学英语最烧时间的，真不是背单词，而是满世界扒拉阅读材料。
今儿刷到个 GitHub 上的宝藏仓库，直接把《经济学人》《纽约客》《连线》《大西洋月刊》《卫报》这些热门英文杂志全给码好了，还带 PDF、EPUB、MOBI 各种格式。
好多人学英语几年都扛不下来，说白了不是学不会，是啃的东西太没劲。
比起闷头刷各种背词 App，我更建议直接怼自己感兴趣的内容。科技、商业、时事、人物报道，这仓库基本都给你备齐了。
项目已经攒了好几万 Star，还一直持续在更。想提升英语阅读、攒表达，或者准备长期泡在英文环境里的，非常值得丢进收藏夹吃灰（不是）。
🔗https://github.com/hehonghui/awesome-english-ebooks

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酷安居然有人给做了个原生桌面版。
项目就叫 coolapk-desktop，不是简单拿网页套个壳，而是基于 Tauri 2 + Vue 3 + Rust 做的非官方客户端，Windows、macOS、Linux 都能直接装。
推荐、热榜、酷图、二手、数码、评测这些频道都在
https://github.com/daimiaopeng/coolapk-desktop

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GitHub 2.3 万 Star 的项目，功能没啥生产力，纯粹负责让你上班更开心。
BongoCat 就是那只经典的“敲键盘猫猫”，但作者把它重新做成了跨平台桌宠：你敲键盘，它跟着敲；你动鼠标、手柄，它也会同步做动作。
原版主要面向 Windows，作者因为自己是 macOS 用户，干脆重做了一版，现在 macOS、Windows、Linux 都能跑，还能导入自定义模型，给猫猫换各种皮肤。
而且完全离线运行，不需要联网，也不收集用户数据。
没啥用，但看它陪你敲一天代码，莫名有点治愈。
https://github.com/ayangweb/BongoCat

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一个用 Go 写的跨平台桌面 NFC 工具，支持 macOS、Windows 和 Linux，主打 MIFARE Classic 卡片的读、写、dump 备份恢复和密钥管理。
https://github.com/BennyThink/NFCX

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国产严父，工业美学的巅峰。

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模型名字太多记不住，这个站把 500 多个模型塞进一座像素小镇按厂商分屋站好，谁最强、谁最便宜、谁刚出生，进来扫一眼就有数。
https://github.com/liyupi/ai-model-world
大模型世界是
Next.js 静态站点，把 556 个大模型拟人化成像素小镇里的角色，按国内外厂商分区展示。首页「今日格局」用八块领奖台给出最聪明、最会编程、最划算等结论，每块只给一个名字、一个数字和一句理由。

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非常赞同，真正的突破，永远是人类和 AI 共同干出来的。但 2026 年的菲尔兹奖会不会是人类古法数学的余光。

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在 GitHub README 里放一句每次访问自动更换的编程名言卡片，免去手写和维护的麻烦。
https://github.com/Itz-Anya/Code-Quote

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机器人已经来到各个领域里🤡
@https1024

开源视频下载工具：Videdown
让你可以从抖音 小红书 B站 YT Instagram等网站下载无水印高清视频。基于 Electron 构建，使用 yt-dlp 作为下载引擎，Videdown 提供了简洁直观的界面和强大的功能，满足你的所有下载需求！
https://github.com/cshuangyy/videdown

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给 Agent 提供 8 个基于 TypeSafe Jev 模型的判断工具，做验真、筛注入、排序分类这类机械检查。
https://github.com/jkudish/jev-mcp

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在 iPhone 上管理机场订阅和自有节点的 App，把订阅和节点转成 Surge、Clash、Shadowrocket、Loon、Quantumult X 的配置，转换全程在本机完成，不会上传节点。
https://github.com/pengchujin/tower

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在 Apple Silicon 本机跑通类 Jev 视觉推理，一张图一次回答几十个问，直接给候选输出打分而不自回归生成。
https://github.com/hr98w/jev-visual
给 Apple Silicon 写的视觉模型推理练手项目，MLX 跑 Qwen3.5-0.8B，一张图能连答 1 到 64 道，选项选择、是非、分级打分都行，每最多 26 个候选。不走自回归写 JSON 的老路，多模态上下文只 prefill 一次，后面各拼后缀批量读分。

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检测 Codex 实际回答的模型是否与所选模型一致，发现静默降级或换模型。
https://github.com/kiyoakii/is-gpt-nerfed
macOS 上的 Codex 缩水检测器，常驻菜单栏，判断所选模型是否真的在回答。插件逐轮读取 Codex 会记录，零 token 开销地标记模型切换、推理力度降低、隐藏模型和小上下文窗口。

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把设备→传感器→规则→告警→工单这条链路放进一个多租户平台：传感器读数越界自动出告警，告警一键转工单，维护数据不再散落在带签表和多个系统里靠人转抄。
https://github.com/Itachi7011/Machinexis

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复刻 Jev 的并行决策思路，让 0.6B 小模型一次前向直接输出完整概率分布，不做输出 token 解码。
https://github.com/TianyuCodings/NanoJev

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让 Jev 模型直接在 Mobilerun 云真机上执行手机操作指令的独立 agent，无需 ADB 连接。
https://github.com/droidrun/mobile-jev

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