github dist作用
每天 hotspot 上都有几百个新的开源 ai 项目冒出来，但百分之九十九都是垃圾，只有不到百分之一的项目值得你停下来看一眼。今天我帮你把这个百分之一里最硬核的十个全部挖出来，而且几乎全都是最近一个月内才发布的新东西。 你要是像我一样天天泡在这个圈子里还好，但如果没有，我保证你今天至少能发现几个让你眼睛一亮的工具。第一个工具叫 kefman， 执意就是学徒人这个项目上线一个月就狂揽五万个 get up star。 我 自己现在是每天必用，他就干一件事，让 cloud code 说话，像学徒人一样，只说重点废话，滚蛋。 你有没有遇到过这种情况，问 ai 一个问题，他给你写了五段话，但真正有用的就最后那一句， caveman 就是 来解决这个问题的。听一下作者原话， taking the idea of why say many word when few do trick and just codified it now the cool thing about caveman is that they're。 为什么要说很多词？当少数词就够用的时候，这句话直接被写进了代码逻辑。 caveman 还有档位清量版、标准版、 out 版，我自己停在清量版。有人说能省百分之七十五的 taco， 但博主说了大实话， 真实的偷肯节省大概在百分之五左右，因为它只是改变了你看到的输出字数，不影响模型思考过程。但有一篇二零二六年三月的论文发现，强迫大模型给简洁答案，反而能提升回答的正确率， 因为他没法靠废话把自己绕进坑里，省钱加提制，这买卖稳赚。第二个工具叫 graphify， 主打记忆和知识图谱。很多人一听知识图谱就想到 obsidian， 但 obsidian 说白了就是个好看的 mashable 编辑器。 graphify 更接近真正的 r a g 剪辑系统，而且是多模态的 pdf 截图、流程图甚至视频，它都能吃进去。 最关键的数字来了，他们官方说， fewer tokens per query versus reading raw files now when we talk about knowledge graphs and memory a lot。 每次查询比直接读原文件少消耗七十一点五倍的 token based on the duration 什么概念？你本来需要花一百块钱的 api 费用，用了 graphify 可能就花几块钱，而且它不需要 embedding， 部署门槛比 light 二 d 这类系统低得多。如果你喜欢 obsidian， 但觉得它还不够聪明， graphify 就是 你要找的那个中间地带。第三个工具叫 cloud video， 上周刚出来，才四百个 star， 但思路非常聪明。我们都知道 cloud sonata opus 本身没法直接处理视频，所以这个工具的做法是用 f m pack 把视频按帧率拆成截图，再用 whisper 提取音频，然后把这两样东西打包喂给 cloud code。 三十秒的视频给三十帧，超过十分钟的视频最多给一百帧，按需分配，避免 token 爆炸。博主是这么评价这个方案的， you know different approach where we aren't beholding to gemini to deal with these videos for us because we're breaking it down via screenshots this is why we're not going to rely on these screenshots this is why we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to。 它底层集成了四个开源工具，外加三十一个 skill 包，打包出来就是一个本地版 cloud d 赛。如果你的 cloud d 赛用量限额已经到顶了，这个周末你可以去试试。第五个工具叫 cold burn， 是 给那种每个月用 ai 写代码但完全不知道钱花到哪去的人准备的。 它能追踪十六款 ai 编程工具的 token 消耗和实际花费。按项目按模型按 m c p， 服务器全部拆开给你看，单位直接显示美元。更重要的是，它不止告诉你亏了多少，还告诉你怎么优化。我觉得这种轻量级但几乎纯收益的工具就应该列进 b 装清单。 第六个是 impactable， 专门治 ai 生成的前端界面丑，这个完整的它带了二十三个命令，全是帮你把页面从 ai 问十足变成真人设计的。最新三点零版本刚上线了 live mode， 你 可以直接在浏览器里点击页面的某个组建，实时预览不同遍体的效果。听到这里，是不是感觉跟 fig 码有点像了？ 第七个工具叫 design extract。 你 可能知道 what's on design m t 这个项目，它收入了一堆知名网站的设计拆解，已经涨到了七万 star。 但问题是，你只能用它已有的那些网站。 design extract 就 把这个能力变成了任意网站皆可用。你把任何一个你觉得好看的网站 url 扔进去，他会用无头浏览器帮你提取排版、系统响应式方案、交互状态、动效、语言组建结构、品牌调性。一份完整的设计参考文档就出来了，直接导入 club 就 能开始模仿。 这已经不是截两张图让 ai 照着抄的级别了，而是系统级提取。第八个工具叫 create ops， 是 给正在找工作的人准备的 ai 求助助手。他把任何 ai 编程命令行工具变成一个完整的求助指挥中心。 你粘贴一个职位 url， 它自动抓取职位描述，判断你的匹配度，生成定制化简历 pdf 更新求职追踪表。博主特别强调了一点， this is much more of a scalpel， that's going to tune your resume to the job and make sure the jobs you're actually looking at。 这是一把手速刀，不是散弹枪。它不是那种去 linkin 一 键海头的垃圾工具，而是精准匹配。把你的简历调校到跟这个职位完全契合。底层用 play 评估适配度，然后逐一优化。 如果你或者你身边有人正在痛苦地找工作，这个工具值得认真研究一下。第九个工具， browser harness。 概念上可以理解为会自我进化的 playwrite。 普通的浏览器自动化工具，每次失败就失败了，但 browser harness 每次执行完任务都会更新自己的 skill 文件 记录。这个做法有用，那个做法不行，下次再遇到同样的网站就直接用。已有经验，有点像让 a 阵自己给自己写复盘日记，才出来几周不到一万 star。 但这种自我修复型 a 阵的思路，可能是未来浏览器自动化的主流方向。 第十个工具是 n 八 n 的 m c p server。 n 八 n 这两年确实风光不再，很多人都在唱衰它，但博主的判断是死亡被过度渲染了。这个新版 m c p server 的 核心创新是用 type script 来构建自动化流程，而不是直接生成 jason。 type script 可以 在转化为 jason 之前先做逻辑校验，确认这些节点是否真的能跑通，大幅提升了生成自动化流程的成功率。 如果你还在用 n 八 n， 这是目前最好的 ai 写作方式。好十个工具盘完了。 caveman graphify cloud video， open design， coburn， impeccable design extract career office browser harness， n 八 n m c p server 这个领域的更新速度快到根本追不上我今天介绍的这些，一个月后可能又有新的替代者冒出来。 所以问题来了，你现在每个月在 ai 编程工具上花多少钱？用了这些工具之后，你觉得值不值？弹幕区告诉我，我有点好奇大家的真实数字。
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00:42查看AI文稿AI文稿这个 git 部开源项目真的有点离谱，有人用 ai 八找工作这件事彻底自动化了。目前 git 部上新数高达四十三 k。 你 只需要输入岗位，它叫科瑞 rubs， 你 只要粘贴一个岗位链接，它就会帮你自动分析岗位匹配度，生成专属简历甚至批量筛选机会。不是简单关键词匹配， 是直接用 ai 去理解你的经历和岗位要求， ai 就 会帮你分析匹配度，自动优化简历内容，并给出最终的投递建议。更离谱的是，作者的同学用它评估了七百多个岗位，还真的拿到了 offer。 说白了，以前你是自己找工作，现在是 ai 帮你做选择，这可是开源且完全免费的资源，强烈建议大家直接收藏！我是提莫湾，一直更新好用的 ai 工具。
284提莫y的打工日记
06:11查看AI文稿AI文稿大家好，今天是四月二十四号的 github trending 热门项目，一起来看看今天有哪些让人眼前一亮的开源神器。 第一个项目来自 huggingface 官方出品的 ml interm， 这是一个开源的机器学习工程师智能体， 他能自动阅读论文、训练模型，并最终把训练好的模型部署上线。今天又涨了五百三十星，总星数接近三千，对于做机器学习的朋友来说，这简直是自动化的研发助手，大幅减少重复劳动。 第二个是 cloud context， 由 ziles 团队开发，它为 cloud code 提供了一个代码搜索的 m c p 服务，让整个代码库都能成为编程智能体的上下文。今天暴涨一千零二十三颗星，总星数突破八千三百。 这意味着你在写代码时， ai 不 再只看到当前文件，而是理解整个项目的架构。 第三个项目 rag anything， 来自香港大学数据科学实验室，它是一个全能型的 rag 检测增强生成框架，支持文本、图像、音频等多种模态的数据检测。 今天新增五百七十四星，总星数达到一万八千多，无论是做知识库问答，还是多模态搜索，这一个框架就能搞定。 接下来是 open generative ai， 一个开源的 ai 图像和视频生成平台。它整合了超过两百种模型，包括 flux、 clean、 sora 等主流方案，完全自托管，采用 mit 开源协议。 今天涨了三百八十四星，总星数六千八百。想搭建自己的 ai 创意工作室，这个项目值得一试。 今天要重点推荐的第五个项目， free cloud code， 今天疯狂涨了二千三百八十八颗星，是今日涨幅冠军，总星数达到五千三百。 它让你在终端 vs code 扩展或 discord 中免费使用 cloud code 的 编码能力。对于预算有限的开发者来说，这绝对是提升效率的利器。 第六个项目， openmetdata， 统一元数据平台，支持数据发现、数据可观测性和数据治理。 它内置了猎集、血缘追踪和团队协助功能，今天猛涨七百七十一星，总星数接近一万三千。做数据平台或者数据仓库的团队，这个项目能帮你理清整个数据资产的全貌。 微软出品的 ai 智能体入门教程来了，这个项目包含十二节精心设计的课程，从零开始教你构建 ai agent， 总薪数高达五万八千多。虽然今天只涨了一百七十七星，但它的教程质量堪称教科书级别。想入门 ai agent 开发的朋友建议从这个项目开始系统学习。 第八个项目，微软的 powershell， 一个跨平台的命令号外壳和脚本语言，总星数超过五万两千，今天新增七十六星。 你可能觉得这是老项目了，但 powershell 最新版本支持云原声容器化部署，在 azure 和 devops 场景中依然是首选自动化工具。 第九个项目， climb， 一个集成在 ide 中的自主编程智能体，它能帮你创建和编辑文件、执行命令、操作浏览器，而且每一步操作都需要你的授权确认。 总薪数突破六万，是今日榜单中薪数最高的项目之一，它让 ai 不 再是简单的代码补全，而是真正的结队编程伙伴。 第十个项目，微软的 o n n x run time， 跨平台高性能机器学习推理和训练加速引擎，总星数超过两万，今天新增八十星。 它支持 cpu、 gpu、 npu 多种硬件后端，能把模型推理速度提升数倍。在做模型部署和边缘计算时， o n n x run time 几乎是 b 选项。 第十一个项目， context mode， 专注优化 a a i。 编程智能体的上下文窗口， 它能沙盒化工具输出，实现百分之九十八的上下文压缩率，支持十二种主流平台。今天涨了三百零二星，总星数接近九千四百。当你的项目文件太多， a i。 记不住上下文时，这个项目能帮你把上下文压缩到最小。 第十二个项目， marketing skills， 为 cloud code 和 ai 智能体添加营销能力， 包含转化率优化、文案转载、 ceo 分 析、数据分析和增长工程等模块。今天涨了四百九十一星，总星数超过两万三千。这意味着 ai 不 再只会写代码，还能帮你做营销策划和内容优化。 第十三个项目， ai book， 由知名 ai 工程师 chipwing 维护，这是它的著作 ai engineering 的 配套资源库，包含 ai 工程师成长所需的全部知识体系。 今天新增二百一十四星，总星数超过一万五千。无论你是刚入门还是资深从业者，这个资源库都值得收藏。 最后一个是 awesome agent skills， 收入了超过一千种 ai 智能体技能插件，兼容 cloud code、 codex、 gemini、 cli、 cursor 等主流平台。 今天涨了一百七十六星，总星数接近一万八千。这是一个技能超市，你想让 ai 智能体做什么？大概率能在这里找到现成的插件。今天的分享就到这里，关注我，每天带你发现优质开源项目。
05:09查看AI文稿AI文稿get up 是 什么？作为一个不会写代码的普通人， get up 对 我们来说有什么用呢？尤其是现在这样一个 ai 的 时代。我先介绍一下 get up 是 什么， 它是目前世界上最大的一个开源云端代码仓库，几乎每一个程序员都在用它，本来是一个专业的技术人员，工具是为了写代码而生的。但对于我们非程序员来说， get up 简直就是一个被严重低估的宝库，因为它是开源的代码，完全公开，可以让所有人免费下载 很多你可能需要花钱才能得到的软件或者工具，比如说视频下载器、去广告插件、抢票脚本、电子书转换器都可以在这里找到。而且它们通常比币源的商业软件更加纯净，更加强大，光这一点就很香。 还有很多人用它来整理资料，比如说考研资料合集、电子书清单、 ai 提示词等优质的资源都可以在这里免费下载到。 那么我来说一下普通人应该如何使用 get up。 当你打开一个项目时，千万不要被密密麻麻的代码文件吓到重点其实只要看这四个地方就好了， 分别是 research 搜索、 readme 说明文档、 stars 星数 release 发布版本。只要掌握了这四个功能模块，基本上使用就妥妥没有问题了。 首先看搜索一个项目搜索框在页面的最上方，或者在键盘上按左斜杠键，也能快速的调出搜索框。只要像常规网站一样输入你想要了解的项目的关键词，系统就会自动根据推荐排序。这里还有一个隐藏的小技巧，就是在搜索关键词前面加一个 awesome， 比如说 awesome prompt， 这里的 awesome 类似 github 上的一个标签，代表这是一份筛选过的精品资源。当然还有一种方式可以直接问 ai 帮我在 github 上找某某项目，或者说我想实现什么什么功能，请帮我在 github 上找到推荐的工具，让 ai 找，这种准确度还是很高的。 搜索完一个项目之后，可能相似的项目比较多，如何判别和选择哪一个比较好呢？这就要讲到我们说的第二个核心模块项目的 star 数。星数 可以理解为是这个项目的一个口碑。一般来说，首先推荐的还是看星数比较高的项目，一 k 加星数就很值得一看了，十 k 加星数项目就属于这个领域的明星项目了，基本选它就非常的靠谱。比如说这个在 github 上关于 chat gpt image 二的 prompt 的 项目， 它的星数就有十一 k， 也就是一点一万，属于相当热门的优质项目。我们找到想要的项目之后，也不用着急下载，在每个项目首页往下拉一点，就能看到 redmi 文档，这是它的项目的说明书，会简单的说明这是一个什么项目，是如何安装运行的， 有什么注意事项，甚至包含了一些实利说明。比如说这个叫 b u c c 的 项目，他的 redmi 文档里列出了这个项目的简介，一个在你个人电脑上离线转入和翻译音频的工具。下面还有这个项目的特征介绍一些必要的说明，在下面是安装教程， 如果这个 redmi 都是英文的也没有关系，你也可以直接截图问 ai， 或者直接把这个项目名复制给 ai， 问他这个项目是干什么的。 最后就到了下载，一般工具类的项目，需要下载的话就看右边，这里有一个 release， 这就是项目的发布版本，一般这里会显示它的最新版本，也就是这个 latest。 这里放的是打包好的成品，不需要你自己去研究代码，点击进去就能下载最新的版本。 把鼠标悬停在上面，也能看到最新更新的日期，如果这个更新日期已经比较久远，说明已经没有人维护了，可能会有一些问题或者已经过时了，尽量还是选一些比较新的项目，适配性会更好。 以上这样四步，基本就能找到自己想要的项目，全程不需要懂任何代码，就能把它下载安装到本地运行使用。 如果你是需要自己做项目的开发者， github 也不仅仅是保存云单代码这么简单，这么多的程序员都把自己的代码上传到 github 上。它有三个非常重要的功能。首先第一点，它是开发过程中的时光机，它最核心的功能就是版本管理，就是如果修改坏了，可以随时回退回去。 比如说你写的一个稿子，有初稿、二稿、最终稿，还有打死不改稿， gitup 就 能记录每一次改动，一旦在修改过程中发现还是之前的版本更好，就可以一条指令让它回到之前的版本。 第二点， gitup 非常适合多人写作，你完全可以邀请另一个人一起来修改你的项目，甚至你可以完全公开你的项目，那么所有人都可以对你的项目提出修改意见，只要你觉得这个改动很好用，就可以把它合并到你的项目里。 同时也是第三点， github 上完全支持你把别人的开源项目复刻到自己的账号，也就是直接复刻别人的代码，在别人的基础上加上自己的想法，这就是 github 上的开源精神，支持平权，不管你是大佬、学生，普通人都能免费自由使用，每个人都能站在前人的肩膀上去创新，不需要重复的去造轮子。 最后总结一下， github 作为全球最大的开源社区，我们普通人也能完全零基础上手使用，支持开源代码共享， 再加上现在 ai 工具大大降低了门槛，真心希望每一个人都能参与进来，一起学习交流，共同进步。最后感谢你看到这里，我是象医之大，我们下期再见！
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