github仓库页设置

今天咱们来聊一个特别酷的网站， github， 你 可能听说过它，觉得它很复杂，感觉是程序员的专属地盘。但今天我就带你把它变成你自己的，一个装满了各种免费好东西的私人宝库。咱们说实话啊，第一次打开 github 的 主页，是不是感觉有点懵？ 满屏的英文和代码密密麻麻的，简直不知道眼睛该往哪放，更别提从哪下手了。但如果我告诉你，这个看起来很硬核的网站，其实藏着海量的高质量免费资源，而且完全不只是给程序员用的，你会不会有点心动？你看，从好玩的 ai 换脸工具，到各种电子书、 ppt 模板， 再到实用的浏览器插件、学习资料，甚至是录屏软件，应有尽有。那 github 到底是个啥呢？其实啊，你完全可以把它简单理解成一个，嗯，一个给开发者和创造者用的云盘，加上社交网络， 全世界的大学们都在这里上传和分享他们的项目，进行合作。重点是他们分享的东西，我们就能看到，也能用。好，那废话不多说，咱们的 github 寻宝之旅现在就正式开始，今天我们就跟着这个路线图，一步一步来，保证你听完就能上手，马上开始淘金。 咱们第一步，那当然是得先拿到进入宝库的钥匙，虽然说不注册也能随便逛逛，但注册一个账号，才能真正解锁它全部的功能。你放心，注册过程超级简单，真的就三步，打开官网，输入你的邮箱，然后根据屏幕上的提示，一步步往下点，最后验证一下邮箱搞定。 哎，我知道很多人卡在语言这块，全是英文，看不懂怎么办？别担心，有两个特别简单的办法，你可以直接用浏览器自带的翻译插件，一键翻译整个网页。或者呢？如果你想体验更好一点，可以装一个叫尤猴的脚本管理器，它能让 guido 的 汉画更彻底更稳定。 好了，现在我们成功进入宝库了，但问题来了，这里有超过三亿个项目，就像一个超级巨大的图书馆，咱们该怎么找到自己想要的那本书呢？别慌，我这就给你地图和指南针。 找东西的方法主要就两种，一种呢，叫闲逛式，就是你没什么明确目标，就想看看最近有什么好玩的新东西。另一种呢，就是目标式，你心里很清楚自己要解决什么问题，需要找个什么样的工具。 如果你是想随便逛逛，那网站上的 explore 探索页和 trending 趋势页就是你的好帮手。他们会告诉你大家最近都在关注什么热门项目，你跟你喜欢的项目点的 star， 也就是收藏越多，他给你推荐的也会越符合你的口味。哦对了，还有一个叫 hello 咕哒的网站，专门精选带中文注式的好项目，对新手特别友好。 那如果你有明确目标，那就更简单了。来教你一个超方便的小技巧，在 github 页面的任何地方，你只要按下键盘上的斜杠 slash 键，光标就会嗖的一下跳到搜索框里，然后你直接输入关键词，比如视频转文字就行了。 不过呢，通常你这么一搜，哗啦一下出来成百上千个，结果简直是大海捞针，这要看到什么时候去啊！ 所以，真正的官价来了，就是要学会用筛选，这里有几个特别好用的搜索咒语，你一定要记住。比如说你可以加上 stars 大 于五百，只看那些超过五百个收藏的热门项目。但这里面最最厉害的一个就是这个 awesome， 它就像一个秘密口令，你在关键词前面加上它，就能找到由大神们帮你整理好的关于这个主题的优质资源清单，简直是寻宝图里的藏宝图好！ 假设我们已经用缩手技巧找到了一个看起来很棒的项目，然后点进去，结果可能又蒙了，因为页面上全是文件和文件夹。别急，咱们这就来学习怎么看懂这张藏宝图。到了项目页面，你什么都不用管，忽略所有那些看起来复杂的文件列表。 第一件事也是最重要的一件事，就是直接往下滑，找到那个叫做 readme 的 文件，这个文件就是这个项目的使用说明书， 所有关于它是什么、怎么用的关键信息全都在这里。那到底怎么把这个好东西下载下来用呢？很简单，三步走，第一，先仔细看说明书 read me， 很多作者会直接把下载链接放在里面。 第二，如果在说明书里没找到，就去页面右边找一个叫 releases 的 地方，这里通常放着打包好的可以直接安装的文件。 第三，如果上面两步都找不到，那就说明你可能需要自己动手了。不过别怕，你可以直接复制项目名字，去网上搜一下，一般都能找到现成的安装包或者视频教程。你来回看到页面顶部有三个很显眼的按钮， 作为新手，你只需要记住一个也是最重要的一个，就是这个星星 star， 它就相当于点赞或者收藏，看到喜欢的项目点一下它，以后就能在自己的主页里轻松找到了。 至于另外两个 fork 和 watch， 咱们暂时可以先不用管，万一你在使用这个工具的时候遇到了什么问题也别慌，你可以点开 issues 这个标签页，把它当成一个问答区或者客服中心， 你可以在里面搜搜看，说不定早就有人遇到跟你一样的问题，而且已经解决了。当然你也可以自己提问寻求帮助。好了，到这宝库的钥匙给你了，地图也给你了，怎么看地图怎么找宝藏也都交给你了，接下来就该开始你自己的冒险了。 g 汉堡这个地方之所以这么有魅力，就是因为它背后那种开放和共享的精神。在这里，每个人既是使用者也是贡献者，大家一起才把这个宝库建的越来越大，越来越丰富。 我们的讲解呢，只能帮你把这扇通往新世界的大门推开一道缝，门后面的无限宝藏还需要你自己一步步去探索和发现，说不定下一个能给你带来惊喜的工具或者灵感，就藏在某个项目的角落里。好了，祝你寻宝愉快哦！

免费无广告，一 tab 神库直接白嫖！二一八 k 硬核收藏封神，程序员运维网安必存一个仓库顶你！自学三年 linux 万能命令复制就能用！网安渗透全套工具加练，手把场运维开发全网神器合集，小众优质学习渠道，全整理，懂行的不用多说，果断收藏备用！

康到爆，这个是目前最火的开源语音合成项目之一，本地离线可用，名字叫做 voicebox， 在 github 上斩获二点五万 stars。 它主要解决目前主流云端配音服务价格昂贵、按字数持续扣费， 以及个人的商业数据必须上传到云端服务器，从而产生隐私泄露风险的问题。这款软件相当于在本地电脑部署了一个专业的配音工作室。依次打开，点击右边第六个图标，把 ai 模型下载一下，这里可能下载会比较慢。软件的核心功能分为三个模块， 首先是高精度声音克隆，只需上传或直接录制一段三到三十秒的清晰人声。软件能在两分钟内训练出一个专属的声音档案。它能保留原音的情感特征和说话节奏，并支持为该声音添加人物设定描述，让发音更贴合特定角色。 其次是多引擎文本转语音，软件内置了包括宽三 chatterbox 在 内的多种主流语音合成引擎，支持中英文等二十多种语言。 输入文本时，部分引擎支持直接插入如笑声、咳嗽、叹气等特定语气词标签，让生成的人声更自然。针对配音软件常见的字数限制痛点，它支持单次提交最多五万字的长文本。遇到超长文本时，它会在后台自动按句子分割生成， 然后再进行平滑拼接，直接满足长视频与有声书的制作需求。第三是音频后期与多轨编辑，它自带了变调、混响、延迟等八种专业音频处理参数，可以直接在界面内预览调整。同时，软件左侧提供了一个类似专业音频剪辑软件的多轨道时间线编辑器 也可以将不同角色的声音拖拽到不同轨道上，直接排版对白或播客节目。在运行环境方面，这款软件使用 ras 语言构建，体积小且内存占用低， 最关键的是，它的所有模型输入文本和声音数据百分之一百保存在你的本地硬盘中，并支持调用电脑显卡进行加速生成，直接满足内容创作者对声音隐私保护与零成本高频配音的刚性需求。

tikub 官方出手了，他们做了个 m c p 服务器，将近三万颗 star。 什么概念？你的 ai 编码工具，比如 cloud code cursor， 以前只能帮你写代码，写完还得你自己去浏览器里创建 pr， 查 ci， 处理 issue。 现在不用了，一句话， ai 直接帮你全搞定。它的工作原理很简单，中间是 m c p 协议，左边是你的 ai 工具 cloud code， 浏览器 ci 全都能接。 右边是 datab 的 所有能力仓库 issue p r c i c d 安全扫描，中间通过 m c p 的 tools resources prompts 三层能力打通。 而且它支持远程和本地两种模式，远程模式 off 零配置直接用，企业用户也可以接入 datab enterprise。 以前你用 ai 写完代码，还得自己切到浏览器创建 p r， 切回去看 ci， 结果切到 issue 页面分配任务， 一次开发四五个上下文切换，光操作 github 就 两分钟起步。现在有了 m c p server， 你 的 a a i 工具只有一个入口，一句话就把这些全干了。它内置了十八个工具级， 默认开启仓库、 issue、 pr 用户和上下文这五个核心能力，你还可以按需解锁。另外十四个 actions 监控 c i c d code security 扫描安全漏洞 depend about 管理依赖告警 discussions 看社区讨论 远程版还额外支持 copilot 编码代理和文档搜索。关键是按需开启不用的工具及不加载，减少 ai 的 上下文占用，让模型更精准的选工具。给你三个真实场景感受一下。 第一个，你跟 ai 说帮我 review 这个 pr， 它就自动拉取代码，检查安全扫描结果，给你完整的审查意见。 第二个 c i 挂了，你说帮我查原因，他直接读失败，日制定位到具体哪行出错。第三个更夸张，你一句话让他批量处理五十个 issue， 他 会自动按标签分类分配给对应负责人。三个场景全是自然语言，全是 ai 自动完成。技术选型上 github 选了 go 语言， 对比 node js 的 mcp， 实现 go 版本启动不到五十毫秒，内存只占二十兆，单二净置打包才十五兆。 认证方面支持三种模式， off 免配置 pet 灵活控制 enterprise 企业级对接三百二十八个 open issues， 说明社区非常活跃，不断在迭代 github， mcp server 接近三万 star， 十八个工具级 mit 开源完全免费， github 有 一亿多开发者，这个项目几乎就是二零二六年 ai agent 工具链最重要的基础设施之一，支持所有主流 ai 编码工具。一个 mcp server 全搞定。关注我，看更多开源好项目， ai 加 github 就是 未来的开发方式。

今天这个 geekhub 热榜项目，特别适合经常接手老项目，又想配合 ai 一 起读代码的程序员。 它叫 understand anything。 核心思路不是让 ai 再多写一点代码，而是先把整个代码库、文档库甚至知识库变成一张可搜索、可追问、可示画的知识图谱。 他会先分析项目里的文件、函数类依赖关系，再生成一个可以交互浏览的 dashboard。 你 点开任何节点，都能看到结构关系、自然语言解释，甚至按依赖顺序生成上手导览。 对刚进组接手大仓库或者准备做重构的人来说，这个体验会比盲读原码轻松很多。 更有意思的是，它不止支持代码库，还能分析文档和知识点，比如把团队 wiki 也转成图谱，方便你从一个概念继续追到相关模块、引含关系和上下游逻辑。这就不是普通代码搜索了，而是在帮你建立整个系统的认知地图。 使用方式也很直接，装好插件之后，可以直接执行 understand 生成知识图谱，再用 understand chat、 understand diff、 斜杠、 understand on board 这些命令分别做问答改动、影响分析和新人入门。 它已经支持 cloud code codex、 cursor、 co、 pilot、 gemini、 c l i 这些主流 ai 编码工具。 和传统权威搜索手动画图口口相传相比，它最大的优势是把理解代码这件事结构化了以后，看到大项目不是先慌，而是先把大局关系看清。 对经常需要理解复杂系统的开发者来说，这个项目确实很值得收藏。

经常都有人夸 get up 是 个大宝藏，可是每次我遇到宝藏开源项目的时候，下载到本地运行，却给了我一堆报错信息。回到代码仓库一看，原来都是好几年前的代码了， 有些作者甚至不再维护更新了。我相信大部分人不会因为这样就花几个月的时间去学编程改代码，因为现在有很多 ai 编程工具可以使用，只不过像 clock code 这样的工具需要在终端运行， 还要配置 a p i 密钥，对于没有编程基础的人来说还是比较复杂的。因为 git 号本来就是个网站， 用 ai 浏览器来分析和修复代码是非常直观的，所以这次我打算用 tabid 浏览器，在不花一分钱的前提下，只需要简单三个步骤来复活属于你心中的保障仓库。这 这里我就以 git computers 拍访这个仓库作为示范。别看这个仓库有三十五 k， 而且作者两个月前还在更新，实际上很多代码好几年都没更新了。像这样的仓库里面肯定有很多好东西， 可是这类代码仓库随随便便就有上百个文件，我们很难手动去找出哪一个脚本对自己有用，这时候就要用到 ai 了。在 tab 浏览器的右上角有个 chat 功能，点击打开以后，我们可以在这里 与 ai 进行对话。可是对话式的 ai 只能说不能做，因此我们需要勾选智能代理模式，因为我打算让 tabit 自动去扫描整个仓库。这里我就让 tabit 帮我找出十个比较有用的工具。 此时页面上出现了一层很高级的蓝色光晕，其实就是 tabid 告诉你现在智能代理开始干活了，智能代理会在后台完成任务，也就是说我们可以打开新的标签继续做别的事情。在对话框里，我们可以看到执行的步骤， tabid 会像我们正常浏览网页那样滚动页面，这样我就不需要手动一个一个去打开， 节省了我好多事情。当你让 tabit 帮你找到对自己有用的代码文件以后，我们当然是要运行代码了，你可以选择下载仓库的 zip 包到本地电脑，我这里就以 git 方式把整个仓库克隆到本地。可是当我运行其中一个代码文件的时候，终端就爆了很多错误信息，这就是为什么很久没更新的代码， 在你的环境下未必能运行的坑了。现在我们就完成了工作流的第一步，也就是试运行代码。在修复代码之前，我们能看到刚才自动打开了很多网页标签，对于我这种强迫症的人来说实在太难受了。在左上角的 标签页管理里，我们可以把标签改为垂直标签栏，在侧边就可以看到刚才的所有标签都已经归为一类了， 我就把这些标签标注为等待修复的代码。另外，我把需要先处理的代码单独拉出来，并且创建一类标签，叫做正在修复的代码， 这样分为两类就清晰多了。除了手动添加，当然也可以让 tabit 帮你自动归类。现在即使改为水平标签栏也是一目了然。不过现在有个问题， 我们的侧边栏里面是空的， ai 没有任何上下文信息。那是因为我们刚刚打开了新标签，要把代码给到 tab， 我 们不一定非得用智能代理，直接把仓库里的代码用鼠标一划就好。与此同时，侧边栏的输入框顶部 也出现了我们华辞的部分内容，也就是说，华辞内容就这样加入上下文了。我个人非常喜欢这种华辞添加上下文的方法，因为简单明了，没有什么花里胡哨的。 平时大家可能偏好用某个模型写代码，这里也可以选择模型来进行回复的，不懂哪个模型好，直接用默认模型也可以。接着当然就要粘贴刚才报错信息给到 tabit， 让 tabit 帮忙修改代码，因为没有涉及智能代理，所以回复速度会更快。虽然我没有告诉 tabit 我 的操作系统是 macos， 不 过 tabit 从我的报错信息里分析出我在使用 macos， 所以 这段代码主要还是因为作者当时没有考虑 macos 环境，因此运行代码才会出错。那我们就在编辑器里把原本旧的代码全部删掉， 直接粘贴 tabit 给到我们的新代码。更新新代码以后，编辑器里确实也没有像之前那样提示错误了，因为这个程序是帮我整理文件的，因此我需要在运行程序以后 输入相应的文件路径。大家可以看到这次没有报错，而且确实把我的文件分了好几个类型。 这就是工作流的第二步代码修复。这段代码虽然被修复了，可是整个仓库还不知道有多少行代码是需要修复的。为了方便我们对整个仓库进行修改，我倾向于找到整个仓库一直在重复出现的技术问题，因此我们需要再次扫描仓库， 只不过这次重点需要放在技术问题上。在进行扫描之前，我打开了一个新的标签页来进行仓库扫描的任务。有些 ai 浏览器是需要你逐个标签页添加进入上下文的。 tab 这里有个 app， 可以 用 app 直接引入整个标签组，这个功能方便多了。接着就可以直接输入提示词进行扫描工作了。在这次扫描的时候，因为我特别交代了 要进行技术分析，因此 tabit 停留在每个页面的时间会更长。这种逐个页面进行原代码分析的 ai 浏览器操作在某个程度上让我更放心，因为这里的每个步骤都是能清晰看到的，不像 clockort 这样的终端工具速度很快， 如果有遗漏我们都不知道，因此 ai 浏览器在所见即所得方面会让我更放心。这里最后给到了我们分析报告，这份报告其实就很清楚的告诉我们， 这个仓库的作者在写代码的时候基本都没有考虑 macos 环境的问题，主要是给 windows 用户写的， 而且还有大部分代码都写的有问题，还有这么多代码等着要修改，我们总不可能每次对话都复制粘贴这份分析报告到上下文吧。此时我们可以把这份报告转换成一个通用的代码修复规则，也就是直接选中分析报告点出的三个问题， 然后让 tabit 帮我们深层通用的系统提示词，这样就不需要我们一次又一次复制粘贴了。接着我们直接复制 tabit 给到我们的系统提示词，然后打开妙招，可以直接在浏览器上方的小灯泡 logo 里直接打开， 然后创建一个新的妙招。妙招其实就是帮你减少重复工作，可以从提示词脚本或者智能代理入手，因为我们要处理的代码并不是只改个变量名这么简单，因此用提示词的方式来处理会更灵活，也就是粘贴刚才 tab 给的系统提示词， 记得给妙招起一个方便识别的名字。执行的方式，我勾选了一键执行，等会你们就能看到勾选这个有什么用，最后进行保存就好。这次我打算修复另外一个代码文件， 这个代码也是一执行就报错的那种，于是我就直接来到这个代码页面，用滑尺的方式选中所有代码，然后直接输入斜杠，此时就会出现我们可以使用的妙招了。直接选中刚才新建的妙招就会直接执行了， 这就是刚才勾选一键执行的厉害之处了，再也不需要输入重复的提示词，而且是有针对性的 修复代码，这样我们得到的回复会更准确。得到回复以后还是一样先打开旧的代码文件，其实此时我的编辑器已经有错误提示了，但是如果我们把代码换成 tabit 给我们新生成的，就没有那种致命的代码错误出现了。我们来运行一下代码，这个代码本来应该出现的时钟界面，现在就出现了，我们就可以用妙招来批量进行修复了。 其实对于很多不可用的代码仓库来说，完全可以根据我刚才在 tab 里的工作流来执行，即使没有什么编程知识，也可以打造属于你自己的妙招，现在赶紧试试复活属于你的仓库吧，我们下次分享见！

如果你觉得 windows 窗口功能太死板，这个开源工具可能很实用。它叫 smart system menu， 作用很直接，给系统里几乎所有窗口的右键系统菜单加上一批额外功能。 比如把窗口置顶，调透明度，隐藏窗口、缩放窗口移动到另一台显示器，甚至还能把窗口卷起来。只留标题栏，桌面会清爽很多。它解决的其实是一个老问题，很多软件本身不提供这些窗口管理能力，但你又经常想快速调整。 这个项目相当于给所有窗口补了一层通用控制面板，而且不要求每个软件单独适配。根据项目说明，它还能保存当前窗口截图，打开程序所在文件夹，修改标题栏文字和图标，让窗口支持鼠标拖动。从任务栏和 alt 加 tab 切换里隐藏窗口， 复制窗口里的文字到剪贴板，连控制台和部分办公软件内容。也支持对多任务办公整理桌面演示投屏，或者想更灵活管理窗口的人使用场景比较明确。这个项目支持 windows x p p 三级，更高版本， 也支持三十二位和六十四位系统，还提供命令行模式，适合做自动化操作。如果你经常和很多窗口打交道，这类小工具可以了解一下。先收藏，等下次桌面乱成一团的时候也许就能用上。

tiktok 上有一个项目，一天涨了五千多。 star 叫 madcap skills， 作者 madpoc， 是 typescript 社区很有名的开发者，他把自己每天用 cloud code 干活时用的 skill 全部开源了。 skill 的 生态现在已经很成熟了，市场上的 skill 质量参差不齐。 mad 的 这套是社区公认写的最好的参考实现之一。他要解决两个最常见的 agent 失败模式。第一个， agent 做出来的东西不是你想要的，你以为你说清楚了， agent 也以为他听懂了，结果做出来完全不对。 软件开发里最大的失败模式从来都是需求对不齐， ai 时代也一样。第二个， agent 太啰嗦，原因是 agent 对 你项目的术语不熟悉，他不知道你们管某个东西叫什么，只能用二十个词去描述一个你们内部一个词就能说清楚的概念。他最核心的 skill 叫 grill with dogs， 翻译过来就是带着文档拷问你， 你告诉 agent 你 想做什么？ agent 的 不是直接开始写代码，而是开始疯狂提问，沿着你的设计方案的每一个分支往下追，问一个问题，一个问题的问，每个问题还给出他自己的建议答案，等你确认或纠正。但这个 skill 比单纯的问问题多了两个关键能力。 第一个，他会维护一份叫 context temd 的 共享语言文档，在提问过程中，每当你们对一个术语达成共识，他就立刻写进去。比如你们项目里 order 到底是什么意思？ customer 和 user 是 不是同一个东西？哪些词是同义词，应该统一用哪个？ 这份文档的格式很讲究，每个术语一句话定义，下面列出要避免使用的同义词、术语之间的关系，甚至还有一段事例对话，展示这些术语在真实讨论中怎么用。 一旦 context md 建立起来， agent 后续所有的工作都会用这套语言。变量命名、函数命名、文件命名全部对齐， agent 也不需要再用二十个词去解释一个概念了。第二个能力，它会在合适的时候生成 a、 d、 r 架构决策记录，但不是什么决策都记， 三个条件同时满足才会建议写难以逆转。没有上下文的人看了会觉得奇怪，确实有过真实的取舍，这个判断标准本身就很值得学。再看另一个 skill diagnose， 这是一个 bug 流程， 它把 bug 变成了一个六阶段的纪律流程。最关键的是，第一阶段建立反馈循环。原文说这就是这个技能的全部，其他一切都是机械的。意思是，在你开始猜原因之前，先建立一个可以自动化运行的确定性的，能快速告诉你 bug 还在不在的信号， 可以是一个失败的测试，可以是一个 curl 命令，可以是一个 play right 的 脚本。它列了十种建立反馈循环的方法，从最理想的到最不理想的。而且明确说，如果你实在建不起反馈循环，就停下来告诉用户你试了什么，为什么不行。 不要在没有反馈循环的情况下开始猜。第三阶段也很有意思，要求在测试任何假设之前，先列出三到五个排序。好的假设，每个必须是可政委的， 然后把列表给用户看，因为用户往往有领域知识，能直接帮你重新排序。还有一个很小但很精妙的 skill 叫 caveman， 让 agent 用聪明的原始人的方式说话，去掉所有冠词填充词，客套化，只保留技术实质， 声称能减少大约百分之七十五的 token 消耗。正常回答是， sure i'd be happy to help you with that the issue you're experiencing is likely caused by caveman。 模式下变成 bug in off malware token expiry check use is less than not is less than equals fix。 但它有一个例外规则，涉及安全警告或不可逆操作的时候自动退出 caveman 模式，用完整的语言说清楚，说完再切回去。最后说一个 meta 层面的 skill 叫 writer skill， 他 教你怎么写 skill。 从这个 skill 里能提炼出几个关键原则。 第一， description 是 唯一决定 skill 会不会被加载的东西。这就是渐进式加载的第一层。 agent 在 系统提示词里只能看到名字和 description， 它根据这个来判断当前任务需不需要加载这个 skill， 所以 description 必须写清楚做什么和什么时候触发。 第二 skill， 米迪控制在一百行以内，超过了就拆成多个文件，主文件只放核心流程细节放到引用文件里，这就是渐近式加载的第二层和第三层。 agent 先看精简的主文件，需要细节的时候再去读引用文件。 第三，能用脚本做的事情不要让 agent 生成代码，确定性的操作，写成脚本放在 scripts 目录里省 token， 而且比 agent 每次重新生成更可靠。 回过头来看 mat 的 这套 skill， 它们有一个共同的设计哲学，不要让 agent 的 自由发挥，给他一个结构化的流程， grill with dogs 给了 agent 一 套怎么问，问完怎么记录，什么时候该写 adr 的 完整流程。 diagnose 给了他一个先见反馈，循环再列假设，再逐个验证的纪律， tdd 强制他一个测试，一个实现的垂直切片节奏。这跟 harness engineering 的 核心理念完全一致。 agent 的 可信链不在模型，在模型周围的系统， skill 就是 这个系统里最重要的组成部分之一， 而且因为它是开放标准，你写的 skill 可以 跨 cloud code、 codex、 cursor 使用，不绑定任何一个平台。一句话总结， skill 已经从一个概念变成了一个跨平台的开放标准和完整生态。 写 skill 的 关键不是告诉 agent 做什么，而是给 agent 一个结构化的流程，让他在每一步都有明确的判断标准。 macbook 的 这套 skill 是 目前最好的参考实现，值得每个用 ai 编程的人看一。

前端兄弟们，这个开源项目真的顶，记住它的名字， i n a 点 j s。 一个六九 k 多星标的 javascript 动画库，专门用来做网页动效。它最狠的地方是几行代码就能让页面动起来，文字弹出卡片入场按钮、弹性路径运动、 svg 变形 时间线动画这些官网里常见的高级动效它都能做。而且它的 a p i 很 简单，很多动画势力都有对应代码，照着改就能直接用到项目里。如果你做官网落地页作品都有对应代码，照着改就能直接用到项目里。如果你做官网落地页作品太静态，太像 ppt， 那 这个库真的值得收藏！

今天给大家看一个 entropic 开人项目， knowledge work plugins。 它有意思的地方不是又多了几个 clout 插件，而是把岗位里的工作方法直接文件化了， 比如销售、客服、产品、法务、财务、数据分析。每个插件里都有 skills， commands， 还有 m c p 工具连接。所以它解决的不是怎么问 ai 这个小问题，而是 cron 队怎么让 ai 让可儿一套流程，可儿依靠术语，可儿依靠工具去交付。 我最建议看的是它的 whole plugins work manifest 版身份， m c p 版簿。据 command 版名称工作 skills 版建议判断，如果你正在给团队打 call， 步骤流这个场景很适合作为模板，会开开研究。它不是拿来圈功能的，更像是一份 ai 人工手册的开源样本。

今天给大家看一个很适合开发者收藏的 github 项目，叫 publicappis， 它不是单一接口，而是一份由社区手工整理的免费 api 清单，覆盖天气、新闻、金融地图、邮箱验证、测试数据、二维码翻译、音乐、游戏等很多场景。 最实用的是，它把每个接口是否需要密钥，是否支持 http， 是 否支持跨域都标出来了，小白也能很快筛选。对做网站小程序脚本，或者想快速搭一个演示原型的人来说，它解决的就是去哪里找现成数据接口这个问题。 比如你要查天气、换汇率，做邮箱校验，获取随机图片，生成假数据，或者找可用的测试接口，这里都能先给你方向。 仓库里还能看到一些现成的接口例子，像 weather stack， exchange rate， host， mailbox， layer， market stack， the meal， d， e， b， j， s， o， and placeholder 都很适合按需了解，它的价值不在于夸张功能，而在于省时间，少踩坑，方便对比。适合先收藏，再慢慢按分类查找， 想试的话，先从自己最常用的分类看起就行。如果您需要直接下载此项目，可到主页资源去获取，方式中直接搜索项目名称，可以下载打包好的文件，感谢您的收看。如果你的网络环境无法使用 github， 可以 尝试使用 github 大 陆中转站九幺 git 无需网络环境配置， 只需要输入项目名称，就可以帮你打包好源码和 app， 大 陆用户可以直接下载使用。关注我，带你发现更多免费优质项目！

朋友们，这个在 deephop 上的 cools skills 宝藏仓库真的太香了！就在昨天，我在 deephop 上挖到了这个 awesome cools skills。 目前这个仓库已经收获了五点七万颗星星，还在疯狂上涨中。它到底是什么？简单说，它是 cools 五零逆袭集合。 这个仓库收集了上千个现成的 skills 技能包，而且不仅限于 call 官网，连 curser、 codex、 jimmy 科易这些顶级编程神器全都能用。作者连具体的自动化场景都给你分类打包好了。 看这个目录，做销售的有数据分析自动化、市场洞察自动化，甚至还有 slack 消息轰炸 autoook 低，没有邮件自动回复， 覆盖了七十八款主流 s a a s 应用。你再也不用去翻那些晦涩的 a p i 文档了，直接把 skill 丢给 coold， 他 就知道该怎么操作这些软件。我是你的 ai 科普达人，关注我，每天分享一个让你效率翻倍的开源神器，下期想看什么评论区告诉我。

简直憨到爆！一款电脑端全能开源下载神器，名字叫做 omigat， 在 github 上斩获五点一 k stars 完全属于碾压同级别的存在，它主要解决大家平时在网上看到优质的视频课程或文档下载后往往堆在硬盘里，缺乏有效管理和学习工具的问题。这款软件的核心功能分为网络资源下载和本地学习辅助两大块。 首先是下载能力，它整合了主流的提取引擎，支持从上千个网站直接获取短视频、长视频、音频和图片资源，只要复制网页链接粘贴进去，就能自动识别并下载 软件初次使用时有两个必须安装的工具，分别是 d l p 和 f i。 pad 可以 直接点击进行安装，但不一定有用，如果安装失败的话，就得手动安装了。 a d l p 和 f ipad 可以 自己下载好安装程序，然后右键选择终端，打开，自动跳转到终端窗口，等待一会即可安装完成。另一个也是重复此操作，安装即可。安装好之后进入主界面， 可以在输入框粘贴链接或者搜索，点击左侧的插件市场就能安装或卸载插件了。设置里面可以切换主题颜色、下载文件保存路径、视频质量等， 还支持按平台整理文件，生成独立文件夹，也支持字幕下载。 study 的 部分功能正在维护，专注 进度，成就和笔记暂时不可用，后续应该会上线。 omigata 的 其他功能正常运行整个应用占用电脑内存非常小， 运行流畅，没有任何弹窗广告，有下载的资料和做的笔记都保存在电脑本地，直接满足拥有大量视频课程和电子书用户的整理与学习需求。