坚持。This is the way.
📘 关联阅读：
1️⃣ Mole for Mac：把五个 Mac 工具合成一个的原生清理应用
2️⃣ Cork：好用的 macOS Homebrew GUI 界面软件
3️⃣ Applite：基于 Homebrew 的 macOS 软件安装器
4️⃣ Latest：一键更新 macOS 上安装软件
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❤12👍8
#Photos #GitHub情报 #Web
📷 Nemo 的在线摄影作品展厅网站
🔗：Web | 照片集
前段时间在 V2EX 冲浪的时候，偶然间看到了网友 Nemo 在分享他的旅行摄影作品，进而去他的 博客 转了转。我能够大致猜到网站会以摄影和生活为主，但没有料到竟然走进了一个在线的「摄影展」，这样的方式实在是别出心裁
💡 展览网站以开源项目 Virtual Art Gallery 为基底，又做了一些新的调整：
• 参考 M+ 展厅风格重新设计，原来的瓷砖白墙会给人很冰冷的感觉
• 修改作品展出风格，原来的包边风格适合展出油画作品，不太适合摄影作品
• 优化了作品标签显示风格，更加像现代展厅
• 增加了展厅入口提示页，增加全屏按钮
• 设计了全局访客位置信息实时显示系统
• 支持多种作品源，目前展出的摄影作品和「照片集」一致
• 自动语言转换，目前支持中英双语
🎨 打开之后用键鼠控制移动和目光焦点，仿佛在玩游戏一样地看展。整体的环境和作品的质量都非常对味，Nemo 为了提升访问加载速度，还将图片存放进了国内 CDN，因此还是会存在一些成本的
👀 大大小小看了几十个线下展览后，我认为当今时代信息媒介的高度发达，让每个人都有机会去策展并展示自己的作品。不论是线下实体、线上虚拟，还是朋友圈、INS 或其他展示平台，只要用心去生活和捕捉，就会有一些闪着光的瞬间被镜头记录下
📘 关联阅读：
1️⃣ ChronoFrame：丝滑的照片展示和管理应用
2️⃣ 介绍两个开源的摄影作品展示页项目
频道：@NewlearnerChannel
📷 Nemo 的在线摄影作品展厅网站
🔗：Web | 照片集
前段时间在 V2EX 冲浪的时候，偶然间看到了网友 Nemo 在分享他的旅行摄影作品，进而去他的 博客 转了转。我能够大致猜到网站会以摄影和生活为主，但没有料到竟然走进了一个在线的「摄影展」，这样的方式实在是别出心裁
💡 展览网站以开源项目 Virtual Art Gallery 为基底，又做了一些新的调整：
• 参考 M+ 展厅风格重新设计，原来的瓷砖白墙会给人很冰冷的感觉
• 修改作品展出风格，原来的包边风格适合展出油画作品，不太适合摄影作品
• 优化了作品标签显示风格，更加像现代展厅
• 增加了展厅入口提示页，增加全屏按钮
• 设计了全局访客位置信息实时显示系统
• 支持多种作品源，目前展出的摄影作品和「照片集」一致
• 自动语言转换，目前支持中英双语
🎨 打开之后用键鼠控制移动和目光焦点，仿佛在玩游戏一样地看展。整体的环境和作品的质量都非常对味，Nemo 为了提升访问加载速度，还将图片存放进了国内 CDN，因此还是会存在一些成本的
👀 大大小小看了几十个线下展览后，我认为当今时代信息媒介的高度发达，让每个人都有机会去策展并展示自己的作品。不论是线下实体、线上虚拟，还是朋友圈、INS 或其他展示平台，只要用心去生活和捕捉，就会有一些闪着光的瞬间被镜头记录下
📘 关联阅读：
1️⃣ ChronoFrame：丝滑的照片展示和管理应用
2️⃣ 介绍两个开源的摄影作品展示页项目
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❤8🎉1
#GitHub情报 #AI
📩 接读者来稿，TA 向我们投稿了自己开发的 Git 工作流 Skill
🐱 GitX：面向 AI Coding Agent 的 Git 工作流 Skill
🔗：GitHub
GitX 是一个面向 Claude Code、OpenAI Codex、Cursor 等 AI Coding Agent 的 Git 工作流 Skill。让 AI 编程 Agent 能够更规范、安全地管理 Git 仓库，最终得到一套干净、可维护的 Git 历史
⚙️ 安装
npx skills add musoyangrigor/gitx-skill
💡 GitX 能做的事
Conventional Commit、自动拆分提交、Branch、Pull / Push、PR、GitHub Issue、冲突解决、Git 状态/历史和 Commit plan
🧠 新增 gitx scan
在 Commit / Push 前，只读扫描工作区和本地 Git 历史中的潜在敏感信息，包括 API Key、Token、Private Key、.env 等。它可以区分风险目前处于：
- UNCOMMITTED
- STAGED
- COMMITTED LOCALLY
- PUSHED TO ORIGIN
同时会隐藏完整密钥，只输出风险等级和处理建议
频道：@NewlearnerChannel
📩 接读者来稿，TA 向我们投稿了自己开发的 Git 工作流 Skill
🐱 GitX：面向 AI Coding Agent 的 Git 工作流 Skill
🔗：GitHub
GitX 是一个面向 Claude Code、OpenAI Codex、Cursor 等 AI Coding Agent 的 Git 工作流 Skill。让 AI 编程 Agent 能够更规范、安全地管理 Git 仓库，最终得到一套干净、可维护的 Git 历史
⚙️ 安装
npx skills add musoyangrigor/gitx-skill
💡 GitX 能做的事
Conventional Commit、自动拆分提交、Branch、Pull / Push、PR、GitHub Issue、冲突解决、Git 状态/历史和 Commit plan
🧠 新增 gitx scan
在 Commit / Push 前，只读扫描工作区和本地 Git 历史中的潜在敏感信息，包括 API Key、Token、Private Key、.env 等。它可以区分风险目前处于：
- UNCOMMITTED
- STAGED
- COMMITTED LOCALLY
- PUSHED TO ORIGIN
同时会隐藏完整密钥，只输出风险等级和处理建议
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❤11
#GitHub情报 #Internet #APP
📩 接读者来稿，TA 向我们投稿了自己开发的网络监控和诊断开源项目
🌐 NetTact：面向家庭网络、Homelab、软路由、NAS 和小型办公室的网络监控与诊断工具
🔗：官网 | 下载中心 | GitHub
👉 Features
- 支持 Windows、Linux、macOS、Docker 和 OpenWrt Agent；
- ICMP 延迟 / 丢包 / 抖动监测、DNS、TCP、TLS、HTTP、路由与路径诊断；
- 展示 CPU、内存、磁盘、网络吞吐、Wi-Fi 信号等端点数据；
- Server 集中下发探测目标，不需要逐台改任务；
- Agent 断网时写入本地 WAL，恢复后继续上传；
- 内置故障检测、事件证据、历史指标与通知；
- Agent 纯出站，每台服务器的采集权限相互独立。
📻 做这个项目的原因很简单：网络偶尔卡顿时，最难的通常不是确认「它刚才坏过」，而是问题恢复以后很难去寻找源头因素。问题究竟出在 Wi-Fi、默认网关、DNS、宽带出口，还是目标服务？如果探测全部由一台服务器发起，看到的往往只是服务器所在位置的网络状况。
👀 NetTact 的思路不太一样：把 Agent 安装在实际需要观察的位置，由 Agent 就近执行探测，再主动向 Server 上报。Server 负责下发监控目标、保存历史、识别故障和发送通知。Agent 只建立出站连接，不监听端口，因此比较适合 NAT、防火墙、动态 IP 和异地网络环境。
💡 许多自托管监控工具从 Server 所在位置探测目标，用于监测「服务是否在线」，却不一定能很好地发现某台电脑、路由器或异地办公室实际遇到的弱 Wi-Fi、DNS 变慢、网关抖动和局部丢包问题。而 NetTact 把观测点放到设备和网络现场，从每个端点实际所在位置持续监测连接质量、服务可用性、Wi-Fi 和设备状态，并把异常前后的指标、路径变化、事件与恢复过程关联起来。相比只做中心化可用性探测的方案，它还为用户保留了排障证据。
💻 最后，NetTact 面向家庭和中小型网络控制了使用门槛，支持 Windows、Linux、macOS、Docker 和 OpenWrt，并提供一体化 Desktop 与 Docker Compose 两种使用方式，欢迎大家试用
频道：@NewlearnerChannel
📩 接读者来稿，TA 向我们投稿了自己开发的网络监控和诊断开源项目
🌐 NetTact：面向家庭网络、Homelab、软路由、NAS 和小型办公室的网络监控与诊断工具
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👉 Features
- 支持 Windows、Linux、macOS、Docker 和 OpenWrt Agent；
- ICMP 延迟 / 丢包 / 抖动监测、DNS、TCP、TLS、HTTP、路由与路径诊断；
- 展示 CPU、内存、磁盘、网络吞吐、Wi-Fi 信号等端点数据；
- Server 集中下发探测目标，不需要逐台改任务；
- Agent 断网时写入本地 WAL，恢复后继续上传；
- 内置故障检测、事件证据、历史指标与通知；
- Agent 纯出站，每台服务器的采集权限相互独立。
📻 做这个项目的原因很简单：网络偶尔卡顿时，最难的通常不是确认「它刚才坏过」，而是问题恢复以后很难去寻找源头因素。问题究竟出在 Wi-Fi、默认网关、DNS、宽带出口，还是目标服务？如果探测全部由一台服务器发起，看到的往往只是服务器所在位置的网络状况。
👀 NetTact 的思路不太一样：把 Agent 安装在实际需要观察的位置，由 Agent 就近执行探测，再主动向 Server 上报。Server 负责下发监控目标、保存历史、识别故障和发送通知。Agent 只建立出站连接，不监听端口，因此比较适合 NAT、防火墙、动态 IP 和异地网络环境。
💡 许多自托管监控工具从 Server 所在位置探测目标，用于监测「服务是否在线」，却不一定能很好地发现某台电脑、路由器或异地办公室实际遇到的弱 Wi-Fi、DNS 变慢、网关抖动和局部丢包问题。而 NetTact 把观测点放到设备和网络现场，从每个端点实际所在位置持续监测连接质量、服务可用性、Wi-Fi 和设备状态，并把异常前后的指标、路径变化、事件与恢复过程关联起来。相比只做中心化可用性探测的方案，它还为用户保留了排障证据。
💻 最后，NetTact 面向家庭和中小型网络控制了使用门槛，支持 Windows、Linux、macOS、Docker 和 OpenWrt，并提供一体化 Desktop 与 Docker Compose 两种使用方式，欢迎大家试用
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❤12👍5
#Android #AI #GitHub情报 #Health #Life
📩 接读者来稿，TA 向我们介绍了自己开发的 OPPO 健康数据导出到 AI 分析的工具
🏥 OPPO Health Export：用 LSPosed 逆向导出 OPPO 健康数据，并用 MCP 规范化接入 AI
🔗：GitHub | Blog
❓ 问题和需求
想把自己 OPPO 健康（心率 / 睡眠 / 血氧 / 呼吸率等）的全部明细数据交给本地 AI 深度分析，而不是只看 App 里的聚合图表。但 OPPO 健康的本地数据库是 SQLCipher 加密的，直接打开是乱码，拿不到数据
同时，导出的数据要喂给 AI Agent 分析，接收端接口如果写得不够规范，其它 Agent 无法按标准接入，所以最后把服务端做成了 MCP (Model Context Protocol) 规范
💡 三层实现
第 1 层：手机端 LSPosed 逆向拿密钥
第 2 层：增量导出（行业标准做法）
第 3 层：服务端做成 MCP 规范
🎛 支持展示的数据
① 心血管：心率 / 房颤情况 / 血氧 / 呼吸等
② 睡眠：睡眠时长及情况 / 呼吸暂停 / 心率变异性 / 打鼾等
③运动与活力：运动明细 / 运动强度 / 久坐时间等
④ 环境与身心健康：光照时长 / 身心状态 / 听力等
⑤ 手表 / 手环监测到的其他健康数据
👀 不同于 iOS 可以直接通过 Open Minis 接入健康数据并交给 AI 分析，基于 Android 开发的各个系统似乎需要通过一些逆向的手段才能够获取
本项目就是开发者为实现这一目的量身定制的，希望能够帮助你更好地调用和分析自己的健康数据。当然，随着机载 AI 的不断发展，未来这样的需求将不断得到满足
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📩 接读者来稿，TA 向我们介绍了自己开发的 OPPO 健康数据导出到 AI 分析的工具
🏥 OPPO Health Export：用 LSPosed 逆向导出 OPPO 健康数据，并用 MCP 规范化接入 AI
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❓ 问题和需求
想把自己 OPPO 健康（心率 / 睡眠 / 血氧 / 呼吸率等）的全部明细数据交给本地 AI 深度分析，而不是只看 App 里的聚合图表。但 OPPO 健康的本地数据库是 SQLCipher 加密的，直接打开是乱码，拿不到数据
同时，导出的数据要喂给 AI Agent 分析，接收端接口如果写得不够规范，其它 Agent 无法按标准接入，所以最后把服务端做成了 MCP (Model Context Protocol) 规范
💡 三层实现
第 1 层：手机端 LSPosed 逆向拿密钥
第 2 层：增量导出（行业标准做法）
第 3 层：服务端做成 MCP 规范
🎛 支持展示的数据
① 心血管：心率 / 房颤情况 / 血氧 / 呼吸等
② 睡眠：睡眠时长及情况 / 呼吸暂停 / 心率变异性 / 打鼾等
③运动与活力：运动明细 / 运动强度 / 久坐时间等
④ 环境与身心健康：光照时长 / 身心状态 / 听力等
⑤ 手表 / 手环监测到的其他健康数据
👀 不同于 iOS 可以直接通过 Open Minis 接入健康数据并交给 AI 分析，基于 Android 开发的各个系统似乎需要通过一些逆向的手段才能够获取
本项目就是开发者为实现这一目的量身定制的，希望能够帮助你更好地调用和分析自己的健康数据。当然，随着机载 AI 的不断发展，未来这样的需求将不断得到满足
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❤10
#GitHub情报 #AI #Tools
🤖 Don't paste the AI, please.
🔗：GitHub | Web
😡 别抄 AI 的回答，哥们！别人问你问题，想听的是你的回答 —— 不是一整屏原封不动的 ChatGPT 输出
👎 有人认真问了你一个问题。你转手丢进 AI，复制粘贴，发了回去。感觉又快又省事？但这通常帮不上什么忙。对面那个人可以和你用同一个 AI。想要公式化答案，人家两秒钟自己就搞定了。来问你，是想听你的看法 —— 你的理解、你的品味、你的判断
💡 不如这样
① AI 尽管用，没人拦着你。但请先把它给的东西读完，再用自己的话写回答 —— 不要当传话筒
② 挑出真正答到点上的部分，其余的删了。你自己写三句话就够了，就算是抄来的，至少你看过了
③ 如果模型的回答里某一段确实有用，就引用它，说清为什么有用。「我用 Claude 查了一下，这段没问题：」—— 这就很好
④ 如果你实在没什么可补充的，直说就好。「这个我没什么看法」—— 这也是一个有用的回答
👀 简而言之，本网页最大的用途就是：有人在你的私信、群聊或回复里甩了一大段模型输出，把 这个链接 丢给对方就好，开发者还贴心地准备了一个 超级大爆 的版本；如果你是老师，学生把 AI 生成的作业发给你，可以把 这个链接 发给他们
😄 本网页让我想到之前的「Google 一下」提示机器人，以及经典作品《提问的智慧》。开发者还提供了两个同类型的讽刺网站，一个是 no hello，另一个是 Don't ask to ask，都蛮有意思的
📘 关联阅读：Not By AI - 为你非 AI 的原创内容贴上个贴纸吧
频道：@NewlearnerChannel
🤖 Don't paste the AI, please.
🔗：GitHub | Web
😡 别抄 AI 的回答，哥们！别人问你问题，想听的是你的回答 —— 不是一整屏原封不动的 ChatGPT 输出
👎 有人认真问了你一个问题。你转手丢进 AI，复制粘贴，发了回去。感觉又快又省事？但这通常帮不上什么忙。对面那个人可以和你用同一个 AI。想要公式化答案，人家两秒钟自己就搞定了。来问你，是想听你的看法 —— 你的理解、你的品味、你的判断
💡 不如这样
① AI 尽管用，没人拦着你。但请先把它给的东西读完，再用自己的话写回答 —— 不要当传话筒
② 挑出真正答到点上的部分，其余的删了。你自己写三句话就够了，就算是抄来的，至少你看过了
③ 如果模型的回答里某一段确实有用，就引用它，说清为什么有用。「我用 Claude 查了一下，这段没问题：」—— 这就很好
④ 如果你实在没什么可补充的，直说就好。「这个我没什么看法」—— 这也是一个有用的回答
👀 简而言之，本网页最大的用途就是：有人在你的私信、群聊或回复里甩了一大段模型输出，把 这个链接 丢给对方就好，开发者还贴心地准备了一个 超级大爆 的版本；如果你是老师，学生把 AI 生成的作业发给你，可以把 这个链接 发给他们
😄 本网页让我想到之前的「Google 一下」提示机器人，以及经典作品《提问的智慧》。开发者还提供了两个同类型的讽刺网站，一个是 no hello，另一个是 Don't ask to ask，都蛮有意思的
📘 关联阅读：Not By AI - 为你非 AI 的原创内容贴上个贴纸吧
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❤14🆒2
#GitHub情报 #APP #AI #硬件图赏 #Mac
🎤 无线麦：将小米蓝牙遥控器 2 Pro 变成 Mac 语音输入设备
🔗：GitHub | Releases | Web
👉 Features
- 开口就输入，按住说，松开停，Typeless 兼容
- 支持组合动作，可以把多个受支持的本机步骤依次执行，再绑定到遥控器的单击、双击或长按
- 支持保存多套完整键位方案
- 可通过「记录回眸」功能本地保存语音输入的文字内容
- 展示使用统计，提供 AI / Agent 本地配置
🐟 这个颇具玩具意味的 Vibe Coding 程序，带火了闲鱼上面的小米蓝牙遥控器 2 Pro。只要 60 元左右的价格，就能够得到一个外观酷似 Siri Remote 的遥控器。把它配合软件使用，就得到了一套软硬件相结合的 AI Voice 方案
💡 和之前火起来的 DJI Mic 本质上没什么不同，无线麦通过一个遥控器收音，再转换为文本发送给 AI 程序。这一切都要得益于近年语音转文字的高识别度，让每个人都可以享受到语音遥控 AI 干活的快感
👀 这也从侧面反映出 Vibe Coding 的火热，让许多小众需求的落地速速大大加快，反过来又促进了我们 Vibe Coding 的体验。体感上又回到了每天蹲 Product Hunt 新产品的时候，即便数量众多，但总能发掘几个有意思的点子。如果你对于小众硬件 + 专用软件的形式比较感兴趣，也可以去关注一下 DJI 4G 模块 相关的项目
📘 关联阅读：
1️⃣ Type4Me：AI 驱动的 macOS 语音输入法
2️⃣ Typeless：用 AI 重新定义语音听写
频道：@NewlearnerChannel
🎤 无线麦：将小米蓝牙遥控器 2 Pro 变成 Mac 语音输入设备
🔗：GitHub | Releases | Web
👉 Features
- 开口就输入，按住说，松开停，Typeless 兼容
- 支持组合动作，可以把多个受支持的本机步骤依次执行，再绑定到遥控器的单击、双击或长按
- 支持保存多套完整键位方案
- 可通过「记录回眸」功能本地保存语音输入的文字内容
- 展示使用统计，提供 AI / Agent 本地配置
🐟 这个颇具玩具意味的 Vibe Coding 程序，带火了闲鱼上面的小米蓝牙遥控器 2 Pro。只要 60 元左右的价格，就能够得到一个外观酷似 Siri Remote 的遥控器。把它配合软件使用，就得到了一套软硬件相结合的 AI Voice 方案
💡 和之前火起来的 DJI Mic 本质上没什么不同，无线麦通过一个遥控器收音，再转换为文本发送给 AI 程序。这一切都要得益于近年语音转文字的高识别度，让每个人都可以享受到语音遥控 AI 干活的快感
👀 这也从侧面反映出 Vibe Coding 的火热，让许多小众需求的落地速速大大加快，反过来又促进了我们 Vibe Coding 的体验。体感上又回到了每天蹲 Product Hunt 新产品的时候，即便数量众多，但总能发掘几个有意思的点子。如果你对于小众硬件 + 专用软件的形式比较感兴趣，也可以去关注一下 DJI 4G 模块 相关的项目
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2️⃣ Typeless：用 AI 重新定义语音听写
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❤10👍2
#GitHub情报
HelloGitHub：面向入门爱好者的开源项目月刊，近日更新第 125 期
🔗：官网 | GitHub | 投稿
✏️ 第 125 期 已经发布
• RetroArch：一站式复古游戏模拟器
• DeskBox：开源的 Windows 桌面整理工具
• hister：个人浏览记录搜索引擎
• grimmory：自托管的电子书漫画有声书库
• ZenConverter：开源的 Android 文件格式转换工具
• WindInput：Rust 写的开源中文输入法
• dashi-ppt-skill：让 AI Agent 帮你做 PPT
• ian-xiaohei-illustrations：为文章生成手绘配图的技能
• Crisp：免费的 macOS 外接显示器管理工具
• oh-my-pi：把 IDE 能力接入终端编程智能体
• mhabit：跨平台的习惯养成应用
频道：@NewlearnerChannel
HelloGitHub：面向入门爱好者的开源项目月刊，近日更新第 125 期
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✏️ 第 125 期 已经发布
• RetroArch：一站式复古游戏模拟器
• DeskBox：开源的 Windows 桌面整理工具
• hister：个人浏览记录搜索引擎
• grimmory：自托管的电子书漫画有声书库
• ZenConverter：开源的 Android 文件格式转换工具
• WindInput：Rust 写的开源中文输入法
• dashi-ppt-skill：让 AI Agent 帮你做 PPT
• ian-xiaohei-illustrations：为文章生成手绘配图的技能
• Crisp：免费的 macOS 外接显示器管理工具
• oh-my-pi：把 IDE 能力接入终端编程智能体
• mhabit：跨平台的习惯养成应用
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👍8❤4
#iOS #APP #Movies #GitHub情报
📩 接读者来稿，TA 向我们介绍了自己开发的 iOS 追番记录 App
📺 AniShelf：一款原生 iOS 追番记录应用
🔗：GitHub | App Store | TestFlight
✨ 功能
- 资料库管理 - 整理收藏动漫作品
- 精致界面 - 基于原生 SwiftUI 搭建，视觉风格统一精致
- 进度追踪 - 标记观看状态、打分，精准记录观看进度，随手记录想法
- 播出与提醒 - 查看番剧播出时间，为新番每集播出设置提醒
- 备份还原 - 支持资料库数据多格式导出与导入
- iCloud同步 - 跨设备同步资料库数据与偏好设置
- 多语言适配 - 动漫元数据支持英文、中文、日文
💡 为什么做 AniShelf？
起因是想记录看过的动画，想随手留下当时的感受。市面上的同类 App 要么没有 iOS 客户端，要么在视觉和使用体验上还不够符合我的期待。
所以作者用 SwiftUI 做了 AniShelf：一款界面舒服、操作直观、专注追番记录的原生 iOS 应用。它会持续保持简洁，并沿着这个方向慢慢完善。AniShelf 完全免费，不过欢迎在 App 内打赏～
频道：@NewlearnerChannel
📩 接读者来稿，TA 向我们介绍了自己开发的 iOS 追番记录 App
📺 AniShelf：一款原生 iOS 追番记录应用
🔗：GitHub | App Store | TestFlight
✨ 功能
- 资料库管理 - 整理收藏动漫作品
- 精致界面 - 基于原生 SwiftUI 搭建，视觉风格统一精致
- 进度追踪 - 标记观看状态、打分，精准记录观看进度，随手记录想法
- 播出与提醒 - 查看番剧播出时间，为新番每集播出设置提醒
- 备份还原 - 支持资料库数据多格式导出与导入
- iCloud同步 - 跨设备同步资料库数据与偏好设置
- 多语言适配 - 动漫元数据支持英文、中文、日文
💡 为什么做 AniShelf？
起因是想记录看过的动画，想随手留下当时的感受。市面上的同类 App 要么没有 iOS 客户端，要么在视觉和使用体验上还不够符合我的期待。
所以作者用 SwiftUI 做了 AniShelf：一款界面舒服、操作直观、专注追番记录的原生 iOS 应用。它会持续保持简洁，并沿着这个方向慢慢完善。AniShelf 完全免费，不过欢迎在 App 内打赏～
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👍7❤2
#macOS #Tools #GitHub情报 #Displays
🖥️ Crisp：把 macOS 藏起来的显示器控制，都收进一个菜单栏面板
🔗：Web | GitHub
⭐️ Features:
• 为任意外接显示器提供 HiDPI 缩放和更细粒度的界面大小调节
• 通过 DDC 控制显示器硬件亮度、音量；不支持 DDC 的屏也可软件调光
• 支持显示器预设、排列、主屏切换、ICC 配置与每块屏独立 HDR 开关
• 可创建 HiDPI 虚拟显示器，适合直播、随航或无头 Mac
• 支持额外亮度、自动亮度跟随、夜览、原彩、深色模式等系统控制
• MIT 开源免费，支持 Apple 芯片和 Intel Mac
macOS 一向对第三方显示器原生支持不佳，分辨率要么字太小，要么看起来发虚；键盘亮度键失效；很多显示器在系统设置里甚至找不到亮度滑块。BetterDisplay、Lunar 这些工具之所以常驻许多人的菜单栏，就是在替 macOS 补这些本应是基础的显示器控制。
Crisp 是一个开源的外接显示器控制工具，将 HiDPI 缩放、DDC 亮度和音量、显示器排列、预设、虚拟屏和色彩控制都塞进一个原生菜单栏面板。macOS 默认给外接屏的几个“较大文字 / 更多空间”选项经常很尴尬，2K 屏尤其如此，Crisp 则可以在中间以更小步进调节界面大小，同时维持面板的完整刷新率。功能上 Crisp 和 BetterDisplay、Lunar 的功能高度重合，但后两者发展更久，也有更深的自动化和专业显示器功能；Crisp 的优势是把日常最常用的灵活 HiDPI、硬件亮度、预设、断开显示器、色彩调整和 HDR 额外亮度全部免费开放。
🤔 当然，Crisp 也依赖显示器本身与连接链路，软件无法凭空修复硬件的不支持。作为一个免费、MIT 开源、已签名公证的原生 App，Crisp 已经足够成为 BetterDisplay 或 Lunar 的免费替代方案。要是你正被 Mac 外接屏的字糊、亮度和缩放问题折磨，它很值得先装上试试。
📘 关联阅读：
1️⃣ DisplayBuddy：Mac 外显控制工具
2️⃣ Lunar：用键盘控制外接显示器的亮度、音量等
频道：@NewlearnerChannel
🖥️ Crisp：把 macOS 藏起来的显示器控制，都收进一个菜单栏面板
🔗：Web | GitHub
⭐️ Features:
• 为任意外接显示器提供 HiDPI 缩放和更细粒度的界面大小调节
• 通过 DDC 控制显示器硬件亮度、音量；不支持 DDC 的屏也可软件调光
• 支持显示器预设、排列、主屏切换、ICC 配置与每块屏独立 HDR 开关
• 可创建 HiDPI 虚拟显示器，适合直播、随航或无头 Mac
• 支持额外亮度、自动亮度跟随、夜览、原彩、深色模式等系统控制
• MIT 开源免费，支持 Apple 芯片和 Intel Mac
macOS 一向对第三方显示器原生支持不佳，分辨率要么字太小，要么看起来发虚；键盘亮度键失效；很多显示器在系统设置里甚至找不到亮度滑块。BetterDisplay、Lunar 这些工具之所以常驻许多人的菜单栏，就是在替 macOS 补这些本应是基础的显示器控制。
Crisp 是一个开源的外接显示器控制工具，将 HiDPI 缩放、DDC 亮度和音量、显示器排列、预设、虚拟屏和色彩控制都塞进一个原生菜单栏面板。macOS 默认给外接屏的几个“较大文字 / 更多空间”选项经常很尴尬，2K 屏尤其如此，Crisp 则可以在中间以更小步进调节界面大小，同时维持面板的完整刷新率。功能上 Crisp 和 BetterDisplay、Lunar 的功能高度重合，但后两者发展更久，也有更深的自动化和专业显示器功能；Crisp 的优势是把日常最常用的灵活 HiDPI、硬件亮度、预设、断开显示器、色彩调整和 HDR 额外亮度全部免费开放。
🤔 当然，Crisp 也依赖显示器本身与连接链路，软件无法凭空修复硬件的不支持。作为一个免费、MIT 开源、已签名公证的原生 App，Crisp 已经足够成为 BetterDisplay 或 Lunar 的免费替代方案。要是你正被 Mac 外接屏的字糊、亮度和缩放问题折磨，它很值得先装上试试。
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2️⃣ Lunar：用键盘控制外接显示器的亮度、音量等
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👍17❤4
#Mac #AI #GitHub情报
🐥 TurboFieldfare：用 2 GB 内存在任意 M 系列 Mac 上运行 Gemma 4 26B
一套纯 Swift + Metal 自研推理引擎，把 14.3 GB 的 MoE 大模型装进约 2 GB 内存，让 8 GB 的 MacBook Air 也能本地跑 26B 模型
✨ 特点
- 2 GB 内存跑 26B 模型：利用 Gemma 4 26B-A4B 的混合专家架构，每个 token 只激活约 3.88B 参数，常驻内存仅保留共享核心与 KV 缓存，其余专家权重按需从 SSD 流式读取。
- 不是 MLX 或 llama.cpp 的封装，针对 Gemma 4 的层结构从零编写的运行时，自研全部 Metal kernel（量化 GEMV、注意力、MoE、采样与融合算子）
- 同一份 .gturbo 模型可供原生 Mac 应用、命令行工具和本地 OpenAI 兼容服务器三种方式使用，服务器支持流式输出、函数工具调用和提示词前缀复用
- 从 Hugging Face 按字节区间边下边重打包，全程不落完整源文件，约 15 GB 传输量直接生成带哈希校验的本地模型
- 可选视觉扩展包：额外安装 1.1 GB 的视觉塔即可让应用、命令行和服务器统一支持图片输入（需 M2 及以上）
- 103 个公开实验记录：仓库完整记录了 kernel、缓存、I/O、预填充等方向上成功与失败的全部实验
⚙️ 机制
TurboFieldfare 的核心思路是「让不该进内存的权重留在 SSD 上」。运行时常驻约 1.35 GB 共享核心（注意力、路由器、词嵌入和共享专家）加 FP16 KV 缓存（4K 上下文约 305 MiB）；每层 128 个路由专家（共 30 层、约 12.9 GB）留在磁盘，由路由器每 token 选出 top-8，先查询该层 16 槽 LFU 缓存，未命中的用有界并行 pread 读入 Metal 可见缓冲区，同时 GPU 并行计算常驻的共享专家分支，I/O 与计算相互掩盖。预填充按最多 128 token 分块，让一次读取的专家服务多行计算。作者实测显式 pread 比 mmap 被动缺页快得多：冷读单个 3.36 MB 专家 2.8 ms 对 10 ms，整体吞吐 4 tok/s 对 0.5 tok/s；约 41% 的专家会在下一个 token 复用，16 槽缓存命中率约 67%。
主要依赖：仅 3 个外部包。swift-transformers（分词）、swift-nio（服务器）、SwiftMath（公式渲染），其余全部自研。
实测性能：8 GB M2 MacBook Air 解码 5.1–6.3 tok/s，24 GB M5 Pro 达 31–35 tok/s（同机 mlx-lm 为 76–82 tok/s，但需要 8–10 GB 常驻内存与约 15 GB GPU 分配）。差距主要来自 M5 三倍于 M4 的 SSD 读取带宽。运行要求 macOS 26、Metal 4、Swift 6.2，仅支持 Apple Silicon。
👨🏻💻 使用场景
- 8 GB 入门款 Mac 用户跑大模型：最便宜的 M2 MacBook Air 也能本地运行 26B 级模型做草稿撰写、摘要和问答，不用为了本地推理专门升级 32 GB 以上的机器
- 开发者接入本地 OpenAI 接口：服务器监听本机 8080 端口，把 OpenCode 或任意 OpenAI SDK 的 base URL 指过来，即可零 API 成本地调试提示词、函数工具调用等流程
- 保护隐私的离线办公：模型装好后完全离线运行，处理合同、病历、内部文档等敏感材料时数据不出本机
- 端侧推理工程学习：实验记录加系统设计文档完整展示了 mmap 与 pread 的取舍、专家缓存策略、I/O 与 GPU 重叠等决策过程，适合想学 Metal 推理优化的工程师
- 多任务并行的轻量后台:推理只占 2 GB 内存，可以边开着浏览器、IDE 和设计软件边让模型在后台生成，不会挤爆内存
🖊 作者背景
Andrey Mikhaylov - Senior iOS & Metal 工程师
- Lapse（伦敦社交相机应用，总融资 $42.3M）：资深 iOS、Metal 与相机工程师（2024 至今）。负责月处理约 1 亿资产的媒体管线，自建 Metal 实时照片视频管线，吞吐为原 Core Image 方案 10 倍
- Prisma Labs（Prisma、Lensa 开发商）：资深 iOS 与 Metal 工程师、视频团队技术负责人（2021–2024）。构建端侧实时人脸修饰管线，老设备上 17 ms/帧
项目名取自他最喜欢的鸟，田鸫（fieldfare）。
频道:@NewlearnerChannel
🐥 TurboFieldfare：用 2 GB 内存在任意 M 系列 Mac 上运行 Gemma 4 26B
一套纯 Swift + Metal 自研推理引擎，把 14.3 GB 的 MoE 大模型装进约 2 GB 内存，让 8 GB 的 MacBook Air 也能本地跑 26B 模型
✨ 特点
- 2 GB 内存跑 26B 模型：利用 Gemma 4 26B-A4B 的混合专家架构，每个 token 只激活约 3.88B 参数，常驻内存仅保留共享核心与 KV 缓存，其余专家权重按需从 SSD 流式读取。
- 不是 MLX 或 llama.cpp 的封装，针对 Gemma 4 的层结构从零编写的运行时，自研全部 Metal kernel（量化 GEMV、注意力、MoE、采样与融合算子）
- 同一份 .gturbo 模型可供原生 Mac 应用、命令行工具和本地 OpenAI 兼容服务器三种方式使用，服务器支持流式输出、函数工具调用和提示词前缀复用
- 从 Hugging Face 按字节区间边下边重打包，全程不落完整源文件，约 15 GB 传输量直接生成带哈希校验的本地模型
- 可选视觉扩展包：额外安装 1.1 GB 的视觉塔即可让应用、命令行和服务器统一支持图片输入（需 M2 及以上）
- 103 个公开实验记录：仓库完整记录了 kernel、缓存、I/O、预填充等方向上成功与失败的全部实验
⚙️ 机制
TurboFieldfare 的核心思路是「让不该进内存的权重留在 SSD 上」。运行时常驻约 1.35 GB 共享核心（注意力、路由器、词嵌入和共享专家）加 FP16 KV 缓存（4K 上下文约 305 MiB）；每层 128 个路由专家（共 30 层、约 12.9 GB）留在磁盘，由路由器每 token 选出 top-8，先查询该层 16 槽 LFU 缓存，未命中的用有界并行 pread 读入 Metal 可见缓冲区，同时 GPU 并行计算常驻的共享专家分支，I/O 与计算相互掩盖。预填充按最多 128 token 分块，让一次读取的专家服务多行计算。作者实测显式 pread 比 mmap 被动缺页快得多：冷读单个 3.36 MB 专家 2.8 ms 对 10 ms，整体吞吐 4 tok/s 对 0.5 tok/s；约 41% 的专家会在下一个 token 复用，16 槽缓存命中率约 67%。
主要依赖：仅 3 个外部包。swift-transformers（分词）、swift-nio（服务器）、SwiftMath（公式渲染），其余全部自研。
实测性能：8 GB M2 MacBook Air 解码 5.1–6.3 tok/s，24 GB M5 Pro 达 31–35 tok/s（同机 mlx-lm 为 76–82 tok/s，但需要 8–10 GB 常驻内存与约 15 GB GPU 分配）。差距主要来自 M5 三倍于 M4 的 SSD 读取带宽。运行要求 macOS 26、Metal 4、Swift 6.2，仅支持 Apple Silicon。
👨🏻💻 使用场景
- 8 GB 入门款 Mac 用户跑大模型：最便宜的 M2 MacBook Air 也能本地运行 26B 级模型做草稿撰写、摘要和问答，不用为了本地推理专门升级 32 GB 以上的机器
- 开发者接入本地 OpenAI 接口：服务器监听本机 8080 端口，把 OpenCode 或任意 OpenAI SDK 的 base URL 指过来，即可零 API 成本地调试提示词、函数工具调用等流程
- 保护隐私的离线办公：模型装好后完全离线运行，处理合同、病历、内部文档等敏感材料时数据不出本机
- 端侧推理工程学习：实验记录加系统设计文档完整展示了 mmap 与 pread 的取舍、专家缓存策略、I/O 与 GPU 重叠等决策过程，适合想学 Metal 推理优化的工程师
- 多任务并行的轻量后台:推理只占 2 GB 内存，可以边开着浏览器、IDE 和设计软件边让模型在后台生成，不会挤爆内存
🖊 作者背景
Andrey Mikhaylov - Senior iOS & Metal 工程师
- Lapse（伦敦社交相机应用，总融资 $42.3M）：资深 iOS、Metal 与相机工程师（2024 至今）。负责月处理约 1 亿资产的媒体管线，自建 Metal 实时照片视频管线，吞吐为原 Core Image 方案 10 倍
- Prisma Labs（Prisma、Lensa 开发商）：资深 iOS 与 Metal 工程师、视频团队技术负责人（2021–2024）。构建端侧实时人脸修饰管线，老设备上 17 ms/帧
项目名取自他最喜欢的鸟，田鸫（fieldfare）。
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👍16🤩5
#macOS #APP #GitHub情报
📩 接读者来稿，TA 向我们推荐了一款 macOS 鼠标手势工具
🖱 iGestures：原生、轻量的 macOS 鼠标手势工具
🔗：GitHub | Releases | Web
👉 Features
- 自由录制：训练任意单笔轨迹，可直接录制任意物理鼠标按键作为触发键
- 应用管理：按全局、应用分组和单个应用管理手势；匹配优先级为 单个应用 → 应用分组 → 全局
- 快捷动作库：按窗口、浏览器、网站、访达、桌面、编辑、媒体和自动化脚本 分类搜索，支持收藏、最近使用和保存自定义预设，主动作与第二触发动作共用
- 丰富触发：支持 Repeat Mode、触控板修饰键手势和三档识别灵敏度
- 即时反馈：支持多显示器轨迹覆盖层、识别结果提示和可选触觉反馈
- 可靠与私密：映射采用版本化 JSON、原子写入和损坏恢复；不记录轨迹、 键入文本或窗口内容
💡 即便很多人的工作已经无需鼠标，通过触控板或触屏的方式就可以简单完成，但鼠标依然是最强大的操作系统交互输入工具之一。人们为了高效利用它，想了很多方法，譬如按键映射和组合，譬如 Pie Menu / 环形菜单，再譬如今天提到的鼠标手势
🧑🏻💻 相比于前两种方式，鼠标手势无疑有着更加丰富的设置数量以及高程度的私人自定义程度。画一些特定的曲线或折线，就能够精准导向并触发某个动作。在本 macOS 软件开发的过程中，开发者参考了 Windows 平台的知名软件 WGestures，使用 Windows 的朋友可以前往了解
频道：@NewlearnerChannel
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👉 Features
- 自由录制：训练任意单笔轨迹，可直接录制任意物理鼠标按键作为触发键
- 应用管理：按全局、应用分组和单个应用管理手势；匹配优先级为 单个应用 → 应用分组 → 全局
- 快捷动作库：按窗口、浏览器、网站、访达、桌面、编辑、媒体和自动化脚本 分类搜索，支持收藏、最近使用和保存自定义预设，主动作与第二触发动作共用
- 丰富触发：支持 Repeat Mode、触控板修饰键手势和三档识别灵敏度
- 即时反馈：支持多显示器轨迹覆盖层、识别结果提示和可选触觉反馈
- 可靠与私密：映射采用版本化 JSON、原子写入和损坏恢复；不记录轨迹、 键入文本或窗口内容
💡 即便很多人的工作已经无需鼠标，通过触控板或触屏的方式就可以简单完成，但鼠标依然是最强大的操作系统交互输入工具之一。人们为了高效利用它，想了很多方法，譬如按键映射和组合，譬如 Pie Menu / 环形菜单，再譬如今天提到的鼠标手势
🧑🏻💻 相比于前两种方式，鼠标手势无疑有着更加丰富的设置数量以及高程度的私人自定义程度。画一些特定的曲线或折线，就能够精准导向并触发某个动作。在本 macOS 软件开发的过程中，开发者参考了 Windows 平台的知名软件 WGestures，使用 Windows 的朋友可以前往了解
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❤6
#iOS #macOS #Tools #GitHub情报 #GFW
🌀 Clash：熟悉的配置和规则，套上新的外壳
🔗：Web | App Store | GitHub
⭐️ Features
• 原生支持 iPhone、iPad、Mac 和 Apple TV，沿用同一套 Clash / mihomo 配置逻辑
• iOS 支持控制中心、快捷指令和桌面小组件，macOS 支持菜单栏控制，tvOS 适配 Siri Remote
• Hako 内核针对 Apple NetworkExtension 的内存与能耗限制优化
• 客户端、适配层与内核均以 GPL-3.0 开源；免费，无广告、分析和追踪 SDK
Clash 早已不只是某一个客户端的名字，而是一套配置格式、规则习惯和庞大的衍生生态。所以这里有必要区分：广义上的 Clash，是围绕原版 Clash、mihomo 及其配置体系形成的一整个生态；而本文介绍的 Clash，只是一个沿用同名的新客户端。它并不是我们熟悉的 Dreamacro / Clash 项目，却直接拿走了 Clash 这个名字，我个人认为并不妥当。
这个项目的底层 Hako 内核从 mihomo 1.19.30 衍生而来，专门适配 Apple 的 NetworkExtension；上层则用 SwiftUI 分别照顾触屏、窗口与菜单栏、电视遥控器，而不是把同一个跨平台界面硬套到四块屏幕上。因此，已有 Clash / mihomo 配置基本不用重写，导入订阅后就能选择策略组、测速、查看连接命中的规则，也可以直接用图形界面编辑节点、规则和 DNS。iPhone 上能从控制中心、快捷指令或小组件开关连接，Mac 不打开主窗口也能在菜单栏换节点、切模式、看实时速度；Apple TV 则可以只接管电视自己的网络，不必修改路由器或影响家中其他设备。它不提供节点或代理服务，只负责执行你自己的配置。至少在 Apple 平台的系统整合上，它比大多数跨平台 Clash 客户端走得更远。而免费加完整开源，是它面对 Surge、Loon、Stash 等成熟客户端时最直接的差异。官方声明不收集数据，也不加入广告、第三方分析或追踪 SDK，配置、凭据、日志都留在设备上。
项目最初还因没有保留 mihomo 的 Git 上游历史受到批评，团队随后道歉，并补回了截至 1.19.30 的 4263 个上游提交及原始署名。目前 Clash 仍在 1.0 初期，最近几天连续更新，陆续处理配置切换、CPU 占用、大配置性能和网络兼容问题，早期评价也提到 UI 易用性仍有优化空间。另外，中国大陆和俄罗斯区 Apple ID 无法直接下载。若你手上本来就有 Clash / mihomo 配置，想找一个免费、原生、覆盖 Apple 全家桶的客户端，它很值得尝试；若更看重多年积累的稳定性和自动化能力，成熟付费工具暂时仍有优势。
但是在 macOS 上，我还是怀念曾经的 ClashX。可能代理工具并不需要这样一层华丽的外皮，安安静静地守在菜单栏里就足够了。
📘 关联阅读：
1️⃣ ClashMac：基于 SwiftUI 的轻量 Clash 客户端
2️⃣ Surge 周边工具合集：从配置、订阅到家庭网关
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🌀 Clash：熟悉的配置和规则，套上新的外壳
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⭐️ Features
• 原生支持 iPhone、iPad、Mac 和 Apple TV，沿用同一套 Clash / mihomo 配置逻辑
• iOS 支持控制中心、快捷指令和桌面小组件，macOS 支持菜单栏控制，tvOS 适配 Siri Remote
• Hako 内核针对 Apple NetworkExtension 的内存与能耗限制优化
• 客户端、适配层与内核均以 GPL-3.0 开源；免费，无广告、分析和追踪 SDK
Clash 早已不只是某一个客户端的名字，而是一套配置格式、规则习惯和庞大的衍生生态。所以这里有必要区分：广义上的 Clash，是围绕原版 Clash、mihomo 及其配置体系形成的一整个生态；而本文介绍的 Clash，只是一个沿用同名的新客户端。它并不是我们熟悉的 Dreamacro / Clash 项目，却直接拿走了 Clash 这个名字，我个人认为并不妥当。
这个项目的底层 Hako 内核从 mihomo 1.19.30 衍生而来，专门适配 Apple 的 NetworkExtension；上层则用 SwiftUI 分别照顾触屏、窗口与菜单栏、电视遥控器，而不是把同一个跨平台界面硬套到四块屏幕上。因此，已有 Clash / mihomo 配置基本不用重写，导入订阅后就能选择策略组、测速、查看连接命中的规则，也可以直接用图形界面编辑节点、规则和 DNS。iPhone 上能从控制中心、快捷指令或小组件开关连接，Mac 不打开主窗口也能在菜单栏换节点、切模式、看实时速度；Apple TV 则可以只接管电视自己的网络，不必修改路由器或影响家中其他设备。它不提供节点或代理服务，只负责执行你自己的配置。至少在 Apple 平台的系统整合上，它比大多数跨平台 Clash 客户端走得更远。而免费加完整开源，是它面对 Surge、Loon、Stash 等成熟客户端时最直接的差异。官方声明不收集数据，也不加入广告、第三方分析或追踪 SDK，配置、凭据、日志都留在设备上。
项目最初还因没有保留 mihomo 的 Git 上游历史受到批评，团队随后道歉，并补回了截至 1.19.30 的 4263 个上游提交及原始署名。目前 Clash 仍在 1.0 初期，最近几天连续更新，陆续处理配置切换、CPU 占用、大配置性能和网络兼容问题，早期评价也提到 UI 易用性仍有优化空间。另外，中国大陆和俄罗斯区 Apple ID 无法直接下载。若你手上本来就有 Clash / mihomo 配置，想找一个免费、原生、覆盖 Apple 全家桶的客户端，它很值得尝试；若更看重多年积累的稳定性和自动化能力，成熟付费工具暂时仍有优势。
但是在 macOS 上，我还是怀念曾经的 ClashX。可能代理工具并不需要这样一层华丽的外皮，安安静静地守在菜单栏里就足够了。
📘 关联阅读：
1️⃣ ClashMac：基于 SwiftUI 的轻量 Clash 客户端
2️⃣ Surge 周边工具合集：从配置、订阅到家庭网关
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#APPLE #iPhone #GitHub情报 #Tools
🍎 果到雷达：又一款 Apple 直营店取货库存监控工具
🔗：GitHub | Releases
👉 Features
- 支持监控 iPhone、iPad、Mac 和 Apple Watch
- 内置中国大陆、中国香港、中国台湾、日本、新加坡、澳大利亚和马来西亚的 Apple Store 列表
- 门店和型号都可以多选，同一门店的多个型号合并查询
- 区分有货、无货、不支持取货、暂未开售、即将发售和暂不可购买，分别使用独立配色
- 支持提示音和 Bark 推送
- 有货时可以选择不自动打开页面、打开对应地区的 Apple 购物袋，或打开对应型号的商品详情
📱 一年一度的 iPhone 抢购季落下帷幕，不知道你从官网 / Apple Store 应用买到心仪的新品了吗？每年总有一些朋友，因为卡顿、网速慢或所选 SKU 过于火爆等原因，和爱机失之交臂，需要等上好长一段时间邮寄。这个时候，如果你所在城市有直营店，那么捡漏到店 Pick Up 是一个不错的选择（类似演出界的蹲回流）
💡 自留地之前和大家 分享过 一系列开源或不开源的 Apple Store 库存监控软件，它们几乎没有在更新维护了。随着 Vibe Coding 越来越便捷，今年我们终于等到了一批新软件，而「果到雷达」是其中的佼佼者。它完美地兼顾了多平台的需求，并支持多种方式将补货信息推送给你；还会自动打开相关网页，让你快人一步
👀 据群友反馈，大家可以在凌晨时分蹲一蹲，或许还能够蹲到首发当日的 Pick Up 时段。作为一个 iPhone 小更新年，我相信黄牛也不会坚持太久，许多被霸占的名额会逐渐回到需要它们的人手中。不过今年没想到的是，根据 投票结果，频道读者今年最爱的 iPhone 颜色是「勃艮第酒红色」
频道：@NewlearnerChannel
🍎 果到雷达：又一款 Apple 直营店取货库存监控工具
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👉 Features
- 支持监控 iPhone、iPad、Mac 和 Apple Watch
- 内置中国大陆、中国香港、中国台湾、日本、新加坡、澳大利亚和马来西亚的 Apple Store 列表
- 门店和型号都可以多选，同一门店的多个型号合并查询
- 区分有货、无货、不支持取货、暂未开售、即将发售和暂不可购买，分别使用独立配色
- 支持提示音和 Bark 推送
- 有货时可以选择不自动打开页面、打开对应地区的 Apple 购物袋，或打开对应型号的商品详情
📱 一年一度的 iPhone 抢购季落下帷幕，不知道你从官网 / Apple Store 应用买到心仪的新品了吗？每年总有一些朋友，因为卡顿、网速慢或所选 SKU 过于火爆等原因，和爱机失之交臂，需要等上好长一段时间邮寄。这个时候，如果你所在城市有直营店，那么捡漏到店 Pick Up 是一个不错的选择（类似演出界的蹲回流）
💡 自留地之前和大家 分享过 一系列开源或不开源的 Apple Store 库存监控软件，它们几乎没有在更新维护了。随着 Vibe Coding 越来越便捷，今年我们终于等到了一批新软件，而「果到雷达」是其中的佼佼者。它完美地兼顾了多平台的需求，并支持多种方式将补货信息推送给你；还会自动打开相关网页，让你快人一步
👀 据群友反馈，大家可以在凌晨时分蹲一蹲，或许还能够蹲到首发当日的 Pick Up 时段。作为一个 iPhone 小更新年，我相信黄牛也不会坚持太久，许多被霸占的名额会逐渐回到需要它们的人手中。不过今年没想到的是，根据 投票结果，频道读者今年最爱的 iPhone 颜色是「勃艮第酒红色」
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👍9❤3
#GitHub情报 #macOS #APP #Tools
📩 接读者来稿，TA 向我们推荐了自己开发的 macOS 歌词软件
🎵 Lyrimuse：macOS 上的桌面智能匹配歌词软件
🔗：GitHub | Web
👉 Features
- 跟随 Apple Music、QQ 音乐、网易云音乐、酷狗、汽水音乐、Spotify，以及浏览器里的网页版 YouTube Music / Spotify，实时显示逐字同步歌词
- 同时查十一个歌词源（网易云、QQ 音乐、酷狗、酷我、咪咕、Musixmatch、LRCLIB、LyricFind、Deezer、AMLL、Apple Music 官方歌词），对全部候选统一打分，自动挑出最匹配当前版本的那一份
- 四种显示方式任意组合：桌面悬浮窗、贴着刘海的灵动岛胶囊、仿 Apple Music 的独立歌词窗口、菜单栏
- 粤语歌标粤拼，日语歌标注音假名，支持翻译对照
- 支持 Last.fm 打卡
- GPL-3.0 开源免费，macOS 14 及以上，Apple Silicon 与 Intel 都有构建
🙄 不同于国内的音乐流媒体软件，国外常用的几个平台似乎对于「桌面歌词」这件事有一种天然的排斥。酷我在十几年前就在 Windows 实现了桌面歌词功能，Apple Music 至今只能全屏显示。后来，一些第三方的桌面歌词软件应运而生，我们之前介绍的 LyricsX 就是其中最为知名的版本，但已数年未曾更新
💡 而读者开发的这款 Lyrimuse，就是 LyricsX 完美的继任者。开发者在兼顾国内本土化的同时，很好地支持了国外主流的流媒体平台。无论是显示样式还是其他功能（尤其是听歌档案），都考虑得相当周到，还提供了一份 AI 用的安装 Prompt，非常与时俱进
👀 总之，非常美丽，非常优雅，非常得体。喜爱桌面歌词的朋友们可以在 macOS 上用起来，如果有问题和建议欢迎提 Issue！
📘 关联阅读：Sleeve - 在 macOS 桌面展示「正在播放」
频道：@NewlearnerChannel
📩 接读者来稿，TA 向我们推荐了自己开发的 macOS 歌词软件
🎵 Lyrimuse：macOS 上的桌面智能匹配歌词软件
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👉 Features
- 跟随 Apple Music、QQ 音乐、网易云音乐、酷狗、汽水音乐、Spotify，以及浏览器里的网页版 YouTube Music / Spotify，实时显示逐字同步歌词
- 同时查十一个歌词源（网易云、QQ 音乐、酷狗、酷我、咪咕、Musixmatch、LRCLIB、LyricFind、Deezer、AMLL、Apple Music 官方歌词），对全部候选统一打分，自动挑出最匹配当前版本的那一份
- 四种显示方式任意组合：桌面悬浮窗、贴着刘海的灵动岛胶囊、仿 Apple Music 的独立歌词窗口、菜单栏
- 粤语歌标粤拼，日语歌标注音假名，支持翻译对照
- 支持 Last.fm 打卡
- GPL-3.0 开源免费，macOS 14 及以上，Apple Silicon 与 Intel 都有构建
🙄 不同于国内的音乐流媒体软件，国外常用的几个平台似乎对于「桌面歌词」这件事有一种天然的排斥。酷我在十几年前就在 Windows 实现了桌面歌词功能，Apple Music 至今只能全屏显示。后来，一些第三方的桌面歌词软件应运而生，我们之前介绍的 LyricsX 就是其中最为知名的版本，但已数年未曾更新
💡 而读者开发的这款 Lyrimuse，就是 LyricsX 完美的继任者。开发者在兼顾国内本土化的同时，很好地支持了国外主流的流媒体平台。无论是显示样式还是其他功能（尤其是听歌档案），都考虑得相当周到，还提供了一份 AI 用的安装 Prompt，非常与时俱进
👀 总之，非常美丽，非常优雅，非常得体。喜爱桌面歌词的朋友们可以在 macOS 上用起来，如果有问题和建议欢迎提 Issue！
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👍7❤4
#GitHub情报 #Browsers #Extension #AI
🤖 DomA：浏览器自动化智能体开源啦！
🔗：GitHub | TG群组 | QQ频道 | 小红书
🎉 我们把 DomA 的核心能力开源了。现在，任何人都可以查看源码、本地构建，并在自己的浏览器里运行这款 AI 网页智能体。开源版本需要你自己来添加 API Key 。并且后续的商店版本也会完全基于当前开源版本继续迭代。
🌟 如果这个项目对你有帮助，欢迎点一颗 Star 。这对早期开源项目非常重要，也能让更多人看见 DomA 。
🧠 DomA /ˈdoʊmə/ 是一款跑在浏览器里的 AI 自动化智能体，帮你完成浏览、填写、点击、收集等各类网页事务。装上 DomA ，不必再专门下载一款「 AI 浏览器」—— 任何支持扩展的浏览器，都能立刻变成你的 AI 浏览器。
⚙️ With Jev
最近我们也加入了对 Jev 的支持，通过主流 LLM + Jev，可以快速的提交表单，点选类事务。提高DomA部分场景下的决策力。
💡 使用方法
访问我们的在线文档：https://domactions.com/docs/zh
🗣 你可以对DomA这么说
① 帮我整理下标签页，关闭相同页，按打开时间重新排序。
② 帮我订下吉卜力公园的门票。
③ 跳转到当前视频Boss战。
④ 下载当前页面视频。
⑤ 屏蔽下当前页面广告。
⑥ 帮我自动推进当前页面操作的下一步。
频道：@NewlearnerChannel
🤖 DomA：浏览器自动化智能体开源啦！
🔗：GitHub | TG群组 | QQ频道 | 小红书
🎉 我们把 DomA 的核心能力开源了。现在，任何人都可以查看源码、本地构建，并在自己的浏览器里运行这款 AI 网页智能体。开源版本需要你自己来添加 API Key 。并且后续的商店版本也会完全基于当前开源版本继续迭代。
🌟 如果这个项目对你有帮助，欢迎点一颗 Star 。这对早期开源项目非常重要，也能让更多人看见 DomA 。
🧠 DomA /ˈdoʊmə/ 是一款跑在浏览器里的 AI 自动化智能体，帮你完成浏览、填写、点击、收集等各类网页事务。装上 DomA ，不必再专门下载一款「 AI 浏览器」—— 任何支持扩展的浏览器，都能立刻变成你的 AI 浏览器。
⚙️ With Jev
最近我们也加入了对 Jev 的支持，通过主流 LLM + Jev，可以快速的提交表单，点选类事务。提高DomA部分场景下的决策力。
💡 使用方法
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🗣 你可以对DomA这么说
① 帮我整理下标签页，关闭相同页，按打开时间重新排序。
② 帮我订下吉卜力公园的门票。
③ 跳转到当前视频Boss战。
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⑥ 帮我自动推进当前页面操作的下一步。
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👍5
#Android #Blog #GitHub情报 #Health #Life
📩 接读者来稿，TA 向我们分享了研究 OPPO 健康数据逆向的后续结果
⌚️ OPPO 健康云同步逆向：从抓包到白盒签名的死局（已破）
🔗：Blog
📝 文章概述
- 第一步：静态分析 APK —— 云端存的是明细
- 第二步：抓包 —— 认证体系完整还原
- 第三步：smali 逆向 —— 签名协议 100% 还原
- 第四步：实验 —— 实测封死纯 PC 路线
- 行业方案盘点与总结
- 后记、复盘和破局
🧑🏻💻 前不久我们介绍了开发者的另一个项目 OPPO Health Export，它能够用 LSPosed 逆向导出 OPPO 健康数据，并通过 MCP 规范化接入 AI。近期开发者在思考：云同步里既然有全部数据，能不能直接抓云端的接口，做一个纯 PC 的 MCP？
💡 经过分析、抓包、逆向和实验，开发者一开始认为思路验证成立，但被白盒签名封死在最后一步。而后经过复盘，最终找到了破局的方法，并整理成开源项目。现在，无需 Root、无需 LSPosed、无需手机依赖，即可直接从 PC 拉取云端明细
⚙️ 想把 OPPO / 欢太健康的数据交给本地 AI 分析的可以看这两个仓库：
1️⃣ oppo-health-cloud-mcp
无需 Root，直接连欢太健康云端 API，拉取心率 / 血氧 / 睡眠 / 步数等明细数据。签名已逆向复刻，抓包拿一次 Token 就能永久用，MCP 接入任意 AI Agent（Claude / Cursor 等），自带周期对比分析
2️⃣ oppo-health-export
Root 用户的完整方案：LSPosed 模块 hook 手机本地加密数据库，流式增量导出 + 标准 MCP 接口，数据更全（含 HRV / 压力等云端没有的数据）
⚠️ 仅限导出自己数据，勿用于他人隐私或商用
频道：@NewlearnerChannel
📩 接读者来稿，TA 向我们分享了研究 OPPO 健康数据逆向的后续结果
⌚️ OPPO 健康云同步逆向：从抓包到白盒签名的死局（已破）
🔗：Blog
📝 文章概述
- 第一步：静态分析 APK —— 云端存的是明细
- 第二步：抓包 —— 认证体系完整还原
- 第三步：smali 逆向 —— 签名协议 100% 还原
- 第四步：实验 —— 实测封死纯 PC 路线
- 行业方案盘点与总结
- 后记、复盘和破局
🧑🏻💻 前不久我们介绍了开发者的另一个项目 OPPO Health Export，它能够用 LSPosed 逆向导出 OPPO 健康数据，并通过 MCP 规范化接入 AI。近期开发者在思考：云同步里既然有全部数据，能不能直接抓云端的接口，做一个纯 PC 的 MCP？
💡 经过分析、抓包、逆向和实验，开发者一开始认为思路验证成立，但被白盒签名封死在最后一步。而后经过复盘，最终找到了破局的方法，并整理成开源项目。现在，无需 Root、无需 LSPosed、无需手机依赖，即可直接从 PC 拉取云端明细
⚙️ 想把 OPPO / 欢太健康的数据交给本地 AI 分析的可以看这两个仓库：
1️⃣ oppo-health-cloud-mcp
无需 Root，直接连欢太健康云端 API，拉取心率 / 血氧 / 睡眠 / 步数等明细数据。签名已逆向复刻，抓包拿一次 Token 就能永久用，MCP 接入任意 AI Agent（Claude / Cursor 等），自带周期对比分析
2️⃣ oppo-health-export
Root 用户的完整方案：LSPosed 模块 hook 手机本地加密数据库，流式增量导出 + 标准 MCP 接口，数据更全（含 HRV / 压力等云端没有的数据）
⚠️ 仅限导出自己数据，勿用于他人隐私或商用
频道：@NewlearnerChannel
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#iOS #macOS #APPLE #Pay #GitHub情报 #APP #Web
💳 盘点近期用于修改 Apple Wallet 卡面的工具们
最近网上冲浪的时候，发现大家都热衷于晒一晒自己 pple Wallet 中的「新卡面」，它们大多都天马行空。出于好奇了解了一下，原来是基于 airlift AirTraffic 同步漏洞实现的，下面盘点一下相关项目和网页
1️⃣ AirCard
🔗：GitHub | Releases | 中文文档
👉 Features
- 自定义卡片皮肤： 为 Apple Pay 和钱包卡片设置图片、纹理或银行标志
- 锁屏密码主题： 将 .passthm 主题中的自定义按键图片应用到 iOS 18+ 锁屏密码键盘
- 单卡与批量设置： 为每张卡片设置不同皮肤，或一键为选中卡片设置同一张图片
- 通用 macOS 应用： 原生支持 Apple Silicon 和 Intel（x86_64） Mac
💡 使用方法
① 将 iPhone 连接到 Mac，解锁手机，并在出现提示时信任此电脑
② 在 AirCard 的钱包卡片页面点击扫描卡片
③ 在 iPhone 上双击侧边按钮打开 Apple Pay，通过面容 ID 验证后轻点卡片
④ 点击卡片预览选择图片，或直接将图片拖到卡片上；选中需要更新的卡片，点击写入皮肤
AirCard 几乎是实现修改卡面的核心出装，将 iPhone （iOS 18+） 连接到 Mac，即可快速完成卡面的自定义设定。如果你在使用 Windows，可以使用 AirCard-Windows 项目
有网友 Fork 并修复了原版的一些问题：修复原版 10% 卡住的 bug、界面默认使用简体中文、输出详细日志便于排查问题等，想要使用请查看 AirCard
2️⃣ AirCard-iOS
🔗：GitHub | Releases
AirCard-iOS 要做的事和 macOS 十分相似，不同的是需要 iOS 27 系统，还需要通过 Sideload 或者自签名的方式安装 IPA，总体来讲没有 macOS 便捷
3️⃣ Cardentify：高清银行卡面资料库
🔗：Web
知道如何修改卡面之后，下一步就是寻找卡面素材并加以魔改。Cardentify 支持通过国家 / 地区、银行、卡组织、关键词搜索等方式，帮助你迅速获取正在使用的卡面高清图像素材
4️⃣ 卡面设计生成器
🔗：Web
拿到上面的高清卡面素材后，你可以在这里作进一步的魔改和调整，譬如加入其他 Logo 等。魔改完毕后，导出图片并通过 AirCard 同步至 iPhone，即可在 Apple Wallet 中看到自己 DIY 的卡面了
👀 临近中秋，大家出行和消费都会多上不少，希望这些新的银行卡和交通卡面可以陪伴你度过一个愉快的假期旅途
⚠️ 使用以上项目时，请遵守对应的使用条款和须知，请勿用于商业和其他非法用途。此外，整套流程的核心是利用系统漏洞，未来升级后或将被修复，请悉知
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💳 盘点近期用于修改 Apple Wallet 卡面的工具们
最近网上冲浪的时候，发现大家都热衷于晒一晒自己 pple Wallet 中的「新卡面」，它们大多都天马行空。出于好奇了解了一下，原来是基于 airlift AirTraffic 同步漏洞实现的，下面盘点一下相关项目和网页
1️⃣ AirCard
🔗：GitHub | Releases | 中文文档
👉 Features
- 自定义卡片皮肤： 为 Apple Pay 和钱包卡片设置图片、纹理或银行标志
- 锁屏密码主题： 将 .passthm 主题中的自定义按键图片应用到 iOS 18+ 锁屏密码键盘
- 单卡与批量设置： 为每张卡片设置不同皮肤，或一键为选中卡片设置同一张图片
- 通用 macOS 应用： 原生支持 Apple Silicon 和 Intel（x86_64） Mac
💡 使用方法
① 将 iPhone 连接到 Mac，解锁手机，并在出现提示时信任此电脑
② 在 AirCard 的钱包卡片页面点击扫描卡片
③ 在 iPhone 上双击侧边按钮打开 Apple Pay，通过面容 ID 验证后轻点卡片
④ 点击卡片预览选择图片，或直接将图片拖到卡片上；选中需要更新的卡片，点击写入皮肤
AirCard 几乎是实现修改卡面的核心出装，将 iPhone （iOS 18+） 连接到 Mac，即可快速完成卡面的自定义设定。如果你在使用 Windows，可以使用 AirCard-Windows 项目
有网友 Fork 并修复了原版的一些问题：修复原版 10% 卡住的 bug、界面默认使用简体中文、输出详细日志便于排查问题等，想要使用请查看 AirCard
2️⃣ AirCard-iOS
🔗：GitHub | Releases
AirCard-iOS 要做的事和 macOS 十分相似，不同的是需要 iOS 27 系统，还需要通过 Sideload 或者自签名的方式安装 IPA，总体来讲没有 macOS 便捷
3️⃣ Cardentify：高清银行卡面资料库
🔗：Web
知道如何修改卡面之后，下一步就是寻找卡面素材并加以魔改。Cardentify 支持通过国家 / 地区、银行、卡组织、关键词搜索等方式，帮助你迅速获取正在使用的卡面高清图像素材
4️⃣ 卡面设计生成器
🔗：Web
拿到上面的高清卡面素材后，你可以在这里作进一步的魔改和调整，譬如加入其他 Logo 等。魔改完毕后，导出图片并通过 AirCard 同步至 iPhone，即可在 Apple Wallet 中看到自己 DIY 的卡面了
👀 临近中秋，大家出行和消费都会多上不少，希望这些新的银行卡和交通卡面可以陪伴你度过一个愉快的假期旅途
⚠️ 使用以上项目时，请遵守对应的使用条款和须知，请勿用于商业和其他非法用途。此外，整套流程的核心是利用系统漏洞，未来升级后或将被修复，请悉知
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#telegram #Bot #GitHub情报 #Cloudflare
🤖 TelegramDoor：基于 Cloudflare 的 Telegram 双向私信机器人
🔗：GitHub
👉 Features
- 双向沟通：支持文本、图片、视频、语音、文件、贴纸，管理员引用即可回复
- 拦截骚扰：默认算术验证，支持 Turnstile、限频、关键词与链接过滤、封禁和白名单
- 中文后台：查看今天、近期和历史的消息与拦截记录，管理访客，直接回复
- 自己掌握配置：机器人、数据库和密码放在自己的账户中，后续通过 GitHub Sync fork 更新
❓ 频道的投稿机器人 @newlearner_pm_bot 几乎和自留地一同出现，在使用了 7 年之后，原项目（可见关联阅读内容）因为长期未更新，已经不能很好满足需求。具体表现为：不支持「双向发送」，不能够有效过滤垃圾广告信息，骚扰日益变多
尤记得当年部署机器人的时候，和原项目开发者进行了非常友善的交流，大功告成后我提出请对方喝一杯奶茶，被婉拒了。当我时隔多年询问能否增加一些新的功能时，对方显然已经没有心力再去做这样的事。于是非常遗憾地，我只能去寻找新的替代项目
💡 最终发现了网友开发的 TelegramDoor，基于 Cloudflare 的快速部署非常能够吸引我。此前频道的 RSS 和直链展示页（详见频道置顶）都是通过 Cloudflare 做的，可以说是大善人了。于是跟着 README 快速完成了机器人部署，还加入了 Cloudflare Turnstile 做一个简单的验证
🎉 经过重新部署，目前自留地的投稿机器人支持了「双向发送」功能，一旦通过验证，便可直接向我发送稿件信息（发送成功无提示）。更为关键的是，它能够将绝大部分通过机器人发送的垃圾信息拒之门外，并且提供了非常完善的后台管理和标记功能。即便未来攻防不断升级，依然可以通过关键词等信息进行过滤。请记住：先验证，再发送对话
📘 关联阅读：谈谈我在用的 Telegram 机器人
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🤖 TelegramDoor：基于 Cloudflare 的 Telegram 双向私信机器人
🔗：GitHub
👉 Features
- 双向沟通：支持文本、图片、视频、语音、文件、贴纸，管理员引用即可回复
- 拦截骚扰：默认算术验证，支持 Turnstile、限频、关键词与链接过滤、封禁和白名单
- 中文后台：查看今天、近期和历史的消息与拦截记录，管理访客，直接回复
- 自己掌握配置：机器人、数据库和密码放在自己的账户中，后续通过 GitHub Sync fork 更新
❓ 频道的投稿机器人 @newlearner_pm_bot 几乎和自留地一同出现，在使用了 7 年之后，原项目（可见关联阅读内容）因为长期未更新，已经不能很好满足需求。具体表现为：不支持「双向发送」，不能够有效过滤垃圾广告信息，骚扰日益变多
尤记得当年部署机器人的时候，和原项目开发者进行了非常友善的交流，大功告成后我提出请对方喝一杯奶茶，被婉拒了。当我时隔多年询问能否增加一些新的功能时，对方显然已经没有心力再去做这样的事。于是非常遗憾地，我只能去寻找新的替代项目
💡 最终发现了网友开发的 TelegramDoor，基于 Cloudflare 的快速部署非常能够吸引我。此前频道的 RSS 和直链展示页（详见频道置顶）都是通过 Cloudflare 做的，可以说是大善人了。于是跟着 README 快速完成了机器人部署，还加入了 Cloudflare Turnstile 做一个简单的验证
🎉 经过重新部署，目前自留地的投稿机器人支持了「双向发送」功能，一旦通过验证，便可直接向我发送稿件信息（发送成功无提示）。更为关键的是，它能够将绝大部分通过机器人发送的垃圾信息拒之门外，并且提供了非常完善的后台管理和标记功能。即便未来攻防不断升级，依然可以通过关键词等信息进行过滤。请记住：先验证，再发送对话
📘 关联阅读：谈谈我在用的 Telegram 机器人
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#macOS #APP #GitHub情报
💻 升级 macOS 27 Golden Gate 后，聊聊我的新软件选择与使用感受
自 2023 年春天购入了这台 MBP 16 英寸 (M2 Pro + 32GB) 后，我几乎没怎么给它更新过。老读者可能了解其中的原因是我认为硬件应该与其发布的同期软件对应上，才能保证流畅丝滑。于是这台电脑几乎一直停留在 macOS 13 Ventura 系统，用起来确实也没什么问题
直到 macOS 27 Golden Gate 正式版发布后，Apple 重新打磨系统的决心让我有了升级的想法。加之 iPhone 去年刚换过、Apple Watch 计划今年更换，把它们都升级到 OS 27 会有更加不错的联动体验，于是在做好 Time Machine 备份之后将这台 MBP 更新了
💡 水土不服的 App 与其替代品
本以为 WWDC26 之后，各应用尤其是商业应用应该积极适配 macOS 27，但升级之后才发现远远不是我想的这样。于是只好忍痛割爱，寻找了一些新的替代品
1️⃣ Thaw vs Bartender
🔗：GitHub | Releases
每年更新绕不开的一个问题就是「菜单栏管理」软件的适配。Bartender 在 24 年被第三方收购后，在今年的表现可以说是一塌糊涂。一开始是迟迟不在 Setapp 上提供 Bartender Pro 的更新，而后开放测试版，但在 macOS 27 上 Bug 满天飞
平心而论，今年的适配比往年难一些。因为 Apple 重构了菜单栏管理框架，加入了一个箭头以简单隐藏 / 显示菜单栏，但远远称不上够用。其中涉及调用一些不出现在官方文档中的 API，开发者们针对 macOS 27 找到了对应的 破局方法
此前频道介绍过的新秀 Thaw 无疑居功至伟，当 Bartender 还识别不了许多 App 图标时，Thaw 3.0 Beta 几乎已经可以正常使用了，并且无需授予屏幕录制权限。唯一需要注意的是，如果不想误触「隐藏栏」，最好前往设置将三种触发方式都取消，只保留点击三个圆点的原始方式
2️⃣ LaunchNext vs 系统启动台
🔗：GitHub | Releases
自 macOS 26 取消系统启动台之后，大家怨声载道了很久。只靠简单的 App 搜索，有时候很难直观显示以及便于查找。所以许多第三方应用应运而生，此前 频道也做了详细介绍，再三对比之下最终选择了 LaunchNext
由于平时事务较多，开发者也是前不久才适配了 macOS 27，此前用了一段时间 PR 中别人提交的作为过渡。LaunchNext 提供了 UI 和布局的高度自定义，同时也兼顾到了动画、控制方式、备份等细节问题，可以说还是比较成熟的
目前用下来，唯一的问题应该就是翻页时的动画不够平滑，在 PR 版本中表现为太快；而升级到最新稳定版本后，我使用罗技 Master 3 的滚轮滚动，却毫无反应。希望开发者在接下来的版本当中能够修复这个问题，并针对动画效果做进一步的优化
3️⃣ DockDoor vs DockMate
🔗：GitHub | Releases
此前 聊到我的 macOS 窗口管理方法时，我提到了 DockMate 这款软件。它能够帮助我像 Windows 一样展示每个应用的窗口，便于快速预览、打开、切换，也可以展示 Apple Music 控件便于切歌
但升级到 macOS 27 之后，AM 控件功能彻底失效，于是我转向了频道曾经介绍过的、一直在更新维护的同类开源软件 DockDoor，效果出奇得不错
相比于 DockMate，DockDoor 提供了细致入微的自定义程度以及丰富的功能。能够在保留我之前使用习惯的同时，带来更加美观、更加丝滑的使用体验
👨🏻💻 新系统使用感受
即便折腾了一晚上才将 macOS 27 配置为可用的状态，在这一个多月的使用时间里面，它依然带给我不错的体验。下面我分点说说具体的感受：
① MBP 发热有所增加，有时需要手动更改风扇策略进行散热；因插电使用对续航变化无感
② 玻璃效果在 Mac 上并不讨喜，尤其是控制中心和通知栏简直没法看，手动调整为「最不玻璃」
③ 期待已久的 iPhone Mirroring 本身逻辑是「触控使用」，键鼠下体验较为糟糕，且经常出现连接不上的情况
④ AirPods Pro 3 在 iPhone 和 Mac 间的切换体验得到史诗级升级，哪个设备发声就会迅速切换并连接
⑤ 不习惯 Apple Music 将控制栏从顶部放到底部，总是习惯向上寻找；好在 Airbuddy 每到切歌就会自动在刘海下浮动展示信息
⑥ 许多商业软件的新图标，可以用丑陋来形容，譬如 Adobe 以及 BetterZip
⑦ 整体动画和体验依然十分丝滑，极少有卡顿死机的情况出现
👀 虽然隔了几个大版本，但 macOS 27 带给我的新鲜感非常有限。希望这台 MBP 在 27 下面能够焕发第二春，和 iPhone 与 Apple Watch 协作良好。如果你还在犹豫是否更新（32GB 内存为宜），希望本篇可以提供一些参考
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💻 升级 macOS 27 Golden Gate 后，聊聊我的新软件选择与使用感受
自 2023 年春天购入了这台 MBP 16 英寸 (M2 Pro + 32GB) 后，我几乎没怎么给它更新过。老读者可能了解其中的原因是我认为硬件应该与其发布的同期软件对应上，才能保证流畅丝滑。于是这台电脑几乎一直停留在 macOS 13 Ventura 系统，用起来确实也没什么问题
直到 macOS 27 Golden Gate 正式版发布后，Apple 重新打磨系统的决心让我有了升级的想法。加之 iPhone 去年刚换过、Apple Watch 计划今年更换，把它们都升级到 OS 27 会有更加不错的联动体验，于是在做好 Time Machine 备份之后将这台 MBP 更新了
💡 水土不服的 App 与其替代品
本以为 WWDC26 之后，各应用尤其是商业应用应该积极适配 macOS 27，但升级之后才发现远远不是我想的这样。于是只好忍痛割爱，寻找了一些新的替代品
1️⃣ Thaw vs Bartender
🔗：GitHub | Releases
每年更新绕不开的一个问题就是「菜单栏管理」软件的适配。Bartender 在 24 年被第三方收购后，在今年的表现可以说是一塌糊涂。一开始是迟迟不在 Setapp 上提供 Bartender Pro 的更新，而后开放测试版，但在 macOS 27 上 Bug 满天飞
平心而论，今年的适配比往年难一些。因为 Apple 重构了菜单栏管理框架，加入了一个箭头以简单隐藏 / 显示菜单栏，但远远称不上够用。其中涉及调用一些不出现在官方文档中的 API，开发者们针对 macOS 27 找到了对应的 破局方法
此前频道介绍过的新秀 Thaw 无疑居功至伟，当 Bartender 还识别不了许多 App 图标时，Thaw 3.0 Beta 几乎已经可以正常使用了，并且无需授予屏幕录制权限。唯一需要注意的是，如果不想误触「隐藏栏」，最好前往设置将三种触发方式都取消，只保留点击三个圆点的原始方式
2️⃣ LaunchNext vs 系统启动台
🔗：GitHub | Releases
自 macOS 26 取消系统启动台之后，大家怨声载道了很久。只靠简单的 App 搜索，有时候很难直观显示以及便于查找。所以许多第三方应用应运而生，此前 频道也做了详细介绍，再三对比之下最终选择了 LaunchNext
由于平时事务较多，开发者也是前不久才适配了 macOS 27，此前用了一段时间 PR 中别人提交的作为过渡。LaunchNext 提供了 UI 和布局的高度自定义，同时也兼顾到了动画、控制方式、备份等细节问题，可以说还是比较成熟的
目前用下来，唯一的问题应该就是翻页时的动画不够平滑，在 PR 版本中表现为太快；而升级到最新稳定版本后，我使用罗技 Master 3 的滚轮滚动，却毫无反应。希望开发者在接下来的版本当中能够修复这个问题，并针对动画效果做进一步的优化
3️⃣ DockDoor vs DockMate
🔗：GitHub | Releases
此前 聊到我的 macOS 窗口管理方法时，我提到了 DockMate 这款软件。它能够帮助我像 Windows 一样展示每个应用的窗口，便于快速预览、打开、切换，也可以展示 Apple Music 控件便于切歌
但升级到 macOS 27 之后，AM 控件功能彻底失效，于是我转向了频道曾经介绍过的、一直在更新维护的同类开源软件 DockDoor，效果出奇得不错
相比于 DockMate，DockDoor 提供了细致入微的自定义程度以及丰富的功能。能够在保留我之前使用习惯的同时，带来更加美观、更加丝滑的使用体验
👨🏻💻 新系统使用感受
即便折腾了一晚上才将 macOS 27 配置为可用的状态，在这一个多月的使用时间里面，它依然带给我不错的体验。下面我分点说说具体的感受：
① MBP 发热有所增加，有时需要手动更改风扇策略进行散热；因插电使用对续航变化无感
② 玻璃效果在 Mac 上并不讨喜，尤其是控制中心和通知栏简直没法看，手动调整为「最不玻璃」
③ 期待已久的 iPhone Mirroring 本身逻辑是「触控使用」，键鼠下体验较为糟糕，且经常出现连接不上的情况
④ AirPods Pro 3 在 iPhone 和 Mac 间的切换体验得到史诗级升级，哪个设备发声就会迅速切换并连接
⑤ 不习惯 Apple Music 将控制栏从顶部放到底部，总是习惯向上寻找；好在 Airbuddy 每到切歌就会自动在刘海下浮动展示信息
⑥ 许多商业软件的新图标，可以用丑陋来形容，譬如 Adobe 以及 BetterZip
⑦ 整体动画和体验依然十分丝滑，极少有卡顿死机的情况出现
👀 虽然隔了几个大版本，但 macOS 27 带给我的新鲜感非常有限。希望这台 MBP 在 27 下面能够焕发第二春，和 iPhone 与 Apple Watch 协作良好。如果你还在犹豫是否更新（32GB 内存为宜），希望本篇可以提供一些参考
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