#GitHub #Web

🖼️ 在线生成精美的封面 —— Coverview

Coverview 是一个开源的在线工具，专为博客作者设计，旨在让博客封面图片的制作变得简单、快速且美观。

🧙‍♂️ 特性

▶ 多主题选择：内置 7 种不同风格的主题，满足不同审美需求；
▶ Unsplash 集成：可直接搜索并使用高质量的 Unsplash 图片作为背景；
▶ 丰富的图标库：内置 100+ 开发者相关图标，并支持自定义上传图标，方便个人品牌展示；
▶ 自定义文本与样式：可自由输入博客标题、作者名，调整颜色、字体等；
▶ 一键导出图片：生成的封面可直接导出为 PNG/JPEG 格式，方便下载和使用；
▶ 适配主流博客平台：支持 Hashnode、Dev.to 等平台的封面尺寸。

👩‍💻 感兴趣的朋友可以之前前往 Coverview 的 官网 使用，也可以前往 GitHub 的项目页了解更多信息。

#App #Mac #iOS #GitHub

🗺️ iOS 位置模拟工具 —— GeoPort

GeoPort 是一款专为 iOS 设备设计的强大位置模拟系统，允许用户在全球范围内「伪装」自己的地理位置。

🧙‍♂️ 特性

▶ 全球位置模拟：可将你的 iOS 设备定位到世界上任意城市、国家或地标，支持静态坐标设置和沿预设路线移动；
▶ 开发者模式：一键开启 iOS 设备的开发者模式，便于调试和测试；
▶ Fuel Mode（澳大利亚专属）：为澳大利亚用户提供油价比价功能，可按州筛选并推荐最佳加油地点；
▶ 多平台支持：兼容 Windows、macOS（ARM 和 X86）、Linux，支持 iOS 17 和 iOS 18；
▶ 无线连接：支持通过 WiFi 连接 iOS 设备，无需 USB 数据线；
▶ 用户友好界面：提供地图选点、坐标输入、位置管理等直观操作。

👷 技术架构

GeoPort 采用分层架构，核心由 Python、Flask（Web 界面）、pymobiledevice3（iOS 设备通信）构建，前端使用 HTML/CSS/JavaScript。

👩‍💻 GeoPort 遵循 GNU GPL v3.0 开源协议，用户可自由运行、学习、分享和修改软件。可以前往 官网 和 GitHub 项目页了解更多信息。

#GitHub

🤖 让你的 Telegram 更安全 —— NFD 私聊防骗机器人

NFD（No Fraud / Node Forward Bot）是一个基于 Cloudflare Worker 的 Telegram 私聊消息转发机器人，专为提升用户安全、预防诈骗而设计。

🧙‍♂️ 特性

▫ 私聊消息转发：当用户向机器人发送消息时，消息会自动转发给管理员（机器人创建者）。管理员回复后，机器人会将回复原样返回给对应用户，实现一对一中转沟通。
▫ 反欺诈提醒：内置黑名单机制，机器人会实时检测发信用户是否存在于诈骗用户数据库（fraud.db）中，若发现风险用户，管理员会收到专属警告提示。
▫ 屏蔽与管理：管理员可通过回复 ‎/block、‎/unblock、/checkblock 等命令，对用户进行拉黑、解除拉黑和状态查询，防止骚扰。
▫ 安全通知：定期向用户推送安全指引，提醒防范诈骗，提高整体安全意识。
技术架构
▫ Cloudflare Worker 部署：项目仅需一个 JS 文件即可完成部署，无需独立域名，利用 Cloudflare Worker 自带域名和全球 CDN，保障高可用与低延迟。
▫ 数据持久化：通过 Cloudflare KV Namespace（nfd）存储用户屏蔽状态、消息映射及安全通知时间戳，实现永久化数据管理。
▫ 反欺诈数据库：fraud.db 文件记录已知诈骗用户 UID，支持社区协作补充和维护，提升数据库覆盖率与时效性。
▫ Webhook 处理：通过 Telegram Bot API Webhook 实时接收与推送消息，确保通信畅通。

🧰 部署与使用

❶ 通过 @BotFather 创建机器人并获取 Token。
❷ 生成随机 UUID 作为 secret，并获取管理员 Telegram UID。
❸ 在 Cloudflare Worker 新建 Worker，配置所需环境变量（ENV_BOT_TOKEN、ENV_BOT_SECRET、ENV_ADMIN_UID）。
❹ 绑定 KV Namespace，命名为 nfd。
❺ 将 worker.js 代码上传至 Worker 编辑器并保存。
❻ 访问 ‎https://xxx.workers.dev/registerWebhook 注册 Webhook，即可投入使用。

👩‍💻 NFD 项目完全开源，采用 GPL-3.0 许可证，支持社区用户通过 PR 或 issue 方式补充诈骗数据。详细搭建教程与更新日志可在 NodeSeek 论坛 及 GitHub 项目页 查阅。

#Firefox #GitHub

🦊 让你的 Firefox 更苹果 —— gwfox

👩‍💻 gwfox 项目的中文名是「果味🦊皮」，恰如其名，是让你的 Firfox 变成像 Apple 一样风格的自定义主题。

🧙‍♂️ 特性

▫ 书签工具栏被隐藏在浏览器底部，界面风格独特；
▫ 通过自定义 ‎userChrome.css 文件实现界面美化和功能增强；
▫ 支持 Firefox 138 及以上版本，兼容 macOS 和 Windows 系统。

🎯 安装方法

❶ 下载项目中的 ‎chrome 文件夹，放入 Firefox 的配置文件夹内。
❷ 在 ‎about:config 页面中，按说明切换相关布尔值（如 ‎toolkit.legacyUserProfileCustomizations.stylesheets 等）。
❸ 重启 Firefox 即可生效。

👩‍💻 项目和具体 config 说明可以前往 GitHub 了解。

#GitHub #Andorid #Mac #Windows #App

📱 Android ADB 桌面应用 —— AYA

👩‍💻 AYA 是一个用于简化对安卓设备操作控制的桌面应用程序，可以看作是 ADB 的图形用户界面。旨在为用户提供一个简单易用、功能丰富的 Android 设备管理工具。它本质上是对 ADB（Android Debug Bridge） 的图形化封装，让用户无需记忆和输入繁琐的命令行，通过可视化界面即可完成设备管理和调试操作。

🧙‍♂️ 特性

▶ 开箱即用：内置 ADB，无需单独安装 Android SDK 工具包
▶ 支持设备文件管理：浏览、上传、下载和管理设备文件；
▶ 支持应用管理：安装、卸载、导出 APK，查看应用信息；
▶ 支持设备性能和进程管理：查看和管理设备上的运行进程，监控 CPU、内存、FPS 等性能指标，图形化查看 logcat 日志；
▶ 支持设备界面管理：可视化查看和分析应用界面布局，实时显示和操作 Android 设备屏幕
▶ 应用支持跨平台安装：支持 Windows、macOS（Intel/ARM）、Linux 等主流桌面平台。

💬 更多详细内容可以访问 AYA 的 官网，AYA 在 GitHub 中开源，并有详细的 使用手册。

#GitHub #AI

🤖 通过 SSH 和 AI 聊天 —— SSH AI Chat

💬 SSH AI Chat 是一个允许用户通过 SSH 终端与 AI 聊天的开源项目。

👩‍💻 你只需在终端输入 ssh 你的GitHub用户名@chat.aigc.ing ，即可像远程登录服务器一样，直接与 AI 进行对话。该项目支持如 iTerm2、Ghostty 的终端客户端，Windows 和 Linux 并没有测试过（理论上也支持）。

🧙‍♂️ 特性

▶ 支持多模型：可配置 DeepSeek、Gemini 等多种主流大模型，支持模型切换和链式推理；
▶ 自部署友好：官方推荐 Docker 部署，支持自定义环境变量、黑白名单、速率限制等，适合个人和团队私有化部署；
▶ 安全性高：通过 GitHub 账号和 SSH 公钥进行身份验证，保障访问安全；
▶ 遵循开源协议：采用 AGPL-3.0，代码和文档完全公开，便于二次开发和自定义；
▶ 技术栈：后端基于 Node.js 和 SSH2，前端用 React 和 Ink，数据存储采用 PostgreSQL 和 Redis。

👩‍💻 你可以在 GitHub 项目主页 获取源码、部署说明和详细文档。项目作者还在 Telegram 频道 提供了最新动态和下载链接，方便用户交流和反馈

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Media is too big

VIEW IN TELEGRAM

#GitHub #RSS #AI

🧠 用 AI 重新定义你的 RSS 阅读体验 —— FeedMe

🌐 FeedMe 是一个基于 AI 的 RSS 聚合器项目，可以从多个信息源获取内容并使用大语言模型生成摘要。

🧙‍♂️ 特性

▶ 多源 RSS 聚合：支持自定义和整合多个 RSS 信息源（如 Hacker News、GitHub 热门、Hugging Face、Google 开发者博客、Product Hunt、V2EX、LINUX DO 等）。
▶ AI 摘要生成：利用 LLM（如 OpenAI 或自定义模型）为每篇文章自动生成简洁摘要，便于速览。
▶ 定时自动更新：通过 GitHub Actions 或 Docker 内置定时任务，每 3 小时自动抓取最新内容并生成摘要。
▶ 分类浏览：信息源按类别组织，支持一键切换不同内容类型。
▶ 主题切换：支持明暗主题，响应式设计，适配桌面和移动端。
▶ 静态部署：可一键部署到 GitHub Pages 或 Vercel，支持自定义域名，也可用 Docker 本地部署。
▶ 开源自定义：支持自由配置 RSS 源、AI 模型、更新频率、摘要格式等。

你可以直接使用开发者部署好的 实例 进行使用，也可以自行使用 Docker、GitHub Pages、Vercel 等形式进行部署后使用。详细情况可以参考项目的 GitHub / DeepWiki 页面。

#GitHub #Web

✍️ 一体化开源白板 —— Drawnix

🎨 Drawnix 是一个开源的白板工具，定位为一体化的协作画布，集成了思维导图、流程图、自由绘画等功能。

🧙 特性

▶ 免费开源；
▶ 支持思维导图和流程图；
▶ 支持自由绘画；
▶ 支持图片插入；
▶ 采用了基于插件机制的可扩展架构；
▶ 支持导出为 PNG、JSON 格式；
▶ 支持自动保存（基于浏览器缓存机制）；
▶ 有完整的编辑功能：撤销、重做、复制、粘贴等；
▶ 支持无限画布：缩放、滚动；
▶ 主题模式，并提供多种配色；
▶ 适配移动设备适配
▶ 支持 mermaid 语法转流程图。

🪄 Drawnix 基于插件架构构建，底层使用 Plait 框架，主要技术栈包括：

▶ Plait 框架：提供核心绘图功能
▶ React：UI 框架
▶ Slate：富文本编辑器
▶ Floating UI：弹出层定位

🔍 与 Excalidraw 的差别主要在于技术架构、功能定位和可拓展性方面，与 Mermaid 的差别主要在于交互和编辑方式、功能范围和输出格式方面。

🐳 Drawnix 支持在 Docker 中部署，同时也有线上 实例网站，可以开箱即用。更多详情，可以前往 GitHub 的项目页面进行了解。

#GitHub #Web

📰 优雅地阅读实时热门新闻 —— NewsNow

NewsNow 是一个实时新闻聚合应用，旨在为用户提供优雅的热门新闻阅读体验。

🧙 特性

▶ 优雅的阅读界面设计，支持浅色和深色模式，实时获取最新热点新闻；
▶ 支持 GitHub 登录及数据同步；
▶ 默认缓存时长为 30 分钟，登录用户可强制刷新获取最新数据；
▶ 根据内容源更新频率动态调整抓取间隔（最快每 2 分钟），避免频繁抓取导致 IP 被封禁。

🛜 项目支持使用 Cloudflare Pages 和 Docker 进行部署，成为自己定制的新闻聚合服务。也可以直接使用 在线实例，也可以访问 GitHub 项目详情，了解更多项目信息。

#Mac #GitHub

🚨 给你的 Mac 加一个哨兵模式 —— Sentry

💻 Sentry 是一款强大的 macOS 安全监控应用程序，可检测 Mac 在锁屏状态下的未授权访问，并记录视频证据。

🧙 特性

▶ 全面监控：追踪盖子状态、网络连接和电源连接；
▶ 自动录制：开启时自动录制视频片段；
▶ 多重警报系统：通过 Bark 发出声音警报和推送通知；
▶ 实时检测：即时监控设备状态变化

一个比较合理的场景是，当你携带 MacBook 前往公共的咖啡厅办公，中途接电话或者去洗手间这种短暂的离开，就可以使用 Sentry。一旦 MacBook 有相应的情况，可以通过 Bark 来收获通知，Sentry 也能录制相应的视频。

⚠️ 为确保 Sentry 有效运行，需要防止 Mac 进入睡眠状态。如果没有这个设置，设备被快速合上盖子，Mac 可能在 Sentry 触发声音警报或发送通知之前就进入睡眠状态。

🌐 Sentry 在 GitHub （DeepWiki）上开源，并免费提供用户下载使用。现已上架 Mac App Store。

#Web #Game #GitHub

🔪 不用氪金就能玩全武将 —— 无名杀

😁 其实，三国杀是我每天都会打开的一个游戏（是的，而且是三国杀十周年这个最氪金的版本）。今天，就来推荐一个三国杀的民间版本。

☝️ 这个版本叫做「无名杀」，由社区开发者整合和美化，旨在让玩家无需繁琐配置即可快速体验到丰富的三国杀式卡牌玩法。

🧙 特性

▶ 开源免费：基于 JavaScript、HTML、CSS 开发，遵循 GPL-3.0 协议，完全免费，但禁止商业用途；
▶ 懒人包整合：集成了客户端、本体、扩展和美化资源，安装简单，适合新手；
▶ 全武将体验：无需像官方三国杀那样氪金武将，所有武将和扩展包都可直接体验；
▶ 多平台支持：支持众多平台，懒人版提供 Windows 和 Android，也可以直接使用网页版；
▶ 多种玩法：支持单机、弱联网、局域网联机，内置多种游戏模式和扩展包；
▶ DIY扩展：支持自定义武将、卡牌、UI、特效等，方便玩家二次开发和美化；
▶ 美化与优化：内置多套UI（如手杀UI左手布局、十周年UI等），界面美观，体验流畅。

💰 如果有平日喜欢玩三国杀的，应该知道现在的环境，不如早日退杀，玩玩开源免费版本。如果觉得麻烦，可以直接尝试 网页版本，无需下载和登录。

#GitHub #Chrome #AI

🧠 提示词管理与快速输入 —— Quick Prompt

🧐 在日常使用 AIGC 的时候，如果有很多常用的提示词，但又经常需要在不同的 AI 工具之间来回切换使用，反复地复制粘贴提示词确实是个麻烦事。平时我都是用一些剪切板管理工具来做配合，但如果中途去处理其他事，那么剪切板管理工具也就派不上用处了。

💡 这时候，就推荐 Quick Prompt。它是一个强大的浏览器扩展，专注于提示词管理与快速输入。帮助用户创建、管理和组织提示词库，并在任何网页输入框中快速插入预设的 Prompt 内容，提高工作效率。

🧙 特性

▶ 提示词管理：便捷地创建、编辑和管理你的提示词库；
▶ 快速输入：在任何网页输入框中通过 /p 快速触发提示词选择器；
▶ 支持快捷键打开提示词选择器和保存选中文本为提示词；
▶ 支持右键菜单直接保存选中文本为提示词；
▶ 支持自定义提示词，包括标题、内容和标签；
▶ 数据备份：支持提示词库的导出和导入，方便跨设备迁移和备份；
▶ 搜索和过滤提示词功能；
▶ 自动适应系统的明暗主题。

🚀 使用方法

➊ 快速触发：在任何网页的文本输入框中输入 /p 以触发提示词选择器
➋ 快捷键打开选择器：使用 Ctrl+Shift+P（Windows/Linux）或 Command+Shift+P（macOS）打开提示词选择器
➌ 选择提示词：从弹出的选择器中点击所需的提示词，它将自动插入到当前输入框中
➍ 快速保存提示词：选中任意文本后，使用 Ctrl+Shift+S（Windows/Linux）或 Command+Shift+S（macOS）快速保存为提示词
➎ 右键菜单保存：选中任意文本后，右键点击并选择"保存该提示词"，将选中内容保存为提示词
➏ 导出提示词库：在管理页面点击"导出"按钮，将所有提示词导出为JSON文件保存到本地
➐ 导入提示词库：在管理页面点击"导入"按钮，从本地JSON文件中导入提示词（支持合并或覆盖现有提示词）

⚠️ 已知问题：在豆包（doubao.com）网页中，使用/p触发提示词选择器后部分输入框会出现没有清除掉/p的问题。开发者目前正在解决此问题。

⏬ 目前 Quick Prompt 暂未上架应用商店，可以前往 GitHub Releases 页面下载 Chrome / Edge / Firefox 扩展。更多详细情况可以前往 GitHub 项目页面了解。

#GitHub #Telegram #Web #Blog

✍️ 把 Telegram Channel 变成博客 —— BroadcastChannel

🎙️ BroadcastChannel 是一个开源工具，核心目标是让任何人都能将自己的 Telegram 频道快速转变为一个结构化、可订阅、可搜索的微型博客网站。它适合内容创作者、社区运营者、媒体人等，极大降低了内容分发和管理的门槛。

🧙 特性

▶ SEO 友好。自动生成 /sitemap.xml，便于搜索引擎收录；
▶ RSS 支持。自动生成 ‎/rss.xml 和 ‎/rss.json，方便订阅和聚合；
▶ 多参数可拓展。支持配置自定义导航栏、外链、评论区、多语言和时区，适配更多场景；
▶ 轻量友好。前端页面 0 JavaScript，加载快、隐私友好；
▶ 极简部署。支持 Cloudflare、Netlify、Vercel 等主流 Serverless 平台，也可用 Docker 或 VPS 部署。

💡 最近我自己也用 Cloudflare 部署了一个不求甚解的 Telegram Channel Blog，效果不错。

🤔 如果你有自己 Telegram Channel，可以快速部署一个来获得另外一个展示的维度。换个角度来看，其实你可以使用拥有一个免费的博客，日常维护更新的后台就是 Telegram Channel 的编辑界面。这样以来，无论是从 Telegram Channel 拓展成博客，还是想要创建一个博客而使用 Telegram Channel，这两者的界限也变得模糊起来了。

🌐 BroadcastChannel 是一个开源项目，项目开源在 GitHub 上，更多项目详情和部署实例可以访问 项目主页 进行查看。

#GitHub #App

🐈‍⬛ 在桌面养一只可爱的小猫 —— BongoCat

🐱 BongoCat 是由开发者 ayangweb 开发并开源在 GitHub 上的桌面宠物应用。

💡 它的灵感来源于 MMmmmoko 的 Bongo Cat Mver 项目。原版仅支持 Windows，ayangweb 作为 macOS 用户，希望能在自己的设备上也体验到这只可爱的猫咪，于是开发了支持多平台的新版本。

🧙 特性

▶ 响应式桌宠：BongoCat 会在你的桌面上以可爱的动画形象出现，并能根据你的键盘和鼠标操作做出反应（这与其说是养猫，倒不如说是搞一个自己的猫身镜像了）；
▶ 多平台支持：BongoCat 利用 Tauri 框架实现了跨平台支持，支持Windows（32 位、64 位、ARM64）、macOS（Apple Silicon 和 Intel 芯片）、Linux（Debian/Ubuntu、Fedora/RHEL、通用 AppImage）；

🦸 技术特点

▶ 使用 Live2D 、Live2D Cubism 技术实现猫咪的动画和互动；
▶ 前端采用 Vue3（由 React 迁移而来），后端部分用 Rust 实现；
▶ 利用 pixi-live2d-display 加载 Live2D 模型，监听键盘和鼠标事件用 rdev；
▶ 开源，遵循 MIT 许可证。

🗣开发者在 V2EX 上发表了一个帖子详细介绍了开发始末、技术选型思考和未来的迭代方向，算是很细致具体了。具体的项目细节也可以查看 GitHub 的项目详情页面。

#AI #GitHub

📻 做你电脑的黑匣子 —— Screenpipe

🤔 最近发现一个叫做 Screenpipe 的项目，很像是在 AI 时代来临前早些年间的那个「Rewind」，不过当年它还没用上 AI 能力，现在想想此时此刻应该也是它发力的最好时机了吧。

😂 说回 Screenpipe，它是由 mediar-ai 团队开发的开源项目，主打「AI 应用商店」理念。它通过 24 小时不间断地本地记录你的桌面屏幕和麦克风内容，将这些数据索引为 API，供 AI 应用调用，实现更智能、更个性化的桌面自动化和助手功能。

💡 用通俗易懂点的话来说，Screenpipe 很像是一个安装在你电脑里的「黑匣子」，它会在后台持续记录你的屏幕内容和麦克风声音（比如你在看什么、打什么字、开了哪些软件、说了什么话），但所有数据都只保存在你自己电脑里，不会上传到云端。等到有需要调取相应时间轴或者时间点相应动作的 App 出现，它会以 API 的形式输出「上下文摘要」或「结构化信息」（并不是记录的原始的隐私信息）。

😊 其实，我感觉这个事情的理念非常不错，但是为时太早。更何况，收集用户隐私这种事情非常敏感，虽然 Screenpipe 团队一而再再二三的所有数据都存储在本地，但是第三方来做这个事情难免会让用户膈应。感觉是 Apple、Microsoft 这种系统厂商级别来做会更天然一点。

🧠 由于数据都留存在本地做分析，所以 Screenpipe 在本地部署了轻量的 LLM，当然也支持自己下载更多大模型，如 Llama、Mistral、Gemma、Whisper 等开源大模型（前提是你的电脑硬件性能足够）。

💻 目前已有少量的 App 接入到了 Screenpipe 的这个 AI 应用商店中，取用它输出的用户结构化的行为数据。这次推荐并不是说让大家都用起来，而是分享一个还不错的趋势方向，相信未来会有更多的类似的中间件服务出现，或许 Apple 也会下场（or 收购其他一家）来做。

🌐 Screenpipe 也将项目开源在 GitHub 上，可以前往项目页面了解更多详情。

⚠️ 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：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。

🎮 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

#GitHub #Web

📺 强大的视频嗅探下载服务 —— cobalt

🔍 cobalt 是一个简洁高效的在线视频/音频解析工具，支持从多个主流平台提取和下载媒体内容。它的界面极简，操作便捷，适合快速粘贴链接并获取资源。

🧙 特性

▶ 自动识别链接：粘贴视频链接后自动解析；
▶ 音频提取：可选择仅下载音频部分；
▶ 静音处理：可对视频进行静音处理
▶ Remux：可能支持无损封装转换（如 MP4/MKV）；
▶ 多参数设置：支持对音频、视频等做格式、质量、编码等进行设置；
▶ 隐私保护：支持自部署、社区实例、关闭匿名流量分析和创建隧道等方式来保护使用者隐私。

🪄 支持的网站和服务有：Bilibili、Bluesky、Dailymotion、Facebook、Instagram、Loom、OK.ru、Pinterest、Reddit、Rutube、Snapchat、SoundCloud、Streamable、TikTok、Tumblr、Twitch、Twitter、Vimeo、VK、小红书、YouTube。

你可以使用开发者部署的实例，也可以前往 GitHub 了解更多项目信息。

#GitHub

🧩 用计算机视觉辅助拼图 —— JigSight 项目笔记

🧩 拼图是个挺解压的活动，但当你面对一堆碎片毫无头绪时，也可能变成一种折磨。JigSight 是一个尝试用计算机视觉来辅助拼图的开源项目，能实时识别你手上的拼图片，并在原图中标出它的位置和旋转角度。

⚠️ 不过这个项目目前只是一个 MVP（最小可行产品），并不适合所有人开箱即用。需要你具备一些 Python 基础，配置好摄像头和参考图，还要手动修改代码路径和参数。更适合当作一个学习和探索计算机视觉技术的项目。

🎯 JigSight 的实现机制

▶ 使用摄像头实时捕获拼图片图像，并通过 OpenCV 提取图像特征。
▶ 利用 SIFT 算法在原图中进行特征匹配，找出拼图片的位置。
▶ 自动估算旋转角度，并将结果可视化显示在界面上。
▶ 主界面分为四个区域，分别显示原图、摄像头画面、拼图片掩膜和匹配结果。

JigSight 在处理特征点较少的拼图时效果有限。作者建议此时可以参考另一个开源项目 Zolver，它基于边缘形状进行匹配，适合图案重复或颜色单一的拼图碎片。

👀 本文仅作为项目观察与技术原理分享，不建议非开发者直接使用，如有兴趣欢迎阅读源码探索。

#App #Web #GitHub #RSS

🌈 最近半年我的心头好 —— Folo（原名Follow）

🎤 今天聊聊 Folo，用它大概有半年的时间了吧，其实对我影响很大。

👋 Folo 是原 RSSHub 作者 DIYgod 发起并带领团队主导的一个与 RSS 密切相关的开源项目，旨在为用户提供一个简洁、高效的内容订阅和阅读平台。目标是让用户能够在一个统一的界面上「关注一切」，包括 RSS 源、社交媒体动态、播客、视频等内容，打造一个无噪音、个性化的信息流体验。

📰 Folo 的设计灵感来源于 RSS 的核心理念 —— 通过订阅源来获取更新，而不是依赖算法驱动的社交媒体推荐。它试图解决现代信息过载的问题，同时弥补传统 RSS 阅读器在功能和体验上的不足。以下是 Folo 的一些主要特点：

▶ 多源支持
不仅支持传统的 RSS 和 Atom feed，还能整合其他非标准化的内容源，例如 YouTube 频道、社交媒体账户（比如 Mastodon 或 Bluesky），甚至通过与 RSSHub（一个开源的 RSS 生成工具）结合，将更多网页内容转化为可订阅的 feed。

▶ AI 增强功能
项目融入了人工智能特性，比如自动翻译、内容摘要生成等，帮助用户更高效地处理和理解信息。

▶ 用户自定义
Folo 允许用户根据喜好组织订阅源，比如创建文件夹、筛选关键词，甚至支持动态主题切换，提升了阅读的舒适度和灵活性。

🧙‍♀️ 其实我恢复频道更新和开始每天写博客就是受 Folo 的影响，我相信像我一样的人应该也有，所以 Folo 对于优质内容输出也有一定意义。你可以在 Web、Windows、macOS、Linux、iOS 中使用 Folo，也可以在 GitHub 上了解更多关于 Folo 的项目内容。

#AI #Web #github

🧠 释放人工智能的真正潜力 —— Prompt越狱手册

📖 Prompt 越狱手册是一份专为 AI 提示词设计的指南，旨在帮助用户掌握如何通过精心设计的提示词来突破AI模型的常规限制，从而释放AI的真正潜力。

🚩 项目从什么是 Prompt、Prompt 构建的思维模式、Prompt 设计技巧、Prompt 优化与迭代、Prompt 越狱、Prompt 框架进行了相关内容的阐述，最后提供了具体实例和更多的参考内容。

⚠️ 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。

💻 项目作者洺熙是一名专注于安领域的大拿，除了Prompt 越狱手册外，还有《AI 迷思录》和《AI应用与安全知识库》等项目。其中《Prompt 越狱手册》和《AI 迷思录》公布在 GitHub 上。本项目还有一个更注重可视化的 页面版本，更适合阅读（该可视化是乔木根据歸藏给出的通用化文本转可视化网页 Prompt 生成）。