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Python nanobot 超轻量可自托管的个人AI代理框架
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AI 代理平台越做越重，要么绑定大厂账号，要么配置繁琐。nanobot 是香港大学 HKUDS 团队开源的个人 AI 代理框架，主打超轻量、自托管、可掌控自己的技术栈。它能在浏览器、终端或聊天应用里运行，帮你处理文件、记住偏好、安排任务，AI 能力来自你自己的模型提供商或本地模型服务。
TypeScript hyperframes 用写HTML的方式生成视频
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做视频，要么学 React（比如 Remotion），要么用剪辑软件。HyperFrames 换了个思路：既然人和 AI 编程代理都会写 HTML 或 CSS，那就直接用 HTML 写视频构图，再渲染成确定性的 MP4。它由 HeyGen 开源，官方口号是 Write HTML. Render video. Built for agents.
TypeScript OpenSpec 规范驱动让AI先规划再写代码
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AI 编程助手很强大，但当需求只存在于聊天记录里时，结果常常不可预测。你让助手加个功能，它可能直接改代码，却没和你确认到底要做什么、边界在哪里。OpenSpec 给这类协作加了一层轻量规范：在写任何代码之前，人和 AI 先就规格（spec）达成一致。它不是一个笨重的流程工具，而是一套可以随项目生长、随时修改的 Markdown 规范文件。
Skill security-audit-skill 把AI编程助手变成安全审计员
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代码写完了，安全吗？绝大多数团队靠人工 code review 或上线前的渗透测试兜底，但 AI 编程助手在帮你写代码的同时，几乎没人让它回头去审自己的产物。Cloudflare 开源的 security-audit-skill 把这件事做成了一套可编排的流程：它让 coding agent 变成一名安全审计员，通过侦察、覆盖驱动的狩猎、候选验证、结构化输出、独立复核和去目标化报告六个阶段，系统性地找出漏洞。
Skill goutoujunshi 先接住情绪再给策略的恋爱军师
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Skill goutoujunshi 先接住情绪再给策略的恋爱军师 你是否经历过这样的时刻：对着聊天框反复删改一句话，却始终按不下发送键；或者刚结束一段对话，心里堵得慌，既想找人分析局势，又怕朋友只会说“分了吧”或“冲就完了”。大多数恋爱建议的问题在于太急于给结论，而忽略了提问者此刻真正需要的是被理解，然后才是被引导。goutoujunshi 试图改变这个顺序：它先接住你的情绪，再把事实、猜测和未知拆开，最后给出一个你明天就能执行的下一步。
Skill goutoujunshi 把恋爱分析拆成可执行下一步的 AI 军师
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深夜盯着聊天框，打了三行字又删掉，最后发过去一个表情包。第二天早上再翻记录，你其实不是不知道怎么说话，而是不知道这段关系现在处在什么位置、下一步该往前推还是该收。 网上能搜到的建议大多只有两个答案：要么“勇敢去追”，要么“赶紧分手”。问题是，这两句话都不需要了解你的具体情况——对方回消息慢，可能是在忙，也可能是在退，还可能只是不喜欢打字。把同一句话套到所有关系上，得到的只能是一句情绪安慰。 goutoujunshi（狗头军师）走的是另一条路。它不是一个独立的 App，而是一个...
Converter WeChat-Export-Tool 一键解密并导出微信聊天记录
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Converter WeChat-Export-Tool 一键解密并导出微信聊天记录 微信电脑版里的聊天记录，想导出来存成能随时翻看的文件，官方一直没给个趁手的工具。截图太麻烦，备份文件又只能在微信里恢复。Ray0612 开发的 WeChat-Export-Tool 用了一种更直接的方式：从本地数据库入手，拿到解密密钥后把聊天记录读出来，再导出成 HTML、PDF、Excel 这些通用格式。下面从安装到实际使用，一步步拆开讲。
Skill goutoujunshi 先接住情绪再给策略的 AI 恋爱军师
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Skill goutoujunshi 先接住情绪再给策略的 AI 恋爱军师 深夜盯着聊天框，打了三行字又删掉，最后发出去一个表情包。这种时刻，你需要的往往不是“勇敢去追”或者“赶紧分手”的二选一，而是一个能先把情绪接住、再帮你把局面拆开来看的人。goutoujunshi 就是干这个的：它不是一个独立 App，而是一个装进 AI 助手里就能用的 Codex Skill，把关系心理学、沟通策略、法律常识这些内容打包成一套可以调用的“军师能力”。
Python Streamer-Sales 基于大模型的AI卖货主播生成工具
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Python Streamer-Sales 基于大模型的AI卖货主播生成工具 直播电商的脚本撰写，大概是每个运营团队都绕不开的体力活。一件新品上架，要写卖点、要憋单、要互动话术，还得根据不同的商品类目调整语气风格。更麻烦的是，当商品库有几百个 SKU 时，人工写脚本的速度根本追不上上播的节奏。Streamer-Sales 这个项目试图解决的就是这个问题：给定商品信息，让大模型自动生成一套有“带货感”的解说词，并且把语音合成、数字人视频、实时信息查询这些环节串成一条可运行的流水...
App reneo 面向独立卖家的实时直播电商平台
项目
App reneo 面向独立卖家的实时直播电商平台 想象一下这样的场景：一位卖家打开摄像头，举起手中的商品，屏幕另一端的观众不仅能实时看到商品细节，还能在聊天区提问、发送飘屏表情，甚至不用退出直播间就能把商品加入购物车下单。这正是直播电商的魅力所在，而 reneo 试图用开源的方式，把整套体验打包成一个可运行、可学习、可改造的项目。
2026 年该掌握的 CSS：容器查询、@scope、View Transitions 与 Tailwind 4
开发
CSS 正在把 JS 的活抢回去 过去几年，很多“必须用 JS 才能做”的效果已经被 CSS 原生实现：滚动驱动动画、弹层、主题切换、页面转场。这不只是写法变化，而是更少的代码、更少的布局抖动、更好的可访问性。 下面这四个特性，是 2026 年最值得投入学习的。 一、容器查询：组件自适应，而不是页面自适应 媒体查询看的是视口，容器查询看的是父容器。这让“同一个卡片在侧栏和主区显示不同布局”成为可能，组件终于真正自洽。 css .card-wrap { container-ty...
eBPF 可观测性实战：不改动代码看清内核在做什么
开发
eBPF 是什么 eBPF（extended Berkeley Packet Filter）让你可以在不修改内核源码、不加载内核模块的前提下，把一小段经过安全校验的程序注入内核执行。 它已经成为云原生可观测性、网络与安全的事实标准： - 网络：Cilium 用它替代 kube-proxy 与 iptables； - 可观测性：Pixie、Parca、Pyroscope 用它采集指标与火焰图； - 安全：Falco、Tetragon 用它做运行时行为审计。 一、最快的上手方式：...
RAG 实战：pgvector + 混合检索 + 重排序提升召回准确率
开发
为什么你的 RAG 答不准 很多团队做完 RAG 的 demo 后上线，发现效果不稳定：问题稍微换个说法就检索不到。根因通常有三条： 1. 切分策略粗糙：按固定字符数硬切，把一句话拆成两半； 2. 只用向量检索：语义相似但关键词不匹配，尤其对型号、代码、专有名词效果差； 3. 没有重排序：向量召回的 Top-K 里前几条往往不是最相关的。 下面用 PostgreSQL + pgvector 搭一套可直接上线的方案。 一、表结构与索引 sql CREATE EXTENSION ...
从零实现 MCP 服务：让 AI Agent 真正调用你的系统
开发
MCP 解决了什么问题 大语言模型擅长推理，但不擅长“接系统”。过去每接一个数据源，就要写一套专属的 function calling 定义、鉴权逻辑和提示词，N 个模型 × M 个数据源 = N×M 份重复劳动。 MCP（Model Context Protocol） 把这件事标准化：工具提供方暴露一个 MCP Server，模型侧只需实现 MCP Client。协议基于 JSON-RPC 2.0，传输层支持 stdio（本地）与 Streamable HTTP（远程）。 ...
Kotlin 2.x 与 Compose Multiplatform：一套 Kotlin 打天下
开发
K2 编译器带来的变化 Kotlin 2.0 起默认启用 K2 编译器：前端完全重写，编译速度显著提升，同时为多平台（KMP）提供了统一的中间表示。对开发者而言最直观的感受是：编译更快、IDE 分析更准、智能补全更可靠。 一、KMP 项目结构 kotlin // build.gradle.kts (:shared) plugins { kotlin("multiplatform") kotlin("plugin.compose") id("org.jetbrains.comp...
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