[彭于晏の分享]推荐一个全网通的短信转发器（插卡即用，无需折腾）
https://www.nodeseek.com/post-260237-1
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#博客 #解析
BlogKeeper
博客内容解析下载工具，支持微信公众号、博客园、CSDN、掘金、简书、思否等平台，不支持需要登陆或付费的文章，可导出为 HTML、PDF、Markdown、MHTML 等格式，尽量保留原始排版，免费使用，无需注册。
www.blog-keeper.com
频道 @WidgetChannel
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一个简单的 DeepSeek 提示词公式
🟰 分享一个提示词的公式：角色+任务+格式，也就是把 DeepSeek 作为一个跨角色的任务专家，根据自己的需要让它输出可以直接应用的工作级内容。
⚙️ 例子中是结合 Arya 和 Xmind 转换了 Markdown 的文件，有兴趣可以一试！
🟰 分享一个提示词的公式：角色+任务+格式，也就是把 DeepSeek 作为一个跨角色的任务专家，根据自己的需要让它输出可以直接应用的工作级内容。
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SiliconCloud Stats：硅基流动用量分析
最近硅基流动这家大模型 API 服务商比较火，本人已经使用几个月了，总体非常满意。但是它官方的分析功能比较简陋，我经常想看用量走势，于是做了个小工具给自己用，顺便也开放出来给有需要的人。
这个工具本质上使用 Cookie 来访问自己账号里的数据，项目部署在腾讯云 EdgeOne Pages 上面，无服务器架构，不保存任何数据。
Demo: https://siliconcloud-stats.ataw.top
源代码: https://github.com/AnotiaWang/siliconcloud-stats
@atashare
最近硅基流动这家大模型 API 服务商比较火，本人已经使用几个月了，总体非常满意。但是它官方的分析功能比较简陋，我经常想看用量走势，于是做了个小工具给自己用，顺便也开放出来给有需要的人。
这个工具本质上使用 Cookie 来访问自己账号里的数据，项目部署在腾讯云 EdgeOne Pages 上面，无服务器架构，不保存任何数据。
Demo: https://siliconcloud-stats.ataw.top
源代码: https://github.com/AnotiaWang/siliconcloud-stats
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#开源 #docker #工具
⭐️ Dockerman - 一款现代化的 Docker 管理工具
🐙 开源页面
集成终端进程列表、容器列表、镜像信息、容器 Inspect、容器统计、日志查看等功能。主打轻量、高性能
支持Windows、macOS、Linux
📮投稿 📢频道 💬群聊 🔎索引
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Dockerman
Dockerman - Modern Docker Management UI
A modern, lightweight Docker management UI built with Tauri and Rust. Focus on simplicity and performance for Docker container management.
#自动化 #开源
Midscene.js
基于 AI 的自动化 SDK，能够使用自然语言对网页进行操作、验证，并提取 JSON 格式的数据，使用需要自行接入 AI 模型，提供 Chrome 插件体验，完全开源。
这个很厉害，能理解你的话，并且去执行命令，相比起编写代码，门槛几乎可以说没有了。
🌐主页 🐙项目地址 🌐Chrome
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Midscene.js
基于 AI 的自动化 SDK，能够使用自然语言对网页进行操作、验证，并提取 JSON 格式的数据，使用需要自行接入 AI 模型，提供 Chrome 插件体验，完全开源。
这个很厉害，能理解你的话，并且去执行命令，相比起编写代码，门槛几乎可以说没有了。
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How to become AI native?
👀 当网上有关AI的教程和 FOMO 铺天盖地之时，我很推荐 Jeff Su 的系列视频。他建议不要被工具牵着鼻子走，而是根据你的实际需求来搭建智能工作流。具体来说，可以分三步走：
☝️ 先梳理清楚自己每天的工作特性和知识管理痛点，再针对性挑选 AI 工具；
✌️ 建立自己的 Prompt Database（可用 Notion），把常用指令整理归档；
👌 然后把 AI 能力嵌入现有工具链——比如通过 API 对接现有软件，或者用插件扩展功能。
🔮 这套方法的核心在于用技术杠杆撬动效率，既保留了你原有的高效工作习惯，又能让AI真正成为你的认知外挂。真正有价值的AI应用，应该是把你的知识经验转化为可复用的数字资产，而不是逼着你重新适应新工具。
👀 当网上有关AI的教程和 FOMO 铺天盖地之时，我很推荐 Jeff Su 的系列视频。他建议不要被工具牵着鼻子走，而是根据你的实际需求来搭建智能工作流。具体来说，可以分三步走：
☝️ 先梳理清楚自己每天的工作特性和知识管理痛点，再针对性挑选 AI 工具；
✌️ 建立自己的 Prompt Database（可用 Notion），把常用指令整理归档；
👌 然后把 AI 能力嵌入现有工具链——比如通过 API 对接现有软件，或者用插件扩展功能。
🔮 这套方法的核心在于用技术杠杆撬动效率，既保留了你原有的高效工作习惯，又能让AI真正成为你的认知外挂。真正有价值的AI应用，应该是把你的知识经验转化为可复用的数字资产，而不是逼着你重新适应新工具。
#AI学习资源 #精品必荐
Eureka Labs的Karpathy又发布视频了:
三个半小时 LLM 入门课程
🔝 Deep dive into LLMs like ChatGPT
想入门了解LLM必看这个视频，无技术背景要求。详细介绍 LLM 训练的全部过程，包括预训练、有监督微调和强化学习
-- 更多详情
Eureka Labs的Karpathy又发布视频了:
三个半小时 LLM 入门课程
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#开源 #网络工具
🥸 MikuMikuBeam - 一个开源的网络压力测试工具
只需创建代理列表、用户代理列表文件即可开始测压。支持实时攻击可视化、基于工作线程的攻击处理等
支持 Windows、Linux、Mac 和 Android
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支持 Windows、Linux、Mac 和 Android
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GitHub
GitHub - sammwyy/MikuMikuBeam: An open-source network stresser tool but it's Hatsune Miku
An open-source network stresser tool but it's Hatsune Miku - sammwyy/MikuMikuBeam
#开源 #工具 #CLI
📦 monolith - 一行命令将网页打包成一个 HTML 文件
monolith 可以将网页打包成 HTML 格式单文件，还原效果接近 100%
Windows用户推荐使用 winget ，安装完之后使用一行命令即可完成，如：
📑相关阅读
SingleFile - 一键保存网页
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📦 monolith - 一行命令将网页打包成一个 HTML 文件
monolith 可以将网页打包成 HTML 格式单文件，还原效果接近 100%
Windows用户推荐使用 winget ，安装完之后使用一行命令即可完成，如：
monolith https://google.com -o google.html📑相关阅读
SingleFile - 一键保存网页
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#PDF #开源 #在线工具
⚙️ PdfDing - 一个可自托管的PDF管理、查看和编辑工具
PdfDing 可高效管理多个 PDF 文件，支持在线阅读并记忆阅读位置，还可以编辑、笔记、分享等
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PdfDing 可高效管理多个 PDF 文件，支持在线阅读并记忆阅读位置，还可以编辑、笔记、分享等
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GitHub
GitHub - mrmn2/PdfDing: Selfhosted PDF manager, viewer and editor offering a seamless user experience on multiple devices.
Selfhosted PDF manager, viewer and editor offering a seamless user experience on multiple devices. - mrmn2/PdfDing
#开源 #Windows #工具 #文件管理
📂 EasyTidy - 一个简单的文件自动分类整理工具
EasyTidy 支持按多种条件对文件和文件夹分类，可实时监控文件夹变动并依据时间规则自动分类文件，还支持定时任务执行、CRON 表达式分类等
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📂 EasyTidy - 一个简单的文件自动分类整理工具
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GitHub
GitHub - SaboZhang/EasyTidy: EasyTidy A simple file auto-classification tool makes it easy to create automatic workflows with…
EasyTidy A simple file auto-classification tool makes it easy to create automatic workflows with files. / EasyTidy 一个简单的文件自动分类整理工具 轻松创建文件的自动工作流程 - SaboZhang/EasyTidy
#Markdown #插件
MarkDownload
将网页内容转换为纯净 Markdown 的插件，并可通过调整设置，去除外部链接和图片链接，使转换后的文档只包含有效文字内容，有效减少网页中的干扰项，这在发送给 AI 使用时特别方便，还支持与 Obsidian 集成，便于用户管理内容，完全免费。
这个非常有用，特别是我经常让 AI 总结网页内容。
🌐Chrome 🌐Edge 🌐Firefox
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将网页内容转换为纯净 Markdown 的插件，并可通过调整设置，去除外部链接和图片链接，使转换后的文档只包含有效文字内容，有效减少网页中的干扰项，这在发送给 AI 使用时特别方便，还支持与 Obsidian 集成，便于用户管理内容，完全免费。
这个非常有用，特别是我经常让 AI 总结网页内容。
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小众软件
如何减少干扰，精准给 AI 喂料？｜用 MarkDownload 将网站转换为 .md（纯净的） - 小众软件
日常给 AI 喂料的小技巧：如果你想丢给它的网页没有图表，那直接用 MarkDownload 插件剥离图片和链接直接把纯 Md 文件给它就行。
#开源 #wiki
📄 Docmost - 一款开源的在线文档和 Wiki 应用
Docmost 可用于团队知识管理，支持文档协作、类似 Notion 的布局，适用于知识库、项目文档、团队共享文档等场景
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📄 Docmost - 一款开源的在线文档和 Wiki 应用
Docmost 可用于团队知识管理，支持文档协作、类似 Notion 的布局，适用于知识库、项目文档、团队共享文档等场景
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Docmost
Enterprise-ready Wiki for Teams | Docmost
Secure on-premises wiki for enterprises. Meet ITAR, FedRAMP, and GDPR compliance with ease.
#远程控制
网易UU远程
网易推出的远程工具，主打低延迟，之前叫「GameViewer 远程」，现在改名了，使用体验也提高了不少，需要远程控制的可以试试，全平台支持，而且还支持文件互传，最重要的是免费。
https://uuyc.163.com
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网易UU远程
网易推出的远程工具，主打低延迟，之前叫「GameViewer 远程」，现在改名了，使用体验也提高了不少，需要远程控制的可以试试，全平台支持，而且还支持文件互传，最重要的是免费。
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最近 DeepSeek 俨然填满了我身边的大部分科技类信源，在狂欢之后（之中？），想综合最近看到的信息以及实际使用体验，总结我的一些想法，可能不成熟。
@atashare
1. 首先，DeepSeek 在国内外产生巨大反响，我觉得主要是它暂时打破了国外头部厂商在这几年有意无意培养的一个认知：搞 AI 会越来越烧钱。
以 GPT 系列为例，从传统的文生文模型 GPT 3.5，到多模态模型 GPT 4(o)，再到现在的思维链模型 o1 和实时语音模型 GPT 4o Realtime，API 的价格目前遵循着“推出新品（贵） -> 优化性能或者推出小模型（降价） -> 推出新品（贵）”的周期。而网页版的 ChatGPT 会员价格从 Plus ($20) 涨到 Pro ($200) 甚至传言的 $2000，Sam Altman 还频频表示 OpenAI 一直在亏损，都传递出“大模型越来越烧钱”的信息。
于是 DeepSeek V3 和 R1 发布后，美国研究员们发现 DeepSeek 居然只用 GPT-4o 的 1/10 或者更低的成本，就做出了在一些方面追平甚至超越 4o 和 o1 的模型，560 万美元的成本比 Meta 一些高管的工资还低。人们自然而然地产生了问题：为什么我们之前要花那么多钱？怎么和投资人交代？所以微软等机构开始质疑，试图找 DeepSeek 的漏洞。同时，很多机构也在复现和部署（例如微软 Azure 云就搞了推理服务），尝试趁着 DeepSeek 官方服务超载的时候分一杯羹。
但长期来看，AI 烧钱的主旋律还会继续。一方面，DeepSeek 是在国内被制裁的环境下，用有限的硬件一点点抠出来的性能（比如说，他们用英伟达的 PTX 语言做了很底层的优化）；另一方面，探索新技术也很费资源，如果手里的资源不够，甚至连技术的验证和迭代都跑不快。DeepSeek 主要证明了现有硬件性能还有挖掘空间，并且不但 N 卡可以流畅地部署大模型，A 卡和华为昇腾等国产显卡也能（前者 DeepSeek V3 已经首发支持，后者硅基流动已经和华为云合作实现）。“低成本高效率“和“高成本高效果”这两条路本质也不冲突。
> 这里补充一下，国外推出的不少推理服务主打的其实是隐私与合规性。因为 DeepSeek 官方是会用对话记录改进模型的，并且作为一个 🇨🇳 产品，很多老外天然排斥。如果把模型部署在海外，然后再特意备注“我们不收集对话记录”，不就成为卖点了？
> 另一方面，微软一边质疑一边火速推出服务，也能看出微软作为巨型企业，不同部门有不同的行为逻辑，政治和商业行为不冲突。
2. DeepSeek 的局限性。咱程序员当然不能像自媒体那么沸腾。DeepSeek V3 和 R1 当然也有缺陷：
- 它俩是专攻文生文方向，是将有限的资源集中到了一个点上。这两个模型都不支持多模态，官网虽然支持图片输入，但本质上使用了 OCR。不过反过来说，“专心做好一件事”也有可能是它出圈的一个因素。
- 目前在工程化产品中的帮助有限。像豆包、通义千问这些产品直接从用户接收输入，大模型直接输出给用户，没有固定的限制；而在其它一些产品里（比如说面向程序员的编程工具），大模型只是产品功能的一个环节，需要稳定、格式化的输入输出。V3 和 R1 目前对 tool call 的支持都不算好，在编程这个垂直领域里，prompt 的遵循能力和效果比不上 Claude 3.5 Sonnet 等广受好评的模型。
- 最近的一个观点“在 R1 上可以抛弃 prompt 工程”，并不认同。在简单问题上确实可以简单提问，让 R1 自己推理完善计划；但复杂场景里这么干可能让它填充的细节变得脱离实际。更何况，即使给了充足的指示，它的效果有时候也一般（可能是特定场景的训练数据不足）。
> 评论区的图片对比了 DeepSeek V3（左）和 Claude 3.5 Sonnet（右）在 AI 代码编辑器中的表现。R1 的表现和 V3 类似。
3. 宏观总结一下 V3 和 R1 的意义
- 在现有的技术大框架下，提供了一种高效率的新思路，并且透明开放。
- 在大模型领域培养了好的人才
- 给全国人民拜了个好年
- 让 AI 进一步靠近了普通人，强化了“中国的 AI 原来也这么好用，我们的模型有能力走向全球并被广泛认可”的认知。在现在这个节骨眼上，某种程度上来说，它的存在本身已经能成为历史的一个里程碑。
> 硅基流动 CEO——“这个想法有没有问题：这可能是一个历史事件，参与就是赢，赚不赚钱已经不重要了”
@atashare
