大模型AI编程前沿
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玩FPV图传的都知道,距离和延迟之间的取舍,向来是个让人反复折腾的难题。
OpenHD这套方案走的是另一条路,用市面常见的Wi-Fi网卡,但不走标准Wi-Fi协议,而是改成类似模拟图传的广播模式(wifibroadcast),在低延迟和长距离之间找到了一个比较实用的平衡点。
除了高清视频流,它还同时承载双向遥测、音频和RC控制信号,全部挤在同一条通道里传输。
对喜欢折腾硬件的玩家来说,支持树莓派等多种平台这点比较友好,OSD也可以按自己的习惯定制。
🔗https://github.com/OpenHD/OpenHD
各家大厂的工程博客其实藏着大量高质量的技术实践,但分散在几十个站点里,想系统性地翻一遍根本不现实。
Awesome Engineering Articles 这个精选列表直接解决了这个问题——把 Airbnb、Netflix、Uber、Stripe、Meta 等 40 多家公司的 300+ 篇技术文章按公司整理好,覆盖系统架构、AI/ML、数据库、性能优化、分布式系统这些方向,基本都是各团队在真实大规模场景下的踩坑记录和解决方案。
对做后端和基础架构的人来说,与其自己从头摸索,不如直接看看别人已经验证过的方法。
每篇文章都标注了年份和技术领域,按需筛选也比较方便。
🔗https://github.com/ashishps1/awesome-engineering-articles
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👉 t.me/jisou2?start=a_6657896970
苹果的 FindMy 网络覆盖面确实广,但想自己做个兼容设备,原本必须有一台 Mac 来生成密钥,这个门槛拦住了不少人呢。
Macless-Haystack 是基于 OpenHaystack 改造,不需要真实 Mac 或虚拟机,完全靠 Docker 在任意机器上跑通整套流程。支持 ESP32 和 NRF5x 系列硬件,固件针对低功耗做了优化,电池续航比早期方案好不少。
配套的 Android App 和 Web 前端可以直接查看设备位置,密钥生成、固件烧录、服务器部署都有现成的脚本和文档。你有闲置的 ESP32 开发板,花点时间就能攒出一个自己的 FindMy 追踪器,成本远低于买一个 AirTag。
商业 OAuth 服务按调用量收费的模式,对独立开发者和中小企业来说,开销会随着用户增长迅速膨胀。
OpenAuth 提供了一套可自托管的替代方案,基于 OAuth 2.0 标准,支持 GitHub、Google 等第三方登录,也内置了密码登录流程。
部署方式比较灵活,可以在 Node.js、Bun 上跑,也能丢到 AWS Lambda 或 Cloudflare Workers 上。
它本身是一个集中式的认证服务器,但可以嵌入到现有应用里,而不是必须单独部署。前端带了可主题化的 UI,不想自己设计界面的话可以直接复用。
认证完成后通过回调函数对接你自己的用户数据逻辑,不强制绑定特定的数据库或 ORM。
了解更多 https://github.com/anomalyco/openauth
商业无人机测绘软件按年订阅或按处理量收费的模式,对个人用户和小型团队来说确实不太友好,之前接触过几款,价格直接劝退。
OpenDroneMap 命令行工具提供了开源的替代流程:把无人机、气球或风筝拍的照片,处理成分类点云、带纹理的 3D 模型、带地理坐标的正射影像和数字高程模型(DEM)。
我自己试下来,最省事的运行方式是通过 Docker 一键启动,把图片放进指定目录就行,不用折腾环境依赖。
熟悉命令行的用户可以灵活调整参数,比如控制点云密度或输出分辨率。GPU 加速版镜像能明显提升特征提取速度,处理大批量数据时能省不少时间。
输出格式兼容 QGIS、CloudCompare 这些主流开源工具,省去了格式转换的麻烦。
🔗这里https://github.com/OpenDroneMap/ODM
之前为了下载管理视频,试过好几个方案,要么不支持某些站点,要么管理界面太简陋。
MyTube算是我目前看到覆盖比较全的一个自托管方案。
它基于yt-dlp,支持YouTube、B站、Twitch这些常见平台,订阅频道后能自动下载新内容,不用手动一个个去拉。本地媒体库支持分类整理,界面UI做得还算干净。
比较意外的两个点是:内置了Cloudflare Tunnel,不用自己折腾端口转发和反向代理;整个项目是100%通过提示词生成的,零手写代码,目前已经有1.1k星标。Docker一键部署对不熟悉Node.js环境的人来说也比较友好。。
🔗https://github.com/franklioxygen/MyTube
传统RAG在处理不断变化的信息时有个明显的短板,它把数据当成静态的,但现实世界的事实会变。之前做Agent相关的项目时,这个问题一直让我挺头疼的。
Graphiti(Zep开源的项目)针对这个场景做了个设计:把对话、业务数据、文档自动构建成带时间维度的知识图谱,每条事实都记录它从什么时候开始有效、什么时候被更新替代。这样既能查当前状态,也能回溯某个时间点的情况。
它支持增量更新,不用每次全量重建,检索时混合了语义、关键词和图遍历几种方式。
我个人比较在意的是数据来源可追溯这一点,每个结论都能往回找到原始内容,排查问题时能省不少力气。
目前支持Neo4j、FalkorDB、Amazon Neptune这些图数据库后端,Python 以上就能跑。如果你正在做Agent相关的项目,又觉得传统RAG在动态数据上不太顺手,这个值得了解一下。
🔗传送https://github.com/getzep/graphiti
以前管理AI代理的skill,Claude Code放一个目录,Codex放一个目录,Cursor又放一个目录,版本乱、重复多、不知道装了什么。
asm把这收拢了。一个CLI工具,覆盖19个AI编码代理的环境,install、search、audit、inspect全支持。--json和--yes让脚本和CI随便调,装之前还能过验证和安全检查。
skill散落各处、管理混乱的问题,一个命令就看清楚。
传送门这里https://github.com/luongnv89/asm
找AI聊产品想法,聊了三轮就开始跑偏,需求越来越模糊,代码越写越乱,最后只能关掉窗口重来。
这个模板库vibe-coding-prompt-template就是用来锁住这种失控感的。
先做市场调研,再写PRD,接着定技术方案,最后生成AGENTS.md给AI代理执行。
Claude、Gemini、ChatGPT、Cursor这些工具都能接,MVP的推出流程已经模板化,照着填就行。
想靠AI代理挖YouTube数据,不用自己折腾yt-dlp和浏览器自动化。
youtube-skills,GitHub上约500星,专门给AI代理用的YouTube工具箱。装完之后,代理可以直接拿视频字幕、搜内容、扒频道列表、拉播放清单,全走API,不用管那些被屏蔽的IP和二进制依赖。
它对Claude Code、Cursor、Codex系代理都友好,注册送100次免费调用,不用绑卡。
https://github.com/ZeroPointRepo/youtube-skills
假设你有一份两百页的研究报告,想一眼看清核心概念之间的关联,不用自己翻索引。
knowledge_graph做这个的,GitHub上约千星。
丢进去一篇文章或PDF,它用本地LLM(Mistral 7B跑在Ollama上)把概念和关系拎出来,生成一张可交互的图谱。不需要OpenAI的key,零成本试水。
出来的图可以直接喂给Graph RAG做检索增强问答,比传统向量检索多了一层结构化的关联信息。
Agentic Design Patterns,一套完整的学习材料,424页PDF加配套Jupyter Notebook。
覆盖提示链、路由、并行化这些基础模式,也有Reflection、Tool Use、Planning、Multi-Agent这些进阶内容,连RAG、Guardrails、Human-in-the-Loop这种实际落地的运维向设计都包含了。
🔗https://github.com/evoiz/Agentic-Design-Patterns
想把查资料的事全丢给AI,不用自己开浏览器翻半天。
google-ai-mode-skill,专门给Claude Code用的技能,把Google的AI Mode搜索结果直接喂给对话。
它会一次性从几十个来源里把信息汇总好,带着引用返回,省掉AI自己一页页翻网页的功夫。不用API密钥,装好就能用。
PDF里的内容想直接喂给LLM,不用复制粘贴、手动调格式。
MarkPDFdown能把PDF或图片转成Markdown,标题、表格、公式这些结构尽量留住,通过OpenAI或OpenRouter接多个模型跑,支持CLI操作,也能只抽指定页面。
我试了一下,最烦人的是那种扫描版PDF里的表格,它居然能认出来不乱掉。
如果只需要正文里的某几页,直接指定范围就行,不用全跑一遍浪费时间。
🔗https://github.com/MarkPDFdown/markpdfdown
要说安全工具里的老炮,bettercap 绝对算一个,GitHub 上 万 Star 摆在那儿呢。
别的工具还要东拼西凑,它倒好,WiFi 抓包、蓝牙扫描读写、ARP 欺骗、HTTP 代理拦截,一条龙全包了。
更贴心的是自带 Web 面板,鼠标点点就能可视化操作,不像有些工具全靠敲命令。脚本用 JavaScript 写,想怎么定制测试逻辑都顺手。
官方还给了 Docker 镜像,一条命令跑起来。搞安全的朋友,这玩意儿放工具箱里不亏。
🔗 http://github.com/bettercap/bettercap
Karpathy 搞的那个 autoresearch 脚本,我是真服,一晚上不睡觉,自己跑上百轮实验调参,换我早崩了。
现在好了,有人把这套路直接搬到 Claude Code 和 Codex 上了,项目名也叫 autoresearch。
玩法特简单:丢一个目标和量化指标进去,Agent 自个儿在那儿改代码、跑验证,效果变好了就留,翻车了自动撤回去。
最戳我的是给了 14 个子命令,调优、找 Bug、安全审计、发版都能管,还塞了 9 个安全钩子防手滑。
昨晚上闲逛 GitHub,刷到一个东西直接给我整精神了。
有人给 Claude Code 套了个马甲,硬生生变成了免费视频剪片工具,叫 Video Use。
你猜怎么着?把原始素材往文件夹一扔,完事。就这一个动作。
剪片段、去填充词、上字幕、调色加滤镜、处理动画、最后渲染出片。六件事,全自动。
没有时间线拖拽,没有手动逐帧修,啥麻烦都没有。
我第一反应是拿它跟 Remotion 比了一下——说真的,后者更像“帮你写代码生成视频”,这个直接“替你剪完交片”,俩路子。
🔗这里 https://github.com/browser-use/video-use