Extension聚合平台
AI相关的extension聚合平台，免费无限提交
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DEV TRENDS / DAILY DISCOVERIES
2026年3月17日大家都在做什么
每天发现开发者社区的新项目、新产品与开源趋势。
Photo Animate AI
利用人工智能动画技术，将静态照片转化为动态、逼真的视频
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ImageMinify
轻量级图片批量压缩工具，支持 JPEG/PNG/WebP，基于 C# WPF 开发，免费开源
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NextLaunch：一个基于 OpenLaunch 的 Product Hunt 风格产品发布平台
NextLaunch 是一个产品发布和发现平台，类似 Product Hunt，用于收录和展示开发者发布的新产品。 该项目基于开源项目 OpenLaunch 构建，开发者可以提交自己的项目，用户可以浏览和发现新的 AI 工具、开发者工具和 SaaS 应用。 网站：
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锤子便签Skill
一个锤子便签风格的导出器，支持暖白纸感，深夜便签两个主题，用来分享与openclaw的对话记录。 通过skill调用 clawhub地址 从clawhub安装 notesexportapi这个 skill, 联网获取最近一周 AI 相关的新闻，将新闻转化为 markdown 生成便签图片，把便签图片绝对路径返回给我，把图片往“下载”文件夹复制一份
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AIComicBuilder —— 输入剧本，自动生成动漫视频的全流程 AI 工具
AIComicBuilder 是一个开源的 AI 动漫视频生成系统，只需输入文字剧本，即可自动完成角色提取、分镜设计、关键帧生成 、视频合成的全流程，输出带字幕的完整视频。 核心流程： 剧本 → AI 解析角色 → 生成四视图参考图 → 智能分镜 → 逐镜头生成首尾帧 → 视频插帧 → FFmpeg 合并字幕 → 成片下载 特点： 全自动流水线，无需手动逐帧操作 支持多家 AI 服务接入（图像：DALLE、Gemini Imagen；视频：可灵、即梦 Seedance、Veo） 角色参考图模式，保证多镜头角色一致性 支持中英日韩四语言界面 本地部署，数据自持，支持 Docker 一键启动 技术栈： Next.js 16 + React 19 + SQLite + Drizzle ORM + FFmpeg GitHub： 基于seedance1.5 生成的demo
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rtmlib-ts — 基于 TypeScript + YOLO12 的浏览器端实时姿态估计与目标检测
[自宣开源] rtmlibts — 基于 TypeScript + YOLO12 的浏览器端实时姿态估计与目标检测 大家好！ 想和大家分享一个我正在开发的项目 — rtmlibts：这是一个支持 YOLO12 的 TypeScript 库，可在浏览器中直接进行 AI 推理。 代码仓库： 核心特性 | 特性 | 说明 | ||| | 目标检测 | 支持 80 类 COCO 数据集，实时检测物体 | | 姿态估计 | 追踪人体 17 个关键骨骼点 | | 纯前端运行 | 基于 WebAssembly，无需后端服务 | | 高性能 | 416×416 输入下推理约 200ms，满足实时需求 | | 视频支持 | 支持摄像头实时流与本地视频文件 | | 开箱即用 | 内置 Canvas 绘图工具，快速展示结果 | 快速上手 bash npm install rtmlibts typescript import { ObjectDetector, drawResultsOnCanvas } from 'rtmlibts'; const detector = new ObjectDetector({ model: ' inputSize: [416, 416], confidence: 0.5, }); await detector.init(); const results = await detector.detectFromCanvas(canvas); drawResultsOnCanvas(ctx, results, 'object'); 适用场景 开发交互式 Web 应用与游戏的开发者 构建含计算机视觉功能的移动端 PWA 开发者 需要快速原型验证的研究人员 学习浏览器端 AI/ML 的学生与爱好者 参与贡献 欢迎任何形式的反馈与贡献： 报告问题或提出新功能 → Issues 改进文档或代码 → 欢迎提交 PR 如果项目对你有帮助，欢迎点个 Star 支持 Apache 2.0 — 可用于商业项目与开源项目。 有问题或建议？欢迎在评论区留言，或在仓库中发起讨论！ 本项目基于 Tao Jiang、Ultralytics 与 OpenMMLab 的优秀工作
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纯前端实现 AI 视频超分：浏览器本地推理，无需上传
【在线地址】 基于浏览器实现的 AI 视频超分工具，利用 WebGPU / WASM 在本地进行推理，无需后端参与。 支持视频逐帧增强，全部计算在客户端完成，避免数据上传带来的隐私和带宽问题。 适合处理老视频、低清素材，一键提升清晰度，同时保证数据完全在本地。 基于 websr
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让安卓设备变为网络摄像头
特点 本项目支持设备硬件编解码，比使用 mjpeg 的项目更节省带宽 支持分辨率、码率调整 支持web配置，方便碎屏（无屏）设备操作 支持时间水印，轻松发现画面卡顿 支持设置rtsp 用户名密码 支持在线预览 支持变焦、支持补光灯（部分设备支持适配中） 项目完全开源
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VibeGo - 针对移动端 Vibe Coding 优化的集成开发环境
支持随时随地 Vibe Coding 的 Web IDE。自由使用你的 Claude Code、Gemini CLI、CodeX、OpenCode 及更多工具。 专为移动端设计和优化，界面设计以美观和符合使用直觉优先，其他一切复杂功能都要让步。 因此，围绕核心三大功能点：文件、Git、终端，设计了这个应用。 特性： 文件浏览、代码编辑，支持语法高亮、文件树管理和快速导航。 完全交互式的 Web 终端，支持垂直和水平分屏，轻松运行复杂的命令行工具和 AI CLI。 完善简单的 Git 图形界面，支持查看状态、比较差异、提交、推送、拉取、强制推送以及分支管理和合并。 现代化、响应式的 UI 设计，支持深浅色模式与自定义主题。 激情开发功能中，使用 npx 直接体验预览版，无需手动安装： bash npx vibego@latest 预览图： 项目起源： 我很早就有了关于这个项目的想法，就是未来 AI Coding 肯定是不再需要大而全的 IDE，只需要必要的部分功能。 我也使用了市面上的许多功能复杂的 Agent 工具： vibekanban coolvibe opencode 的网页端 它们要么功能太全太重了，上手难度比较大，同时，每家推出的 CLI 迭代速度很快，这些项目不能充分利用 CLI 程序； 要么完全将控制权交给了 AI，将人类与代码完全隔离了，当下的 AI 还不能完全放手，否则会产生巨大的屎山。 模型官方一般也提供了 GUI 界面，因此我没有选择封装 CLI 为普通对话界面，而是保留终端给用户自由。 还有就是 AI 工作往往需要时间，因此最好不要中断工作能够及时通知，所以首选适配移动端界面，Go Anywhere，Anytime。 最后，就是我的个人追求，我一直很喜欢 Apple 的设计理念，简约、符合直觉的软件才是一个优秀的工具。 因此这个项目需要用户到处多点一点，才会发现在设计上的一些小巧思~ 确定了设计目标之后就一直在尝试完善。因为工作较忙，在空闲时间断断续续的开发，现在设计已经完善，核心功能也已经完成。Git 操作可能还有一些 Bug，欢迎使用提出问题和或者贡献你的创意和代码！
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信息过载时代，我的漏斗式阅读工作流
文章介绍了个人应对信息过载的"漏斗式阅读工作流"。 用 RSS 尽可能广泛地捕捉信息，用 FreshRSS 进行稳定聚合，用 Digest 完成预处理，用 Daily Review 实现每日精选，通过人工精读判断内容的长期价值，用 Lumina 进行知识沉淀，最后将这些沉淀的价值反向转化为轻量的个性化信号。 不为看得更多，而是让真正重要的信息被自己稳定接住，形成个人认知加工系统而非被动消费信息流。 适合被海量信息淹没、收藏夹吃灰、看完留不下什么的人参考。
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基于 Tauri v2 + React 19 + TypeScript + shadcn-ui 的现代化桌面应用模板
TypeScript、Rust 基于 Tauri v2 + React 19 + TypeScript + shadcnui 的现代化桌面应用模板 随着端侧 AI 的兴起，桌面应用已不再只是 Web 端的延伸，寻找 AI 时代最‘趁手’的桌面框架？可以试试这个。 亮点 ✨ 现代化技术栈 Tauri v2 + React 19 + TypeScript + Vite 🎨 精美 UI 组件 集成 shadcn/ui 组件库和 Tailwind CSS v4 🌓 暗色模式支持 内置亮色/暗色主题切换 🌍 国际化支持 集成 i18next，支持中英文切换 🖼️ 自定义标题栏 无边框透明窗口，支持拖拽、最小化、最大化、关闭 🗂️ 多窗口管理 支持创建子窗口、窗口生命周期管理、延迟销毁机制 🔔 系统托盘集成 支持托盘图标、菜单和窗口隐藏/显示 📦 开箱即用 预配置 Prettier、TypeScript 严格模式 🚀 快速开发 Vite HMR + Tauri 热重载 markdown 截图或演示视频
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本地优先的治理型 Agent 内核，让 AI 操作可审计、可控制、可恢复
Python 本地优先的治理型 Agent 内核，让 AI 操作可审计、可控制、可恢复 Hermit 是一个本地优先的治理型 Agent 内核，为 AI 工作提供审批、收据、证明和回滚能力。不同于大多数 Agent 框架追求"让 AI 做更多事"，Hermit 追求"让 AI 做的事可审计、可控制、可恢复"。每个操作都经过策略评估和授权，产生结构化收据，支持证明导出和回滚。基于 Python 3.13+，采用任务驱动的事件溯源架构。 亮点 治理执行路径：Task → Step → Policy → Approval → Execution → Receipt → Proof，模型提议操作，内核授权执行，无直接模型到工具的执行 审批工作流：内置策略评估与授权机制，所有有意义的操作都经过审批流程 收据与证明：每个重要操作产生结构化收据，支持证明包导出与验证 回滚恢复：支持对已执行操作的回滚，保障操作可逆性 MCP 集成：支持 MCP 协议，可接入 GitHub 等外部服务 插件系统：plugin.toml 驱动的插件系统，支持 tools、hooks、commands、subagents、adapter、mcp 六类入口 多表面适配：CLI、飞书、定时任务、Webhook 等多种交互表面 本地优先：所有状态持久化在本地，基于 SQLite 的事件日志和 JSON 文件存储 bash 安装 curl fsSL | bash 初始化 hermit setup hermit init 交互式对话 hermit chat 作为服务运行 hermit serve adapter feishu 截图或演示视频
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