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折腾啥


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Sub-Store 更新
前端2.15.18- 将 watch(list, ...) 修改为 watch(() => list, ...) ,以兼容 Vue 3.5+ 对解构 props 直接传递给 watch 的严格校验。
- 该变动解决了云端(如 Cloudflare Pages)构建失败的问题,保证本地和云端环境均可正常编译。
- 不影响原有功能和响应式逻辑,仅为兼容性修复
感谢 PR!
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还是拼好饭吧
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东哥不把我当兄弟了
🍁 nix-topology
nix-topology 是一个能够从 NixOS 配置中自动生成基础设施和网络图的工具
感谢 @nykma 推荐
https://oddlama.github.io/nix-topology
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#AI #GitHub
📻 做你电脑的黑匣子 —— Screenpipe
最近发现一个叫做 Screenpipe 的项目,很像是在 AI 时代来临前早些年间的那个「Rewind」,
说回 Screenpipe,它是由 mediar-ai 团队开发的开源项目,主打「AI 应用商店」理念。它通过 24 小时不间断地本地记录你的桌面屏幕和麦克风内容,将这些数据索引为 API,供 AI 应用调用,实现更智能、更个性化的桌面自动化和助手功能。
用通俗易懂点的话来说,Screenpipe 很像是一个安装在你电脑里的「黑匣子」,它会在后台持续记录你的屏幕内容和麦克风声音(比如你在看什么、打什么字、开了哪些软件、说了什么话),但所有数据都只保存在你自己电脑里,不会上传到云端。等到有需要调取相应时间轴或者时间点相应动作的 App 出现,它会以 API 的形式输出「上下文摘要」或「结构化信息」。
其实,我感觉这个事情的理念非常不错,但是为时太早。更何况,收集用户隐私这种事情非常敏感,虽然 Screenpipe 团队一而再再二三的所有数据都存储在本地,但是第三方来做这个事情难免会让用户膈应。感觉是 Apple、Microsoft 这种系统厂商级别来做会更天然一点。
由于数据都留存在本地做分析,所以 Screenpipe 在本地部署了轻量的 LLM,当然也支持自己下载更多大模型,如 Llama、Mistral、Gemma、Whisper 等开源大模型(前提是你的电脑硬件性能足够)。
目前已有少量的 App 接入到了 Screenpipe 的这个 AI 应用商店中,取用它输出的用户结构化的行为数据。这次推荐并不是说让大家都用起来,而是分享一个还不错的趋势方向,相信未来会有更多的类似的中间件服务出现,或许 Apple 也会下场(or 收购其他一家)来做。
Screenpipe 也将项目开源在 GitHub 上,可以前往项目页面了解更多详情。
⚠️ 本文更多只是分享理念,笔者感觉用通过本地收集并通过片本地大模型分析再接入到下游的 App 使用到用户场景中,这条路还有很长- ❤️3
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落地洞洞板平替: 超市货架
拼多多买超市货架, 然后搭配这些配件即可
洞洞板(货架版)配件 孔径6mm 中距16mm, 超实用洞洞板置物板配件
其他的可以自己用关键词搜 注意孔距中距即可
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#Web
轻松下载保存小红书笔记 —— xiaohongshu.day
☝️ 今天介绍一个可以方便大家保存小红书笔记的网页工具。
🤳xiaohongshu.day的使用很简单,将小红书笔记「www.xiaohongshu.com/explore/xxxx」这个 URL 的.com直接更改为.day后访问即可。你会在一个集合页面看到当前小红书笔记的文字和图片,点击一键下载后可以得到文案的 txt 文件和图片文件。
▶ 使用无需登录,完全免费;
▶ 支持 Live Photo;
▶ 支持资源批量下载;
▶ 一旦解析后内容不会过期;
详细解析情况可以查看我的这个实例(截图/解析)。- 👍7
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Sub-Store 更新
后端2.19.34
- 兼容
Shadowrocket 非标 VMess URI 输入中的 peer(sni)
感谢群友 @xs6870 的反馈
URI 是有规范的, 通常 Sub-Store 只会兼容标准规范. 某些特别常见的不规范的也会进行兼容.
但是:
不要使用 Shadowrocket或NekoBox来导出 URI 然后作为输入导入。这样导出的 URI 有可能不是标准的 URI。
不建议使用非标的 URI 输入
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苏联弹药箱不错
真弹是躺着放的 打一个用来装竖着装 QQ 捏捏海绵软弹正好
7.62x54r 口径苏联弹药箱
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