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Ana Sayfaya Dön

非常开心基于 kabikabi 的 OpenCLI，跑通了一个本地版的个人 Google！直接用本地的 claude / codex 搜索各大平台上收藏的推文、GitHub 点赞等信息，还能聚合搜索和它们的聊天 session，这不就是面向个人的本地搜索引擎吗！ Spool 已经开源，欢迎体验！上链接 👇

Yifeng "Evan" Wang

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96,602 görüntüleme • 3 ay önce •via X (Twitter)

Sanat Eğitim Bilim & Teknoloji

Anya Rossi• Live Now

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#搜索技巧分享下面这个是我很久以前录制的关于快速搜索技巧的演示视频，再分享一下。最好用的应该是收藏夹（标签）搜索。如果你也和我一样收藏了N多的标签，一个个浏览查找比较麻烦的话，用上这个就非常方便了。效率提升帮助很大。教程地址：

#搜索技巧分享下面这个是我很久以前录制的关于快速搜索技巧的演示视频，再分享一下。最好用的应该是收藏夹（标签）搜索。如果你也和我一样收藏了N多的标签，一个个浏览查找比较麻烦的话，用上这个就非常方便了。效率提升帮助很大。教程地址：

穆尼

29,212 görüntüleme • 2 yıl önce

要想Agent好用，它搜索到数据源是关键！！但问题是大部分Agent自带的AI搜索，往往会出现很多搜索多次，搜索返回结果混乱等问题昨天朋友推荐我试用他们接了专业数据源的AnySearch 官网： GitHub：发现它的搜索效果很好，特别适合办公用（具体可以看视频，我展示一个用法），更关键的是，免费就能用。当然，这它还有不少优点👇

要想Agent好用，它搜索到数据源是关键！！但问题是大部分Agent自带的AI搜索，往往会出现很多搜索多次，搜索返回结果混乱等问题昨天朋友推荐我试用他们接了专业数据源的AnySearch 官网： GitHub：发现它的搜索效果很好，特别适合办公用（具体可以看视频，我展示一个用法），更关键的是，免费就能用。当然，这它还有不少优点👇

铁锤人

35,991 görüntüleme • 1 ay önce

写了一个浏览器插件，把我喜欢和收藏的推文都存在本地，随时可以查看搜索，即使推文被删了也不怕。有人对这个感兴趣吗？

写了一个浏览器插件，把我喜欢和收藏的推文都存在本地，随时可以查看搜索，即使推文被删了也不怕。有人对这个感兴趣吗？

Hal

55,767 görüntüleme • 8 ay önce

💥或许是目前最被低估、最强大【免费】但几乎没人知道的人工智能搜索体验：用的就是Google Gemini 2.5 Pro，搭配谷歌搜索引擎原生接入，实时调用世界最强大的数据收集、搜索和整合能力，再由Gemini 2.5 Pro进行总结、分析、提炼。最夸张的是：👇 谷歌一贯风格 😭 付费用户都用不了，免费用户才知道。必须通过Google AI Studio后台，手动开启搜索增强功能，才能解锁这一切。个人体验是绝大多数用户，用不到走目前的Deep Search，毕竟时间耗时，大多数需求不是一个报告，而是兼顾时间和信息密度。那么打开后体验是怎样的？ •实时搜索最新网页，不是死数据； •多维度总结归纳，逻辑清晰，结构一流； •每条结论后附带原网页链接，一键核查来源； •调用底层是全球最强的搜索引擎+全球最强的AI模型，信息密度、准确率、实时性，全面拉满。简单说，就是：AI和人类搜索的天花板体验，第一次真正融合了。个人体验是超过目前ChatGPT 加搜索功能。

💥或许是目前最被低估、最强大【免费】但几乎没人知道的人工智能搜索体验：用的就是Google Gemini 2.5 Pro，搭配谷歌搜索引擎原生接入，实时调用世界最强大的数据收集、搜索和整合能力，再由Gemini 2.5 Pro进行总结、分析、提炼。最夸张的是：👇 谷歌一贯风格 😭 付费用户都用不了，免费用户才知道。必须通过Google AI Studio后台，手动开启搜索增强功能，才能解锁这一切。个人体验是绝大多数用户，用不到走目前的Deep Search，毕竟时间耗时，大多数需求不是一个报告，而是兼顾时间和信息密度。那么打开后体验是怎样的？ •实时搜索最新网页，不是死数据； •多维度总结归纳，逻辑清晰，结构一流； •每条结论后附带原网页链接，一键核查来源； •调用底层是全球最强的搜索引擎+全球最强的AI模型，信息密度、准确率、实时性，全面拉满。简单说，就是：AI和人类搜索的天花板体验，第一次真正融合了。个人体验是超过目前ChatGPT 加搜索功能。

Tigris 会讲课教授是好老师

33,933 görüntüleme • 1 yıl önce

联网、计算、搜索、Function Call…都来了。今晚偷偷更新了 9000 多行代码，在这个版本中我们上线了智聊™️能力。它实际上是一个 Agent 开发的实验平台，接下来我们会开放接入插件、数据库…或各种有想象力的东西。这一切都是开源的。Agent 编排和 API 的能力开放之后，会让前端应用与 Prompt 的解耦真正成为可能，大大减少 LLM 应用的开发成本。

联网、计算、搜索、Function Call…都来了。今晚偷偷更新了 9000 多行代码，在这个版本中我们上线了智聊™️能力。它实际上是一个 Agent 开发的实验平台，接下来我们会开放接入插件、数据库…或各种有想象力的东西。这一切都是开源的。Agent 编排和 API 的能力开放之后，会让前端应用与 Prompt 的解耦真正成为可能，大大减少 LLM 应用的开发成本。

Luyu Zhang

47,103 görüntüleme • 3 yıl önce

电脑里存放着大量文档、图片和 PDF，有时候想找某个资料都想不起来存放在哪个文件夹，很是苦恼。不妨试试，利用 Second Brain 这个开源工具，把我们的本地文件变成一个可搜索的 RAG 知识库。通过自然语言或关键词来搜索内容，支持文本和图片的多模态搜索，还能结果本地 AI 模型进行智能问答。 GitHub：主要特性： - 语义搜索和关键词搜索结合，精准找到相关内容； - 支持文本和图片的多模态搜索与嵌入； - 支持的文件类型，包括 txt、pdf、docx、png、gif 等多种格式； - 可选 AI 模式，支持本地模型和 OpenAI 云端模型； - 检索增强生成（RAG）让 AI 基于知识库给出高质量回答； - 完全本地运行保护隐私，支持同步 Google Drive。支持使用 LM Studio 与本地部署的大模型结合使用，可处理超过 10 万个文件，所有数据均在本地处理。

电脑里存放着大量文档、图片和 PDF，有时候想找某个资料都想不起来存放在哪个文件夹，很是苦恼。不妨试试，利用 Second Brain 这个开源工具，把我们的本地文件变成一个可搜索的 RAG 知识库。通过自然语言或关键词来搜索内容，支持文本和图片的多模态搜索，还能结果本地 AI 模型进行智能问答。 GitHub：主要特性： - 语义搜索和关键词搜索结合，精准找到相关内容； - 支持文本和图片的多模态搜索与嵌入； - 支持的文件类型，包括 txt、pdf、docx、png、gif 等多种格式； - 可选 AI 模式，支持本地模型和 OpenAI 云端模型； - 检索增强生成（RAG）让 AI 基于知识库给出高质量回答； - 完全本地运行保护隐私，支持同步 Google Drive。支持使用 LM Studio 与本地部署的大模型结合使用，可处理超过 10 万个文件，所有数据均在本地处理。

GitHubDaily

29,901 görüntüleme • 8 ay önce

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论我第一时间就上手了。先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论我第一时间就上手了。先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

劳伦斯

26,809 görüntüleme • 1 ay önce

这么多天了DeepSeek 依旧还没解决联网不稳定和时常无服务的问题。然后就不断的出现了一些收费课程、收费本地部署等割韭菜的实际上对普通用户来说，本地部署根本没法用，而且也不是最强版本。目前很多厂商都推出了满血版的第三方部署。但是测试下来感觉还是纳米AI搜索这个对普通用户靠谱点，有两个版本，一个是满血联网版，一个是高速版。总体上和官方的很接近，包括界面和体验上还不错，但是有一些小问题。满血版的和官方的非常接近，就是推理的时间和推理的输出有点过长，等待时间比较久。高速版，速度很快，输出也非常的丝滑，但是感觉推理能力弱一点，适合简单的任务。但是总体来说，我觉得是我体验的比较丝滑、快速、稳定的渠道，不会像官网那样动不动卡在让人恼火。

这么多天了DeepSeek 依旧还没解决联网不稳定和时常无服务的问题。然后就不断的出现了一些收费课程、收费本地部署等割韭菜的实际上对普通用户来说，本地部署根本没法用，而且也不是最强版本。目前很多厂商都推出了满血版的第三方部署。但是测试下来感觉还是纳米AI搜索这个对普通用户靠谱点，有两个版本，一个是满血联网版，一个是高速版。总体上和官方的很接近，包括界面和体验上还不错，但是有一些小问题。满血版的和官方的非常接近，就是推理的时间和推理的输出有点过长，等待时间比较久。高速版，速度很快，输出也非常的丝滑，但是感觉推理能力弱一点，适合简单的任务。但是总体来说，我觉得是我体验的比较丝滑、快速、稳定的渠道，不会像官网那样动不动卡在让人恼火。

小互

71,970 görüntüleme • 1 yıl önce

用Deep Research 分析开源项目，目前我也刚开始，挑了最简单的。 Deep，why deep? 因为他真的挖的很深，其实他的一个核心功能是搜索工具。但是传统搜索工具是有局限的。你看一下这个例子。在这个开源的DR重要的部分，叫做Expanded Usage，搞开发的这难道不是个金矿么。 Ok, 点开，是YC hackernews的一个论坛页。这个我自己那是万万不可能找到的。搜到的：生成的文档处，会在原链接页面高亮。

用Deep Research 分析开源项目，目前我也刚开始，挑了最简单的。 Deep，why deep? 因为他真的挖的很深，其实他的一个核心功能是搜索工具。但是传统搜索工具是有局限的。你看一下这个例子。在这个开源的DR重要的部分，叫做Expanded Usage，搞开发的这难道不是个金矿么。 Ok, 点开，是YC hackernews的一个论坛页。这个我自己那是万万不可能找到的。搜到的：生成的文档处，会在原链接页面高亮。

Susan STEM

22,728 görüntüleme • 1 yıl önce

搜索背单词，找到一本词根pdf，马上想起一个idea，可以整个交互式来辅助记忆 codex整开源项目还是不错的，10来分钟直接编好并上传github部署好了。

搜索背单词，找到一本词根pdf，马上想起一个idea，可以整个交互式来辅助记忆 codex整开源项目还是不错的，10来分钟直接编好并上传github部署好了。

Jesse Lau 遁一子

85,615 görüntüleme • 4 ay önce

终于，我的 GPT 语音对话玩具用到的所有 OpenAI 的接口我都做了一个开源的替代，可以在本地跑起来。玩具用到的 STT，LLM，TTS 服务都跑一台 RTX 2080Ti 上面，速度感觉还不错。有了本地 GPU 开发机之后，又多了个新玩法，接下来我会对接更多的开源 LLM。使用到的开源项目如下： 1/n

终于，我的 GPT 语音对话玩具用到的所有 OpenAI 的接口我都做了一个开源的替代，可以在本地跑起来。玩具用到的 STT，LLM，TTS 服务都跑一台 RTX 2080Ti 上面，速度感觉还不错。有了本地 GPU 开发机之后，又多了个新玩法，接下来我会对接更多的开源 LLM。使用到的开源项目如下： 1/n

FoloToy

499,485 görüntüleme • 2 yıl önce

Anthropic将推出一个叫Harmony的新功能，这个功能支持将本地文件目录集成到Claude的上下文中这意味着Claude能直接读取、索引、分析目录中的文件内容，与你的本地文件无缝交互以前，你得手动把代码给Claude，现在，直接让它看整个项目文件夹，它能自动分析所有代码，找出问题据说它用了几分钟分析了一个代码库，识别了出了10个不同的安全漏洞还可以直接让Claude修改本地文件，像更新文档、修改代码、添加内容等也可以让它找文件，它会扫描你指定的文件夹根据关键词找到文件此外，Anthropic应该还在出另外一个叫Compass的新功能，类似深度研究的功能，可以自动整合多个信息来源，包括搜索网络、学习材料、报告文档等，把零散信息整合成一个有条理的研究结果 #Claude #Harmony #AI #LLM

Anthropic将推出一个叫Harmony的新功能，这个功能支持将本地文件目录集成到Claude的上下文中这意味着Claude能直接读取、索引、分析目录中的文件内容，与你的本地文件无缝交互以前，你得手动把代码给Claude，现在，直接让它看整个项目文件夹，它能自动分析所有代码，找出问题据说它用了几分钟分析了一个代码库，识别了出了10个不同的安全漏洞还可以直接让Claude修改本地文件，像更新文档、修改代码、添加内容等也可以让它找文件，它会扫描你指定的文件夹根据关键词找到文件此外，Anthropic应该还在出另外一个叫Compass的新功能，类似深度研究的功能，可以自动整合多个信息来源，包括搜索网络、学习材料、报告文档等，把零散信息整合成一个有条理的研究结果 #Claude #Harmony #AI #LLM

AIGCLINK

36,742 görüntüleme • 1 yıl önce

七哥说了2年就2年： 2022年9月7日：天人一网，天直接到手机，中间不靠中继站，不靠地面平台，还需要2年到30个月，基本上全球有人的地方，有山有水的地方，信息、短视频都是可以用的。那那个时候共产党是制止不了的。

七哥说了2年就2年： 2022年9月7日：天人一网，天直接到手机，中间不靠中继站，不靠地面平台，还需要2年到30个月，基本上全球有人的地方，有山有水的地方，信息、短视频都是可以用的。那那个时候共产党是制止不了的。

Chloe

71,930 görüntüleme • 1 yıl önce

来个开源RAG平台——agentset 这个平台支持混合搜索和重新排序来提升结果精度，并且它内置了引用功能，可以告诉你生成的结果来自向量数据库中索引的哪些内容，能让人辅助检查避免错误或者幻觉地址：

来个开源RAG平台——agentset 这个平台支持混合搜索和重新排序来提升结果精度，并且它内置了引用功能，可以告诉你生成的结果来自向量数据库中索引的哪些内容，能让人辅助检查避免错误或者幻觉地址：

karminski-牙医

14,325 görüntüleme • 1 yıl önce

这个人搞出了一种完全无法被拦截的视频流，因为它的本质是 100% 的纯文本。这个叫 ASCILINE 的引擎能在网页上跑出 360p 和 30 FPS 的画质。最绝的是，页面里根本没有任何视频标签，你看到的每一帧画面，都是在画布上疯狂重绘的彩色文本字符。在浏览器和插件眼里，这根本不是媒体文件，仅仅是一堆被 JavaScript 持续更新的字符串。由于画面全是字，它的玩法非常离谱。你可以直接给视频加上 CSS 霓虹发光特效，用鼠标框选复制正在运动的画面，或者将这些结构化的文本块直接喂给本地 AI 处理。项目已在 GitHub 开源。

这个人搞出了一种完全无法被拦截的视频流，因为它的本质是 100% 的纯文本。这个叫 ASCILINE 的引擎能在网页上跑出 360p 和 30 FPS 的画质。最绝的是，页面里根本没有任何视频标签，你看到的每一帧画面，都是在画布上疯狂重绘的彩色文本字符。在浏览器和插件眼里，这根本不是媒体文件，仅仅是一堆被 JavaScript 持续更新的字符串。由于画面全是字，它的玩法非常离谱。你可以直接给视频加上 CSS 霓虹发光特效，用鼠标框选复制正在运动的画面，或者将这些结构化的文本块直接喂给本地 AI 处理。项目已在 GitHub 开源。

柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

62,270 görüntüleme • 1 ay önce

万万没想到，居然可以在 Coze 上连接本地 Agent 了。以前我们用 Agent，常常是各跑各的：Claude Code 在本地，Codex CLI 在命令行，OpenClaw 又是另一个入口。 Coze 3.0 把这些能力拉进了同一个项目，让它们像一个真正的本地 Agent 团队一样协作。这期视频我用一个实际案例演示：通过 Coze 3.0 组织 Claude Code、Codex CLI 和 OpenClaw 分工推进，最终Agent团队共同复刻推特一个比较火的Godot小游戏。👇

万万没想到，居然可以在 Coze 上连接本地 Agent 了。以前我们用 Agent，常常是各跑各的：Claude Code 在本地，Codex CLI 在命令行，OpenClaw 又是另一个入口。 Coze 3.0 把这些能力拉进了同一个项目，让它们像一个真正的本地 Agent 团队一样协作。这期视频我用一个实际案例演示：通过 Coze 3.0 组织 Claude Code、Codex CLI 和 OpenClaw 分工推进，最终Agent团队共同复刻推特一个比较火的Godot小游戏。👇

huangserva

71,279 görüntüleme • 1 ay önce

今天发现一个很酷很火的新工具：Devpod 有点类似 Github Codespaces，一键部署本地开发环境或者直接链接云端环境，然后可以直接使用你喜欢的任意编辑器进行开发。但是有以下特点： * 完全开源 * 完全本地开发 - 不需要任何云服务提供商 * 客户端 - 完全可视化的使用 * 多种编辑器支持看看下面这个视频感受一下它的功能，感觉还是非常强大的：

今天发现一个很酷很火的新工具：Devpod 有点类似 Github Codespaces，一键部署本地开发环境或者直接链接云端环境，然后可以直接使用你喜欢的任意编辑器进行开发。但是有以下特点： * 完全开源 * 完全本地开发 - 不需要任何云服务提供商 * 客户端 - 完全可视化的使用 * 多种编辑器支持看看下面这个视频感受一下它的功能，感觉还是非常强大的：

Viking

154,958 görüntüleme • 3 yıl önce

酷，阿里出的一个可以让LLM像人类一样在网上搜索信息的多智能体框架：WebWalker，它可以让LLM能自动点击链接、阅读网页、理解信息、最终给出答案，解决传统搜索引擎只能浅层搜索的问题系统包含两个智能体，一个找信息助手，负责点击链接、浏览网页内容；一个判断助手，判断找到的信息够不够，是否需要继续找，给出答案垂直搜索能力强，能处理复杂问题，可以深入多个网页，找到隐藏的信息它可以和现有的AI问答系统（比如RAG）结合，比如RAG系统以前只能找到一些简单的答案，加上WebWalker后，可以增强处理复杂网络信息的能力 #AI上网助手 #WebWalker #AI问答助手 #RAG

酷，阿里出的一个可以让LLM像人类一样在网上搜索信息的多智能体框架：WebWalker，它可以让LLM能自动点击链接、阅读网页、理解信息、最终给出答案，解决传统搜索引擎只能浅层搜索的问题系统包含两个智能体，一个找信息助手，负责点击链接、浏览网页内容；一个判断助手，判断找到的信息够不够，是否需要继续找，给出答案垂直搜索能力强，能处理复杂问题，可以深入多个网页，找到隐藏的信息它可以和现有的AI问答系统（比如RAG）结合，比如RAG系统以前只能找到一些简单的答案，加上WebWalker后，可以增强处理复杂网络信息的能力 #AI上网助手 #WebWalker #AI问答助手 #RAG

AIGCLINK

34,435 görüntüleme • 1 yıl önce