折腾啥

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Search: #KV

  1. 折腾啥

    CF-Workers-UsagePanel: Cloudflare 免费额度监控面板• 统计 Workers、Pages、D1、KV、R2 免费额度使用情况• 支持多 Cloudflare 账号集中管理和自动更新• 提供现代化管理面板，适配亮色 / 暗色主题和移动端

    CF-Workers-UsagePanel: Cloudflare 免费额度监控面板

    • 统计 Workers、Pages、D1、KV、R2 免费额度使用情况

    • 支持多 Cloudflare 账号集中管理和自动更新

    • 提供现代化管理面板，适配亮色 / 暗色主题和移动端

    https://github.com/cmliu/CF-Workers-UsagePanel

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    #Cloudflare #Workers #免费额度监控 #KV #R2 #D1 #GitHub

    CloudflareWorkers免费额度监控KVR2D1GitHub

  2. 折腾啥

    踏风: 基于 Cloudflare Worker 的 WebSSH 工作台来自作者自荐 @KtieMark57• 完全在 Cloudflare Worker 上运行，前端静态资源、认证、SSH 代理全部无服务器部署• 支持保存 VPS 连接信息、全局命令历史（最高 100000 条）与文件管理，上传上限 10 GB • 内置双因素认证、中文/English 双语界面与实时系统监控面板

    踏风: 基于 Cloudflare Worker 的 WebSSH 工作台

    来自作者自荐 @KtieMark57

    • 完全在 Cloudflare Worker 上运行，前端静态资源、认证、SSH 代理全部无服务器部署

    • 支持保存 VPS 连接信息、全局命令历史（最高 100000 条）与文件管理，上传上限 10 GB

    • 内置双因素认证、中文/English 双语界面与实时系统监控面板

    https://github.com/619dev/tafeng

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    #WebSSH #CloudflareWorker #SSH #SFTP #KV #R2 #开源 #无服务器 #安全认证
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    GitHub - 619dev/tafeng: 一个WebSSH，可以部署在Cloudflare woker。
    GitHub - 619dev/tafeng: 一个WebSSH，可以部署在Cloudflare woker。
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    WebSSHCloudflareWorkerSSHSFTPKVR2开源无服务器安全认证

  3. 折腾啥

    Binnacle: 面向 Cloudflare D1、R2 和 KV 的本地优先原生桌面工作台• 在一个原生桌面界面里统一管理 D1 查询、R2 对象浏览和 KV 键值编辑• API Token 存储在系统钥匙串，工作区状态、查询历史和布局持续保存在本地• 基于 Rust + GPUI 构建，支持标签页工作区、键盘导航和会话恢复，适合高频 Cloudflare 数据操作

    Binnacle: 面向 Cloudflare D1、R2 和 KV 的本地优先原生桌面工作台

    • 在一个原生桌面界面里统一管理 D1 查询、R2 对象浏览和 KV 键值编辑

    • API Token 存储在系统钥匙串，工作区状态、查询历史和布局持续保存在本地

    • 基于 Rust + GPUI 构建，支持标签页工作区、键盘导航和会话恢复，适合高频 Cloudflare 数据操作

    https://github.com/binnacle-app/Binnacle

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    #Cloudflare #D1 #R2 #KV #Rust #GPUI #本地优先 #开发者工具

    • ❤️3

    CloudflareD1R2KVRustGPUI本地优先开发者工具

  4. 折腾啥

    oMLX: 面向 Mac 本地部署的高性能 LLM 推理与管理工具• 基于 Apple Silicon 优化，支持连续批处理与分层 KV Cache，可将热缓存放在内存、冷缓存落到 SSD，显著提升本地大模型的响应效率与上下文复用能力• 同一服务可统一承载 LLM、VLM、Embedding 与 Reranker，支持模型自动发现、按需加载、LRU 淘汰、Pin 常驻和 TTL 卸载，适合多模型并行工作流• 提供 macOS 菜单栏应用与 Web 管理面板，兼容 OpenAI / Anthropic API，并内置模型下载、性能测试、聊天界面与 MCP 工具集成，降低本地 AI 服务运维门槛

    oMLX: 面向 Mac 本地部署的高性能 LLM 推理与管理工具

    • 基于 Apple Silicon 优化，支持连续批处理与分层 KV Cache，可将热缓存放在内存、冷缓存落到 SSD，显著提升本地大模型的响应效率与上下文复用能力

    • 同一服务可统一承载 LLM、VLM、Embedding 与 Reranker，支持模型自动发现、按需加载、LRU 淘汰、Pin 常驻和 TTL 卸载，适合多模型并行工作流

    • 提供 macOS 菜单栏应用与 Web 管理面板，兼容 OpenAI / Anthropic API，并内置模型下载、性能测试、聊天界面与 MCP 工具集成，降低本地 AI 服务运维门槛

    https://github.com/jundot/omlx

    #本地大模型 #Mac AI #Apple Silicon #LLM 推理 #KV Cache #多模型服务 #OpenAI API #Anthropic API #MCP #GitHub #AI

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    本地大模型MacAppleLLMKV多模型服务OpenAIAnthropicMCPGitHubAI