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items: Obsidian 微信公众号插件 Copy to MP 发布
items: pdf2epub-paddle：扫描版 PDF 转 EPUB 工具指南
items: BMad Method：AI 驱动的敏捷开发框架技术分析
items: mmdr：基于 Rust 的超高性能 Mermaid 图表渲染器
items: Regex Vis 正则表达式可视化工具技术分析
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Obsidian 微信公众号插件 Copy to MP 发布
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date: 2026-02-11T11:43:31+00:00
description: Obsidian 微信公众号插件 Copy to MP 发布一、新闻概述1. 标题Obsidian Copy to MP：一键复制 Markdown 文档到微信公众号的插件工具2. 发布时间2025 年 12 月 24 日3. 来源GitHub 开源项目二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容obsidian-copy-to-mp 是一个 Obsidian 插件，可将当前文档以微信公众号格式复制到剪贴板，方便直接在公众号后台粘贴发布。B. 核心亮点支持完整的 Markdown 正文、本地图片与网络图片复制无需依赖第三方网站，无需配置公众号密钥或 Token一键操作，复制后粘贴即可完成发布提供 18 种内置样式方案2. 关键信息A. 项目名称obsidian-copy-to-mpB. 开发语言TypeScriptC. 基于项目fork 自 mvdkwast/obsidian-copy-as-htmlD. 样式来源花生公众号排版器3. 背景介绍A. 项目定位为内容创作者提供便捷的 Obsidian 到微信公众号的内容迁移工具。B. 相关上下文目前仅支持本地安装，尚未通过 Obsidian 官方插件审核。三、详细报道1. 主要功能A. 核心功能通过命令面板（Ctrl + P）运行，支持绑定快捷键支持复制选中内容或整个文档自动转换为微信公众号可直接粘贴的 HTML 格式B. 媒体支持本地图片自动转换网络图片支持使用 Data URI 方式嵌入图片C. 样式系统18 种内置样式方案可通过插件设置切换样式支持自定义样式（待实现）D. 配置选项可包含 Markdown 文件名支持文档开头元数据2. 技术实现A. 技术栈TypeScriptNode.js v20.11.1Obsidian Plugin APIB. 项目结构graph TB Root[项目根目录] Root --> Src[源代码] Root --> Config[配置文件] Root --> Build[构建产物] Root --> Docs[文档] Src --> Main[main.ts] Src --> Styles[styles.css] Config --> ESLint[.eslintrc] Config --> TSConfig[tsconfig.json] Config --> NPM[package.json] Build --> MainJS[main.js] Build --> Manifest[manifest.json] Docs --> README[README_zh.md]C. 工作流程sequenceDiagram participant U as 用户 participant O as Obsidian participant P as Copy to MP 插件 participant M as 微信公众号后台 U->>O: 编写 Markdown 文档 U->>P: 执行复制命令 P->>P: 转换为 HTML 格式 P->>P: 处理图片为 Data URI P->>O: 复制到剪贴板 U->>M: 粘贴内容 M->>M: 发布文章3. 使用说明A. 安装方式当前仅支持本地安装：下载插件源代码放入 Obsidian 插件目录在 Obsidian 设置中启用插件B. 切换样式通过插件设置面板选择不同的样式方案，样式预览可在花生公众号排版器查看。4. 已知问题与限制A. 平台限制暂不支持移动端 ObsidianB. 性能考虑图片较多或较大时，Data URI 方式可能占用较多内存C. 格式限制列表中部分加粗内容在个别场景下可能出现自动换行不支持视频复制四、影响分析1. 行业影响A. 内容创作工具链填补了 Obsidian 到微信公众号的内容迁移工具空白，为知识管理与内容发布提供了高效连接。B. 开源生态基于已有开源项目进行二次开发，体现了开源社区的协作精神。2. 用户影响A. 目标用户使用 Obsidian 进行知识管理的创作者需要定期发布微信公众号的作者追求本地化、隐私保护的内容生产者B. 使用价值无需配置复杂的 API 密钥数据不经过第三方服务器简化内容发布流程3. 技术趋势A. 插件化趋势Obsidian 插件生态日益丰富，覆盖更多使用场景。B. 格式转换需求不同平台间的内容格式转换仍是刚需，本地化工具更具吸引力。五、相关项目1. 参考项目花生编辑器：提供样式方案参考copy-as-html 插件：本项目的基础2. 技术资源Obsidian 示例插件Build a plugin 官方文档参考资料GitHub - Spute/obsidian-copy-to-mpObsidian 官方文档

pdf2epub-paddle：扫描版 PDF 转 EPUB 工具指南
type: item
date: 2026-02-05T20:38:14+00:00
description: pdf2epub-paddle：扫描版 PDF 转 EPUB 工具指南一、概述1. 简介A. 是什么pdf2epub-paddle 是一个基于百度 PaddleOCR 布局分析 API 的扫描版 PDF 转 EPUB 电子书工具。它能够将扫描版 PDF 书籍转换为清晰、可读性强的 EPUB 格式。B. 为什么需要传统 PDF 转换工具在处理扫描版 PDF 时存在以下问题：文字识别准确率低，特别是复杂布局无法智能识别章节结构保留不必要的页眉页脚和页码图片处理能力弱pdf2epub-paddle 通过 PaddleOCR 的布局分析能力解决了这些问题。C. 能做什么智能布局分析：识别段落、标题、图片和表格自动章节分割：根据标题自动将书籍分为章节图片嵌入：保留原 PDF 中的图片清洁输出：移除页眉、页脚和页码断点续传：处理中断后可继续执行速率限制：自动延迟以遵守 API 限制重试机制：自动重试失败的 API 请求2. 前置知识A. 必备技能基本的命令行操作Python 环境管理基础B. 推荐知识OCR（光学字符识别）概念EPUB 电子书格式基础二、核心概念1. 基本术语PaddleOCR：百度飞桨开发的 OCR 工具，提供布局分析 API布局分析：识别文档中的文本区域、图片、表格等元素及其位置关系EPUB：一种开放的电子书标准格式，支持重排文本2. 工作原理graph TD A[扫描版 PDF] --> B[分块读取] B --> C[PaddleOCR API] C --> D[布局分析] D --> E[识别段落/标题/图片] E --> F[章节分割] F --> G[移除页眉页脚] G --> H[生成 EPUB] H --> I[保存断点] I -->|未完成| B I -->|完成| J[输出 EPUB 文件]3. 核心组件PDF 分块处理：默认每 5 页为一个块，确保稳定性API 客户端：调用 PaddleOCR 布局分析接口章节识别：基于标题模式自动分割章节EPUB 生成器：将处理后的内容打包为 EPUB 格式三、环境准备1. 系统要求Python 3.8 或更高版本网络连接（调用 PaddleOCR API）PaddleOCR API Token2. 获取 API TokenA. 注册账号登录百度 AIStudio（飞桨星河社区）B. 找到 API进入"Applications"或"Online Models"板块，找到布局解析相关的 PaddleOCR APIC. 复制 Token从用户资料或应用设置中复制私人 API Token，注意确保有足够的配额（页/天）四、安装与使用1. 推荐方式：使用 uvuv 是一个快速的 Python 包管理器，本项目使用它进行依赖管理。A. 安装 uv在 macOS/Linux 上：curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shB. 克隆仓库git clone https://github.com/jarodise/pdf2epub-paddle.git cd pdf2epub-paddleC. 运行转换export PADDLE_API_TOKEN='your_api_token_here' uv run pdf2epub_paddle.py /path/to/your/book.pdf2. 传统方式：使用 pipA. 创建虚拟环境python -m venv .venv source .venv/bin/activateB. 安装依赖pip install .C. 运行转换export PADDLE_API_TOKEN='your_api_token_here' python pdf2epub_paddle.py /path/to/your/book.pdf五、配置说明1. 分块大小默认值：每块 5 页作用：确保 API 调用稳定性调整：如网络稳定且 API 限额较高，可在脚本中修改 CHUNK_SIZE2. 超时设置默认值：每个请求 180 秒适用场景：处理复杂页面或网络较慢时六、功能特性详解1. 智能章节分割工具根据标题模式（如"Chapter 1"、"Part I"等）自动将书籍分割为章节。这确保生成的 EPUB 具有良好的导航结构。2. 断点续传机制处理完每个块后自动保存进度，如遇中断（网络问题、API 限流等），重新运行即可从断点继续。3. 速率限制与重试内置延迟机制避免超过 API 速率限制，失败请求自动重试，提高转换成功率。4. 清洁输出自动识别并移除页眉、页脚、页码等干扰元素，提供更纯净的阅读体验。七、工作流程1. 完整转换流程sequenceDiagram participant U as 用户 partici…

BMad Method：AI 驱动的敏捷开发框架技术分析
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date: 2026-01-31T09:44:08+00:00
description: BMad Method：AI 驱动的敏捷开发框架技术分析一、技术概述1. 项目介绍A. 核心定位BMad Method（Breakthrough Method of Agile AI Driven Development）是一个 AI 驱动的敏捷开发框架，提供 21 个专业化 Agent、50 多种引导式工作流，以及规模自适应智能，能够从简单的 bug 修复到复杂的企业级系统开发。B. 设计理念传统 AI 工具代替用户进行思考，产生平庸的结果。BMad 的 Agent 和引导式工作流程作为专家协作者，通过结构化流程引导用户与 AI 协作，激发用户最佳的思考能力。C. 开源承诺100% 免费开源。无付费墙、无内容封锁、无 Discord 门槛。项目致力于赋能所有人，而非仅服务付费用户。2. 核心特性A. AI 智能助手Beta 版本新增功能，AI 辅助助手将从开始到结束引导用户。安装 BMad 后，输入 /bmad-help 即可获得帮助。B. 规模域自适应根据项目复杂度、领域和类型自动调整规划深度和需求。例如，SaaS 移动约会应用与诊断医疗系统的规划需求不同，BMad 会自动适应并提供相应帮助。C. 结构化工作流基于敏捷最佳实践，涵盖分析、规划、架构和实现各个阶段。D. 专业化 Agent提供 12 个以上领域专家角色，包括产品经理（PM）、架构师、开发者、用户体验（UX）设计师、Scrum Master 等。E. 派对模式可将多个 Agent 角色引入同一会话，以协作方式规划、排查故障或讨论项目，提供多视角交流和最大乐趣。F. 完整生命周期支持从头脑风暴到部署，BMad 在每一步都与用户同在。二、快速入门1. 前置要求A. 环境依赖Node.js v20 或更高版本B. 支持的 AI IDEClaude Code、Cursor、Windsurf 等2. 安装流程npx bmad-method install按照安装程序提示操作，然后在项目文件夹中打开 AI IDE。3. 智能助手使用graph LR A[用户] -->|输入 /bmad-help| B[BMad Help] B -->|分析| C{已安装模块} C -->|BMad Method| D[核心工作流建议] C -->|Creative Suite| E[创意工作流建议] C -->|Test Architect| F[测试策略建议] B -->|回答问题| G[下一步指导]A. 帮助示例/bmad-help 我应该如何构建一个可扩展到数百万用户的 T 恤业务 Web 应用？/bmad-help 我刚完成架构设计，不确定接下来该做什么。B. 动态适应BMad Help 会根据用户安装的模块进行演进。例如，如果安装了创意智能套件，对于演示 BMad 的创意方式，会提供不同的或互补的建议。三、工作流程1. 简单路径（快速流程）适用场景：bug 修复、小型功能、明确范围A. 三步工作流graph LR A[/quick-spec/] -->|分析代码库| B[技术规范与用户故事] B --> C[/dev-story/] C -->|实现每个故事| D[/code-review/] D -->|验证质量| E[完成]B. 工作流命令/quick-spec：分析代码库并生成包含用户故事的技术规范/dev-story：实现每个故事/code-review：验证代码质量2. 完整规划路径（BMad Method）适用场景：产品、平台、复杂功能A. 结构化规划流程graph TD A[/product-brief/] -->|定义问题、用户和 MVP 范围| B[/create-prd/] B -->|完整需求、人物画像、指标和风险| C[/create-architecture/] C -->|技术决策和系统设计| D[/create-epics-and-stories/] D -->|分解为优先级排序的故事| E[/sprint-planning/] E -->|初始化 Sprint 跟踪| F[迭代循环] F -->|每个故事| G[/create-story/] G --> H[/dev-story/] H --> I[/code-review/] I -->|反馈| FB. 工作流命令/product-brief：定义问题、用户和 MVP 范围/create-prd：创建完整产品需求文档，包含人物画像、指标和风险/create-architecture：技术决策和系统设计/create-epics-and-stories：将工作分解为优先级排序的故事/sprint-planning：初始化 Sprint 跟踪/create-story → /dev-story →…

mmdr：基于 Rust 的超高性能 Mermaid 图表渲染器
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date: 2026-01-31T09:07:10+00:00
description: mmdr：基于 Rust 的超高性能 Mermaid 图表渲染器一、新闻概述1. 标题mmdr：纯 Rust 实现的 Mermaid 图表渲染器，性能提升 500-1000 倍2. 发布时间2026 年 1 月 28 日（最新版本 v0.1.2）3. 来源GitHub 开源项目二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容mmdr（mermaid-rs-renderer）是一个用纯 Rust 编写的 Mermaid 图表渲染工具，完全无需浏览器依赖，相比官方的 mermaid-cli 性能提升 500-1000 倍。B. 核心亮点500-1000 倍性能提升零浏览器依赖，无需 Node.js、Puppeteer、Chromium支持 13 种 Mermaid 图表类型可作为 CLI 工具或 Rust 库使用2. 关键信息A. 版本号v0.1.2（最新版本）B. 重要数据GitHub Stars：554性能提升：958x（流程图）、1080x（状态图）内存占用：约 15 MB（vs mermaid-cli 300+ MB）冷启动时间：约 3 ms（vs mermaid-cli 2000 ms）C. 涉及产品Rust、Mermaid、SVG、PNG3. 背景介绍A. 前置技术官方 mermaid-cli 工具基于 Node.js 和 Puppeteer，每次渲染都需要启动无头 Chromium 浏览器，导致 2-3 秒的启动开销。B. 相关上下文对于 CI/CD 管道、实时编辑器预览、批量文档生成等场景，mermaid-cli 的性能瓶颈成为严重问题。三、详细报道1. 主要内容A. 技术实现mmdr 使用纯 Rust 实现了完整的 Mermaid 渲染管线：graph LR A[.mmd 文件] --> B[parser.rs] B --> C[ir.rs] C --> D[layout.rs dagre_rust] D --> E[render.rs] E --> F[SVG] F --> G[resvg] G --> H[PNG] style A fill:#e1f5fe style H fill:#c8e6c9B. 性能对比图表类型mmdrmermaid-cli加速比流程图2.75 ms2,636 ms958x类图3.19 ms2,381 ms746x状态图2.45 ms2,647 ms1,080x时序图2.47 ms2,444 ms990xC. 使用场景对比使用场景mermaid-climmdrCI/CD 管道（50 图表）约 2 分钟< 1 秒实时编辑器预览无法使用即时批量文档生成喝杯咖啡的时间眨眼之间2. 技术细节A. 架构差异graph TB subgraph mmdr["mmdr 架构"] M1[.mmd] --> M2[原生解析器] M2 --> M3[dagre_rust 布局] M3 --> M4[原生渲染器] M4 --> M5[SVG/PNG] end subgraph mermaid-cli["mermaid-cli 架构"] C1[.mmd] --> C2[mermaid-js] C2 --> C3[dagre.js] C3 --> C4[浏览器 DOM] C4 --> C5[Puppeteer] C5 --> C6[Chromium] C6 --> C7[截图] C7 --> C8[PNG] end style mmdr fill:#c8e6c9 style mermaid-cli fill:#ffcdd2B. 资源消耗对比指标mmdrmermaid-cli运行时原生二进制Node.js + Chromium冷启动约 3 ms约 2,000 ms内存占用约 15 MB300+ MB依赖无Node.js、npm、ChromiumC. 支持的图表类型mmdr 支持 13 种 Mermaid 图表类型：核心：Flowchart、Sequence、Class、State数据：ER Diagram、Pie Chart、XY Chart、Quadrant Chart计划：Gantt、Timeline、Journey其他：Mindmap、Git Graph3. 安装与使用A. 安装方式从源码安装：cargo install --path .Homebrew（macOS/Linux）：brew tap 1jehuang/mmdr && brew install mmdrScoop（Windows）：scoop bucket add mmdr https://github.com/1jehuang/scoop-mmdr scoop install mmdrAUR（Arch Linux）：yay -S mmdr-binB. …

Regex Vis 正则表达式可视化工具技术分析
type: item
date: 2026-01-23T22:30:57+00:00
description: Regex Vis 正则表达式可视化工具技术分析一、概述1. 工具简介Regex Vis 是一个在线正则表达式可视化工具，通过图形化方式展示正则表达式的结构和匹配逻辑，帮助开发者理解复杂的正则表达式。2. 核心价值降低正则表达式的学习门槛快速验证和调试正则表达式直观展示匹配逻辑和结构3. 访问地址官网：https://regex-vis.com/二、功能特性1. 主要功能A. 正则表达式输入提供实时输入框，支持输入任意正则表达式模式B. 可视化展示将正则表达式分解为图形化组件，包括：字符匹配字符类范围选择选择分支量词分组反向引用断言C. 图例说明提供详细的图例说明，解释每种图形元素的含义2. 界面组成graph TD A[Regex Vis 界面] --> B[导航栏] A --> C[主工作区] A --> D[图例面板] B --> B1[Logo] B --> B2[Home] B --> B3[Samples] B --> B4[语言切换] B --> B5[GitHub] C --> C1[正则表达式输入框] C --> C2[可视化按钮] D --> D1[Legends 标签] D --> D2[Edit 标签] D --> D3[Test 标签]三、核心组件解析1. 字符匹配A. 直接匹配字符图形：双引号包裹的字符，如 "abc"功能：精确匹配指定字符示例："abc" 匹配字符串 "abc"B. 字符类图形：显示 "Any digit" 等标签功能：区分不同类型的字符包括：数字、字母、空白字符等2. 范围选择A. 字符集 [a-z]图形：显示 "One of" 标签，包含 "a"-"z"功能：匹配方括号内任意一个字符示例：[a-z] 匹配任意小写字母B. 排除字符集 1图形：显示 "None of" 标签，包含 "a"-"z"功能：匹配不在方括号内的任意字符示例：1 匹配非小写字母的字符3. 选择分支A. 或运算 (|)图形：显示多个选项分支，如 "x" 和 "y"功能：匹配 "x" 或 "y"示例：x|y 匹配 "x" 或 "y"4. 量词A. 量词表示图形：显示 "0 -" 等数量范围功能：指示匹配字符或表达式的次数包括：*：0 次或多次+：1 次或多次?：0 次或 1 次{n}：恰好 n 次{n,m}：n 到 m 次5. 分组A. 捕获分组 ( )图形：显示 "Group #1" 等标签功能：匹配并记住匹配内容示例：(x) 匹配 "x" 并存储为分组 #1B. 非捕获分组 (?: )图形：仅显示内容，无分组标签功能：匹配但不存储匹配内容示例：(?:x) 匹配 "x" 但不记住C. 命名分组 (? )图形：显示 "Group #Name" 标签功能：匹配并按指定名称存储示例：(?x) 匹配 "x" 并存储为 "id" 分组6. 反向引用A. 数字引用 \1图形：显示 "Back reference #1" 标签功能：引用第 1 个捕获分组的内容示例：\1 引用分组 #1 匹配的文本B. 命名引用 \k图形：显示 "Back reference #Name" 标签功能：引用指定名称的捕获分组示例：\k 引用名为 "id" 的分组7. 断言A. 开始锚点 ^图形：显示 "Begins with" 标签功能：匹配输入的开始位置示例：^x 匹配以 "x" 开始的字符串B. 前瞻断言 (?= )图形：显示 "Followed by:" 标签功能：匹配 x 仅当 x 后面跟着 y示例：x(?=y) 匹配后面跟着 "y" 的 "x"四、使用场景1. 学习正则表达式直观理解各种语法元素通过图形化展示降低学习难度查看图例了解各组件功能2. 调试正则表达式检查正则表达式结构是否正确验证量词和分组的使用优化复杂正则表达式3. 文档和教学生成正则表达式说明图用于团队知识分享辅助代码审查五、技术实现1. 前端技术单页应用架构实时解析正则表达式SVG 或 Canvas 渲染图形2. 解析逻辑graph LR A[用户输入正则] --> B[解析器] B --> C[生成抽象语法树] C --> D[图形化引擎] D --> E[渲染可视化] E --> F[显示在页面]3. 开源信息GitHub 仓库：https://github.com/Bowen7/regex-vis可自主部署支持多语言界面六、同类工具对比工具特点优势Regex Vis图形化展示直观易懂，适合学习Regex101代码解释+测试功能全面，支持多种语言Debuggex交互式调试实时反馈，调试方便RegExr丰富的示例库适合快速查找和测试七、使用建议1. 学习路径先了解基础图例（Characters、Character classes）学习 Ranges 和 Choic…

Regex Vis 正则表达式可视化工具技术分析
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date: 2026-01-23T22:29:00+00:00
description: Regex Vis 正则表达式可视化工具技术分析一、概述1. 工具简介Regex Vis 是一个在线正则表达式可视化工具，通过图形化方式展示正则表达式的结构和匹配逻辑，帮助开发者理解复杂的正则表达式。2. 核心价值降低正则表达式的学习门槛快速验证和调试正则表达式直观展示匹配逻辑和结构3. 访问地址官网：https://regex-vis.com/二、功能特性1. 主要功能A. 正则表达式输入提供实时输入框，支持输入任意正则表达式模式B. 可视化展示将正则表达式分解为图形化组件，包括：字符匹配字符类范围选择选择分支量词分组反向引用断言C. 图例说明提供详细的图例说明，解释每种图形元素的含义2. 界面组成graph TD A[Regex Vis 界面] --> B[导航栏] A --> C[主工作区] A --> D[图例面板] B --> B1[Logo] B --> B2[Home] B --> B3[Samples] B --> B4[语言切换] B --> B5[GitHub] C --> C1[正则表达式输入框] C --> C2[可视化按钮] D --> D1[Legends 标签] D --> D2[Edit 标签] D --> D3[Test 标签]三、核心组件解析1. 字符匹配A. 直接匹配字符图形：双引号包裹的字符，如 "abc"功能：精确匹配指定字符示例："abc" 匹配字符串 "abc"B. 字符类图形：显示 "Any digit" 等标签功能：区分不同类型的字符包括：数字、字母、空白字符等2. 范围选择A. 字符集 [a-z]图形：显示 "One of" 标签，包含 "a"-"z"功能：匹配方括号内任意一个字符示例：[a-z] 匹配任意小写字母B. 排除字符集 1图形：显示 "None of" 标签，包含 "a"-"z"功能：匹配不在方括号内的任意字符示例：1 匹配非小写字母的字符3. 选择分支A. 或运算 (|)图形：显示多个选项分支，如 "x" 和 "y"功能：匹配 "x" 或 "y"示例：x|y 匹配 "x" 或 "y"4. 量词A. 量词表示图形：显示 "0 -" 等数量范围功能：指示匹配字符或表达式的次数包括：*：0 次或多次+：1 次或多次?：0 次或 1 次{n}：恰好 n 次{n,m}：n 到 m 次5. 分组A. 捕获分组 ( )图形：显示 "Group #1" 等标签功能：匹配并记住匹配内容示例：(x) 匹配 "x" 并存储为分组 #1B. 非捕获分组 (?: )图形：仅显示内容，无分组标签功能：匹配但不存储匹配内容示例：(?:x) 匹配 "x" 但不记住C. 命名分组 (? )图形：显示 "Group #Name" 标签功能：匹配并按指定名称存储示例：(?x) 匹配 "x" 并存储为 "id" 分组6. 反向引用A. 数字引用 \1图形：显示 "Back reference #1" 标签功能：引用第 1 个捕获分组的内容示例：\1 引用分组 #1 匹配的文本B. 命名引用 \k图形：显示 "Back reference #Name" 标签功能：引用指定名称的捕获分组示例：\k 引用名为 "id" 的分组7. 断言A. 开始锚点 ^图形：显示 "Begins with" 标签功能：匹配输入的开始位置示例：^x 匹配以 "x" 开始的字符串B. 前瞻断言 (?= )图形：显示 "Followed by:" 标签功能：匹配 x 仅当 x 后面跟着 y示例：x(?=y) 匹配后面跟着 "y" 的 "x"四、使用场景1. 学习正则表达式直观理解各种语法元素通过图形化展示降低学习难度查看图例了解各组件功能2. 调试正则表达式检查正则表达式结构是否正确验证量词和分组的使用优化复杂正则表达式3. 文档和教学生成正则表达式说明图用于团队知识分享辅助代码审查五、技术实现1. 前端技术单页应用架构实时解析正则表达式SVG 或 Canvas 渲染图形2. 解析逻辑graph LR A[用户输入正则] --> B[解析器] B --> C[生成抽象语法树] C --> D[图形化引擎] D --> E[渲染可视化] E --> F[显示在页面]3. 开源信息GitHub 仓库：https://github.com/Bowen7/regex-vis可自主部署支持多语言界面六、同类工具对比工具特点优势Regex Vis图形化展示直观易懂，适合学习Regex101代码解释+测试功能全面，支持多种语言Debuggex交互式调试实时反馈，调试方便RegExr丰富的示例库适合快速查找和测试七、使用建议1. 学习路径先了解基础图例（Characters、Character classes）学习 Ranges 和 Choic…

wechat-article-exporter 微信公众号文章批量下载工具技术分析
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date: 2026-01-20T05:07:06+00:00
description: wechat-article-exporter 微信公众号文章批量下载工具技术分析一、概述1. 简介A. 是什么wechat-article-exporter 是一款在线的微信公众号文章批量下载工具，支持导出阅读量与评论数据，可通过在线网站直接使用，无需搭建任何环境。B. 为什么值得关注解决公众号内容备份的痛点需求无需本地环境配置，降低使用门槛HTML 格式可 100% 还原文章排版与样式支持多种导出格式，满足不同使用场景C. 能做什么批量下载指定公众号的所有文章导出 HTML、JSON、Excel、TXT、Markdown、DOCX 等格式获取阅读量、转发量、评论等数据（需 credentials）支持合集下载、文章过滤等功能提供 API 接口供二次开发2. 核心特性搜索公众号，支持关键字搜索导出多种格式文件（HTML 完美还原样式）缓存文章列表，减少接口请求支持按作者、标题、时间、原创标识等过滤支持 Docker 和 Cloudflare Workers 部署开放 API 接口二、技术原理1. 核心思路项目利用微信公众号后台编辑器中的"搜索其他公众号文章"功能接口来实现文章抓取。这是官方提供的合法接口，用于编辑者在写文章时引用其他公众号的内容。2. 工作流程graph TD A[用户搜索公众号] --> B[调用公众号搜索接口] B --> C[获取公众号信息] C --> D[获取文章列表] D --> E[解析文章数据] E --> F[下载文章内容] F --> G[导出指定格式] D --> H[缓存列表数据] H --> D3. 关键接口公众号搜索接口：根据关键词搜索公众号文章列表接口：获取指定公众号的文章列表文章详情接口：获取文章完整内容评论数据接口：获取文章评论（需认证）三、系统架构1. 技术栈A. 前端现代化 Web 技术构建响应式设计，支持多端访问B. 后端Deno Deploy：提供 Serverless 托管Cloudflare Workers：边缘计算部署Docker：容器化私有部署C. 数据存储缓存机制：减少接口调用次数2. 部署架构graph LR User[用户] --> Web[在线网站 down.mptext.top] User --> Docker[Docker 私有部署] User --> CF[Cloudflare Workers] Web --> API[微信接口] Docker --> API CF --> API Web --> Cache[缓存层] Docker --> Cache3. 部署方式对比部署方式优点缺点适用场景在线网站无需配置，即用即走依赖网络，数据在云端临时使用、少量文章Docker数据私有，可控性强需要服务器环境长期使用、大量文章Cloudflare全球加速，免费托管功能受限轻量使用、边缘部署四、功能详解1. 公众号搜索关键词搜索公众号支持模糊匹配展示公众号基本信息2. 文章下载A. 支持格式HTML：完整还原排版和样式（打包图片和样式文件）JSON：结构化数据，便于二次开发Excel：表格形式，方便数据分析TXT：纯文本，适合归档Markdown：支持 Hexo、Hugo 等静态博客DOCX：Word 文档格式B. 数据导出阅读量转发量评论内容评论回复3. 文章过滤按以下条件筛选文章：作者标题关键词发布时间范围原创标识所属合集4. 合集功能支持按合集下载文章保持合集结构便于系列文章整理五、高级功能1. Credentials 认证导出阅读量和评论数据需要额外的认证信息，通过抓包获取 credentials。这是因为微信对这些敏感数据有更严格的访问控制。操作步骤使用浏览器开发者工具抓包找到微信接口请求中的 credentials 信息在工具中填入 credentials即可导出完整数据2. API 接口项目提供开放的 API 接口，支持开发者集成到自己的应用中。3. 消息类型支持图文消息图片分享消息视频分享消息六、使用场景1. 内容备份公众号运营者备份自己发布的内容收藏有价值的历史文章2. 内容迁移从公众号迁移到个人博客多平台内容同步3. 数据分析导出 Excel 进行数据分析研究公众号运营策略4. 内容整理按合集整理系列文章建立个人知识库七、安全与隐私1. 隐私保护承诺项目声明不会利用用户扫码登录的公众号进行任何形式的私有爬虫，用户的公众号只会服务于自己的抓取目的。2. 数据安全Docker 部署时数据完全本地化在线使用时建议勿处理敏感内容3. 版权声明通过本程序获取的公众号文章内容，版权归文章原作者所有，请合理使用。八、项目信息1. 开源协议MIT License2. 项目地址GitHub：https://github.com/wechat-article…

Web-Check 全能 OSINT 网站分析工具技术分析
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date: 2026-01-19T01:37:31+00:00
description: Web-Check 全能 OSINT 网站分析工具技术分析一、概述1. 项目背景Web-Check 是由开发者 Lissy93（Alicia Sykes）创建的开源 OSINT（Open Source Intelligence，开源情报）工具。该项目旨在为安全研究人员、渗透测试人员、网站运维人员提供一个综合性的网站分析平台，通过单一界面获取目标网站的全方位技术情报。A. 项目定位类型：All-in-one OSINT 工具许可证：MIT 开源许可目标用户：安全研究人员、渗透测试人员、红队成员、网站管理员、系统运维人员B. 核心价值传统网站分析通常需要使用多个独立工具分别查询 DNS、SSL、服务器信息等，Web-Check 将这些功能整合到统一平台，大幅提升分析效率。2. 关键数据A. 项目热度GitHub Stars：30.2kGitHub Forks：2.4k贡献者：29 人支持者：GitHub Sponsors 平台活跃B. 技术栈TypeScript：65.5%JavaScript：18.5%Astro：11.7%SCSS：2.1%HTML：1.1%Dockerfile：0.6%C. 部署方式在线 Demo：https://web-check.as93.net官方网站：https://web-check.xyzDocker 镜像：支持一键部署云平台：Netlify、Vercel 一键部署二、核心功能1. 功能模块概览Web-Check 集成了 20+ 个检测模块，涵盖网站分析的各个维度。以下是核心功能分类：A. 基础信息收集IP 信息：获取目标 IP 地址、地理位置、ISP 信息DNS 记录：解析 A、AAAA、MX、TXT、CNAME 等各类 DNS 记录Whois 查询：域名注册信息、注册人、注册时间等域名信息：域名年龄、注册商、DNS 服务器B. 安全分析SSL 证书链：SSL/TLS 证书详细信息、颁发机构、有效期安全配置：HTTP 安全头、CSP、HSTS 等配置检测防火墙检测：识别 WAF、防火墙规则恶意软件检测：检查域名是否被列入黑名单C. 服务器分析服务器位置：物理位置推断开放端口：常用端口扫描Traceroute：路由跳数追踪关联主机名：同服务器托管的其他域名（需 Shodan API）D. 技术栈识别Tech Stack：识别前端框架、后端技术、CMS、服务器软件HTTP 头：响应头分析、服务器指纹识别Cookie：Cookie 设置分析爬虫规则：robots.txt、sitemap.xml 解析E. 内容分析页面地图：网站结构可视化关联页面：内外链分析社交媒体标签：Open Graph、Twitter Card 等元标签截图：网页截图获取F. 性能与质量网站性能：加载时间、资源大小质量指标：Lighthouse 分数（需 Google API）碳足迹：估算网站碳排放G. 高级功能重定向链：追踪 HTTP 重定向路径TLS 密码套件：支持的加密套件分析TLS 安全配置：TLS 版本、协议配置TLS 握手模拟：模拟连接过程DNS 安全扩展：DNSSEC 记录查询历史存档：Wayback Machine 历史记录全球排名：网站流量排名估算封锁检测：检测是否被防火墙封锁邮箱配置：SPF、DMARC、DKIM 记录2. 系统架构graph TB User[用户] --> WebUI[Web 界面] WebUI --> API[API 服务] API --> DNS[DNS 查询模块] API --> SSL[SSL 分析模块] API --> Server[服务器探测模块] API --> Scanner[爬虫与分析模块] API --> External[外部 API 集成] DNS --> Response[(分析结果)] SSL --> Response Server --> Response Scanner --> Response External --> Response Response --> WebUI External -.Shodan/Google/WhoAPI.-> ExternalAPI[第三方服务]3. 数据流向sequenceDiagram participant U as 用户 participant W as Web UI participant A as API 层 participant M as 分析模块 participant E as 外部服务 U->>W: 输入目标域名 W->>A: 发起分析请求 A->>M: 调用多个检测模块 M->>E: 查询外部 API（可选） E-->>M: 返回增强数据 M-->>A: 返回模块结果 A-->>W: 汇总分析数据 W-…

httpx HTTP 多用途探测工具技术分析
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date: 2026-01-18T01:18:53+00:00
description: httpx HTTP 多用途探测工具技术分析一、概述1. 简介httpx 是由 ProjectDiscovery 团队开发的一款快速且多用途的 HTTP 工具包，它允许使用 retryablehttp 库运行多种探测。该工具设计用于在增加线程数量的同时保持结果可靠性。2. 核心特点A. 技术优势简单且模块化的代码库，易于贡献快速且完全可配置的标志以探测多个元素支持多种基于 HTTP 的探测智能的 HTTPS 到 HTTP 自动回退机制支持 hosts、URL 和 CIDR 作为输入处理边界情况，包括重试、退避等，以应对 WAF（Web 应用防火墙）B. 应用场景网络资产发现安全测试和渗透测试Bug 赏金狩猎OSINT（开源情报）收集管道化批量处理二、支持的探测类型httpx 提供了丰富的探测选项，默认启用的探测包括：探测类型默认启用描述URL是目标 URLTitle是页面标题Status Code是HTTP 状态码Content Length是响应内容长度TLS Certificate是TLS 证书信息CSP Header是内容安全策略头Line Count是响应行数Word Count是响应词数Location Header是重定向位置Web Server是Web 服务器信息Web Socket是WebSocket 支持Response Time是响应时间Request Method是请求方法Body Hash是响应体哈希Header Hash是响应头哈希URL Scheme是URL 方案（http/https）可选探测类型：IP：主机 IP 地址CNAME：CNAME 记录Raw HTTP：原始 HTTP 响应HTTP2：HTTP/2 支持HTTP Pipeline：HTTP 管道支持Virtual host：虚拟主机探测Paths：路径探测Ports：端口探测Favicon Hash：网站图标哈希Probe Status：探测状态Redirect chain：重定向链JARM Hash：JARM 指纹哈希ASN：自治系统号CDN：CDN/WAF 检测三、安装与配置1. 系统要求httpx 需要 Go >= 1.24.0 版本才能成功安装。2. 安装方法go install -v github.com/projectdiscovery/httpx/cmd/httpx@latest3. Docker 方式docker pull projectdiscovery/httpx4. 配置文件默认配置文件路径：$HOME/.config/httpx/config.yaml四、核心架构1. 工作原理graph TB A[输入源] --> B{输入类型} B -->|hosts| C[DNS解析] B -->|URLs| D[URL标准化] B -->|CIDR| E[IP枚举] C --> F[目标队列] D --> F E --> F F --> G[线程池 默认50线程] G --> H[HTTP探测引擎] H --> I{探测类型} I -->|默认| J[基本探测] I -->|可选| K[高级探测] J --> L[结果收集] K --> L L --> M{输出格式} M -->|JSON| N[JSONL输出] M -->|CSV| O[CSV输出] M -->|标准| P[终端输出] H -->|WAF检测| Q[重试/退避] Q --> H2. 探测流程sequenceDiagram participant C as 客户端 participant H as httpx participant T as 目标服务器 participant WAF as WAF/防火墙 C->>H: 提供目标列表 H->>H: 解析和标准化输入 H->>T: HTTPS 探测 alt HTTPS 成功 T-->>H: HTTPS 响应 H->>H: 执行探测 else HTTPS 失败 H->>T: HTTP 回退探测 alt HTTP 成功 T-->>H: HTTP 响应 H->>H: 执行探测 else HTTP 失败 H->>H: 重试/退避 H->>WAF: WAF 绕过处理 end end H-->>C: 返回探测结果五、使用方法1. 基本用法# 显示帮助 httpx -h # 探测单个目标 httpx -u https://example.com # 探测多个目标 httpx -u https://example.com -u https://example.org # 从文件读取目标 httpx -l targets.txt2. 输出控制# JSON 格式输出 httpx -l targets.txt -json -o …

Claude Code 2.0 完整指南与技术分析
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date: 2026-01-17T16:04:26+00:00
description: Claude Code 2.0 完整指南与技术分析一、概述1. 简介A. 是什么Claude Code 是 Anthropic 官方推出的 CLI 工具，将 Claude 大语言模型的能力集成到命令行环境中。它不仅是一个编码助手，更是一个通用智能代理，可用于数据分析、文档处理、系统操作等多种任务。B. 为什么学提升编码效率：通过智能代理自动化完成重复性编码任务更快的反馈循环：Opus 4.5 模型速度和协作能力显著提升掌握前沿工具：Claude Code 已成为 CLI 编码产品的标杆，其他工具如 Codex、OpenCode 等都深受其影响技能可迁移：学习 Claude Code 的经验可直接应用到其他 AI 编码工具C. 学完能做什么熟练使用子代理进行代码库探索和任务执行理解并应用上下文工程技术优化 AI 代理性能创建自定义命令、钩子和技能以扩展 Claude Code 功能掌握 MCP 服务器集成实现外部工具连接2. 前置知识A. 必备技能基本 Linux/macOS 命令行操作了解软件开发生命周期对大语言模型基本概念的理解B. 推荐知识熟悉至少一种编程语言了解 Git 版本控制具备系统设计基础概念二、核心概念1. 基本术语上下文窗口（Context Window）：LLM 能够一次性查看和处理的最大令牌数量，类似于模型的工作记忆工具调用（Tool Calling）：LLM 执行特定操作的能力，如读取文件、搜索网络、运行命令等智能代理（Agent）：能够主动运行工具以实现目标的 LLM 系统上下文工程（Context Engineering）：在有限的上下文窗口中优化信息配置，以实现模型期望行为的技术2. 工作原理graph TB A[用户输入] --> B[主代理 Claude] B --> C{任务分析} C -->|简单任务| D[直接执行] C -->|复杂任务| E[Task Tool] E --> F[子代理 Explore] E --> G[子代理 Plan] E --> H[子代理 General-purpose] F --> I[工具调用 Glob/Grep/Read] G --> J[生成实施计划] H --> K[多步骤任务执行] I --> L[返回结果] J --> L K --> L L --> B B --> M[输出结果]三、Claude Code 2.0 新特性1. 生活质量改进A. 语法高亮2.0.71 版本引入的语法高亮功能显著提升了代码审查体验。高对比度的文本和粗体字重使代码差异更易阅读。B. 提示系统在模型思考过程中显示实用提示，帮助用户发现隐藏功能。虽然部分提示可能不适用于所有场景，但整体上提供了有价值的学习机会。C. 反馈 UI优雅的非侵入式反馈系统，允许用户通过数字键快速响应（1：差，2：一般，3：好）或按 0 忽略。D. 检查点功能Esc + Esc 或 /rewind 命令允许回滚到特定检查点，类似于 Cursor 的功能。可以同时回滚代码和对话。2. 核心功能增强A. 超级思考模式对于复杂任务，可以使用 /ultrathink 让 Opus 4.5 进行更严谨的推理，适用于解释复杂概念或自我审查代码变更。B. 提示建议（2.0.73）新增的提示建议功能预测相当准确，能够根据当前上下文提供相关的后续操作建议。C. 提示历史搜索Ctrl + R 可以搜索提示历史，类似终端的反向搜索功能，可跨项目全局对话搜索。D. 模糊文件搜索（2.0.72）文件建议速度提升 3 倍，支持模糊搜索。E. LSP 支持通过插件支持 LSP（语言服务器协议），提供更强大的代码智能感知。四、子代理系统1. 子代理类型Claude Code 提供多种预定义子代理，每个代理都有特定的用途和工具集。子代理类型用途可用工具上下文继承general-purpose复杂问题和多步骤任务全部工具是Explore快速代码库探索Glob、Grep、Read、有限 Bash否Plan软件架构设计和实施规划全部工具是claude-code-guideClaude Code 文档查询Glob、Grep、Read、WebFetch、WebSearch是statusline-setup状态栏配置Read、Edit是2. Explore 代理详解Explore 代理是只读文件搜索专家，专门用于快速浏览代码库。A. 核心特性严格只读模式：禁止创建、修改或删除文件高效文件查找：使用 glob 模式进行广泛文件匹配强大搜索能力：使用正则表达式搜索文件内容并行工具调用：通过并行 grep 和读取文件提高效率B. 使用场景快速定位文件：如查找所有 TypeScript React 组件代码关键词搜索：如查找 API 端点定义代码库问题…