ClashConverter
代理链接转 Clash YAML 配置工具，支持 SS、SSR、VMess、VLESS、Trojan、Hysteria、SOCKS5 等代理协议，支持 Clash Meta (Mihomo) 和 Clash Premium 内核，支持批量转换处理，并可自动生成代理组和优化规则，完全本地化运行，免费无限制，无需注册。
来自于 V2EX 论坛，基于 AI 开发实现，作者称后续可能会开源，感兴趣的可以看看。
https://clashconverter.com/zh
频道 @WidgetChannel
Collection of proxy clients
超级齐全的代理软件收集处，按照全平台 / Windows / macOS / Linux / 安卓 / iOS / HarmonyOS NEXT / Openwrt 进行分类整理，且部分平台还区分出了旧时代和新兴软件，可以说将所有的代理工具一网打尽，建议收藏一下。
频道 @WidgetChannel
FlClash
基于 ClashMeta 的代理工具，支持一键导入订阅、深色模式以及通过 WebDAV 同步数据，兼容 Android、Windows、macOS 和 Linux 平台，免费且开源。
https://github.com/chen08209/FlClash
频道 @Edgebyte
#科学上网 #SNI #开源
Sheas ◁ Cealer
SNI 伪造工具，可用于实现抗干扰连接行为，简单来说就是无需代理可直接访问外网，原理就是通过伪造 SNI 突破防火墙的阻断，这个操作起来比较复杂，且需要安装根证书，想要了解的可以看一下原文教程，工具是免费开源的。
🐙 项目地址 🌐 原文教程
频道 @WidgetChannel
Sheas ◁ Cealer
SNI 伪造工具，可用于实现抗干扰连接行为，简单来说就是无需代理可直接访问外网，原理就是通过伪造 SNI 突破防火墙的阻断，这个操作起来比较复杂，且需要安装根证书，想要了解的可以看一下原文教程，工具是免费开源的。
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GitHub
GitHub - SpaceTimee/Sheas-Cealer: Just Ceal It (可用于无代理合法抵御网络监听和开展网络研究)
Just Ceal It (可用于无代理合法抵御网络监听和开展网络研究). Contribute to SpaceTimee/Sheas-Cealer development by creating an account on GitHub.
AI 实验 —— 我如何用科幻小说摆脱AI新闻焦虑
😵💫 这几年有一个很深刻的感受，那就是每日的 AI 产品新闻和模型上的迭代都多到让人麻木了 —— 仅过去一周，就有 Claude 3.7 Sonnet、GPT-4.5、Sesame AI 等重磅模型发布，更不用说数十个新工具和应用。跟不上似乎意味着在技术理解上落后，但追踪这些发展却又耗费大量精力和情绪资源。我实在不是很喜欢这种焦虑感，所以决定尝试来缓冲一下这个焦虑感
🗞 我的解决方案是：让 AI 整理每日的技术新闻，并将其转化为一篇短篇小说通过邮件发送给我。我使用 ChatGPT 搭配 Val Town 自动化流程，设计了一个特殊提示词："请将今天最重要的 3-5 条 AI 新闻转化为一篇 400 - 1200 字的短篇小说。你可以随机选择作家的文笔（如卡夫卡、村上春树或刘慈欣）、自由定义主角背景，以及选择时间点和时代背景。但必须确保故事情节准确反映新闻的核心内容和意义。"于是，这些小说像新鲜出炉的面包一样，每天早上 8 点准时出现在我的邮箱。
🔆 截图里是我这两天收到的短片小说。在经历了几天这场实验后，我发现它带给我了：
♦️︎ 增强参与度: 当信息以有趣的叙事形式呈现，而不是枯燥的标题或技术文章时，我更有可能吸收和场景化这个科技
♦️︎ 更好的记忆保留: 嵌入在故事中的信息往往比单独的事实更容易被记住
♦️︎ 模式识别: 我注意到这些故事中出现了反复的主题——技术公司之间的合作与竞争、开源与封闭战略的拉锯、以及人机交互的逐步融合。这些模式在传统新闻中往往被单一事件的报道所掩盖。
♦️︎ 情感背景: 故事提供了情感背景，有助于我理解技术发展对生活的影响
⚠️ 实验的局限: 当然，这种方法并非完美。有时 AI 会过度简化复杂的技术细节，或者将不同领域的新闻强行塞入同一个故事框架。我发现自己偶尔仍需阅读原始资料来获取更深入的理解。
🔦 如果你也想要试试看的话，可以在评论区留言。我计划建立一个小型社区，每周分享一篇最佳 AI 新闻小说，并探讨如何优化提示词以获得既准确又有趣的故事。你有没有特别喜欢的作家风格想在 AI 新闻小说中尝试？或者有什么特别想通过故事来理解的技术领域？
💡 随着信息过载成为常态，也许我们需要重新思考如何消化知识。在技术和人文的交叉点上，或许存在着更多创新的学习方式，等待我们去发现
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😵💫 这几年有一个很深刻的感受，那就是每日的 AI 产品新闻和模型上的迭代都多到让人麻木了 —— 仅过去一周，就有 Claude 3.7 Sonnet、GPT-4.5、Sesame AI 等重磅模型发布，更不用说数十个新工具和应用。跟不上似乎意味着在技术理解上落后，但追踪这些发展却又耗费大量精力和情绪资源。我实在不是很喜欢这种焦虑感，所以决定尝试来缓冲一下这个焦虑感
🗞 我的解决方案是：让 AI 整理每日的技术新闻，并将其转化为一篇短篇小说通过邮件发送给我。我使用 ChatGPT 搭配 Val Town 自动化流程，设计了一个特殊提示词："请将今天最重要的 3-5 条 AI 新闻转化为一篇 400 - 1200 字的短篇小说。你可以随机选择作家的文笔（如卡夫卡、村上春树或刘慈欣）、自由定义主角背景，以及选择时间点和时代背景。但必须确保故事情节准确反映新闻的核心内容和意义。"于是，这些小说像新鲜出炉的面包一样，每天早上 8 点准时出现在我的邮箱。
🔆 截图里是我这两天收到的短片小说。在经历了几天这场实验后，我发现它带给我了：
♦️︎ 增强参与度: 当信息以有趣的叙事形式呈现，而不是枯燥的标题或技术文章时，我更有可能吸收和场景化这个科技
♦️︎ 更好的记忆保留: 嵌入在故事中的信息往往比单独的事实更容易被记住
♦️︎ 模式识别: 我注意到这些故事中出现了反复的主题——技术公司之间的合作与竞争、开源与封闭战略的拉锯、以及人机交互的逐步融合。这些模式在传统新闻中往往被单一事件的报道所掩盖。
♦️︎ 情感背景: 故事提供了情感背景，有助于我理解技术发展对生活的影响
⚠️ 实验的局限: 当然，这种方法并非完美。有时 AI 会过度简化复杂的技术细节，或者将不同领域的新闻强行塞入同一个故事框架。我发现自己偶尔仍需阅读原始资料来获取更深入的理解。
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💡 随着信息过载成为常态，也许我们需要重新思考如何消化知识。在技术和人文的交叉点上，或许存在着更多创新的学习方式，等待我们去发现
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