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Ana Sayfaya Dön

一个能自动“读懂”PDF 书籍的 Python 脚本：AI Reads Books。只要提供一本 PDF，运行脚本，就能按页解析内容，提取关键知识点，并生成结构清晰的 Markdown 摘要。 GitHub：官网：它把翻页、摘录、整理这些重复工作交给 AI，让你更快抓住重点，也更容易消化和理解，是一款实用的阅读辅助工具。

Joruno

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84,423 görüntüleme • 5 ay önce •via X (Twitter)

Eğitim Bilim & Teknoloji

Anya Rossi• Live Now

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Benzer Videolar

卧槽，这个仓库思路我是挺佩服的～能把任意公开的 GitHub 仓库逆向工程成“原始自然语言提示（prompt）”。简单说就是：你输入一个 GitHub 仓库链接，它就会自动抓取仓库的结构、README、文件树等信息，用 AI（比如 Gemini）帮你生成一个完整、自然的提示词。把这个提示词直接丢给 Claude、Cursor、Windsurf 等 AI 编程工具，AI 就能更好的理解。主要用处：快速学习一个项目的“构建思路”和提示风格（不用一行一行读代码）复制/重现别人用 AI 写的项目（学习提示词）仓库&体验地址👇👇👇

卧槽，这个仓库思路我是挺佩服的～能把任意公开的 GitHub 仓库逆向工程成“原始自然语言提示（prompt）”。简单说就是：你输入一个 GitHub 仓库链接，它就会自动抓取仓库的结构、README、文件树等信息，用 AI（比如 Gemini）帮你生成一个完整、自然的提示词。把这个提示词直接丢给 Claude、Cursor、Windsurf 等 AI 编程工具，AI 就能更好的理解。主要用处：快速学习一个项目的“构建思路”和提示风格（不用一行一行读代码）复制/重现别人用 AI 写的项目（学习提示词）仓库&体验地址👇👇👇

比特币橙子Trader

78,523 görüntüleme • 6 ay önce

🖱️智写流程（igenflow）：智能化的操作录制与文档生成工具 📄截图、标注、说明全自动生成，告别手搓文档 👉 🚀自动捕捉你在网页上的每一步操作，并实时生成一份结构清晰、图文并茂的操作指南 #效率工具 #教程工具 #知识管理

🖱️智写流程（igenflow）：智能化的操作录制与文档生成工具 📄截图、标注、说明全自动生成，告别手搓文档 👉 🚀自动捕捉你在网页上的每一步操作，并实时生成一份结构清晰、图文并茂的操作指南 #效率工具 #教程工具 #知识管理

ahhhhfs

26,978 görüntüleme • 1 yıl önce

Codex 5.6 能省下 80% 重复 token 的技巧：能缓存的，就别让它重新读第二遍很多人在用 Codex 进行vibe coding的时候，每次任务都让模型重新读一遍，项目说明、技术架构、测试规范、固定 Prompt 这就是在白烧 Token 正确做法是：动态信息让 Codex 直接看，静态信息让缓存背。你可以直接丢这段 Prompt： “请先分析当前项目，把长期不变的项目背景、技术架构、编码规范、测试规则、固定业务约束等内容识别并整理成精简的静态上下文，后续任务优先复用这些已有信息，不要重复读取或重新总结；只有出现新需求、代码修改、新文件、报错日志、测试结果或运行结果等动态变化时才重新读取，并且每次执行任务前告诉我本次复用了哪些静态上下文、新读取了哪些动态信息，以及哪些内容无需重复读取，在保证准确性的前提下尽可能减少重复上下文和 Token 消耗。” 这样做的好处很直接： 1️⃣ 少读重复内容，Token 消耗大幅下降。 2️⃣ 上下文更干净，Codex 能把注意力放在真正变化的代码和需求上。

Codex 5.6 能省下 80% 重复 token 的技巧：能缓存的，就别让它重新读第二遍很多人在用 Codex 进行vibe coding的时候，每次任务都让模型重新读一遍，项目说明、技术架构、测试规范、固定 Prompt 这就是在白烧 Token 正确做法是：动态信息让 Codex 直接看，静态信息让缓存背。你可以直接丢这段 Prompt： “请先分析当前项目，把长期不变的项目背景、技术架构、编码规范、测试规则、固定业务约束等内容识别并整理成精简的静态上下文，后续任务优先复用这些已有信息，不要重复读取或重新总结；只有出现新需求、代码修改、新文件、报错日志、测试结果或运行结果等动态变化时才重新读取，并且每次执行任务前告诉我本次复用了哪些静态上下文、新读取了哪些动态信息，以及哪些内容无需重复读取，在保证准确性的前提下尽可能减少重复上下文和 Token 消耗。” 这样做的好处很直接： 1️⃣ 少读重复内容，Token 消耗大幅下降。 2️⃣ 上下文更干净，Codex 能把注意力放在真正变化的代码和需求上。

govin.eth | G哥

142,792 görüntüleme • 1 ay önce

Anthropic推出了一项新功能，叫做“提示词改器”（Prompt Console）。 Claude 会使用思路链推理等提示工程技术自动对提示词进行改进，优化你的提示词，让AI的回答更准确、符合预期。这项功能的主要作用： 1. 自动优化提示词：通过提示词改进工具，开发者可以让Claude模型自动优化现有的提示词（即向AI模型提出的问题或要求），以提高模型回答的质量。例如，工具会增加一个“链式思维”环节，让Claude在回答之前先有条理地思考问题，确保回答更精准。 2. 标准化和丰富示例：工具可以把提示中的示例转成统一的格式，比如XML格式，这样Claude更容易理解和处理。 3.示例增强：对现有示例进行自动补充，使其与结构化后的提示更加契合，包括增加链式思维的逻辑过程。 4.重写：对提示进行重写，明确其结构，并纠正小的语法或拼写错误，以提高提示的质量和易读性。 5.预填充：在Claude的助理消息中预填充内容，帮助引导Claude的行为，并确保输出格式符合需求。一旦新提示生成，你还可以向Claude提供反馈，说明什么有效，什么不起作用，以进一步改进提示。实际效果：根据Anthropic的测试数据，使用提示词改进工具后，模型的准确率在多标签分类任务中提升了30%，并且在摘要任务中能够100%完全遵循字数要求。

Anthropic推出了一项新功能，叫做“提示词改器”（Prompt Console）。 Claude 会使用思路链推理等提示工程技术自动对提示词进行改进，优化你的提示词，让AI的回答更准确、符合预期。这项功能的主要作用： 1. 自动优化提示词：通过提示词改进工具，开发者可以让Claude模型自动优化现有的提示词（即向AI模型提出的问题或要求），以提高模型回答的质量。例如，工具会增加一个“链式思维”环节，让Claude在回答之前先有条理地思考问题，确保回答更精准。 2. 标准化和丰富示例：工具可以把提示中的示例转成统一的格式，比如XML格式，这样Claude更容易理解和处理。 3.示例增强：对现有示例进行自动补充，使其与结构化后的提示更加契合，包括增加链式思维的逻辑过程。 4.重写：对提示进行重写，明确其结构，并纠正小的语法或拼写错误，以提高提示的质量和易读性。 5.预填充：在Claude的助理消息中预填充内容，帮助引导Claude的行为，并确保输出格式符合需求。一旦新提示生成，你还可以向Claude提供反馈，说明什么有效，什么不起作用，以进一步改进提示。实际效果：根据Anthropic的测试数据，使用提示词改进工具后，模型的准确率在多标签分类任务中提升了30%，并且在摘要任务中能够100%完全遵循字数要求。

小互

39,813 görüntüleme • 1 yıl önce

接入anysearch后，我的agent搜索效率提高了 Parallel、Perplexity、Tavily 这些搜索工具给 Agent 用，有个一直没解决好的问题——返回的是链接加摘要，Agent 拿到之后还要自己点开网页、筛选内容、判断哪条有用。金融、学术、代码这些垂直领域的搜索质量更差。输出没有结构，光解析内容就要烧掉大量 token。分享一个我一直在用的为 AI Agent 设计的搜索基础设施 —AnySearch，一个为 Agent 量身打造的「搜索 Skill」： - 实时网页搜索 - 支持金融、学术、代码、社会媒体等垂直领域搜索 - 直接把网页转成干净的 Markdown（extract） - 输出结构化，Agent 能直接拿来用安装 AnySearch SKILL 超级简单：复制下方提示词并发送给你的 Agent，即可自动完成安装：

接入anysearch后，我的agent搜索效率提高了 Parallel、Perplexity、Tavily 这些搜索工具给 Agent 用，有个一直没解决好的问题——返回的是链接加摘要，Agent 拿到之后还要自己点开网页、筛选内容、判断哪条有用。金融、学术、代码这些垂直领域的搜索质量更差。输出没有结构，光解析内容就要烧掉大量 token。分享一个我一直在用的为 AI Agent 设计的搜索基础设施 —AnySearch，一个为 Agent 量身打造的「搜索 Skill」： - 实时网页搜索 - 支持金融、学术、代码、社会媒体等垂直领域搜索 - 直接把网页转成干净的 Markdown（extract） - 输出结构化，Agent 能直接拿来用安装 AnySearch SKILL 超级简单：复制下方提示词并发送给你的 Agent，即可自动完成安装：

雪踏乌云

95,088 görüntüleme • 2 ay önce

平时浏览到一篇比较好的国外文章时，常常会想着让 AI 翻译或总结整理笔记，若直接复制会带有乱七八糟的 HTML 标签。面对这个问题，在 GitHub 上发现了一款浏览器插件：cpdown，可一键复制网页内容并转换为 Markdown 格式。 GitHub：主要功能： - 一键复制任何网页内容为干净的 Markdown 格式 - 支持 YouTube 视频字幕提取和转换 - 自动去除广告、导航栏等无用 HTML 元素 - 显示内容的 token 数量，方便给 LLM 使用 - 支持键盘快捷键操作，提高工作效率目前已上架到 Chrome 应用商店，可直接安装，其他浏览器，可手动下载代码本地加载使用。

平时浏览到一篇比较好的国外文章时，常常会想着让 AI 翻译或总结整理笔记，若直接复制会带有乱七八糟的 HTML 标签。面对这个问题，在 GitHub 上发现了一款浏览器插件：cpdown，可一键复制网页内容并转换为 Markdown 格式。 GitHub：主要功能： - 一键复制任何网页内容为干净的 Markdown 格式 - 支持 YouTube 视频字幕提取和转换 - 自动去除广告、导航栏等无用 HTML 元素 - 显示内容的 token 数量，方便给 LLM 使用 - 支持键盘快捷键操作，提高工作效率目前已上架到 Chrome 应用商店，可直接安装，其他浏览器，可手动下载代码本地加载使用。

GitHubDaily

37,848 görüntüleme • 1 yıl önce

做自媒体之后，我的下载文件夹，基本长期失控。素材、品牌资料、截图、PDF 全堆在一起。今天要交付内容时，我打开文件夹—— 80 个文件，完全炸了于是，让 AI 接管了我的电脑 80 个文件， 3 分钟， 1 句话整理完成。没有插件。没有脚本。没有写一行代码。我只做了这一件事：打开 EasyClaw 👉 输入一句话：「“整理我的下载文件夹，按类型分类、重命名、删除重复文件，并生成整理报告”」然后它开始自己工作： ✔ 自动识别文件类型 ✔ 读取创建时间 ✔ 批量重命名 ✔ 自动建文件夹 ✔ 清理重复文件我没有拖动一个文件。这不是“文件整理”。这是—— AI 直接接管操作系统。 2026 年，不会写代码的人，也可以做自动化。

做自媒体之后，我的下载文件夹，基本长期失控。素材、品牌资料、截图、PDF 全堆在一起。今天要交付内容时，我打开文件夹—— 80 个文件，完全炸了于是，让 AI 接管了我的电脑 80 个文件， 3 分钟， 1 句话整理完成。没有插件。没有脚本。没有写一行代码。我只做了这一件事：打开 EasyClaw 👉 输入一句话：「“整理我的下载文件夹，按类型分类、重命名、删除重复文件，并生成整理报告”」然后它开始自己工作： ✔ 自动识别文件类型 ✔ 读取创建时间 ✔ 批量重命名 ✔ 自动建文件夹 ✔ 清理重复文件我没有拖动一个文件。这不是“文件整理”。这是—— AI 直接接管操作系统。 2026 年，不会写代码的人，也可以做自动化。

暖暖爱AI

41,471 görüntüleme • 7 ay önce

OpenAI 刚给 Codex 加了个录屏回放功能，有点意思。你在 Codex 里做的那些操作流程——写代码、调 API、跑测试、部署上线——它全给你录下来，存成一个可复用的 "AI 技能"。下次遇到类似的活儿，直接回放，不用重新来一遍。说白了就是把你的人工操作变成了一段 AI 可以自己重复跑的自动化流程。

OpenAI 刚给 Codex 加了个录屏回放功能，有点意思。你在 Codex 里做的那些操作流程——写代码、调 API、跑测试、部署上线——它全给你录下来，存成一个可复用的 "AI 技能"。下次遇到类似的活儿，直接回放，不用重新来一遍。说白了就是把你的人工操作变成了一段 AI 可以自己重复跑的自动化流程。

Vincent

14,794 görüntüleme • 3 ay önce

🔥 GitHub现象级项目 Firecrawl！已获13.4万 Stars！ AI开发者必备神器：把任何网站直接变成AI能用的干净数据！自动抓取+清洗+结构化输出 Markdown/JSON，支持JS页面。更牛的是支持AI Agent自主网页交互（点击、滚动、表单）！ RAG、知识库、自动化Agent项目的基础设施。网站 → Firecrawl → 向量库 → LLM 还在手动处理网页数据？是时候换工具了！用过的小伙伴快来评论区分享体验！🚀👇 #AI

🔥 GitHub现象级项目 Firecrawl！已获13.4万 Stars！ AI开发者必备神器：把任何网站直接变成AI能用的干净数据！自动抓取+清洗+结构化输出 Markdown/JSON，支持JS页面。更牛的是支持AI Agent自主网页交互（点击、滚动、表单）！ RAG、知识库、自动化Agent项目的基础设施。网站 → Firecrawl → 向量库 → LLM 还在手动处理网页数据？是时候换工具了！用过的小伙伴快来评论区分享体验！🚀👇 #AI

AI搞钱Hacker

20,939 görüntüleme • 3 ay önce

一个不错的个人知识库项目：Supermemory，可以保存网络信息，比如网页、推特、笔记等内容，然后基于这些内容进行AI搜索开源的，比X的书签搜索好用特点： 1、ChatGPT for Bookmarks：支持将网页、推特帖子等保存到 Supermemory，使用其内置的 AI 功能进行搜索、提问 2、知识画布：以二维画布的形式组织信息，方便理解和关联 3、写作助手：支持基于保存的数据进行AI写作 4、集成：支持 Telegram 和 Twitter 等平台的集成 github：网站： #个人知识库 #AI搜索 #Supermemory #知识库

一个不错的个人知识库项目：Supermemory，可以保存网络信息，比如网页、推特、笔记等内容，然后基于这些内容进行AI搜索开源的，比X的书签搜索好用特点： 1、ChatGPT for Bookmarks：支持将网页、推特帖子等保存到 Supermemory，使用其内置的 AI 功能进行搜索、提问 2、知识画布：以二维画布的形式组织信息，方便理解和关联 3、写作助手：支持基于保存的数据进行AI写作 4、集成：支持 Telegram 和 Twitter 等平台的集成 github：网站： #个人知识库 #AI搜索 #Supermemory #知识库

AIGCLINK

39,116 görüntüleme • 2 yıl önce

腾讯这个新模型是真牛逼啊，我之前一直觉得 AI 整理数据就是帮你排个序的打杂活，直到看到把 101 个乱成一团的 SKU 销售数据丢给了腾讯 Hy3，竟然返回了一整套能直接拿去开会的完整分析。 Excel 里分了执行摘要，异常值，定价梯度，重复命名好几个 sheet，它自己用 IQR 把离群的贵价货单独挑了出来，还顺手识别整理了重名的重复 SKU。最超出预期的是最后同步生成了一份 30 页的汇报 PPT，所有图表都已经做好，不用再二次调整。它根本不是在帮你整理数据，是把一个分析师一整个下午的标准化工作，直接还给了你。当然不是说分析师就失去价值了，需要深度业务洞察和定制化判断的分析，依然要靠真人落地。而是这种标准化的流程化分析交付，AI 已经能直接做到成品级别，不再是需要反复修改的半成品。

腾讯这个新模型是真牛逼啊，我之前一直觉得 AI 整理数据就是帮你排个序的打杂活，直到看到把 101 个乱成一团的 SKU 销售数据丢给了腾讯 Hy3，竟然返回了一整套能直接拿去开会的完整分析。 Excel 里分了执行摘要，异常值，定价梯度，重复命名好几个 sheet，它自己用 IQR 把离群的贵价货单独挑了出来，还顺手识别整理了重名的重复 SKU。最超出预期的是最后同步生成了一份 30 页的汇报 PPT，所有图表都已经做好，不用再二次调整。它根本不是在帮你整理数据，是把一个分析师一整个下午的标准化工作，直接还给了你。当然不是说分析师就失去价值了，需要深度业务洞察和定制化判断的分析，依然要靠真人落地。而是这种标准化的流程化分析交付，AI 已经能直接做到成品级别，不再是需要反复修改的半成品。

AYi

15,468 görüntüleme • 2 ay önce

科幻正在照进现实：AI 黑客已经出现了最近让安全圈炸锅的一个项目： Shannon AI Pentesting Tool 它是一个 AI 自动渗透测试工具。简单理解：AI 自己去当黑客。从信息收集到漏洞利用，整套流程都能自动完成： - 读取源码 - 扫描端口 / API - 分析攻击路径 - 尝试漏洞利用 - 自动生成漏洞报告和传统扫描器最大的区别是：很多工具只会提示 “这里可能有漏洞”。 Shannon 会真的去攻击验证。 SQL 注入、XSS、SSRF、登录绕过、JWT 攻击这些常见漏洞都会自动尝试。本质上，它把原本需要安全团队完成的渗透流程，变成了一个 AI Agent 就能跑完的系统。背后其实是一个很明显的趋势： AI 正在从回答问题，走向执行任务。自动渗透只是开始。未来越来越多工作都会被 AI 自动化完成

科幻正在照进现实：AI 黑客已经出现了最近让安全圈炸锅的一个项目： Shannon AI Pentesting Tool 它是一个 AI 自动渗透测试工具。简单理解：AI 自己去当黑客。从信息收集到漏洞利用，整套流程都能自动完成： - 读取源码 - 扫描端口 / API - 分析攻击路径 - 尝试漏洞利用 - 自动生成漏洞报告和传统扫描器最大的区别是：很多工具只会提示 “这里可能有漏洞”。 Shannon 会真的去攻击验证。 SQL 注入、XSS、SSRF、登录绕过、JWT 攻击这些常见漏洞都会自动尝试。本质上，它把原本需要安全团队完成的渗透流程，变成了一个 AI Agent 就能跑完的系统。背后其实是一个很明显的趋势： AI 正在从回答问题，走向执行任务。自动渗透只是开始。未来越来越多工作都会被 AI 自动化完成

开发者Hailey

42,455 görüntüleme • 6 ay önce

学习资料一堆，PDF、文档、笔记散落各处，想复习的时候不知道从哪下手，做题、背卡片还得自己整理，费时费力。偶然看到一个叫 PageLM 的开源学习平台，它能把学习资料自动转化成测验、闪卡、播客等互动内容。上传 PDF、Word 或 Markdown 文件后，可以直接对话提问，生成结构清晰的笔记，还能根据内容自动提取闪卡用于间隔复习。另外还提供模拟考试、作业规划、辩论训练等功能，甚至能把笔记转成播客音频，通勤路上也能学习。支持 Google Gemini、OpenAI、Claude、Ollama 等多种模型，可以根据需要选择云端或本地部署，提供 Docker 一键部署方案。如果你正被各种学习资料淹没，或者想让复习更高效，PageLM 值得一试。

学习资料一堆，PDF、文档、笔记散落各处，想复习的时候不知道从哪下手，做题、背卡片还得自己整理，费时费力。偶然看到一个叫 PageLM 的开源学习平台，它能把学习资料自动转化成测验、闪卡、播客等互动内容。上传 PDF、Word 或 Markdown 文件后，可以直接对话提问，生成结构清晰的笔记，还能根据内容自动提取闪卡用于间隔复习。另外还提供模拟考试、作业规划、辩论训练等功能，甚至能把笔记转成播客音频，通勤路上也能学习。支持 Google Gemini、OpenAI、Claude、Ollama 等多种模型，可以根据需要选择云端或本地部署，提供 Docker 一键部署方案。如果你正被各种学习资料淹没，或者想让复习更高效，PageLM 值得一试。

GitHubDaily

11,251 görüntüleme • 8 ay önce

离谱了兄弟们，这种工具居然真有人做出来了。刚在 GitHub 挖到一个很猛的开源项目：Y2A-Auto。它能把 YouTube 视频的获取、翻译、字幕处理、内容检查和多平台发布，直接串成一条自动化流水线。简单说：以前一个团队干的活，现在一套脚本就能跑。核心功能： 1、自动监控更新订阅的 YouTube 频道一更新，就能自动抓取并进入处理流程。 2、 AI 翻译＋自动字幕外语视频自动翻译、生成字幕，海外内容本地化效率直接拉满。 3、内容合规检查发布前自动检测潜在敏感内容，减少踩平台规则的概率。 4、无人值守发布处理完成后，可自动上传至 B 站和 AcFun，适合批量运营和内容归档。更关键的是：免费、开源、可以自己部署。拿来做海外资讯整理、技术内容同步，或者经授权的垂直内容矩阵，效率确实很夸张。 GitHub：先收藏。这类项目，等真正火起来的时候，你可能就找不到了。提示：转载或二次发布前，记得确认版权授权和平台规则。

离谱了兄弟们，这种工具居然真有人做出来了。刚在 GitHub 挖到一个很猛的开源项目：Y2A-Auto。它能把 YouTube 视频的获取、翻译、字幕处理、内容检查和多平台发布，直接串成一条自动化流水线。简单说：以前一个团队干的活，现在一套脚本就能跑。核心功能： 1、自动监控更新订阅的 YouTube 频道一更新，就能自动抓取并进入处理流程。 2、 AI 翻译＋自动字幕外语视频自动翻译、生成字幕，海外内容本地化效率直接拉满。 3、内容合规检查发布前自动检测潜在敏感内容，减少踩平台规则的概率。 4、无人值守发布处理完成后，可自动上传至 B 站和 AcFun，适合批量运营和内容归档。更关键的是：免费、开源、可以自己部署。拿来做海外资讯整理、技术内容同步，或者经授权的垂直内容矩阵，效率确实很夸张。 GitHub：先收藏。这类项目，等真正火起来的时候，你可能就找不到了。提示：转载或二次发布前，记得确认版权授权和平台规则。

老韭菜南亥

40,791 görüntüleme • 2 ay önce

强烈推荐所有做 RAG 的人收着这个项目，这款 PDF 解析器比 Marker 快 116 倍，准确率更高，本地 CPU 就能跑还完全开源。叫做OpenDataLoader PDF，专为 RAG 管道打造的 PDF 解析器，基准综合第一，得分 0.907，GitHub 2.4 万星🌟，搭过 RAG 的朋友应该都懂那种绝望， PDF 进去之后，阅读顺序乱了，表格压成一行，公式变成一堆符号，多栏排版全错位，大模型再强也没用，毕竟进来的就是烂的，几个我觉得做得比较扎实的地方： 1、200 份真实文档测出来的（含多栏/学术论文/财报） 2、本地 CPU 运行，不需要 GPU，每页只要 0.46 秒 3、表格/公式/图片/图表 + OCR 80+ 语言，扫描件直接能进 4、输出 Markdown / JSON（含坐标边界框）/ HTML，LangChain 原生集成有个对比数据看了有点炸， Marker 跑一页 PDF 要 53.9 秒， OpenDataLoader 跑一页 0.46 秒，快了 116 倍，综合准确率还比它高，常规页面本地规则高效搞定，遇到极度复杂的特殊页面才交 AI 增强，不是脑子一热全交大模型烧钱那种， Apache 2.0，商用完全没顾虑，支持知识库入库/文档问答/论文解析/合同分析，在RAG 管道里这一环，终于有人做得比较扎实了， LangChain 原生集成：pip install langchain-opendataloader-pdf GitHub 🔗评论区一楼见⬇️

强烈推荐所有做 RAG 的人收着这个项目，这款 PDF 解析器比 Marker 快 116 倍，准确率更高，本地 CPU 就能跑还完全开源。叫做OpenDataLoader PDF，专为 RAG 管道打造的 PDF 解析器，基准综合第一，得分 0.907，GitHub 2.4 万星🌟，搭过 RAG 的朋友应该都懂那种绝望， PDF 进去之后，阅读顺序乱了，表格压成一行，公式变成一堆符号，多栏排版全错位，大模型再强也没用，毕竟进来的就是烂的，几个我觉得做得比较扎实的地方： 1、200 份真实文档测出来的（含多栏/学术论文/财报） 2、本地 CPU 运行，不需要 GPU，每页只要 0.46 秒 3、表格/公式/图片/图表 + OCR 80+ 语言，扫描件直接能进 4、输出 Markdown / JSON（含坐标边界框）/ HTML，LangChain 原生集成有个对比数据看了有点炸， Marker 跑一页 PDF 要 53.9 秒， OpenDataLoader 跑一页 0.46 秒，快了 116 倍，综合准确率还比它高，常规页面本地规则高效搞定，遇到极度复杂的特殊页面才交 AI 增强，不是脑子一热全交大模型烧钱那种， Apache 2.0，商用完全没顾虑，支持知识库入库/文档问答/论文解析/合同分析，在RAG 管道里这一环，终于有人做得比较扎实了， LangChain 原生集成：pip install langchain-opendataloader-pdf GitHub 🔗评论区一楼见⬇️

AYi

28,940 görüntüleme • 3 ay önce

在 GitHub 上发现一款完全本地运行的开源 AI 助手：Eclaire，集成了超多 AI 功能。支持文档、图片、笔记、书签等数据类型的统一管理，并通过本地 LLM 模型提供问答对话。同时内置强大的文档处理能力，支持 PDF、Docx、PNG 等多种格式。 GitHub：除此之外，还有 OCR 文字识别、批量格式转换等 AI 功能。通过 Docker 一键部署使用，支持 macOS、Linux、Windows 系统，并提供 API 接口，兼容 OpenAI 标准格式。

在 GitHub 上发现一款完全本地运行的开源 AI 助手：Eclaire，集成了超多 AI 功能。支持文档、图片、笔记、书签等数据类型的统一管理，并通过本地 LLM 模型提供问答对话。同时内置强大的文档处理能力，支持 PDF、Docx、PNG 等多种格式。 GitHub：除此之外，还有 OCR 文字识别、批量格式转换等 AI 功能。通过 Docker 一键部署使用，支持 macOS、Linux、Windows 系统，并提供 API 接口，兼容 OpenAI 标准格式。

GitHubDaily

26,739 görüntüleme • 1 yıl önce

小云雀 APP有个非常有意思的功能就是“复刻爆款视频”，你只需要把抖音爆款地址帖过来。然后点复刻，自动生成提示词：解析这个视频的爆点原因，并借鉴其文案、主题、画面风格等，重新做一个新视频！就有了下面的两个视频，你们给评评，有没有 AI 味？

小云雀 APP有个非常有意思的功能就是“复刻爆款视频”，你只需要把抖音爆款地址帖过来。然后点复刻，自动生成提示词：解析这个视频的爆点原因，并借鉴其文案、主题、画面风格等，重新做一个新视频！就有了下面的两个视频，你们给评评，有没有 AI 味？

冰河

40,191 görüntüleme • 7 ay önce

Codex 5.6 这 4 个设置，能砍掉 80% 无效 token 浪费，复杂长任务效率还能提升 70% 很多时候不是模型不够强，而是你的上下文、缓存和工具配置正在拖后腿。 1️⃣ 尽量吃满 prompt cache 固定不变的项目规则、AGENTS.md、开发规范、长期 prompt 放前面，经常变化的需求放后面。这样更容易命中缓存，减少重复计算和重复上下文token消耗。 2️⃣ 长任务要及时压缩上下文不要让日志、失败方案和旧历史一直堆在会话里。直接输入prompt： “请整理当前任务上下文，清理失效方案、重复日志和无关历史，只保留当前目标、关键决策、核心约束、当前进度、未解决问题和下一步行动，后续基于最新摘要继续执行。” 3️⃣ MCP 不要装一堆不用的 Browser、Figma、GitHub、文档 MCP 都很强，但工具越多，上下文负担也越大。当前项目需要什么，就加载什么，别让一堆无关工具长期占着上下文。 4️⃣ 保持项目配置稳定不要频繁切模型、工作目录、工具配置和开发规则。稳定的 prompt、稳定的工具链和固定项目结构，更容易持续复用缓存，也能减少 Agent 反复重新理解项目。真正高效的 Codex 工作流：高缓存命中 → 干净上下文 → 必要工具 → 稳定配置很多时候 Codex 不需要再变强，你只需要做的，就是别再浪费它的上下文。

Codex 5.6 这 4 个设置，能砍掉 80% 无效 token 浪费，复杂长任务效率还能提升 70% 很多时候不是模型不够强，而是你的上下文、缓存和工具配置正在拖后腿。 1️⃣ 尽量吃满 prompt cache 固定不变的项目规则、AGENTS.md、开发规范、长期 prompt 放前面，经常变化的需求放后面。这样更容易命中缓存，减少重复计算和重复上下文token消耗。 2️⃣ 长任务要及时压缩上下文不要让日志、失败方案和旧历史一直堆在会话里。直接输入prompt： “请整理当前任务上下文，清理失效方案、重复日志和无关历史，只保留当前目标、关键决策、核心约束、当前进度、未解决问题和下一步行动，后续基于最新摘要继续执行。” 3️⃣ MCP 不要装一堆不用的 Browser、Figma、GitHub、文档 MCP 都很强，但工具越多，上下文负担也越大。当前项目需要什么，就加载什么，别让一堆无关工具长期占着上下文。 4️⃣ 保持项目配置稳定不要频繁切模型、工作目录、工具配置和开发规则。稳定的 prompt、稳定的工具链和固定项目结构，更容易持续复用缓存，也能减少 Agent 反复重新理解项目。真正高效的 Codex 工作流：高缓存命中 → 干净上下文 → 必要工具 → 稳定配置很多时候 Codex 不需要再变强，你只需要做的，就是别再浪费它的上下文。

govin.eth | G哥

219,312 görüntüleme • 1 ay önce

发现一个能把任何电子书变成Claude Code skill的项目，叫 book-to-skill 解决了看书的痛点：你买了本实用的技术书，认真读完，三个月后就忘了讲了什么。这个项目把整本书变成Claude Code随时能调用的skill，调用它再加上电子书路径，就能自动拆成核心总览、分章节笔记、术语表、速查表。拆完后这个skill就会以书名命名，你只需要输入书名，它会给你整本书的核心总结如果你带着具体问题问，它会自动去对应章节里找答案讲给你听。而且这些章节都是按需加载的，你不问到的部分不会占用上下文。

发现一个能把任何电子书变成Claude Code skill的项目，叫 book-to-skill 解决了看书的痛点：你买了本实用的技术书，认真读完，三个月后就忘了讲了什么。这个项目把整本书变成Claude Code随时能调用的skill，调用它再加上电子书路径，就能自动拆成核心总览、分章节笔记、术语表、速查表。拆完后这个skill就会以书名命名，你只需要输入书名，它会给你整本书的核心总结如果你带着具体问题问，它会自动去对应章节里找答案讲给你听。而且这些章节都是按需加载的，你不问到的部分不会占用上下文。

阿西_出海

11,541 görüntüleme • 3 ay önce