SlimBrave-Neo
🎯 通过Chromium企业策略精简并强化Brave浏览器，禁用遥测和冗余功能。
使用Chromium企业策略直接禁用Brave浏览器的遥测、广告和冗余功能，无需扩展或修改浏览器源码。提供79个策略选项和6个预设配置，支持Linux/macOS的Curses界面和Windows原生GUI操作。
Windows用户可通过PowerShell脚本直接运行，Linux/macOS用户使用终端界面操作。项目无第三方依赖，策略配置文件可跨平台兼容，支持自定义DNS-over-HTTPS模板和策略审计记录。
✨ 功能亮点
• 79个可配置Chromium企业策略选项
• 6种预设配置快速启用核心功能
• 零依赖支持跨平台策略文件部署
👥 适合：需要隐私强化和功能精简的开发者及高级用户
#brave #chromiumpolicies #privacy #python #tui
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ChaoticSi1ence/SlimBrave-Neo🎯 通过Chromium企业策略精简并强化Brave浏览器，禁用遥测和冗余功能。
使用Chromium企业策略直接禁用Brave浏览器的遥测、广告和冗余功能，无需扩展或修改浏览器源码。提供79个策略选项和6个预设配置，支持Linux/macOS的Curses界面和Windows原生GUI操作。
Windows用户可通过PowerShell脚本直接运行，Linux/macOS用户使用终端界面操作。项目无第三方依赖，策略配置文件可跨平台兼容，支持自定义DNS-over-HTTPS模板和策略审计记录。
✨ 功能亮点
• 79个可配置Chromium企业策略选项
• 6种预设配置快速启用核心功能
• 零依赖支持跨平台策略文件部署
👥 适合：需要隐私强化和功能精简的开发者及高级用户
#brave #chromiumpolicies #privacy #python #tui
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flet
🎯 Python开发者无需前端知识即可构建跨平台实时应用。
Flet用Python统一开发web、桌面、移动端应用，无需HTML/CSS/JS或原生开发知识。通过单一代码库支持iOS、Android、Windows、macOS、Linux和网页端，与传统多语言开发模式形成对比。
提供Flet Studio在线开发环境，无需安装即可编写代码。支持150+预置控件和自定义主题，通过声明式或命令式方式构建界面，同时兼容NumPy、Pandas等Python库，降低移动端开发门槛。
✨ 功能亮点
• 支持iOS/Android/Windows/macOS/Linux/网页六端部署
• 150+内置控件覆盖布局/表单/导航等场景
• 提供AI辅助开发功能
👥 适合：Python开发者，无前端经验者，跨平台应用需求者
#Python #跨平台 #UI框架 #AI辅助
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flet-dev/flet🎯 Python开发者无需前端知识即可构建跨平台实时应用。
Flet用Python统一开发web、桌面、移动端应用，无需HTML/CSS/JS或原生开发知识。通过单一代码库支持iOS、Android、Windows、macOS、Linux和网页端，与传统多语言开发模式形成对比。
提供Flet Studio在线开发环境，无需安装即可编写代码。支持150+预置控件和自定义主题，通过声明式或命令式方式构建界面，同时兼容NumPy、Pandas等Python库，降低移动端开发门槛。
✨ 功能亮点
• 支持iOS/Android/Windows/macOS/Linux/网页六端部署
• 150+内置控件覆盖布局/表单/导航等场景
• 提供AI辅助开发功能
👥 适合：Python开发者，无前端经验者，跨平台应用需求者
#Python #跨平台 #UI框架 #AI辅助
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openmed
🎯 医疗文本本地化处理与隐私数据去标识化工具
基于本地硬件运行的医疗自然语言处理系统，实现临床文本结构化与HIPAA合规的隐私数据去标识化。区别于云端方案，通过可控硬件完成敏感信息提取与脱敏，支持2200+医疗模型及35种语言的PII检测。
提供Python、MLX、Android及浏览器多平台部署方案，通过预置模型与用户配置集成实现数据处理。文档包含PyPI包、模型目录及开发指南，支持本地化工作流配置，无需依赖外部网络服务完成核心处理任务。
✨ 功能亮点
• 支持35种语言的PII检测与脱敏
• 本地运行不依赖网络连接
• 跨平台兼容Python/MLX/Android/浏览器
👥 适合：医疗数据处理开发者与隐私合规技术人员
#临床NLP #HIPAA #本地LLM #隐私检测 #Python
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maziyarpanahi/openmed🎯 医疗文本本地化处理与隐私数据去标识化工具
基于本地硬件运行的医疗自然语言处理系统，实现临床文本结构化与HIPAA合规的隐私数据去标识化。区别于云端方案，通过可控硬件完成敏感信息提取与脱敏，支持2200+医疗模型及35种语言的PII检测。
提供Python、MLX、Android及浏览器多平台部署方案，通过预置模型与用户配置集成实现数据处理。文档包含PyPI包、模型目录及开发指南，支持本地化工作流配置，无需依赖外部网络服务完成核心处理任务。
✨ 功能亮点
• 支持35种语言的PII检测与脱敏
• 本地运行不依赖网络连接
• 跨平台兼容Python/MLX/Android/浏览器
👥 适合：医疗数据处理开发者与隐私合规技术人员
#临床NLP #HIPAA #本地LLM #隐私检测 #Python
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ffmpeg-skill
🎯 为编码代理提供本地FFmpeg视频编辑工具，支持多平台无云处理。
提供42个FFmpeg工具与MCP服务器，通过Python标准库实现本地视频编辑。区别于依赖云服务的方案，无需API密钥，支持Claude Code、Cursor、Codex等代理直接调用。所有工具遵循机器可读合同，确保编辑流程可验证性。
安装后直接调用命令行工具，支持代理通过MCP协议调用。FFmpeg与Python3环境就绪即可运行，无需额外配置。工具链包含剪辑、字幕、音量标准化、格式转换等核心功能，提供完整编辑工作流。
✨ 功能亮点
• 42个FFmpeg工具支持本地视频编辑
• 无云服务和API密钥，隐私安全
• 机器可读合同确保工具调用一致性
👥 适合：需要本地视频处理的开发者和AI代理用户
#Python #FFmpeg #AI代理 #本地工具 #MCP
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kajisho5/ffmpeg-skill🎯 为编码代理提供本地FFmpeg视频编辑工具，支持多平台无云处理。
提供42个FFmpeg工具与MCP服务器，通过Python标准库实现本地视频编辑。区别于依赖云服务的方案，无需API密钥，支持Claude Code、Cursor、Codex等代理直接调用。所有工具遵循机器可读合同，确保编辑流程可验证性。
安装后直接调用命令行工具，支持代理通过MCP协议调用。FFmpeg与Python3环境就绪即可运行，无需额外配置。工具链包含剪辑、字幕、音量标准化、格式转换等核心功能，提供完整编辑工作流。
✨ 功能亮点
• 42个FFmpeg工具支持本地视频编辑
• 无云服务和API密钥，隐私安全
• 机器可读合同确保工具调用一致性
👥 适合：需要本地视频处理的开发者和AI代理用户
#Python #FFmpeg #AI代理 #本地工具 #MCP
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Scrapling
🎯 提供一站式网络爬虫解决方案，支持静态和动态网页数据提取。
整合HTTP请求、无头浏览器、解析引擎和并发爬取功能，覆盖从单页抓取到全站爬取的全流程。内置JavaScript渲染、反反爬处理、会话管理及数据导出模块，区别于传统单一功能工具。
支持Python编程调用、终端CLI操作及AI代理接入，通过MCP服务器实现自动化交互。提供会话持久化、代理轮换、自动重试、断点续传等特性，降低复杂爬虫开发门槛。
✨ 功能亮点
• 支持Cloudflare Turnstile反爬验证处理
• 内置并发爬虫与自动限速机制
• 提供JSON/CSV/XML多格式数据导出
👥 适合：数据工程师、分析师、自动化开发者
#Python #网络爬虫 #数据提取 #自动化 #无头浏览器
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D4Vinci/Scrapling🎯 提供一站式网络爬虫解决方案，支持静态和动态网页数据提取。
整合HTTP请求、无头浏览器、解析引擎和并发爬取功能，覆盖从单页抓取到全站爬取的全流程。内置JavaScript渲染、反反爬处理、会话管理及数据导出模块，区别于传统单一功能工具。
支持Python编程调用、终端CLI操作及AI代理接入，通过MCP服务器实现自动化交互。提供会话持久化、代理轮换、自动重试、断点续传等特性，降低复杂爬虫开发门槛。
✨ 功能亮点
• 支持Cloudflare Turnstile反爬验证处理
• 内置并发爬虫与自动限速机制
• 提供JSON/CSV/XML多格式数据导出
👥 适合：数据工程师、分析师、自动化开发者
#Python #网络爬虫 #数据提取 #自动化 #无头浏览器
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dsh-blender-plugin
🎯 DSH与Blender直连插件实现AI实时交互建模，支持多平台操作。
提供AI驱动的Blender交互接口，通过15个模型工具实现选中对象直送DSH，支持v2.5活动状态管理。区别于传统离线流程，可实时执行Python代码并获取viewport帧，兼顾GUI与无头模式。
安装插件后直接使用Blender界面交互，支持WSL/Windows/macOS。提供参考图像测量、装配审计、块状预览等工具，通过原生选择功能同步建模数据，降低AI与3D软件协作门槛。
✨ 功能亮点
• 支持GUI-first交互建模，AI实时 inspect 场景并执行Python代码
• 提供无GUI头模式，通过Workbench帧保持交互能力
• 内置装配审计工具，可检测冲突并自动修复
👥 适合：3D建模开发者及AI工具使用者
#3D建模 #AI代理 #Blender插件 #自动化工具 #Python
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sixtysevenlf/dsh-blender-plugin🎯 DSH与Blender直连插件实现AI实时交互建模，支持多平台操作。
提供AI驱动的Blender交互接口，通过15个模型工具实现选中对象直送DSH，支持v2.5活动状态管理。区别于传统离线流程，可实时执行Python代码并获取viewport帧，兼顾GUI与无头模式。
安装插件后直接使用Blender界面交互，支持WSL/Windows/macOS。提供参考图像测量、装配审计、块状预览等工具，通过原生选择功能同步建模数据，降低AI与3D软件协作门槛。
✨ 功能亮点
• 支持GUI-first交互建模，AI实时 inspect 场景并执行Python代码
• 提供无GUI头模式，通过Workbench帧保持交互能力
• 内置装配审计工具，可检测冲突并自动修复
👥 适合：3D建模开发者及AI工具使用者
#3D建模 #AI代理 #Blender插件 #自动化工具 #Python
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python-miio
🎯 为小米智能家电提供Python控制接口及命令行工具
提供miIO和MIoT协议支持，通过Python库和miiocli工具实现设备控制。区别于厂商官方SDK，采用社区维护模式，无需依赖官方API，支持多类型小米设备交互。
安装后通过命令行输入IP和Token即可操作设备，支持云账户自动获取Token。需具备基础网络知识，可配合Home Assistant等平台使用，提供详细文档指导设备适配与调试。
✨ 功能亮点
• 支持miIO和MIoT双协议设备控制
• 提供命令行工具实现设备交互
• 社区维护无厂商绑定
👥 适合：智能家居开发者及设备自动化爱好者
#Python #homeautomation #miio #miot #smarthome
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rytilahti/python-miio🎯 为小米智能家电提供Python控制接口及命令行工具
提供miIO和MIoT协议支持，通过Python库和miiocli工具实现设备控制。区别于厂商官方SDK，采用社区维护模式，无需依赖官方API，支持多类型小米设备交互。
安装后通过命令行输入IP和Token即可操作设备，支持云账户自动获取Token。需具备基础网络知识，可配合Home Assistant等平台使用，提供详细文档指导设备适配与调试。
✨ 功能亮点
• 支持miIO和MIoT双协议设备控制
• 提供命令行工具实现设备交互
• 社区维护无厂商绑定
👥 适合：智能家居开发者及设备自动化爱好者
#Python #homeautomation #miio #miot #smarthome
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mtprotoproxy
🎯 为Telegram提供异步MTProto代理服务
基于Python实现的异步MTProto代理，支持Docker部署。相比传统方案，采用事件循环机制提升并发处理能力，配置文件可动态调整端口与用户权限。
支持Docker容器化运行或直接执行脚本，配置修改后无需重启生效。提供多实例负载均衡功能，可集成Prometheus实现运行时数据监控。
✨ 功能亮点
• 支持Docker部署与独立脚本运行两种方式
• 单节点可承载4000以上并发用户连接
• 兼容Telegram MTProto协议标准
👥 适合：需要部署Telegram代理服务的开发者
#asyncmtprotoproxy #docker #mtproto #python #telegram
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alexbers/mtprotoproxy🎯 为Telegram提供异步MTProto代理服务
基于Python实现的异步MTProto代理，支持Docker部署。相比传统方案，采用事件循环机制提升并发处理能力，配置文件可动态调整端口与用户权限。
支持Docker容器化运行或直接执行脚本，配置修改后无需重启生效。提供多实例负载均衡功能，可集成Prometheus实现运行时数据监控。
✨ 功能亮点
• 支持Docker部署与独立脚本运行两种方式
• 单节点可承载4000以上并发用户连接
• 兼容Telegram MTProto协议标准
👥 适合：需要部署Telegram代理服务的开发者
#asyncmtprotoproxy #docker #mtproto #python #telegram
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onedrive
🎯 为Linux用户提供支持OneDrive个人版和企业版的开源客户端
基于Python开发，支持Linux、FreeBSD、OpenBSD及容器环境部署，提供单向/双向同步模式，适配桌面与服务器场景。区别于官方客户端，专注Linux生态且持续维护。
通过配置文件和命令行操作，支持多账号管理与细粒度同步策略。兼容Docker/Podman容器化部署，无需依赖Windows/macOS原生功能。
✨ 功能亮点
• 支持OneDrive个人版/企业版/SharePoint多服务账号同步
• 提供容器化部署方案适配Docker/Podman环境
• 双模式同步机制保障数据一致性与灵活性
👥 适合：Linux用户及需要跨平台同步的开发者
#linux #onedrive #opensource #python #cloudstorage
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abraunegg/onedrive🎯 为Linux用户提供支持OneDrive个人版和企业版的开源客户端
基于Python开发，支持Linux、FreeBSD、OpenBSD及容器环境部署，提供单向/双向同步模式，适配桌面与服务器场景。区别于官方客户端，专注Linux生态且持续维护。
通过配置文件和命令行操作，支持多账号管理与细粒度同步策略。兼容Docker/Podman容器化部署，无需依赖Windows/macOS原生功能。
✨ 功能亮点
• 支持OneDrive个人版/企业版/SharePoint多服务账号同步
• 提供容器化部署方案适配Docker/Podman环境
• 双模式同步机制保障数据一致性与灵活性
👥 适合：Linux用户及需要跨平台同步的开发者
#linux #onedrive #opensource #python #cloudstorage
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sherlock
🎯 通过用户名跨平台追踪社交媒体账户，覆盖400+网络
自动化查询400+社交平台用户信息，通过统一接口减少手动操作。相比传统逐个平台搜索方式，支持批量输入用户名并生成独立结果文件。核心功能聚焦账号关联分析，提供结构化输出便于后续处理。
安装支持pipx、docker、系统包管理器等多种方式，兼容Linux/Unix环境。使用时需输入目标用户名或文件，支持多用户同时查询。部分系统包存在兼容性问题，建议优先使用官方推荐的安装方案。执行后自动生成文本结果文件，包含匹配平台及验证状态。
✨ 功能亮点
• 支持400+社交平台账号同步检索
• 查询结果自动保存为独立文本文件
• 兼容Linux系统及Docker运行环境
👥 适合：安全研究人员、数字取证人员、渗透测试者
#CLI #信息收集 #网络安全 #Python #开源工具
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sherlock-project/sherlock🎯 通过用户名跨平台追踪社交媒体账户，覆盖400+网络
自动化查询400+社交平台用户信息，通过统一接口减少手动操作。相比传统逐个平台搜索方式，支持批量输入用户名并生成独立结果文件。核心功能聚焦账号关联分析，提供结构化输出便于后续处理。
安装支持pipx、docker、系统包管理器等多种方式，兼容Linux/Unix环境。使用时需输入目标用户名或文件，支持多用户同时查询。部分系统包存在兼容性问题，建议优先使用官方推荐的安装方案。执行后自动生成文本结果文件，包含匹配平台及验证状态。
✨ 功能亮点
• 支持400+社交平台账号同步检索
• 查询结果自动保存为独立文本文件
• 兼容Linux系统及Docker运行环境
👥 适合：安全研究人员、数字取证人员、渗透测试者
#CLI #信息收集 #网络安全 #Python #开源工具
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flower
🎯 提供跨设备协同训练的联邦学习框架，支持多框架集成与灵活配置。
基于多框架兼容设计，实现跨设备分布式模型训练。区别于传统集中式学习，通过模块化架构支持PyTorch、TensorFlow等主流框架，允许自定义算法组件与通信协议。
提供多语言快速入门指南，涵盖Python核心库与移动端集成方案。通过标准化接口降低开发门槛，配套教程覆盖基础到高级用例，支持从模拟环境到真实设备的渐进式部署。
✨ 功能亮点
• 支持PyTorch、TensorFlow、scikit-learn等15+机器学习框架
• 提供可扩展的策略组件与自定义通信协议接口
• 框架无关设计适配移动端与边缘计算场景
👥 适合：研究人员、开发者及需要部署联邦学习的团队
#联邦学习 #Python #机器学习 #PyTorch #TensorFlow
@GithubCOTV
flwrlabs/flower🎯 提供跨设备协同训练的联邦学习框架，支持多框架集成与灵活配置。
基于多框架兼容设计，实现跨设备分布式模型训练。区别于传统集中式学习，通过模块化架构支持PyTorch、TensorFlow等主流框架，允许自定义算法组件与通信协议。
提供多语言快速入门指南，涵盖Python核心库与移动端集成方案。通过标准化接口降低开发门槛，配套教程覆盖基础到高级用例，支持从模拟环境到真实设备的渐进式部署。
✨ 功能亮点
• 支持PyTorch、TensorFlow、scikit-learn等15+机器学习框架
• 提供可扩展的策略组件与自定义通信协议接口
• 框架无关设计适配移动端与边缘计算场景
👥 适合：研究人员、开发者及需要部署联邦学习的团队
#联邦学习 #Python #机器学习 #PyTorch #TensorFlow
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OpenBiliClaw
🎯 本地运行的跨平台AI内容发现工具，基于用户行为主动推荐内容
通过本地存储用户行为数据，跨平台抓取B站、小红书、抖音等平台内容，利用AI模型生成个性化推荐。区别于云端推荐系统，数据全程本地处理，仅通过SQLite存储用户反馈和浏览记录。
支持浏览器插件+桌面后端架构，用户需安装Chrome插件并部署本地服务。兼容Windows/macOS，提供精简版和完整版安装包，网络环境需支持目标平台访问，部分功能需海外节点。
✨ 功能亮点
• 支持15+主流平台内容抓取与个性化推荐
• 用户数据本地SQLite存储，无云端传输
• 集成DeepSeek Harness插件扩展能力
👥 适合：关注隐私和个性化推荐的开发者及技术爱好者
#aiagent #contentdiscovery #localfirst #deepseekharness #python
@GithubCOTV
whiteguo233/OpenBiliClaw🎯 本地运行的跨平台AI内容发现工具，基于用户行为主动推荐内容
通过本地存储用户行为数据，跨平台抓取B站、小红书、抖音等平台内容，利用AI模型生成个性化推荐。区别于云端推荐系统，数据全程本地处理，仅通过SQLite存储用户反馈和浏览记录。
支持浏览器插件+桌面后端架构，用户需安装Chrome插件并部署本地服务。兼容Windows/macOS，提供精简版和完整版安装包，网络环境需支持目标平台访问，部分功能需海外节点。
✨ 功能亮点
• 支持15+主流平台内容抓取与个性化推荐
• 用户数据本地SQLite存储，无云端传输
• 集成DeepSeek Harness插件扩展能力
👥 适合：关注隐私和个性化推荐的开发者及技术爱好者
#aiagent #contentdiscovery #localfirst #deepseekharness #python
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bbot
🎯 自动化递归扫描提升攻击面管理效率
基于被动API与DNS暴力破解的递归扫描工具，通过子域名变异算法实现更全面的资产发现。相比传统工具在大规模域名场景下提升20-50%的子域名覆盖率，支持多目标并行处理。
提供CLI与Python API双模式，兼容Docker部署。输出模块覆盖Neo4j图数据库、CSV/JSON文件及即时通讯平台，依赖Ansible自动安装。配置文件定义扫描策略，支持自定义YARA规则进行深度检测。
✨ 功能亮点
• 子域名发现效率比其他工具高20-50%
• 支持多目标和自定义YARA规则
• 输出模块覆盖Neo4j、CSV、JSON等格式
👥 适合：安全研究人员和漏洞赏金开发者
#攻击面管理 #子域名枚举 #自动化 #漏洞赏金 #Python
@GithubCOTV
blacklanternsecurity/bbot🎯 自动化递归扫描提升攻击面管理效率
基于被动API与DNS暴力破解的递归扫描工具，通过子域名变异算法实现更全面的资产发现。相比传统工具在大规模域名场景下提升20-50%的子域名覆盖率，支持多目标并行处理。
提供CLI与Python API双模式，兼容Docker部署。输出模块覆盖Neo4j图数据库、CSV/JSON文件及即时通讯平台，依赖Ansible自动安装。配置文件定义扫描策略，支持自定义YARA规则进行深度检测。
✨ 功能亮点
• 子域名发现效率比其他工具高20-50%
• 支持多目标和自定义YARA规则
• 输出模块覆盖Neo4j、CSV、JSON等格式
👥 适合：安全研究人员和漏洞赏金开发者
#攻击面管理 #子域名枚举 #自动化 #漏洞赏金 #Python
@GithubCOTV
Home-AssistantConfig
🎯 提供智能家居自动化配置与文档，支持个性化调整和实时更新。
分享实时更新的Home Assistant配置与实践文档，侧重可复用模式而非直接部署。包含自动化脚本、场景配置、设备控制方案，强调需根据自身环境调整实体ID、密钥和服务参数。提供硬件改造案例与软件集成思路，通过Issue记录设计决策与版本迭代。
基于Docker/compose平台运行，配置验证通过GitHub Actions保障。需自行替换本地网络端点、服务名称及主机特定参数后方可使用。提供完整项目结构说明，包含可浏览的配置索引、包管理、脚本库及场景模板，支持分层引用与模块化改造。
✨ 功能亮点
• 包含实时更新的自动化脚本和场景配置
• 提供硬件改造案例及详细操作流程
• 支持Docker部署并维护配置验证流程
👥 适合：智能家居爱好者及自动化配置研究者
#HomeAssistant #自动化配置 #Docker #智能家居 #Python
@GithubCOTV
CCOSTAN/Home-AssistantConfig🎯 提供智能家居自动化配置与文档，支持个性化调整和实时更新。
分享实时更新的Home Assistant配置与实践文档，侧重可复用模式而非直接部署。包含自动化脚本、场景配置、设备控制方案，强调需根据自身环境调整实体ID、密钥和服务参数。提供硬件改造案例与软件集成思路，通过Issue记录设计决策与版本迭代。
基于Docker/compose平台运行，配置验证通过GitHub Actions保障。需自行替换本地网络端点、服务名称及主机特定参数后方可使用。提供完整项目结构说明，包含可浏览的配置索引、包管理、脚本库及场景模板，支持分层引用与模块化改造。
✨ 功能亮点
• 包含实时更新的自动化脚本和场景配置
• 提供硬件改造案例及详细操作流程
• 支持Docker部署并维护配置验证流程
👥 适合：智能家居爱好者及自动化配置研究者
#HomeAssistant #自动化配置 #Docker #智能家居 #Python
@GithubCOTV
ProxMenux
🎯 为家庭实验室提供Proxmox VE后安装管理、备份恢复及实时监控的交互式工具
ProxMenux 通过菜单驱动的命令行界面和Web仪表板整合Proxmox VE管理任务。与传统手动操作不同，它提供预设选项自动执行后安装配置、备份恢复流程，并集成实时监控功能。支持Proxmox 7.0及以上版本，通过curl和git自动安装依赖项，包含dialog、jq等工具。用户无需编写复杂脚本即可完成常见维护操作，减少配置错误风险。
安装过程通过单条bash命令完成，依赖项如Python3、Flask框架和系统服务管理器自动部署。Web仪表板通过systemd服务启动，支持Nginx/Traefik反向代理，提供Totp双因素认证。用户可通过浏览器访问本地网络的监控界面，无需SSH连接。支持英语、西班牙语等六种语言，界面翻译文件预编译为JSON格式，不依赖运行时翻译引擎。
项目持续维护中，提供测试版通道获取最新功能。依赖项如dialog、curl等通过apt自动安装，监控服务以systemd单元运行。替代方案包括Proxmox原生工具或Zabbix等监控系统。社区通过GitHub提交问题和代码贡献，遵循GPL-3.0协议。测试版包含未稳定功能，用户需自行承担潜在风险。
✨ 功能亮点
• 支持CPU/内存/网络实时监控与可视化展示
• 提供预设菜单的备份恢复流程自动化
• 集成Web仪表板实现无终端访问
• 兼容Proxmox 7.0及以上版本系统
👥 适合：家庭实验室管理员和自托管用户
#homelab #proxmox #backup #monitoring #python
@GithubCOTV
MacRimi/ProxMenux🎯 为家庭实验室提供Proxmox VE后安装管理、备份恢复及实时监控的交互式工具
ProxMenux 通过菜单驱动的命令行界面和Web仪表板整合Proxmox VE管理任务。与传统手动操作不同，它提供预设选项自动执行后安装配置、备份恢复流程，并集成实时监控功能。支持Proxmox 7.0及以上版本，通过curl和git自动安装依赖项，包含dialog、jq等工具。用户无需编写复杂脚本即可完成常见维护操作，减少配置错误风险。
安装过程通过单条bash命令完成，依赖项如Python3、Flask框架和系统服务管理器自动部署。Web仪表板通过systemd服务启动，支持Nginx/Traefik反向代理，提供Totp双因素认证。用户可通过浏览器访问本地网络的监控界面，无需SSH连接。支持英语、西班牙语等六种语言，界面翻译文件预编译为JSON格式，不依赖运行时翻译引擎。
项目持续维护中，提供测试版通道获取最新功能。依赖项如dialog、curl等通过apt自动安装，监控服务以systemd单元运行。替代方案包括Proxmox原生工具或Zabbix等监控系统。社区通过GitHub提交问题和代码贡献，遵循GPL-3.0协议。测试版包含未稳定功能，用户需自行承担潜在风险。
✨ 功能亮点
• 支持CPU/内存/网络实时监控与可视化展示
• 提供预设菜单的备份恢复流程自动化
• 集成Web仪表板实现无终端访问
• 兼容Proxmox 7.0及以上版本系统
👥 适合：家庭实验室管理员和自托管用户
#homelab #proxmox #backup #monitoring #python
@GithubCOTV
python-mss
🎯 提供跨平台多屏幕截图功能，无需依赖库，使用ctypes实现高效截图。
python-mss通过ctypes直接调用系统API实现截图，区别于依赖外部库的方案。支持Linux、Mac、Windows系统，可抓取单个或全部显示器画面。与传统方案相比，无需安装额外依赖，代码量更少，运行效率更高。该模块仅提供基础截图功能，但通过PIL支持多种图片格式转换，兼容OpenCV和Numpy进行图像处理。
安装支持pip和conda两种方式，用户可选择适合的包管理器。代码遵循PEP8规范，具备线程安全性，适合嵌入游戏或AI应用。针对高DPI显示器，需优先导入mss模块避免冲突。提供完整文档和示例代码，降低学习门槛。支持Python 3.10及以上版本，确保与最新语言特性兼容。
项目持续维护更新，文档和示例保持同步。社区通过Stack Overflow提供支持，用户可提交问题和反馈。相比pyautogui等替代方案，其更注重性能优化和系统底层调用。官方推荐使用该模块处理需要快速截图的场景，如计算机视觉应用。项目采用MIT协议，允许商业用途和二次开发。
✨ 功能亮点
• 纯Python实现无依赖，直接调用系统API
• 支持Linux/Mac/Windows多平台截图
• 集成PIL和OpenCV进行图像处理
• 处理高DPI显示器时需优先导入模块
👥 适合：需要跨平台截图功能的开发者
#crossplatform #ctypes #screenshot #python #efficiency
@GithubCOTV
BoboTiG/python-mss🎯 提供跨平台多屏幕截图功能，无需依赖库，使用ctypes实现高效截图。
python-mss通过ctypes直接调用系统API实现截图，区别于依赖外部库的方案。支持Linux、Mac、Windows系统，可抓取单个或全部显示器画面。与传统方案相比，无需安装额外依赖，代码量更少，运行效率更高。该模块仅提供基础截图功能，但通过PIL支持多种图片格式转换，兼容OpenCV和Numpy进行图像处理。
安装支持pip和conda两种方式，用户可选择适合的包管理器。代码遵循PEP8规范，具备线程安全性，适合嵌入游戏或AI应用。针对高DPI显示器，需优先导入mss模块避免冲突。提供完整文档和示例代码，降低学习门槛。支持Python 3.10及以上版本，确保与最新语言特性兼容。
项目持续维护更新，文档和示例保持同步。社区通过Stack Overflow提供支持，用户可提交问题和反馈。相比pyautogui等替代方案，其更注重性能优化和系统底层调用。官方推荐使用该模块处理需要快速截图的场景，如计算机视觉应用。项目采用MIT协议，允许商业用途和二次开发。
✨ 功能亮点
• 纯Python实现无依赖，直接调用系统API
• 支持Linux/Mac/Windows多平台截图
• 集成PIL和OpenCV进行图像处理
• 处理高DPI显示器时需优先导入模块
👥 适合：需要跨平台截图功能的开发者
#crossplatform #ctypes #screenshot #python #efficiency
@GithubCOTV