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DEV TRENDS / DAILY DISCOVERIES

2026年8月7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。

AI 比价

全网 AI 信息聚合比价站——国产官方套餐(GLM / Kimi / 通义 / 豆包等)的真实 Token 额度与限速、各家 API 单价、免费 Token 活动、低价 API 中转与海外账号行情一张表横向比,按「每元可用量」选出最划算方案

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Any TDF:共享底层逻辑,原生支持 Svelte、React 与 Vue 的组件系统

GitHub 统一入口:Any TDF 框架站点:STDF(Svelte)|RTDF(React)|VTDF(Vue) Any TDF 是一个基于 Tailwind CSS,面向移动 Web 的多框架组件系统,提供 60 个能力对齐的组件,由之前单一支持 Svelte 的 STDF 升级过来。项目将状态派生、行为规则、主题、语言包、SVG 数据和公共类型集中到 @anytdf/common,Svelte、React 和 Vue 实现层只处理响应式、生命周期、DOM、事件、slots、children 等框架相关内容。 它没有引入跨框架渲染器或 Web Components 包装层,因此三端仍然使用各自最自然的组件 API。共享逻辑的修复可以由三端共同受益,框架差异则留在各自实现层处理。这种“共享行为内核 + 框架原生渲染”的分层方式,可以作为兼容多框架组件库的一种实现方案。 项目内置 42 套主题,支持亮暗模式、多主题共存、自定义主题和运行时切换。三端均提供独立的主题生成器,可以基于 OKLCH 自动生成完整色阶,配置语义色、背景层级、文字色、圆角和图标风格,并实时预览、检查对比度及复制配置。目前内置 Remix、Lucide、Phosphor、Tabler、Iconoir 和 Reicon 六套图标方案。 此外,项目还内置 66 个地区语言包,支持 TypeScript、SSR 和按需引入,并提供统一脚手架、Tailwind CSS 与 UnoCSS 模板、VS Code 扩展、离线 AI Skills、Motion 扩展包,以及浏览器和视觉一致性检查。 项目采用 MIT 协议,目前已通过 npm 的 alpha 标签发布,适合需要维护多个前端技术栈、进行框架迁移或建设跨框架设计系统的团队参考。

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MangoDisk:免费开源的 深度磁盘清理工具,轻量高颜值,支持 macOS 和 Windows

MangoDisk(芒果磁盘清理) GitHub 开源: 支持 macOS 和 Windows 一句话简介 免费开源、无需登录的磁盘清理工具:快速找出缓存、大文件、重复文件、应用残留和开发垃圾,轻松释放被占用的硬盘空间。 深度清理界面 它能做什么 1. 深度清理 一次扫描系统、应用、浏览器和开发环境中的缓存、临时文件与卸载残留,不用再手动翻目录。对开发者,还能找出 Node.js、Rust、Gradle、Xcode、Python、.NET 等工具产生的构建产物,以及本地 AI 模型和缓存。 类、大小与风险提示 2. 大文件清理 扫描整个磁盘或指定文件夹,按类型和大小筛选,快速找到隐藏在各个目录中的大文件。 大文件清理界面 3. 重复文件清理 按文件内容找出真正相同的副本,不靠文件名猜测。安装包、照片备份和项目压缩包都能成组呈现,智能选择会确保每组至少保留一份。 重复文件清理界面 4. 应用卸载与残留清理 卸载应用时同步找出缓存、配置和遗留数据,避免软件已经删除,几个 GB 的残留仍在占用硬盘空间。 应用卸载界面 5. 磁盘空间分析 通过矩形图直观展示磁盘占用情况:方块越大,占用空间越多。可以逐层进入文件夹,快速找到占用空间最多的目录和文件。 磁盘空间分析界面

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Awesome Seedance 2.5 AI 视频提示词精选库

Awesome Seedance 2.5 这是一个专门整理 Seedance 2.5 高质量视频提示词的开源仓库,适合想提升 AI 视频质感、运镜和稳定性的创作者直接参考。 目前仓库已经按 7 大风格分类,包含电影感、商业广告、UGC、动漫、短剧、Meme、视觉特效等案例;每个案例都附带原始提示词、示例视频和对应说明,拿来就能试。 这类资料现在比较分散,这个仓库的价值主要是把社区里已经验证过的优质提示词集中整理成一个可检索、可复用的 prompt 库,适合收藏和持续更新。 内容形式:提示词原文 + 示例视频/GIF + 分类整理 适用人群:AI 视频创作者、Prompt 工程爱好者、短视频团队 后续会继续补充新的 Seedance 2.5 案例和高质量提示词

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锦囊AI - 完全在您手机本地离线运行的 AI 助手

为什么你需要一个本地 AI 2026 年了,AI 助手已经无处不在。但你有没有想过——你在 ChatGPT、Claude 里输入的每一条对话,都会被传送到远端的服务器。你的隐私、你的偏好、你随手吐露的碎碎念——都成了云端的一行行数据,你虽然享受了AI 带来的智能化、便利性,但同时这些数据也在无偿帮助 AI 进化。如果你的手机里有一个完全离线运行的 AI 助手,会怎样?不需要网络,不需要账号,不需要付费订阅,你的对话永远不会离开你的 iPhone。亦或你现在身处一个没有网络信号的野外、海上,遇到突发紧急状况时,手边仍能有一个 AI 可以帮你出出主意。这就是我开发“锦囊AI” App 的初衷,它可以完全运行在你 iPhone 本地,不需要联网,更不会有任何数据上传,是不是很 Cool!既然 Apple 智能无法使用,干脆就让 AI 直接入住进来! 为什么现在可以了 过去,跑本地 LLM 需要一台性能不错的电脑或服务器。如今几件事变了: 模型量化:把 32 位浮点参数压到 4、6 位,精度损失极小,体积却缩到 1/8。一个 4B 参数的模型,量化后只有约 2GB,iPhone 完全能跑。 手机性能:以 iPhone15Promax 为例,它拥有过 8G 内存空间,17Pro 以上甚至拥有 12G 内存。 Apple MLX 框架:Apple 在 2024 年开源的机器学习框架,专为 Apple Silicon 优化,能高效利用 M 系列和 A 系列芯片的统一内存架构。 功能简介 内置模型:Lite 版内置 Qen30.6B 4bit模型,开箱即用,也支持 Qwen31.7B 4bit 模型。Pro 版解锁 Qwen34B 4bit、Qwen34B 6bit、Qwen3.54B 4bit、VibeThinker3B 4bit模型,提供 /downloader 指令,联网自动下载,也可以手动下载后传到锦囊 AI 共享目录。 内置场景(Prompt):Chat(P01):轻松闲聊,温暖自然;Coding(P02):技术专家,直接给代码;Writing(P03):专业编辑,润色翻译总结;Reasoning (P04):推理专家,适用 VibeThinker 这样的纯推理模型,完成复杂科学问题推理演算,如:解释欧拉方程及其应用。支持自定义提示词,当创意的提示词结合特定的模型,也许会给你带来眼前一亮的惊喜,如角色扮演对话:你是贾维斯,我是斯塔克。 Tools 显式调用:包括计算器、日期时间、文件读写(在 App 沙盒内)、设备信息(查存储容量、内存、机型)、电池电量、Safari 浏览器打开网页、剪贴板、提醒事项、GPS 定位、联系人搜索。坦诚地讲,这些 Tools 调用的直接意义似乎并不大,但这些工具可以让 AI 真正了解它所运行的实际环境,如提示词预注入当前手机型号、日期和时间。应用场景举例:把一个不能上网的文件内容(纯文本)导入锦囊 AI 的共享目录,然后第一步:/tools 读取1.txt文件内容;第二步:研读上面的文字,帮我写一篇300字的学习心得。 对弈模式:支持与内置游戏引擎进行五子棋和国际象棋对弈,然后 AI 模型在一边观战评棋,其中国际象棋使用专门的 Chess Coach 量化模型。 知识库:同 tools 显式调用的思路,后续将建立起本地知识库,内置一些结构化的知识库,通过 /kb 指令显式调用,比如野外救助技巧、康熙字典查询等等。 如何使用 在 Apple App Store 搜索「锦囊AI」。 在对话框输入 “/cheat 烟花三月下扬州”,即可解锁 Pro,有效期到 9 月底,到期后我会继续延长。 使用 /downloader 指令自动下载所需模型,8G 内存的 iPhone 建议使用 4bit,12G 内存的 iPhone 可以尝试 6bit。 观察下载进度,完成后 /model 切换到对应的模型,即可对话和游戏。 下载地址:Apple App Store

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基于VeOps CMDB二开集成Ansible+Jumpserve+Agent的CMDB

1).项目名称:基于VeOps CMDB二开集成Ansible+Jumpserve+Agent的CMDB 2).项目地址: 3).项目简介: 本项目是用AI agent基于维易CMDB开源项目进行二开,增加了以下功能: 1、新增Jumpserve资产同步 2、新增IPAM Agent 及同步服务 3、新增Ansible对接中间件及playbooks 4、新增Ansible执行日志板块 5、新增两个固定资产模型 6、新增回收资源显示板块 7、新增配置中心 4).推荐原因: 1、集成Jumpserve:支持将记录的资产单独或批量推送到Jumpserve堡垒机,回收时自动删除Jumpserve对应资产。 2、集成Ansible:支持动态生成inventory,自定义选择执行playbook,前端自定义输入额外参数。 3、新增IPAM Agent:支持子网单次全量扫描(UI 右键触发),Agent增加HTTP服务与docker后端交互。 4、Ansible执行日志:前端可视化查看Ansible任务的成功/失败执行情况,详细查看具体主机信息及Ansible执行的标准及错误输出。 5、支持一键批量回收资源,支持三维度统计回收资源概览视图(CPU、内存、硬盘)。 6、配置中心:集中管理,集成Jumpserve、ansible、agent、资产模型IP配置页面。 7、资产模型:增加vmserver模型记录资产,delserver模型用于记录回收资产,其他模型依旧支持自定义。 5)项目图片:

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[AI相关] 新OCR模型发展的真快啊

我最近在关注RAG,接触到很多OCR相关的小模型,现在的模型已经可以直接输出格式化的文本了,相当方便 模型 | 出品方 | 发布时间 | 参数量 | 核心亮点 | 中文支持 | | | | | MonkeyOCR | 华中科技大学 & 金山办公 | 2026年1月 (首次发布)2026年7月 (中文优化更新) | 未明确 | 复杂表格解析 (精度超90%) | 原生支持 GLMOCR | 智谱AI | 2026年2月3日 | 0.9B | 极致轻量高效,支持多令牌预测,SOTA性能 | 原生支持 HunyuanOCR | 腾讯 | 2025年11月25日 | 1.0B | 端到端专家模型,推理速度快,支持14种语言 | 原生支持 QianfanOCR | 百度 | 2026年3月19日 | 4B | 端到端统一模型,LayoutasThought机制,长上下文 | 原生支持 MinerU | 上海AI Lab | 2024年7月5日 (首次开源) | 1.2B | 一站式工具链,生态成熟,可集成第三方OCR引擎 | 原生支持 HiroMOSSOCR | PatSnap (智慧芽) | 2026年5月26日 | 0.3B | 超轻量,面向块级文档理解,结构化输出 | 原生支持 这是我最近测试的中文ocr,百度千帆效果比较好,但是比较大,日常用GLMOCR 效果算是比较好的了,minerU本机部署去年要20GB,现在大概1G的量化模型都可以达到去年的效果了,直接输出markdown table用html输出,效果还不错,发展神速 当然 ,闭源的Mistral OCR 3 效果也很牛逼,但是如果不是复杂的表格,这些小模型够用了

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Image Text Editor:替换图片里已经存在的文字

开发者自荐。 Image Text Editor 是一个在线图片文字替换工具,用来修改已经压平成图片的文字内容。它不是在图片上“加字”,而是针对 JPG、PNG、WebP 里已经存在的文字,先识别文字区域,再让用户选择要替换的文字,并生成保留原背景的新图片。 适合的场景: 海报日期、活动标题写错了,但没有设计源文件 App 截图、教程截图里的按钮文案或示例文字需要更新 商品图里的价格、促销语、标签文字过期 营销图、封面图只想改一两行文字,不想重新做整张图 主要特点: 支持 JPG、PNG、WebP 图片上传 可以选择图片中已有文字区域再替换 尽量保留原背景、排版和周围视觉元素 提供免登录演示,可以先用预置样例体验完整流程 这个工具解决的是一个很小但常见的问题:很多时候图片本身是对的,只是其中一行文字需要改。如果没有 PSD、Figma 或原始设计文件,重新做图成本很高;这个工具希望把这类“小文字修正”变成一个更轻量的在线流程。

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BlackGit:在巨型仓库(over 1T)中使用Git的一种解决方案

< 背景 游戏公司通常在大型二进制文件、文件锁定、细粒度权限上依赖 Perforce(一个集中式版本控制系统)。而 Git 是分布式的、强大的,但管理巨型仓库时痛点明显: 克隆慢:一个 2 GB 的资源就让 git clone 变成灾难。 大文件入库:二进制文件体积大、不可合并,会让仓库无限膨胀。 没有文件锁定:美术、策划并发编辑同一份二进制资源时无从保护。 缺少集中控制:服务器无法决定谁能获取什么、何时获取。 BlackGit —— 一个基于 Git remotehelper 协议的集中式后端,让 Git 原生化解决巨型仓库问题,无需 Git LFS 核心思路:不另起炉灶,而是站在 Git 的 remotehelper 协议之上,加一个自定义后端服务器。用户依然用 git pull、git checkout、git merge,底层由服务器控制"获取什么、何时、由谁"。 功能简介 原生大文件按需下载:采用 partial clone 策略(blob:none+tree:0),初始只拉取元数据,checkout 时按需获取对象。2 GB 资源只是一个 blob,用户完全无感。 零额外组件:纯 Python remote helper + 后端。 文件锁定(规划中):git blackw lock <path 防止二进制或关键文件并发编辑,服务端强制。 细粒度权限(规划中):文件/目录级读写 ACL,由服务器管理。 单一事实来源:服务器控制对象可用性与访问权限,客户端只见授权内容。 分布式与集中式兼得:每个克隆都是真正的 Git ,离线提交/分支/合并完全正常 架构 User / Git Client │ ▼ gitblackw(gitremoteblackw) ──(Unix Socket / Named Pipe)──▶ blackgit.py ──(TCP :1666)──▶ Java Server(JGit) │ JGit .git 三层设计:Git remote helper(Python)↔ IPC 桥(Python)↔ 后端服务器(Java 21 + JGit)。协议为长度前缀 + Protobuf。 状态 已实现 fetch 与按需对象获取;push 支持为当前优先事项,随后是文件锁定、权限、多线程服务器与 GUI。

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: 手机和电脑上都能用的 Kubernetes 图形化管理工具

Kubeterm 是一个 Kubernetes 集群的图形化管理工具,同时支持 macOS、Windows、Linux、iOS 和 Android。 官网: 它比较特别的一点是移动端:大部分 K8s 客户端只有桌面版,Kubeterm 在手机上也能查看集群状态、看日志、进容器执行命令、做端口转发。值班的时候不用开电脑。 另外它是纯本地运行的,不需要往集群里安装任何组件,读本地的 kubeconfig就能连;也不收集任何遥测数据。 其他功能:Pod 文件浏览器、Pod 与本地之间传文件、Helm release 管理、接 Prometheus 看历史指标、内置 AI 助手(可以接 DeepSeek,也可以接 OpenAI或者 Claude,执行任何会修改集群的操作前都会先征求确认)。 已经连续迭代多个版本。macOS 可以用 Homebrew 安装: brew install cask kubeterm 也能在 github release 中直接下载MacOS/Windows/Linux版本。 iOS / Android 在 App Store 和 Google Play 上都能下载。

DTmacOSDTWindowsDTLinux
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适用于 Electron Work 应用的跨平台主题切换器(如 WorkBuddy、TRAE Work 等14款 Work 类应用 260+主题支持)

<h1 align="center"Dream Work Theme</h1 <p align="center" <b给 Electron Work 类应用换上你喜欢的主题 —— 不影响 Work 类应用功能使用</b </p <p align="center" <a href="LICENSE" License 2.0green?style=flatsquare" alt="License"</a alt="Platform" alt="Node" alt="Themes" </p <div align="center" 简体中文 | English Dream Work Theme 是面向 Electron Work 类桌面应用的主题管理器。它负责发现已安装应用、以 Chrome DevTools Protocol(CDP)调试端口启动应用,并在运行时注入 CSS 和右下角主题菜单,不修改目标应用的 .app / app.asar / WindowsApps。 </div 界面预览 Work Theme 界面预览 Work Theme 界面预览 <details <summary<b点击展开更多应用</b</summary Work Theme 界面预览 Work Theme 界面预览 Work Theme 界面预览 Work Theme 界面预览 Work Theme 界面预览 Work Theme 界面预览 Work Theme 界面预览 Work Theme 界面预览 Work Theme 界面预览 Work Theme 界面预览 Work Theme 界面预览 Work Theme 界面预览 Work Theme 界面预览 </details 支持应用 WorkBuddy TRAE Work QoderWork CatPaw ZCode 千问办公(QwenWorkCN) HanaAgent Kimi Work OpenCode Desktop 豆包 Desktop AgnesCode MiniMax Code AstronClaw(讯飞星辰) Codex / ChatGPT Desktop 应用功能 扫描常见安装路径并发现支持的应用。 根据应用兼容性筛选主题画廊。 切换应用时保留当前主题选择和主题分页。 以 CDP 调试端口启动或重启目标应用。 注入背景图、应用专属样式和浮动主题菜单。 显示应用进程、主题注入、菜单和当前主题状态。 还原目标应用原生主题。 创建 Windows、macOS 和 Linux 的「应用 + 主题」快捷方式。 构建 Windows、macOS 和 Linux 发布包。 环境要求 Node.js 22 或更高版本 pnpm 至少一个受支持的 Electron 应用 安装依赖: bash git clone cd dreamworktheme pnpm install 本地开发 启动完整的 Vite + Electron 开发环境: bash pnpm run electron:dev 使用流程 1. 启动 Dream Work Theme。 2. 选择一个已安装应用。 3. 选择兼容主题。 4. 点击「应用主题」。 5. 在「应用设置」中查看进程、注入、菜单和当前主题状态。 6. 在目标应用右下角使用浮动菜单切换或还原主题。

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Song Finder:免费的在线歌曲识别工具

Song Finder Song Finder 是一个免费的在线歌曲识别工具。遇到不知道歌名的背景音乐时,可以上传一段音频、粘贴媒体链接,或者直接录下正在播放的声音,它会返回歌曲名和歌手。 识别结果还会显示专辑信息、封面和可用的试听链接。不用注册,打开网页就能用。网页里还提供 BPM、调性、裁剪、合并和降噪等音频工具,遇到不太干净的录音时可以先处理再识别。 体验地址:

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awesome-novel——用 8 个 AI Agent 陪你写完一整本小说(支持 Claude Code / OpenCode / Reasonix)

awesomenovel 是一个开源的 AI 小说写作技能包,支持 Claude Code / OpenCode / Reasonix 三大 AI 编程终端。从世界观搭建、角色塑造,到卷纲规划、章纲设计、正文写作,由 8 个 AI Agent 协作完成,你只需确认方向和审阅内容。自带"去 AI 味"检测管线,让生成的文字更像真人手写。 个人使用完全免费,中文优先。 安装(1 分钟) bash git clone && cd awesomenovelskill && ./install.sh claudecode 亮点 8 个 Agent 协作:卷纲→章纲→提示词→正文→去 AI 味→评审→归档,全自动调度,你只做决策 去 AI 味:Gate AF 管线检测机器腔句式,量化评分定级,支持导入你的个人文风 动态记忆:自动记住你的修改偏好,高频规则晋升为永久记忆,越写越懂你 伏笔/钩子追踪、角色状态管理、节奏检查、卷边界检测 完整示例:已生成仙侠小说《我靠炼丹逆天改命》第一卷

DT小说创作DT软件开发DTAgent 能力扩展
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Gander

开源的安卓应用,用来查看各种文件的内容,体积约 15MB,完全离线使用。

语言JavaScript原始工具
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presenterm

一个命令行程序,在终端播放 Markdown 文件的幻灯片。

语言RustDT软件开发DT命令行工具原始工具
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Reconya

一个需要自搭建的工具,通过 Web 界面,查看局域网内所有设备和可用端口,参考介绍文章。

语言GoDT数据与运维DTWeb原始工具
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Quickdraw

无限画布白板 SDK,可以集成到 React、React Native 或纯 JS 应用中。

语言JavaScriptDT软件开发DT库 / SDK原始工具
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history4feed

一个自动从 Feed 抓取全文的工具,需要自己搭建服务。它本身只提供 API,参见教程。

语言PythonDT研究与学习DT内容 / 资源原始工具
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从作家写作的视角蒸馏一本书

人工智能 从作家写作的视角蒸馏一本书的skill 本项目是书籍写作特征蒸馏Skill,从单本图书提取作者文风、谋篇、词句等八维特征,生成可仿写的写作指导。特点为频次验证确保可追溯、反AI检测与种子文本改写法让产物通过AI检测,解决风格仿写停留于形容词标签无从落笔的痛点。适用于文学创作、写作教学与风格研究。 亮点 最夺目的是:颗粒度。八维度覆盖宏观到深层——整体风格与人格底色、谋篇布局、主题取向、节奏与信息密度、行文逻辑与肌理、词句习惯、修辞策略、认知模式与价值底色;其中词句习惯再细分为词汇层、句式层、情绪与状态表达层、语气层、人物语域分化层五个子项,逐项给频次统计与原文例证。流程另设主动降噪环节,强制剥离文体格式、题材要求、时代语言、译者风格、汇编内容等非作者因素,防止把外部干扰误判为个人风格。这套精度在同类工具中罕见。 markdown 截图或演示视频

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面向 Ant Design 的配置化 RESTful 数据组件库

JS 面向 Ant Design 的配置化 RESTful 数据组件库。 该库基于 React + Ant Design,围绕 RESTful 接口封装了开箱即用的数据驱动组件体系,覆盖表格与列表展示、筛选表单联动、分页排序、路由参数双向同步、请求取消与错误提示等高频能力。通过声明式配置即可完成接口对接与交互编排,并提供字段解析、格式化、校验及多种表单子组件,兼顾 antd4/5 时间库差异,适合后台管理、运营系统与动态 JSON 配置场景。 使用文档: 亮点 <p align="center" <video src=" autoplay loop muted playsinline width="100%"</video </p 最常见的用法——直接在 RestTable 中配置 restful: jsx import antdRestful from "antdrestful"; const { RestTable } = antdRestful; function UserList() { return ( <RestTable restful="/api/users/" columns={[{ title: "名称", dataIndex: "name" }]} rowKey="id" / ); } 常见组件说明(简要): RestTable:远程表格组件,支持分页、排序、筛选、高级搜索、列设置等常见后台表格能力。 RestList:远程列表组件,适合卡片流或信息列表展示,支持分页与加载更多模式。 GridForm:栅格表单容器,负责统一布局与字段编排,可配合各类 formitems 使用。 RouteBaseTable:将筛选状态与 URL 参数联动,适合需要可分享链接和刷新保留状态的页面。 RestSelect / RestTreeSelect / RestCascader:远程选择类组件,覆盖下拉、树形和级联选择场景。 DateStrPicker / RangeStrPicker / NumberRange:常用范围输入组件,适合时间范围、日期范围与数值区间筛选。 UploadView:文件上传组件,支持拖拽、大小/数量限制、只读回显与上传结果处理。 CompareEdit:历史值对比编辑组件,用于展示变更前后差异并支持只读对比视图。 更多组件能力、表单项示例、工具函数与完整 API,请访问在线文档: 截图或演示视频 依赖restful接口的表格数据展示 依赖restful接口的列表数据展示 动态表单中的应用 支持路由参数同步的 RouteTable 表格应用

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rime.vim:同时支持 Vim 与 Neovim 的 Rime 中文输入插件

其它 rime.vim:同时支持 Vim 与 Neovim 的 Rime 中文输入插件 rime.vim 是基于知名的 rimeice (雾凇拼音) 方案打造的中文输入解决方案,直接把 Rime (中州韵) 输入法 “内嵌” 进 Vim 和 Neovim编辑器本身。简单点说:就是不用在离开Vim,也不用再切系统输入法,在插入模式下直接敲拼音,中文候选词浮窗就会出现在光标旁边。 亮点 vim = 8.2.1978 或 neovim 支持全拼、双拼、九宫格等输入方案 支持简繁、中英文标点、emoji 切换 候选词浮窗,下划线渲染,状态栏可显示当前输入状态 提供命令行和终端输入解决方案 markdown 截图或演示视频

DT软件开发DT命令行工具DTSkill / 插件
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666ghj / MiroFish

A Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything. 简洁通用的群体智能引擎,预测万物

语言Python
7万

pranshuparmar / witr

Why is this running? Trace any process, port, container, or file back to what started it - CLI + TUI.

原文
语言GoDT命令行工具DT终端
2万

Lumio

See all your money. Link none of your accounts.

原文
DT商业与增长
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g023 Code

DeepSeek V4 Flash Optimized Harness w/Ollama vision support

原文
DT软件开发DTAgent 运行时DTWeb
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Orite

Give your AI Agent money. Not a blank check.

原文
DT研究与学习DT垂直 AgentDT内容 / 资源
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AlgoVesta

MCP server that lets your AI trade crypto & forex (MT5)

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DT研究与学习DTAgent 能力扩展DTMCP 服务
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DEV TRENDS / COMMUNITY

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