信息时代每天刷屏海量热点,来回切换APP费时费力,还容易错过真正关心的内容,筛选更是头疼。

TrendRadar 把全网热点监控整合到一起,提供了一套AI驱动的舆情趋势解决方案。| #工具

不仅聚合35+平台实时热榜(微博、抖音、B站、知乎、头条等)+RSS订阅,还支持AI智能筛选、翻译分析、趋势预测,直推手机智能简报。

主要功能:

- 全网热点聚合,支持35+平台实时热榜抓取和RSS订阅;
- AI智能筛选,用大白话描述兴趣自动分类打分,只推送高相关内容;
- AI深度分析,生成热点趋势、情感洞察、跨平台关联、影响评估简报;
- 多渠道智能推送,支持企业微信/微信、飞书、钉钉、Telegram、邮件、ntfy、Bark、Slack等;
- 时间线调度,支持早晚高峰、周末差异化推送策略;
- 可视化配置编辑器,Web界面一键调整,无需改YAML文件;

支持Docker一键部署、GitHub Actions、Web本地运行,数据本地/云端自持,30秒即可上线。
设计PPT经常需要参考品牌指南、调色板、字体搭配,还要反复调整布局和生成图片素材,来回切换工具超级繁琐。

PPT-Design-Prompt 把品牌设计规范直接转换成演示幻灯片图片提示,一键生成AI适用的DESIGN.md文件。| #工具

它能批量转换品牌设计文档,提供通用演示图片设计指南,支持PowerPoint、Keynote、PDF等幻灯片制作。

主要功能:

- 将网页/UI品牌指南转换为演示图片专用DESIGN.md提示;
- Python CLI工具,支持本地批量转换品牌设计文件;
- 生成适用于AI图像模型的幻灯片资产提示库;
- 包含通用演示设计规范和合成示例,便于上手测试;
- 输出结构化目录,支持PowerPoint/Keynote/PDF幻灯片制作;
- 转换清单管理,确保品牌来源可追溯。

支持 pip 安装本地运行,适合设计师、演讲者和内容创作者使用。
设计系统架构图需要专业绘图工具,切换软件画组件、连接箭头、调整布局,还得导出分享,操作繁琐耗时。| #工具

Architecture Diagram Generator 用 AI 一键生成专业架构图,只需纯文本描述系统,就能输出精美暗黑主题的独立 HTML/SVG 文件。

支持 Claude.ai 技能,无需设计技能,浏览器直接打开,支持实时迭代修改,还能轻松分享给团队。

主要功能:

- AI 自动生成暗黑主题架构图,语义化颜色编码(前端青色、后端绿、数据库紫色等);
- 单文件 HTML/SVG 输出,无依赖,浏览器直接打开,支持响应式缩放;
- 纯文本描述即可生成,支持组件、连接、云服务、微服务等复杂架构;
- 实时迭代优化,可让 Claude 修改布局、添加组件或调整样式;
- 专业排版设计,JetBrains Mono 字体,带网格背景和智能层级箭头;
- 示例模板丰富,覆盖 Web 应用、AWS Serverless、Kubernetes 微服务等。

支持 Claude Pro/Max/Team/Enterprise,通过上传 architecture-diagram.zip 安装技能即可使用,适合开发者、架构师和团队协作。
AI研究常常需要切换多个工具,论文搜索要用arXiv,网页信息靠搜索引擎,代码分析和实验复现还得单独跑环境,来回折腾效率低下。

Feynman 把AI研究全流程整合到一起,提供开源AI研究代理解决方案。

不仅支持论文搜索、智能多代理深度研究,还能文献综述、实验复现、代码审计,甚至自动生成带引用的研究报告。| #工具 #论文

主要功能:

- 多代理研究系统,自动调度Researcher、Reviewer、Writer、Verifier代理;
- 论文搜索与分析(AlphaXiv),支持Q&A、代码阅读和批注;
- 深度研究/lit审阅,支持多源证据收集、共识分析和开放问题总结;
- 实验复现/replicate,可本地或云GPU(Modal/RunPod)运行;
- 代码审计/audit,对比论文声明与代码库一致性;
- Web搜索、会话记忆、输出预览与导出(浏览器/PDF)。

支持 macOS/Linux/Windows,通过一键安装脚本快速部署,也可 pnpm/bun 本地运行,适合AI研究者和开发者使用。
告别千篇一律的AI审美,TypeUI 让 Claude 学会48种设计语言 | #工具

开发者elwingo1用两周时间做了个开源项目TypeUI,提供48个设计skill文件给Claude用,让AI生成的网站不再千篇一律。每个文件就像给AI装了一套设计语言,还能通过CLI自定义颜色和字体。

这个项目不是从零开始的。elwingo1四五年前创立了UI库Flowbite,有设计背景,看到大家从传统设计系统转向AI工具后,决定把多年的设计品味转译成AI能理解的指令。

skill文件本质上是人工策展的设计规则。elwingo1强调“AI需要被推向正确的方向”,他和朋友正在开发“增强版”skill文件,加入阴影、边框等更细致的规则,甚至考虑做可视化编辑器,让设计规则能跨项目同步。

使用很简单,直接下载skill文件添加到Claude,或者用命令`npx typeui.sh pull [主题名]`。有网友提到“真正的技巧是在skill文件里写布局规则,比如'每行最多3张卡片'或'统一用8px栅格'”,这样能省去大量来回调整。

项目托管在GitHub,所有文件都能在awesome-design-skills仓库找到。有人问能不能生成Figma文件,elwingo1说理论上可以通过生成Figma的JSON实现。也有网友上传自己喜欢的网站截图,用`npx typeui.sh generate`让AI反向生成对应的skill文件。

Google最近推出了类似工具,但TypeUI的优势是不绑定特定模型,Claude、Gemini都能用。有观点认为这类设计系统的未来在于将视觉规则标准化,让非设计师也能保持设计一致性。
Claude Code + LaTeX:本地运行的学术写作工具 | 帖子 | #工具

开发者推出开源工具ClaudePrism,将Claude Code集成进桌面应用,实现学术文档的本地化AI辅助写作。核心优势在于数据不上传云端、内置Git版本控制和LaTeX编译环境,解决了现有方案在隐私保护和工作流完整性上的痛点。

学术写作的AI工具不少,但要么把未发表的研究数据传到云端,要么本地部署繁琐得让人放弃。开发者delibae自己就是研究者,之前用VSCode + Claude Code勉强够用,但始终觉得缺点什么:关掉编辑器版本历史就没了,想问PDF里某个公式的含义得先手动转成文字,排版格式要自己慢慢调。

OpenAI的Prism提供了云端方案,但问题也很明显——你的研究数据得放在他们服务器上。于是delibae造了个本地版:ClaudePrism

这个工具把Claude Code作为子进程运行,文档始终在本机。对新手友好:上传作业PDF就能生成初稿,框选PDF任意区域直接问AI"这是什么意思",模板覆盖论文、海报、幻灯片。对老手实用:离线编译LaTeX(不用额外装环境)、Git版本控制、内置Python环境(uv)处理数据分析和绘图、支持Zotero文献管理。

有网友提到一个关键问题:Claude Code本身就会把数据发给Anthropic服务器做推理,"文档不离开本机"这个说法有误导性。这确实是个盲区——本地工具链再完善,只要调用API,数据隐私的底线还是掌握在模型提供商手里。学术机构对未发表研究的上传限制,在这里依然适用。

另一个值得注意的细节是项目名。多位开发者建议改名,因为Anthropic对"Claude"商标保护极其严格。技术再好,法务函一来就得推倒重来。

工具本身的思路清晰:把分散的学术写作需求整合进单一界面,减少工具切换的摩擦成本。版本历史用Git而非自建系统,参考文献接Zotero而非造轮子——这些设计选择都挺理性。

有人问它是否适合人文研究。项目导入了claude-scientific-skills这个技能库,里面100多个领域主要集中在量化健康科学。实证主义范式之外的研究方法,它大概率帮不上忙。

完全开源、跨平台支持、开发者声明不商业化。这种项目通常活不长,要么被收购,要么维护者精力耗尽。但眼下它确实在填补一个空白:那些既想用AI又不想把数据交出去的研究者,暂时有了个折中方案。

虽然"数据不离开本机"这个承诺打了折扣。
Unsloth Studio开源:一个界面搞定LLM训练和运行 |#工具

Unsloth团队推出开源Web UI工具Unsloth Studio,支持在Mac、Windows和Linux上本地训练和运行500+个LLM模型,训练速度提升2倍,显存占用减少70%。工具集成了模型对比、自动数据集生成、代码执行等功能,并计划支持AMD和MLX。

Unsloth Studio刚刚开源,这个工具想做的事情很直接:让普通人也能在本地训练和运行大语言模型。

不是又一个模型推理工具。Unsloth Studio把训练和推理放在了同一个界面里,支持PDF、CSV、DOCX自动生成训练数据集,内置代码执行环境让模型能测试自己写的代码。训练方面的数据更实在:同样的7B模型,原本需要24GB显存,现在16GB就能跑。这个70%的显存节省不是营销话术,是QLoRA技术带来的实际改进。

有观点认为这是LM Studio的开源替代品,但团队说法是“互补”。实际上Unsloth做的事更多:支持GGUF、视觉、音频、嵌入模型,能并排对比不同模型的输出,还有自我修复的工具调用和网络搜索功能。导出格式也够全,GGUF、Safetensors都支持,甚至会自动调节推理参数。

安装过程暴露了Python生态的老问题。有用户抱怨它会自作主张安装nvm来管理Node版本,和已有的mise工具冲突。还有人在编译llama-server时遇到CUDA版本不匹配,或者因为硬盘空间不足下载失败。团队承诺Docker镜像已经上线,但这种“pip install就能用”的说法显然过于乐观了。

最让人期待的是训练功能的下放。以前微调模型是少数人的游戏,现在有网友说“终于可以把wizard-vicuña-dolphin-alpaca这些老带子翻出来了”。对Mac用户来说,MLX支持即将到来意味着苹果芯片也能参与训练。AMD官方代表已经在评论区表示会协助适配。

但有些限制还在:Pascal架构的GTX 1080显卡暂不支持,非对话型数据集也无法直接使用,多GPU的张量并行还在开发中。有用户想用它处理工程PDF里的图表,希望加入视觉语言模型来生成边界框标注,这种具体需求能不能实现还得看后续更新。
Arthas 是 alibaba/arthas 开源的 Java 诊断工具。它能在不重启应用的前提下,动态查看线程/CPU、反编译类、追踪方法耗时、观察入参返回值、执行 OGNL、查看类加载器、线上取证定位问题——几乎是 Java 线上排障的“瑞士军刀”。| #工具

该工具旨在解决传统 Arthas 学习曲线陡峭、命令参数复杂以及排障路径依赖个人经验等痛点。Arthas Agent 核心特性包括:支持自然语言意图识别、内置专家级排障剧本(Skills)、坚持安全优先的限量执行策略、基于真实证据生成结构化诊断报告,以及通过多 Agent 协作处理复杂日志分析。文章通过 CPU 飙高、应用启动卡住、Spring 配置查询等多个实战案例,展示了 Agent 如何将繁琐的命令序列转化为一句话排障,实现了从“会用工具”到“用好工具”的跨越。

主要内容
1. 通过自然语言驱动降低 Arthas 使用门槛,实现意图到命令的自动翻译。

用户无需记忆复杂的 Arthas 命令和 OGNL 语法,只需描述现象或目标,Agent 即可自动生成安全、可控且循证的操作序列,降低了对开发者经验的依赖。

2. 内置专家级排障剧本(Skills),将资深 SRE 的诊断逻辑产品化。

针对 CPU 飙高、启动卡住等常见场景,Agent 遵循“先低风险取证、再逐步收敛、最后产出报告”的逻辑,引导用户按最短路径补齐证据并定位根因。

3. 坚持“安全优先”与“循证闭环”原则,确保线上操作的严谨性。

Agent 默认执行低风险操作,高影响命令需明确授权,且所有诊断结论必须引用工具返回的真实数据作为支撑,有效避免了 AI 幻觉带来的误导。

4. 采用多 Agent 协作与工具自发现机制,增强复杂环境下的适配能力。

通过专门的子 Agent 处理长文本日志分析,并利用 MCP 协议动态发现环境可用工具,使 Agent 能够根据不同权限和环境灵活调整诊断策略。
“Notion 的批量文件操作体验很差。上传几十个文件经常失败,大文件需要手动分割,下载更是只能一个一个来。官方根本没有为"把 Notion 当网盘"这个场景做优化。这就是 NFM 要解决的问题” | 开发者原文 | #notion #工具

它能做什么:批量上传文件到 Notion 页面,自动处理失败重试批量下载 Notion 页面中的所有文件,不用一个个点帮你迁移 Notion 数据库
一位AI重度玩家分享了他的完整工具栈,从代码到视频,从设计到自动化,几乎覆盖了创作者能想到的所有场景。这份清单本身就是一份值得收藏的参考指南。| 帖子 | #工具 #指南

编程开发层面,他同时使用Claude Code、KIWI K2.5和Codex处理不同类型的编码任务,Cursor负责调试,Lovable专攻网页原型,Vibecode则用于移动端应用开发。他提到自己手上有二三十个实验性App在排队等着做,这种产出效率在过去是不可想象的。

视觉内容生产线同样丰富:Midjourney负责病毒式传播的图像风格,Grok和Nano Banana Pro作为图像生成的补充选项,Topaz Bloom处理图像放大。视频方面,Veo 3.1、Kling、Grok三管齐下,Topaz Astra负责视频增强。更有意思的是3D领域,Meshy AI可以把图片转成3D模型,DeepMind的Genie则用于构建3D世界。

内容运营工具也相当完整:HeyGen和Higgsfield用于AI虚拟人,Opus Clip做病毒式剪辑,Veed处理字幕,CapCut快速剪辑,ElevenLabs生成语音,Suno生成音乐。

有人问他每月在这些工具上花多少钱,他的回答很有意思:太多了,所以2026年的计划是用自己开发的App替换掉其中一部分。这其实揭示了一个趋势,当AI编程能力足够强,很多垂直SaaS的护城河会被个人开发者逐渐瓦解。

另一条评论也很犀利:这么大的工具栈不是竞争优势,而是订阅噩梦,真正的护城河是你独特的创意品味,不是你租用的工具。他的回应是:谁说我每个月都在为这些付费?

这句话点出了一个容易被忽视的事实。工具的价值不在于拥有多少,而在于你能用它们产出什么。当被问到日常最常用什么时,他的答案是自己用代码构建的内部工具和应用。

掌握AI的方式只有一种,就是把所有工具都用一遍。这话听起来偏执,但在技术剧变期,广泛尝试本身就是一种学习策略。
一个自动下载媒体素材的skill:智能媒体下载器 | #工具

根据你的描述自动搜索和下载图片、视频片段,支持视频自动剪辑。配合其他skill可以实现自动生成视频等功能。
一个开源内网穿透工具:PortBuddy 能否成为 ngrok 的平替?| #替代品 #工具

做开发的朋友应该都遇到过这个场景:本地跑着一个服务,想让外网访问测试一下,或者需要调试第三方的 Webhook 回调。这时候内网穿透工具就成了刚需。

PortBuddy 是最近开源的一个内网穿透方案,定位和 ngrok 类似,但在功能覆盖上更全面一些。

核心能力:

- 多协议支持:不只是 HTTP,TCP 和 UDP 也能穿透。这意味着你可以把本地的 PostgreSQL 数据库、游戏服务器、甚至任意 UDP 服务暴露出去
- 默认启用 SSL:HTTP 隧道自动加密,不用额外配置证书
- 支持 WebSocket:实时应用场景不受限
- 私有隧道:可以给隧道加密码,防止被人扫到滥用
- 自定义域名和静态子域名:正式环境也能用

技术栈值得一提:CLI 用 Java 25 配合 GraalVM 编译成原生可执行文件,服务端是 Spring Boot 3.5,网关用 WebFlux,前端是 React。整体架构做了微服务拆分,包括服务发现、SSL 证书自动管理等模块。

使用很简单,三步走:下载 CLI、用 API Token 认证、然后一行命令暴露端口。比如本地 3000 端口的 Web 服务,执行后直接给你一个公网 HTTPS 地址。

定价方面,免费版支持同时开 1 个隧道,团队版 10 美元/月可以开 10 个,额外隧道 1 美元/月。对于个人开发者来说,免费版基本够用。

说实话,内网穿透这个赛道已经很卷了,ngrok、frp、Cloudflare Tunnel 都是成熟方案。PortBuddy 的差异化可能在于:一是 TCP/UDP 支持开箱即用,二是完全开源可以自建。但能否站稳脚跟,还要看后续的稳定性和社区运营。

对于有自建需求、或者想深入了解隧道技术实现的开发者,这个项目的代码结构还是值得一读的。
hyprwhspr:Arch Linux 上的原生语音转文字工具 | #工具

用语音输入文字这件事,在 Linux 桌面上一直不太顺手。要么依赖云端服务有延迟,要么本地方案配置繁琐,Wayland 环境下更是各种兼容问题。

hyprwhspr 是一个专为 Arch Linux 和 Hyprland 打造的语音转文字工具,按下快捷键说话,松开后文字直接出现在光标位置,整个过程在本地完成。

项目默认使用 Whisper 模型实现离线识别,也支持最新的 Parakeet-v3 模型,有 NVIDIA 或 AMD 显卡还能启用 GPU 加速。除了本地模型,同样支持 OpenAI、Groq 等云端 API,甚至可以接入任意自定义后端。

主要特性:

- 通过 AUR 一键安装,交互式配置向导自动完成设置;
- 支持切换、按住说话、自动检测三种录音模式;
- 可视化录音状态指示器,自动匹配 Omarchy 主题配色;
- 内置词语替换功能,可自定义专业术语和标点符号转换;
- Waybar 托盘集成,实时显示服务状态;
- 支持多语言识别,可指定语言或自动检测。

安装后运行 hyprwhspr setup 即可完成配置,默认快捷键 Super+Alt+D 触发录音,文字自动粘贴到当前活动窗口。
开发者在调用不同 AI 模型时,常面临账号管理繁琐、API 协议不统一以及配额限制等问题,在不同平台的 Session 和 API 之间来回切换非常耗时。

Antigravity Tools 是一个高性能 AI 调度网关与账号管理工具,旨在打破不同 AI 厂商间的调用壁垒,提供一站式的本地 AI 中转方案。| #工具

它不仅能将 Google 或 Anthropic 的 Web 端 Session 转化为标准 API 接口,还支持智能账号轮换与协议转换,确保 AI 业务调用稳定且低延迟。

主要功能:

- 智能账号仪表盘,实时监控各账号配额健康状况并自动推荐最佳账号;
- 支持一键无缝切换账号,集成 OAuth 2.0 自动授权、批量导入及权限检测;
- 全协议适配,提供兼容 OpenAI、Anthropic 和 Gemini 标准格式的 API 端点;
- 智能状态自愈,遇到限流或授权过期时自动触发毫秒级重试与静默轮换;
- 模型路由中心,支持自定义正则表达式映射,实现专家级的请求重定向;
- 深度适配多模态功能,支持 Imagen 3 高级画质控制及超大 Payload 传输。

该工具基于 Tauri v2 和 Rust 构建,确保了极高的运行效率与本地数据安全性。支持 Windows、macOS 和 Linux 多平台使用,适合需要深度整合各类 AI 模型的开发者与爱好者使用。
为 AI 智能体集成网页操作能力时,经常会遇到目标网站没有公开 API、接口文档极其复杂或者调用成本过高的问题,手动编写爬虫或自动化脚本往往费时费力。

Web Hacker 是一个用于逆向工程 Web 应用的开源工具,它能让开发者在没有官方 API 的情况下,通过模拟和分析浏览器行为来实现网页自动化。| #工具

它的核心逻辑是通过监控浏览器在调试模式下的真实操作,利用 AI 代理分析捕获到的网络流量和状态,从而自动提取出可重复执行的 API 调用流程,并将其转化为标准化的常规程序。

主要功能:

- 自动捕获浏览器交互数据,包括网络请求、存储事件和交互记录;
- AI 驱动的流程发现,能够自动识别并合成复杂的 API 调用逻辑;
- 支持定义参数化任务,可根据不同的输入值动态执行自动化流程;
- 内置多种操作类型,支持页面导航、请求发送、延迟等待及数据返回;
- 灵活的占位符系统,支持从 Cookie、本地存储或 Meta 标签中提取动态 Token;
- 提供完整的监控、发现和执行工作流,支持将任务导出为生产环境可用的接口。

该项目基于 Python 3.12 开发,通过 Chrome DevTools Protocol 与浏览器通信,适合需要构建 AI 浏览器助手、自动化测试脚本或进行复杂数据采集的开发者使用。
视频剪辑过程中,传统的轨道模式在处理复杂动效时往往显得不够直观,而专业的动效软件又过于厚重,学习成本极高。

Nugget 是一款基于 Electron 开发的开源视频剪辑工具,它专注于动效制作,采用了与众不同的图层化编辑系统,为视频创作提供了更高的灵活性。 | #工具

除了基础的剪辑功能,它还支持无限图层叠加、关键帧动画、音频混音以及 AI 自动字幕,旨在让创作者无需依赖复杂的专业软件也能轻松制作出精美的动态效果。

主要功能:

- 采用图层化编辑逻辑,支持无限图层叠加,方便对单个素材应用多种效果;
- 完善的关键帧动画系统,支持位置、缩放、透明度及旋转的精确控制;
- 集成 FFmpeg 实现高效渲染,兼容 mp4、mov、mp3 等主流多媒体格式;
- 内置 AI 自动字幕功能,利用 Whisper 技术实现快速的语音转文字;
- 提供屏幕录制、音频录制、色度键抠像及 WebGL 模糊滤镜等进阶工具;
- 支持外部插件扩展和多语言界面,满足不同场景下的定制化需求。

该项目基于 TypeScript 和 Lit 构建,支持跨平台运行。开发者只需通过 npm 安装依赖并配置相应的 FFmpeg 环境即可在本地启动,非常适合追求轻量化动效制作的创作者使用。
平时使用各种 AI 编辑器或客户端时,常会遇到账号额度分散的问题。比如拥有 Kiro 账号却更习惯使用 Cursor 开发,或者 Gemini CLI 的额度充裕却无法直接在常用的聊天工具里调用,不同工具间的凭证无法通用,导致资源浪费且配置繁琐。

ProxyCast 是一个开源的桌面端工具,旨在让不同 AI 客户端的额度自然流动。它能将你已有的 AI 客户端凭证转换成标准的 OpenAI API 接口,为本地开发和其他第三方工具提供动力。| #工具

该工具不仅解决了多账号统一管理的问题,还提供了友好的图形化界面,让用户无需复杂的命令行操作即可实现凭证到 API 的转换,极大地提升了 AI 工具的使用效率。

主要功能:

- 统一管理多个 Provider,支持 Kiro、Gemini、通义千问、Vertex AI 等多种凭证来源;
- 将本地客户端凭证转换为标准 OpenAI 或 Anthropic API,兼容绝大多数主流 AI 插件与应用;
- 提供直观的仪表盘界面,支持服务状态监控、API 实时测试及日志查看;
- 智能凭证管理系统,支持自动读取本地 OAuth 凭证、Token 自动刷新以及配额超限自动切换;
- 灵活的路由与模型映射,可将请求自定义映射到指定的 Provider 或模型版本;
- 安全的本地运行环境,支持 TLS/HTTPS 加密通信,并提供访问控制与密钥认证功能。

支持 Windows、macOS 和 Linux 多平台使用,基于 Tauri 框架开发,运行轻量且响应迅速,适合希望整合 AI 资源、降低 API 开支的开发者与重度 AI 用户。
PortKiller,一个macOS 上查看哪个程序占用了哪个端口的小应用,也可以直接杀死对应的进程 | #工具
在剪辑长视频时,手动挑选精彩片段耗时费力。viral-clips-crew 是一个基于 CrewAI 的视频剪辑助手,能自动识别并提取最具潜力的爆款片段,快速生成适合社交媒体发布的短视频。| #工具

它支持 Python 环境,结合 OpenAI 和 Google Gemini API,轻松实现内容二次创作和高效传播。只需拖入视频,运行脚本,几分钟内即可产出带字幕的剪辑成品。

项目开源,适合内容创作者和社媒运营者,用科技简化视频剪辑流程,提升内容曝光率。

主要功能:

- 自动检测长视频中的关键高光片段
- 支持多种 API 结合,提升剪辑智能度
- 生成带字幕的短视频,便于直接发布
- 简单易用,快速上手,支持本地运行
- 适合社交媒体内容二次利用和内容营销

用 viral-clips-crew,让视频剪辑变得轻松又高效。
前端项目部署总是要花时间配置服务器、注册账号、搞复杂的流程,效率低还容易出错。

PinMe 是一个零配置的前端部署工具,只需一条命令就能完成静态网站或前端应用的发布。无需服务器,无需账号,无需繁琐设置,快速便捷。| #工具

它将你的站点发布为可验证内容,大幅降低被篡改和意外损坏的风险,同时自动保障内容的可用性和持久性。

支持上传文件或整个目录,绑定自定义子域名,还能结合 GitHub Actions 实现自动化 CI/CD 部署,适合个人开发者和团队项目。

主要功能:

- 零配置,简单一条命令完成部署;
- 支持静态站点、前端框架项目及 AI 生成页面;
- 自动发布到去中心化 IPFS 网络,内容可验证;
- 支持绑定 PinMe 子域名,方便访问;
- 提供上传历史管理与文件删除功能;
- 支持 GitHub Actions 集成,实现自动构建和部署。

安装方式:

npm install -g pinme
# 或者
yarn global add pinme


使用体验流畅且安全,让前端部署变得前所未有的轻松。适合想快速上线网站的开发者和团队。
 
 
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