把块式笔记搬进终端，笔记以纯 Markdown 文件存在本地目录，不依赖数据库。
https://github.com/jaisuriya-11/tsuzuri
Tsuzuri 是一个跑在终端里的块式笔记工具，用 Go 写成单个二进制文件，没有运行时依赖。笔记以纯 Markdown 文件存放在任意目录，文件树、标签页、状态栏和 96 套主都在 TUI 内完成。

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想重新把英语学明白，李笑来这本免费开源小册值得从头看一遍。
《人人都能用英语》一共 8 章，核心不是教你背更多单词、刷更多语法，而是讨论怎么真正把英语变成一个能用起来的工具。
作者李笑来早年做过新东方教师，所以里面很多内容都来自实际英语教学和学习经验。
https://github.com/ZuodaoTech/everyone-can-use-english

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实用小工具推荐：水杉输入法
一个开源的隐私输入法，支持安卓、iOS、macOS、Linux、Windows多个平台，打字时每个候选词旁边会显示对应的英文意思，方便边打字边学英语。支持全拼、四种双拼和五笔等等。
https://github.com/metasequoiaime/msime

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从有限选项里挑一个这种活，JevAny 把数据、训练、评测包成一套开源工具链，接口收下状态、问和候选项，吐出选中的那项和各项概率，置信度不够时调用方还能转人工。
https://github.com/SimpleJev/JevAny

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为 TypeSafe 的 System One 判断模型 Jev 补上中文教程，让开发者学会用 Choice / Score / Noul 三种原语把结构化概率输出接进代码，而不是解析模型生成的文本。
https://github.com/datawhalechina/jev-cookbook

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香港的隧道时间、干道车速、口岸排队、天文台警告和下一班车船，散在各家网站上，这个看板把它们摊在同一张地图上，出门前扫一眼就够。
https://github.com/keithligh/hk-traffic-intelligence
一个用 Next.js、React、MapLibre GL 和 Tailwind CSS 写的香港智慧城市交通看板，公开站点跑在 Cloudflare Worker 上，界面默认繁体中文，可切简体中文和英文，无需注册和安装。

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JetBrains 给自己的 pi 编码 agent 做了个客户端，引擎直接嵌在应用进程里跑，模型选择、skills、上下文压缩这些交给 pi，工作区和编辑器由 ThinkRail 自己管。
https://github.com/JetBrains/thinkrail

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把闲置的安卓手机免 root 变成一台常开 SSH 的 Linux 服务器。
https://github.com/madeye/ServerBox

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给团队做一套按权限管控的文档库，把文档解析、分层归档、层级检索和带原文引用的 AI 问答放进同一个全栈应用，权限交给 SpiceDB 判定。
https://github.com/extend-hq/jevbox
Jevbox 是 Extend 团队开源的 TypeScript 全栈文档库应用，浏览界面用 Extend UI Finder，提供 3D Finder、网格、列表、分栏、画廊五种视图，可以查看文档树和解析后的输出。

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帅咪了～

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用纯 Rust 重做 Lightroom 式的照片库与 RAW 显影流程，原生跑 macOS、Windows、Linux 和浏览器，并把每个操作都暴露成命令，让 AI agent 能通过 MCP 驱动整套流程。
https://github.com/storytold/lightcraft

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一套开源的中国历史地图 MapLibre 渲染栈，用复古羊皮纸质感的卫星底图、地形阴影和水域叠加来支撑历史短视频镜头。
https://github.com/hopechen067/china-antique-maplibre

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: Claude Code 粘贴图片后提示框里只有 [Image 标签，看不到图，这个插件在输入框上方画出缩略图。
https://github.com/jarrodwatts/claude-image-view

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用一根 USB-C 线把 iPhone 接成 Mac 的第二块算力，让 24GB 内存的 Mac 跑 Qwen3.8-27B 时预填充更快、可用上下文从 64k 拉到 128k 以上。
https://github.com/StayLameBro/backburner
接上 10Gb/s USB-C 线，iPhone 就成了 Mac 跑 Qwen3.8-27B 的额外算力，这是 Backburner 的做法。
1-40 层留在 Mac，41-64 层交给手机 GPU 的矩阵单元，256 token 一批错峰流水，16k 至 48k 上下文的预填充等待减少 29% 到 44%。Mac 的 64k KV 到顶后，最旧的数据按每页 4,096 个 key 迁往手机，注意力由手机 GPU 和神经引擎承担，容量上限在启动时依据手机剩余内存确定，iPhone 17 Pro Max 8-bit 能到 196k-229k token，128k 已实测。

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给 DeepSeek Harness 补上对内直接生成图片的能力，省去切换外部网站和手动搬运图片的步骤。
https://github.com/shanliuling/dsh-image-gen

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把闲置的 ESP32 开发板和 Linux 机器变成能听 Muse AI 助手指挥的硬件设备。
https://github.com/facebookincubator/muse-gadget-sdk
Meta 把 Muse 的设备端 SDK 放到了 GitHub 上，分 ESP32 固件和 Linux 服务两条线。ESP32 这边列了 17 款能刷的板子，其中七款跑得动完整 UI——动画头像、按键对讲、设置菜单，带 PSRAM 的还能开家庭网络隧道去摸局域网里已有的设备。

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对折 100 次超过可观测宇宙

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1:00

Media is too big

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让 AI Agent 用一页 HTML 回答复杂问，模型只写内容草稿，版式、配色和图表坐标交给随技能分发的 CLI 生成，省掉手写 CSS 与 SVG。
https://github.com/QingYunA/answer-me-with-html

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