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罗罗磊磊
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罗罗磊磊
5天前
发现一款很棒的开源 AI 书签管理工具 - Hoarder
🔗官网: hoarder.app
🐙Gtihub:github.com

1.Self-Hosting,数据自主可控
2.支持 Web、iOS、安卓多端,也有浏览器插件
3.通过 AI 自动给内容打标签,理解网页和图片内容
4.自动保存网页和截图
5.Docker 一键部署,建议用境外服务器,抓取和分析更快。
6.开放 API 支持拓展

昨天花了一天时间,也开发了一个 Raycast Hoarder 插件,有需要自取:

🔗 zuoluo.tv
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罗罗磊磊
7天前
从黄河到尼日尔河,横跨万里只为寻根问祖。虽然生来就是黄皮肤,岁月却抹不掉我黑色心脏的光芒,梦回百万年前的故乡。花费巨资,费尽周折,终于拿到尼日利亚国家身份管理委员颁发的 NIN 证件。从今往后,我也是合法合规,拥有正经尼日利亚身份的人啦。🥹
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罗罗磊磊
28天前
🤡 花费巨资,入手了 ¥300+ 这个价位,市面上最小巧的一线品牌 5G CPE 随身 WIFI: 中兴 F50
上面是开玩笑,下面说说自己买这玩意的一些决策思路:
1️⃣ 我手机卡很多(四个运营商,10 多个号码),平时出门包里三台手机(两 iPhone 一安卓),之所以想买一个单独的随身 WiFi,一是发挥多多余 SIM 卡的价值,二是想买个玩。
2️⃣ 这段时间偶尔会出门工作,去图书馆呆一天什么的,个人偏好原因,不喜欢公共 Wi-Fi(很多公共网络没有 IPv6),倾向自己开热点,加上对网络速率要求比较高,所以决定弄一个 5G 随身WiFi。
3️⃣ 不需要内置电源(随身有充电宝),开车有 USB,去图书馆时也会带个快充头,所以供电无所谓。
4️⃣ 综合上面个人需求,在各个渠道大概搜索了下关键字了解常见,最终下单中兴 F50,插自己卡用。
说说感受:
💰 售价: ¥369+,我京东券后实际支付 ¥337
👍 优点:
1️⃣ 体积小巧,50g 不到重量,随身携带很方便。我们数字游民去图书馆不用手机开热点啦。
2️⃣ 支持 2.4G/5G Wi-Fi,但不能同时开启。
3️⃣ 频段覆盖还行,四大运营商 5G 都能用。
4️⃣ Type-C 接口支持充电和数据传输,能插 TF 卡,新固件可以直连 MacBook(有线上网)。
5️⃣ 速度不错,我用广电惠民卡(移动共享频段),iPhone 通过 Wi-Fi 连接,5G 下行跑到 400+Mbps。
👎 缺点
1️⃣ 发热问题有点玄,听说长时间负载会降速,我才开一会,就能感觉设备的外壳温度上来了,这台机器有很多 DIY 散热解决方案,某个角度也反应了大家对这台设备「瑕不掩瑜」的认可吧。
2️⃣ 没有电池: 中兴也有一个内置电池的版本,但是我觉得这个不算缺点,直接插一个电源或者充电宝就行了。
🎯 适用人群:
追求「轻便+性能」平衡的用户
不适合当家用固定宽带使用
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罗罗磊磊
1月前
转码萌新,用 Cursor 花了2小时 , 给效率神器 Raycast 开发了个短链插件。🐶
基于目前市面上最佳,由 @ccbikai 打造的使用 Cloudflare 技术栈的开源短链系统 Sink 。直接通过 Raycast 便捷管理和使用 Sink 短链。
🔗 仓库地址: github.com
🛍️ 商店地址(还在审核中): zuoluo.tv

0️⃣ 开源 ✅
1️⃣ 一键配置 🔧
2️⃣ 离线优化 🚀
3️⃣ 一键操作(查询/创建/编辑) 🎯
4️⃣ 快捷跳转、粘贴 📋

目前我用这个当网站书签,把一些常用的网站落地页记录,懒得打开浏览器时可以直接快捷跳转 🤓

FYI: 用 Cursor 花了2小时是玩梗,但是最小 MVP 的确是就花了差不多一个小时搞定,后面补文档和上架流程看官方指引倒花了不少时间。当时跟 Sink 作者面条还聊了下,现在用 AI 做前端这种小应用真的是太方便了。
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罗罗磊磊
2月前
今天影视飓风的一个视频被全网下架,分享下我针对这种场景的解决方案,让你能打造自己的「离线视频收藏夹」
1.MeTube: 基于 youtube-dl 的开源 Web GUI,支持下载YouTube、B站多平台视音频到本地。支持 Docker 部署,提供 API 调用。
🔗 github.com
2. 浏览器插件 MeTube Downloader,支持一键推送到自己的 MeTube 服务。
🔗 chromewebstore.google.com
整个流程非常顺畅。如果你看到某个视频,担心其被下架或需要长期离线保存,只需点击按钮即可后台自动下载。聊胜于无呗 🧑‍💻
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罗罗磊磊
2月前
👨‍💻 刚刚实践下本地 AI 语音识别和转录的工作流,大概了解了下市面上类似工具的架构和原理,分享给大家:
1. 使用 Downie 或者 yt-dl 开源工具下载视频或者博客,转成音频。
2. 使用 Memo AI @FemoHQ ,本地将音频转成文字,基于本地 whisper 的 ggml-large-v3 模型,我设备 M2 Max 运行起来负载不高,处理音频速度很快。(类似的 app 还有 Whisper mate 、MacWhisper,也可以使用开源项目),多种识别模型可自定义。对应开源模型可参考
github.com
3. 后续再通过第三方 AI 接口进行文本处理、翻译、其他语言 tts 等。
🔖 总结下来:技术成熟,简单封装就能应用到自己的项目,对于有敏感信息处理的场景更合适,相对更加安全和可控。
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罗罗磊磊
2月前
即刻新人,有没有什么值得关注的互联网产品、运营和开发者推荐呀 😊
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