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Joined Aug 2020
开发项目想要快速搭建数据 API，传统方式需搭建服务器并编写大量后端代码，对于不熟悉后端的前端开发者来说，既耗时又耗精力。
无独有偶，发现 SQL to API 开源项目能帮我们解决这个问题，只需写 SQL 就能直接生成 REST API。
基于 Cloudflare Workers 和 D1 数据库实现，支持通过 Web 界面管理 API、参数化查询和实时测试，还内置了 SQL 注入防护。
GitHub: https://github.com/123xiao/Cloudflare-SQL-to-API
主要功能：
- 零后端代码，纯 SQL 语句即可创建 API 接口；
- Web 可视化管理界面，支持 API 创建和测试；
- 参数化查询支持，可动态替换 SQL 中的参数值；
- 基于 Cloudflare 全球网络，响应速度超快；
- 内置安全防护，自动防范 SQL 注入攻击；
- API 调用日志记录，便于调试和监控。
提供了在线演示 Demo 体验，感兴趣的可本地安装并部署到 Cloudflare 使用。
来自微软开源的项目：Magentic-UI，提供了全新的人机协作网页自动化体验。
基于 AutoGen 框架的多智能体系统，能够让我们与 AI 助手协作完成复杂网页任务，既保持了自动化效率又确保了人工控制权。
GitHub: https://github.com/microsoft/magentic-ui
主要特性：
- 协作规划功能，与 AI 共同制定和编辑任务执行步骤；
- 实时任务监控，可随时中断并指导 AI 的执行过程 ；
- 敏感操作保护，重要动作需要人工确认才能执行；
- 智能计划学习，从历史任务中学习并自动优化未来执行；
- 并行任务处理，同时运行多个任务并显示状态指示器；
- 多智能体协作，包含网页操作、代码执行、文件处理等专业助手。
需要配置 OpenAI API 密钥使用，适合需要处理复杂网页任务的自动化场景。
开发 AI 应用时，经常需要集成各种 MCP 服务器来扩展功能，但网上找到的实现往往零散分布，很难知道哪些好用、哪些适合自己的需求。
面对这个痛点，MCP Registry 开源项目提供了一个中心化的注册表服务，帮我们发现和管理 MCP 服务器。
通过 RESTful API 提供完整的服务器条目管理功能，包括列表查询、详情获取、发布更新等操作，还支持分页和健康监控。
GitHub: https://github.com/modelcontextprotocol/registry
主要功能：
- 中心化的 MCP 服务器注册表，方便发现各种实现；
- RESTful API 支持服务器条目的增删改查操作；
- 分页查询和详细信息获取，快速找到合适的服务器；
- 集成一键发布功能，开发者可轻松分享自己的 MCP 实现；
- 健康检查端点，确保服务稳定运行；
- 支持 MongoDB 和内存数据库，灵活部署。
提供 Docker 一键部署方式，简单配置即可使用，适合正在使用 MCP 服务器的开发者。
平时下载大文件时，传统下载工具不仅速度慢，还经常因为网络问题中断，重新开始下载挺让人头疼的。
在 GitHub 上发现来自一位高三学生开源的项目：Ghost Downloader 3，解决了我们这个痛点。
它能像 IDM 一样智能分块下载但无需合并文件，还配备了 AI 智能加速功能，让下载变得既快速又稳定。
GitHub: https://github.com/XiaoYouChR/Ghost-Downloader-3
主要功能：
- AI 智能加速，显著提升下载速度；
- 智能分块下载，无需手动合并文件；
- 多线程并发下载，充分利用网络带宽；
- 计划任务功能，支持定时下载管理；
- 浏览器插件优化，一键添加下载任务。
跨平台支持 Linux、Windows、macOS 三大系统，可在发布页下载开箱即用安装包。
平时用 AI 工具积累了一堆 Prompt，但真要用的时候总是想不起来放哪了，每次还得复制粘贴，颇为麻烦。
此时，可以尝试使用 MCP Prompt Server 这款 MCP 服务器，把我们常用的 Prompt 变成了可调用的工具，告别复制粘贴。
它将每个 Prompt 模板注册为 MCP 工具，支持自然语言调用，还能在 Raycast、Cursor、Windsurf 等工具中通用。
GitHub: https://github.com/joeseesun/mcp-prompt-server
主要功能：
- 丰富的内置 Prompt 模板，涵盖代码、写作、产品设计等场景；
- 所有 Prompt 自动注册为工具，支持参数化调用；
- 支持热加载，无需重启即可添加新 Prompt；
- 只需添加 YAML 文件即可扩展新功能；
- 适配 Raycast、Cursor、Windsurf 等主流编辑器；
- 自然语言对话即可调用，还能组合多个工具实现复杂工作流。
通过 npm install 安装后配置到 MCP 客户端即可使用。
每次开发完新项目，构建文档介绍站点颇为麻烦，可以试下这个开源的文档框架：Fumadocs，简洁灵活快速搭建。
基于 Next.js 开发，集成了 App Router 路由跳转，支持 MDX、内容集合和各种 CMS，帮我们快速搭建精美的文档网站。
GitHub: https://github.com/fuma-nama/fumadocs
此外，还内置全文搜索、代码高亮和主题切换等功能，并提供 CLI 工具，可一条命令即可创建新项目。
项目完全开源，提供了详细的文档介绍，可通过 Vercel 等平台快速部署。
GitHub 上一款跨平台的即时通讯系统：HuLa。
基于 Tauri、Vue 3 和 TypeScript 构建，提供轻量、安全的即时通讯体验，兼容 Windows、macOS、Linux 等系统。
GitHub: https://github.com/HuLaSpark/HuLa
主要功能：
- 完整的即时通讯体验：一对一私聊、群组聊天、消息撤回、 @提醒等
- 丰富的消息类型支持：文字、表情包、文件传输、链接预览卡片
- 现代化界面设计：深色/浅色主题切换、自定义皮肤、多窗口管理
- 智能的联系人管理：好友在线状态、群组管理、免打扰、拉黑屏蔽
- 系统级集成：系统托盘、消息通知、托盘闪烁提醒、自动更新
- AI 助手集成（进行中）：支持 DeepSeek、ChatGPT、Claude 等多种模型
所有代码已经开源，并提供了开箱即用的安装包，有需要的可以试下。
GitHub 上一款强大的 B 站历史记录分析工具：BiliHistoryFrontend，全方位分析我们在 B 站观看习惯，并生成超详细的数据报告。
基于 Vue 3 开发，不仅可以统计观看时长、生成年度总结，还支持本地视频摘要生成和一键下载所有视频，甚至能分析标题关键词和观看完成率。
GitHub: https://github.com/2977094657/BiliHistoryFrontend
通过 Docker 一键部署，提供了可视化操作界面，轻松上手使用，想要深入了解自己在 B 站使用习惯可以试下这款工具。
软件工程师想转型 AI 工程师，如果觉得迷茫不知从何下手，可以看下 AI Engineering Transition Path 这份学习资料。
系统化整理了所需了解的核心论文资源，并按从基础到高级进行分类，涵盖了从 Tokenization、Transformer 架构到 RLHF、SSM 等前沿技术。
GitHub: https://github.com/InterviewReady/ai-engineering-resources
并且还收录了各大公司如 Netflix、Uber、OpenAI 的实际落地应用案例，为我们提供了清晰学习路径。
适合有一定编程基础、想系统化转型到 AI 领域的开发者学习查看。
如果我们想要深入了解 OpenAI 的 Deep Research 底层工作原理，可以看下这个 nanoDeepResearch 开源项目。
作者受到字节开源的 DeerFlow 启发，决定从零开始构建一个深度研究 Agents，不依赖任何现有的框架，如 LangGraph。
通过该项目，我们可以清晰了解到工作流程中每个步骤，例如：
- 对于网络搜索，LLM 建议搜索什么内容；
- 对于编码，LLM 生成了什么代码；
- 对于规划，LLM 输出了什么研究计划。
GitHub: https://github.com/liyuan24/nanoDeepResearch
主要包含了以下内容：
- 完整实现 ReAct 代理系统，能自主推理和行动；
- 多专家协作系统，包括规划者、研究者、编码者和报告者；
- 透明展示每个步骤的决策过程和生成内容；
- 支持网络搜索、网页爬取和 Python 编程工具。
只需配置 OpenAI、Claude、Tavily 和 Jina 的 API 密钥，通过简单命令即可运行。
如果我们想要深入了解 OpenAI 的 Deep Research 底层工作原理，可以看下这个 nanoDeepResearch 开源项目。
作者受到字节开源的 DeerFlow 启发，决定从零开始构建一个深度研究 Agents，不依赖任何现有的框架，如 LangGraph。
通过该项目，我们可以清晰了解到工作流程中每个步骤，例如：
- 对于网络搜索，LLM 建议搜索什么内容；
- 对于编码，LLM 生成了什么代码；
- 对于规划，LLM 输出了什么研究计划。
GitHub: https://github.com/liyuan24/nanoDeepResearch
主要包含了以下内容：
- 完整实现 ReAct 代理系统，能自主推理和行动；
- 多专家协作系统，包括规划者、研究者、编码者和报告者；
- 透明展示每个步骤的决策过程和生成内容；
- 支持网络搜索、网页爬取和 Python 编程工具。
只需配置 OpenAI、Claude、Tavily 和 Jina 的 API 密钥，通过简单命令即可运行。
GitHub 上一份颇为全面的 AI 工程学习资源合集：Learn AI Engineering。
涵盖从数学基础到前沿 AI 技术应用的完整免费学习资源，并且按视频教程、在线课程、必读论文等分类整理。
GitHub: https://github.com/ashishps1/learn-ai-engineering
提供了相对完整的学习参考路径，从基础数学、Python、深度学习到生成式 AI、大语言模型、RAG、MCP 和 AI Agents，构建了清晰的进阶路线。
适合 AI 初学者和想要系统化学习 AI 工程的开发者，这份资料给了个参考，无需再四处搜索资料。
平时维护网站和服务器时，总是要登录各种后台查看运行状态，系统出现问题还经常没有及时发现，颇为麻烦。
无独有偶，在 GitHub 上发现一款开源的全栈系统实时监控解决方案：CheckCle。
它能让我们全面掌控服务器、应用和基础设施的运行状态，提供深入的数据分析和优化建议。
GitHub: https://github.com/operacle/checkcle
主要功能：
- 实时监控 HTTP、DNS 和 Ping 服务可用性和响应时间
- SSL 证书和域名到期监控，避免意外失效
- 一行脚本安装的服务器监控，支持 Linux 和 Windows
- 支持邮件、Telegram、Discord 等多种通知渠道
- 提供计划维护和故障管理功能
- 内置数据分析和历史报告，方便排查问题
提供 Docker 一键部署方式，只需几行命令即可完成安装，提供可视化界面可通过浏览器访问。
又在 GitHub 上发现一款开源免费、无限容量的图床工具：TG-Image。
简单易用，支持一键拖放、粘贴高速上传，一键复制链接，可以原图上传与下载，保持原始质量。
GitHub: https://github.com/xiyewuqiu/new-lmage
除此之外，还可以批量上传，支持图片列表、标签和搜索，完美适配各种设备尺寸。
可通过 Cloudflare Page 一键部署，简单配置下即可使用。
挖掘到一个能够很好向国际友人分享中国文化的英文知识库网站：Chinese Culturepedia。
汇聚了众多关于中华文化知识，以英文的形式介绍，包括了中国茶历史、茶经、英歌舞、戏曲、知名历史人物（如屈原，苏轼）、各地知名旅游景点等内容。
地址: https:// 网页链接
此外，还解答了非常多经典的提问，比如 “孟姜女和长城有啥关系？”、“关于中国龙你需要知道的事情” 等等。
网站还提供一个板块，以每段 60 秒时长的视频介绍中国每个地方的特色美食与风景，包含广东、重庆、云南等地方。
建议大家收藏，可以作为英文学习网站，也可以向国外友人分享中国文化。
挖掘到一个能够很好向国际友人分享中国文化的英文知识库网站：Chinese Culturepedia。
汇聚了众多关于中华文化知识，以英文的形式介绍，包括了中国茶历史、茶经、英歌舞、戏曲、知名历史人物（如屈原，苏轼）、各地知名旅游景点等内容。
地址: https:// 网页链接
此外，还解答了非常多经典的提问，比如 “孟姜女和长城有啥关系？”、“关于中国龙你需要知道的事情” 等等。
网站还提供一个板块，以每段 60 秒时长的视频介绍中国每个地方的特色美食与风景，包含广东、重庆、云南等地方。
建议大家收藏，可以作为英文学习网站，也可以向国外友人分享中国文化。
做科研或数据分析，制作专业的科学图表往往让人头疼，尤其是要兼顾出版标准和多种数据格式。
最近发现的 Veusz 开源项目，可以解救我们，轻松创建出版级别的专业图表，同时保持了操作简单。
它通过组合各种绘图小部件来构建图表，提供了 GUI、Python 模块、命令行等多种接口，还支持数据操作和从外部源捕获数据，满足各种使用场景。
GitHub: https://github.com/veusz/veusz
主要功能：
- 支持 X-Y 图、轮廓图、直方图等 20 多种专业图表类型；
- 提供 LaTeX 格式文本支持，完美适配学术出版需求；
- 多种数据格式导入，包括 HDF5、CSV、FITS、NPY 等；
- 可通过插件扩展功能，支持自定义数据格式和处理；
- 支持 PDF/EPS/PNG/SVG 等多种导出格式；
- 内置数据过滤和操作功能，无需额外处理工具。
安装非常简单，可以从 GitHub 发布页面下载安装包，兼容 Windows、macOS 和 Linux 系统。
GitHub 上一款强大的 B 站历史记录分析工具：BiliHistoryFrontend，全方位分析我们在 B 站观看习惯，并生成超详细的数据报告。
基于 Vue 3 开发，不仅可以统计观看时长、生成年度总结，还支持本地视频摘要生成和一键下载所有视频，甚至能分析标题关键词和观看完成率。
GitHub: https://github.com/2977094657/BiliHistoryFrontend
通过 Docker 一键部署，提供了可视化操作界面，轻松上手使用，想要深入了解自己在 B 站使用习惯可以试下这款工具。
软件工程师想转型 AI 工程师，如果觉得迷茫不知从何下手，可以看下 AI Engineering Transition Path 这份学习资料。
系统化整理了所需了解的核心论文资源，并按从基础到高级进行分类，涵盖了从 Tokenization、Transformer 架构到 RLHF、SSM 等前沿技术。
GitHub: https://github.com/InterviewReady/ai-engineering-resources
并且还收录了各大公司如 Netflix、Uber、OpenAI 的实际落地应用案例，为我们提供了清晰学习路径。
适合有一定编程基础、想系统化转型到 AI 领域的开发者学习查看。
如果我们想要深入了解 OpenAI 的 Deep Research 底层工作原理，可以看下这个 nanoDeepResearch 开源项目。
作者受到字节开源的 DeerFlow 启发，决定从零开始构建一个深度研究 Agents，不依赖任何现有的框架，如 LangGraph。
通过该项目，我们可以清晰了解到工作流程中每个步骤，例如：
- 对于网络搜索，LLM 建议搜索什么内容；
- 对于编码，LLM 生成了什么代码；
- 对于规划，LLM 输出了什么研究计划。
GitHub: https://github.com/liyuan24/nanoDeepResearch
主要包含了以下内容：
- 完整实现 ReAct 代理系统，能自主推理和行动；
- 多专家协作系统，包括规划者、研究者、编码者和报告者；
- 透明展示每个步骤的决策过程和生成内容；
- 支持网络搜索、网页爬取和 Python 编程工具。
只需配置 OpenAI、Claude、Tavily 和 Jina 的 API 密钥，通过简单命令即可运行。
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