有人把本地 AI 装进 U 盘了。
插哪台电脑，就在哪台跑。Windows / macOS / Linux 都支持，完全离线，不联网。 Gemma、Qwen 这些开源模型下载一次，多平台共用。聊天记录留在 U 盘里，数据不出本地。 最低 8GB 就能起步。 换电脑频繁、在意隐私、想随身带个 AI 工具箱的人，可以看看这个项目。
为什么大厂内部截图，总能精准找到泄露的人？
秘密其实是「盲水印」。 今天看到一个挺有意思的开源项目：blind_watermark（14k Stars）。 它和普通水印有什么不一样？ • 肉眼完全看不见（藏在频域里） • 抗攻击能力很强：裁剪、加噪、压缩、甚至手机翻拍后依然能提取 • 纯 Python 实现，开箱即用 对做安全和内容保护的人来说，这个思路确实值得关注。
用 Claude 做的网站，一眼就看出来
紫蓝渐变、玻璃卡片、每块都 fade in 破解方法：给 AI 装上 GSAP Skills GSAP 是专业级网页动画库。把它的写法、最佳实践整理成 AI 能读懂的技能包，让 Claude Code / Cursor 真正会写动画 效果：滚动叙事、文字逐字入场、鼠标交互、SVG 变形 从「AI 模板」变成「作品集质感」，就差这一步。
CleanMyMac 的免费开源替代品来了。
PureMac：SwiftUI 原生，零遥测，MIT 协议。能清系统缓存、Xcode DerivedData、Homebrew/npm 缓存，卸载 App 还会扫孤儿文件。删除走废纸篓，不硬删。 4800+ star，一行安装：brew install --cask puremac
OpenFate 开源了 bazi-mcp，一个给 AI Agent 用的八字排盘 MCP。
核心就一句话：别让 LLM 自己算干支和节气，容易 hallucinate。排盘交给确定性引擎（真太阳时、时区、子時換日、冲合刑害），AI 只负责解读返回的 JSON。 一行接入 Claude / Cursor / Codex： npx -y @openfate/bazi-mcp 计算全在本地跑，不上传数据。MIT 协议。
开源本地语音工作室 Voicebox 来了。
它把语音克隆、TTS 生成、全局热键语音输入、甚至让 AI Agent 用你克隆的声音说话，全都做进了本地运行。支持 7 种 TTS 引擎、23 种语言，模型和数据完全不离开你的机器。 想同时替代 ElevenLabs（输出）和 Wispr Flow（输入），又不想把声音数据上传云端，这可能是目前最完整、最隐私的本地方案。 支持多轨故事编辑、音效处理、MCP 工具调用，macOS/Windows/
每月付给 AI 工具的订阅费，一旦停了，很多工作流就废了。
找到一个开源自托管方案：Atom GitHub: rush86999/atom Docker 一键启动，数据和项目全部本地保存。 对不想依赖商业订阅的用户来说是个好选择。 有 10 步中文部署 SOP，30-60 分钟就能跑起来。 未来还会分享实际项目和问题解决。
公众号写作的完整 AI 流水线。
WeWrite：一句话「写一篇公众号文章」，自动抓取热点、选题打分、框架生成、采集真实信息、SEO 优化、AI 配图、微信排版，最后直推草稿箱。 支持 Claude Code 和 OpenClaw，留编辑锚点 + 风格学习。
「Oh My Hermes」把 Hermes 从嘴炮机器人，直接升级成真正能干活的开发与运维搭档。
一次装完，就拥有 20 个技能：需求梳理、产品规划、设计交接、选技术栈、写代码、部署、连数据库、监控通知、GitHub 操作……从 0 到上线一条龙。 还内置 5 个专属 Agent（CTO、PM、Dev、QA、Ops），在看板上明确分工、真实协作。
用 MCP 把你的 Codex 额度变两倍？！
OpenAI 把 ChatGPT 和 Codex 的额度分开计算。 有人做了 DevSpace 这个 MCP，一行就能把 ChatGPT 变成 Codex： npm install -g waishnav/devspace 装好后通过网络 tunnel 出去，就能直接用双倍额度。 可以用高阶模型规划，再交给本地 Codex 执行，或者拿来 review 其他 coding agent 写的代码。
想免费跑 Claude Code 和 Codex？
这个项目『Free Claude Code』做了个本地代理，直接把请求路由到各种免费/本地模型上。 支持 NVIDIA NIM、Groq、Gemini、DeepSeek、OpenRouter 免费模型、Ollama、LM Studio 等 17 种后端。 有专用 fcc-claude / fcc-codex launcher，VS Code 扩展、JetBrains 也能接，还支持 Discord
刚看到 Databricks 团队推的 Omnigent，超实用的 open-source AI agent meta-harness！一次管理多种 coding agent，sandbox 隔离超安全，还能在手机上继续接力工作。台湾工程师
刚看到 Databricks 团队推的 Omnigent，超实用的 open-source AI agent meta-harness！一次管理多种 coding agent，sandbox 隔离超安全，还能在手机上继续接力工作。台湾工程师在搞 agent 项目的，强烈建议先 star 起来试试👀
产品经理的超级 AI 技能库来了！
phuryn/pm-skills 在 GitHub 上有 20k+ stars。 提供 68 个 PM skills + 42 个 chained workflows，覆盖发现、策略、执行、增长全流程。 支持 Claude Code、Cowork、Codex 等 AI 助手。 每个 skill 都基于 Teresa Torres、Marty Cagan 等经典框架。 安装后直接用 /discove
macOS 键盘党注意！
AeroSpace 是一个 i3-like 的平铺窗口管理器。 • 不需要禁用 SIP • 自己实现的工作区，切换飞快（绕过 macOS Spaces 各种限制） • 纯文本配置，dotfiles 友好 • 树形布局 + 完美多显示器支持 • CLI 优先，带 shell completion Homebrew 一条命令就能装： brew install --cask nikitabobko/ta
Python 有个开源包 pyJianYingDraft，能直接用代码创建剪映草稿。
配合 WorkBuddy 这类 AI 智能体，就能实现视频自动剪辑。 不用每次手动拉时间线、加字幕、调特效了。 核心是把剪映的操作暴露成可编程的接口，你可以用脚本（甚至让 AI 帮你写）批量生成草稿、混剪、导出。 这其实是在把「视频后期」这个最耗时耗力的环节，逐步代码化和自动化。 对 indie hacker 和需要高频发短视频的人来说，这类「草稿生成器 + AI Agent」的组合，正在把内容生
一位博主把小红书图文一个月曝光96万的方法，蒸馏成了 Skill！
Skill 比收藏一堆提示词有用太多了！ github搜索：xhs-visual-director-skill
想真正理解大模型是怎么跑起来的？
推荐这个 AI Infra 资源库：AI-Infra-from-Zero-to-Hero 系统整理 LLM 训练、Serving、推理、数据处理等全栈论文和实践。 覆盖 OSDI、MLSys 等顶会 + 视频教程。 从零到英雄的学习路径，必收藏！
想搭知识库？GitHub 上这几个开源工具分工很清晰：
FastGPT：基于 LLM 的知识库平台，工作流、问答、数据集管理完整，适合企业快速搭建。 LLM Wiki：桌面端文件整理成互联知识库，适合个人笔记和本地查阅。 llm-wiki-agent：扔资料让 AI 自动读、整理、维护，像会自己更新的 wiki。 OpenKB：轻量开源知识库，适合先跑最小可用版本。 不同需求选不同工具。 项目链接： FastGPT: https://github.co
智能眼镜 app 不用每个牌子各写一套了。
MentraOS 开源：一次开发，多端部署（Even Realities G2、Vuzix Z100 等）。配对、连接、数据流、硬件访问都帮你搞定，MIT 协议。 开发周期从几个月缩到几天。
内容创作者福音！
MultiPost-Extension 这个浏览器扩展，能一键把内容同步发布到知乎、微博、小红书、抖音等多个平台。无需登录、无需 API Key，完全免费，效率直接拉满。
想一键下载 Threads、TikTok、Instagram、YouTube 等平台的视频和媒体？
试试这个开源项目：universalDownloader Node.js + Express 构建的万能 API，支持 18+ 平台 REST 接口简单，Docker 友好，自托管超方便 数据本地，隐私安全
GitHub 官方出品 Spec Kit，113k stars，让 AI 写代码不再瞎跑！
很多人用 AI 写代码，结果 AI 自由发挥，写的东西不是你要的，或者做到一半跑偏了。 Spec Kit 的做法是：先把需求、方案、任务拆解写成文档，AI 严格按照文档执行。 用法超简单： - /speckit.specify 用人话描述产品需求 - /speckit.plan 定技术栈 - 自动拆成任务清单 - AI 一条条实现 - 最后自己对齐检查 支持 Claude Code、Cursor、
SpiderFoot：免费开源的人肉搜索神器
输入 Email、网址或 IP，自动从 200+ 数据源同时查询： 🔍 Email 是否泄漏 🌐 网站技术架构和关联账号 🔐 资料是否出现在暗网 对自媒体创作者、一人公司超实用，定期检查自己的数字足迹，保护隐私安全。 pip install spiderfoot 一行搞定！
PDF 转 Markdown，我测了 6 个方案，结论是：
表格要求高 → Mistral OCR，直接输出 md 表格，扫描件也行，还免费 本地工具： - pdf2md：快，表格看来源 - pdfplumber：精度高，得自己写 parser - MarkItDown：表格烂 云端 API： - Mistral OCR：表格稳 - Google Vision：纯文字，没结构 - Firecrawl：表格烂 没有表格需求就用 pdf2md，够快够省。
刚刚发现一个很有意思的开源项目 —— Paca 🦙
一个完全免费、可自架的 Scrum 项目管理工具，可以取代 Jira、Trello、ClickUp、Monday。 最特别的地方是：AI agent 不是外挂 chatbot，而是直接作为「队友」加入 Scrum 团队 —— 一起在同一个看板上认领任务、参与冲刺规划、协作撰写需求文件。 支持 Claude Code /paca 指令，也有 MCP Server 可接入各种 AI 工具。完全开源（A
想自己动手造一个 LLM 吗？
EveryonesLLM 是一个在 Google Colab 上从零手搓 nanoGPT 的完整填空教程。 30+ 章节 + 大量练习 + 张量可视化地图，带你一步步理解 Transformer 的每一个组件。 还有预训练、指令微调和 Vision LLM 内容 + 在线 Demo。 中文支持，强烈推荐给想真正搞懂原理的人！
把 Elon Musk 变成了你的开源 AI 创业导师！
基于《The Book of Elon》，做了 10 个 skill，覆盖从第一性原理思考、The Algorithm 规划、删除优先编码、SpaceX 测试、疯狂紧迫感发货，到自进化团队等全生命周期。 直接在 Cursor、Claude Code、Codex 等工具里用。 开源免费，推荐给大家。
凌晨五点让AI帮我打磨文案三遍。
一遍比一遍精致，却一遍比一遍缺人味儿。 用了最贵的模型还是这样。 后来讨论出结论：AI写的东西，背后缺少“存在感”。 人写的字，背后站着一个具体的人，他在具体的位置上，付出过具体的代价。 于是我把关键信息做成了一个技能： 《人味儿写作心法.skill》 特别适合自己写文章或口述后，让AI来改稿。 开源免费发布。
Warp 创始人 Zach Lloyd（前 Google Docs 首席工程师）写了一篇很实用的文章，讲如何给 AI 的 Skill 建立「自我改进循环」。
1/3 核心思路：让 agent 不仅执行任务，还能根据真实人类反馈，自己改进自己的 Skill 文件。 因为 Skill 就是普通 Markdown 文件，agent 改它就等于打 diff，自我进化变得可落地。 2/3 他把流程拆成两个循环（以 issue triage 为例）： Inner loop（执行）：新 issue 进来 → GitHub Action 触发云 agent → 加载
想成为 Claude Certified Architect？
这里把所有必需资源整理成一站式了（建议保存）： • 考试指南 + 免费练习题 • MCP 文档 & API 文档（全免费） • Partner Network（免费加入） 现在 Anthropic 官方的认证路径已经很清晰，对想系统掌握 Claude 架构、生产级应用和 Agent 实践的人来说，值得冲一波。 13 门免费培训课程：https://anthropic.skilljar.com •