PDF、论文、扫描件转 Markdown：这个开源文档解析工具适合做 AI 知识库
现在很多人做 AI 知识库，第一反应是：把 PDF 丢进去，让大模型自己读。 但真正用起来会发现，问题经常不在大模型，而在文档本身。 论文有双栏排版、公式和参考文献；扫描件需要 OCR；报告里有表格、页眉页脚和脚注；PPT、Word、Excel 又是另一套结构。直接把这些文件塞进 RAG 或聊天工具
开源精选
在这个技术方向，积累扎实的知识与实践。
共 118 篇文章本地转录 + 图片 OCR + 搜索：这个开源 AI 第二大脑有点实用
很多人的资料不是不够多，而是太散了。 会议录音在手机里，白板照片在相册里，网页链接在收藏夹里，临时想法在备忘录里。真正要找的时候，经常只记得“好像在哪见过”，但就是翻不出来。 更麻烦的是，现在很多 AI 知识库都要把资料传到云端。普通网页资料还好，如果是会议录音、个人笔记、截图、合同、客户资料，很多
Claude Code、Codex 来回切换，如何让它们共享项目记忆？
现在 AI 编程工具很多，我反而越来越不想把项目历史锁在某一个工具里。 有时 Claude Code 更适合做长时间的代码分析，有时想换 Codex 处理任务。问题是工具一换，记忆也断了：项目为什么这么设计、哪些方案试过失败、当前任务做到哪里，都要重新解释。 最简单的解决方式，是把关键信息写进 AG
开源精选# 开源
Vercel Labs 开源了一个 Zig 桌面应用框架，想做更轻的 Electron 替代方案？
这两年桌面应用有一个很明显的现象：很多产品看起来是“原生应用”，但本质上都是一个 Web 应用套了壳。 这条路线并不奇怪。Web 技术栈成熟，React、Vue、Svelte、Next.js 这些工具链开发效率很高，团队也更容易招到会写的人。但问题也很明显：如果用 Electron 这类方案，很多时
开源精选# 开源
这个 AI 模型的任务很简单：帮你数清楚图片里有多少个东西
AI 看懂图片，已经不算新鲜了。 你丢一张图给多模态模型，它大概率能告诉你：这是一群人、这是一堆零件、这是显微镜下的细胞，或者这是一片果园。 但等一下，另一个问题其实更难： 图片里到底有多少个？ 这就不是简单的“识别”了，而是“计数”。 比如一张显微镜图片里有多少个细胞，一张航拍图里有多少辆车，一张
AI 写界面总是跑偏？Google 做了一个设计说明书格式：DESIGN.md
最近看 AI Coding Agent，我越来越觉得一个问题会变得很重要：不是它会不会写代码，而是它写出来的界面能不能保持一致。 很多人应该都有类似体验。你让 AI 帮你做一个页面，第一次看还行；再让它加一个弹窗、补一个设置页、改一套卡片样式，味道就开始变了。按钮圆角变了，颜色深浅变了，标题字号也变
每天忙得团团转？这36个AI用例让你的OpenClaw变成全能助理
你有没有这样的时刻： - 早上睁眼，几十条消息等着回，邮件堆积如山 - 想追几个YouTube博主，但没时间一个个看 - 记了一堆"有空再整理"的笔记，结果永远没空 - 想搞个副业做内容，但选题、写稿、做图一个人根本忙不过来 我们都在说"用AI提效"，但真正落地的场景却很少。工具太多，不知道怎么组合
开源推荐：2000+个免费的n8n自动化模板
对于结合AI做自动化流程的小伙伴对n8n一定不陌生，还有不少已经用n8n跑着各种赚钱的自动化流程。 由于n8n的组件极其丰富，有时候对于新手来说反而增加了上手成本。 这里给大家推荐一个收集了超多n8n自动化模版的开源项目，其中涵盖涉及邮件自、Telegram、Google Sheets、PDF和文档
微软开源AI量化投资神器，一站式打造你的智能交易系统！
量化投资（Quant）结合 AI 技术正掀起金融领域的革命，但构建一个从数据处理到策略执行的完整量化流程，往往需要面对数据效率低、模型复杂、回测繁琐等难题。 AI驱动量化的兴起，像给金融市场装上了“超级大脑”。 微软开源的 AI 量化投资平台： Qlib…
开发者必备路线图：从此告别技术迷茫
作为程序员，我经常遇到这样的困境： 第一痛：技术方向迷茫 每次打开招聘网站，前端要学Vue3+TS，后端要精通云原生，DevOps还要懂K8s——到底该先学哪个？我曾经像无头苍蝇般在各种技术栈间反复横跳，浪费大量时间。 第二痛：学习路径混乱…