GitHubqmd项目使用教程

全球最大的开源社区 gigap， 那 么多好用的开源项目，但是应该怎么找呢？那么它来了开源项目的 apple store， gigap store 在 这里，它集合了 gigap 热门项目的最新安装包，我们看上面没有挂科技，也是可以直接使用的，这些都是热门的开源工具，比如说这些都是科技的， 跳广告的这几个卡珠米米猴，还有阿尼米口都是追番的等等，应有尽有，这些都是安全好用的神器，喜欢折腾开源工具的朋友有福了，下面分享给大家。首先我们打开这个，然后在这里输入靓仔数码， 我们点进去往下滑，找到安卓通用合集，点进去取消选选单，勾选这个 game store 保存去查看，我们直接点进去选中它下载 去查看，下载完成之后直接安装使用就可以了，安装完成之后，我们就可以在 geos 上面找到最热门的一些开源项目了，比如说 g、 k、 d， 直接点击就可以下载了，那么你学会了吗？

在这你可以直接找到 get 热门项目的最新安装包，可以说是开源界的 apple store， 说的就是这一个叫 get app store 的 开源项目， 它主打的就是一个精准高效，再也不用挨个仓库去找安装包了，最重要的是它可以一键直达，你看我上面是没有挂科技的，也可以直接使用，我们看一下现在热门的都有啥，哈，第一个懂了，都懂， 往下看一下， g k d 竟然排在第四，足以说明他的一个实力了。我们继续往下看一下，这些都是一些非常好用的工具，这个是一个下载器， 卡住米米猴，还有阿尼米口，都是一些非常好用的追方神器啊，喜欢开源工具的朋友不容错过了，下面分享给大家。首先老地方打开这个， 在这里乌鸦喝水，我们直接点进去往下滑，找到安卓通用合集，点进去取消选选，单独勾选这个 app store 保存去查看。这一个就是 app store 的 安装包了，我们直接下载去查看，下载完成之后安装使用就可以了，那么你学会了吗？

很多小伙伴呀，不会找裁员项目，今天皮克老师来教大家来给他哈部上找到优质的项目的小技巧。第一，系统推荐，只要你打开给他哈部网站，在头像的下方 explore response trees， 就可以看到系统给你推荐的一些你可能感兴趣的仓库。 第二，关注别的还不上虎跃的大佬，按照那个位置骂好 double script 且 pronounce 大于三千的条件来搜索，就可以筛选出很多前端虎跃的大佬，并且还可以在主页上看到你关注人的 craze， star， focus 那些项目。 第三， xplo 全景页面，你可以看到一些热门的开元项目或者是开发者，这个页面可以说很多人主动获取一些开元项目和活跃开发者最好的途径， 他们这次里面也可以看到某个话题或者领域内最优秀的项目，比如说前段领域的 front。 第四，除了主动发现优秀开业项目之外，学会主动搜索也是一项非常重要的技能，在 gtop 上都能找到很多百度或者谷歌找不到的东西，大家记得一定要按条件搜，带上条件搜索，搜索的范围将更加的准确。 举个例子，如果我们想要微友的项目，就可以按照一冒号 name 微友，同时可以加上限制 star 的数， stars 大于四千，那我们再加上一个项目更新的时间条件，比如说 post 大于二零二，二 零一零一，这样就可以设计出这么多的项目，巧用给的哈弗搜索会让你事半功倍长的缩条件我都给你们整理好了。

今天我来教你一个职场外挂，简单三步就可以让你把 github 上所有的开源项目变成你的专属的 skill 技能库。这些开源项目能帮你去做非常多的网页解锁，能帮你去下载视频，你能看到现在各种各样的格式工厂 其实都是拿这样的开源项目来去做包装的。但是有一个问题就是我们普通用户如果想用这样的 github 项目来去做包装的，但是有一个问题，就是我们普通用户如果想用这样的脚本，依赖用法等等等等，需要你在本地去部署，真的非常困难。 但现在我们有了一个神器叫做 skin， 它就可以帮你去解决这样的问题，它能把你的所有的脚本，你的用法，甚至的 prompt， 就 把它打包在一起，变成你的 a data 里面的一个技能。而现在这些东西你几乎可以用说人话的方式去用那些开源项目了。具体的流程呢，就非常简单，就三步，第一步就是用 ai 来帮助你找项目，比如说你有一个需求，但是你不知道有什么样的开源项目能满足你的需求，你就直接用嘴说就可以了。 第二步就是把这个项目一键进行 scar 化，比如说我们可以把 gitlab 链接丢给我们支持 scar 的 工具，然后让它帮你把这个 gitlab 变成一个 scar， 让你未来可以一键调用。 第三步呢，就一个小小的技巧，就是当你第一次跑完以后，一定会有非常多的 bug 和它的经验，又可以把这些经验直接更新进你的 scar 里，之后就不用再折腾了。 我拿最常见的需求来举个例子，比如说下载视频，你可以问 ai 有 没有那种能下 youtube、 b 站之类视频的这些开源项目，它大概率会给你一个风神级别的项目，叫 y t d r p， 这是十几万字的那种。接下来呢，你要做的事情就非常简单了，复制它的 github 链接，然后对着你的这些 agent 做一句，帮我把这些仓库打包成一个 ck 二，以后我只需 需要给你视频链接，他就能帮我下载。那我呢，一般会让他先做一些规划，比如说默认下载什么清晰度，存到哪里，文件怎么命名，失败了怎么重试，他会问你几个问题，你随便回答一下， 然后他就可以来开始生成 skill 了，等他生成完，你就试一次。第一次跑肯定会遇到各种各样的小麻烦，比如说网站风控很强，那需要你的 cookie， 比如说缺一些依赖，需要安装等等。别慌，这个时候就可以让 agent 直接代你搞定，跟着做就行了。然后呢，关键就来了，第一次折腾完，你别就完事了啊，因为这些经验都是非常宝贵的经验。你要对 ai 再说一句，把我刚才为了下载视频做的这些步骤和经验都写进这个 skinning， 下次就别再让我慢慢配了。 这一步做完，你的体验呢？它就真的完全变了。第一次可能需要几分钟的时间才能把一切搞定，把这个视频下载下来，后面再下视频，可能就只有十几秒钟的时间了，打开就能用，随开随下。而且这套玩法呢，根本就不只是下载视频啊。你想把网页项目一键打包成桌面的 app， 你 还想做一个究极万能的格式转换工厂，你就可以把这些真神级的 github 上面的项目全部封装进去， excel 就 能搞定你所有格式的转化。 你慢慢的就会意识到一件事啊，过去呢，我们要学很多很多复杂的工具才能把这些项目用上，而现在你是把全人类几十年的开源积累塞进你的技能库里面，从这个开始，你的能力边界就真的不再是你会不会，而是你真的想不想去做。

兄弟们，这个在 get up 上狂浪了五点四 k star 的 开源项目，彻底打破了用 ai 做短剧的创作门槛，把你的故事情节直接丢给他，他就能直接给你 直出整部短剧。从生成剧本、定制角色到画面分镜出成片，最变态的是他完美的搞定了角色的一致性，人物在不同的分镜里完全不挑剔，连剪辑配乐都一步到位，没有复杂的配置，用 dog 步数开箱就可以用。

tiktok 一 周热点汇总第一百零二期本期的内容呢，包括了爆火的个人 ai 助理 react 生成视频， kimi 的 最新开源模型，新型的 reik 和提取非结构化文本的库。最后呢，还是分享两份资料， 那这一期呢，稍微做一个调整，把项目的数量啊，从六个改回到五个，因为现在的 ai 呢，有的时候热点太多，另外呢，很多工具啊，也都具备 ai 的 能力，所以不好区分。那话不多说啊，我们进入正式内容，如果觉得不错呢，也别忘了点个赞。 本周最大的热点呢，毫无疑问就是 open cloud， 你 是不是觉得这个名字啊有点陌生？没错啊，它在两天前呢，叫 motot。 在 四天前呢，它叫 cloud bot， 名字啊，改的太快了。 open cloud 呢，是一款运行在你个人设备上的 ai 助理，可以实现呢七乘二十四小时的待命，并且呢，可以使用你熟悉的聊天工具去操控，比如呢，像 whatsapp， telegram 或者是 m sage。 那它有多热呢？有人说呢， cowalk 和它比起来呢，就是个弟弟。也有人说呢，靠它拉高了一季度 mac mini 的 销量，我写稿的速度啊，都跟不上它 star 增长的速度。 周初的时候呢，还是二十 k star， 到了周末就已经超过了一百 k。 使用上呢，它支持了 macos， linux， windows 的 系统，并且呢，现在各大云服务商也都第一时间提供了支持， 所以上手的选择呢非常多。如果你想要在本地部署的话，可以参考我之前出的玩转的那个视频。如果想要云上部署的话呢，我也出了基于阿里云的实操教程，根据你的需要啊，可以去参考不同的视频，那这里呢就不再赘述了。 还有呢就是他的作者明明自己已经创业成功，成为了亿万富翁，还能放下自己的豪宅，跑车，泳池，内膜，跑回来写代码，真的让人非常意想不到啊。这个如果是在国内啊，你别说财富自由了，就是当了两年的领导他都不会写代码，不可能， 绝对不可能。当然呢，目前对于 opencll 来说呢，也有很多负面的声音，我觉得呢最主要的就是两点，第一呢是安全问题的，就是确实安全问题很多，急于提升。 第二个呢就是实用性，很多人呢也在质疑它是不是真的有这么大的提升效果。总之呢，如果你感兴趣的话，可以参考我的视频去上手试试。 remotion 的 本质呢，一句话来说就是用 react 以编程的方式去生成视频，你可以把视频啊当成是一个 react 的 组建来去编辑 内容啊，实际上就是包含了 css， canvas， svg 等这些外部的技术，同时呢也会用一些像变量函数， api， 数学算法等去实现动画效果。 本质上来说呢就是把剪辑变成编程。那当然啊，这个项目也有一段时间了，最近爆火的原因呢是因为 remote 支持了 agent skill， 网上很多人啊，试用之后呢都觉得效果非常不错，所以呢也就越传越火了。 使用的话呢，你可以找一个支持 agent skill 的 工具，然后呢直接告诉他帮我安装这个 skill， 再给他链接，过一会呢就能装好。 之后呢你就可以去描述你的视频内容了，这里呢是我适用的例子，过程大致上来说就是创建 remotion 的 项目，然后设计分镜，然后去编辑 react 组建，最后呢实现一些动画的逻辑。 那都开发完了以后呢，会启动一个服务，可以打开一个 remotion studio， 可以 在里面呢去查看生成的内容，也可以导出视频。那我这里啊也用了两个国产模型呢去做了测试，包括了是 g m 四点七和 kimi k 二点五， 你觉得哪个更好一些呢？总体的感觉来说呢，我觉得它适合一些简单的动画内容，未来可期，但是呢，现在也没有那么神。本项目是 kimi 发布的最新一代的开源模型， kimi k 二点五在 agent 编程和视觉上呢都有非常出色的表现， 上线不到二十四小时啊，就已经在全球多个权威榜单上取得了亮眼的成绩。那 kimi k 二点五的发布内容当中啊，特意提到了代码能力呢跨越式的提升，可见呢，这一次啊，他在针对编程的方面呢做了深度的优化。而且呢，在杨志林的介绍视频当中啊，也看到 kimi k 二点五的开发效果呢，非常不错。 网上很多人呢也都说啊， k 二点五的前端审美非常的突出，可以做出啊设计师水准的高级审美和动效的前端页面。另外呢就是 k 二点五啊，它是原生的多模态支持呢视觉能力，可以上传呢项目的 demo， 然后呢根据视频去进行开发，还是比较吸引人的。 另外就是啊，它还发布了 kimi code， 现在啊真的是每一家都需要出一个自己的 cloud code， 我 呢也特意啊开了一个中档的订阅，准备去好好试一下它的效果到底怎么样，要是不错呢再来和大家分享。 还有呢，就是这一次啊， kimi 出了一个 a 阵的集群的能力，我看介绍呢，觉得还是挺诱人的，我后面也会去试一下。根据目前网上的测试结果来看啊， k 二点五的成本呢，大概是在 gpt 的 五分之一，所以成本这一块呢，还是非常有吸引力的，毕竟啊，现在各种 ai 工具那真是一个废透坑呐。 配置 index 呢，是一个开源的新型的 reg， 它提出了不依赖于向量数据库不进行文档的切块的文本解锁方案。而是呢，通过结构化的推理和树状的解锁来去实现 ai 对 复杂的长文本的内容的高度准确性的解锁。 在 ai 应用当中啊， reik 已经成为了处理文档的一个标配，但是传统的基于向量的 reik 呢，始终面临的一个核心的痛点就是相似性和相关性的矛盾。当面对向金融，法律、学术这些专业性的长文档的时候呢，这个问题啊，在推理的时候就显得尤为突出了。 那配置 index 的 思路呢，就是先从文档当中自动的去构建树状的缩影，然后呢，再通过推理加树状搜索来去模拟人类专家的查找方式来去解锁答案。不再呢，依赖于向量数据库。 目前啊，使用的方面来看呢，有 python sdk 和在线的 api， 还有 mcp， 我 估计呢，后续呢，也可能会推出配合的 skill 项目。自己呢，给出的一个例子啊，说是达到了先进的奔驰 mark， 但是这一类的技术探索型的项目呢，还是需要多做观察。暂时来说呢，还不好说是好是坏， 本项目呢，是 google 出的一个开源的派森库，用于啊从非结构化的文本当中啊，比如像报告，合同，邮件或者是病例当中去提取结构化的信息输出啊，可验证可以追溯并且符合用户自定义 skma 的 数据。 它用大元模型呢，作为底层的引擎，通过配置 prom 和少量的势力呢，自动的去识别关键信息，也经常呢被用在和 reg 还有 a 阵呢去配合 使用的话呢，只需要通过 pip install line extract 去安装，然后呢在 python 当中去使用，你需要呢定义一个模型的提示词，然后呢再给出一个高质量的示意来告知模型。 那这个库啊，还提供了一个交互式的 html 报告，以高量的方式呢来去展示啊，提取的内容和原始的文本，便于呢人工的核对和审计。 比如呢，你可以看一下项目给出的这个解析，罗密欧与朱丽叶的势力啊，这里呢，提取出的角色情感还有关系格式化的效果呢，大概就是这个样子。 最后呢还是分享两份资料啊，第一份呢是爆款 ai 漫剧教学手册，看起来呢应该是北航的一个教授弄的，内容呢，还是属于新手科普项？不算呢，太有深度，但是在理解起来呢，也不会太难。对于那些啊， ai， g， c 不是 太了解的人呢，可以当成科普去了解一下相关内容。 第二个呢是二零二五年上海市 ai 家制造的发展白皮书，我也忘了是从哪看的了。呃，反正北上广深呢四个一线城市，上海呢一直是中国的第一都市。在 ai 的 浪潮当中呢？它会有怎么样的发展？其实我还是很好奇的， 那后面的这个城市的顺序会不会有什么变化？我也很好奇。那有需要的呢可以告诉我。以上呢就是本周的全部内容，那我们下次再见。

兄弟们又发现了一个 github 上的宝藏项目，这个狂揽了五万星标在开源榜登顶的开源项目，无论是你的文档内容有多复杂，都能帮你精准 提取。不管是复杂的化学结构，有缺陷的乱码表格，还是特殊符号的公式，甚至这种扫描文档都能一字不差的抓取出来，还指着各种文档格式的元素提取，最后直接就可以一键导出。

兄弟们，一分钟让你生成 ai skills， skill six 开源神器，能把技术文档 get up， 代码 pdf 自动转成 agent skills， 并且自动化检查冲突，使用场景非常多，根据对应的网站识别内容生成可以给 ai 使用的 skills。 接下来我们就实际操作一下，首先它需要拍摄环境才能使用，目前比较推荐的方式 使用 python 三点一版本。首先复制下面的指令，打开终端，复制粘贴安装 skillseekers， 返回，这样的结果就安装成功了，这里官方推荐也是使用 paper 进行安装，如何使用，这里也有详细的教程，感兴趣的可以学习一下。接下来我们就来实际操作。在我们开发中，比如要使用这个 tailwindx， 我 们想给我们 ai 有 它的 skills 就 可以使用这个开源项目。这个开源项目主要就是帮我们自动生成 skills， 我 首先准备好了 tailwindx 一 些获取的配置信息， jen 文件， 准备好这些信息是因为需要它会根据提供的这些信息自动化识别页面内容，然后生成 agent skills， 能让我们后续提高开发效率。然后复制粘贴这个指令，根据我们的 config 文件夹下的配置文件去生成识别 skills， 这样它就会去根据我们给的配置文件去自动获取内容生成， 最后生成完成，左边会多一个文件夹 skill 点 m d 文件是主进的文件， references 文件夹下的都是详细内容文档，这样你就生成了 tailwinds 的 skills， 你 也可以运用在比如识别 pdf 或者其他的技术文档中生成 skills， 感兴趣的赶紧收藏，防止找不到！

看好了这个火爆全网的 get hop store 跨平台开源应用商店，可以一键安装追踪更新全球最新的开源应用，支持苹果、安卓、鸿蒙电脑。 还不知道在哪里下载的小伙伴们，主播这就给你们出个详细的下载教程。首先打开抖音，点我视频右下角这个，然后再点击这个，来到 app store， 打开这个工具， 点击允许粘贴，打开这个自动弹出的资源包，没有弹出的在这里搜索养儿宝库，进入这个文件夹，找到软件资源，找到这个既对应的文件夹，取消全选，勾选 github store， 最后点击保存下载就可以了。

看好这个操作，上传一张随便拍的生活照，一秒钟自动抠图换底色美颜，一张标准的证件照就诞生了。这其实是让 github 上一个完全免费的开源项目，叫做 hevision id photos。 虽然很多人都知道 github 是 个大宝库，但百分之九十的人看到那是代码就劝退了。哈喽，大家好，我是专注用动画拆解 ai 的 阿 k， 今天这期视频，阿 k 就 用这个项目做案例，手把手保姆级的代理，从零到一，拆解 k 歌龙虚拟环境依赖安装到底是什么？ 相信我，只要你跟着做，不仅能白嫖这个修图神器，更能学会从 github 这个宝库里进货的硬核技能。那在正式开始部署之前，我们先得下载三个基础工具，它们分别是 git、 git 杠 lfs 和 python。 git 是 连接你的电脑和 git hub 之间的桥梁，有了它，你就可以把远程仓库的代码完整的拉取到本地。 git 杠 lfs 则是它的扩展插件，专门用来处理大文件的。 普通的 get 只能下载代码文本，而 ai 项目中动辄几个 g 的 模型就需要靠它来下载了。这两个工具虽然都是英文版的，但安装的时候无脑下一步就行了。开塞是目前 ai 领域最主流的编程语言，也是项目的核心运行环境，负责处理所有的后台逻辑运算。安装过程中除了注意勾选 add python to pass， 其他的无脑下一步就行。 那不管我们以后要玩哪个开源项目，这三个工具都是必装的哈。那这些工具安装好以后，我们还需要了解一个叫做命令行的工具。 我们可以按键盘上的 win 加 r 键呼出运行窗口，然后输入 c， m、 d 并点击运行，或者直接去到我们要部署项目的文件夹中。在地址栏输入 c、 m、 d 后回车，呼出命令行。我个人比较推荐第二种方式哈。 接着我们要去命令行，里面分别输入 get 空格，加两根短横线，加 version 并回车。如果正常显示版本号，则表示安装成功。然后再输入 get 空格 l f， s 空格 insert 并回车。如果显示这串字母，就表示它已激活。这两步必须要做，非常重要。 接下来我们去非系统盘，比如第一盘或一盘新建一个文件夹，命名为 get 下横线 project。 注意，我们在部署 get 项目的时候，文件夹名字或者整个项目路径中不要出现中文和空格，尽量养成用英文和下划线命名文件的习惯哈。 然后我们去到项目仓库，一般情况下，项目开发者都会在页面下方列出详细的项目部署步骤。我们下滑到准备工作板块，能看在安装环境和依赖后。第一步就是项目克隆，这里它显示有两行代码， 第一行代码的意思是把仓库里的代码刻龙到我们的电脑上，第二行代码的意思是帮我们进入这个代码的文件夹中。我建议新手小伙伴先复制第一行，我们进入 get 杠 project 文件夹，然后在地址栏输入 cmd 呼出命令行。因为我们刚才复制过链接，所以我们这里点击鼠标右键就可以直接粘贴进来， 然后敲回车。如果像我这样没有任何 a r o 报错，并最后弹出这一串地址就是克隆成功了。那如果因为一些不可知原因导致无法顺利克隆，我们也可以点击项目代码顶部的扣的按钮，选择登录 z f 按钮来下载代码压缩包，然后去 get 杠 project 文件夹中解压就行了。 为了稳妥起见，克隆好或解压好以后一定要进入项目文件夹，互出命令行，或者在命令行用 cd 命令进去，再进行后面的操作。 接下来我们先不着急执行第二步，因为有一个更重要的步骤仓库中没提。我们先在命令行中输入这串代码，注意拼写不要错，空格不要漏，然后回车，这一步是给这个项目创建一个虚拟环境， 接着我们输入这串代码，注意开头是个点，中间的斜杠都是反斜杠，敲下回车看到这个界面就成功了。建议大家以后无论部署什么项目，在克隆完代码以后都单独创建一个虚拟环境，它的作用是确保我们做的任何操作，比如安装工具、调用工具、调整版本都只限于本项目，不会对其他项目造成影响。 然后我们就可以放心大胆的执行第二步安装依赖了。但这个环节也是报错的重灾区，这里的报错大体上分为两类，第一类是你的 python 版本不适配，比如这个项目的开发版本是 python 三点一零，但现在官方最新版本都到三点一四了， 也就是说目前的依赖都是匹配三点一零版本的。一般解决这个问题的方法就两种，一种是把你的 python 版本降回三点一零， 另外一种办法就是把那些报错的依赖强行替换为可以匹配新版 python 的 版本。但无论是哪种方法，对代码新人来说，这都是巨大的难关。所以这里我们必须借助大模型的辅助建议把报错截图，然后扔给查找 gpt 或者 jamming 解决方法，一般都能得到很不错的解答。 第二类报错主要是下载缓慢造成的，因为这些依赖都是从国外官方库里面下载，速度确实难以保证。但咱们清华大学专门在校内建了一个巨型分仓库，隔几分钟就会自动和外国的总仓库同步一次，这样我们完全可以从清华的仓库里面去下载这些依赖。具体方法就是在源代码后面加一串代码，最后是这样的， 这样我们安装依赖的速度就会快很多了。那第一行依赖安装完，我们继续安装第二行，直到成功为止。接下来第三步，我们就按他给的方法一下载就行。 第二行和第三行带井号的不是代码，而是注示或者说明，可以不用复制他们。那如果你的网络不太好，通过命令行下载不动，也可以用他的方法二，手动下载，点击他提供的链接就行。注意，这里用青化源下载是没用的哈，模型和依赖是两码事。 另外，模型下载完以后，要手动按照他的要求放到指定的文件夹中，这些关键信息千万不要漏看了。至于第四五六三步就是一些可选项了，他们有什么用，作者也做了很详细的说明，大家可以按需决定是否部署。接下来我们就可以执行最后一行代码，也就是启动项目窗口，然后他大概率又会开始报错，但这里的错误就是千奇百怪了， 不过大家不用担心，我们还是将报错截图，然后借助大模型来帮我们解决他们就行。那经历过这个项目，相信大家对本地部署 g 的 项目就有了一个大致的了解了， 不同的项目本身差异还是非常大，而且也不是每个作者都能把部首过程描述的这么详细和规范。不过好在现在的大摩奇越来越聪明，解决问题的能力也越来越强大。 ok， 那 以上就是本期视频的全部内容了，我是张柱，用动画拆解 ai 的 阿 k， 无惊无险又到六点，下了个班。

tikub 优质开源项目分享今天要分享的是 remote。 remote 是 一个用 react 程序化制作视频的框架， 在 github 上拥有超过三万 star 的 项目。它允许你使用熟悉的 web 技术，包括 css、 canvas、 svg、 webgl 等，直接通过代码来创作和渲染视频内容。利用编程能力，通过变量函数、 api 和算法，你可以轻松实现动态效果。 比如用 canvas 实时绘制数据图表，用 svg 制作流畅的图标动画。调用 api 获取数据， 让画面内容随数据更新。利用 react 生态享受组建附用组合性强热更新以及丰富的 npm 包生态，让视频项目像开发 web 应用一样高效。 无论是自动化的日报数据格式化，还是录制编辑，一个框架全能搞定。 remotion 打破了传统视频制作的工作流， 让开发者能够用代码创造出灵活、可交互、自动化的视频内容。如果你正在寻找一种可编程、可重复、高度定制化的视频生成方案，不妨尝试一下这个充满可能性的开源项目。

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