推荐一个开源项目 RogueCleaner，专门收拾各种流氓软件留下的系统残留：右键菜单、自启动项、计划任务、系统服务、浏览器插件、文件关联等都能扫描出来集中处理。
特别适合电脑装过一堆国产软件，卸载之后系统还是各种弹窗、右键菜单乱七八糟的情况。
GitHub：https://github.com/aakk007/RogueCleaner

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喜马拉雅最新付费课程合集[22.2G]
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@meiriyishu

让 AI Agent 用一页 HTML 回答复杂问，模型只写内容草稿，版式、配色和图表坐标交给随技能分发的 CLI 生成，省掉手写 CSS 与 SVG。
https://github.com/QingYunA/answer-me-with-html

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对折 100 次超过可观测宇宙

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把闲置的 ESP32 开发板和 Linux 机器变成能听 Muse AI 助手指挥的硬件设备。
https://github.com/facebookincubator/muse-gadget-sdk
Meta 把 Muse 的设备端 SDK 放到了 GitHub 上，分 ESP32 固件和 Linux 服务两条线。ESP32 这边列了 17 款能刷的板子，其中七款跑得动完整 UI——动画头像、按键对讲、设置菜单，带 PSRAM 的还能开家庭网络隧道去摸局域网里已有的设备。

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给 DeepSeek Harness 补上对内直接生成图片的能力，省去切换外部网站和手动搬运图片的步骤。
https://github.com/shanliuling/dsh-image-gen

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用一根 USB-C 线把 iPhone 接成 Mac 的第二块算力，让 24GB 内存的 Mac 跑 Qwen3.8-27B 时预填充更快、可用上下文从 64k 拉到 128k 以上。
https://github.com/StayLameBro/backburner
接上 10Gb/s USB-C 线，iPhone 就成了 Mac 跑 Qwen3.8-27B 的额外算力，这是 Backburner 的做法。
1-40 层留在 Mac，41-64 层交给手机 GPU 的矩阵单元，256 token 一批错峰流水，16k 至 48k 上下文的预填充等待减少 29% 到 44%。Mac 的 64k KV 到顶后，最旧的数据按每页 4,096 个 key 迁往手机，注意力由手机 GPU 和神经引擎承担，容量上限在启动时依据手机剩余内存确定，iPhone 17 Pro Max 8-bit 能到 196k-229k token，128k 已实测。

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: Claude Code 粘贴图片后提示框里只有 [Image 标签，看不到图，这个插件在输入框上方画出缩略图。
https://github.com/jarrodwatts/claude-image-view

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一套开源的中国历史地图 MapLibre 渲染栈，用复古羊皮纸质感的卫星底图、地形阴影和水域叠加来支撑历史短视频镜头。
https://github.com/hopechen067/china-antique-maplibre

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用纯 Rust 重做 Lightroom 式的照片库与 RAW 显影流程，原生跑 macOS、Windows、Linux 和浏览器，并把每个操作都暴露成命令，让 AI agent 能通过 MCP 驱动整套流程。
https://github.com/storytold/lightcraft

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帅咪了～

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给团队做一套按权限管控的文档库，把文档解析、分层归档、层级检索和带原文引用的 AI 问答放进同一个全栈应用，权限交给 SpiceDB 判定。
https://github.com/extend-hq/jevbox
Jevbox 是 Extend 团队开源的 TypeScript 全栈文档库应用，浏览界面用 Extend UI Finder，提供 3D Finder、网格、列表、分栏、画廊五种视图，可以查看文档树和解析后的输出。

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把闲置的安卓手机免 root 变成一台常开 SSH 的 Linux 服务器。
https://github.com/madeye/ServerBox

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JetBrains 给自己的 pi 编码 agent 做了个客户端，引擎直接嵌在应用进程里跑，模型选择、skills、上下文压缩这些交给 pi，工作区和编辑器由 ThinkRail 自己管。
https://github.com/JetBrains/thinkrail

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