👀 在这里分享我日常的所见所思。 by @somkanel
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📻 做你电脑的黑匣子 —— Screenpipe
⚠️ 本文更多只是分享理念,笔者感觉用通过本地收集并通过本地大模型分析再接入到下游的 App 使用到用户场景中,这条路还有很长。
#GitHub #AI
🌐 雇一个免费的 GitHub 「懂王」 —— DeepWiki
🧠 DeepWiki 是一款由 Cognition AI 团队(也是 AI 编程助手 Devin 的开发者)开发的创新工具。它的核心功能是自动分析和解读 GitHub 上的公开代码仓库,将复杂的代码和结构转化为清晰易懂的文档、交互式图表,并配备智能问答助手,极大地方便了开发者和开源爱好者理解和使用代码。
🧙 特性
▶ AI 生成文档:DeepWiki 会自动分析仓库中的代码、README 和配置文件,生成详细且易读的文档,解释代码结构、关键函数、模块和依赖关系。
▶ 交互式图表:平台会自动生成可点击的结构图、依赖关系图、流程图等,帮助用户直观了解代码之间的联系。
▶ AI 聊天助手:内置 Devin AI 助手,用户可以高亮任何文本并提问,比如某个函数的作用、如何参与贡献等,AI 会结合代码内容给出清晰解答。
▶ 深度分析查询:支持高级分析,比如自动发现潜在 bug、优化建议、与其他仓库对比等,相当于随时有一位资深工程师为你答疑解惑。
▶ 免费且无需注册:对所有公开仓库完全免费,无需登录即可使用(私有仓库需登录 Devin 账号)。
🪄 如何使用
DeepWiki 官网已经提前收录索引了一些比较受欢迎的 repo,可以直接前往查看,如果在这里找不到你想要的,还可以自己动手:
➊ 找到你感兴趣的 GitHub 仓库,比如:
➋ 将网址中的「
➌ 打开后即可看到自动生成的文档、结构图和 AI 助手界面,随时提问或深入探索代码。
🎮 应用场景
其实你可以把 DeepWiki 看作是一个非常了解 GitHub 项目的助手,让它来帮你做很多项目上手、检索信息的事情,例如:
▶ 新手开发者快速了解大型开源项目
▶ 资深开发者查找关键模块、分析依赖关系
▶ 教育者用真实代码作为教学材料
▶ 维护者自动生成和更新文档,提升协作效率
🧙 特性
▶ AI 生成文档:DeepWiki 会自动分析仓库中的代码、README 和配置文件,生成详细且易读的文档,解释代码结构、关键函数、模块和依赖关系。
▶ 交互式图表:平台会自动生成可点击的结构图、依赖关系图、流程图等,帮助用户直观了解代码之间的联系。
▶ AI 聊天助手:内置 Devin AI 助手,用户可以高亮任何文本并提问,比如某个函数的作用、如何参与贡献等,AI 会结合代码内容给出清晰解答。
▶ 深度分析查询:支持高级分析,比如自动发现潜在 bug、优化建议、与其他仓库对比等,相当于随时有一位资深工程师为你答疑解惑。
▶ 免费且无需注册:对所有公开仓库完全免费,无需登录即可使用(私有仓库需登录 Devin 账号)。
DeepWiki 官网已经提前收录索引了一些比较受欢迎的 repo,可以直接前往查看,如果在这里找不到你想要的,还可以自己动手:
➊ 找到你感兴趣的 GitHub 仓库,比如:
https://github.com/RSSNext/Folo
;➋ 将网址中的「
github
」替换为「deepwiki
」,变成 https://deepwiki.com/RSSNext/Folo
;➌ 打开后即可看到自动生成的文档、结构图和 AI 助手界面,随时提问或深入探索代码。
其实你可以把 DeepWiki 看作是一个非常了解 GitHub 项目的助手,让它来帮你做很多项目上手、检索信息的事情,例如:
▶ 新手开发者快速了解大型开源项目
▶ 资深开发者查找关键模块、分析依赖关系
▶ 教育者用真实代码作为教学材料
▶ 维护者自动生成和更新文档,提升协作效率
⚠️ 需要注意的是该项目内容仅用于学术研究和安全测试目的,请在合法合规的前提下使用这些知识,不要将其用于任何非法或不道德的行为。
GeoGPT 是由之江实验室开发的一个开源、非营利的全球地球科学研究探索性项目。它提倡合作、共享和共建的开放科学理念。通过汇集地球科学家、人工智能专家和更广泛研究社区的力量,GeoGPT 致力于开辟新的探索途径,加速突破性发现。
🧙♂️ 特性
▶ 支持DeepSeek-R1/Qwen 2.5;
▶ 支持支持 prompt 模板。可满足阅读、写作场景下的诸如:内容总结、剖析主题、内容简化、论文对比、润色文章、写摘要、论文审查、论文检索、理解并撰写代码等场景;
▶ 支持地质图识别和生成。基于OCR技术解析地图中的坐标、地形特征,根据用户输入数据(如岩性分布、断层线)自动生成可视化地质图;
▶ 完全免费,使用需要注册但完全免费。
#App #Mac #AI #GitHub
🖌 让 Upscayl 更像 Mac —— HiPixel
☝️ 两年前,不求甚解曾经介绍过 Upscayl(推送原文),它可以利用大模型能力将图片细节进行放大,从而达到让图片变清晰的效果。直到今天 Upscayl 仍是我非常重要的工作流工具之一。
🤺 今天介绍的 HiPixel 是基于开源 Upscayl 的同类产品。和 Upscayl 相比,有着更接近 macOS 原生的 UI,并支持多张图片拖拽和加工。如果 Upscayl 也是你平日工作流中的一环,你还可以使用 HiPixel 提供的 URL Scheme 来适配自己的工作环境。
🌐 HiPixel 开源免费,你可以前往 GitHub 阅读更详细的说明
☝️ 两年前,不求甚解曾经介绍过 Upscayl(推送原文),它可以利用大模型能力将图片细节进行放大,从而达到让图片变清晰的效果。直到今天 Upscayl 仍是我非常重要的工作流工具之一。
🤺 今天介绍的 HiPixel 是基于开源 Upscayl 的同类产品。和 Upscayl 相比,有着更接近 macOS 原生的 UI,并支持多张图片拖拽和加工。如果 Upscayl 也是你平日工作流中的一环,你还可以使用 HiPixel 提供的 URL Scheme 来适配自己的工作环境。
🤖 从理论到实践,带你真正掌握机器学习 —— AIbyDoing
如今,机器学习和人工智能已经成为科技领域的热门话题,但如果你对这个概念完全不了解,却又想系统学习,今天我要向你推荐一个神器 —— AIbyDoing!
💡 学习这类知识并不容易,尤其是当你面对这些常见问题时:
▶ 理论书籍充斥着复杂的数学公式,让人望而生畏;
▶ 实践书籍只教你调用现成的工具,却不解释背后的原理;
▶ 代码和理论脱节,学完后依然不知道如何动手实现。
如果你也曾被这些问题困扰,那么 AIbyDoing 就是为你量身打造的学习平台!
💁 AIbyDoing 是一个专注于机器学习和深度学习的实践教程项目,由一位从 2015 年就开始深耕机器学习领域的作者精心打造。他的目标是帮助你:
▶ 既懂原理,又能实践:从算法推导到代码实现,真正做到公式和代码一一对应;
▶ 动手实战:通过 Jupyter Notebook,边学边练,形成自己的学习笔记;
▶ 高效学习:无需先啃数学,随学随查,避免耐心被消磨殆尽。
你可以前往 网站 免费使用该服务,也可以前往该项目的 GitHub 了解更多详情。
❶ 初次使用需要使用 Google 账号进行登录;
❷ 上传一本 epub 的电子书文件;
❸ 选择一个大模型开始读书。
📻 PodQuest:用信息流刷播客,发现高质内容
🔹 无需登录,也无需单独配置任何大模型及服务的账户和 Key,开箱即用;
🔹 将网站内容即时压缩成简洁摘要,适合快速阅读者和想要抓住主要观点的人;
🔹 可以检索你的问题并进行全文搜索,从而生产答案,节省搜索材料的时间和精力;
🔹 可以针对关键词进行深入研究,无缝集成到当前页,对研究、学习或满足好奇心非常有价值;
🔹 支持以对话形式检索 PDF 文件的内容,用户可以通过直接与PDF交谈来提高生产力和理解能力;
🔹 支持将内容成常用的语言;
🔹 支持将段落进行重写。
☝️ Elmo 是由 Lepton AI 团队推出的一项免费服务,他们之前有类似 Perplexity AI 的搜索服务 Lepton Search,以及方便开发者集成 AI 服务到自己项目中的 Lepton AI 服务。
⚠️ 目前 Elmo 只针对 Chrome 进行过测试,macOS 端的 Edge 和 Arc 可能存在问题
🔹 免登录可用(未登录用户可使用简洁和深入两个模式,研究模式需要登录);
🔹 无广告,提供清爽的搜索体验,不被广告干扰;
🔹 汇总答案来源,类似 Perplexity.AI 的展现形式;
🔹 框架式的延伸信息展现,深入模式在参考答案的基础上提供了相关组织、相关人物、相关事件等信息的整理;
🔹 提供大纲和脑图展示,方便用户更快速和更有针对性的了解搜索结果;
🔹 搜索汗效果历史,提供搜索历史的搜索结果查询和展示;
🔹 PC 和移动端双端适配。
AI 这个概念在 2023 已经火得发烫到不行,当然它也很自然而然的融入到我的日常工作流中。但是自己想要写点或者说点什么的契机也是近期。
导火索就是最近在使用一款名为 PDF Pals 的软件,这款软件是在近期加入 Setapp 计划中的,如果你是 Setapp 的付费订阅用户,你也可以使用它。它其实和频道之前提到过的一众 PDF 辅助工具很像,就是解析 PDF 文件内容,再利用对话的形式让用户针对文件内容进行提问,AI 负责回答。
这个工具本身而言,易用性和使用体验都做得不错。而且,类似的工具也真的是越来越多,说不定日后你使用的所有搜索和检索信息的方式都会变成这种对话的形式。例如我发现大众点评也在灰度这方面的能力,一个场景是,在你点击到一个商家的全部点评洁面后,会出现一个问答式界面,用来检索评价内容回答你的问题。
其实我对 AI 还是处于敬畏的状态,虽然自己日常使用,但也会保留怀疑和一丝自我意识的警戒底线。我的担忧主要分为两方面:
当然,这篇内容并不是想要在这里阐述一个什么道理或者一个明确的什么结论(我也不具备这种能力),只是抛出一个我对于目前 AI 在日常应用的单方面的看法(请注意我说的是日常应用,不是科研和理论方面)。人的思考和灵感都是第一无二的,目前看来 AI 在这方面虽然有但并不能绝对的替代人类,那更多机械化工作呢?在保证输出正确率之后,这些基础性的工作是否真的就会被 AI 所替代了。
☝️ 说到 AI 搜索,可能大家首先会想到的就是 New Bing,其次可能是Perplexity AI。我个人恰巧很喜欢后者,因为 Perplexity AI 能够更好的通过「检索问题 → 给出问题答案的参考来源 → 将这些来源内容汇总成答案 → 继续给出延伸问题」这个大的逻辑链路进行服务,让我能够快速了解到问题答案的同时,可以更加严谨的知道答案的来源和延展。
⚠️ 天工 AI 搜索的使用需要使用手机号进行注册,对于介意手机号注册的用户而言,这不是一个好的选择。
🔹 支持三种翻译模式:翻译、润色、总结;
🔹 支持 55 种语言的相互翻译、润色和总结功能;
🔹 支持实时翻译、润色和总结,以最快的速度响应用户,让翻译、润色和总结的过程达到前所未有的流畅和顺滑;
🔹 支持自定义翻译文本;
🔹 支持一键复制;
🔹 支持 TTS;
🔹 有桌面端应用,全平台(Windows + macOS + Linux)支持;
🔹 支持 Chrome 商店 直接为你的浏览器安装拓展程序。