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@XAMTO_AI

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yena shared this post · Jul 3
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MediaCrawler的开源工具,能一次性打通小红书、抖音、快手、B站、微博、贴吧、知乎等主流平台,公开的帖子、评论、点赞、转发数据都能抓取。

它最聪明的地方在于绕开了麻烦的JS逆向,直接利用浏览器登录态来获取签名参数,技术门槛一下子降到了会点Python就能跑的水平,对新手极其友好。

作者在项目里也写得很清楚:仅供学习研究使用,别拿去干违规的事。

🔗 https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler

28 12 2.6K
yena shared this post · Jul 3
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还在为学什么、怎么学、学到哪而迷茫?这套被全球数百万开发者验证过的学习圣经,或许能直接帮你把弯路拉直!!

roadmap. sh —— 一个由社区驱动的交互式开发者成长路线平台,目前在GitHub上已狂揽360k+星标,全球排名高居第7位。

系统整合了前端、后端、AI、全栈、DevOps、产品经理、架构师等100多条完整可视化的学习路径。随便点开任意一个技术节点,对应的详细解释、最佳实践、实战项目构思以及常见面试题就会立刻展开,清晰明了。

280万+注册用户,每月服务数百万开发者,影响力实打实

社区实时维护,紧跟技术潮流,AI、Claude、Vibe Coding等前沿路线一应俱全

完全免费、开源、交互式,还支持个人进度追踪,学习成果看得见

🔗https://github.com/nilbuild/developer-roadmap

Cloud AI · Glossary · Jul 3

DevOps (데브옵스)
소프트웨어 개발(Development)과 IT 운영(Operations)을 통합하는 방법론으로, 개발팀과 운영팀이 협력하여 소프트웨어를 더 빠르고 안정적으로 배포·운영할 수 있도록 자동화 및 지속적 통합/배포(CI/CD) 파이프라인을 구축하는 문화·실천 체계.

DevSecOps (데브섹옵스)
DevOps에 보안(Security)을 통합한 개념으로, 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC) 전 단계—기획·코딩·배포·운영—에 보안 점검과 자동화된 정책 적용을 내재화하는 프레임워크. 출처

Vibe Coding (바이브 코딩)
AI가 생성한 코드를 개발자가 내부 동작을 깊이 이해하지 않고도 "느낌(vibe)"에 따라 빠르게 수용·활용하는 코딩 방식. 생산성을 높이지만 코드 검토 소홀로 보안·품질 리스크가 동반될 수 있다는 점이 논점이 되고 있다. 출처

풀스택 (Full Stack)
프론트엔드(사용자 인터페이스)와 백엔드(서버·데이터베이스) 개발을 모두 다루는 개발 영역 또는 그 역량을 갖춘 개발자를 지칭하는 용어.

오픈소스 (Open Source)
소스 코드가 공개되어 누구나 열람·수정·재배포할 수 있는 소프트웨어 개발 방식. roadmap.sh는 GitHub에서 360k+ 스타를 받은 대표적 오픈소스 커뮤니티 프로젝트다.

55 18 3.7K
yena shared this post · Jul 3
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GitHub上有个 39.7k Star 的项目叫 Sniffnet,它厉害的地方在于把网络监控这件事,做到了普通人也能轻松看懂的程度。

很多人第一次打开Wireshark时的反应,基本都是:满屏的专业术语和数据包,直接劝退。但 Sniffnet 的体验完全不同,它能实时显示上传下载流量、当前的连接主机、访问的域名、IP 地理位置,甚至连哪个软件在偷偷联网都能让你看个明白。它还支持流量过滤、PCAP文件导入导出,以及多网卡监控这些专业功能。

界面设计得非常直观友好,用起来很舒服。你完全不用去研究复杂的抓包规则,也无需记忆繁琐的命令行参数,打开软件就能一眼看明白你的电脑究竟在和哪些外部设备通信。很多用户直接把它当成 GlassWire 的免费替代品来用。

Sniffnet 支持 Windows、macOS、Linux 全平台,使用 Rust 语言编写,资源占用极低。对于经常折腾代理、NAS、Docker 和服务器的朋友来说,这绝对是一款称手的装机必备工具。

🔗 https://github.com/GyulyVGC/sniffnet

Cloud AI · Glossary · Jul 3

PCAP (패킷 캡처 파일)
네트워크상에서 캡처된 패킷 데이터를 저장하는 파일 형식으로, OSI 레이어 2~7의 모든 바이트를 그대로 담고 있습니다. tcpdump 및 libpcap 라이브러리와 함께 1990년대에 개발되었으며, 네트워크 트래픽 분석의 표준 포맷으로 사용됩니다. 출처

Wireshark
오픈소스 네트워크 프로토콜 분석기로, 실시간 네트워크 트래픽을 캡처하고 패킷 단위로 상세하게 표시해주는 도구입니다. 세계에서 가장 널리 쓰이는 패킷 분석 툴이지만 전문적인 지식이 없으면 활용하기 어렵습니다. 출처

GlassWire
5,300만 회 이상 다운로드된 상용 개인 방화벽 겸 네트워크 모니터링 도구입니다. 네트워크 활동을 시각적인 그래프로 표시하고 이상 트래픽 발생 시 알림을 제공하며, Sniffnet은 이 도구의 무료 대체재로 자주 언급됩니다. 출처

NAS (Network Attached Storage, 네트워크 결합 스토리지)
네트워크에 직접 연결되어 여러 기기에서 파일을 공유·접근할 수 있도록 하는 전용 스토리지 장치입니다. 가정이나 소규모 기업에서 서버처럼 활용되며, 자체적인 운영체제와 네트워크 인터페이스를 갖추고 있습니다.

Rust (러스트)
성능, 메모리 안전성, 동시성을 핵심 목표로 설계된 시스템 프로그래밍 언어입니다. 가비지 컬렉터 없이도 메모리 안전을 보장하는 독자적인 소유권 시스템을 갖추고 있으며, 2016년부터 2025년까지 10년 연속 "가장 선호하는 프로그래밍 언어"로 선정되었습니다. Sniffnet이 Rust로 작성된 덕분에 리소스 점유율이 매우 낮습니다. 출처

367 84 24.1K
yena shared this post · Jul 3
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当下AI编程Agent最头疼的问题之一,就是它对你的代码库几乎毫无记忆可言。

每次提问,要么从头到尾重新扫描一遍文件,要么靠向量检索拼凑上下文,Token消耗如流水,结果还不一定精准。codebase-memory-mcp 正是冲着这个痛点来的——给AI装上一套真正持久的代码记忆系统。

这个由DeusData开发的开源项目,将整个代码库索引成一个持久化的知识图谱。它原生支持多达158种编程语言,能够精准提取函数、类定义及调用关系,并通过14个MCP工具将这些结构化信息高效暴露给AI Agent调用。

性能表现亮眼:平均规模的仓库可在毫秒级完成索引,查询响应时间低于亚毫秒级。在代码探索阶段,Token消耗能锐减至原先的二十分之一,大幅降低使用成本。

如果你正使用Claude Code或Cursor处理大型代码库,这个MCP服务器绝对值得一试。

🔗:https://github.com/DeusData/codebase-memory-mcp

Cloud AI · Glossary · Jul 3

MCP (Model Context Protocol)
AI 시스템과 외부 도구·데이터 소스를 연결하는 오픈 표준 프로토콜. Anthropic이 2024년 11월 공개했으며, AI 에이전트가 파일 읽기·함수 실행·외부 서비스 호출 등을 표준화된 방식으로 수행할 수 있게 한다. 출처

LSP (Language Server Protocol)
코드 편집기와 언어 분석 서버 간의 통신을 표준화하는 프로토콜. 자동완성, 타입 추론, 심볼 정의 이동 등 언어별 의미론적 분석 기능을 IDE에 제공한다. MCP는 이 LSP의 메시지 흐름 방식을 AI 도구 생태계에 응용한 것이다. 출처

AST (Abstract Syntax Tree, 추상 구문 트리)
소스 코드의 문법 구조를 트리 형태로 표현한 데이터 구조. 컴파일러나 정적 분석 도구가 코드를 파싱할 때 사용하며, 함수·클래스·호출 관계 등을 기계가 이해할 수 있는 형태로 추출하는 데 활용된다. 출처

지식 그래프 (Knowledge Graph)
엔티티(함수, 클래스 등)와 그 관계(호출 관계, 상속 등)를 노드-엣지 구조로 표현한 그래프 데이터베이스. 코드베이스를 지식 그래프로 인덱싱하면 단순 텍스트 검색보다 구조적·의미론적 질의가 가능해진다. 출처

벡터 검색 (Vector Search)
텍스트나 코드를 수치 벡터(임베딩)로 변환한 뒤 의미적 유사도 기반으로 관련 내용을 검색하는 기법. AI 에이전트가 컨텍스트를 구성할 때 사용하지만, 구조적 정보 없이 텍스트 조각을 짜깁기하는 방식이라 정확도 한계가 있다. 출처

27 7 1.6K
yena shared this post · Jul 2
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这款名为Pake的开源神器出自中国开发者tw93之手,其核心能力堪称炸裂:仅需一条命令,即可将任何网站打包成真正的桌面端应用,全面覆盖macOS、Windows、Linux三大平台,而安装包大小通常只有几MB。

它精准击中了当下用户的多个痛点:

浏览器里标签页多到爆炸,在ChatGPT、Grok、Gemini之间来回切换简直折磨;网页版不仅广告满天飞,还无法后台运行,交互体验极其拉胯;若选用Electron打包,动辄几百MB起步,内存占用惊人,启动慢如蜗牛,硬盘空间被疯狂吞噬。

Pake则另辟蹊径,采用Rust结合Tauri的方案,直接调用系统原生WebView,轻盈得仿若羽毛,响应疾如闪电,整体流畅度足以媲美原生应用。

极致轻量:体积比Electron缩小近20倍,绝大多数场景下稳定在10MB以内

极简操作:小白用户可直接从Releases下载现成包(Grok、ChatGPT、Gemini、YouTube Music、微信读书、Twitter等热门应用均已预制);想DIY的话,一行命令pake https://xxx. com --name 我的神器即可搞定

高度可玩:支持自定义图标、透明标题栏、沉浸模式、广告屏蔽、注入个性化样式、快捷键映射……甚至提供云端打包能力

冷启飞快,内存占用极低,日常使用丝滑到令人舒适…

33 11 2.6K
yena shared this post · Jul 2
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Confucius4-TTS 是一款基于大型语言模型 (LLM) 的高级文本转语音 (TTS) 系统,专为多语言和跨语言语音合成而设计。

以前做跨语言口播,最头疼的就是翻译后声音变味——音色丢了、语气没了、情绪也跑了,听着像另一个人在念稿,完全没有灵魂。

而 Confucius4-TTS 最打动人的地方是:翻译和声音迁移几乎同步完成。只要给一段参考音频,它就能把原声的音色、语气和情绪自然带到另一种语言里。听起来不再是冰冷的机器配音,而是原角色换了一种语言在自然说话,那种熟悉的感觉和情感起伏都保留得非常好。

几个硬核能力:

14种语言自由切换,几乎听不出口音:支持中、英、日、韩、德、法、西等14种语言,输入中文音频,就能用同一个音色流利地说出其他语言,发音地道自然。

音色、语气、情绪同步迁移:不仅能克隆声音,还能自动提取参考音频里的情感特征——你生气地说一句话,合成出来的外语也是生气的语气,语调、韵律完整迁移。

真正零样本克隆,3秒即可:只需一段3秒的参考音频,无需参考文本,也无需任何训练,就能完成音色复刻,相似度超过85%。

完全开源,本地可部署:采用Apache协议,开放完整模型权重(54GB资源包),可本地离线运行,商用无限制,数据和隐私都掌握在自己手里。

21 7 1.4K
yena shared this post · Jul 2
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想让你家 Claude Code 真的像资深工程师一样干活,而不是只会莽着写代码?agent-skills 这个技能库也许能帮上大忙,目前 GitHub 上已有 68k+ star。

不是什么泛泛而谈的提示词工程,是把 Google 等大厂沉淀下来的工程实践——比如测试驱动开发、接口契约设计、安全加固、性能优化——直接编码成了 AI 代理可执行的结构化工作流。

主要特点是:

1️⃣ 覆盖研发全生命周期:从 /spec 需求定义、/plan 任务拆解,到 /build 增量实现、/test 测试验证、/review 代码审查,再到 /ship 发布上线,共 8 个核心指令和 24 个专项技能

2️⃣ 内置防偷懒机制:每个技能都包含“常见借口 vs 反驳”对照表,强制 AI 完成测试、文档、验证等关键步骤,不让它跳过任何质量门禁

3️⃣ 主流工具即插即用:完美适配 Claude Code、Cursor、Gemini CLI、Codex 等,安装后你的 AI 编程助手就等于注入了一套“大厂工程规范”

🔗 agent-skills:https://github.com/addyosmani/agent-skills

还有

Nango 则是专为产品集成而生的开源 API 平台,目标是把那些重复的 OAuth 认证、令牌刷新、速率限制逻辑从你的代码里剥离出去!

305
yena shared this post · Jul 2
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想让你家 Claude Code 真的像资深工程师一样干活,而不是只会莽着写代码?agent-skills 这个技能库也许能帮上大忙,目前 GitHub 上已有 68k+ star。

不是什么泛泛而谈的提示词工程,是把 Google 等大厂沉淀下来的工程实践——比如测试驱动开发、接口契约设计、安全加固、性能优化——直接编码成了 AI 代理可执行的结构化工作流。

主要特点是:

1️⃣ 覆盖研发全生命周期:从 /spec 需求定义、/plan 任务拆解,到 /build 增量实现、/test 测试验证、/review 代码审查,再到 /ship 发布上线,共 8 个核心指令和 24 个专项技能

2️⃣ 内置防偷懒机制:每个技能都包含“常见借口 vs 反驳”对照表,强制 AI 完成测试、文档、验证等关键步骤,不让它跳过任何质量门禁

3️⃣ 主流工具即插即用:完美适配 Claude Code、Cursor、Gemini CLI、Codex 等,安装后你的 AI 编程助手就等于注入了一套“大厂工程规范”

🔗 agent-skills:https://github.com/addyosmani/agent-skills

还有

Nango 则是专为产品集成而生的开源 API 平台,目标是把那些重复的 OAuth 认证、令牌刷新、速率限制逻辑从你的代码里剥离出去!

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yena shared this post · Jul 2
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你想系统啃下 AI Agent,不妨先把目光锁定在 Datawhale 社区出品的这套教程——Hello-Agents。

眼下 Agent 的构建路线已经明显分化成两大阵营:一边是以 Dify、Coze、n8n 为代表的软件工程派,本质上是用流程驱动软件开发的那套老方法论,只不过把 LLM 当作后端的数据处理引擎来用;另一边则是真正意义上的 AI 原生 Agent,即以 AI 为绝对核心驱动力的新一代智能体。

而 Hello-Agents 的使命,就是带你把后者彻底吃透——从底层原理出发,亲手搭建出属于自己的 AI Native Agent。

https://github.com/datawhalechina/hello-agents

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