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

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。

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

自己瞎折腾AI编程助手，不如给它加个硬核工作流。
GitHub上有个叫Superpowers的项目，狂揽26.5万星，专治各种AI编程的“懒病”。
它的玩法很直接：在AI写任何代码前，先强制它和你头脑风暴、定规范、做计划。然后严格遵守TDD红绿循环，没写测试？代码直接删掉重来。整个过程还会用隔离的git worktrees，让多个子代理并行干活，互不干扰。
拿Claude Code举例，裸奔状态下的它，习惯直接甩代码、盲目调试、顺手把测试也丢了。但装上Superpowers后，就像被资深工程师上身，强制走完7步标准流程：头脑风暴→规范→计划→TDD→子代理→审查→发布。在全部测试通过前，一行正式代码都出不来。
这玩意儿不挑食，Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、Copilot CLI全都能用。一旦开工，代理可以自主运行好几个小时，绝不跑偏。
🔗https://github.com/obra/superpowers

Telegram必备的搜索引擎，极搜JISOU帮你精准找到，想要的群组、频道、视频、音乐

👉 t.me/jisou2?start=a_6657896970

一个本地AI代理Skales，支持Windows、macOS、Linux、Android、iOS全平台。
设个目标让它后台自己跑，还能多设备组队、浏览器自动化、写代码、跑工作流。
本地优先，自带免费试用额度，也支持BYOK。不用装Docker，下载即用。
🔗https://github.com/skalesapp/skales

漏洞扫描器这行当，老牌工具多的是，但Nuclei硬是靠社区模板杀出了一条路，成了安全圈的标配。
玩法简单：YAML写模板，定义检测逻辑，然后往目标上一扔，HTTP、DNS、TCP、SSL、WebSocket、Code这些协议都能扫。社区贡献了上万个现成模板，从CVE到配置错误到暴露面，基本覆盖了常见场景。
真正让Nuclei跟其他扫描器拉开差距的，是它的验证方式，不是发了请求看状态码就报洞，而是模拟真实攻击步骤去验证，所以误报率压得很低。
并行扫描速度够快，CI/CD里接进去做回归检测也顺手。

在现有K8s集群里一键创建带独立API Server、CRD、RBAC的虚拟集群，体验和真集群几乎没差，成本却低一大截。
vCluster就是这么个东西。CNCF认证K8s发行版，支持Shared/Dedicated/Private Nodes/Standalone多种架构，秒级创建，适合多租户、CI/CD、AI/GPU平台。
Adobe、NVIDIA、CoreWeave在用，已部署超4000万个租户集群。
开源Apache-2.0，一行命令上手：
vcluster create my-vcluster --namespace team-x
🔗https://github.com/loft-sh/vcluster