Henry

[lumxss @bkdgiffug]

还在为PotPlayer那迷宫般的设置菜单头疼？VLC解码强但界面老掉牙？

直到翻到Screenbox，一眼就被钉住了。

🔗 https://t.co/jRj2q4N8ny

① 内核是LibVLC，200多种格式随便吃，MKV、FLAC、HDR10、杜比视界全支持，启动还比VLC更轻快
② 界面走Windows 11 Fluent Design路线，Mica半透明材质，控制栏悬浮不挡画面，深浅主题随切
颜值和实力都有了，这才是播放器该有的样子。

[Ren @Ryrenz]

📄 又发现一个论文神器，能把英文 PDF 直接变成中英对照版，排版一点不乱

GitHub 已经揽获 9K stars

读英文论文最烦的不是看不懂，是来回切窗口。复制一段粘到翻译软件，公式变乱码，表格散架，图注跟正文对不上，读三页光切窗口就切了几十次。

BabelDOC 直接输出一份双语 PDF：可以左右并排，也可以原文一页、译文一页交替排，公式表格图形都留在原来的位置。碰到扫描件还能走 OCR，长文档会自动拆开翻完再合回去。

还能挂一份 CSV 术语表，把领域黑话统一成你认的译法，专业名词不会这一页叫「注意力机制」下一页叫「关注力机制」。

读文献的效率能直接翻倍。

GitHub：https://t.co/mWXnXnbltY

[AI探路者Tim @AIExplorerTim]

50个看似"违法"但完全合法的网站

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下载任何社交媒体视频

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访问任何旧网页

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发送自毁消息

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永久归档任何网页

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从任何网站删除你的信息

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收听全球任何电台

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识别任何节目的歌曲

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专注音乐

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个性化专注音景

33. https://t.co/TiT7TPe9uC
搜索每本已出版的书

34. https://t.co/Pl6oaFV3CW
研究论文AI助手

35. https://t.co/V5giim0zTu
搜索科学共识

36. https://t.co/aFIZbeFCGE
可视化研究地图

37. https://t.co/KWuCLJjr3R
免费学术搜索

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理解任何研究论文

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总结YouTube视频

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开发者AI搜索

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即时测试正则表达式

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清晰格式化任何代码

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理解终端命令

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浏览器无限画板

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检查网站是否宕机

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反向图像搜索

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测试网速

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免费编辑PDF

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合并和分割PDF

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数秒内获得临时邮箱

全部合法。全部免费。

收藏以免遗忘。🔖

[Geek Lite @QingQ77]

原生跨平台 SSH/SFTP 客户端，macOS 用 Swift、Windows 用 WPF，不是 Electron 套壳。

终端渲染走 SwiftTerm，SSH 走 SwiftNIO；Windows 用 WPF，终端用 xterm.js 跑在 WebView2 里，SSH 走 SSH. NET。双端功能对齐：多标签终端、连接管理、SFTP 传文件、暗色/亮色主题、代理、密钥管理、云备份、文本编辑器、下载管理。

https://t.co/ZjF7UHrt1Y

[riba2534 @riba2534]

https://t.co/2yQtvxkRsB

[CyrilXBT @cyrilXBT]

https://t.co/IsTHMLvft1

[CyrilXBT @cyrilXBT]

THIS GUY MAKES COMPLEX AI AGENT CONCEPTS RIDICULOUSLY EASY TO UNDERSTAND.

No jargon wall. No assuming you already know what a reward model or an evaluation harness is.

Just a straight line from "I have no idea how agents actually work" to "oh, that's genuinely simple."

The best explainers do not simplify by cutting corners. They simplify by finding the one analogy that makes the whole thing click.

[Precis0x @precisox]

Un desarrollador chino llamado tw93 se hartó de que sus aplicaciones de escritorio le devoraran la RAM y el disco.

Abría Slack y desaparecían cientos de megabytes. Abría Discord, Notion o cualquier otra app y pasaba lo mismo. ¿La razón? Casi todas son lo mismo por dentro: un sitio web empaquetado con una copia completa del motor de Chrome (Electron).

Decidió que tenía que haber una forma mejor.

En 2022 empezó a construir Pake. Usó Rust + Tauri, que en vez de incluir un navegador completo, aprovecha el WebView nativo del sistema operativo.

El resultado fue brutal:

- Slack con Pake → 8 MB (en vez de 524 MB)
- Discord con Pake → 9 MB (en vez de 265 MB)
- ChatGPT con Pake → 9 MB (en vez de 260 MB)

Cuatro años después, su repositorio tiene más de 51.000 estrellas en GitHub. Tiene builds listos para Grok, ChatGPT, Gemini, Discord, YouTube, Twitter y muchos más. Todo bajo los 10 MB, ligero, rápido y gratis.

Y lo mejor: con un solo comando puedes convertir cualquier página web en una aplicación de escritorio nativa.

No fundó una startup. No levantó inversión. Solo resolvió un problema que molestaba a millones de personas.

A veces el cambio real lo hace una sola persona que se cansa de las cosas como están.

Esta brutal, repo en los comentarios 👇

[区块链行情研究 @qkl2058]

Atlassian上季度收入17.9亿美元。然后他们把搭这套基础设施的工程师给裁了。

这哥们被裁之后干了件事：直接放出一段38分钟的视频，把他搭过的每一个系统拆解得明明白白，免费公开，谁都能拿去用。

他抖出来的东西包括：

· 用Envoy代理，而不是企业级负载均衡器
· 边车架构，统一处理认证、日志、限流
· DynamoDB配SQS，做异步配置
· Packer加SaltStack，大规模自动化部署虚拟机

Atlassian有35万客户，按人头收费。这哥们直接把企业级的全套玩法白送给你了。

收藏吧。

[Berryxia.AI @berryxia]

刚刚刷到Hugging Face上这个gpt-oss-20b-tq3，真的有点爽啊！

OpenAI自己开源的20B参数MoE模型，被社区用TurboQuant 3-bit量化 + MLX优化后，竟然能直接在普通MacBook上本地丝滑跑起来。

完全不用联网、不用交月费，还支持131K超长上下文。

日常聊天、写作、写代码这些日常需求，现在都能在自己笔记本上搞定。

非常适合公司的一些部门使用啊！

以前本地跑大模型还得配高端显卡，现在一台M系列Mac就够了。

模型直达👉 https://t.co/VPuaCrK0xI

[1024 @1024DevHub]

iPhone上使用Gemma-4大模型
很简单，App Store上下载 Google AI Edge Gallery，打开软件点击 Agent Skills，下载相应模型，大概3G左右，下载完就可以使用了，支持中文

[CatFly @imyouhu]

Claude Code 源码泄露事件后续越来越精彩了。
有人拿泄露的源码丢给 OpenAI 的 Codex 分析，竟然找到了 Claude Code 疯狂消耗 token 的元凶——autoCompact（自动上下文压缩）机制在失败后会无限重试，完全没有上限。据源码注释记录，曾有会话连续失败高达 3272
次。
修复方法简单到离谱：加一个 MAX_CONSECUTIVE_AUTOCOMPACT_FAILURES = 3 的限制，连续失败 3 次就停止重试。三行代码，搞定。

打完补丁后，这位老哥表示使用额度恢复正常了——之前被吐槽的"用两下就触发限速"，很可能有一部分就是这个 bug 在背后偷偷烧 token。
仓库地址放下面了。

[Md Ismail Šojal 🕷️ @0x0SojalSec]

GLM-OCR, 0.9B model that beats Gemini on OCR benchmarks.💀

It's a 0.9B param vision-language model. supports 8K resolution, 8+ languages, and has built-in text, LaTeX, and table recognition modes.

demo's

- https://t.co/mqSSx2QBhy

[Matt Shumer @mattshumer_]

Add this to your Codex custom instructions for a way better experience:

"When communicating your results back to me, explain what you did and what happened in plain, clear English. Avoid jargon, technical implementation details, and code-speak in your final responses. Write as if you're explaining to a smart person who isn't looking at the code. Your actual work (how you think, plan, write code, debug, and solve problems) should stay fully technical and rigorous. This only applies to how you talk to me about it.

Before reporting back to me, if at all possible, verify your own work. Don't just write code and assume it's done. Actually test it using the tools available to you. If possible, run it, check the output, and confirm it does what was asked. If you're building something visual like a web app, view the pages, click through the flows, and check that things render and behave correctly. If you're writing a script, run it against real or representative input and inspect the results. If there are edge cases you can simulate, try them.

Define finishing criteria for yourself before you start: what does "done" look like for this task? Use that as your checklist before you come back to me. If something fails or looks off, fix it and re-test. Don't just flag it and hand it back. The goal is to keep me out of the loop on iteration. I want to receive finished, working results, not a first draft that needs me to spot-check it. Only come back to me when you've confirmed things work, or when you've genuinely hit a wall that requires my input."

[Benson Sun @BensonTWN]

你叫 AI 幫你開瀏覽器查東西，有沒有發現 token 燒特別快？我最近發現同一個任務，換不同工具做，token 消耗最多差 4.5 倍。

現在主流有三個工具讓 AI 操作瀏覽器。我拿同一個任務測了一下：開 Hacker News，取首頁文章列表。

第一個，Google 的 Chrome DevTools MCP
讓 AI 像前端工程師一樣操作瀏覽器，看 DOM、看 console、跑 JavaScript、分析 network、跑 performance trace。功能最完整。回傳 32 KB，約 9,500 tokens。

第二個，Microsoft 的 Playwright CLI
瀏覽器自動化的老牌工具，支援多瀏覽器、persistent session、network mock、cookie 管理。測試和爬蟲場景很強。回傳 58 KB，約 16,000 tokens。三個裡面最肥。

第三個，Vercel 的 agent-browser
從第一天就只為 AI 設計。預設只回傳可互動的元素，按鈕、連結、輸入框，靜態文字全部過濾掉。回傳 13.5 KB，約 3,500 tokens。

同一個頁面：
agent-browser 3,500 tokens
Chrome DevTools MCP 9,500 tokens
Playwright 16,000 tokens
最省的跟最肥的差 4.5 倍。

一個複雜任務跟瀏覽器來回幾十次，這個差距累積起來很驚人。

為什麼差這麼多？因為 Playwright 和 Chrome DevTools MCP 原本都是設計給人用的。

它們回傳的資訊很完整，完整到包含 AI 根本不需要的東西。每個靜態文字節點、每個裝飾性元素，全部都在 tree 裡面。

agent-browser 的做法是反過來的。它從 AI 的需求出發：你要點按鈕？我只給你按鈕。你要填表單？我只給你輸入框。其他的東西，不回傳。

但三個工具各有各的場景。

agent-browser 適合日常自動化，開網頁、抓資料、填表單，最省 Token。

Chrome DevTools MCP 適合 debug。你需要看 console 錯誤訊息、分析 network request、跑 JavaScript 的時候，其他兩個做不到。

Playwright 適合需要複雜流程控制的場景。登入狀態保持、多分頁操作、network mock、cookie 管理。要繞過 bot 偵測的話，還有一個 rebrowser 的變體版本。

我自己三個都裝著，看場景切換。日常跑 agent-browser，debug 開 DevTools MCP，需要登入態或 mock 的時候用 Playwright。

之前沒注意到這個差距。發現之後調整了一下工具選擇，token 消耗量明顯下來了。

我把 agent-browser 的連結放第一個回覆，推薦大家改用這個工具做日常瀏覽。

[Hugging Models @HuggingModels]

Meet Huihui-Qwen3.5-35B-A3B-abliterated: a powerful uncensored conversational AI that understands both text AND images. This model is turning heads because it combines visual comprehension with unrestricted dialogue capabilities. Perfect for developers who want raw, unfiltered multimodal AI.

[Henry @yongwei]

@alfredplpl ありがとうございます！sarashina-embedding の件、詳しく調べてみました。

結論：LM Studio の底層 SDK (llama.cpp ベース) がモデルを「embedding 専用」として認識しない場合、rag-flex でもロードがブロックされてしまいます。
（LM Studio が sarashina を LLM (Text Generation) と誤分類するため、embedding として使えない状態で、rag-flex の自訂指定でも底層で拒否されます。）

すでに GGUF 提供者の mradermacher さんに Hugging Face discussion でフィードバックを送りました：
https://t.co/Ft8gtkEFsS

問題の核心は GGUF の metadata（pooling type など）が不足している可能性が高く、これを調整すれば LM Studio で正しく embedding モデルとして認識されるはずです。
進展があったらまた共有します！

rag-flex では今でも他の日文 embedding（例: bge-m3 など）は問題なく動作しますので、そちらで代用しながら待っていただけると助かります🙇‍♂️
引き続きテストやご意見大歓迎です！

[Geek @geekbb]

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[あるふ @alfredplpl]

LM Studioで日本語RAGができるようになるプラグインが開発されている。便利だ。
https://t.co/zZKvccxPiG

[Laughing🪁 🔜台北FUTUREMODE @0xLaughing]

刷到一个工具，可以把PDF快速转换成AI-ready的格式（比如干净的Markdown，还可以输出带坐标的JSON、HTML等）

而且速度超快（100+页/秒），完全本地运行、只用CPU不需要GPU、完全免费开源

很适合用于搭建本地RAG知识库，几千页的论文/书/报告/合同几分钟转成Markdown，喂给本地LLM做智能问答、总结