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#开源/仓库

今日 102 条
10月14日周三
  1. 中国独立开发者项目列表 更新10

    中国独立开发者项目列表将 README-Archive.md 改名为 README-Earlier-Projects.md

    中国独立开发者项目列表把历史分册 README-Archive.md 改名为 README-Earlier-Projects.md,措辞由「存档」改为「更早的项目」,郑先生于 2026-10-14 明确要求不用「存档 / Archive / 归档」这类词,以免暗示项目已停止维护。分册内文将写明单独分册只因主列表太长触发 GitHub 渲染上限,不代表项目过时;改名导致外链失效是已知代价。

  2. 中国独立开发者项目列表 更新8

    中国独立开发者项目列表分册措辞调整:去掉「不代表过时」等辩解性说明,SKILL.md 同步补措辞纪律

    中国独立开发者项目列表的分册内文删去「不代表过时、失效或不再维护」等辩解性说明,只保留一句「因主列表过长、超出 GitHub 渲染上限而另分一册」。SKILL.md 同步补充措辞纪律:分册不用「存档 / Archive / 归档」,统一叫「更早的项目」,改名遇外链失效是已知代价。

  3. free-for-dev 更新22

    free-for-dev 收录 Staxa:多租户应用托管 PaaS,免费额度 2 个租户

    free-for-dev 列表新增 Staxa,一款多租户应用托管 PaaS,每个租户拥有独立的 app、数据库、子域名和 TLS,运行在隔离的 Kubernetes namespace 中,可通过 Web 应用或 API 集成接入。免费额度包含 2 个租户、每个租户最多 2 个服务(0.5 vCPU、512 MB),免费应用闲置 24 小时后休眠。

  4. 中国独立开发者项目列表 更新12

    中国独立开发者项目列表新增 LearnNote、Calorie Cup,并迁移 2024 年 8 月 11 个区块至存档

    中国独立开发者项目列表 10 月 14 日新增 LearnNote 与 Calorie Cup 两个项目。LearnNote 是本地学习工作台,把视频字幕与 PDF、Markdown 整理为可编辑笔记并保留来源时间点,无需账号、自选模型、远程 API 费用另计,当前 Windows 可用,macOS/Linux 预览,源码采用 Apache-2.0。

  5. Hacker News Show HN22

    Geometry Check:一款找出 Fusion 360 中微小几何错误的免费插件

    免费 Fusion 360 插件 Geometry Check 上线公开 alpha,一键找出 0.5° 以内的非直角、0.05 mm 级的端点缝隙、孤立端点与微小线段等草图问题,并用通俗语言解释、跳转相机定位。所有容差可在 Settings 中调整,默认仅检测不改动几何,实验性修复可一键撤销。目前已在 macOS 验证,Windows 未测试,MIT 开源。

  6. V2EX 最新主题30

    独立开发者开源 HangDry:把文件挂到屏幕顶部,一键归档

    独立开发者开源了临时文件管理工具 HangDry,灵感来自 Alejandro Buján 的 Tendedero,把文件拖到屏幕顶部即可挂上,复制或截图也会自动挂上。取用时可从绳上拖进 Finder、网页上传框或 DaVinci 等 App,归档时选一个文件夹,文件按视频/音频/图片/文档/工程分类移入并留一份原位置记录。挂上只记链接,原文件在归档前留在原处。

  7. Reddit r/SideProject45

    SiteWake:在网站真实用户会话内运行的 AI agent,已开源可自托管

    SiteWake 是一款在网站访客当前会话内运行的 AI agent,用户已登录的页面上下文无需在新浏览器中重建。它把“完成”定义为校验结果页状态或业务结果,而非仅点击最后一个按钮,并可将成功任务转为可独立回放验证、可发布复用的 capability。当前版本自托管且开源,执行、会话、站点知识与 capability 验证已可用,学习与失败恢复仍需更多真实站点测试。

  8. V2EX 最新主题34

    让华强北 AirTag 支持多端查看定位(Android\iOS\Web)

    开发者基于 FindMy.py 项目把华强北 AirTag 的加密位置报告导出,做成定时请求 Apple 接口的 API,实现 Android、iOS 和 Web 多端查看定位。华强北 AirTag 最低 8.8 元一个、批量可到 5 元,但原版只能靠 iPhone 绑定查看,iCloud 网页版也看不到。本次开源了 API 集成和 HTML 端,Android 端未开源。

  9. Reddit r/SideProject55

    streamweights:在 48 GB MacBook 上跑 141 GB 模型训练小模型

    开发者发布开源工具 streamweights,输入一份 CSV 示例即可在本地 Mac 或 Linux 上训练小模型,无需租 GPU 或上传数据。工具会把每次训练结果与未训练模型和简单基线对比,在一个消息分类测试中基线胜出,工具如实说明;在从文本抽取结构化数据的测试中,自定义模型把完全正确的记录从 0% 提升到 50%。