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1. Apache ECharts数据可视化库 https://echarts.apache.org/en/index.html?utm_source=uwl.me @dan:提供20+图表类型，支持千万级数据渲染，内置专业数据分析功能，适合Web可视化开发。 2. WebRTC深度解析开源书 https://webrtcforthecurious.com/?utm_source=uwl.me @dan:详解WebRTC协议与API，适合开发者深入理解底层原理。无广告，无追踪，可自由使用。 3. SpacetimeDB简化云端应用开发 https://spacetimedb.com/?utm_source=uwl.me @dan:将数据库与服务器合二为一，开发者可直接在数据库中运行应用逻辑。内置ACID事务支持，减少云基础设施复杂性。适用于游戏和小型团队开发。
1. 一个低成本推文爬取方案 https://www.npmjs.com/package/@0xindie/agent-twitter-client @淡:推荐一个推文爬取的低成本方案，这个框架，只要推特的账号，密码，邮箱，就行，推特号只要3毛钱一个，但是也要推特的2fa码，这个代码好像没实现，需要自己稍微魔改一下login的方法，就加上2fa的参数就行。 2. Crawl4AI开源网页爬取工具 https://github.com/unclecode/crawl4ai @Ryan:专为LLM优化的开源网页爬取器，支持结构化数据提取，适合AI训练数据收集。 3. KOReader – 多格式电子书阅读器 https://github.com/koreader/koreader @Ryan:支持PDF、EPUB、FB2等格式，优化电子墨水屏设备，提供多语言界面和自定义排版功能。适用于Kindle、Kobo等设备。...
1. 将 Solidity ABI 转换为 MCP Server https://mcpwrapper.xyz/ @Harry L:一个简单的工具, 上传 Solidity ABI 后, 就可以获得一个 MCP...
1. Prompt Optimizer (提示词优化器) https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer @李一笑:提示词优化器，正常提问利用优化器把提问转化成AI可以理解的机构化提示词，并可以比较优化前后的效果 2. AI-Researcher https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer @Survivor:香港大学团队研发的AI-Researcher，实现科研全流程自动化！从文献综述到论文发表，无需人工干预，堪称”博士级科研替身” 3. Standard Ebooks：高品质公版电子书 https://standardebooks.org...
1. BabelDOC https://github.com/funstory-ai/BabelDOC @Cedrid:它能在保留学术论文原文排版的同时提供双语对照，支持复杂论文中的数学公式、表格和图形。 2. GitMCP https://gitmcp.io/ @Harry:GitMCP 允许用户为任何 GitHub 项目创建一个模型上下文协议（MCP）服务器，使 AI 工具能够理解代码库的上下文，从而提供更准确的响应。用户只需将仓库 URL 中的...
1. Mozilla 推出名为 Thundermail 的电子邮件服务 https://www.techradar.com/pro/mozilla-launching-thundermail-email-service-to-take-on-gmail-microsoft-365 @Harry L:Thunderbird 是一个开源电子邮件客户端，Mozilla 正在将其扩展为一个全面的通信平台。该平台将包括 Thunderbird Appointment、Thunderbird Send 和 Thunderbird Assist...
1. Mozilla 推出名为 Thundermail 的电子邮件服务 https://www.techradar.com/pro/mozilla-launching-thundermail-email-service-to-take-on-gmail-microsoft-365 @Harry L:Thunderbird 是一个开源电子邮件客户端，Mozilla 正在将其扩展为一个全面的通信平台。该平台将包括 Thunderbird Appointment、Thunderbird Send 和 Thunderbird Assist...
1. Redash https://github.com/getredash/redash @陈锡亮:Redash 是一个开源的数据可视化与仪表板平台，支持从多种数据源中提取数据并生成交互式图表。它为数据分析师和业务决策者提供了直观的数据探索工具。项目基于 Python 和 JavaScript 开发，拥有丰富的查询编辑器和插件机制。参与 Redash 项目可以帮助你学习如何构建高性能的数据处理管道和交互式前端数据展示界面。 2. EasyControl_Ghibli 动画风格控制工具 https://huggingface.co/spaces/jamesliu1217/EasyControl_Ghibli...
1. Gemini 2.5 Pro 与 Claude 3.7 Sonnet：编码比较 https://composio.dev/blog/gemini-2-5-pro-vs-claude-3-7-sonnet-coding-comparison/ @Harry L:作者建议选择 Gemini 2.5 Pro，它的编码能力更强，上下文窗口中的数据量为 100 万，而...
1. gitdiagram https://github.com/ahmedkhaleel2004/gitdiagram @李一笑:快速分析github开源项目，并生成项目结构图 2. 无限续杯Cursor https://github.com/yuaotian/go-cursor-help @Survivor:想尝试cursor的可以先从这个入手开始用，估计3个月后就有了丰富的调教AI的经验了 3. 轻量级自托管PaaS工具piku https://github.com/piku/piku @dan:piku是一个极简的PaaS工具，支持通过git push部署应用到自有服务器，兼容ARM和x86架构，适合低配设备。
1. 我们黑进了谷歌人工智能 Gemini，并泄露了它的源代码（至少是部分源代码） https://www.landh.tech/blog/20250327-we-hacked-gemini-source-code/ @Harry:研究人员罗尼-卡塔（Roni “Lupin” Carta）和贾斯汀-加德纳（Justin “Rhynorater” Gardner）发现了谷歌 Gemini 人工智能系统中的一个漏洞，允许他们访问内部代码和数据。他们向谷歌报告了这个问题，谷歌认为这是一个非关键漏洞，但强调了对人工智能系统进行全面测试的重要性。 2. 电信业利用基于属性的加密 (ABE) 方案应对后量子时代...
1. “Vibe Coding” vs. Reality https://cendyne.dev/posts/2025-03-19-vibe-coding-vs-reality.html @Harry L:“Vibe Coding” 是一种编程趋势，它强调依靠人工智能和大语言模型来编写代码，而不是传统的编程方法。这种趋势受到一些人的追捧，他们认为它可以提高编程效率和创造力。然而，文章作者认为这种趋势是建立在懒惰、缺乏经验和自欺欺人的想象之上的。 2. 稳定币支付深度研报：重构万亿产业，开启无边界金融新时代 https://www.panewslab.com/zh/articledetails/f08cit1n8ts1.html @Mark R:该报告探讨稳定币，涵盖发展现状、技术架构、合规挑战等内容，指出其重构支付产业，未来应用将更广泛，但监管等因素影响其发展。...
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1. Penpot https://github.com/penpot/penpot @陈锡亮:Penpot 是首个完全开源的设计和原型制作工具，旨在为设计师和开发者提供协同工作的平台。项目基于现代 Web 技术构建，界面友好且功能强大，支持矢量图形编辑、原型交互设计以及团队协作。对于热衷于 UI/UX 设计及跨界协作的开发者，Penpot 是一个非常值得参与和贡献的项目。 2. MCPify.ai https://mcpify.ai/ @Frozen:MCPify.ai是一个基于Model Context...
1. GraphRAG：基于知识图谱的增强检索方案 https://github.com/microsoft/graphrag @dan:通过知识图谱结构化处理非结构化数据，显著提升RAG系统的语义理解与多跳推理能力，适用于复杂场景的智能问答与数据分析。 2. FilePizza https://github.com/kern/filepizza @Jing:日常大文件传输工具，基于WebRTC实现纯浏览器端P2P文件直传，无需第三方服务器中转，保障隐私与传输效率，适合大文件或敏感资料的安全快速分享。 3. Nutlope LogoCreator：快速生成logo工具 https://github.com/Nutlope/logocreator @Jing:结合AI技术自动生成简洁风格标识，支持自定义颜色与排版，适配初创企业及个人品牌需求，简化设计流程并提升视觉呈现效率。