https://eloquentjavascript.net/ 一本不错的Javascript书，各种格式，也可以在线阅读

https://github.com/TheR1D/shell_gpt 在命令行上使用GPT帮助你学习、生成、执行cli

https://github.com/zenangst/KeyboardCowboy 将组合键变为组合动作的开源项目，很有意思，项目代码写的也非常好

https://github.com/nashsu/FreeAskInternet 别指望Bing和Google在搜索上能使用AI给多少帮助了。看看这个项目，搜索可以不同了。

https://sqliteonline.com 一个非常不错的浏览器内在线练习SQL语句的环境。科技真的昌明了啊

https://github.com/chat2db/Chat2DB 这个项目也是真的不错，把AI集成用到了一个非常赞的程度

色彩对比度检查器 —— 设计人员的调色板助手。这款工具符合《网页内容访问权限指南》（WCAG）。

只需输入颜色，这项服务就会显示所选颜色是否适合背景和文本。

旁边有一个效果“增强”按钮，可一键改善效果。

🧬 https://coolors.co/contrast-checker/112a46-c9dbee

https://github.com/dbohdan/classless-css 总有一款经典适合你，没有最好的也不要紧，改下就有了

https://htmx.org/examples/ HTMLX（Hyperscript Language for the X-Platform）是一种用于开发动态Web应用程序的前端框架。它专注于通过更少的JavaScript代码实现更多功能，目的是简化前端开发。HTMLX的主要思想是将行为绑定到HTML标记中，使得代码更容易维护和理解。

https://github.com/wimdeblauwe/htmx-spring-boot 让SpringBoot全面支持了htmlx中的请求、响应以及通过Thymeleaf的特性简化了模板的工作量。

https://datatables.net DataTables 是一个 Javascript HTML 表格增强库。它是一个高度灵活的工具，建立在渐进增强的基础之上，可为任何 HTML 表格添加所有这些高级功能。

很多人认为，AI的到来让学习变得更容易了，因为学生可以利用AI来完成作业和考试。然而，我认为AI带来的改变远不止于此。从我自己的学习经历来看，AI实际上可能让更多人的学习效果变得更差。那些原本只是想混日子、混过去的人，借助AI之后，甚至连自己学过什么都不清楚了。因此，当他们真正需要运用这些知识时，往往是一片茫然。

AI使得学校和老师更容易识别并淘汰那些只追求成绩和毕业证书的“混子”。而对于真正以专业为目标的人来说，AI则能够帮助他们从更多角度理解问题，激发思考，从而更快地探索和获取知识。因此，AI最终将极大地拉开学生之间的差距。

#AI #感悟

https://yoavsbg.github.io/css-flexbox-playground/
Flex练习场，理解和运用你的flex css

#CSS

模型上下文协议浏览器 Inspector

Inspector 是一个基于 Web 的工具，专门用于可视化和浏览符合**模型上下文协议 (Model Context Protocol)** 的数据。简单来说，它可以让你简单方便的与你的MCP Server交互，以了解它是否工作正常！就像给你的MCP Server装上了一个“透视镜”。😎

https://github.com/modelcontextprotocol/inspector

#AI #MCP

Google发布了Agent Development Kit，这是这段时间以来我看到的在工程化完成度很好的Agent SDK了。任何人都可以很轻松的完成从一个Agent定义、开发、Debug到即时演示的全过程，而且对一个Agent应用的发布生命周期也考虑的很周到。这真的是让人非常激动的一年啊。

https://google.github.io/adk-docs/

#AI #Agent

FastAPI-MCP 是一个原生 FastAPI 扩展，可将已有的 FastAPI 接口一键暴露为 MCP（Model Context Protocol）工具。它内置鉴权支持，保留原有请求/响应模型和文档，无需额外配置；采用 ASGI 直连方式，通信高效；支持在同一应用挂载或独立部署。只需通过 uv add fastapi-mcp 或 pip install fastapi-mcp 安装，然后在代码中引入 FastApiMCP(app) 并调用 mount() 即可快速启用 MCP 服务，让 LLM 工具集成更顺畅。

https://github.com/tadata-org/fastapi_mcp

在您的应用中本地部署LLM/VLM/TTS模型的跨平台框架。
支持Flutter、React-Native和Kotlin多平台。
支持您在Huggingface上找到的任何GGUF模型；Qwen、Gemma、Llama、DeepSeek等。
运行LLM、VLM、嵌入模型、TTS模型等。
支持从FP32到低至2位量化模型，提高效率并减少设备负担。
支持Jinja2的聊天模板和令牌流。

https://github.com/cactus-compute/cactus