WorkBuddy 天天签到总断签？这个免密钥单文件脚本，把自动化安排明白了
天天手动点 WorkBuddy 签到，最怕的就是连续签到断了——是不是你也有这毛病？有人写了个 Python 单文件脚本，不用装任何额外依赖，只读本机登录态，密钥字段压根不用你填。
功能上：每天自动签到防断签；开盲盒、领任务一并包了；断登后还会尝试自动补登；Windows 和 macOS 都能配定时任务；后台静默跑，不弹窗、不烧 Token。
但得说清楚，它靠的是逆向接口，官方一改版就可能失灵，用之前记得盯一眼项目更新。
🔗 github.com/88lin/workbuddy-a…
同样是 AI Agent，别人的稳如老狗，你的却隔三差五崩一次？
差距往往不在模型本身，而在 Harness 工程——环境、状态、工具调用、验证机制搭没搭好，直接决定 Agent 能不能真跑起来。
这门课主要讲：
① 14 节课配 8 个实战项目
② Claude Code、Codex、DeepSeek 等 Agent 的 Harness 设计，挨个拆开看
③ 支持 15 种语言，中文也在里面
想弄明白 AI Agent 为什么“能跑、跑得稳、跑得久”，这套内容值得翻翻。
🔗 github.com/walkinglabs/learn…
总算有人把 FFmpeg 塞进 AI 编程助手里了。
以前让 Agent 剪片子，参数基本靠蒙，剪完也不回头看一眼。ffmpeg-skill 把这一环补上了。
① 全程跑在本地，不要账号、不要 API Key，素材不用往外传
② 内置 42 个工具，剪切、拼接、去静音、字幕、画幅、响度、HDR 转 SDR 都齐了
③ Claude Code、Cursor、Codex 都能接
④ npx ffmpeg-skill 一行装好
⑤ 先 probe 摸清素材，处理完再自动验证
一句话：让 AI 不只是“喊 FFmpeg 干活”，而是先看清素材、再动手、最后自己检查结果。
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免费节点现在也搞起“末位淘汰”了？
Free Proxy Airport 靠 GitHub Actions 每半小时自动扒一遍公开节点，再跑一轮真实测速，超时、失效的直接踢掉，按健康评分重新排组。
① 香港、日本、美国、AI 等分组都分好了
② ChatGPT、Claude 这些还做了独立分流
③ Clash Verge / Mihomo 导入订阅就能直接用
临时应急还行，但免费节点的稳定性和安全性始终是雷区，重要账号、支付信息、敏感数据千万别拿它测。
🔗 github.com/sunmiao4458/free-…
🌐 sunmiao4458.github.io/free-p…
大模型的书一茬接一茬，真值得读的没几本好挑。
Awesome LLM Books 做了份精选书单，不是把书简单堆一块儿——每本都要过六道筛选才进榜。
目前收了 24 本，入门原理、模型构建与训练、应用开发、Prompt 工程、部署这些方向都能找到对口的。
每本还标了作者、出版社、评分和阅读链接，挑书前先扫一眼就行。
想系统学大模型，这个书单可以先收藏。
🔗 github.com/Jason2Brownlee/aw…
懒得装专门的 SSH 客户端？这个开源工具可以试试。
打开网页就能连远程主机、敲 SSH 终端，日常运维顺手不少。
① 全程浏览器操作，本地不用装任何客户端
② 能直接部署到 Cloudflare Workers
③ 也支持 Docker 自己搭一套
想随时随地管服务器的话，先收藏着备用。
🔗 github.com/HaradaKashiwa/ter…
以前搞逆向，流程全靠自己一点点摸。
reverse-skill 把这些本事打包成了 Skill，AI 只要读一遍路由规则，就能按任务类型自己挑处理路径。
① 前端 JS 逻辑分析
② 固件与嵌入式系统分析
③ APK 反编译
④ IDA 二进制分析
⑤ EDR 机制研究
⑥ 漏洞利用链分析
说白了，就是给 AI 备好一套逆向工程工作流，碰上不同活儿自动选路线。
🔗 github.com/zhaoxuya520/rever…
有没有过这种崩溃时刻——换了个 AI 编程 Agent，项目背景还得从头再讲一遍？
ai-memory 冲的就是这个痛点，一套专治“失忆”的长期记忆系统。
① 会话上下文、项目进度、踩坑记录，它自己记
② Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode 全都能接
③ 项目记忆在不同 Agent 之间还能互通共享
④ 本地优先，Docker 也能跑
⑤ Rust 写的，轻量又高性能
说白了，换了 Agent 也犯不着重新解释——干到哪了、哪步栽了、还剩什么没搞定，接着往下干就行。
🔗 github.com/akitaonrails/ai-m…
李笑来那本《自学是门手艺》，GitHub 上 Stars 都破 17000 了。
你以为它只教编程？其实核心就一个：怎样练出真能打的自学本事。
全书三块内容：
① 为啥非学自学不可，又为何拿编程当切入口
② 借 Python 啃下函数、参数、递归、TDD 这些基本功
③ 如何拆难题、破问题，还不让注意力跑偏
所以说，它更像一套“教你怎么学”的方法论，而非单纯的编程入门书。
想把长期学习力练起来的话，这本值得翻翻。
🔗 github.com/selfteaching/the-…
想成体系地学 Agent，又摸不准该从哪儿起步？这本开源教材 Agentic Design Patterns 值得翻翻。
作者是 Google 的 Antonio Gulli，全书 21 章加 7 个附录，基础到进阶一路铺开：
① Prompt Chain、路由、反思都涵盖
② 多 Agent、记忆管理、RAG 也在其中
③ 安全护栏与 Agent 设计模式一并讲到
④ 每章都配有能直接跑起来的 Jupyter 代码
光讲理论是不够的，跟着 Notebook 一章章跑下来，概念才容易真正串成线。
另外项目方还表示，书籍版税会全额捐给 Save the Children。
🔗 github.com/evoiz/Agentic-Des…
学 Agent 是不是总卡在这么个坎上：概念听懂了，轮到自己搭却不知道从哪儿迈第一步？
LangChain 官方的 Agents From Scratch 给的就是一条能真跑通的实战路径。
四步下来，一个带长期记忆 + 人机协作的邮件 Agent 就成型了：
① 先用 LangGraph 把基础流程搭起来
② 再拿 LLM-as-Judge 做测试和评估
③ 接着引入 Human-in-the-loop，关键操作交给人拍板
④ 最后用 LangGraph Store 把长期记忆接进去
每步都配了 Notebook 和源码，不光讲概念，跟着敲就能上手。
想系统学 Agent 开发的，这套拿来当入门脚手架挺合适。
🔗 github.com/langchain-ai/agen…
AI 做视频这事，如今连拆解参考视频都能自动跑完了。
Hypit 是个开源的视频 Agent 系统，能接上不同的 AI Agent 来把视频制作串起来。
玩法不复杂：
① 丢一个参考视频进去，交给 Agent 分析
② 视频的结构和内容会被自动拆解
③ 人物、画面或文案想换，文字改一改就行
④ 整条流程还能继续让 Agent 自动往下跑
拿来琢磨短视频结构，或者快速产出不同主题的内容版本，都挺合适。
代码已经开源了，有兴趣的可以去瞧瞧。
🔗 github.com/hypit-ai/hypit
OpenStock 这阵子在 GitHub 已经攒到 12000+ Stars，炒股软件居然也卷起开源来了。
它玩的路子不复杂：行情、资讯再加上一些 AI 能力，统统收进一个开源平台里。
几个挺实用的点：
① 实时行情、TradingView K 线和技术指标都有
② Reddit、X、财经新闻还有 Polymarket 等市场情绪信息一并聚合
③ Watchlist 可以自己搭，Gemini 还能按你关注的赛道生成每日新闻摘要，顺手发到邮箱
免费开源，部署也能自己来。
平时会盯行情、刷新闻、看市场情绪的，这个项目值得存一下。
🔗 github.com/Open-Dev-Society/…
对手要是刷到这条，估计连怎么防你、怎么扒你都门儿清了——所以先别急着分享。
网警那套开盒思路，这回给你五个免费开源工具，查人、查公司、查设备，常见场景基本全覆盖。丑话得撂在前头：这些不是拿来扒别人的，是让你先把自己护住。你连自己在网上漏了多少都没数，谈什么防？
五个工具各管一摊，别搅在一起用，地址和介绍逐条对上：
1️⃣ Blackbird，6300 Star，用户名和邮箱都能查，接了 600 多个平台。查完还能免费调 AI 出人物画像，PDF 一键导出。新手从它起步最省心。
🔗 github.com/antoniaci/blackbi…
2️⃣ Maigret，33000 Star，专攻用户名查人，覆盖 3000 多个平台。厉害在递归追踪——发现你在别的平台还有马甲，它就顺着马甲继续挖，一路顺藤摸瓜。真能把人挖穿。
🔗 github.com/soxoj/maigret
3️⃣ SpiderFoot，18000 Star，一门重炮，手机号、邮箱、域名、IP 全吃。200 多个模块同时开火，数据泄露、暗网、子域名都能查，最后还附一张可视化关系图。
🔗 github.com/smicallef/spiderf…
4️⃣ theHarvester，16500 Star，查公司专用。给它一个域名，它就从谷歌、必应、LinkedIn、DNS 记录这 40 多个源里，把员工邮箱、子域名、IP、URL 一批批扒出来。做背调、摸公司底细用它。
🔗 github.com/laramies/theHarve…
5️⃣ Shodan Python，2800 Star。Shodan 相当于设备版谷歌，满网扫那些直接暴露在公网上的摄像头、路由器、服务器、工控系统。这个库让你用代码批量查它的数据库。
🔗 github.com/achillean/shodan-…
说句实在的，不少小公司的 NAS、摄像头、打印机，装完压根没动过配置，密码还是出厂默认，Shodan 一搜就抖出来了。你以为藏得挺严实，实际上能藏住的东西比想象中少太多。
所以别光看热闹。先拿这几个工具把自己跑一遍，看看暴露了什么、哪个口子没关，这才是防住自己的第一步。知道漏在哪，才谈得上补。
好东西，转给需要的兄弟。
笔记越攒越多，Obsidian 是不是也开始变得一团糟？
My Brain Is Full Crew 给出的思路挺新鲜：干脆交给一组 AI Agent 来替你打理知识库。
① 8+ Agent 搭配 14 项技能，整理、搜索、归档、转录、邮件分拣全都能接
② 文件不用手动拖、文件夹不用自己建，自然语言一句话就下指令
③ 多语言输入没问题，中文、意大利文这些都支持
④ 发现能力不够，一句话就能让它现造一个新 Agent
开源还免费，资料堆成山又不想天天收拾 Obsidian 的，可以冲。
🔗 github.com/gnekt/My-Brain-Is…
电视直播会员还在让人头疼？开源项目 iptv 或许值得一试。
它定期汇总网上公开的直播源，还会自动验证能不能用，最终输出 TXT 与 M3U 两种格式。
① 每 6 小时自动跑一轮更新
② IPv4 / IPv6 双栈都支持
③ 国内外公开频道收录得相当多
④ 失效源会被自动过滤掉一部分
⑤ 完全免费开源，也没有广告
不想自己写脚本折腾的话，配个第三方播放器就能用。
当然，直播源稳不稳终归取决于来源本身，特别是 IPv6 那批最近变化不小，到底能用多长时间还得看实际情况。
🔗 github.com/vbskycn/iptv
经常查 IP、摸网络环境的，one-ip 值得收进收藏夹。
它把日常要用的网络检测能力全塞进了一个页面：
① 查 IP 归属、信誉分，顺便看清是住宅、机房还是移动网络
② 点一下就能测 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek 这些服务通不通
③ 浏览器指纹、自动化特征、WebRTC 泄露一并查
④ 还能一键部署到 Cloudflare Workers
⑤ 基础功能无需配 API Key，部署门槛挺低
一句话概括：IP 加浏览器环境检查，被打包成了一个小工具箱。
🔗 github.com/zhihui-hu/one-ip
Karpathy 最近捣鼓出的新玩意还挺抓眼球：autoresearch。
这个仓库代码量也就六百来行 Python，但玩法很直给——把模型实验的活儿甩给 AI 自己去折腾。
它能够独立完成：
① 动手改 PyTorch 训练脚本
② 自己跑实验、盯 Loss 和输出
③ 照着反馈接着调思路
④ 循环往复地自动迭代、一直跑不停
换句话说，实验任务丢给它之后，训练、测试、调整这一整套就由 Agent 自己转圈跑。
社区里甚至有人拿它跑出了 0.8B 模型压过 1.6B 模型的例子，当然实际表现还得看实验怎么设。
跟手工调参比起来，这种"AI 自己搞研究"的路子确实值得瞧一瞧。
🔗 github.com/karpathy/autorese…
追剧最烦的到底是啥？不是片源难找，而是按下播放键之前还得先熬过一段广告。最近刷到一个影视站，卖点就俩字：省心。
① 点开基本能直接播
② 页面上没什么弹窗跳出来捣乱
③ 画质看着还算清楚
④ 不会看到一半突然蹦出会员提示
反倒觉得这种体验挺稀罕，播放键就该老老实实干播放的活。至于稳不稳定，还得再盯几天，先丢进收藏夹再说。
🔗 xlys02.com
