@An_yhli
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waylybaye 那条 DuckDB
900收藏
别给模型接一堆平台 MCP
数据先倒进本地库
它要查自己去 SQL
pip install duckdb
现在 1.5.5
我会先倒自己常用那几张表
别一上来接十个 MCP
duckdb.org/install/
归藏这条
122赞 161收藏
不是用生成模型做宣传片
npx skills add 装完
让它读你仓库里的组件和配色
配乐是 Python 写的
我会先让它出几张关键画面
再决定要不要渲完整片
github.com/op7418/guizang-pr…
Needle 3 整包只有 8 到 29MB
不是拿来聊天的
官网写了
4 层微调就能过 DeepSeek V4 Flash
工具对不上就返回空列表
不瞎猜
pip install cactus-needle
浏览器也能直接试
我会先看它能不能按我自己的函数签名填参
别一上来当端侧 GPT
cactuscompute.com/needle
Claude Code 改文件时
你知道它刚才读了哪些文件吗
CC-Monitor 把 file read write delete shell command network access 都记下来
高风险动作可以拦住 或者先问你确认
它还有个很容易被忽略的检查
Web UI 和 hook 如果不是同一个系统用户
两边会各写各的 ~/.cc-monitor 数据库
看起来像没记录 其实是看错地方了
我会先开 localhost 的 Web UI 跑一遍自己的工作流
别一上来就给 Agent 全盘权限
github.com/cn0xroot/CC-Monit…
闲置安卓手机现在也能接给 AI 了
不是投屏看看那么简单
Phone for AI 让 Agent 读屏幕 读控件 点按 输入中文
手机主动连你自己的 HTTPS 服务
再通过 MCP 把动作传过去
README 里有个很具体的例子
Chatty 在淘宝买了一个 4.28 元的猫咪书签
也走过美团结算和小红书发帖流程
但它自己也提醒了
付款回执要人工检查
免密额度不是 Agent 的预算控制
ColorOS 后台长传也还没完全稳
想给 Agent 添一个真实世界的入口
先从闲置机和测试账号玩
github.com/lllq-123/phone-fo…
这个求职 Skill 有个细节我挺喜欢
真正提交申请前
它会停下来让你本人确认
前面几步 AI 可以帮你做
找岗位 查公司公开信息 填 ATS 表单
投递记录也落在本地 JSON 里
但不会替你海投
不会绕验证码
也不该替你编经历
我觉得这比一键投几百份靠谱
至少每一份申请你还知道自己投了什么
Claude / Codex 都能装
仓库:github.com/LH-kevin/job-appl…
Claude Code 每次都把一句 yes/no 说成四段
这个 tldr skill 不是让它少说
是先把结论压到 3 行 细节折起来
我翻了下 eval 不是只写 README
仓库把成功和失败的 run 都放出来了
还专门处理 agent-to-agent handoff
`tldr 3` 默认三行
`tldr full` 一键关掉
20 个 coding agent 能装
这种东西我会放进收藏夹
省的不是 token 先是找答案的时间
github.com/SurefireStudios/t…
不过仓库才 5 星
我会先在自己的项目里跑两天再长期留着
PDF 里的实体关系想落成图
可以先看 Docling Graph
它不是把文档扔进向量库就结束
先转成 Pydantic 对象
再生成带 provenance 的有向图
最后能导 CSV 或 Cypher
比较适合合同 科研资料 财务文档这种
你想查“谁和谁有什么关系”而不是只找相似段落的场景
入口在这
github.com/docling-project/d…
不过本地 VLM 和远程 LLM 都要自己配
不是下载完就自动长出知识图谱
role-model 这个仓库刚更新完只有 116 个 star
但我觉得比又一个聊天壳子更值得留
它先把请求需要什么能力写清楚
再把本地模型 云端模型和预算策略放进路由
最后留下为什么选这个模型的 trace
快问答走本地
难一点的代码题再交给云端
模型挂了还能按规则切备用
我喜欢的是它不把“自动选模型”说成玄学
权限 价格 延迟和能力都摊在台面上
Windows 也有安装脚本
仓库:github.com/try-works/role-mo…
GitHub 中文 Trending 今天把 CowAgent 顶到前排了
仓库 4.69 万星 1 万多个 fork
它现在不只是在聊天框里接模型
任务规划 工具调用 skill 记忆
再接到微信 飞书 钉钉这些入口
都放进了同一套 Agent 外壳
我更想试的是它的记忆和权限怎么管
因为 bot 能跑起来不稀奇
跑错一次以后还能不能收回来 才是真问题
有自己的模型/API和消息入口的人可以先看
别把一长串渠道支持当成开箱即用
github.com/zhayujie/CowAgent
Birdview 今天刚发 0.1.0
它先让 coding agent 画项目结构
再声明这次准备动哪些模块
最后把改动和证据渲染成一个不用服务器的 HTML
我觉得这个顺序比“先让 Agent 改起来”靠谱
尤其是老项目
文件一多 影响范围很容易靠猜
仓库里有完整 demo 和 validate / test / build 命令
但 README 也写得很诚实
demo 里的 agent 活动是模拟数据
不是生产效果证明
Node 18+
MIT
github.com/Qiuner/birdview
Claude Code 的聊天记录终于有个干净的导出入口了
ai-data-extractor 能把 Claude Code Cursor Windsurf Aider Cline 这些本地记录
统一抽成 JSONL
我觉得它最实在的用途不是训练模型
是先把自己的工作痕迹备份下来
不然换编辑器或者本地数据库一清
以前排查过什么全没了
仓库刚建两天已经 108 stars
零依赖 标准库就能跑
先用 --list 看本机到底找到了哪些记录
再决定要不要 --all
github.com/kruzovic7/ai-data…
本机文件接给 ChatGPT 这件事
local-workspace-mcp 把权限写得挺明白
文件模式只读
原始资料不动 产物放进 exports
完整模式则是当前用户权限
能改文件 跑程序 还可以联网
我更喜欢这种写法
很多 MCP README 只说“本地运行”
却不告诉你到底能碰到哪
Windows 已验证
但项目自己也写了还是 alpha
想让桌面版处理 Excel PDF Word 的先看安装说明
别一上来就开完整模式
github.com/arumwu/local-work…
TraceCrate 这次我会留在收藏夹
它不替你跑 agent
只把 Claude Code / Codex / OTLP 的记录拖进去
按时间线看每一步 调工具耗时 报错 还能比两次运行
本地浏览器就能开 不要账号也不要 API key
但 demo 里的数据是合成的
别拿它当 benchmark
适合排查“到底是哪一步开始绕圈”
github.com/FankChen/tracecra…
LLM Wiki 这次上 GitHub Trending 了
18578 个 star 不是我最想看的数字
我更想试的是它把资料分成三层
原始文件不动
Wiki 由模型整理
规则单独放着
丢进去 PDF 网页和文档
它会慢慢长成能检索的知识库
还带来源追踪和增量更新
这个入口适合资料很多但懒得天天整理的人
不过自动长出来的页面我不会直接当事实
先开 Read Sources Only 再用
github.com/nashsu/llm_wiki
Obsidian 里现在可以直接读乔木 RSS 了
而且不是只给你一个文章列表
qiaomu-ai-rss 这个插件我觉得有个点挺实在
精选频道 自己的 RSS 还有 1342 个中文独立博客
都能在 Obsidian 里看
看到一篇想留的
直接记进今日日记
原文 中文翻译和乔木改写可以切着看
个人订阅还是本机直连 不用账号
我会拿它替掉一部分“收藏了但再也没打开”的 RSS
不过别把改写当原文
README 也写了 AI 内容要自己对照
需要 Obsidian 1.13+
仓库:github.com/joeseesun/qiaomu-…