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把 Claude Code 的体验门槛从先付钱降到先试试,这就是 FCC 这个项目存在的全部理由。
GitHub 上 几 万星,说明被 API 价格劝退的人比我想象的要多得多。
本质上是一层本地代理,跑在你机器上,把 Claude Code、Codex、Pi 这些客户端的请求截下来,转给别的模型提供商去处理,而不是硬撞 Anthropic 的收费端点。
你可以接 NVIDIA NIM、OpenRouter、Gemini、DeepSeek、Mistral、Kimi,也可以挂本地 Ollama 或 LM Studio,三十多个来源随便切,免费额度用不完。
装完跑起来之后,你敲 fcc-claude 或 fcc-codex 的感觉和原生版本一模一样,流式输出、工具调用、推理能力、图片输入全部都在,没有任何缩水。
唯一感知到的区别就是账单不再滚了。代理层自己还顺手做了一些配额探测、命令前缀处理、标题生成之类的优化,省下来的 token 虽然单次不多,积少成多也值得。
终端、桌面托盘、IDE 都能挂,想拉到 Discord 或 Telegram 里当机器人用也行,语音通道还通着。
安装走一键脚本,Windows、macOS、Linux 全覆盖,不用折腾环境变量。
最大的价值就是一句话:先让你用上,再让你决定值不值。
GitHub🔗:https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code
GitHub 上 几 万星,说明被 API 价格劝退的人比我想象的要多得多。
本质上是一层本地代理,跑在你机器上,把 Claude Code、Codex、Pi 这些客户端的请求截下来,转给别的模型提供商去处理,而不是硬撞 Anthropic 的收费端点。
你可以接 NVIDIA NIM、OpenRouter、Gemini、DeepSeek、Mistral、Kimi,也可以挂本地 Ollama 或 LM Studio,三十多个来源随便切,免费额度用不完。
装完跑起来之后,你敲 fcc-claude 或 fcc-codex 的感觉和原生版本一模一样,流式输出、工具调用、推理能力、图片输入全部都在,没有任何缩水。
唯一感知到的区别就是账单不再滚了。代理层自己还顺手做了一些配额探测、命令前缀处理、标题生成之类的优化,省下来的 token 虽然单次不多,积少成多也值得。
终端、桌面托盘、IDE 都能挂,想拉到 Discord 或 Telegram 里当机器人用也行,语音通道还通着。
安装走一键脚本,Windows、macOS、Linux 全覆盖,不用折腾环境变量。
最大的价值就是一句话:先让你用上,再让你决定值不值。
GitHub🔗:https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code
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你有没有盯着一个GitHub仓库,想过当初最开始的那句话到底是什么?
现在有个工具直接把这个问题翻过来回答了,GitReverse,反编译仓库成原始Prompt。
它做了一件挺巧妙的事:拉取项目的元数据、根目录文件树(只读一层)和README,然后用LLM合成一条对话式的用户指令,就像有人刚在Cursor或Claude Code里敲下这句话,然后整仓库的代码就顺着这条线索"长"出来。Grok、OpenRouter、Azure、Gemini都支持,后端任选。
实际操作就两步:打开http://gitreverse.com,贴URL,拿到Prompt,可复制的那种。也支持把GitHub链接里的hub直接改成reverse,一键跳转。
这个工具不是用来"破解"什么的,它做的是一个思维转换:把项目的设计起点反推出来。
拆解优秀开源项目的时候,它不是给你看代码,而是还原出一个可能的"初始指令",让学习路径从"看成品"倒推到"看初始思路"。想从零搭同类项目的人,能直接拿这条Prompt当起始点,不用对着空白编辑器从零憋。
GitHub上现在1500星。我觉得有意思的不是星数,是它把vibe coding从prompt→代码推到了代码→prompt的反向路径。这对AI编程来说,是一个值得注意的转向。
🔗GitHub:https://github.com/filiksyos/gitreverse
现在有个工具直接把这个问题翻过来回答了,GitReverse,反编译仓库成原始Prompt。
它做了一件挺巧妙的事:拉取项目的元数据、根目录文件树(只读一层)和README,然后用LLM合成一条对话式的用户指令,就像有人刚在Cursor或Claude Code里敲下这句话,然后整仓库的代码就顺着这条线索"长"出来。Grok、OpenRouter、Azure、Gemini都支持,后端任选。
实际操作就两步:打开http://gitreverse.com,贴URL,拿到Prompt,可复制的那种。也支持把GitHub链接里的hub直接改成reverse,一键跳转。
这个工具不是用来"破解"什么的,它做的是一个思维转换:把项目的设计起点反推出来。
拆解优秀开源项目的时候,它不是给你看代码,而是还原出一个可能的"初始指令",让学习路径从"看成品"倒推到"看初始思路"。想从零搭同类项目的人,能直接拿这条Prompt当起始点,不用对着空白编辑器从零憋。
GitHub上现在1500星。我觉得有意思的不是星数,是它把vibe coding从prompt→代码推到了代码→prompt的反向路径。这对AI编程来说,是一个值得注意的转向。
🔗GitHub:https://github.com/filiksyos/gitreverse
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想让AI帮忙处理Excel,试过几种方案:要么只能读xlsx文件里的文本,要么丢给你一串Python代码让你自己跑,遇到Power Query和透视表直接歇菜,模型根本碰不到真实的Excel引擎。
ExcelMcp这项目走的是另一条路。它基于MCP协议,让Claude、Copilot、Cursor这些AI助手通过Windows COM API直接驱动桌面版Excel。换句话说,AI操作的是你电脑里那个真正的Excel程序,不是解析xlsx的第三方库。现有公式、图表、宏、Power Query刷新全部保留。
功能覆盖了26个工具、234项操作:Power Query和M代码管理、数据模型加DAX度量值、透视表、图表、切片器、区域读写和格式化、VBA宏执行、条件格式,甚至截图验证和窗口管理。
想删个东西还能通过反复覆写实现安全删除。
上手方式比较灵活:VS Code有一键安装的扩展,也有独立exe和CLI,方便接各类MCP客户端。唯一的限制是只能跑在Windows上,且必须装Excel 2016及以上版本(桌面环境,不支持服务器端处理)。装完记得先关掉所有打开的Excel文件,它需要独占访问权限。
实际使用中,AI可以直接操作工作簿里的内容(查询、筛选、创建透视表、生成图表、执行宏等)。开发人员还可以通过配置JSON文件来添加自定义工具。
ExcelMcp这项目走的是另一条路。它基于MCP协议,让Claude、Copilot、Cursor这些AI助手通过Windows COM API直接驱动桌面版Excel。换句话说,AI操作的是你电脑里那个真正的Excel程序,不是解析xlsx的第三方库。现有公式、图表、宏、Power Query刷新全部保留。
功能覆盖了26个工具、234项操作:Power Query和M代码管理、数据模型加DAX度量值、透视表、图表、切片器、区域读写和格式化、VBA宏执行、条件格式,甚至截图验证和窗口管理。
想删个东西还能通过反复覆写实现安全删除。
上手方式比较灵活:VS Code有一键安装的扩展,也有独立exe和CLI,方便接各类MCP客户端。唯一的限制是只能跑在Windows上,且必须装Excel 2016及以上版本(桌面环境,不支持服务器端处理)。装完记得先关掉所有打开的Excel文件,它需要独占访问权限。
实际使用中,AI可以直接操作工作簿里的内容(查询、筛选、创建透视表、生成图表、执行宏等)。开发人员还可以通过配置JSON文件来添加自定义工具。
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写需求文档和写代码之间,隔着一道最深的沟。
你脑子里想的是一个东西,AI生成出来的是另一个,中间全靠来回改Prompt缝缝补补。
Spec Kit把这道沟填上了。GitHub官方出品,先让你把Spec写清楚,再让AI按步骤生成Plan、Tasks、代码。Copilot、Claude、Gemini这些都能接,35+编码Agent全部支持。
一行命令初始化:specify init my-project
你脑子里想的是一个东西,AI生成出来的是另一个,中间全靠来回改Prompt缝缝补补。
Spec Kit把这道沟填上了。GitHub官方出品,先让你把Spec写清楚,再让AI按步骤生成Plan、Tasks、代码。Copilot、Claude、Gemini这些都能接,35+编码Agent全部支持。
一行命令初始化:specify init my-project
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在屏幕上操作一次,AI就能把整个过程还原成可复用的技能,微软开源的Skill Recorder做的就是这件事。
录制一次任务(点击、切换窗口、浏览网页、甚至口述),它用GitHub Copilot把整个过程解析成清晰的意图加有序步骤,然后直接生成Skill(SKILL.md,Agent随时调用)或Automation(定时或触发自动化)。
关键是它优先用Agent原生工具(gh CLI、web_fetch等),而不是死板回放点击,所以能从一次示范泛化到同类所有任务。
支持macOS、Windows 11、Ubuntu,本地录制,分析时才上传。
录制一次任务(点击、切换窗口、浏览网页、甚至口述),它用GitHub Copilot把整个过程解析成清晰的意图加有序步骤,然后直接生成Skill(SKILL.md,Agent随时调用)或Automation(定时或触发自动化)。
关键是它优先用Agent原生工具(gh CLI、web_fetch等),而不是死板回放点击,所以能从一次示范泛化到同类所有任务。
支持macOS、Windows 11、Ubuntu,本地录制,分析时才上传。
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用家里的WiFi就能知道隔壁房间的人在干什么,a哥听起来确实有点夸张。
GitHub上一个叫RuView的项目,已经冲到万星了。
不用摄像头,不用戴任何设备,就靠普通路由器发射的WiFi信号,就能穿墙感知:
隔壁有几个人、在哪个位置、是走动还是躺着,都能检测到
实时显示人体姿态,17个关键点
睡觉时自动监测呼吸和心率
有人跌倒立刻报警,动作识别准确率挺高
原理是用WiFi CSI结合AI,把路由器变成一个隐形的雷达。
没有视频,没有录像,隐私方面比较放心,天然符合GDPR要求,所有数据本地处理,不上云。
硬件门槛也不高,ESP32几块钱就能做一个节点,或者直接用Docker跑模拟环境也能体验。
GitHub上一个叫RuView的项目,已经冲到万星了。
不用摄像头,不用戴任何设备,就靠普通路由器发射的WiFi信号,就能穿墙感知:
隔壁有几个人、在哪个位置、是走动还是躺着,都能检测到
实时显示人体姿态,17个关键点
睡觉时自动监测呼吸和心率
有人跌倒立刻报警,动作识别准确率挺高
原理是用WiFi CSI结合AI,把路由器变成一个隐形的雷达。
没有视频,没有录像,隐私方面比较放心,天然符合GDPR要求,所有数据本地处理,不上云。
硬件门槛也不高,ESP32几块钱就能做一个节点,或者直接用Docker跑模拟环境也能体验。
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之前处理一段高速路口的监控视频,想统计车流量,结果盯屏幕盯到眼花。G那边有个计算机视觉开发的必备工具包(近5万星标),Supervision。
动态视频和静态图片都能处理,那些需要反复进行的视觉分析任务可以交给它。
高速公路上给车辆测速,自动跟踪轨迹和速度,省去人工统计的麻烦
足球比赛分析球员,跑动距离、站位这些数据都能统计
家里宠物的活动轨迹也能跟踪记录
静态图片分析物体的状态、位置和数量
生成图表和标注图,做汇报可以直接用
数据集加载、转换、拆分、格式互转都能搞定
https://github.com/roboflow/supervision
动态视频和静态图片都能处理,那些需要反复进行的视觉分析任务可以交给它。
高速公路上给车辆测速,自动跟踪轨迹和速度,省去人工统计的麻烦
足球比赛分析球员,跑动距离、站位这些数据都能统计
家里宠物的活动轨迹也能跟踪记录
静态图片分析物体的状态、位置和数量
生成图表和标注图,做汇报可以直接用
数据集加载、转换、拆分、格式互转都能搞定
https://github.com/roboflow/supervision
Media is too big
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有兄弟把一整堂Claude实操课直接白给了,足足1小时,全程不跟你扯虚的,全是拿Claude搭东西、跑自动化、甚至往口袋里薅钱的操作。
a哥刚刷到的这个,确实有点离谱了。
你少追一集剧,把这1小时吃透,明天睁眼可能就多了一门能变现的活哈。
白送还手把手教,你说香不香?
关键人家压根也不卖课。
a哥刚刷到的这个,确实有点离谱了。
你少追一集剧,把这1小时吃透,明天睁眼可能就多了一门能变现的活哈。
白送还手把手教,你说香不香?
关键人家压根也不卖课。
❤2
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Chrome插件商店里安全工具几百个,我装过三十多个,最后留在浏览器里的就这一个。
HackTools把所有Web渗透常用功能塞进了一个侧边栏。
Shell生成器支持PHP、Bash、Python、Perl、Netcat,XSS/SQLi/LFI的payload不用再翻备忘录,Base64和Hash计算点一下就行,TTY升级命令、Linux常用指令、数据外传脚本都集成好了。
弹窗和DevTools里都能打开,Ctrl+K调命令面板。这半年我基本没打开过之前存的那堆payload网站。
HackTools把所有Web渗透常用功能塞进了一个侧边栏。
Shell生成器支持PHP、Bash、Python、Perl、Netcat,XSS/SQLi/LFI的payload不用再翻备忘录,Base64和Hash计算点一下就行,TTY升级命令、Linux常用指令、数据外传脚本都集成好了。
弹窗和DevTools里都能打开,Ctrl+K调命令面板。这半年我基本没打开过之前存的那堆payload网站。
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Generative AI for Beginners一共21课,微软Cloud Advocates团队做的,从提示工程、文本图像生成、聊天应用、RAG、向量数据库到AI Agents全走了一遍。
每课配Python和TypeScript代码,Azure OpenAI、OpenAI API、本地模型都能跟着跑。
翻译做了50多种语言,没门槛。
我自己跟完前五课,已经搭出来一个能跑通的RAG检索流程,之前看文档卡住的地方全通了。
每课配Python和TypeScript代码,Azure OpenAI、OpenAI API、本地模型都能跟着跑。
翻译做了50多种语言,没门槛。
我自己跟完前五课,已经搭出来一个能跑通的RAG检索流程,之前看文档卡住的地方全通了。
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以前想用命令行操作Google Workspace,要么自己封装SDK,要么写一堆curl来回调接口,光认证就能折腾半小时。
gws把这堆破事全抹平了。它是Google官方出的统一CLI工具,Drive、Gmail、Calendar、Sheets、Docs、Chat、Admin全套API全包。
命令不用提前写死,运行时从Google Discovery Service动态生成,API更新了它自己就跟上。
输出走结构化JSON,AI Agent和MCP接起来毫无障碍。内置40多个Agent Skills,到手就能用。
登录走OAuth,分页、字段过滤、上传下载全有,npm、Homebrew、二进制三种装法随便选。
gws drive files list直接列文件,不用查文档也不用写样板代码,的确顺手。
gws把这堆破事全抹平了。它是Google官方出的统一CLI工具,Drive、Gmail、Calendar、Sheets、Docs、Chat、Admin全套API全包。
命令不用提前写死,运行时从Google Discovery Service动态生成,API更新了它自己就跟上。
输出走结构化JSON,AI Agent和MCP接起来毫无障碍。内置40多个Agent Skills,到手就能用。
登录走OAuth,分页、字段过滤、上传下载全有,npm、Homebrew、二进制三种装法随便选。
gws drive files list直接列文件,不用查文档也不用写样板代码,的确顺手。
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MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、ClickHouse、MongoDB、Redis,三十多种数据库一个客户端全连上了。
还能用自然语言生成SQL、解释SQL、帮你优化SQL,模型用自己的就行。
Chat2DB全平台支持,Windows、macOS、Linux都跑得了。SQL编辑、自动补全、格式化、执行、历史记录这些基础功能都有。
表结构可视化操作、在线改数据、画ER图都能干,数据导入导出、看板图表也没落下。还有个支持MCP的开源CLI,本地跑不用注册。
写SQL卡壳的时候直接输一句人话描述想要的查询结果,它帮你把语法补全,写完还能让AI解释一遍逻辑确认没写错。
还能用自然语言生成SQL、解释SQL、帮你优化SQL,模型用自己的就行。
Chat2DB全平台支持,Windows、macOS、Linux都跑得了。SQL编辑、自动补全、格式化、执行、历史记录这些基础功能都有。
表结构可视化操作、在线改数据、画ER图都能干,数据导入导出、看板图表也没落下。还有个支持MCP的开源CLI,本地跑不用注册。
写SQL卡壳的时候直接输一句人话描述想要的查询结果,它帮你把语法补全,写完还能让AI解释一遍逻辑确认没写错。
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老板自己输句话就能拉出报表,还带图表,关键是数据准,那还要SQL仔干什么?
WrenAI这个开源项目,16900星,Apache 2.0协议。它在数据库和AI中间塞了一层"业务语义理解",PostgreSQL、ClickHouse、Snowflake、BigQuery这些都能接,自然语言直接转SQL和可视化图表。
二十多种数据库打通,业务上下文层让AI不乱猜表结构,查出来的数能信。
可视化仪表盘一句话就出,Claude Code、Cursor这些Agent工具直接集成。
开源能私有化部署,数据不用往外传。
我自己试了一下,连上测试库问了几个日常报表问题,出来的SQL和预期逻辑对得上,不用再手写一遍。
WrenAI这个开源项目,16900星,Apache 2.0协议。它在数据库和AI中间塞了一层"业务语义理解",PostgreSQL、ClickHouse、Snowflake、BigQuery这些都能接,自然语言直接转SQL和可视化图表。
二十多种数据库打通,业务上下文层让AI不乱猜表结构,查出来的数能信。
可视化仪表盘一句话就出,Claude Code、Cursor这些Agent工具直接集成。
开源能私有化部署,数据不用往外传。
我自己试了一下,连上测试库问了几个日常报表问题,出来的SQL和预期逻辑对得上,不用再手写一遍。
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被周报、月报、各种汇报材料追着跑的朋友们,看过来👀
有个叫OfficeCLI的神器,直接让AI操控Word、Excel和PPT。最狠的是,它是个独立二进制文件,你电脑里就算没装Office套件也能跑得飞起。
核心玩法就这几样:能直接读取.docx / .xlsx / .pptx文件,改完了原样存回去。
它能把你做的表格或幻灯片转成HTML或PNG图片,让AI自己瞅一眼最终效果长啥样。
没有任何依赖,一行命令就能装进项目里,Apache-2.0许可证随便用。
有个叫OfficeCLI的神器,直接让AI操控Word、Excel和PPT。最狠的是,它是个独立二进制文件,你电脑里就算没装Office套件也能跑得飞起。
核心玩法就这几样:能直接读取.docx / .xlsx / .pptx文件,改完了原样存回去。
它能把你做的表格或幻灯片转成HTML或PNG图片,让AI自己瞅一眼最终效果长啥样。
没有任何依赖,一行命令就能装进项目里,Apache-2.0许可证随便用。
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以前整理行业报告,我得一边读一边手动摘卡片,标签打了几十个,最后还是乱成一团。
现在丢给ai-knowledge-graph,一篇长文进去,出来就是一张规整的知识图谱。
它做的事说白了就三步:用LLM抽SPO三元组、标准化实体名称、推理补全关系,最终生成一个能点能拖的交互式HTML。
我拿一份工业革命相关的文档试了试,216个零散事实被理成160多个标准化实体和500多条关系,节点颜色还按社区自动分组。
兼容OpenAI API,Ollama本地也能跑,对搞调查、写综述、做文档分析的人应该挺实用。
现在丢给ai-knowledge-graph,一篇长文进去,出来就是一张规整的知识图谱。
它做的事说白了就三步:用LLM抽SPO三元组、标准化实体名称、推理补全关系,最终生成一个能点能拖的交互式HTML。
我拿一份工业革命相关的文档试了试,216个零散事实被理成160多个标准化实体和500多条关系,节点颜色还按社区自动分组。
兼容OpenAI API,Ollama本地也能跑,对搞调查、写综述、做文档分析的人应该挺实用。
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我第一次打开Shadowbroker这个开源地图的时候,
以为自己点进了某个军事指挥中心。
民航、私人喷气机、军舰、卫星、两万五千艘船,
连GPS干扰区和摄像头位置都在同一张图上跳动。
以前做物流路径规划,得来回切三四个网站,
现在一个浏览器标签页全搞定。
最让我上头的是军用飞机的标签也混在里面,
对OSINT爱好者来说简直是数据金矿。
把追踪维度从单一天空拉到了海陆空天电全覆盖,开源社区果然不养闲人。
https://github.com/BigBodyCobain/Shadowbroker
以为自己点进了某个军事指挥中心。
民航、私人喷气机、军舰、卫星、两万五千艘船,
连GPS干扰区和摄像头位置都在同一张图上跳动。
以前做物流路径规划,得来回切三四个网站,
现在一个浏览器标签页全搞定。
最让我上头的是军用飞机的标签也混在里面,
对OSINT爱好者来说简直是数据金矿。
把追踪维度从单一天空拉到了海陆空天电全覆盖,开源社区果然不养闲人。
https://github.com/BigBodyCobain/Shadowbroker
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有些工具装完就忘,这个不一样,我每次重装系统都会专门把它翻出来跑一遍。叫Harden Windows Security,Microsoft Store也有上架。
为什么这么上心?
我对安全加固的态度是被坑出来的。以前迷信各种优化脚本,点完就黑屏的教训不是一次两次。这项目的做法偏偏是反着来的,全程走微软官方支持的API,第三方组件一概不要,等于Windows自己强化自己。
拆开看其实就是俩模块。Harden System Security是全局加固开关,把安全基线、Defender强化、攻击面缩减、BitLocker、设备保护、防火墙、UAC这些东西打包一键处理,最后还能出个合规报告打个分,个人够用,企业走Intune做批量策略也行。
AppControl Manager是单独针对应用控制的,图形界面管理Windows Application Control,省得手写XML策略文件,合并签名规则什么的都更直观。
这项目最让我放心的一点是它不瞎搞。所有配置都有据可查,Wiki里每一项加固都附带原理说明,你知道自己在开什么、为什么开、有什么副作用。
安全等级也按需可调,从基本防护到严格锁定都有对应方案。
以前是装完系统先关Defender嫌它烦,现在是装完系统先跑一遍加固再开始干活。
为什么这么上心?
我对安全加固的态度是被坑出来的。以前迷信各种优化脚本,点完就黑屏的教训不是一次两次。这项目的做法偏偏是反着来的,全程走微软官方支持的API,第三方组件一概不要,等于Windows自己强化自己。
拆开看其实就是俩模块。Harden System Security是全局加固开关,把安全基线、Defender强化、攻击面缩减、BitLocker、设备保护、防火墙、UAC这些东西打包一键处理,最后还能出个合规报告打个分,个人够用,企业走Intune做批量策略也行。
AppControl Manager是单独针对应用控制的,图形界面管理Windows Application Control,省得手写XML策略文件,合并签名规则什么的都更直观。
这项目最让我放心的一点是它不瞎搞。所有配置都有据可查,Wiki里每一项加固都附带原理说明,你知道自己在开什么、为什么开、有什么副作用。
安全等级也按需可调,从基本防护到严格锁定都有对应方案。
以前是装完系统先关Defender嫌它烦,现在是装完系统先跑一遍加固再开始干活。
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假如明天你醒来,发现昨晚的AI助手自己跑了8小时,token费用却只有一杯咖啡钱,这不是做梦,是DeepSeek-Reasonix干的事。
把DeepSeek的「前缀缓存」玩到极致。真实用户数据摆在那,一天4亿多input tokens,缓存命中率99.82%,成本直接打两折。
跟那些黑盒工具不一样,所有配置摊在reasonix.toml里,模型、工具、插件随便调,没一行写死的代码。
插件体系也灵活,MCP Server和Extension Protocol两条腿走路,甚至能塞两个模型搞协作,一个干执行,一个做规划,各跑各的缓存会话。
我自己试着配了一下,启动时自动压缩上下文,工具输出会智能修剪,会话拉得再长也不怕成本崩盘。
把DeepSeek的「前缀缓存」玩到极致。真实用户数据摆在那,一天4亿多input tokens,缓存命中率99.82%,成本直接打两折。
跟那些黑盒工具不一样,所有配置摊在reasonix.toml里,模型、工具、插件随便调,没一行写死的代码。
插件体系也灵活,MCP Server和Extension Protocol两条腿走路,甚至能塞两个模型搞协作,一个干执行,一个做规划,各跑各的缓存会话。
我自己试着配了一下,启动时自动压缩上下文,工具输出会智能修剪,会话拉得再长也不怕成本崩盘。
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Pi.Alert :持续扫描局域网内所有连接设备,发现新面孔立刻告警,长期在线的设备突然掉线也会提醒。
支持 arp-scan、Pi-hole 和 dnsmasq 三种扫描方式,前一种直接发 ARP 包探测,后两种从 DNS 查询记录和 DHCP 租约里反向捞活跃设备,覆盖得比较全。
自带 Web 管理面板,设备清单、历史事件、在线状态一目了然。家里跑着树莓派的话,一行命令就能装完,省去手动配置各种依赖的麻烦。
装上之后最大的感受是,终于能清楚地知道家里到底有哪些设备在线,而不是靠猜。
支持 arp-scan、Pi-hole 和 dnsmasq 三种扫描方式,前一种直接发 ARP 包探测,后两种从 DNS 查询记录和 DHCP 租约里反向捞活跃设备,覆盖得比较全。
自带 Web 管理面板,设备清单、历史事件、在线状态一目了然。家里跑着树莓派的话,一行命令就能装完,省去手动配置各种依赖的麻烦。
装上之后最大的感受是,终于能清楚地知道家里到底有哪些设备在线,而不是靠猜。