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Joined Aug 2020
又发现一款高颜值、无广告的 YouTube 开源平替客户端：LibreTube。
采用 Material Design 3 设计风格，提供 Piped API 和本地两种模式稳定流畅获取 YouTube 内容，可自动跳过广告内容。
GitHub: https://github.com/libre-tube/LibreTube
除此之外，支持订阅频道、创建订阅组和自定义播放列表，还可以下载高清视频和后台播放。
值得一提，不需要 Google 服务也能使用，可通过 F-Droid、IzzyOnDroid 应用商店或 GitHub 直接下载安装。
分享 GitHub 上一套开源的精美桌面 UI 组件：GPUI Component。
这是一个基于 GPUI 跨平台组件库，提供 40+ 原生风格组件，并融合了 macOS 和 Windows 两者的设计。
GitHub: https://github.com/longbridge/gpui-component
主要特性：
- 丰富组件库，提供 40+ 跨平台桌面 UI 组件
- 原生风格，融合 macOS、Windows 与 shadcn/ui 设计
- 灵活布局，支持 Dock 面板排列和自由形式布局
- 多主题支持，内置 Theme 与 ThemeColor 系统
- 高性能渲染，虚拟化 Table 和 List 组件处理大数据
- 原生支持 Markdown 和简单 HTML 内容渲染
适合用于 Rust 和 GPUI 框架构建的桌面应用，相关的开发者可以看下。
字节团队开源了一套基于节点编辑的可视化工作流构建引擎：FlowGram，扣子和飞书工作流用的就是这套。
提供了固定布局和自由连线布局两种模式，同时配套完整交互最佳实践，尤其关注如何为工作流赋能 AI 能力。
GitHub: https://github.com/bytedance/flowgram.ai
主要特性：
- 支持固定布局模式，可拖拽节点到指定位置，支持分支、循环等复合节点；
- 提供自由连线布局模式，节点可放置在任意位置并通过自由线条连接；
- 完整的包管理体系，支持多种编辑场景需求；
- 丰富的交互范式，专注于提供流畅的用户体验；
- 内置 AI 相关功能扩展，助力开发智能化工作流。
对于想开发可视化工作流应用的团队来说，这个开源项目不容错过，同时也是个人学习实践工作流的指南。
平时想临时快速和朋友分享文档，通常会选择自己熟悉的在线协作文档，如飞书之类的，但又要登录注册，颇为不方便。
为了寻找开源的、轻量级、快速且可以协作的文档工具，发现了 Leaflet 这个开源项目。
基于区块编辑器构建，无需注册账号就能使用，打开网站即可编辑，还支持多页面、实时协作和主题定制，可以瞬间创建和分享精美的网页文档。
GitHub: https://github.com/hyperlink-academy/leaflet
主要功能：
- 无需账号即可创建文档，一键分享链接给他人；
- 支持实时多人协作编辑，适合团队项目和集体创作；
- 丰富的区块编辑功能，可插入各类媒体内容；
- 多页面支持，可创建简单网站或知识库；
- 自定义主题，让文档展示更具个性；
- 完全在浏览器中运行，不需要安装任何软件。
目前项目已开源，可通过本地代码部署，或在线演示网站使用，完全在浏览器中运行，不需安装任何软件。
在众多公司里，运营方向往往需要数据支撑，而面对复杂且大量数据自己或数据团队都疲于分析，既耗时又耗精力。
现如今有了 AI 之后，可以考虑量身打造一位 AI 数据分析师，而开源项目 Buster 正在做了这事，试图改变我们与数据交互的方式。
让任何人都能用自然语言提问并获得即时图表和分析，同时通过代码化方式管理所有模型和仪表板，支持与 dbt 工具无缝集成。
GitHub: https://github.com/buster-so/buster
主要功能：
- 自然语言查询数据，无需写复杂 SQL 语句；
- 一键生成数据可视化图表和动态仪表板；
- 代码化存储所有模型，支持 CI/CD 和版本控制；
- 与 dbt 工具无缝集成，增强现有数据工作流；
- AI 智能建议数据模型改进，提高数据质量。
项目完全开源，可快速部署在企业环境中，提供了详细教程，有需求的可以看下。
在 GitHub 发现一款能让 Linux 系统切换到可用源的超实用工具：LinuxMirrors。
只需一行命令，无需安装任何依赖，即可自动更换到可用的最快的软件源，解决我们拉取镜像源困难的问题。
GitHub: https://github.com/SuperManito/LinuxMirrors
内置了多个国内镜像站，并且能自动测试各自的链接速度和 IPv6 兼容性，提供稳定快速的源。
并且支持主流的 Linux 系统，如 CentOS、Debian、Ubuntu 等等，有需要的可以试试。
跟大家分享 GitHub 上一款强大的文件转换开源工具：VERT。
无论是图像、音频还是文档，所有常见的格式，均可在浏览器中直接进行互相转换，而且没有文件大小限制。
GitHub: https://github.com/VERT-sh/vert
除此之外，还可以批量处理，界面简洁直接拖放即可一键点击转换，转换速度很快。
项目完全开源免费，可自托管部署使用，也可以直接在线体验已部署好的演示。
想要了解 AIGC 前沿信息，在 arXiv 上翻阅最新发布的论文是个不错的信息渠道。
给大家推荐一个名为 “Arxiv Daily AIGC” 的开源项目，它能自动筛选出 arXiv 上与图像/视频生成相关的最新论文，提高我们的效率。
利用 AI 智能判断论文相关性，自动生成美观的 HTML 页面展示结果，并可通过 GitHub Actions 每天自动更新，全自动不需要人工干预。
GitHub: https://github.com/onion-liu/arxiv_daily_aigc
主要功能：
- 每日自动抓取 arXiv 上 CS.CV 领域的最新论文；
- 使用 AI 智能筛选与图像/视频/多模态生成相关的论文；
- 对论文按多个维度进行价值打分，帮助快速判断重要性；
- 生成结构化 JSON 数据便于二次开发和分析；
- 自动生成美观的 HTML 页面，支持按日期浏览；
- 通过 GitHub Actions 实现全自动化部署和更新。
通过克隆代码到本地，简单配置 API Key，即可搭建属于自己的 AIGC 论文日报。
来自 Google DeepMind 团队的高级 AI 开发工程师 Philipp Schmid，分享的一篇《从零到一：学习代理模式》文章，值得一看。
它系统地梳理了 AI 代理设计中的常见模式，并通过分类介绍工作流模式和代理模式之间的区别。
同时详细解析了从简单的提示链接到复杂的多代理协作等 7 种核心模式，每种模式配有代码示例，不依赖任何特定框架。
文章地址: https:// 网页链接
主要内容概括：
- 3 种工作流模式：提示链接、路由、并行化处理；
- 4 种代理模式：反思模式、工具使用、规划模式、多代理模式；
- 每种模式都包含使用场景和适用条件分析；
- 提供简洁易懂的代码示例，无需依赖特定框架；
- 详细讲解何时使用（或不使用）代理架构。
适合想要设计和构建 AI 代理系统的开发者学习参考。
在 GitHub 上挖掘到感兴趣的项目，理解其代码结构和核心逻辑往往特别头疼，尤其是在没有提供详细的 README 文件介绍时更是一头雾水。
不过现在有一款名为 “OpenDeepWiki” 开源工具，能帮助我们快速理解任何项目的代码结构。
通过 AI 对项目代码进行深度分析，不仅生成直观的 Mermaid 图表展示代码结构，还支持与 AI 进行对话式交互，深入了解代码细节。
GitHub: https://github.com/AIDotNet/OpenDeepWiki
主要功能：
- 几分钟内将任何代码仓库转换为完整知识库；
- 支持所有编程语言的代码分析和文档生成；
- 自动生成 Mermaid 图表展示代码结构和依赖关系；
- 对话式 AI 交互，可实时提问代码相关问题；
- 支持自定义 AI 模型和 API 进行功能扩展；
- 生成 SEO 友好的文档，便于团队分享和检索。
只需通过 Docker 一键部署即可使用，适合需要快速理解代码库的开发者或团队使用。
分享一份全面且实用的论文质检清单：cs-pager-checklist，可让 AI 根据这份清单为我们检查论文。
主要用于检查计算机科学论文（特别是会议和期刊投稿）中的写作质量、结构合理性和内容呈现。
GitHub: https://github.com/yzhao062/cs-paper-checklist
总共分为 11 部分检查，从标题摘要到参考文献，每个部分都有具体可操作的检查项，甚至还加入了防止 LLM 引用幻觉的检查提醒。
初次写论文的同学这份检查清单可作为参考，希望能帮助你提高论文被接收的概率。
跟大家分享一款可作为 Loom 开源平替的跨平台视频录制工具：Cap。
提供桌面客户端和网页版，可以让我们在几秒钟内完成视频的录制、编辑和分享，而且所有数据都可以自托管，完全掌控在自己手中。
GitHub: https://github.com/CapSoftware/Cap
主要功能：
- 快速录制屏幕内容并立即分享，节省沟通时间；
- 支持视频编辑功能，让内容更专业有条理；
- 完全开源，可自由定制和扩展功能；
- 提供 Dockerfile 和 Railway 一键部署选项；
- 基于 Rust 开发，性能优越且资源占用低。
目前客户端可直接下载使用，支持 macOS 和 Windows 系统，自托管部署可看 README 文件详细介绍。
分享 GitHub 上一款跨平台的 B 站视频下载开源工具：DownKyicore。
支持批量下载、8K、HDR、杜比视界高清视频下载，并提供音视频提取、去水印等实用工具。
GitHub: https://github.com/yaobiao131/downkyicore
基于 AvaloniaUI 开发，支持 Windows、macOS 和 Linux 系统，提供开箱即用安装包。
又发现一款将任何 GitHub 代码库生成可视化文档的开源工具：GitSummarize。
只需要输入任何 GitHub 仓库链接，即可一键生成美观且通俗易懂的文档。
GitHub: https://github.com/antarixxx/gitsummarize
不仅提供清晰的项目架构图、流程图、每个目录和文件的概要，还有具体重点业务逻辑处理的介绍。
基于 Gemini 模型生成，适合用来快速了解一个新的开源项目，特别是那些没有 README 文件介绍的项目。
英伟达开源了一个超强的语音识别模型：Parakeet TDT 0.6B V2，登顶 OpenASR 榜单。
它能够在 1 秒内实现高质量转录 60 分钟的音频，而且参数仅仅 0.6B，轻松击败了所有主流闭源模型。
模型下载：huggingface.co/nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v2
排行榜单：huggingface.co/spaces/hf-audio/open_asr_leaderboard
不过目前仅支持识别英文，采用的是 CC-BY-4.0 开源许可，允许商业使用。
Excel MCP Server 这款 MCP 服务器颇为实用，通过 AI 助手直接操作 Excel 文件，或许不用再装微软 Excel 办公软件了。
目前已经实现创建、读取和修改 Excel 表格数据，甚至还能应用格式、创建图表和透视表，相当于拥有一个专业的 Excel 助手。
GitHub: https://github.com/haris-musa/excel-mcp-server
可通过 Cursor、Claude 等 MCP 客户端使用，感兴趣的同学可以试试。
每天面对一堆任务和目标，却总是注意力分散，加上拖延症作祟，眼看着待办清单越来越长，却始终无法高效执行。
面对这些痛点，给大家推荐一款高效的生产力工具：karman ，它用极简界面和三大核心功能，帮我们重拾专注力和执行力！
基于 Flutter 开发，干净简洁的任务管理系统、习惯养成追踪和番茄工作法计时器，而且开源免费且不收集任何用户数据，让我们更专注于重要的事。
GitHub: https://github.com/surtecha/karman
主要功能：
- 简洁直观的任务管理，轻松组织和优先处理待办事项；
- 习惯养成追踪功能，建立长期可持续的日常良好习惯；
- 内置番茄工作法计时器，提升专注力和深度工作能力；
- 极简设计理念，消除一切可能分散注意力的元素；
- 注重隐私保护，不收集或追踪用户数据。
可通过 GitHub 发布页面或 Google Play 商店，下载安装包安装即可使用。
又发现了一款强大的 Deep Research 开源平替工具，主打一个快速！
仅需 2 分钟即可生成一份全面的深度研究报告，结合了 “深度思考” 和 “联网”，支持多种主流大模型，通过各种搜索引擎获取最新信息。
GitHub: https://github.com/u14app/deep-research
除此之外，还支持内容编辑，可调整阅读难度、文章长度和全文翻译等，所有数据本地处理和存储，保障隐私安全。
允许一键部署到 Vercel 和 Cloudflare，也支持 Docker 本地快速部署，有需要的可以试试。
在阅读 PDF 英文论文时，常常会被各种专业术语或复杂表达卡住，于是来回进行查看翻译，特别影响阅读效率。
如果你刚好在使用 Zotero 这款开源的文献管理工具，建议搭配这款 PDF2zh 翻译插件。
它能帮助我们一键将整篇论文翻译成中文，还能保留原文进行对照学习，支持多种翻译服务，同时还能处理数学公式，甚至能将双栏论文转为单栏方便在手机上阅读。
GitHub: https://github.com/guaguastandup/zotero-pdf2zh
主要功能：
- 一键翻译英文 PDF 论文，支持仅中文或中英双语对照格式；
- 翻译时自动保留数学公式和图表，不影响论文排版；
- 支持多种翻译引擎，包括 Bing、DeepSeek、智谱等；
- 智能将双栏论文转为单栏，极大提升手机阅读体验；
- 可自定义中文字体，推荐使用霞鹜文楷提升可读性。
使用教程，先通过本地代码或 Docker 部署安装 PDF2zh 和 配置翻译服务，然后再到 Zotero 工具配置插件参数，在 README 文件上提供了详细教程，有需求的可以看下。
通常我们在面试前，会对即将面试的公司进行了解，在国内可使用天眼查，但想查看完整信息需要支付高额费用，而自己去查又费时费力。
给大家推荐使用 Agentic Company Researcher 这个开源项目，一键自动生成全面公司研究报告。
它集成多个 AI 智能体分别从公司网站、新闻、财报等多种来源收集信息，并结合 Gemini 和 ChatGPT 大模型进行内容筛选与合成，生成一份高质量报告。
GitHub: https://github.com/pogjester/company-research-agent
主要功能：
- 多源数据自动收集，整合公司网站、新闻和财报信息；
- 基于 Tavily 的 AI 内容筛选，确保信息相关性；
- 实时进度流式传输，随时查看研究进展；
- 双模型架构，Gemini 处理大量数据，GPT-4.1 负责精确排版；
- 现代化 React 前端界面，支持实时更新和下载；
- 模块化智能体架构，支持灵活扩展和定制。
可通过克隆代码到本地，并简单配置下 API Key，即可使用。
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