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。...

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。...

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。  

1. 开源低代码自动化平台n8n https://github.com/n8n-io/n8n @李一笑:支持400+集成与AI代理开发，提供灵活代码扩展及自托管选项，兼顾企业级权限管理，开发者可快速构建复杂工作流   2. 微软的开源文档转化工具 https://github.com/microsoft/markitdown @Survivor:提供命令行和API，测试过，有时候pdf会丢失部分内容，但支持多种文档：PDF，PowerPoint，Word，Excel，Images (EXIF metadata and OCR)，Audio (EXIF metadata and...

1. warp新终端替代 https://github.com/warpdotdev/Warp @Lucas:Warp 是一个内置有 AI的终端。界面美化到位，使用便捷，支持多平台。   2. Repo Prompt：结构化AI代码协作工具 https://repoprompt.com/ @淡:通过XML结构化提示词与本地代码扫描，精准筛选关键文件，减少冗余输入，优化AI模型响应效率，支持多平台模型及隐私优先策略。   3. ETH 未来路线图...

1. fd: find 的替代 https://github.com/sharkdp/fd @Harry L:fd 是一个用于在文件系统中查找文件和目录的程序，它是一个简单、快速、用户友好的替代 find 命令的工具。虽然它不支持 find 命令的所有功能，但它提供了大多数用例的合理默认值。   2. 7年后，42亿美金史上最大融资项目宣布失败 https://www.odaily.news/post/5202443...

1. 开源用户引导工具 https://github.com/usertour/usertour @Mark Tang:Usertour是一个开源的用户引导工具，它帮助开发者在几分钟内创建应用内的产品导览,checklist等常见的引导流程，操作简单且可控，可以当做Userflow和Appcues的开源替代品，支持多页面应用和自定义引导样式。   2. 开发自己的XX https://github.com/codecrafters-io/build-your-own-x @Frozen:Build Your Own X 开源项目收集了大量教程和素材，提供一些入门的方式让大家能够开发自己的任意产品、工具、系统、语言等等。对熟悉新领域有巨大帮助。   3....

1. 轻量跨平台网页应用打包工具 https://github.com/tw93/Pake/tree/main @Survivor:基于Rust开发，Pake可将网页快速打包为高性能桌面应用，体积较Electron缩小近20倍，支持多平台及自定义功能，适合开发者高效构建轻量级跨端应用。   2. 智能合约安全加固与多签交易验证指南 https://a16zcrypto.com/posts/article/bybit-hack-lessons/ @Qi Zhou:针对多签合约升级漏洞与前端代码注入风险，强调代码审计、本地化部署及安全开发流程，助力开发者规避恶意交易签名攻击。   3. Cognita：模块化生产级RAG开发框架 https://github.com/truefoundry/cognita @Jing:支持一键部署生产环境，提供模块化组件与可视化界面，兼容主流模型与向量数据库，内置增量索引和模型网关，有效解决RAG系统从实验到落地的工程化难题。  

1. firecrawl https://github.com/mendableai/firecrawl @李一笑:面向AI的爬虫服务，支持本地部署，API服务和SDK，无需站点地图即可把网站内容转换成结构化数据   2. 基于深度学习的开源图像去水印工具 https://github.com/zuruoke/watermark-removal @dan:该项目采用卷积神经网络模型，通过图像修复技术精准去除水印，处理效果接近原图。支持批量处理，适用于内容创作、学术研究等合法场景，开发者可基于TensorFlow框架进行二次优化   3. 高效AI代码库打包工具 https://github.com/yamadashy/repomix @dan:支持主流大模型输入，集成安全扫描与代码压缩，提供令牌计数优化上下文管理，适配多场景开发需求。  

1. 开源矢量图标库Lucide https://github.com/lucide-icons/lucide @Bryan:提供1000+高质量SVG图标，支持React、Vue、Svelte等主流框架，ISC协议商用友好，配套Figma插件，社区活跃更新快。   2. 开源AI浏览器自动化工具Browser-use：支持LangChain与云端托管 https://github.com/browser-use/browser-use @Bryan:通过自然语言指令实现浏览器任务自动化，集成LangChain框架，提供云端托管及本地部署方案，支持比价、求职等复杂场景，内置多模态交互与持续优化路线图。   3. 开源AI平台Open WebUI支持离线部署与多模型集成 https://github.com/open-webui/open-webui @Bryan:基于Docker提供一键式部署，支持Ollama/OpenAI API混合调用，内置RAG引擎与细粒度权限管理，适配本地化AI开发需求。...