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Joined Aug 2020
分享 GitHub 上一款强大的 AI 研究助手：Local Deep Research。
这是一个可以在本地运行的 AI 助手，能执行深度、迭代式研究分析，支持多种 LLM 和网络搜索，既保障隐私又提供强大的研究能力。
GitHub: https://github.com/LearningCircuit/local-deep-research
主要特性：
- 自动进行深度研究并提出智能跟进问题，追踪和验证引用来源
- 支持本地 AI（Ollama 模型）和云端 LLM（Claude、GPT）灵活切换
- 集成多种搜索引擎，如维基百科、arXiv、PubMed 等，自动选择最佳搜索源
- 支持本地文档搜索（RAG），可创建自定义文档集合进行私密检索
- 提供详细研究结果和报告，包含引用和来源跟踪
安装配置简单，并提供终端和网页界面两种使用方式。 #AI创造营
分享 GitHub 上一款能为大模型提供浏览器自动化能力的工具：Playwright MCP Server。
通过模型上下文协议（MCP）服务器，让 LLM 可以与网页交互、截取屏幕截图、在真实浏览器环境中执行 JavaScript，实现智能 AI 网页浏览和操作。
GitHub: https://github.com/executeautomation/mcp-playwright
主要功能：
- 为 Claude 等 LLM 提供浏览器自动化能力
- 支持与网页交互、表单填写和导航操作
- 能够截取网页截图，帮助 AI 理解网页内容
- 支持在浏览器环境中执行 JavaScript 代码
- 集成 Smithery 和 mcp-get 等工具，简化安装配置
提供多种安装方式，而且对 Claude Desktop 兼容性最好，有需要的可以试试。
分享 GitHub 上一份面向大模型算法岗求职者的面试题集合：FAQ_Of_LLM_Interview。
这是一个包含大模型应用基础、优化技术、分布式训练、高效微调等内容的综合资料库，涵盖了从基础概念到实战应用的全方位知识点。
GitHub: https://github.com/aceliuchanghong/FAQ_Of_LLM_Interview
内容全面且实用，包括面试必问问题、实际面试经验总结、代码实践等，还有 PyTorch 搭建神经网络、Transformer 模型结构等核心知识点。
适合准备大模型算法岗面试的开发者和对 LLM 领域感兴趣的学习者参考学习。
跟大家分享一款全能的 AI 助手：夸克 AI。
带来了一个 “AI 超级框”，集成深度思考 AI 搜索、AI 写作、解题答疑、AI 生图、制作 PPT 等多种功能，实现 “一框解决所有需求”。
主要特性：
- 智能识别用户意图，精准完成不同类型任务，不再用同一方式回复所有问题；
- 支持连续多轮追问，保留上下文关联，用日常语言就能获得精准答案；
- 搜题时展示完整思考过程，帮助学习各学科思维方式，还有极速拍题模式；
- AI 写作支持 200+ 种体裁，可上传 5 万字参考材料，支持一键润色、扩写等功能；
- 医疗搜索由近 400 位顶级专家编审，与 60+ 医学协会合作，提供科学严谨的专业解答；
- 学术科研支持 6000 万+ 中文文献全文，亿级中外文献，与知网等平台合作。
地址: https:// 网页链接
目前该功能已上线全平台客户端，点击首页 “搜索框” 即可使用，感兴趣的同学可以下载体验下。
在看到今天夸克的全面升级后，夸克已不再是我们熟悉的网盘了。
它本次升级将传统的搜索框变成了 “AI 超级框”，不仅能深度思考识别我们意图，还能帮我们完成 AI 写作、学术搜索、AI 生图等不同需求场景。
比如我让它为我写一篇文章，搜索框简单输入主题，夸克 AI 瞬间在全网搜索相关资料并输出一篇文章，我们还能进行扩写、润色，甚至自己编辑等。
此外，它还有一个对学生、老师、家长很实用的功能，遇到不同的数学题截图发给它，即可输出详细的解题步骤。
总的来说，夸克已成为了不错的 AI 助手，基本满足我们日常学习、工作和生活需求，感兴趣的同学可以下载体验下。
地址: https:// 网页链接
众所周知，Jellyfin 是一款颇受欢迎的开源影音管理工具，能让我们随时随地掌控自己的媒体库，目前在 GitHub 上已斩获 37.8k Star。
近日，在 GitHub 上发现了一款简洁易用的 Jellyfin 移动客户端应用：Streamyfin。
这是一个基于 Expo 构建的移动应用，提供了许多其他 Jellyfin 客户端所没有的功能，让媒体流媒体体验更加完善和便捷。
GitHub: https://github.com/streamyfin/streamyfin
主要功能：
- 支持跳过片头/片尾功能，优化观影体验
- 提供视频预览缩略图，拖动进度条时更直观
- 后台音频播放，锁屏状态下也能继续播放音乐
- 实验性媒体下载功能，支持离线观看保存的内容
- 实验性投屏功能，可投射到支持的智能电视和设备
- 集成媒体请求功能，支持在应用内直接请求新内容
已上架 App Store 和 Google Play 商店，Android 用户也可从 GitHub 下载 APK 安装包。
分享 GitHub 上一款能自动跳过应用广告的开源工具：GKD。
基于 Android 无障碍服务，可自动检测并点击 “跳过” 按钮，比如开屏广告、应用内弹窗以及各种骚扰推广等。
GitHub: https://github.com/gkd-kit/gkd
主要功能：
- 自动点击跳过开屏广告，无需手动等待
- 自动关闭应用内弹窗广告，保持浏览流畅
- 支持本地规则和远程订阅规则，完全自定义拦截内容
- 无需 root 即可使用，操作简单友好
安装简单，下载 APK 后只需授予无障碍权限即可使用。
分享 GitHub 上一份系统且全面的 Prompt 越狱手册：PromptJailbreakManual。
这份手册不仅详解 Prompt 构建本质与思维模式，还提供丰富的攻防实例和框架模板，帮助解决 AI 使用过程中的各种挑战。
GitHub: https://github.com/Acmesec/PromptJailbreakManual
内容包括：
- 从思维模式角度剖析 Prompt 设计本质，强调 “极致简洁输出“ 理念；
- 提供全面的 Prompt 设计技巧与优化迭代方法，覆盖各种使用场景；
- 深入探讨 Prompt 注入、泄露与越狱技术，包含多种越狱框架案例；
- 结合 Google、LangGPT 等框架，打造专属漏洞助手的实战案例。
来自 Cloudflare 开源的一套 AI 开发框架：Cloudflare Agents。
这是一个用于构建智能、有状态的 AI 智能体框架，让 AI 智能体能够在网络边缘持久化存在、思考和进化，开创了 AI 开发的新范式。
GitHub: https://github.com/cloudflare/agents
主要特性：
- 核心智能体框架支持状态管理和持久化内存
- 支持 WebSocket 实时通信功能
- 提供 HTTP 端点和路由能力
- 集成 React 钩子，方便前端开发
- AI 智能体支持休眠与唤醒机制，资源利用更高效
- 可在 Cloudflare 全球边缘网络上大规模运行
分享 GitHub 上一款自动提取 YouTube 视频时间戳和转录内容的工具：YTM (YouTube Transcripts Machine)。
只需粘贴任何 YouTube 视频 URL，即可获取完整转录文本及交互式时间戳，支持一键复制和下载功能。
GitHub: https://github.com/zaidmukaddam/youtube-transcripts-machine
主要功能：
- 简单输入：只需粘贴任何 YouTube 视频 URL 即可提取转录内容
- 带时间戳的转录：查看带有准确时间标记的完整转录文本
- 交互式时间戳：点击任何时间戳可以跳转到视频的确切位置
- 导出选项：复制整个转录到剪贴板或下载为文本文件
- 响应式设计：在桌面和移动设备上无缝工作
通过 Vercel 一键部署，需要配置 OpenAI API 密钥和 BrowserBase 凭据，也支持自定义使用 Anthropic 或其他 LLM 模型。
分享一门学习 LangGraph 基础知识的免费教程：LangGraph 101。
由 LangChain 团队精心设计的学习资源，通过一系列 notebooks 帮助我们掌握 LangGraph 框架，专为构建精确可控的 AI 智能体和多智能体应用而设计。
课程：academy.langchain.com/courses/intro-to-langgraph
共有六大章节，如下：
- 章节 1：介绍（包含简单图、Studio、Chain、Router 和 Agent）
- 章节 2：状态与内存（状态管理、消息处理与聊天机器人构建）
- 章节 3：UX 与人机交互（流式处理、断点和状态编辑）
- 章节 4：构建助手（并行化、子图和研究助手）
- 章节 5：长期记忆（记忆模式与记忆型代理构建）
- 章节 6：部署（部署概念与实践、连接部署和助手）
GitHub: https://github.com/langchain-ai/langgraph-101
并提供了完整的环境搭建指南和 Azure OpenAI 集成方案，课程涉及到的案例代码均已开源，让我们能快速上手实践。
分享 GitHub 上一份精心收集整理的编程面试题集合：Coding Interview Patterns。
按照解题模式分类整理，涵盖 28 种核心算法模式，包括双指针、滑动窗口、树搜索、图算法等，每个模式都附有对应的 LeetCode 练习链接。
GitHub: https://github.com/dipjul/Grokking-the-Coding-Interview-Patterns-for-Coding-Questions
主要特性：
- 按解题模式系统化分类，便于快速掌握核心算法思想
- 涵盖从简单到困难的多种难度题目，循序渐进
- 每种模式都提供详细介绍和多个练习题
- 包含各大科技公司常见面试题及其变形
- 提供完整的 LeetCode、GeeksforGeeks 等平台的题目链接
特别适合正准备技术面试的程序员，帮助我们系统学习算法，提高解题效率。
推荐 GitHub 上一款原生 macOS 的 AI 图像超分辨率工具：HiPixel。
基于 Upscayl 开发，提供更高效更实用图像放大功能，专注于工作流效率和 macOS 原生体验。
GitHub: https://github.com/okooo5km/hipixel
主要功能：
- 原生 macOS 应用程序，使用 SwiftUI 界面
- 高质量 AI 图像放大，支持多种图像格式
- 拖放自动处理，支持批量处理多张图片
- GPU 加速处理，速度快
- 支持 URL Scheme，便于第三方应用集成和自动化工作流
提供了安装包，可通过 GitHub 发布页面下载，操作简单直观。
分享 GitHub 上一款实用的网易云音乐无损解析开源工具：Netease_url。
只需复制粘贴歌曲链接，即可解析各种音质，包括超清母带、沉浸环绕声等高质量音质，并可打包下载歌曲文件、封面图以及歌词等。
GitHub: https://github.com/Suxiaoqinx/Netease_url
主要功能：
- 支持多种音质解析，从标准到超清母带全覆盖；
- 提供 GUI 模式和 API 模式两种使用方式；
- 自动打包封面图和歌词，一次下载全部资源；
- 可通过命令行参数自定义音质和解析方式。
分享一份吴恩达老师团队整理的机器学习教程资料：CS229 Lecture Notes。
涵盖了监督学习、深度学习、泛化与正则化、无监督学习以及强化学习等全面知识体系的学习资料。
链接：cs229.stanford.edu/main_notes.pdf
主要内容：
- 包含监督学习算法如线性回归、逻辑回归、SVM 和核方法等详细讲解；
- 深入介绍深度学习基础、反向传播算法和现代神经网络模块；
- 覆盖泛化理论、偏差-方差权衡以及模型选择方法；
- 提供无监督学习算法如 EM、PCA 和自监督学习的完整讲解；
- 详细阐述强化学习基础理论和算法如 MDP、价值迭代和策略梯度。
适合希望系统学习机器学习基础理论的读者，同时也是机器学习理论学习的重要参考资料。
分享 GitHub 上一款强大的本地文档智能问答工具：RLAMA。
它可以无缝集成本地 Ollama 模型，让我们轻松创建、管理和使用 RAG（检索增强生成）系统，实现对各种文档的智能问答。
GitHub: https://github.com/dontizi/rlama
主要功能：
- 支持多种文档格式，包括文本、代码和各类办公文档
- 使用本地 LLM 模型，保障数据隐私与安全
- 简单命令行界面，便于创建和管理多个 RAG 系统
- 高效向量检索实现准确问答，无需联网
- 轻量级设计，跨平台兼容，单二进制文件分发
安装简单，只需确保已安装 Ollama，然后执行一行命令即可完成部署。
分享 GitHub 上一款一键生成完整故事场景的视频工具：Story-Flicks。
利用 AI，根据输入的故事主题自动生成完整视频，包括故事内容、图片、音频和字幕，一键完成创意视频制作。
GitHub: https://github.com/alecm20/story-flicks
主要功能：
- 输入故事主题自动生成完整故事内容和视频
- 支持多种文本模型，包括 OpenAI、阿里云、DeepSeek 等
- 支持多种图像生成模型，如 OpenAI、阿里云等
- 可自定义故事段落数量，每段自动生成对应图片
- 支持多语言故事生成和多种声音选择
提供 Docker 一键部署方式，还可手动安装。 #AI创造营
分享 GitHub 上一款结合 MCP 协议的微信群聊消息总结工具：mcp-server-chatsum。
它能帮助我们查询并总结微信群聊历史记录，通过 Claude 桌面版作为交互入口，让众多群聊信息变得一目了然。
GitHub: https://github.com/chatmcp/mcp-server-chatsum
主要功能：
- 通过 wechaty 实时收集微信消息并存储在本地文件
- 支持按群名/联系人/话题等多维度智能查询微信消息
- 利用 Claude 强大的总结能力提取群聊重点内容
- 完全本地化运行，确保聊天数据隐私与安全
- 支持灵活的自然语言查询，如”今天大家都在聊啥”、”关于X话题有哪些讨论”等
仅需配置 Claude 桌面版与本地 MCP 服务器连接，即可轻松部署使用，让群聊信息管理更高效。
注意：建议使用小号来尝试。 #AI创造营
来自国外博主 Akshay 分享的一套构建自主纠正的 RAG 工作流。
除了能够搜索我们的文档外，还能在有需要时进行网络搜索，进一步确保内容准确性。
此外，跟大家分享一下制作这样的动态图，可以使用一个开源工具：draw.io。
我们可以利用它绘制一系列的图表、图示或图形，包括流程图、UML 类图、组织结构图、泳道图等等，适用于各种复杂专业的图表。
相比 ProcessOn，draw.io 作图元素更加丰富，而且文件可以选择保存到自己云盘或者本地，数据隐私更加安全。
教程：www.drawio.com/doc/faq/connector-animate
GitHub: https://github.com/jgraph/drawio-desktop
感兴趣的同学可以看下。 #AI创造营
分享 GitHub 上一款功能强大的云盘系统：Cloudreve，可用来搭建个人网盘或文件分享系统。
提供了多家云存储的文件管理解决方案，如本地存储、七牛云、阿里云 OSS、腾讯 COS 以及兼容 S3 接口的各类存储服务。
GitHub: https://github.com/cloudreve/Cloudreve
主要特性：
- 支持与 Aria2 集成进行离线下载，可使用多个下载节点分担负载
- 文件直传/下载支持限速，并能压缩/解压缩文件，批量下载
- 全面的 WebDAV 支持，覆盖所有存储提供商
- 拖放上传文件或文件夹，支持流式上传处理
- 支持多用户多用户组管理，可创建带有过期日期的分享链接
- 在线预览视频、图片、音频、ePub 文件，在线编辑文本和 Office 文档
兼容 Windows、macOS 和 Linux 系统安装，直接运行即可完成部署使用。
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