2026年7月27日大家都在做什么

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OpenTypeless

语音输入、转写与 AI 润色，任意应用内快捷键唤起；支持 BYOK、本地词典与多种语音/大模型服务商 — 跨平台，MIT 开源 - 更多介绍

DT桌面效率

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Scribix

上传音视频或粘贴 YouTube ，生成带说话人标记和时间戳的可编辑文字，并可导出字幕与文档

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FluxDown

多协议下载管理器，一个任务队列同时收 HTTP/FTP、BT 磁力、eD2K、HLS 和 DASH，IDM 式动态分段（下载途中继续切分剩余区间，慢节点不拖住收尾），装扩展后自动接管浏览器下载，Win/macOS/Linux/Android 全平台免费开源

DTmacOSDTLinuxDTAndroid

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TalkIME：Windows 语音输入，易混同音词、罕见专业词统统搞定

推荐一个小工具：TalkIME，Windows 上的 AI 语音输入。在任意输入框里按住 Alt+Z 说话，松开出字。下载页：先说痛点我现在每天花很多时间跟 AI 对话，描述需求、纠正问题等等，这些内容非常长，打字打得手酸，而且我的手跟不上脑子，错误率很高。试过现成的语音输入，最烦的是改错字。尤其人名和专业词，识别错了就得停下来，鼠标点过去，退格，重打——语音省下的那点时间全还回去了。一、说错了不用键盘改，开口纠正就行用 TalkIME 就很简单，不用碰键盘，也不用重新说一遍，直接说话纠正它就行了。比如它第一次把我的话识别成了“我的名字叫元音”，我纠正它“是袁隆平的袁，草字头加个因为所以的因”，它就很聪明地改过来了，其他的字没动。二、改过一次，它就记住了光能改还不够——同一个名字每次都要改一遍，那也烦。所以它会把你的纠错记录攒起来。你确认之后，这个词就进了你的个人词库，下次再说到，它直接就是对的，不用再改第二遍。三、没改过的生词，靠屏幕上下文提前避坑词库能解决改过的词，那第一次遇到的呢？ TalkIME 在识别时会读当前窗口上正在显示的文字，用它判断你在说哪个词。比如下面这段，我说的是 Orama（一个 JS 搜索库），原始转写听成了 Orora，但屏幕上开着它的文档，纠错稿就把它改回来了：四、要原话还是要润色，你说了算每次识别完，它会同时给你三个版本：原始转写、纠错稿、润色稿。 AI 润色有时候会把话改得太“书面”，丢掉你原本的语气。所以原话一直留着，按 Tab 切换，你要哪个拿哪个。几个要说在前面的事只有 Windows 版安装包还没做代码签名，360、Defender 有一定概率拦截甚至直接删掉文件。没钱买证书，这是我目前最头疼的问题，正在推进，暂时无解。 beta 期间完全免费，无次数限制

DT软件开发DTWindows

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Vibe Roaster：分析本地 AI 编程记录，生成编程人格

Vibe Roaster 是一个本地运行的 AI 编程记录分析工具。 Roaster 运行结果它会读取 Codex、Claude Code、Cursor 等工具留在电脑上的会话记录，分析平时写代码、调试、测试和规划的习惯，然后生成一个四字母类型、对应角色和一段吐槽。原始提示词留在本机。不注册账号、不提供 API Key 也可以使用。运行方式： bash npx viberoast 观看 15 秒 MP4 视频

DT软件开发DTAgent 可观测性DTLinux

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ai-disk-cleaner: C 盘又爆红了？试试这款 AI 磁盘清理助手

相信大家都碰到过 C 盘爆红的情况吧，明明啥都没干，C 盘自己却偷偷爆红。而在之前我们清理 C 盘主要有这么几个方法：新手：直接电脑管家、360管家啥的一通扫。确实有效，但不多。因为这些软件几乎都是偏保守型的，它不会给出激进的清理方案，而我们的垃圾非常大一部分都是应用的缓存，这些是基本覆盖不到的。高手：安装 TreeSize 等磁盘扫描工具，凭借自己的经验删除不需要的文件但对 TreeSize 这些工具来说，最大的问题就是信息过于密集，通过人来搜查垃圾，效率非常低效。但在 AI 时代，我们可以直接将这些脏活累活全部丢给 AI 来做：看文字还是太麻烦了，AI 会直接输出一个垃圾统计表格，可以直接在表格上操作来删除垃圾：在 AI 分析完后，还会给出完整的占用统计：大文件删不了？没事，还有一键迁移：例如这里直接将微信聊天文件迁移到 D 盘，并且不会影响正常使用！迁移的文件也有统一的管理，可以随时复原：

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FluxDown：Rust 引擎的多协议下载器，IDM 式动态分段 + 兼容 aria2 RPC

官网：协议：AGPL3.0 FluxDown 是一个多协议下载管理器，Rust + Tokio 写引擎、Flutter 做界面，目标是做 IDM 的开源替代。和常见下载器不一样的地方：分段是运行时切的。不是启动时按 x 16 开固定连接，而是在下载过程中把剩余区间继续切开丢给空闲连接——这是 IDM 的做法，效果是单个慢节点不会拖住整条任务的收尾。协议摊得比较开：HTTP/HTTPS、FTP、BitTorrent（DHT/磁力）、eD2K/Kad、HLS（含 AES 解密）、DASH，都在同一个任务队列里，不用换软件。兼容 aria2 JSONRPC，可直连 AriaNg。覆盖 aria2 官方 36 个方法全集，其中 27 个是真实映射到引擎的实现（另有 4 个降级返回、5 个明确拒绝，比如 changePosition 和 shutdown，这两个引擎侧确实没有对应能力）。所以 AriaNg 和各种「发送到 aria2」的油猴脚本可以直接把 FluxDown 当后端用。内置 MCP server（Streamable HTTP，POST /mcp，12 个工具），Claude Desktop / Cursor 这类 AI 客户端可以直接管理下载任务。默认只监听 127.0.0.1 并要求管理 token。断点续传落在 SQLite WAL 上，进程被杀也不丢进度。浏览器扩展（Chrome / Edge / Firefox）接管网页下载。平台：Windows (x64/ARM64)、macOS (Intel/Apple Silicon)、Linux (AppImage/deb/Arch/tar.gz)、Android（按 ABI 分包）。另有 headless 服务端 fluxdownserver（自带 Web UI，端口 17800，镜像 ghcr.io/zerxlab/fluxdownserver，amd64 + arm64 多架构），支持群晖 spk / QNAP qpkg / OpenWrt ipk / Unraid / CasaOS。

DTAgent 能力扩展DTAgent 管理与编排DTWeb 应用

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PixMind —— 聚合多种图像与视频模型的 AI Agent + 工作流内容营销工具

在线创作： API 平台： PixMind 是一个多模型 AI 视觉创作平台，将图像生成、视频生成、创作 Agent、提示词分析、商业设计应用和开发者 API 集成到同一套工作流中。用户可以直接选择模型，也可以描述创作目标，由 Agent 帮助匹配合适的图像或视频模型。主要特点多模型统一入口：集成 GPT Image、Nano Banana、 Midjourney、Seedream、Qwen Image、FLUX、Recraft、 Veo、Seedance、Wan、Kling 和 PixVerse 等图像与视频模型，减少在不同平台之间切换； AI 图像创作：支持文生图、参考图生成、自然语言编辑、多参考组合、局部修改及不同画幅输出，具体参数根据所选模型开放； AI 视频创作：支持文生视频、图生视频，以及部分模型提供的首尾帧、参考视频、动作控制和音频参考工作流； AI 创作 Agent：提供 Image Agent 和 Video Agent。用户可以直接描述需要制作的内容，由 Agent 规划任务并选择模型，也可以切换到自定义模式；商业场景应用：内置商品场景图、AI 试衣、商品详情图、营销海报、包装设计、品牌 Mockup、门店招牌和企业文化墙等任务型工具；提示词分析：可以将图片或视频解析为结构化提示词，其中 Video to Prompt 会拆解视频内容并生成分镜描述和适配不同视频模型的提示词；图像与视频工具箱：包括图片分层、图片矢量化、局部编辑、智能去背景、图片放大、图片压缩、视频下载和字幕移除等工具；内容与模型指南：提供模型版本对比、提示词模板、实际用例、创作教程和灵感作品，帮助用户根据任务选择模型；开发者 API：提供统一的 API Key、模型目录、异步任务、状态查询、Webhook 和用量管理接口，方便把不同图像与视频模型接入产品或自动化流程。一个典型工作流以制作商品宣传短片为例： 1. 上传商品图片，生成适合广告投放的商品场景图； 2. 使用 Image to Prompt 或 Video to Prompt 获取结构化提示词； 3. 根据画面控制、时长和预算选择 Veo、Seedance、 Wan、Kling 或 PixVerse； 4. 加入参考图或首尾帧，生成多个短片版本； 5. 下载结果，用于 TikTok、Reels、Shorts、抖音或商品详情页。当前限制 PixMind 的生成任务运行在云端，生成速度会受到模型服务和任务队列影响；不同模型支持的输入方式、时长、分辨率和参考素材数量并不完全一致；部分生成及高级功能需要登录并消耗积分。具体模型参数和积分价格以在线生成器显示为准。项目目前仍在持续增加模型、商业场景应用和提示词工作流，欢迎体验并反馈问题或功能建议。

DT内容创作DT研究与学习DTAgent 能力扩展

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RustFS：世界上增长最快的分布式对象存储，MinIO 的开源替代

开源项目 RustFS——一个用 Rust 编写的高性能、分布式、S3 兼容对象存储系统，可作为 MinIO 的平替；同时原生支持 S3 Tables / Iceberg，在 AI 训练与数据湖场景表现突出。官网：协议：Apache 2.0 为什么值得关注：完全 S3 兼容，迁移无感：可从 MinIO、Ceph 等 S3 兼容平台平滑迁移，现有 S3 工具链（SDK、客户端、网关）无需改动即可接入。 Apache 2.0，无商业锁定：相比 MinIO 转向更严格的 AGPL 协议，RustFS 采用对商业更友好的 Apache 2.0，可自由嵌入产品与服务。 Rust 编写，性能更优：用 Rust 实现，享受内存安全与单二进制部署；称4KB 小对象吞吐约为 MinIO 的 2.3 倍，单二进制小于 100MB，可从边缘设备一路跑到公有云。面向 AI 与数据湖：已原生支持 S3 Tables（基于 Apache Iceberg 的表格式存储，ICE 架构、存算分离）；并推进 DPU（NVIDIA BlueField / AMD Pensando / Intel IPU）与 RDMA 的 CPU 旁路低延迟数据路径，项目已于 2026 年 4 月加入 NVIDIA Inception 加速器。部署形态丰富：支持二进制、Docker、Helm Chart、Kubernetes Operator，覆盖 Linux / macOS / Windows。现状：开源约一年，全球部署实例约 150 万，GitHub 30K+ stars，累计 Docker 拉取超 500 万。

DT数据与运维DT商业与增长DT库 / SDK

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KiJi : 现代、本地的 RSS 阅读器

我自己是 RSS 重度用户，每天刷几十个订阅，所以想做一个快、稳、数据完全在自己机器上的阅读器。特点：纯本地：无需账号，所有数据保存在本地站点：按标签给订阅分组，未读/已保存切换阅读模式：Defuddle + Readability 双引擎提取网页正文 Markdown 同步：保存的文章自动写成本地 Markdown 文件，可直接进 Obsidian 桌面端（Tauri 2 + Rust），支持 macOS / Windows / Linux，免费开源。 GitHub：欢迎反馈，特别是性能、设计上的改进建议和 bug 报告。

DTWeb 应用DT桌面应用DTWeb

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诗经山河图：把《诗经》做成歌谣，放进一张可漫游的历史地图

《诗经山河图》是一张可漫游的历史地图，也是一个诗经歌谣播放器。我花了20天，使用Codex，一共消耗了50亿Token，为每一篇诗经生成了详细的翻译、注解、风物介绍、封面图片、歌谣。可以按篇章、地域、主题或诗句搜索，在十个时代的示意疆域与现代省级位置之间切换；每篇都有独立页面，提供完整原文、原创全文今译、文本注解、地理注和风物注，并配有一首可在线试听的当代原创歌谣。无需登录，支持桌面和手机访问。我希望让读者从一首诗，进入它所处的山河、风土和声音，从而发现古人的生活离我们并不遥远，我们仍然有着一模一样的情感。该项目技术栈为 React + MapLibre GL JS，地图数据来自 AWS Open Data、OpenStreetMap 与 Natural Earth，音乐使用 MiniMaxMusic3.0 生成。

DT生活与娱乐DT垂直 AgentDTCodex

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OpenBiliClaw：把推荐算法从平台手里拿回来的本地 Agent（跨 8 平台）

（MIT，1.5k star）平台的推荐算法优化的是平台自己的目标，而且每个平台都是孤岛——你在 B 站看了三年机械键盘，小红书完全不知道。 OpenBiliClaw 把这件事搬到本地：浏览器插件采集你的行为，本地后端用 LLM 建一份你的兴趣画像，然后主动去 B 站、小红书、抖音、YouTube、X、知乎、Reddit、Bangumi 找内容，并用一句话解释「为什么推给你」。喜欢、不感兴趣、直接聊天都会改变后续推荐。数据默认只留在本机 SQLite，模型可以配成本地 Ollama。装法：Chrome 商店装插件 + 下载 macOS/Windows 桌面安装包，四步完成。

DTAgent 能力扩展DTSkill / 插件DTmacOS

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: hushsnap--静默截图与本地ocr

HushSnap 无需联网的截图 OCR 工具，轻量、本地、不传数据。快捷键（默认 Alt+Q）→ 框选 → 完成。截图后不会立刻弹出一堆标注工具，而是先在角落滑出一张缩略图：单击 OCR 识别，拖拽存图，一步钉图，需要标注时再打开内置编辑器。OCR 尽量保留原文排版（换行、段落、缩进、间距），支持中/日文竖排自动识别。无主窗口常驻任务栏、支持多屏混合分辨率、免登录免联网，一切在本地完成。效果展示 <table <tr <td <br<sub横排中文 OCR</sub</td <td <br<sub竖排日文 OCR</sub</td </tr <tr <td <br<sub拖拽缩略图进文件夹保存</sub</td <td <br<sub内置编辑器快速编辑</sub</td </tr </table 语言支持简体中文 / 繁体中文 / 英文 / 日文（中日支持竖排识别）。其他语言效果不作保证。常驻系统托盘，快捷键与超时时长均可自定义。 GPL3.0，源码见 github.com/tcita/HushSnap。

DT桌面效率

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跑在浏览器里的游戏音频转换管线：vgmstream → DSPTool → Nintendo BRSTM 编码

工具名称：BGM Box 工具地址：一句话简介：在浏览器里把任意音频转成 Nintendo 游戏机（Wii / 3DS / Wii U）能直接用的 BRSTM 格式，支持循环点编辑。特点：输入 100+ 格式、输出 Nintendo 原生容器。ADX、HCA、FSB、WEM、XMA 等游戏提取出来的音频格式都能吃，你不需要先用别的工具解码再用 BrawlBox 编码——一个页面走完全流程。循环点编辑器。BRSTM / BCSTM / BFSTM 不只是音频，还内嵌了循环起点/终点的 metadata。游戏里的背景音乐能无缝循环靠的就是这个。通用转换器不认识这些 metadata，转出来的文件播一遍就静音。BGM Box 会在编码时正确写入循环点信息。纯浏览器本地处理。文件不离开你的电脑，不上传服务器，处理速度取决于本机 CPU。内置播放器。转之前可以先试听、调整循环点位置，确认无误再下载。适合谁用：Mario Kart Wii 自定义赛道制作者、Super Smash Bros Brawl 音乐 Modder、3DS 主题制作者、模拟器玩家。技术栈：Astro + vgmstream WASM（解码） + DSPTool（循环点处理） + sound.wasm（Nintendo 编码），播放器用 SharedArrayBuffer + AudioWorklet 做流式解码。技术细节：How I Built a BRSTM Converter with WebAssembly

DT生活与娱乐

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HimitsuShell: Shell 脚本保护工具 (混淆, 内置解释器, DRM) - linux, IoT

将 Shell 脚本转换为内置解释器的二进制文件, 具备混淆和反调试保护功能 (shc 的替代方案). 保护 Shell 脚本免受泄露, 篡改和未经授权的使用。操作系统级日志记录与 Hook 防护内置自己的 Shell 解释器，无需依赖系统 Shell，从而降低暴露于操作系统级日志记录和 Hook 的风险 (例如: auditd, bpftrace). 字符串与常量加密二进制文件中的所有字符串和常量都会被加密，使静态分析更加困难 (例如: IDA, Ghidra). 调试器检测在运行过程中持续检测调试器，使动态分析更加困难 (例如: gdb, ptrace, strace). 高级混淆技术包含指令替换, 间接调用, 间接跳转, 基本块拆分以及伪控制流等混淆技术. 许可证验证 (计划中) 仅允许持有有效许可证密钥的用户执行 Shell 脚本. 亮点与 shc (shell 脚本编译器) 的对比 | | HimitsuShell | shc | |||| | 操作系统级日志记录与 Hook 防护 | ✓ | | | 动态库 Hook 防护 | ✓ | | | 字符串与常量加密 | ✓ | | | 调试器检测 | ✓ | ✓ | | 高级混淆技术 | ✓ | | 1. 下载 Docker 镜像 curl LO 2. 加载 Docker 镜像 docker load i himitsucorev1.2.0.tar.gz 3. 启动容器 docker run name himitsucore d it himitsucore:v1.2.0 4. 上传你的 Shell 脚本(文件名必须为 launcher.sh) docker cp launcher.sh himitsucore:/var/work/ 5. 编译生成二进制文件(大约需要 10–20 秒) docker exec himitsucore /var/work/compile.sh 6. 下载生成的二进制文件 docker cp himitsucore:/var/work/safeLauncher . 截图或演示视频

DT软件开发DTLinux

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Playwright automation on a stealth-patched Firefox

Project URL Category Python Project Title Playwright automation on a stealthpatched Firefox Project A dropin replacement for Playwright's Python API that drives a Firefox patched in its C++ source, so the fingerprint comes from the engine rather than from a script injected into the page. Same seed, same browser identity on every run. Highlights Most tools in this space redefine JavaScript properties from inside the page, which leaves the overrides themselves visible. This one changes the values in the browser source and rebuilds, so there is nothing to inspect: the engine reports through its own native code path. The other difference is that the fingerprint is derived from a seed. The same seed gives the same navigator, screen, GPU, fonts, canvas and audio on every run, so a failing run is reproducible instead of a new machine each time. That is what makes it usable for testing and not only for scraping. Example Code python from invisibleplaywright import InvisiblePlaywright same seed same browser identity, every run with InvisiblePlaywright(seed=1) as browser: page = browser.newpage() page.goto(") print(page.title())

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snapvee

SnapVee：抓取社媒热点，一键重构为你的下个爆款。

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Codex 重置预测

预测未来 7 天 Codex 全平台重置的可能性。

DTCodex

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用先进 AI 模型，轻松生成清晰好图。

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有温度实验室 - 有温度

探索面向家庭、情绪、车机、教育和 AI 轻产品的数字表达产品矩阵。

DT研究与学习

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米开写作

米开写作是一款本地运行的 AI 写作平台，方便用户基于AI进行文本写作、排版和发布微信公众号。

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时者问卦 - AI 解卦

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