把 Wikipedia 词条之间的链接关系爬成一张可以点击探索的知识图谱，边爬边在浏览器里出图。
https://github.com/Adityavardhanjain/WikiCrawl
TypeScript + Next.js 写的网页应用。你输入一个 Wikipedia 词条作为起点，它沿着出链爬 1–3 跳、50–500 个页面，把结果构造成有向图，用 Graphology 算社区和指标，再通过 SSE 边爬边把节点、边和进度推到浏览器，由 Sigma 渲染、ForceAtlas2 在 Worker 里算布局。
爬虫有明确上限：上游请求预算 500 次、并发 3、维基链接请求超时 10 秒、搜索接口按客户端 IP 限流（10 分钟 120 次），缓存优先用 SQLite。
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推荐一个电子书党很值得折腾的开源项目：BookOrbit，把自己的电子书库做成私人阅读中心。
它主打自托管 + Web 阅读，把散落在硬盘里的 EPUB、PDF 等书籍集中管理，浏览器打开就能读，不用每次翻文件夹找书。
书籍封面、元数据、分类、阅读进度这些都能统一管理，手机、平板、电脑也可以直接访问自己的书库。
如果说 Calibre 更像电子书管理器，BookOrbit 的思路更像“自己搭一个在线书城”。
特别适合 NAS 上囤了一堆电子书，又想随时随地打开阅读的人。
GitHub：https://github.com/bookorbit/bookorbit
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推荐一个刚冒头的 3D 开源神器 Modly：一张照片，直接生成可用的 3D 网格模型。
最爽的是它完全本地运行，照片不用上传服务器。Windows、Linux、Apple Silicon Mac 都支持。
目前可以通过扩展接入 Hunyuan3D 2 Mini、TripoSG、Trellis2 GGUF 等模型，而且架构是可插拔的，以后有新的 3D 模型也能继续往里加。
不想开 GUI 还有命令行工具，可以直接让 Agent 批量跑任务。
以前做个 3D 模型要学半天建模，现在的门槛正在变成：会拍一张照片。
MIT 开源，做游戏素材、手办、3D 打印的可以重点关注。
GitHub：https://github.com/lightningpixel/modly
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目前可以通过扩展接入 Hunyuan3D 2 Mini、TripoSG、Trellis2 GGUF 等模型，而且架构是可插拔的，以后有新的 3D 模型也能继续往里加。
不想开 GUI 还有命令行工具，可以直接让 Agent 批量跑任务。
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想自己做量化交易，最麻烦的往往不是写策略，而是工具东拼西凑。
这 6 个 GitHub 项目，基本能把学习 → 策略 → 回测 → 实盘接口串起来：
1️⃣ awesome-quant：量化工具总目录，数据、回测、风控、交易库一网打尽
https://github.com/wilsonfreitas/awesome-quant
2️⃣ machine-learning-for-trading：机器学习量化经典教程，27 章配套 Notebook，从数据一路做到策略
https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading
3️⃣ quant-trading：现成策略库，配对交易、统计套利、MACD、布林带等直接参考
https://github.com/je-suis-tm/quant-trading
4️⃣ backtrader：Python 经典回测框架，策略先拿历史数据跑，别急着拿真钱试
https://github.com/mementum/backtrader
5️⃣ zipline：Quantopian 当年的回测引擎，研究事件驱动回测很有参考价值
https://github.com/quantopian/zipline
6️⃣ ccxt：加密货币量化常用库，用一套 API 对接大量交易所
先学别人怎么做，再写策略，最后回测验证。别把“会写代码”和“能赚钱”当成一回事。
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未来10年普通人可以尝试的9大风口赛道
建议你现在就干三件事：
1. 选择一个你有基础或愿意学的风口
2. 打爆一个内容入口（小红书、视频号、知乎等平台选一个死嗑）
3. 搭建可持续变现模型：信息差+情绪价值+信任通道。
全网100+网赚高质量教程 典藏版
🔗：https://pan.quark.cn/s/8b3d92510ae8
@meiriyishu
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