Mihomo Alpha 内核 3 周前就支持了Tailscale outbound ，可以玩下，参考配置：
proxies:
# tailscale
- name: "tailscale"
type: tailscale
# hostname: mihomo # Tailscale 设备名，默认由 tsnet 处理
# auth-key: tskey-auth-xxxx # 可选；不填写时首次启动会输出交互式登录 URL
# control-url: https://controlplane.tailscale.com # 可选；自定义 Headscale/Tailscale control server
# state-dir: ./tailscale # tsnet 状态目录，默认 tailscale
# ephemeral: false # 是否作为 ephemeral node 登录，默认 false
udp: true # 是否启用 UDP，默认 false
# accept-routes: true # 是否接受 Tailnet 中发布的 subnet routes
# exit-node: 100.64.0.1 # 使用指定 exit node，可填写节点 IP；也支持 auto:any
# exit-node-allow-lan-access: true # 使用 exit node 时是否允许访问本地 LAN
# 当目标不在 Tailscale 路由内时，连接会直接报错，不会回退到直连；
# 访问公网需要配置可用的 exit-node，或接受覆盖目标网段的 subnet routes。
# 一个出站代理的标识。当值不为空时，将使用指定的 proxy 发出 Tailscale 控制面和 DERP/STUN 等连接
# dialer-proxy: "ss1"
# interface-name: "WLAN" # 指定出站网卡
# routing-mark: 6666 # Linux 下配置 fwmark
# ip-version: ipv4-prefer # 可选：dual/ipv4/ipv6/ipv4-prefer/ipv6-prefer
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最近发现 Cloudflare Worker 节点好像又能玩了。
和 AI 聊了一会儿，顺手搓了一套全新的部署代码。
这次主要做了几点优化：
- 支持长连接（TG 更稳，youtube视频不断断续续）
- CPU 占用更低（高并发即时释放）
- 针对 Cloudflare V8 引擎做了一些极限优化（快速刷 INS 视频不转圈圈）
- 整体稳定性比之前好不少
先临时放出来给大家用用，能跑多久随缘，随时可能跑路 😆
Clash 类型订阅链接
注：ClashMac 中添加订阅链接，然后在配置中挂载使用。
Surge 类型订阅链接
和 AI 聊了一会儿，顺手搓了一套全新的部署代码。
这次主要做了几点优化：
- 支持长连接（TG 更稳，youtube视频不断断续续）
- CPU 占用更低（高并发即时释放）
- 针对 Cloudflare V8 引擎做了一些极限优化（快速刷 INS 视频不转圈圈）
- 整体稳定性比之前好不少
先临时放出来给大家用用，能跑多久随缘，随时可能跑路 😆
Clash 类型订阅链接
https://text.speedtests.ccwu.cc/sub/cb792fe7-78c2-4284-89b3-8e755c811114/CF/ClashMac
注：ClashMac 中添加订阅链接，然后在配置中挂载使用。
Surge 类型订阅链接
https://text.speedtests.ccwu.cc/sub/c2ed14d6-37e8-4d07-9225-682686a283fc/CF/Surge
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让 AI 对 ClashMac 重构版本进行了全面分析，整理出一些比较有意思的发现（一本正经的胡说八道），分享给大家：
开发成本推测
项目属性：推测是一个小型的、极高水平的独立开发者项目，或者是 2-3 人的核心团队。
开发周期：估计第一阶段 MVP 开发需要 3-4 个月（涉及复杂的 XPC 通信、特权进程安全设计、SwiftUI 自定义菜单栏及 SQLite WAL 流量存储设计）。要达到目前这种包含 Metal 粒子渲染、高精度 Apple Charts 可视化大盘的完整度，累计迭代周期在 8-12 个月左右。
技术难点：XPC 双向安全认证、macOS 底层网络 Socket 调优（recvmsgx 批量接收）、在 NSMenuItem 中宿主 SwiftUI 视图时的尺寸精准测量与 Hover 高亮重绘。
最终报告输出总结
通过深入的分析 该应用目前 7.9MB ，展现了极高水平的 macOS 原生开发技巧。它在保持极致视觉体验的同时，对底层进程通信、安全鉴权、高并发连接落库以及 Socket 批量系统调用优化都做到了非常精致的平衡，是一个非常优秀的 macOS 系统级应用工程范本。
开发成本推测
项目属性：推测是一个小型的、极高水平的独立开发者项目，或者是 2-3 人的核心团队。
开发周期：估计第一阶段 MVP 开发需要 3-4 个月（涉及复杂的 XPC 通信、特权进程安全设计、SwiftUI 自定义菜单栏及 SQLite WAL 流量存储设计）。要达到目前这种包含 Metal 粒子渲染、高精度 Apple Charts 可视化大盘的完整度，累计迭代周期在 8-12 个月左右。
技术难点：XPC 双向安全认证、macOS 底层网络 Socket 调优（recvmsgx 批量接收）、在 NSMenuItem 中宿主 SwiftUI 视图时的尺寸精准测量与 Hover 高亮重绘。
最终报告输出总结
通过深入的分析 该应用目前 7.9MB ，展现了极高水平的 macOS 原生开发技巧。它在保持极致视觉体验的同时，对底层进程通信、安全鉴权、高并发连接落库以及 Socket 批量系统调用优化都做到了非常精致的平衡，是一个非常优秀的 macOS 系统级应用工程范本。
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uv 用 Rust 写的，
bun 也转向 Rust，
Oxc、Rolldown 还是 Rust。
然后：
- uv 背后的 Astral，团队成员去了 OpenAI；
- bun 背后的 Oven，被 Anthropic 收购；
- Vite 团队成员去了 Cloudflare。
这么看下来：
想被大厂盯上，先学 Rust。
想被收购，最好用 Rust。
看来高质量开源项目，依然是这个时代最好的简历。
bun 也转向 Rust，
Oxc、Rolldown 还是 Rust。
然后：
- uv 背后的 Astral，团队成员去了 OpenAI；
- bun 背后的 Oven，被 Anthropic 收购；
- Vite 团队成员去了 Cloudflare。
这么看下来：
想被大厂盯上，先学 Rust。
想被收购，最好用 Rust。
看来高质量开源项目，依然是这个时代最好的简历。
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AI 优选网址导航，新增内置常用工具
所有小工具的计算、生成在本地浏览器完成，安全，高效
已收录 1633+ AI 推荐站点，
不知道看什么，来这里逛逛；
记不住域名，来这里找找。
https://123.clashmac.app
所有小工具的计算、生成在本地浏览器完成，安全，高效
已收录 1633+ AI 推荐站点，
不知道看什么，来这里逛逛；
记不住域名，来这里找找。
https://123.clashmac.app
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Burrow 是一个基于 Mole CLI 的免费开源 macOS 菜单栏工具，用图形界面统一提供清理、卸载、磁盘分析、系统监控与历史记录，并内置 MCP/HTTP 接口供 Claude Code 等智能体查询本机状态。
https://github.com/caezium/Burrow
https://github.com/caezium/Burrow
Forwarded from mihomo ｜ notification
六月初内核更新
https://github.com/MetaCubeX/mihomo/releases/tag/v1.19.27
https://github.com/MetaCubeX/ClashMetaForAndroid/releases/tag/v2.11.30
https://github.com/MetaCubeX/mihomo/releases/tag/v1.19.27
https://github.com/MetaCubeX/ClashMetaForAndroid/releases/tag/v2.11.30
GitHub
Release v1.19.27 · MetaCubeX/mihomo
What's Changed
90b1066 feat: add ping keepalive support for OpenVPN (#2859) by @puppywang
fd2112e feat: add built-in proxy PASS-RULE (#2873) by @echsfxy
1e62d55 feat: add empty-fallback to gro...
90b1066 feat: add ping keepalive support for OpenVPN (#2859) by @puppywang
fd2112e feat: add built-in proxy PASS-RULE (#2873) by @echsfxy
1e62d55 feat: add empty-fallback to gro...
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Google AI Edge Gallery 已正式登陆 Mac。
现在，Mac 用户可以在本地离线运行 Gemma 模型，无需联网，兼顾隐私与响应速度。
目前应用内提供 5 款 Google 自家模型，其中最值得关注的是 Gemma 4 12B。即使是 16GB 内存的 Mac，也能完成文本生成、图像理解和音频处理等任务。
另外，还发现了一款免费的本地听写工具 Eloquent，支持离线语音转写、轻度 AI 润色，并可自定义专业词汇和术语，对经常记录会议或创作内容的用户比较实用。
Google 正在把 AI 从云端带回设备本地，本地 AI 的体验正在越来越成熟。
https://developers.google.com/edge/gallery
现在，Mac 用户可以在本地离线运行 Gemma 模型，无需联网，兼顾隐私与响应速度。
目前应用内提供 5 款 Google 自家模型，其中最值得关注的是 Gemma 4 12B。即使是 16GB 内存的 Mac，也能完成文本生成、图像理解和音频处理等任务。
另外，还发现了一款免费的本地听写工具 Eloquent，支持离线语音转写、轻度 AI 润色，并可自定义专业词汇和术语，对经常记录会议或创作内容的用户比较实用。
Google 正在把 AI 从云端带回设备本地，本地 AI 的体验正在越来越成熟。
https://developers.google.com/edge/gallery
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