运维123 - 工具箱
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items: rathole 入门指南
items: Folio-OCR 三栏文档 OCR 工作台
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items: Netcatty 现代化 SSH 客户端与终端管理器
items: MicroClaw 多平台 AI 助手开源项目发布
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rathole 入门指南
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date: 2026-03-19T05:50:52+00:00
description: rathole 入门指南一、概述1. 简介A. 是什么rathole 是一个用 Rust 编写的轻量级、高性能反向代理工具，用于 NAT 穿透。它可以将位于 NAT 后面的设备上的服务暴露到互联网上。与 frp 和 ngrok 类似，rathole 通过一台具有公网 IP 的服务器来中转流量，使内网服务可被外网访问。B. 为什么学解决家庭服务器或 NAS 无法直接访问的问题相比 frp 具有更高的性能和更低的资源占用用 Rust 编写，二进制文件可小至 500KiB，适合嵌入式设备C. 学完能做什么在公网服务器上部署 rathole 服务端在内网设备上配置客户端，将本地服务暴露到公网配置加密传输，保护数据安全热重载配置，无需重启服务二、环境准备1. 系统要求服务器：具有公网 IP 的 Linux 服务器客户端：位于 NAT 后面的设备（家用电脑、NAS 等）操作系统：Linux、macOS、Windows、支持 Docker 的平台2. 安装步骤从官方发布页面下载预编译二进制文件：Linux:wget https://github.com/rathole-org/rathole/releases/download/v0.5.0/rathole-x86_64-unknown-linux-musl.tar.gz tar -xzf rathole-x86_64-unknown-linux-musl.tar.gzDocker:docker pull rapiz1/rathole从源码编译：git clone https://github.com/rathole-org/rathole.git cd rathole cargo build --release3. 验证安装./rathole --version三、核心概念1. 基本术语服务端（Server）：运行在具有公网 IP 的服务器上，监听来自客户端的连接和来自外网的访问请求客户端（Client）：运行在 NAT 后面的设备上，主动连接服务端并注册需要转发的服务Token：服务端和客户端之间用于身份验证的密钥服务（Service）：需要转发的具体应用，如 SSH、Web 服务器等2. 工作原理graph LR A[外网用户] -->|访问公网端口| B[服务端] B <-->|加密通道| C[客户端] C -->|转发请求| D[本地服务]rathole 的工作流程如下：客户端主动连接服务端，并使用 Token 进行身份验证服务端记录客户端注册的服务映射关系外网用户访问服务端的公网端口服务端通过加密通道将流量转发给客户端客户端将流量转发到本地服务四、快速上手1. 基本示例：暴露 NAS 的 SSH 服务场景你有一台位于家庭网络的 NAS，希望从互联网上通过 SSH 访问它。服务端配置创建 server.toml 文件：[server] bind_addr = "0.0.0.0:2333" [server.services.my_nas_ssh] token = "use_a_secret_that_only_you_know" bind_addr = "0.0.0.0:5202"启动服务端：./rathole --server server.toml客户端配置创建 client.toml 文件：[client] remote_addr = "myserver.com:2333" [client.services.my_nas_ssh] token = "use_a_secret_that_only_you_know" local_addr = "127.0.0.1:22"启动客户端：./rathole --client client.toml验证连接ssh -p 5202 myserver.com2. 多服务配置可以在一个配置文件中定义多个服务：客户端配置：[client] remote_addr = "myserver.com:2333" [client.services.ssh] token = "ssh_token" local_addr = "127.0.0.1:22" [client.services.web] token = "web_token" local_addr = "127.0.0.1:8080" [client.services.minecraft] token = "mc_token" local_addr = "127.0.0.1:25565" type = "tcp"服务端配置：[server] bind_addr = "0.0.0.0:2333" [server.services.ssh] token = "ssh_token" bind_addr …

Folio-OCR 三栏文档 OCR 工作台
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date: 2026-03-16T22:01:43+00:00
description: Folio-OCR 三栏文档 OCR 工作台一、概述1. 简介A. 是什么Folio-OCR 是一款基于 GLM-OCR 和 Ollama 的三栏文档 OCR 工作台，专为书籍和文档的日常批量识别设计。它提供了一个现代化的 Web 界面，支持图片和 PDF 文件的批量光学字符识别，并具备智能版面分析、实时编辑和多种格式导出功能。B. 为什么学解决文档数字化过程中的人工识别效率问题利用本地化 OCR 方案保护数据隐私学习 FastAPI 前后端分离架构和版面分析技术了解如何将大型语言模型集成到实际应用中C. 学完能做什么搭建本地化的 OCR 识别服务批量处理 PDF 和图片文档使用版面分析技术提高识别准确率将识别结果导出为 Markdown、TXT 或 Word 文档2. 前置知识A. 必备技能基础的 Linux 命令行操作了解 Docker 基础概念B. 推荐知识Python 基础编程知识Web 开发基础概念OCR 和版面分析基础二、环境准备1. 系统要求操作系统：Linux、macOS、Windows 10/11Docker：20.10+（推荐使用 Docker 部署）Python：3.10+（本地部署）Ollama：已安装（本地部署）硬件：建议 8GB+ 内存，有 NVIDIA 显卡可获得更好性能2. 安装步骤Docker 部署（推荐）# 1. 克隆项目 git clone https://github.com/vorojar/Folio-OCR.git cd Folio-OCR # 2. 启动服务 docker compose up -d # 3. 下载 OCR 模型（约 2GB，只需执行一次） docker compose exec ollama ollama pull glm-ocr本地部署# 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 拉取模型 ollama pull glm-ocr # 启动服务 python server.py # Windows 一键启动 start.bat3. 验证安装打开浏览器访问 http://localhost:3000，若能看到界面则表示安装成功。# 检查 Ollama 状态 curl http://localhost:11434/api/tags # 检查服务状态 curl http://localhost:3000/api/status三、核心概念1. 基本术语GLM-OCR：智谱 AI 开发的 OCR 模型，用于图像文字识别Ollama：本地化大模型运行平台，提供 GLM-OCR 的推理服务FastAPI：Python Web 框架，用于构建后端 APIPP-DocLayoutV3：PaddlePaddle 的文档版面分析模型SQLite：轻量级数据库，用于持久化存储文档和 OCR 结果版面分析：自动检测文档中的标题、正文、表格、图片等区域2. 工作原理graph LR User[用户] --> FE[前端界面] FE --> API[FastAPI 后端] API --> DB[(SQLite 数据库)] API --> Layout[版面分析模型] API --> Ollama[Ollama OCR 服务] Layout --> API Ollama --> API API --> FE API --> Storage[文件存储]系统采用三层架构设计：前端层：提供三栏式用户界面，负责文件上传、结果显示和用户交互后端层：FastAPI 提供 RESTful API，处理版面分析、OCR 调用和数据持久化服务层：Ollama 提供 OCR 推理服务，PP-DocLayoutV3 提供版面分析能力四、快速上手1. 基本使用流程graph TD A[启动服务] --> B[上传文档] B --> C[自动拆页处理] C --> D[版面分析] D --> E[OCR 识别] E --> F[编辑校对] F --> G[导出文档]2. 上传文档支持以下文件格式：图片：PNG、JPG、GIF、BMP文档：PDF支持多文件混合上传，系统会自动将所有文件合并为一个文档，并按页码顺序排列。3. OCR 识别系统提供两种 OCR 模式：单页识别：对选中的页面进行 OCR批量识别：点击 OCR All Pages 一键处理全部页面识别过程中会显示实时进度条和 ETA 时间估算，用户可以随时点击 Stop 按钮中断处理。4. 编辑与导出识别结果支持：Edit 模式：纯文本编辑，便于手动修正Preview 模式：实时渲染 HTML 表格和 Markdown 格式段落重排：自动合并因换行断开的段落导出格式：Markdown（.md）纯文本（.txt）Word 文档（.…

CLI-Anything：让所有软件成为 AI Agent 原生工具
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date: 2026-03-12T08:18:09+00:00
description: CLI-Anything：让所有软件成为 AI Agent 原生工具一、概述1. 简介A. 是什么CLI-Anything 是一个 Claude Code 插件，能够将任何软件自动转换为 AI Agent 可控制的命令行工具。通过一条命令，它可以为 GIMP、Blender、LibreOffice 等应用生成功能完整的 CLI 接口，让 AI Agent 获得直接控制专业软件的能力。B. 为什么学解决 AI Agent 使用软件难题：当前 AI Agent 虽然推理能力强，但难以使用真实的专业软件统一接口范式：CLI 是 AI Agent 的理想接口，结构化、可组合、自描述自动化生成：无需手动编写代码，自动分析软件架构并生成 CLI生产级质量：1,508 个测试用例验证，覆盖 11 个主流应用C. 学完能做什么为任何软件自动生成 CLI，让 AI Agent 可以控制理解 7 阶段自动化流水线的工作原理部署和使用生成的 CLI 工具通过 refine 命令迭代改进 CLI 覆盖率2. 前置知识A. 必备技能Python 3.10+ 基础基本的命令行操作经验理解 AI Agent 的基本概念B. 推荐知识Click 框架（Python CLI 工具）pytest 测试框架Claude Code 使用经验二、环境准备1. 系统要求Python 3.10 或更高版本目标软件已安装（如 GIMP、Blender 等）Claude Code 或其他支持的 AI 编码代理2. 安装步骤Claude Code 平台安装：# 添加 CLI-Anything 市场 /plugin marketplace add HKUDS/CLI-Anything # 安装插件 /plugin install cli-anything手动安装（可选）：# 克隆仓库 git clone https://github.com/HKUDS/CLI-Anything.git # 复制插件到 Claude Code 插件目录 cp -r CLI-Anything/cli-anything-plugin ~/.claude/plugins/cli-anything # 重新加载插件 /reload-plugins3. 验证安装安装完成后，在 Claude Code 会话中输入：/cli-anything:cli-anything --help三、核心概念1. 基本术语Agent-Native（Agent 原生）：专为 AI Agent 设计的接口，支持结构化输入输出Harness（工具套件）：为特定软件生成的完整 CLI 包REPL（交互式解释器）：命令行交互模式，支持状态持久化7-Phase Pipeline：从分析到发布的自动化流程2. 工作原理CLI-Anything 通过自动化流程分析软件源码，理解其功能架构，然后生成标准的命令行接口。生成的 CLI 直接调用真实软件的后端，确保功能完整性。graph TB A[软件源码/仓库] --> B[分析阶段] B --> C[设计阶段] C --> D[实现阶段] D --> E[测试规划] E --> F[测试编写] F --> G[文档更新] G --> H[发布安装] subgraph 生成产物 I[Click CLI] J[REPL 界面] K[JSON 输出] L[测试套件] end D --> I D --> J D --> K F --> L3. 架构设计graph LR A[AI Agent] -->|命令| B[CLI-Anything 生成的 CLI] B -->|调用| C[真实软件后端] C -->|渲染/处理| D[输出文件] B -->|JSON 输出| A B -->|人类可读| E[终端输出] subgraph CLI-Anything 核心 F[分析引擎] G[代码生成器] H[测试框架] end F --> G G --> H四、快速上手1. Hello World 示例生成第一个 CLI 工具：# 为本地 GIMP 源码生成完整 CLI（所有 7 个阶段） /cli-anything:cli-anything ./gimp2. 核心功能演示# 从 GitHub 仓库生成 /cli-anything:cli-anything https://github.com/blender/blender3. 代码讲解上述命令会自动执行以下流程：第 1 阶段：分析扫描源代码，映射 GUI 操作到 API第 2 阶段：设计架构命令组、状态模型、输出格式第 3 阶段：实现构建 Click CLI，包含 REPL、JSON 输出、撤销/重做功能第 4 阶段：测试规划创建 TEST.md，包含单元测试和端…

jina CLI 工具入门指南
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date: 2026-03-01T14:12:35+00:00
description: jina CLI 工具入门指南一、概述1. 简介A. 是什么jina 是一个轻量级的命令行工具，封装了 Jina AI Reader API，可以将任意 URL 转换为 LLM 友好的输入格式。特别适合阅读 X（Twitter）、博客、新闻网站等复杂网页。B. 为什么学解决网页内容难以被 AI 读取的问题提供统一的网络搜索和内容提取能力支持多种输出格式，便于集成到各类 AI Agent 中C. 学完能做什么使用 jina 读取任意网页内容使用 jina 进行 AI 驱动的网络搜索将 jina 集成到 Claude Code、OpenClaw 等 AI 工具中批量处理 URL 列表，自动化内容采集2. 前置知识A. 必备技能基本命令行操作理解 URL 和 HTTP 请求概念B. 推荐知识使用过 AI 助理或 Claude Code了解 Markdown 格式了解 JSON 数据结构二、环境准备1. 系统要求Linux：主流发行版（Ubuntu、CentOS 等）macOS：10.15 及以上版本Windows：10/11（需 WSL 或使用 Git Bash）对于 OpenClaw 或 Claude Code Skill 方式：需安装对应平台2. 安装步骤jina 提供三种独立的安装方式，根据使用场景选择。方式一：OpenClaw Skill（推荐本地 AI 助理）适用场景：本地 AI 助理、自动化工作流、需要文件系统操作安装步骤：# 创建 jina-cli skill 目录并下载 mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/jina-cli curl -o ~/.openclaw/workspace/skills/jina-cli/SKILL.md \ https://raw.githubusercontent.com/geekjourneyx/jina-cli/main/skills/jina-cli/SKILL.md验证安装：# 启动 OpenClaw openclaw # 在 OpenClaw 中直接使用 jina 命令 # skill 会自动从 ~/.openclaw/workspace/skills/jina-cli/ 加载方式二：Claude Code Skill（推荐用于 AI 辅助开发）适用场景：在 Claude Code 中使用 AI 协助处理网页内容安装步骤：# 1. 确保已安装 Node.js 和 Claude Code node --version # v18.0.0 或更高版本 # 2. 安装 jina skill npx skills add https://github.com/geekjourneyx/jina-cli --skill jina-cli安装后验证：# 在 Claude Code 中可以直接使用 # 无需额外操作，skill 会自动加载方式三：CLI 二进制文件（推荐用于终端使用）适用场景：在终端/脚本中使用，或与其他工具集成一键安装（Linux/macOS）：curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/geekjourneyx/jina-cli/main/scripts/install.sh | bash安装脚本会自动：检测系统架构（Linux/macOS，amd64/arm64）下载对应平台的二进制文件安装到 ~/.local/bin/jina 或 ~/bin/jina提示如何添加到 PATH（如需要）手动安装：# Linux amd64 wget https://github.com/geekjourneyx/jina-cli/releases/latest/download/jina-linux-amd64 -O jina chmod +x jina sudo mv jina /usr/local/bin/ # macOS ARM64 (Apple Silicon) wget https://github.com/geekjourneyx/jina-cli/releases/latest/download/jina-darwin-arm64 -O jina chmod +x jina sudo mv jina /usr/local/bin/从源码构建：git clone https://github.com/geekjourneyx/jina-cli.git cd jina-cli go build -o jina ./cli sudo mv jina /usr/local/bin/3. 验证安装# 检查是否安装成功 jina --version # 预期输出: jina version 1.0.…

Netcatty 现代化 SSH 客户端与终端管理器
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date: 2026-03-01T13:45:54+00:00
description: Netcatty 现代化 SSH 客户端与终端管理器一、概述1. 项目介绍Netcatty 是一款现代化的 SSH 客户端、SFTP 浏览器和终端管理器，专为需要高效管理多台远程服务器的开发者、系统管理员和 DevOps 工程师设计。A. 项目定位Netcatty 是 PuTTY、Termius、SecureCRT 和 macOS Terminal.app 的替代方案，提供更现代、更高效的 SSH 连接体验。B. 核心特性基于 Electron、React 和 xterm.js 构建的跨平台应用支持 macOS、Windows 和 Linux 三大主流操作系统提供分屏终端、会话管理、SFTP 文件传输等一站式解决方案支持自定义主题和终端关键词高亮2. 技术背景传统 SSH 客户端界面陈旧、功能单一，难以满足现代开发团队的多服务器管理需求。Netcatty 通过现代化的技术栈和用户界面，重新定义了 SSH 工作流。二、核心功能1. Vault 主机管理Vault 是 Netcatty 的主机管理中心，提供多种视图模式：网格视图：快速概览所有主机列表视图：密集扫描主机列表树状视图：按层级结构组织主机支持快速搜索定位，拖拽友好操作流程。2. 终端工作空间Netcatty 提供强大的终端管理能力：分屏功能：支持水平和垂直分屏，实现多任务并行会话管理：多个连接并排运行，减少上下文切换会话恢复：实现 always-on 工作流3. SFTP 文件管理内置强大的 SFTP 客户端：双面板文件浏览器拖拽上传下载内置编辑器支持原地快速修改流畅的文件操作体验4. 个性化配置自定义主题：调整应用外观关键词高亮：自定义终端输出高亮规则，让错误、警告和关键事件一目了然三、系统架构Netcatty 采用典型的 Electron 架构设计：graph TB subgraph "Netcatty 架构" UI[React + TypeScript 前端] Electron[Electron 主进程] Terminal[xterm.js 终端] SFTP[SFTP 浏览器] Vault[Vault 主机管理] end UI --> Electron Electron --> Terminal Electron --> SFTP Electron --> Vault Terminal --> PTY[node-pty] SFTP --> SSH2[ssh2 客户端] Vault --> SSH2 subgraph "远程服务器" Server[Linux/Unix 服务器] end SSH2 --> Server PTY --> Server1. 技术栈类别技术框架Electron 40前端React 19, TypeScript构建工具Vite 7终端xterm.js 5样式Tailwind CSS 4SSH/SFTPssh2, ssh2-sftp-clientPTYnode-pty图标Lucide React2. 项目结构App.tsx # 主 React 应用 components/ # React 组件 ├── Terminal.tsx # 终端组件 ├── SftpView.tsx # SFTP 浏览器 ├── VaultView.tsx # 主机管理 ├── KeyManager.tsx # SSH 密钥管理 └── ... application/ # 状态管理和国际化 domain/ # 领域模型和逻辑 infrastructure/ # 服务和适配器 electron/ # Electron 主进程 ├── main.cjs # 主入口 └── bridges/ # IPC 桥接 public/ # 静态资源和图标四、支持的发行版Netcatty 自动检测并显示连接主机的操作系统图标：UbuntuDebianCentOSFedoraArch LinuxAlpineAmazon LinuxRed HatRocky LinuxopenSUSEOracle LinuxKali Linux五、快速开始1. 下载安装从 GitHub Releases 下载对应平台的最新版本：操作系统支持架构macOSUniversal (x64 / arm64)Windowsx64 / arm64Linuxx64 / arm64macOS 用户注意：由于应用未进行代码签名，下载后需要运行以下命令移除隔离属性：xattr -cr /Applications/Netcatty.app或者右键应用 → 打开 → 在对话框中点击打开。2. 开发环境前置要求Node.js 18+ 和 npmmacOS、Windows 10+ 或 Linux开发步骤# 克隆仓库 git clone…

MicroClaw 多平台 AI 助手开源项目发布
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date: 2026-02-16T08:45:58+00:00
description: MicroClaw 多平台 AI 助手开源项目发布一、新闻概述1. 标题MicroClaw：基于 Rust 的多平台智能 AI 助手开源2. 发布时间2026 年 2 月 16 日3. 来源GitHub 开源项目二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容MicroClaw 是一个基于 Rust 开发的智能 AI 助手项目，支持多平台接入，包括 Telegram、Discord、Slack、飞书和 Web 界面。项目灵感来源于 nanoclaw，并融合了其部分设计理念。B. 核心亮点多平台统一架构，支持五大主流聊天平台完整的工具调用系统，支持命令执行、文件操作、代码搜索持久化记忆机制，跨会话保持上下文计划与执行模式，支持复杂任务分解内置任务调度系统，支持定时和一次性任务MCP 协议支持，可扩展工具生态2. 关键信息A. 项目技术栈编程语言：Rust许可证：MIT 开源协议架构模式：通道无关核心 + 平台适配器B. 支持平台TelegramDiscordSlack飞书/LarkWeb UIC. LLM 提供商Anthropic（Claude）OpenAIOpenAI 兼容接口（OpenRouter、DeepSeek、Azure 等）Google、阿里云、DeepSeek、Moonshot、Mistral 等 20+ 提供商3. 背景介绍A. 项目灵感MicroClaw 受 nanoclaw 项目启发，采用了其部分设计思想，但使用 Rust 重新实现，提供了更好的性能和内存安全性。B. 技术演进项目采用通道无关的核心架构，通过平台适配器支持多个聊天平台，便于后续扩展更多平台。三、详细报道1. 主要内容A. 核心功能工具系统：bash 命令执行（可配置超时）文件读写（read_file、write_file、edit_file）代码搜索（glob 模式匹配、grep 正则搜索）网络操作（DuckDuckGo 搜索、网页获取）消息发送（支持中间消息和附件）任务调度（cron 定时、一次性任务）子代理（sub_agent）委托任务记忆管理（read_memory、write_memory）会话管理：会话恢复：完整对话状态持久化上下文压缩：自动摘要旧消息保持上下文限制消息分割：自动分割长响应以适应平台限制技能系统：支持 Anthropic Agent Skills 标准技能自动发现和按需激活内置技能：pdf、docx、xlsx、pptx、skill-creator、apple-notes、apple-reminders、apple-calendar、weather、find-skillsB. 技术架构graph TB Client[用户] --> Platform[平台适配器] Platform --> Core[MicroClaw 核心] Core --> LLM[LLM 提供商] Core --> Tools[工具系统] Tools --> Bash[命令执行] Tools --> Files[文件操作] Tools --> Web[网络操作] Tools --> Memory[记忆系统] Core --> Scheduler[任务调度] Core --> Skills[技能系统]C. 记忆架构graph LR A[用户消息] --> B[会话处理] B --> C[工作记忆] B --> D[持久化记忆] D --> E[AGENTS.md 文件] D --> F[(SQLite 数据库)] F --> G[语义检索] F --> H[关键词检索] C --> I[上下文注入] E --> I G --> I H --> ID. 技术细节开发语言选择：使用 Rust 实现核心功能，提供内存安全保证零成本抽象和高效并发处理跨平台编译支持数据库设计：SQLite WAL 模式支持并发读写消息、会话、任务、记忆结构化存储支持 sqlite-vec 特性进行语义记忆检索API 兼容性：原生 Anthropic API 支持OpenAI 兼容接口统一抽象支持 20+ LLM 提供商2. 安装与部署A. 快速安装一键安装脚本（推荐）：curl -fsSL https://microclaw.ai/install.sh | bashWindows PowerShell：iwr https://microclaw.ai/install.ps1 -UseBasicParsing | iexHomebrew（macOS）：brew tap everettjf/tap brew install microclaw从源码编译：git clone https://github.com/microclaw/microclaw.git cd microclaw ca…

开源UART短信转发器（Golang实现）
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date: 2026-02-13T00:29:01+00:00
description: 开源UART短信转发器（Golang实现）一、项目概述1. 项目简介UART短信转发器是一个基于嵌入式设备和GSM模块的硬件解决方案，其核心功能是监听并自动转发通过特定手机SIM卡接收到的短信到指定的远程服务器、邮箱或即时通讯应用。简单来说，它就是一个物理短信网关或短信转发机器人。2. 方案特色通过串口直接控制Air780模组，后端使用Golang实现统一的服务层转发方案不需要消耗流量，也不需要外接ESP32可使用淘宝带USB的成品Air780系列板子或自制板子（理论上Air780Exx系列的硬件都支持，实测Air780EHV、Air780EHM）即插即用，部署简单，只需要一台能插USB的小型设备，比如N1盒子、软路由、迷你主机等二、核心工作原理1. 硬件交互主控制器通过UART（通用异步收发传输器）串口与GSM模块进行通信，发送AT指令（如AT+CMGL=ALL读取短信）来控制模块并获取短信内容。2. 网络连接上位机设备通过USB连接Air780模组，获取短信后通过自身网络连接转发。3. 内容转发系统将短信的发送方号码、接收时间、内容等信息打包，通过HTTP/HTTPS请求、SMTP邮件协议或特定API发送到预设的远程端点。4. 自动化整个流程无需人工干预，完全自动化运行。三、系统架构graph TB subgraph GSM模块 A[SIM卡] --> B[Air780模组] B -->|UART串口| C[USB接口] end subgraph 上位机 C --> D[Golang服务] D --> E[短信解析] D --> F[转发引擎] end subgraph 转发目标 F --> G[钉钉] F --> H[企业微信] F --> I[飞书] F --> J[自定义Webhook] F --> K[邮箱] end subgraph 管理功能 D --> L[短信记录] D --> M[发送短信] D --> N[来电通知] D --> O[计划任务] end四、现有功能1. 核心功能短信转发：接收SIM卡短信并实时转发短信记录：保存所有短信记录发送短信：支持通过接口发送短信来电通知：接收来电提醒2. 转发方式钉钉机器人通知企业微信通知飞书通知自定义Webhook邮箱通知3. 高级功能计划任务：支持定时发送短信任务管理：创建和管理定时任务五、主要应用场景1. 验证码接收将不常用的手机卡插入转发器，放在家里。当在外需要注册账号接收验证码时，验证码会立刻被转发到你的Telegram或邮箱，无需回家取卡。2. 服务器状态告警许多服务器监控系统（如Prometheus Alertmanager）支持通过短信告警。将此设备与服务器放在同一机房，即可将关键告警短信实时转发到运维人员的常用通讯工具上，确保不漏警。3. 银行交易通知转发银行卡的每一笔交易通知，实现远程的财务监控。4. 物联网远程通知作为一个简单的GSM通信节点，用于远程设备的状态报告和告警（例如，农田湿度传感器在检测到干旱时发送告警短信，再由设备转发）。六、技术栈与硬件组成1. 硬件组件Air780系列4G Cat.1模组（如Air780EHV、Air780EHM）USB接口（即插即用）SIM卡座天线（GSM模块天线）2. 软件技术后端语言：Golang（Go）通信协议：HTTP/HTTPS、SMTP数据格式：JSON3. 运行环境N1盒子软路由迷你主机任何支持USB的Linux设备七、项目优势1. 低成本与低功耗核心组件Air780模组价格便宜，整套硬件成本极低。同时，它可以设计为低功耗模式，适合长期插电运行。2. 高度可定制性作为开源项目，你可以根据自己的需求修改代码，例如过滤垃圾短信、定义转发规则、添加新的通知方式等。3. 摆脱实体手机无需专门准备一部安卓手机来安装转发APP，硬件更稳定，功耗也更低。4. 部署简单即插即用，只需USB连接即可运行，无需复杂的网络配置。八、传统方案对比1. 传统ESP8266方案需要ESP8266主控制器需要SIM800L/SIM900A等GSM模块需要Wi-Fi网络连接需要额外的电源模块硬件组装复杂2. 本方案优势单个Air780模组即可完成所有功能通过USB直接连接上位机无需额外Wi-Fi模块即插即用软件统一由Golang管理九、总结UART短信转发器项目是一个完美结合硬件hacking和软件集成的经典物联网应用。它解决了特定场景下的一个实际痛点，并且以极低的成本和开源的方式呈现，非常适合嵌入式开发者、极客和运维人员学习、DIY和使用。基于合宙Air780系列4G Cat.1模组的新方案，相比传统的ESP8266+SIM800L组合，在部署简便性和软件统一管理方面有显著优势，是一个非常实用的开源项目。参考资料项目地址：u…

OpenClaw自助代理实战用例集合项目发布
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date: 2026-02-12T00:08:09+00:00
description: OpenClaw 自助代理实战用例集合项目发布一、新闻概述1. 标题Awesome OpenClaw Use Cases：社区驱动的 AI 代理实战用例集合2. 发布时间2026 年 2 月 9 日3. 来源GitHub 开源社区二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容开发者 hesamsheikh 发布了 Awesome OpenClaw Use Cases 项目，这是一个社区驱动的 OpenClaw 自助代理实战用例集合，旨在解决 OpenClaw 适配的核心瓶颈——找到改善生活的实际应用方式，而非技能本身。B. 核心亮点社区驱动的真实用例集合，覆盖 22 个实战场景涵盖社交媒体、生产力、基础设施、研究学习、金融交易等多个领域采用 awesome-list 模式，便于贡献和扩展明确的安全警告，提醒用户审查技能代码2. 关键信息A. 项目数据用例数量：22 个GitHub Stars：1.5kForks：97贡献者：6 名B. 涉及技术OpenClaw（前身为 ClawdBot、MoltBot）多平台集成：Telegram、Slack、n8n、Todoist 等C. 项目定位解决 OpenClaw 采用瓶颈的核心理念：不是技能（skills），而是找到它能改善生活的方式三、详细报道1. 项目背景OpenClaw 是一个 AI 自助代理系统，允许用户通过创建和运行自动化任务来简化日常生活。然而，用户面临的真正挑战不是缺乏技能，而是难以发现如何将其应用于实际生活场景。Awesome OpenClaw Use Cases 项目应运而生，收集社区成员真实使用并验证过的用例，为用户提供可直接借鉴的应用模式。2. 用例分类项目用例按应用场景分为五大类：社交媒体、创意构建、基础设施与运维、生产力、研究与学习、金融与交易。mindmap root((OpenClaw 用例集合)) 社交媒体 Reddit 摘要 YouTube 摘要 X 账号分析 创意构建 迷你应用构建 内容流水线 基础设施 n8n 工作流 自愈服务器 生产力 项目管理 多渠道客服 个人助理 收件箱整理 个人 CRM 健康追踪 研究学习 知识库 RAG 财报追踪 金融交易 PolymarketA. 社交媒体用例每日 Reddit 摘要：根据用户偏好生成精选子版块的每日摘要。用户可以订阅感兴趣的社区，OpenClaw 自动汇总重要帖子，节省浏览时间。每日 YouTube 摘要：获取关注频道的最新视频每日摘要，确保不错过任何创作者的内容。适合需要跟踪大量频道的内容创作者或研究人员。X 账号分析：对 X（Twitter）账户进行定性分析，帮助用户了解账号影响力、内容风格和受众特征。B. 创意与构建用例迷你应用构建器：一觉醒来看到全新的微应用构思，已经构建完成并可以试用。适合开发者和创意工作者，通过 AI 助手在睡眠期间进行创意孵化。YouTube 内容流水线：自动化视频创意搜寻、研究和跟踪，适用于 YouTube 频道运营。涵盖选题、调研、排期等完整流程。C. 基础设施与运维用例n8n 工作流编排：通过 Webhook 将 API 调用委托给 n8n 工作流。代理不接触凭证，每个集成都是可视化和可锁定的。这种架构实现了安全性和可维护性的平衡。自愈家庭服务器：运行一个具有 SSH 访问权限、自动化 cron 作业和自愈能力的常驻基础设施代理，覆盖整个家庭网络。适合家庭实验室爱好者。D. 生产力用例（最丰富类别）自治项目管理：使用 STATE.yaml 模式协调多代理项目，子代理并行工作，无需编排器开销。适用于复杂项目的团队协作。多渠道 AI 客服：统一 WhatsApp、Instagram、Email 和 Google 评论到 AI 驱动的收件箱，提供 24/7 自动回复。适合小型企业和创业者。基于电话的个人助理：通过电话访问 AI 代理，为任何手机提供免提语音助手。可以用语音查询日历、Jira 工单和网络搜索结果。收件箱整理：摘要新闻通讯并通过电子邮件发送摘要。帮助用户减少信息过载。个人 CRM：从电子邮件和日历中自动发现和跟踪联系人，支持自然语言查询。建立个人关系网络的智能管理。健康与症状追踪器：跟踪食物摄入和症状以识别诱因，提供定时检查提醒。帮助管理饮食相关健康问题。多渠道个人助理：从单一 AI 助手跨 Telegram、Slack、电子邮件和日历路由任务。项目状态管理：事件驱动的项目跟踪，自动捕获上下文，替代静态看板。适合敏捷开发团队。动态仪表板：实时仪表板，并行获取来自 API、数据库和社交媒体的数据。Todoist 任务管理器：通过将推理和进度日志同步到 Todoist 来最大化代理透明度。家庭日历与家庭助理：将所有家庭日历聚合到晨间简报中，监控消息中的约会，管理家庭库存…

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date: 2026-02-10T12:34:12+00:00
description: PasteMD 一键粘贴工具项目介绍一、新闻概述1. 标题PasteMD：一键将 Markdown 和 AI 对话完美粘贴到 Word、WPS、Excel 的效率工具2. 发布时间2024 年（持续更新中，最新版本 v0.1.6.8 于 2026 年 1 月 24 日发布）3. 来源GitHub 开源项目二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容PasteMD 是一个常驻系统托盘的效率工具，旨在解决从 ChatGPT、DeepSeek 等 AI 网站复制内容到 Word、WPS 或 Excel 时出现的格式问题，特别是数学公式乱码和表格格式错乱。B. 核心亮点全局热键一键转换 Markdown 到 DOCX智能识别 Markdown 表格并自动粘贴到 Excel支持 HTML 富文本直接转换到 Word/WPS应用扩展功能，可为不同应用配置不同粘贴模式支持自定义 Pandoc Filters 扩展转换功能自动修复 LaTeX 语法和单美元符号公式块2. 关键信息A. 版本号v0.1.6.8（最新版本）B. 重要数据GitHub Stars：约 4000开发语言：Python（95.1%）支持平台：Windows、macOS许可证：MIT LicenseC. 涉及产品目标应用：Microsoft Word、WPS Office、Microsoft Excel依赖工具：Pandoc 文档转换器3. 背景介绍A. 问题起源在日常写作和学术工作中，用户从 AI 对话网站（如 ChatGPT、DeepSeek）复制内容到 Word 时，经常遇到数学公式显示为乱码、表格格式错乱等问题。这是由于 AI 网站通常使用 Markdown 或 HTML 格式输出内容，而 Word 无法直接解析这些格式。B. 相关上下文PasteMD 通过调用 Pandoc 强大的文档转换能力，将剪贴板中的 Markdown 或 HTML 内容转换为 Word 可识别的 DOCX 格式，并自动插入到光标位置。三、详细报道1. 主要内容A. 功能特性全局热键操作：默认使用 Ctrl+Shift+B 一键粘贴，热键可自定义。智能表格识别：自动检测剪贴板内容是否为 Markdown 表格，若是则粘贴到 Excel 而非 Word。HTML 富文本支持：支持直接复制网页中的 AI 回复内容（HTML 格式），自动转换为 Word 格式。应用扩展工作流：可为特定应用（如语雀、Overleaf、QQ 等）配置不同的粘贴模式，支持按窗口标题匹配。转换增强功能：支持按转换类型配置 Pandoc Filters，自动修复部分 LaTeX 语法问题，自动转换单美元符号公式块为标准的双美元符号格式。多语言支持：界面支持简体中文、英语、日语。B. 技术架构PasteMD 基于以下核心技术构建：Python 开发：使用 Python 3.12+ 开发，采用 PyInstaller 打包为独立可执行文件。Pandoc 集成：通过 Pandoc 实现文档格式转换，支持 Markdown、HTML、LaTeX 等多种格式。剪贴板监听：实时监听系统剪贴板变化，自动识别内容类型。COM 自动化：通过 Windows COM 接口与 Office 应用交互，实现自动粘贴。graph LR A[用户复制内容] --> B[剪贴板] B --> C{PasteMD 监听} C -->|热键触发| D[内容类型识别] D -->|Markdown 表格| E[转换模式选择] D -->|普通 Markdown| E D -->|HTML 富文本| E E -->|Pandoc| F[生成 DOCX] F --> G{检测前台应用} G -->|Word/WPS| H[插入光标位置] G -->|Excel| I[粘贴表格数据] G -->|无应用| J[打开/保存/剪贴板]C. AI 网站兼容性PasteMD 对主流 AI 对话网站进行了兼容性测试：完美支持（所有格式）：DeepSeek、豆包、智谱清言/ChatGLM、Gemini、Grok、Claude基本支持（公式显示为代码）：ChatGPT（复制含公式的 Markdown 时）部分限制（网页含公式无法显示）：Kimi、通义千问2. 技术细节A. 配置文件首次运行时，PasteMD 会在用户数据目录生成 config.json 配置文件：Windows：APPDATA%\PasteMD\config.jsonmacOS：~/Library/Application Support/PasteMD/config.jsonB. 核心配置项热键配置：hotkey 字段，支持自定义全局热键，语法如 ++b。Pandoc 路径：pandoc_path 字段，指定 P…

Offpunk 3.0 社区协作版发布
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date: 2026-02-09T21:49:38+00:00
description: Offpunk 3.0 "A Community is Born" 版本发布一、新闻概述1. 标题Offpunk 3.0 "A Community is Born" 版本发布2. 发布时间2026 年 2 月 9 日3. 来源Ploum 官方博客二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容开发者 Ploum 发布了 Offpunk 3.0 版本，这是一款命令行方式的 Web、Gemini 和 Gopher 浏览器，支持离线工作。B. 核心亮点首个真正由社区协作驱动的版本发布新增多语言支持，包括西班牙语、加利西亚语和荷兰语集成 unmerdify 库，实现智能网页内容提取新增社交功能：分享和回复支持 cookie 导入实现登录状态浏览2. 关键信息A. 版本号Offpunk 3.0B. 重要数据开发周期：四年（从首个版本到 3.0）新增功能：11 项重要更新支持语言：西班牙语、加利西亚语、荷兰语C. 涉及产品Offpunk 命令行浏览器、openk 工具、xkcdpunk 工具3. 背景介绍A. 前置版本2.8 版本B. 相关上下文Offpunk 是一个离线优先的命令行浏览器，支持 Web、Gemini 和 Gopher 协议。3.0 版本的重要意义在于，这是首个包含作者未逐行审查代码的版本，标志着项目从个人开发转向社区协作。三、详细报道1. 主要内容A. 功能更新0. 多语言支持Offpunk 现已支持多语言，并已翻译为西班牙语、加利西亚语和荷兰语。用户可以参与翻译工作，将 Offpunk 本地化为自己的语言。1. Openk 独立工具"opnk" 工具已重命名为 "openk"，使其功能更加明确。Openk 是一个命令行工具，尝试在终端中打开任何文件，若无法实现则回退到用户首选的软件，最后使用 xdg-open。2. 终端中显示 XKCD 漫画新增 "xkcdpunk" 独立工具，允许直接在终端中显示 XKCD 漫画。3. 智能内容提取集成 Vincent Jousse 编写的 "unmerdify" 库，使用 FiveFilters 社区维护的 "ftr-site-config" 规则集来提取 HTML 文章内容。若找不到 ftr 规则，则回退到原有的 "readability" 模式。4. 社交功能新增 "share" 命令通过电子邮件发送页面 URL，以及 "reply" 命令回复作者（如果找到电子邮件地址）。5. Cookie 支持登录浏览虽然 Offpunk 本身不支持网站登录，但新增 "cookies" 命令允许用户导入 cookie txt 文件用于特定 HTTP 域名。6. 改进的图像显示图像现在在 Gemini 协议中默认显示，且显示尺寸已增加。7. 显示隐藏的 RSS/Atom 链接如果可用，HTML 页面底部现在会显示隐藏的 RSS/Atom feed 链接。8. 显示被阻止的链接指向被阻止域的链接现在默认以红色显示。9. 预设主题支持使用 "theme preset" 设置多个主题。现有主题包括 "offpunk1"（默认）、"cyan"、"yellow" 和 "bw"。10. 更好的重定向和真正的阻止"redirects" 现在在 netcache 级别运行，这意味着不应再向被阻止的 URL 发出请求。B. 技术改进架构变化graph TB User[用户] --> Offpunk[Offpunk 3.0] Offpunk --> Web[Web 协议] Offpunk --> Gemini[Gemini 协议] Offpunk --> Gopher[Gopher 协议] Offpunk --> Unmerdify[Unmerdify 内容提取] Unmerdify --> FTR[ftr-site-config 规则] Unmerdify --> Readability[Readability 回退] Offpunk --> Social[社交功能] Social --> Share[share 分享] Social --> Reply[reply 回复] Offpunk --> Cookie[Cookie 支持] Cookie --> Browser[传统浏览器导出] Offpunk --> Theme[主题系统] Theme --> Preset[预设主题]C. 其他改进"root" 命令现在更加智能，会转到网站的根目录而非域名"ls" 命令已被弃用，由 "links" 命令取代新增 "websearch" 命令，默认使用 wiby.me"set default_cmd" 允许用户配置在空命令行按回车时 Offpunk 执行的操作"view switch" 允许在正常视图和完整视图之间切换"hel…