#GitHub情报 #macOS #APP #Tools
📩 接读者来稿，TA 向我们推荐了自己开发的 macOS 歌词软件
🎵 Lyrimuse：macOS 上的桌面智能匹配歌词软件
🔗：GitHub | Web
👉 Features
- 跟随 Apple Music、QQ 音乐、网易云音乐、酷狗、汽水音乐、Spotify，以及浏览器里的网页版 YouTube Music / Spotify，实时显示逐字同步歌词
- 同时查十一个歌词源（网易云、QQ 音乐、酷狗、酷我、咪咕、Musixmatch、LRCLIB、LyricFind、Deezer、AMLL、Apple Music 官方歌词），对全部候选统一打分，自动挑出最匹配当前版本的那一份
- 四种显示方式任意组合：桌面悬浮窗、贴着刘海的灵动岛胶囊、仿 Apple Music 的独立歌词窗口、菜单栏
- 粤语歌标粤拼，日语歌标注音假名，支持翻译对照
- 支持 Last.fm 打卡
- GPL-3.0 开源免费，macOS 14 及以上，Apple Silicon 与 Intel 都有构建
🙄 不同于国内的音乐流媒体软件，国外常用的几个平台似乎对于「桌面歌词」这件事有一种天然的排斥。酷我在十几年前就在 Windows 实现了桌面歌词功能，Apple Music 至今只能全屏显示。后来，一些第三方的桌面歌词软件应运而生，我们之前介绍的 LyricsX 就是其中最为知名的版本，但已数年未曾更新
💡 而读者开发的这款 Lyrimuse，就是 LyricsX 完美的继任者。开发者在兼顾国内本土化的同时，很好地支持了国外主流的流媒体平台。无论是显示样式还是其他功能（尤其是听歌档案），都考虑得相当周到，还提供了一份 AI 用的安装 Prompt，非常与时俱进
👀 总之，非常美丽，非常优雅，非常得体。喜爱桌面歌词的朋友们可以在 macOS 上用起来，如果有问题和建议欢迎提 Issue！
📘 关联阅读：Sleeve - 在 macOS 桌面展示「正在播放」
频道：@NewlearnerChannel
📩 接读者来稿，TA 向我们推荐了自己开发的 macOS 歌词软件
🎵 Lyrimuse：macOS 上的桌面智能匹配歌词软件
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👉 Features
- 跟随 Apple Music、QQ 音乐、网易云音乐、酷狗、汽水音乐、Spotify，以及浏览器里的网页版 YouTube Music / Spotify，实时显示逐字同步歌词
- 同时查十一个歌词源（网易云、QQ 音乐、酷狗、酷我、咪咕、Musixmatch、LRCLIB、LyricFind、Deezer、AMLL、Apple Music 官方歌词），对全部候选统一打分，自动挑出最匹配当前版本的那一份
- 四种显示方式任意组合：桌面悬浮窗、贴着刘海的灵动岛胶囊、仿 Apple Music 的独立歌词窗口、菜单栏
- 粤语歌标粤拼，日语歌标注音假名，支持翻译对照
- 支持 Last.fm 打卡
- GPL-3.0 开源免费，macOS 14 及以上，Apple Silicon 与 Intel 都有构建
🙄 不同于国内的音乐流媒体软件，国外常用的几个平台似乎对于「桌面歌词」这件事有一种天然的排斥。酷我在十几年前就在 Windows 实现了桌面歌词功能，Apple Music 至今只能全屏显示。后来，一些第三方的桌面歌词软件应运而生，我们之前介绍的 LyricsX 就是其中最为知名的版本，但已数年未曾更新
💡 而读者开发的这款 Lyrimuse，就是 LyricsX 完美的继任者。开发者在兼顾国内本土化的同时，很好地支持了国外主流的流媒体平台。无论是显示样式还是其他功能（尤其是听歌档案），都考虑得相当周到，还提供了一份 AI 用的安装 Prompt，非常与时俱进
👀 总之，非常美丽，非常优雅，非常得体。喜爱桌面歌词的朋友们可以在 macOS 上用起来，如果有问题和建议欢迎提 Issue！
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👍8❤4
#GitHub情报 #Browsers #Extension #AI
🤖 DomA：浏览器自动化智能体开源啦！
🔗：GitHub | TG群组 | QQ频道 | 小红书
🎉 我们把 DomA 的核心能力开源了。现在，任何人都可以查看源码、本地构建，并在自己的浏览器里运行这款 AI 网页智能体。开源版本需要你自己来添加 API Key 。并且后续的商店版本也会完全基于当前开源版本继续迭代。
🌟 如果这个项目对你有帮助，欢迎点一颗 Star 。这对早期开源项目非常重要，也能让更多人看见 DomA 。
🧠 DomA /ˈdoʊmə/ 是一款跑在浏览器里的 AI 自动化智能体，帮你完成浏览、填写、点击、收集等各类网页事务。装上 DomA ，不必再专门下载一款「 AI 浏览器」—— 任何支持扩展的浏览器，都能立刻变成你的 AI 浏览器。
⚙️ With Jev
最近我们也加入了对 Jev 的支持，通过主流 LLM + Jev，可以快速的提交表单，点选类事务。提高DomA部分场景下的决策力。
💡 使用方法
访问我们的在线文档：https://domactions.com/docs/zh
🗣 你可以对DomA这么说
① 帮我整理下标签页，关闭相同页，按打开时间重新排序。
② 帮我订下吉卜力公园的门票。
③ 跳转到当前视频Boss战。
④ 下载当前页面视频。
⑤ 屏蔽下当前页面广告。
⑥ 帮我自动推进当前页面操作的下一步。
频道：@NewlearnerChannel
🤖 DomA：浏览器自动化智能体开源啦！
🔗：GitHub | TG群组 | QQ频道 | 小红书
🎉 我们把 DomA 的核心能力开源了。现在，任何人都可以查看源码、本地构建，并在自己的浏览器里运行这款 AI 网页智能体。开源版本需要你自己来添加 API Key 。并且后续的商店版本也会完全基于当前开源版本继续迭代。
🌟 如果这个项目对你有帮助，欢迎点一颗 Star 。这对早期开源项目非常重要，也能让更多人看见 DomA 。
🧠 DomA /ˈdoʊmə/ 是一款跑在浏览器里的 AI 自动化智能体，帮你完成浏览、填写、点击、收集等各类网页事务。装上 DomA ，不必再专门下载一款「 AI 浏览器」—— 任何支持扩展的浏览器，都能立刻变成你的 AI 浏览器。
⚙️ With Jev
最近我们也加入了对 Jev 的支持，通过主流 LLM + Jev，可以快速的提交表单，点选类事务。提高DomA部分场景下的决策力。
💡 使用方法
访问我们的在线文档：https://domactions.com/docs/zh
🗣 你可以对DomA这么说
① 帮我整理下标签页，关闭相同页，按打开时间重新排序。
② 帮我订下吉卜力公园的门票。
③ 跳转到当前视频Boss战。
④ 下载当前页面视频。
⑤ 屏蔽下当前页面广告。
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#Android #Blog #GitHub情报 #Health #Life
📩 接读者来稿，TA 向我们分享了研究 OPPO 健康数据逆向的后续结果
⌚️ OPPO 健康云同步逆向：从抓包到白盒签名的死局（已破）
🔗：Blog
📝 文章概述
- 第一步：静态分析 APK —— 云端存的是明细
- 第二步：抓包 —— 认证体系完整还原
- 第三步：smali 逆向 —— 签名协议 100% 还原
- 第四步：实验 —— 实测封死纯 PC 路线
- 行业方案盘点与总结
- 后记、复盘和破局
🧑🏻💻 前不久我们介绍了开发者的另一个项目 OPPO Health Export，它能够用 LSPosed 逆向导出 OPPO 健康数据，并通过 MCP 规范化接入 AI。近期开发者在思考：云同步里既然有全部数据，能不能直接抓云端的接口，做一个纯 PC 的 MCP？
💡 经过分析、抓包、逆向和实验，开发者一开始认为思路验证成立，但被白盒签名封死在最后一步。而后经过复盘，最终找到了破局的方法，并整理成开源项目。现在，无需 Root、无需 LSPosed、无需手机依赖，即可直接从 PC 拉取云端明细
⚙️ 想把 OPPO / 欢太健康的数据交给本地 AI 分析的可以看这两个仓库：
1️⃣ oppo-health-cloud-mcp
无需 Root，直接连欢太健康云端 API，拉取心率 / 血氧 / 睡眠 / 步数等明细数据。签名已逆向复刻，抓包拿一次 Token 就能永久用，MCP 接入任意 AI Agent（Claude / Cursor 等），自带周期对比分析
2️⃣ oppo-health-export
Root 用户的完整方案：LSPosed 模块 hook 手机本地加密数据库，流式增量导出 + 标准 MCP 接口，数据更全（含 HRV / 压力等云端没有的数据）
⚠️ 仅限导出自己数据，勿用于他人隐私或商用
频道：@NewlearnerChannel
📩 接读者来稿，TA 向我们分享了研究 OPPO 健康数据逆向的后续结果
⌚️ OPPO 健康云同步逆向：从抓包到白盒签名的死局（已破）
🔗：Blog
📝 文章概述
- 第一步：静态分析 APK —— 云端存的是明细
- 第二步：抓包 —— 认证体系完整还原
- 第三步：smali 逆向 —— 签名协议 100% 还原
- 第四步：实验 —— 实测封死纯 PC 路线
- 行业方案盘点与总结
- 后记、复盘和破局
🧑🏻💻 前不久我们介绍了开发者的另一个项目 OPPO Health Export，它能够用 LSPosed 逆向导出 OPPO 健康数据，并通过 MCP 规范化接入 AI。近期开发者在思考：云同步里既然有全部数据，能不能直接抓云端的接口，做一个纯 PC 的 MCP？
💡 经过分析、抓包、逆向和实验，开发者一开始认为思路验证成立，但被白盒签名封死在最后一步。而后经过复盘，最终找到了破局的方法，并整理成开源项目。现在，无需 Root、无需 LSPosed、无需手机依赖，即可直接从 PC 拉取云端明细
⚙️ 想把 OPPO / 欢太健康的数据交给本地 AI 分析的可以看这两个仓库：
1️⃣ oppo-health-cloud-mcp
无需 Root，直接连欢太健康云端 API，拉取心率 / 血氧 / 睡眠 / 步数等明细数据。签名已逆向复刻，抓包拿一次 Token 就能永久用，MCP 接入任意 AI Agent（Claude / Cursor 等），自带周期对比分析
2️⃣ oppo-health-export
Root 用户的完整方案：LSPosed 模块 hook 手机本地加密数据库，流式增量导出 + 标准 MCP 接口，数据更全（含 HRV / 压力等云端没有的数据）
⚠️ 仅限导出自己数据，勿用于他人隐私或商用
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#iOS #macOS #APPLE #Pay #GitHub情报 #APP #Web
💳 盘点近期用于修改 Apple Wallet 卡面的工具们
最近网上冲浪的时候，发现大家都热衷于晒一晒自己 pple Wallet 中的「新卡面」，它们大多都天马行空。出于好奇了解了一下，原来是基于 airlift AirTraffic 同步漏洞实现的，下面盘点一下相关项目和网页
1️⃣ AirCard
🔗：GitHub | Releases | 中文文档
👉 Features
- 自定义卡片皮肤： 为 Apple Pay 和钱包卡片设置图片、纹理或银行标志
- 锁屏密码主题： 将 .passthm 主题中的自定义按键图片应用到 iOS 18+ 锁屏密码键盘
- 单卡与批量设置： 为每张卡片设置不同皮肤，或一键为选中卡片设置同一张图片
- 通用 macOS 应用： 原生支持 Apple Silicon 和 Intel（x86_64） Mac
💡 使用方法
① 将 iPhone 连接到 Mac，解锁手机，并在出现提示时信任此电脑
② 在 AirCard 的钱包卡片页面点击扫描卡片
③ 在 iPhone 上双击侧边按钮打开 Apple Pay，通过面容 ID 验证后轻点卡片
④ 点击卡片预览选择图片，或直接将图片拖到卡片上；选中需要更新的卡片，点击写入皮肤
AirCard 几乎是实现修改卡面的核心出装，将 iPhone （iOS 18+） 连接到 Mac，即可快速完成卡面的自定义设定。如果你在使用 Windows，可以使用 AirCard-Windows 项目
有网友 Fork 并修复了原版的一些问题：修复原版 10% 卡住的 bug、界面默认使用简体中文、输出详细日志便于排查问题等，想要使用请查看 AirCard
2️⃣ AirCard-iOS
🔗：GitHub | Releases
AirCard-iOS 要做的事和 macOS 十分相似，不同的是需要 iOS 27 系统，还需要通过 Sideload 或者自签名的方式安装 IPA，总体来讲没有 macOS 便捷
3️⃣ Cardentify：高清银行卡面资料库
🔗：Web
知道如何修改卡面之后，下一步就是寻找卡面素材并加以魔改。Cardentify 支持通过国家 / 地区、银行、卡组织、关键词搜索等方式，帮助你迅速获取正在使用的卡面高清图像素材
4️⃣ 卡面设计生成器
🔗：Web
拿到上面的高清卡面素材后，你可以在这里作进一步的魔改和调整，譬如加入其他 Logo 等。魔改完毕后，导出图片并通过 AirCard 同步至 iPhone，即可在 Apple Wallet 中看到自己 DIY 的卡面了
👀 临近中秋，大家出行和消费都会多上不少，希望这些新的银行卡和交通卡面可以陪伴你度过一个愉快的假期旅途
⚠️ 使用以上项目时，请遵守对应的使用条款和须知，请勿用于商业和其他非法用途。此外，整套流程的核心是利用系统漏洞，未来升级后或将被修复，请悉知
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💳 盘点近期用于修改 Apple Wallet 卡面的工具们
最近网上冲浪的时候，发现大家都热衷于晒一晒自己 pple Wallet 中的「新卡面」，它们大多都天马行空。出于好奇了解了一下，原来是基于 airlift AirTraffic 同步漏洞实现的，下面盘点一下相关项目和网页
1️⃣ AirCard
🔗：GitHub | Releases | 中文文档
👉 Features
- 自定义卡片皮肤： 为 Apple Pay 和钱包卡片设置图片、纹理或银行标志
- 锁屏密码主题： 将 .passthm 主题中的自定义按键图片应用到 iOS 18+ 锁屏密码键盘
- 单卡与批量设置： 为每张卡片设置不同皮肤，或一键为选中卡片设置同一张图片
- 通用 macOS 应用： 原生支持 Apple Silicon 和 Intel（x86_64） Mac
💡 使用方法
① 将 iPhone 连接到 Mac，解锁手机，并在出现提示时信任此电脑
② 在 AirCard 的钱包卡片页面点击扫描卡片
③ 在 iPhone 上双击侧边按钮打开 Apple Pay，通过面容 ID 验证后轻点卡片
④ 点击卡片预览选择图片，或直接将图片拖到卡片上；选中需要更新的卡片，点击写入皮肤
AirCard 几乎是实现修改卡面的核心出装，将 iPhone （iOS 18+） 连接到 Mac，即可快速完成卡面的自定义设定。如果你在使用 Windows，可以使用 AirCard-Windows 项目
有网友 Fork 并修复了原版的一些问题：修复原版 10% 卡住的 bug、界面默认使用简体中文、输出详细日志便于排查问题等，想要使用请查看 AirCard
2️⃣ AirCard-iOS
🔗：GitHub | Releases
AirCard-iOS 要做的事和 macOS 十分相似，不同的是需要 iOS 27 系统，还需要通过 Sideload 或者自签名的方式安装 IPA，总体来讲没有 macOS 便捷
3️⃣ Cardentify：高清银行卡面资料库
🔗：Web
知道如何修改卡面之后，下一步就是寻找卡面素材并加以魔改。Cardentify 支持通过国家 / 地区、银行、卡组织、关键词搜索等方式，帮助你迅速获取正在使用的卡面高清图像素材
4️⃣ 卡面设计生成器
🔗：Web
拿到上面的高清卡面素材后，你可以在这里作进一步的魔改和调整，譬如加入其他 Logo 等。魔改完毕后，导出图片并通过 AirCard 同步至 iPhone，即可在 Apple Wallet 中看到自己 DIY 的卡面了
👀 临近中秋，大家出行和消费都会多上不少，希望这些新的银行卡和交通卡面可以陪伴你度过一个愉快的假期旅途
⚠️ 使用以上项目时，请遵守对应的使用条款和须知，请勿用于商业和其他非法用途。此外，整套流程的核心是利用系统漏洞，未来升级后或将被修复，请悉知
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❤14🎉1
#telegram #Bot #GitHub情报 #Cloudflare
🤖 TelegramDoor：基于 Cloudflare 的 Telegram 双向私信机器人
🔗：GitHub
👉 Features
- 双向沟通：支持文本、图片、视频、语音、文件、贴纸，管理员引用即可回复
- 拦截骚扰：默认算术验证，支持 Turnstile、限频、关键词与链接过滤、封禁和白名单
- 中文后台：查看今天、近期和历史的消息与拦截记录，管理访客，直接回复
- 自己掌握配置：机器人、数据库和密码放在自己的账户中，后续通过 GitHub Sync fork 更新
❓ 频道的投稿机器人 @newlearner_pm_bot 几乎和自留地一同出现，在使用了 7 年之后，原项目（可见关联阅读内容）因为长期未更新，已经不能很好满足需求。具体表现为：不支持「双向发送」，不能够有效过滤垃圾广告信息，骚扰日益变多
尤记得当年部署机器人的时候，和原项目开发者进行了非常友善的交流，大功告成后我提出请对方喝一杯奶茶，被婉拒了。当我时隔多年询问能否增加一些新的功能时，对方显然已经没有心力再去做这样的事。于是非常遗憾地，我只能去寻找新的替代项目
💡 最终发现了网友开发的 TelegramDoor，基于 Cloudflare 的快速部署非常能够吸引我。此前频道的 RSS 和直链展示页（详见频道置顶）都是通过 Cloudflare 做的，可以说是大善人了。于是跟着 README 快速完成了机器人部署，还加入了 Cloudflare Turnstile 做一个简单的验证
🎉 经过重新部署，目前自留地的投稿机器人支持了「双向发送」功能，一旦通过验证，便可直接向我发送稿件信息（发送成功无提示）。更为关键的是，它能够将绝大部分通过机器人发送的垃圾信息拒之门外，并且提供了非常完善的后台管理和标记功能。即便未来攻防不断升级，依然可以通过关键词等信息进行过滤。请记住：先验证，再发送对话
📘 关联阅读：谈谈我在用的 Telegram 机器人
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🤖 TelegramDoor：基于 Cloudflare 的 Telegram 双向私信机器人
🔗：GitHub
👉 Features
- 双向沟通：支持文本、图片、视频、语音、文件、贴纸，管理员引用即可回复
- 拦截骚扰：默认算术验证，支持 Turnstile、限频、关键词与链接过滤、封禁和白名单
- 中文后台：查看今天、近期和历史的消息与拦截记录，管理访客，直接回复
- 自己掌握配置：机器人、数据库和密码放在自己的账户中，后续通过 GitHub Sync fork 更新
❓ 频道的投稿机器人 @newlearner_pm_bot 几乎和自留地一同出现，在使用了 7 年之后，原项目（可见关联阅读内容）因为长期未更新，已经不能很好满足需求。具体表现为：不支持「双向发送」，不能够有效过滤垃圾广告信息，骚扰日益变多
尤记得当年部署机器人的时候，和原项目开发者进行了非常友善的交流，大功告成后我提出请对方喝一杯奶茶，被婉拒了。当我时隔多年询问能否增加一些新的功能时，对方显然已经没有心力再去做这样的事。于是非常遗憾地，我只能去寻找新的替代项目
💡 最终发现了网友开发的 TelegramDoor，基于 Cloudflare 的快速部署非常能够吸引我。此前频道的 RSS 和直链展示页（详见频道置顶）都是通过 Cloudflare 做的，可以说是大善人了。于是跟着 README 快速完成了机器人部署，还加入了 Cloudflare Turnstile 做一个简单的验证
🎉 经过重新部署，目前自留地的投稿机器人支持了「双向发送」功能，一旦通过验证，便可直接向我发送稿件信息（发送成功无提示）。更为关键的是，它能够将绝大部分通过机器人发送的垃圾信息拒之门外，并且提供了非常完善的后台管理和标记功能。即便未来攻防不断升级，依然可以通过关键词等信息进行过滤。请记住：先验证，再发送对话
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❤7👍1
#macOS #APP #GitHub情报
💻 升级 macOS 27 Golden Gate 后，聊聊我的新软件选择与使用感受
自 2023 年春天购入了这台 MBP 16 英寸 (M2 Pro + 32GB) 后，我几乎没怎么给它更新过。老读者可能了解其中的原因是我认为硬件应该与其发布的同期软件对应上，才能保证流畅丝滑。于是这台电脑几乎一直停留在 macOS 13 Ventura 系统，用起来确实也没什么问题
直到 macOS 27 Golden Gate 正式版发布后，Apple 重新打磨系统的决心让我有了升级的想法。加之 iPhone 去年刚换过、Apple Watch 计划今年更换，把它们都升级到 OS 27 会有更加不错的联动体验，于是在做好 Time Machine 备份之后将这台 MBP 更新了
💡 水土不服的 App 与其替代品
本以为 WWDC26 之后，各应用尤其是商业应用应该积极适配 macOS 27，但升级之后才发现远远不是我想的这样。于是只好忍痛割爱，寻找了一些新的替代品
1️⃣ Thaw vs Bartender
🔗：GitHub | Releases
每年更新绕不开的一个问题就是「菜单栏管理」软件的适配。Bartender 在 24 年被第三方收购后，在今年的表现可以说是一塌糊涂。一开始是迟迟不在 Setapp 上提供 Bartender Pro 的更新，而后开放测试版，但在 macOS 27 上 Bug 满天飞
平心而论，今年的适配比往年难一些。因为 Apple 重构了菜单栏管理框架，加入了一个箭头以简单隐藏 / 显示菜单栏，但远远称不上够用。其中涉及调用一些不出现在官方文档中的 API，开发者们针对 macOS 27 找到了对应的 破局方法
此前频道介绍过的新秀 Thaw 无疑居功至伟，当 Bartender 还识别不了许多 App 图标时，Thaw 3.0 Beta 几乎已经可以正常使用了，并且无需授予屏幕录制权限。唯一需要注意的是，如果不想误触「隐藏栏」，最好前往设置将三种触发方式都取消，只保留点击三个圆点的原始方式
2️⃣ LaunchNext vs 系统启动台
🔗：GitHub | Releases
自 macOS 26 取消系统启动台之后，大家怨声载道了很久。只靠简单的 App 搜索，有时候很难直观显示以及便于查找。所以许多第三方应用应运而生，此前 频道也做了详细介绍，再三对比之下最终选择了 LaunchNext
由于平时事务较多，开发者也是前不久才适配了 macOS 27，此前用了一段时间 PR 中别人提交的作为过渡。LaunchNext 提供了 UI 和布局的高度自定义，同时也兼顾到了动画、控制方式、备份等细节问题，可以说还是比较成熟的
目前用下来，唯一的问题应该就是翻页时的动画不够平滑，在 PR 版本中表现为太快；而升级到最新稳定版本后，我使用罗技 Master 3 的滚轮滚动，却毫无反应。希望开发者在接下来的版本当中能够修复这个问题，并针对动画效果做进一步的优化
3️⃣ DockDoor vs DockMate
🔗：GitHub | Releases
此前 聊到我的 macOS 窗口管理方法时，我提到了 DockMate 这款软件。它能够帮助我像 Windows 一样展示每个应用的窗口，便于快速预览、打开、切换，也可以展示 Apple Music 控件便于切歌
但升级到 macOS 27 之后，AM 控件功能彻底失效，于是我转向了频道曾经介绍过的、一直在更新维护的同类开源软件 DockDoor，效果出奇得不错
相比于 DockMate，DockDoor 提供了细致入微的自定义程度以及丰富的功能。能够在保留我之前使用习惯的同时，带来更加美观、更加丝滑的使用体验
👨🏻💻 新系统使用感受
即便折腾了一晚上才将 macOS 27 配置为可用的状态，在这一个多月的使用时间里面，它依然带给我不错的体验。下面我分点说说具体的感受：
① MBP 发热有所增加，有时需要手动更改风扇策略进行散热；因插电使用对续航变化无感
② 玻璃效果在 Mac 上并不讨喜，尤其是控制中心和通知栏简直没法看，手动调整为「最不玻璃」
③ 期待已久的 iPhone Mirroring 本身逻辑是「触控使用」，键鼠下体验较为糟糕，且经常出现连接不上的情况
④ AirPods Pro 3 在 iPhone 和 Mac 间的切换体验得到史诗级升级，哪个设备发声就会迅速切换并连接
⑤ 不习惯 Apple Music 将控制栏从顶部放到底部，总是习惯向上寻找；好在 Airbuddy 每到切歌就会自动在刘海下浮动展示信息
⑥ 许多商业软件的新图标，可以用丑陋来形容，譬如 Adobe 以及 BetterZip
⑦ 整体动画和体验依然十分丝滑，极少有卡顿死机的情况出现
👀 虽然隔了几个大版本，但 macOS 27 带给我的新鲜感非常有限。希望这台 MBP 在 27 下面能够焕发第二春，和 iPhone 与 Apple Watch 协作良好。如果你还在犹豫是否更新（32GB 内存为宜），希望本篇可以提供一些参考
频道：@NewlearnerChannel
💻 升级 macOS 27 Golden Gate 后，聊聊我的新软件选择与使用感受
自 2023 年春天购入了这台 MBP 16 英寸 (M2 Pro + 32GB) 后，我几乎没怎么给它更新过。老读者可能了解其中的原因是我认为硬件应该与其发布的同期软件对应上，才能保证流畅丝滑。于是这台电脑几乎一直停留在 macOS 13 Ventura 系统，用起来确实也没什么问题
直到 macOS 27 Golden Gate 正式版发布后，Apple 重新打磨系统的决心让我有了升级的想法。加之 iPhone 去年刚换过、Apple Watch 计划今年更换，把它们都升级到 OS 27 会有更加不错的联动体验，于是在做好 Time Machine 备份之后将这台 MBP 更新了
💡 水土不服的 App 与其替代品
本以为 WWDC26 之后，各应用尤其是商业应用应该积极适配 macOS 27，但升级之后才发现远远不是我想的这样。于是只好忍痛割爱，寻找了一些新的替代品
1️⃣ Thaw vs Bartender
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每年更新绕不开的一个问题就是「菜单栏管理」软件的适配。Bartender 在 24 年被第三方收购后，在今年的表现可以说是一塌糊涂。一开始是迟迟不在 Setapp 上提供 Bartender Pro 的更新，而后开放测试版，但在 macOS 27 上 Bug 满天飞
平心而论，今年的适配比往年难一些。因为 Apple 重构了菜单栏管理框架，加入了一个箭头以简单隐藏 / 显示菜单栏，但远远称不上够用。其中涉及调用一些不出现在官方文档中的 API，开发者们针对 macOS 27 找到了对应的 破局方法
此前频道介绍过的新秀 Thaw 无疑居功至伟，当 Bartender 还识别不了许多 App 图标时，Thaw 3.0 Beta 几乎已经可以正常使用了，并且无需授予屏幕录制权限。唯一需要注意的是，如果不想误触「隐藏栏」，最好前往设置将三种触发方式都取消，只保留点击三个圆点的原始方式
2️⃣ LaunchNext vs 系统启动台
🔗：GitHub | Releases
自 macOS 26 取消系统启动台之后，大家怨声载道了很久。只靠简单的 App 搜索，有时候很难直观显示以及便于查找。所以许多第三方应用应运而生，此前 频道也做了详细介绍，再三对比之下最终选择了 LaunchNext
由于平时事务较多，开发者也是前不久才适配了 macOS 27，此前用了一段时间 PR 中别人提交的作为过渡。LaunchNext 提供了 UI 和布局的高度自定义，同时也兼顾到了动画、控制方式、备份等细节问题，可以说还是比较成熟的
目前用下来，唯一的问题应该就是翻页时的动画不够平滑，在 PR 版本中表现为太快；而升级到最新稳定版本后，我使用罗技 Master 3 的滚轮滚动，却毫无反应。希望开发者在接下来的版本当中能够修复这个问题，并针对动画效果做进一步的优化
3️⃣ DockDoor vs DockMate
🔗：GitHub | Releases
此前 聊到我的 macOS 窗口管理方法时，我提到了 DockMate 这款软件。它能够帮助我像 Windows 一样展示每个应用的窗口，便于快速预览、打开、切换，也可以展示 Apple Music 控件便于切歌
但升级到 macOS 27 之后，AM 控件功能彻底失效，于是我转向了频道曾经介绍过的、一直在更新维护的同类开源软件 DockDoor，效果出奇得不错
相比于 DockMate，DockDoor 提供了细致入微的自定义程度以及丰富的功能。能够在保留我之前使用习惯的同时，带来更加美观、更加丝滑的使用体验
👨🏻💻 新系统使用感受
即便折腾了一晚上才将 macOS 27 配置为可用的状态，在这一个多月的使用时间里面，它依然带给我不错的体验。下面我分点说说具体的感受：
① MBP 发热有所增加，有时需要手动更改风扇策略进行散热；因插电使用对续航变化无感
② 玻璃效果在 Mac 上并不讨喜，尤其是控制中心和通知栏简直没法看，手动调整为「最不玻璃」
③ 期待已久的 iPhone Mirroring 本身逻辑是「触控使用」，键鼠下体验较为糟糕，且经常出现连接不上的情况
④ AirPods Pro 3 在 iPhone 和 Mac 间的切换体验得到史诗级升级，哪个设备发声就会迅速切换并连接
⑤ 不习惯 Apple Music 将控制栏从顶部放到底部，总是习惯向上寻找；好在 Airbuddy 每到切歌就会自动在刘海下浮动展示信息
⑥ 许多商业软件的新图标，可以用丑陋来形容，譬如 Adobe 以及 BetterZip
⑦ 整体动画和体验依然十分丝滑，极少有卡顿死机的情况出现
👀 虽然隔了几个大版本，但 macOS 27 带给我的新鲜感非常有限。希望这台 MBP 在 27 下面能够焕发第二春，和 iPhone 与 Apple Watch 协作良好。如果你还在犹豫是否更新（32GB 内存为宜），希望本篇可以提供一些参考
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👍18❤9
#Chrome #Browsers #AI #GitHub情报
📩 接读者来稿，他向我们介绍了自己开发的 AI 视频翻译浏览器插件
🎧 Avorythm：给浏览器里的外语视频加上 AI 译配和双语字幕
🔗：GitHub | Web | Chrome 插件
👉 Features
- 翻译用户主动选择的标签页音频，适合外语课程、演讲和播客，也能为没有现成字幕的内容生成字幕
- 原声、译配、原文字幕和译文字幕可独立开关，原声与译配音量可分别调节
- 字幕浮窗可以移动；可选带缓冲的录制播放器，支持暂停、回看和本地导出
- Chrome 扩展独立运行，不需要安装桌面端；项目采用 MIT 开源许可证
💡 使用前需要知道
这是开源客户端，不是本地离线翻译引擎。用户需要自己的 Gemini API 密钥，Groq 为可选转写服务。扩展本身免费；API 的免费额度、地区可用性与可能产生的费用由服务商决定。音频和文本会在用户同意后发送给相应服务商。实时翻译存在处理延迟，也可能出现误译；缓冲播放器通过延后观看来协调音视频，并非零延迟。
🧑🏻💻 开发者的话
我想做的是一个能让大家更方便地看外语课程、听讲座和播客的开源工具：需要时听译配，想保留原声时就只开字幕，不把所有人的使用方式固定成一种。Avorythm 因此把音频和字幕控制分开，也保留了不同的播放方式。
欢迎试用、反馈实际遇到的问题，也欢迎参与 GitHub 上的开发和翻译。官网有一段 53 秒中文介绍视频及安装指南；如果需要补充素材或技术说明，我很乐意提供
* 本项目由海外独立开发者 Mohammad Saleh Mahdinejad 开发，在此为他用心提供的中文语料以及对中文社区的重视表达谢意
📘 关联阅读：
1️⃣ 介绍两个开源的视频翻译 / 字幕添加 AI 项目
2️⃣ 文译：将被语言阻隔的作品，带到读者的语言中
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📩 接读者来稿，他向我们介绍了自己开发的 AI 视频翻译浏览器插件
🎧 Avorythm：给浏览器里的外语视频加上 AI 译配和双语字幕
🔗：GitHub | Web | Chrome 插件
👉 Features
- 翻译用户主动选择的标签页音频，适合外语课程、演讲和播客，也能为没有现成字幕的内容生成字幕
- 原声、译配、原文字幕和译文字幕可独立开关，原声与译配音量可分别调节
- 字幕浮窗可以移动；可选带缓冲的录制播放器，支持暂停、回看和本地导出
- Chrome 扩展独立运行，不需要安装桌面端；项目采用 MIT 开源许可证
💡 使用前需要知道
这是开源客户端，不是本地离线翻译引擎。用户需要自己的 Gemini API 密钥，Groq 为可选转写服务。扩展本身免费；API 的免费额度、地区可用性与可能产生的费用由服务商决定。音频和文本会在用户同意后发送给相应服务商。实时翻译存在处理延迟，也可能出现误译；缓冲播放器通过延后观看来协调音视频，并非零延迟。
🧑🏻💻 开发者的话
我想做的是一个能让大家更方便地看外语课程、听讲座和播客的开源工具：需要时听译配，想保留原声时就只开字幕，不把所有人的使用方式固定成一种。Avorythm 因此把音频和字幕控制分开，也保留了不同的播放方式。
欢迎试用、反馈实际遇到的问题，也欢迎参与 GitHub 上的开发和翻译。官网有一段 53 秒中文介绍视频及安装指南；如果需要补充素材或技术说明，我很乐意提供
* 本项目由海外独立开发者 Mohammad Saleh Mahdinejad 开发，在此为他用心提供的中文语料以及对中文社区的重视表达谢意
📘 关联阅读：
1️⃣ 介绍两个开源的视频翻译 / 字幕添加 AI 项目
2️⃣ 文译：将被语言阻隔的作品，带到读者的语言中
频道：@NewlearnerChannel
#macOS #APP #GitHub情报
📩 接读者来稿，TA 给 Apple Silicon Mac 做了一个安静的系统监视器
🖥 ftop：可任意缩放的浮动系统监视器
🔗：GitHub | Releases
👉 Features
- 任意尺寸：拖动任意一条边，自动换成合适的布局并贴合窗口，从菜单栏大小的小条到几十行进程的大面板，内容不裁切、不留白
- 每个核心：性能核、能效核分组成柱，柱高是占用、横线是当前频率，经 IOReport 读取，无需 sudo
- GPU 与功耗：GPU 独立一列（占用 + 频率），整机瓦数，芯片温度并标明来自哪一级传感器
- 内存与网络：已用、压缩、交换和系统给出的内存压力，实时上下行速度
- 进程：最忙的应用带图标，辅助进程归到所属 App；窗口够大时再加一列按内存排序
- 轻量：占用不到一个核心的 1%，被遮住或隐藏时几乎为 0；签名公证、可自动更新，MIT 开源
💡 适合跑本地模型、AI 代理或长时间编译时放在桌面一角，随手看一眼机器在忙什么、是谁在占用。只显示当前状态，没有历史曲线；硬件读不到的数值显示为不可用，不会显示成 0。需要 Apple Silicon Mac 和 macOS 15 以上。
🧑🏻💻 ftop 最初是 btop 的分支，后来用 Swift 从头重写，与 btop 不再共享代码；开发过程中大量使用 Claude Code，希望大家能够喜欢！
🗣 开发者的话
我是 ftop 的开发者。当时做它单纯是因为自己打开 htop 的时候，总觉得不够美观，而我又不喜欢杂乱繁多的内容，于是就抄起家伙事儿开始设计它。第一版很快就搞定了，花了个把小时；后来又花了两个小时，基本就差不多了，整个过程挺有意思的。只是，想要设计一款优雅的 UI 和动画，还是得花点心思去构思。
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🖥 ftop：可任意缩放的浮动系统监视器
🔗：GitHub | Releases
👉 Features
- 任意尺寸：拖动任意一条边，自动换成合适的布局并贴合窗口，从菜单栏大小的小条到几十行进程的大面板，内容不裁切、不留白
- 每个核心：性能核、能效核分组成柱，柱高是占用、横线是当前频率，经 IOReport 读取，无需 sudo
- GPU 与功耗：GPU 独立一列（占用 + 频率），整机瓦数，芯片温度并标明来自哪一级传感器
- 内存与网络：已用、压缩、交换和系统给出的内存压力，实时上下行速度
- 进程：最忙的应用带图标，辅助进程归到所属 App；窗口够大时再加一列按内存排序
- 轻量：占用不到一个核心的 1%，被遮住或隐藏时几乎为 0；签名公证、可自动更新，MIT 开源
💡 适合跑本地模型、AI 代理或长时间编译时放在桌面一角，随手看一眼机器在忙什么、是谁在占用。只显示当前状态，没有历史曲线；硬件读不到的数值显示为不可用，不会显示成 0。需要 Apple Silicon Mac 和 macOS 15 以上。
🧑🏻💻 ftop 最初是 btop 的分支，后来用 Swift 从头重写，与 btop 不再共享代码；开发过程中大量使用 Claude Code，希望大家能够喜欢！
🗣 开发者的话
我是 ftop 的开发者。当时做它单纯是因为自己打开 htop 的时候，总觉得不够美观，而我又不喜欢杂乱繁多的内容，于是就抄起家伙事儿开始设计它。第一版很快就搞定了，花了个把小时；后来又花了两个小时，基本就差不多了，整个过程挺有意思的。只是，想要设计一款优雅的 UI 和动画，还是得花点心思去构思。
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#macOS #AI #Tools #GitHub情报
🎞️ SCM：让 AI 帮忙找回那段回忆
🔗：Web | GitHub
⭐️ Features:
• 自然语言搜索图片和视频片段
• 支持 OCR 和对白搜索
• 本地运行，离线可用
• MIT 开源
有时候找不到一张图片，可能还记得里面的细节：什么颜色、什么场景，甚至记得某个角落里写了什么，但就是想不起它叫什么、存在哪里。视频就更麻烦了，明明记得看过某个镜头，最后还是只能拖着进度条来回找。SCM（Screen Memories）就是一个试图解决这种问题的 macOS 工具，把图片和视频导入之后，可以通过描述内容来搜索，不必先给每个文件起一个足够聪明的名字。
SCM 支持视频搜索。如找一个“黄昏时航拍港口”的镜头，搜索结果会给出对应片段的预览和时间点，打开后直接跳过去。除了按画面搜索，它也把画面里的文字和视频里的对白分成了独立的搜索模式：记得截图里的某个词就用 OCR，记得视频里说过的一句话就查对白。相比让 AI 对所有东西自由发挥，这种区分我觉得更实用，知道自己要找什么的时候，精确匹配往往比猜意思更省事。
这套处理都在本地完成。视觉模型、OCR 和语音转录模型首次使用时需要下载，之后可以离线运行，媒体不上传，也不需要订阅某家的模型 API。SCM 还提供了可选的本地问答，基于已经提取出来的文字、对白和文件名回答问题，并附上可以点回去的引用。不过这不代表模型会完整看懂每一段视频，问答能用到什么，仍然取决于前面提取到了什么。
🤔 当然，本地 AI 也不是没有代价。模型要占空间，图片和视频建立索引也需要时间和算力，导入的媒体还会复制到应用自己的资料库，素材越多，存储和处理开销越值得留意。另外，SCM 基于 Electron，目前对白转录使用的是 Whisper 英文专用模型，中文对白搜索暂时别抱太大期待。AI 的一大价值就是省得我什么都得记住：收藏的时候可以不那么勤快，找的时候也别太痛苦。如果你手上已经攒了大量截图、照片或者视频素材，SCM 很值得拿一小批文件先试试。至于只有十几张图片的文件夹，倒也不必专门请一套 AI 来管理。
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🎞️ SCM：让 AI 帮忙找回那段回忆
🔗：Web | GitHub
⭐️ Features:
• 自然语言搜索图片和视频片段
• 支持 OCR 和对白搜索
• 本地运行，离线可用
• MIT 开源
有时候找不到一张图片，可能还记得里面的细节：什么颜色、什么场景，甚至记得某个角落里写了什么，但就是想不起它叫什么、存在哪里。视频就更麻烦了，明明记得看过某个镜头，最后还是只能拖着进度条来回找。SCM（Screen Memories）就是一个试图解决这种问题的 macOS 工具，把图片和视频导入之后，可以通过描述内容来搜索，不必先给每个文件起一个足够聪明的名字。
SCM 支持视频搜索。如找一个“黄昏时航拍港口”的镜头，搜索结果会给出对应片段的预览和时间点，打开后直接跳过去。除了按画面搜索，它也把画面里的文字和视频里的对白分成了独立的搜索模式：记得截图里的某个词就用 OCR，记得视频里说过的一句话就查对白。相比让 AI 对所有东西自由发挥，这种区分我觉得更实用，知道自己要找什么的时候，精确匹配往往比猜意思更省事。
这套处理都在本地完成。视觉模型、OCR 和语音转录模型首次使用时需要下载，之后可以离线运行，媒体不上传，也不需要订阅某家的模型 API。SCM 还提供了可选的本地问答，基于已经提取出来的文字、对白和文件名回答问题，并附上可以点回去的引用。不过这不代表模型会完整看懂每一段视频，问答能用到什么，仍然取决于前面提取到了什么。
🤔 当然，本地 AI 也不是没有代价。模型要占空间，图片和视频建立索引也需要时间和算力，导入的媒体还会复制到应用自己的资料库，素材越多，存储和处理开销越值得留意。另外，SCM 基于 Electron，目前对白转录使用的是 Whisper 英文专用模型，中文对白搜索暂时别抱太大期待。AI 的一大价值就是省得我什么都得记住：收藏的时候可以不那么勤快，找的时候也别太痛苦。如果你手上已经攒了大量截图、照片或者视频素材，SCM 很值得拿一小批文件先试试。至于只有十几张图片的文件夹，倒也不必专门请一套 AI 来管理。
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❤10✍1
#GitHub情报 #Food #Life #API #AI
🍔 McReadme Card：把你的麦门履历，挂上 GitHub 主页
🔗：GitHub
👉 Features
- 数据实时来自 麦当劳 MCP，全程只读
- 每天自动刷新
- 提供热敏小票、终端风、GitHub 原生风三套主题
- 展示麦门职级、主力依赖、技术栈、贡献图、积分到期提醒、今日活动等元素
🐱 早在 2020 年前后，GitHub 上就掀起过 GitHub README 主页「装修」的热潮，大家收集各类维度的数据并铺开展示，成就感满满。那时候，还涌现出注入 Substats 这样的收录各个平台关注者数量的插件，大家为了尽情展示自己想尽了办法
💡 时过境迁，在 GitHub 主页和「标签」都归于平淡的当下，Claude 编程让许多新点子成功落地。今天介绍的「麦门名片」就是 AI 的产物，你可以通过调用麦当劳官方接口，将自己的麦当劳（部分）用餐信息展示给大家
👀 具体来讲，「麦门名片」会统计并生成你的常点款式、麦龄、用餐时段偏好、贡献图、可用积分、可用优惠券等多种数据，并根据单品 / 品类数量和麦龄生成「麦门职级」。开发者表示这套体系是为了奖励探索，而不是多吃。这样一来，我们无需等到年底统计，即可实时看到自己过往的「食麦」记录，希望各位麦门用得开心！
🍟 搭配使用：麦门信徒亚伦和他的 Golden Arches 快捷指令
准备出 cos，想留意一下饮食，又不想每次吃麦麦都要上小红书查热量？我（群友亚伦）做了一款专门记录麦当劳餐品的 iOS 快捷指令 —— Golden Arches。菜单自带餐品图片，选中即可直观查看热量、蛋白质、碳水及脂肪等数据，以及占每日参考摄入量（NRV）的比例，然后可以一键添加到 Apple Health app 中。
数据取自麦当劳中国官网的营养计算器。为了让整个过程更省心，我将数据与图片直接内置在指令中，无需联网或安装额外 App，在 Apple Watch 上也能顺畅记录。无论是控卡备展，还是单纯想了解餐品营养，都可以试试。
📘 关联阅读：
1️⃣ Beautify GitHub Profile：又一个 GitHub README 简介合集
2️⃣ Awesome Github Profile README：GitHub README 简介合集
3️⃣ Metrics：统计你的 GitHub 信息并生成 README 个人展示页
频道：@NewlearnerChannel
🍔 McReadme Card：把你的麦门履历，挂上 GitHub 主页
🔗：GitHub
👉 Features
- 数据实时来自 麦当劳 MCP，全程只读
- 每天自动刷新
- 提供热敏小票、终端风、GitHub 原生风三套主题
- 展示麦门职级、主力依赖、技术栈、贡献图、积分到期提醒、今日活动等元素
🐱 早在 2020 年前后，GitHub 上就掀起过 GitHub README 主页「装修」的热潮，大家收集各类维度的数据并铺开展示，成就感满满。那时候，还涌现出注入 Substats 这样的收录各个平台关注者数量的插件，大家为了尽情展示自己想尽了办法
💡 时过境迁，在 GitHub 主页和「标签」都归于平淡的当下，Claude 编程让许多新点子成功落地。今天介绍的「麦门名片」就是 AI 的产物，你可以通过调用麦当劳官方接口，将自己的麦当劳（部分）用餐信息展示给大家
👀 具体来讲，「麦门名片」会统计并生成你的常点款式、麦龄、用餐时段偏好、贡献图、可用积分、可用优惠券等多种数据，并根据单品 / 品类数量和麦龄生成「麦门职级」。开发者表示这套体系是为了奖励探索，而不是多吃。这样一来，我们无需等到年底统计，即可实时看到自己过往的「食麦」记录，希望各位麦门用得开心！
🍟 搭配使用：麦门信徒亚伦和他的 Golden Arches 快捷指令
准备出 cos，想留意一下饮食，又不想每次吃麦麦都要上小红书查热量？我（群友亚伦）做了一款专门记录麦当劳餐品的 iOS 快捷指令 —— Golden Arches。菜单自带餐品图片，选中即可直观查看热量、蛋白质、碳水及脂肪等数据，以及占每日参考摄入量（NRV）的比例，然后可以一键添加到 Apple Health app 中。
数据取自麦当劳中国官网的营养计算器。为了让整个过程更省心，我将数据与图片直接内置在指令中，无需联网或安装额外 App，在 Apple Watch 上也能顺畅记录。无论是控卡备展，还是单纯想了解餐品营养，都可以试试。
📘 关联阅读：
1️⃣ Beautify GitHub Profile：又一个 GitHub README 简介合集
2️⃣ Awesome Github Profile README：GitHub README 简介合集
3️⃣ Metrics：统计你的 GitHub 信息并生成 README 个人展示页
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#APP #Tools #PDF #Translate #GitHub情报
📩 接读者来稿，TA 向我们推荐了自己开发的保留格式的 PDF 实时翻译阅读器
📄 PDFMathReader：使用你的语言在任何平台上实时阅读科学文档
🔗：GitHub
👉 Features
• 实时的保留格式的 PDF 文件翻译
• 丰富的翻译供应商和语言选择
• 充足的阅读体验自定义选项
• 流畅友好的交互页面
• 全平台支持（Mac, Win, Linux, iOS）
🧑🏻💻 开发者的话
我是新国立的一位传播学博士候选人，这个工具脱胎于我们几位开源开发者的和大量开源贡献者之前的努力（PDFMathTranslate）。
之前的翻译工具已经得到了非常多积极的反馈，我们这次将这一工具以全平台的友好的客户端重新呈现给所有需要阅读非母语文档的用户。在设计过程中，桌面端和移动端的设计融入了不少巧思。
我们期望，科学和技术能够以更加容易接触的姿态被传播，也不再有语言的边界。
🧑🏻💻 Newlearner365
实际上，大家对于「文档翻译」的需求早已有之，但很多工具都没有能够以原有的布局呈现翻译后的文档。 PDFMathTranslate 被一些论文视为是当时的 SOTA。 现在这一 SOTA 方案以客户端的形式来到了大家的面前。
欢迎大家试用 PDFMathReader 阅读 PDF 文档！
📘 关联阅读：
1️⃣ 文译：将被语言阻隔的作品，带到读者的语言中
2️⃣ Belin Doc：保留原文排版的 AI 文档翻译
3️⃣ eSearch：开源、强大的跨平台截图 / OCR / 翻译工具
频道：@NewlearnerChannel
📩 接读者来稿，TA 向我们推荐了自己开发的保留格式的 PDF 实时翻译阅读器
📄 PDFMathReader：使用你的语言在任何平台上实时阅读科学文档
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👉 Features
• 实时的保留格式的 PDF 文件翻译
• 丰富的翻译供应商和语言选择
• 充足的阅读体验自定义选项
• 流畅友好的交互页面
• 全平台支持（Mac, Win, Linux, iOS）
🧑🏻💻 开发者的话
我是新国立的一位传播学博士候选人，这个工具脱胎于我们几位开源开发者的和大量开源贡献者之前的努力（PDFMathTranslate）。
之前的翻译工具已经得到了非常多积极的反馈，我们这次将这一工具以全平台的友好的客户端重新呈现给所有需要阅读非母语文档的用户。在设计过程中，桌面端和移动端的设计融入了不少巧思。
我们期望，科学和技术能够以更加容易接触的姿态被传播，也不再有语言的边界。
🧑🏻💻 Newlearner365
实际上，大家对于「文档翻译」的需求早已有之，但很多工具都没有能够以原有的布局呈现翻译后的文档。 PDFMathTranslate 被一些论文视为是当时的 SOTA。 现在这一 SOTA 方案以客户端的形式来到了大家的面前。
欢迎大家试用 PDFMathReader 阅读 PDF 文档！
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1️⃣ 文译：将被语言阻隔的作品，带到读者的语言中
2️⃣ Belin Doc：保留原文排版的 AI 文档翻译
3️⃣ eSearch：开源、强大的跨平台截图 / OCR / 翻译工具
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#Android #macOS #APP #GitHub情报
📩 接读者来稿，他受我邀请参与并体验了一款可以在 macOS 上运行 Android 应用的开源项目
💻 Mac.apk：走 Wine 路线的 macOS 原生运行 Android 应用工具
🔗：GitHub | Releases
⭐️ Features
- 无需虚拟机，直接将 Android 应用作为原生 macOS 进程运行
- 支持（仅支持） Apple Silicon 架构，开源
- 极速下载与启动 Runtime，无冷启动延迟
- 支持标准 APK 及各种打包扩展名的 Split APK
有时候我们只是想在 Mac 上偶尔用用手机端的应用，但又不想为了一个轻量软件专门开一个臃肿的虚拟机。Mac.apk 就是一个试图解决这种痛点的开源项目，它的核心理念类似于 Wine，主打免虚拟机直接在 macOS 上原生运行 Android 应用，下载后第一次配置 runtime 速度极快，体验非常惊艳。
然而，实际体验却泼了一盆冷水。我在 MacBook Air M3 上进行了简单测试：首先尝试了我挺喜欢的一款游戏《Edge Extended》，虽然拖入即安装完毕，但点开后只有一片白屏，完全无法游玩；接着尝试了官方迟迟未给 Mac 适配的《Apple Music Classical》，结果遭遇了严重的排版错乱。经过这几轮测试，它目前显然还处于非常初期的实验阶段，实际可用性甚至比当年的 Windows Subsystem for Android（WSA）还要逊色不少，最终只得无奈放弃。
在与博主交流时，也提到了另一款软件 AndroMeld。它的 2.0 版本通过 VM 方案在 Mac 上运行 Android 应用，这种兼容性往往相对稳定得多。虽然它上架了 Mac App Store 且闭源，免费版对打开次数有限制，带有一点“先尝后买”的性质，但对于追求稳定性的人来说也是一种思路。
🤔 至于类似需求，原生的生态联动其实已经做得足够出色。以我个人的场景，macOS 27 + iOS 27 的 iPhone Mirroring（镜像）已经能够支持自由缩放，并且在延迟、画质和连接稳定性上，对比其他家的生态（比如我以前用的 Samsung Galaxy + Windows），都达到了极高的水准。对于偶尔需要在 Mac 上处理手机端应用的用户来说，原生镜像功能其实已经完全足够了，不必急着用这类初期实验性的翻译层工具。
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📩 接读者来稿，他受我邀请参与并体验了一款可以在 macOS 上运行 Android 应用的开源项目
💻 Mac.apk：走 Wine 路线的 macOS 原生运行 Android 应用工具
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⭐️ Features
- 无需虚拟机，直接将 Android 应用作为原生 macOS 进程运行
- 支持（仅支持） Apple Silicon 架构，开源
- 极速下载与启动 Runtime，无冷启动延迟
- 支持标准 APK 及各种打包扩展名的 Split APK
有时候我们只是想在 Mac 上偶尔用用手机端的应用，但又不想为了一个轻量软件专门开一个臃肿的虚拟机。Mac.apk 就是一个试图解决这种痛点的开源项目，它的核心理念类似于 Wine，主打免虚拟机直接在 macOS 上原生运行 Android 应用，下载后第一次配置 runtime 速度极快，体验非常惊艳。
然而，实际体验却泼了一盆冷水。我在 MacBook Air M3 上进行了简单测试：首先尝试了我挺喜欢的一款游戏《Edge Extended》，虽然拖入即安装完毕，但点开后只有一片白屏，完全无法游玩；接着尝试了官方迟迟未给 Mac 适配的《Apple Music Classical》，结果遭遇了严重的排版错乱。经过这几轮测试，它目前显然还处于非常初期的实验阶段，实际可用性甚至比当年的 Windows Subsystem for Android（WSA）还要逊色不少，最终只得无奈放弃。
在与博主交流时，也提到了另一款软件 AndroMeld。它的 2.0 版本通过 VM 方案在 Mac 上运行 Android 应用，这种兼容性往往相对稳定得多。虽然它上架了 Mac App Store 且闭源，免费版对打开次数有限制，带有一点“先尝后买”的性质，但对于追求稳定性的人来说也是一种思路。
🤔 至于类似需求，原生的生态联动其实已经做得足够出色。以我个人的场景，macOS 27 + iOS 27 的 iPhone Mirroring（镜像）已经能够支持自由缩放，并且在延迟、画质和连接稳定性上，对比其他家的生态（比如我以前用的 Samsung Galaxy + Windows），都达到了极高的水准。对于偶尔需要在 Mac 上处理手机端应用的用户来说，原生镜像功能其实已经完全足够了，不必急着用这类初期实验性的翻译层工具。
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#GitHub情报 #macOS #CarPlay #APP
📩 接读者来稿，TA 把 HomeView 做成了桌宠，让你在实体发售之前率先体验 HomeView software 的交互。
🔊 HomePlay：它会看着你，并将 CarPlay 带到 Mac 上
🔗：GitHub | 产品页面 | 演示动画
⭐️ Features
- 插线连接，然后无线。如同妙控系列配件一样的配对体验。
- 初步设计了十种表情和多款表面，旨在为平凡的日常注入一丝活力，帮助你收获更多平静、自在和从容。
- 稍微用力按下屏幕，就能在 Mac 桌面上获得连贯的 CarPlay 车载体验——与 iPhone Mirroring 不同的是，您可以通过 Mac 访问 iPhone 上的 Siri，按住 F5 直接开口说话，全程免提操作，在工作时减少分心。
- 除了 CarPlay 之外，还整合了番茄钟、电量显示和“正在播放”小组件等功能，并支持窗口置顶，相当于 iTunes 迷你播放器，但是是 iPhone 上的曲库，比 AirPlay to Mac 更灵活和主动（F7-F9 媒体键切歌）。
💡 使用前须知
只测试了运行 iOS 15 的、配备 Lightning 接口的 iPhone SE (第 1 代) 和运行 iOS 27 的、配备 USB-C 接口的 iPhone 18 Pro，其他机型待反馈；双指张合以缩放，双指滑动以旋转，三指拖移换位置。右键菜单还有一个类似 iMac G4 广告的 DockKit 跟随效果并可匹配室内光线。
🧑🏻💻 开发者的话
“👀”是我很喜欢的一个 emoji，可以用来表达兴奋和期待，同时唐老鸭是我最喜爱的卡通角色之一，一双灵动的大眼睛，呆萌呆萌的，可爱极了，私以为在 AI 时代拥有好奇心、释放想象力、发挥创造力、保持判断力和锻炼协同能力是至关重要的，希望 HomePlay 这只桌宠能带给大家一些乐趣。
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📩 接读者来稿，TA 把 HomeView 做成了桌宠，让你在实体发售之前率先体验 HomeView software 的交互。
🔊 HomePlay：它会看着你，并将 CarPlay 带到 Mac 上
🔗：GitHub | 产品页面 | 演示动画
⭐️ Features
- 插线连接，然后无线。如同妙控系列配件一样的配对体验。
- 初步设计了十种表情和多款表面，旨在为平凡的日常注入一丝活力，帮助你收获更多平静、自在和从容。
- 稍微用力按下屏幕，就能在 Mac 桌面上获得连贯的 CarPlay 车载体验——与 iPhone Mirroring 不同的是，您可以通过 Mac 访问 iPhone 上的 Siri，按住 F5 直接开口说话，全程免提操作，在工作时减少分心。
- 除了 CarPlay 之外，还整合了番茄钟、电量显示和“正在播放”小组件等功能，并支持窗口置顶，相当于 iTunes 迷你播放器，但是是 iPhone 上的曲库，比 AirPlay to Mac 更灵活和主动（F7-F9 媒体键切歌）。
💡 使用前须知
只测试了运行 iOS 15 的、配备 Lightning 接口的 iPhone SE (第 1 代) 和运行 iOS 27 的、配备 USB-C 接口的 iPhone 18 Pro，其他机型待反馈；双指张合以缩放，双指滑动以旋转，三指拖移换位置。右键菜单还有一个类似 iMac G4 广告的 DockKit 跟随效果并可匹配室内光线。
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“👀”是我很喜欢的一个 emoji，可以用来表达兴奋和期待，同时唐老鸭是我最喜爱的卡通角色之一，一双灵动的大眼睛，呆萌呆萌的，可爱极了，私以为在 AI 时代拥有好奇心、释放想象力、发挥创造力、保持判断力和锻炼协同能力是至关重要的，希望 HomePlay 这只桌宠能带给大家一些乐趣。
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👀12❤3
#GitHub情报
HelloGitHub：面向入门爱好者的开源项目月刊，近日更新第 127 期
🔗：官网 | GitHub | 投稿
✏️ 第 127 期 已经发布
• colibri：无需显卡运行千亿参数模型
• Filee：拖一下就能转换格式的工具
• EditHere：用截图告诉 AI 界面该怎么改
• magpie：一键切换 AI 编程助手的模型
• openGym：可自托管的健身和体重记录应用
• aerial-tv：参照 tvOS 设计的开源 Android TV 桌面
• DiPlay：在安卓设备上用 CarPlay
• impeccable：让 AI 设计的界面更有品味
• artemis：谷歌开源的 AI 手机自动化工具
• PicLite：极简的本地图片压缩工具
频道：@NewlearnerChannel
HelloGitHub：面向入门爱好者的开源项目月刊，近日更新第 127 期
🔗：官网 | GitHub | 投稿
✏️ 第 127 期 已经发布
• colibri：无需显卡运行千亿参数模型
• Filee：拖一下就能转换格式的工具
• EditHere：用截图告诉 AI 界面该怎么改
• magpie：一键切换 AI 编程助手的模型
• openGym：可自托管的健身和体重记录应用
• aerial-tv：参照 tvOS 设计的开源 Android TV 桌面
• DiPlay：在安卓设备上用 CarPlay
• impeccable：让 AI 设计的界面更有品味
• artemis：谷歌开源的 AI 手机自动化工具
• PicLite：极简的本地图片压缩工具
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#App #GitHub情报 #AI
🌐 ego(lite)：让 AI Agent 带着你的登录状态，在独立工作区里操作网页
🔗：官网 | GitHub | 下载
把日常浏览器交给现有 Agent 使用，同时保留自己的标签页和操作空间。
✨ 特点
1. 复用登录状态：导入浏览器的 Cookie、密码、书签和扩展，让 Agent 访问已经登录的页面。导入是复制，之后两边新增的登录状态不会自动同步。
2. 人和 Agent 分开工作：Agent 在独立 Space 中打开网页和执行任务，用户可以查看过程或接管。多个任务可并行，实际容量取决于电脑资源。
3. 兼容现有 Agent：通过
4. 一次提交多步操作：Agent 可以编写 JavaScript，把导航、等待、提取与交互组织在同一段程序中，减少反复调用工具的开销。
5. 面向复杂页面：官方称定制的 Chromium 快照能够覆盖 iframe、Shadow DOM 和嵌入式组件。
平台方面，目前提供 macOS Intel、Apple Silicon 版本和 Windows beta，Linux 尚在计划中。
⚙️ 机制
Agent 负责理解任务和编写操作代码，浏览器提供执行环境。Node.js 工具层调用浏览器原生接口，通过 CDP 语义完成页面操作，返回结构化快照、结果或截图。快照中的元素引用帮助定位操作目标。
官方在 31 个真实网站任务中报告，平均耗时 398 秒、完整成功率 93.5%、平均每次任务成本 1.64 美元。各工具使用相同的 pi Agent、同一模型及最高推理档位，按同一套逐任务标准评分。
👨🏻💻 使用场景
1. 研究人员整理登录后的资料：在获授权的资料库中读取文章、记录来源链接，再汇总为本地笔记，减少反复登录和复制。
2. 销售人员整理潜在客户：从已登录的客户后台读取公司、职位与联系记录，生成待核对清单，处理缺少导出功能的页面。
3. 开发者检查内部系统：沿用测试账号运行表单、筛选和页面跳转流程，保存结果与截图，方便定位登录后才出现的问题。
4. 运营人员收集账单：从多个商户后台下载发票并整理订单信息，将需要人工判断的差异保留下来。
🛣 路线图
官方将继续推进可复用技能、承载不同 Agent 的 Browser ACP，以及加强浏览器控制列为；操作 Electron 与原生应用、支持 Linux 正在计划中。
💬 社区评价
本次直接读取 GitHub API 的快照为 20,161 个 Stars、1,125 个 Forks。
Roki Ran，技术博客作者，2026 年 7 月 23 日：
作者测试了登录继承、表单、iframe 和并行 Space，同时发现复杂页面快照仍可能很大。其结果支持功能具有实用性，不是所有页面都只需要几百个 token。
💰 定价
个人版免费，提供 macOS 和 Windows 客户端，无需创建账号；Business 面向团队提供定制报价，未公布固定价格。使用者自行承担所选 Agent 或模型的费用，
🙋♂️ 感想
目前大部分 AI 已经可以直接操作你的浏览器，同时操作是在后台，不打扰你前台的使用。并且可以复用用户的登录状态。Ego 在速度和成本上目前看起来有优势。同时可以支持几个 AI 同时使用浏览器， 而且方便用户观察。
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🌐 ego(lite)：让 AI Agent 带着你的登录状态，在独立工作区里操作网页
🔗：官网 | GitHub | 下载
把日常浏览器交给现有 Agent 使用，同时保留自己的标签页和操作空间。
✨ 特点
1. 复用登录状态：导入浏览器的 Cookie、密码、书签和扩展，让 Agent 访问已经登录的页面。导入是复制，之后两边新增的登录状态不会自动同步。
2. 人和 Agent 分开工作：Agent 在独立 Space 中打开网页和执行任务，用户可以查看过程或接管。多个任务可并行，实际容量取决于电脑资源。
3. 兼容现有 Agent：通过
ego-browser skill 接入能运行 shell 命令的 Agent，不必改用浏览器自带的模型或聊天入口。4. 一次提交多步操作：Agent 可以编写 JavaScript，把导航、等待、提取与交互组织在同一段程序中，减少反复调用工具的开销。
5. 面向复杂页面：官方称定制的 Chromium 快照能够覆盖 iframe、Shadow DOM 和嵌入式组件。
平台方面，目前提供 macOS Intel、Apple Silicon 版本和 Windows beta，Linux 尚在计划中。
⚙️ 机制
Agent 负责理解任务和编写操作代码，浏览器提供执行环境。Node.js 工具层调用浏览器原生接口，通过 CDP 语义完成页面操作，返回结构化快照、结果或截图。快照中的元素引用帮助定位操作目标。
官方在 31 个真实网站任务中报告，平均耗时 398 秒、完整成功率 93.5%、平均每次任务成本 1.64 美元。各工具使用相同的 pi Agent、同一模型及最高推理档位，按同一套逐任务标准评分。
👨🏻💻 使用场景
1. 研究人员整理登录后的资料：在获授权的资料库中读取文章、记录来源链接，再汇总为本地笔记，减少反复登录和复制。
2. 销售人员整理潜在客户：从已登录的客户后台读取公司、职位与联系记录，生成待核对清单，处理缺少导出功能的页面。
3. 开发者检查内部系统：沿用测试账号运行表单、筛选和页面跳转流程，保存结果与截图，方便定位登录后才出现的问题。
4. 运营人员收集账单：从多个商户后台下载发票并整理订单信息，将需要人工判断的差异保留下来。
🛣 路线图
官方将继续推进可复用技能、承载不同 Agent 的 Browser ACP，以及加强浏览器控制列为；操作 Electron 与原生应用、支持 Linux 正在计划中。
💬 社区评价
本次直接读取 GitHub API 的快照为 20,161 个 Stars、1,125 个 Forks。
Roki Ran，技术博客作者，2026 年 7 月 23 日：
作者测试了登录继承、表单、iframe 和并行 Space，同时发现复杂页面快照仍可能很大。其结果支持功能具有实用性，不是所有页面都只需要几百个 token。
💰 定价
个人版免费，提供 macOS 和 Windows 客户端，无需创建账号；Business 面向团队提供定制报价，未公布固定价格。使用者自行承担所选 Agent 或模型的费用，
🙋♂️ 感想
目前大部分 AI 已经可以直接操作你的浏览器，同时操作是在后台，不打扰你前台的使用。并且可以复用用户的登录状态。Ego 在速度和成本上目前看起来有优势。同时可以支持几个 AI 同时使用浏览器， 而且方便用户观察。
频道：@NewlearnerChannel
❤15👍2
#GitHub #GFW #APP
🦋 FlClash：我最爱的 Clash 客户端又更新了
🔗：GitHub | Releases
⭐️ Features:
• 全新仪表盘和卡片式代理组
• 可选 Liquid Glass 效果
• WebDAV 备份与恢复
• 开源免费，支持桌面和 Android
Clash 客户端已经介绍过不少了，虽然我一直偏爱安安静静待在菜单栏里的原生小工具，但在跨平台客户端里，FlClash 仍然是我最喜欢的一个。FlClash 基于 mihomo 内核，使用 Flutter 开发，支持 Android、Windows、macOS 和 Linux，最近的 0.9 系列又把 UI 大改了一遍。新版最明显的变化是仪表盘，美观度比之前好了很多，也更加现代。仪表盘的信息量依然不少，层次清晰，一目了然。
FlClash 旧版就是 Material You 路线，这次给我的感觉是往 Material 3 Expressive 又走了一步，同时揉进了不少 Apple 式交互：连续圆角、可以拖动并停在不同高度的弹出面板、滑动选择菜单，以及可选的 Liquid Glass 效果。桌面侧边栏也加入了模糊效果，代理组改成卡片，分组切换则使用胶囊式标签。不得不说这一套新 UI 十分清爽和漂亮。功能上，新版也将连接、请求和 DNS 查询整理成了可排序的表格，更方便排查问题。
🤔 0.9.0 移除了旧的自定义覆写，需要按新版方式重建为自定义配置；桌面端 TUN 设置的继承逻辑也有调整，自己改过 DNS、TUN 或覆写的用户尤其需要留意。FlClash 仍然免费、GPL-3.0 开源，如果你想在电脑和 Android 上使用一套相近的操作方式，这次更新很值得看看。至于这次多出来的玻璃和动效，好看归好看，代理工具最终还是要回到连接是否稳定、后台是否省心，在这方面我认为 FlClash 是十分优秀的。
📘 关联阅读：
1️⃣ Clash：熟悉的配置和规则，套上新的外壳
2️⃣ Surge 周边工具合集：从配置、订阅到家庭网关
3️⃣ ClashBar：原生轻量的 macOS 菜单栏代理客户端
4️⃣ ClashMac：基于 SwiftUI 的轻量 Clash 客户端
频道：@NewlearnerChannel
🦋 FlClash：我最爱的 Clash 客户端又更新了
🔗：GitHub | Releases
⭐️ Features:
• 全新仪表盘和卡片式代理组
• 可选 Liquid Glass 效果
• WebDAV 备份与恢复
• 开源免费，支持桌面和 Android
Clash 客户端已经介绍过不少了，虽然我一直偏爱安安静静待在菜单栏里的原生小工具，但在跨平台客户端里，FlClash 仍然是我最喜欢的一个。FlClash 基于 mihomo 内核，使用 Flutter 开发，支持 Android、Windows、macOS 和 Linux，最近的 0.9 系列又把 UI 大改了一遍。新版最明显的变化是仪表盘，美观度比之前好了很多，也更加现代。仪表盘的信息量依然不少，层次清晰，一目了然。
FlClash 旧版就是 Material You 路线，这次给我的感觉是往 Material 3 Expressive 又走了一步，同时揉进了不少 Apple 式交互：连续圆角、可以拖动并停在不同高度的弹出面板、滑动选择菜单，以及可选的 Liquid Glass 效果。桌面侧边栏也加入了模糊效果，代理组改成卡片，分组切换则使用胶囊式标签。不得不说这一套新 UI 十分清爽和漂亮。功能上，新版也将连接、请求和 DNS 查询整理成了可排序的表格，更方便排查问题。
🤔 0.9.0 移除了旧的自定义覆写，需要按新版方式重建为自定义配置；桌面端 TUN 设置的继承逻辑也有调整，自己改过 DNS、TUN 或覆写的用户尤其需要留意。FlClash 仍然免费、GPL-3.0 开源，如果你想在电脑和 Android 上使用一套相近的操作方式，这次更新很值得看看。至于这次多出来的玻璃和动效，好看归好看，代理工具最终还是要回到连接是否稳定、后台是否省心，在这方面我认为 FlClash 是十分优秀的。
📘 关联阅读：
1️⃣ Clash：熟悉的配置和规则，套上新的外壳
2️⃣ Surge 周边工具合集：从配置、订阅到家庭网关
3️⃣ ClashBar：原生轻量的 macOS 菜单栏代理客户端
4️⃣ ClashMac：基于 SwiftUI 的轻量 Clash 客户端
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#telegram #Bot #GitHub情报 #Cloudflare #AD #AI
🤖 聊聊 Newlearnerの IT 社群的自动化入群方案部署 —— 从 AI Agent 到基于 Bot 和网页的黑盒程序
Newlearnerの IT 社群是自留地频道的附属群聊，为了防止广告机器人无节制地自动加入，在很早之前我们就开启了「人工审核」才能入群的开关，并在今年设置了「只有加入群聊才能在频道下方留言」。但数量众多的广告小号还是让管理员们不堪其扰，我决定研究一套无人值守的方案，用魔法打败魔法
1️⃣ 基于 Open Minis 的 AI Agent 尝试
起初我能够想到用 AI 帮我审核入群信息，是受到了 Open Minis 开发者 Ethan Wang 的影响。看到他的推文后，立即向他咨询了如何部署，并成功跑了起来。做到这一点并不难：
① 下载 Open Minis 并接入 AI API
② 命令 AI 到 GitHub 找到 Minis Skills 仓库里的tg-hub skill
③ 去 my.telegram.org 注册并得到 api_id 和 api_hash
④ 进行配置并以个人账号方式在终端登录 Telegram
⑤ 对群组实行扫描和监控，将「入群规则」详细地告诉 AI，达到什么样的标准可以进入，有哪些特征直接拒绝或封禁
⑥ 将这套流程做成 Skill 或脚本一类的东西，和 AI 商量好通过关键词即可触发
这样操作后，不止能够批量处理入群申请，还可以看群中是否有携带特征的潜伏广告 Bot，本质上就是个 人形自走机器人（部署有风险，请遵照 Telegram TOS）。如何定期运行呢？我想的是通过 iOS 的快捷指令，定时拉起处理一次入群消息，最终用下来也是非常省心无感
🤔 但是 AI Agent 的方案有一些很显然的缺点。首先它需要消耗 Token，免费套餐并不能支持非常高频率地扫描处理，也就意味着几乎做不到实时；其次，终端过一段时间就要重新登录，目前 API 申请不如之前那么宽松了，更何况我不清楚这样高强度调用是否会招来封号；最重要的是，一旦信息多起来，并没有一套成体系的机制去记录和管理
2️⃣ 非常成功的 Bot 和网页黑盒程序
在群里分享取得的一些小小成果之后，群友找到了我，说见过类似的程序。我向他表明了我实际上需要类似 TelegramDoor 的一个基于网页后台的系统，可以在其中对每一个入群者进行详细的管理
进过一番 Vibe Coding 之后，我们得到了整套系统，它由 Bot 作为后端、将数据传递呈现到网页前端，这套系统能够实现：
① 规则 + 语义 + Jev 多层判断，识别用户特征，实时处理
② 个人资料快照和判断依据展示
③ 详尽的操作日志
④ 灵活的判断规则，随时可根据需求调整，支持样本库和白名单功能
⑤ 加入「统计」板块，便于前期根据预判断结果和准确率调整规则
⑥ 机器人可自动执行封禁、拒绝与通过
💡 我和群友用这套系统训练了大半个月，一一比对系统给出的预判断结果，也根据情况对规则进行了更加复杂的调整。我们发现，这套规则对于处理广告和小号非常适用（连续 7 日准确率超过 98%），但在判断真人方面还存在一些不确定性。针对「是真人但系统不通过」的情况，我们也加入了白名单机制：我会不定期去网页后台翻阅记录，如果发现拒绝了真人，则为他加入白名单，下次加入即可通过
👀 为保险起见，也为了减少误伤，我们最终还是决定把那些「不够确定」的、或是「看起来是真人」的处理，通过 Telegram Channel 推送给我本人进行处理。整体运行下来，这样的案例非常少，也可以看到目前 TG 的生态几乎都是被广告占据了。总之，这套系统用下来还是很爽的，但为了保持其黑盒特性、给大家带来一个良好的聊天环境，我们并不打算将系统开源
* 如有进群误伤或无法进群的情况，可以通过投稿机器人 @newlearner_pm_bot 与我取得联系
📘 关联阅读：TelegramDoor - 基于 Cloudflare 的 Telegram 双向私信机器人
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🤖 聊聊 Newlearnerの IT 社群的自动化入群方案部署 —— 从 AI Agent 到基于 Bot 和网页的黑盒程序
Newlearnerの IT 社群是自留地频道的附属群聊，为了防止广告机器人无节制地自动加入，在很早之前我们就开启了「人工审核」才能入群的开关，并在今年设置了「只有加入群聊才能在频道下方留言」。但数量众多的广告小号还是让管理员们不堪其扰，我决定研究一套无人值守的方案，用魔法打败魔法
1️⃣ 基于 Open Minis 的 AI Agent 尝试
起初我能够想到用 AI 帮我审核入群信息，是受到了 Open Minis 开发者 Ethan Wang 的影响。看到他的推文后，立即向他咨询了如何部署，并成功跑了起来。做到这一点并不难：
① 下载 Open Minis 并接入 AI API
② 命令 AI 到 GitHub 找到 Minis Skills 仓库里的tg-hub skill
③ 去 my.telegram.org 注册并得到 api_id 和 api_hash
④ 进行配置并以个人账号方式在终端登录 Telegram
⑤ 对群组实行扫描和监控，将「入群规则」详细地告诉 AI，达到什么样的标准可以进入，有哪些特征直接拒绝或封禁
⑥ 将这套流程做成 Skill 或脚本一类的东西，和 AI 商量好通过关键词即可触发
这样操作后，不止能够批量处理入群申请，还可以看群中是否有携带特征的潜伏广告 Bot，本质上就是个 人形自走机器人（部署有风险，请遵照 Telegram TOS）。如何定期运行呢？我想的是通过 iOS 的快捷指令，定时拉起处理一次入群消息，最终用下来也是非常省心无感
🤔 但是 AI Agent 的方案有一些很显然的缺点。首先它需要消耗 Token，免费套餐并不能支持非常高频率地扫描处理，也就意味着几乎做不到实时；其次，终端过一段时间就要重新登录，目前 API 申请不如之前那么宽松了，更何况我不清楚这样高强度调用是否会招来封号；最重要的是，一旦信息多起来，并没有一套成体系的机制去记录和管理
2️⃣ 非常成功的 Bot 和网页黑盒程序
在群里分享取得的一些小小成果之后，群友找到了我，说见过类似的程序。我向他表明了我实际上需要类似 TelegramDoor 的一个基于网页后台的系统，可以在其中对每一个入群者进行详细的管理
进过一番 Vibe Coding 之后，我们得到了整套系统，它由 Bot 作为后端、将数据传递呈现到网页前端，这套系统能够实现：
① 规则 + 语义 + Jev 多层判断，识别用户特征，实时处理
② 个人资料快照和判断依据展示
③ 详尽的操作日志
④ 灵活的判断规则，随时可根据需求调整，支持样本库和白名单功能
⑤ 加入「统计」板块，便于前期根据预判断结果和准确率调整规则
⑥ 机器人可自动执行封禁、拒绝与通过
💡 我和群友用这套系统训练了大半个月，一一比对系统给出的预判断结果，也根据情况对规则进行了更加复杂的调整。我们发现，这套规则对于处理广告和小号非常适用（连续 7 日准确率超过 98%），但在判断真人方面还存在一些不确定性。针对「是真人但系统不通过」的情况，我们也加入了白名单机制：我会不定期去网页后台翻阅记录，如果发现拒绝了真人，则为他加入白名单，下次加入即可通过
👀 为保险起见，也为了减少误伤，我们最终还是决定把那些「不够确定」的、或是「看起来是真人」的处理，通过 Telegram Channel 推送给我本人进行处理。整体运行下来，这样的案例非常少，也可以看到目前 TG 的生态几乎都是被广告占据了。总之，这套系统用下来还是很爽的，但为了保持其黑盒特性、给大家带来一个良好的聊天环境，我们并不打算将系统开源
* 如有进群误伤或无法进群的情况，可以通过投稿机器人 @newlearner_pm_bot 与我取得联系
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❤9
#CarPlay #GitHub情报 #Android
🚗 介绍两个让 CarPlay「搬家」的开源软件
自 iOS 7 以来，CarPlay 依托 Apple 生态和传统燃油车大厂的支持，迅速培养了一批用户的习惯。然而，随着新能源车辆崛起，各新势力品牌都想要把用户圈入自己的「围墙花园」，不愿将这些宝贵的用户和数据拱手让给 Apple
今天介绍的两个项目，就是大家探索到的、低成本地在不支持 CarPlay 设备上运行 CarPlay 的成果。这其中也少不了 Vibe Coding 的功劳，它把许多想法都变成了现实
1️⃣ xcertplay：面向 Android 车机的 CarPlay 接收端项目
🔗：GitHub | Releases
👉 Features
- 面向 Android 和 Android Automotive OS 的 CarPlay 主机应用
- 支持 CH341 桥接 MFi 芯片、原生 /dev/i2c-N 设备连接的 MFi 芯片、本地证书/私钥文件和 Remote MFi 认证
- 支持 CarPlay 有线或无线连接
- 支持触发 CarPlay Ultra
- 支持主屏和仪表的独立网页输出
- 支持语音、导航、音乐多通道音频输出并 mapping 至 Android 的对应通道
xcertplay 为 CarPlay 的「搬家」提供了一个框架和思路 —— 围绕 MFi 芯片展开，你可以用 CH341 模块桥接、可以用现成的证书和私钥进行伪造。最终的目的是骗过 Apple 那套协议协商与身份认证，进而通过无线引导打通链路，最后做好媒体解码与反向控制即可使用
通过 xcertplay 并配合一些低成本硬件（可选），我们就可以在支持的 Android 系统上跑 CarPlay，不局限于车机，可以是你手边的任何 Android 设备。而让这套玩法真正为人熟知的，是一个中外合作的项目 DiPlay，它为兼容的比亚迪安卓车机提供有线及无线 CarPlay，无需越狱、转接盒、账户或认证服务器
DiPlay 采用了一种更机智的方式，开发者从公开的 Carlinkit C2Air 转接盒固件中，提取了配件认证证书及对应私钥，并将这些认证数据，直接集成到了 APK 中。即使车机本身不支持，但打开 DiPlay 就可以连接 CarPlay。目前只针对比亚迪适配，其他基于 Android 开发的车机也可以试一试。遗憾的是，Tesla 无法享受到这些项目带来的便利
2️⃣ Prelude：给 Spotify Car Thing 用上 CarPlay 和 Android Auto
🔗：GitHub | Releases
👉 Features
- CarPlay 与 Android Auto 支持
- 支持有线 / 无线连接
- 支持通过 Car Thing 的触摸屏进行交互
- 适配实体旋钮控制，支持实体按键自定义
- Siri / Google Assistant 支持
不同于 xcertplay 的开箱即用以及普适性，Prelude 是为了专有设备打造的一套自定义固件，安装和调试有着一定的门槛。详细来讲，Windows 用户需要安装 Terbium 驱动，还要准备 USB OTG 转接器、USB Hub、支持 Linux 的 USB Wi-Fi 网卡（方可无线使用）等工具
Prelude 无疑使 Spotify Car Thing 这款停产的老设备回春，并且具有一些真正的实用价值。21 年它刚发布的时候，初衷是为搭载非智能车机的老车带来一些现代系统和音乐。谁能知道 5 年过去了，新能源来势如此凶猛？无论如何，一直对这款设备念念不忘的「遗老」们可以去海鲜市场淘货了
💡 个人认为，随着新能源车辆和智能的不断进步，各车企推出自己的系统、做软硬件结合是大势所趋，而 CarPlay 仅仅是个电话、娱乐、导航中枢。CarPlay Ultra 是一个看上去不错的尝试，它试着接管车辆的部分参数和控制，从「iOS 车机」这个角色跳出来；奈何支持者寥寥，至今也没有什么面向大众的民用案例。CarPlay 的成功之处，在于培养了我们这一代人的车机使用习惯，然而下一代呢？
👀 最后还是想和大家聊一下 Vibe Coding，多亏了它，我们看到了 CarPlay 跑在 Android 上、看到了《塞尔达》以 4K 120 FPS 运行在 Windows 上、看到了 Android 刷上了 iOS、看到了 iPad 刷上了 macOS、看到了 哈苏相机 也刷上了 CarPlay。这是一个有趣的项目写不完的时代，好久没有这么热闹过了，我称之为「大逆向」时代
📘 关联阅读：
1️⃣ CarPlay 好用么？编辑部问答篇
2️⃣ HomePlay：它会看着你，并将 CarPlay 带到 Mac 上
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🚗 介绍两个让 CarPlay「搬家」的开源软件
自 iOS 7 以来，CarPlay 依托 Apple 生态和传统燃油车大厂的支持，迅速培养了一批用户的习惯。然而，随着新能源车辆崛起，各新势力品牌都想要把用户圈入自己的「围墙花园」，不愿将这些宝贵的用户和数据拱手让给 Apple
今天介绍的两个项目，就是大家探索到的、低成本地在不支持 CarPlay 设备上运行 CarPlay 的成果。这其中也少不了 Vibe Coding 的功劳，它把许多想法都变成了现实
1️⃣ xcertplay：面向 Android 车机的 CarPlay 接收端项目
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👉 Features
- 面向 Android 和 Android Automotive OS 的 CarPlay 主机应用
- 支持 CH341 桥接 MFi 芯片、原生 /dev/i2c-N 设备连接的 MFi 芯片、本地证书/私钥文件和 Remote MFi 认证
- 支持 CarPlay 有线或无线连接
- 支持触发 CarPlay Ultra
- 支持主屏和仪表的独立网页输出
- 支持语音、导航、音乐多通道音频输出并 mapping 至 Android 的对应通道
xcertplay 为 CarPlay 的「搬家」提供了一个框架和思路 —— 围绕 MFi 芯片展开，你可以用 CH341 模块桥接、可以用现成的证书和私钥进行伪造。最终的目的是骗过 Apple 那套协议协商与身份认证，进而通过无线引导打通链路，最后做好媒体解码与反向控制即可使用
通过 xcertplay 并配合一些低成本硬件（可选），我们就可以在支持的 Android 系统上跑 CarPlay，不局限于车机，可以是你手边的任何 Android 设备。而让这套玩法真正为人熟知的，是一个中外合作的项目 DiPlay，它为兼容的比亚迪安卓车机提供有线及无线 CarPlay，无需越狱、转接盒、账户或认证服务器
DiPlay 采用了一种更机智的方式，开发者从公开的 Carlinkit C2Air 转接盒固件中，提取了配件认证证书及对应私钥，并将这些认证数据，直接集成到了 APK 中。即使车机本身不支持，但打开 DiPlay 就可以连接 CarPlay。目前只针对比亚迪适配，其他基于 Android 开发的车机也可以试一试。遗憾的是，Tesla 无法享受到这些项目带来的便利
2️⃣ Prelude：给 Spotify Car Thing 用上 CarPlay 和 Android Auto
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👉 Features
- CarPlay 与 Android Auto 支持
- 支持有线 / 无线连接
- 支持通过 Car Thing 的触摸屏进行交互
- 适配实体旋钮控制，支持实体按键自定义
- Siri / Google Assistant 支持
不同于 xcertplay 的开箱即用以及普适性，Prelude 是为了专有设备打造的一套自定义固件，安装和调试有着一定的门槛。详细来讲，Windows 用户需要安装 Terbium 驱动，还要准备 USB OTG 转接器、USB Hub、支持 Linux 的 USB Wi-Fi 网卡（方可无线使用）等工具
Prelude 无疑使 Spotify Car Thing 这款停产的老设备回春，并且具有一些真正的实用价值。21 年它刚发布的时候，初衷是为搭载非智能车机的老车带来一些现代系统和音乐。谁能知道 5 年过去了，新能源来势如此凶猛？无论如何，一直对这款设备念念不忘的「遗老」们可以去海鲜市场淘货了
💡 个人认为，随着新能源车辆和智能的不断进步，各车企推出自己的系统、做软硬件结合是大势所趋，而 CarPlay 仅仅是个电话、娱乐、导航中枢。CarPlay Ultra 是一个看上去不错的尝试，它试着接管车辆的部分参数和控制，从「iOS 车机」这个角色跳出来；奈何支持者寥寥，至今也没有什么面向大众的民用案例。CarPlay 的成功之处，在于培养了我们这一代人的车机使用习惯，然而下一代呢？
👀 最后还是想和大家聊一下 Vibe Coding，多亏了它，我们看到了 CarPlay 跑在 Android 上、看到了《塞尔达》以 4K 120 FPS 运行在 Windows 上、看到了 Android 刷上了 iOS、看到了 iPad 刷上了 macOS、看到了 哈苏相机 也刷上了 CarPlay。这是一个有趣的项目写不完的时代，好久没有这么热闹过了，我称之为「大逆向」时代
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2️⃣ HomePlay：它会看着你，并将 CarPlay 带到 Mac 上
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❤7
#APP #GitHub情报 #Android
📱 Mika：在后台虚拟屏上替你操作 App 的开源安卓 Phone Agent
🔗：官网 | GitHub
一个 APK 把现有安卓机变成「AI 手机」。说一句话，它在一块你看不见的屏幕上打开 App、点击、输入、翻页直到把事办完，你的主屏照常刷，不需要 Root，也没有 Mika 服务器。
✨ 特点
• 后台虚拟屏干活：App 跑在一块与主屏同尺寸的独立虚拟显示器上，安卓 14 起拥有独立输入焦点，Mika 打字时不会抢走你正在聊天的输入框，对话页的小画面可随时放大围观。
• 任何 App 免适配：先读无障碍控件树，读不全时自动切到 APK 内置的 ML Kit 文字识别，再不行交给看图模型找按钮，「看得到就能操作」，不依赖任何 App 开放接口。
• 内置浏览器 + Linux 沙箱：私有虚拟屏上的 WebView 通过 DevTools 协议发真实点击和键盘输入
• 登录态常驻：每个对话另配一个 Alpine 沙箱跑 Python、Node 和 shell，默认断网。
• 越用越熟：办成的任务会被记成可回放的路线，下次同类任务逐步核对、不调模型直接重放；还能起草个人技能、补充 App 知识，或者打开「教 Mika」亲手示范一遍。
• 人机分工明确：默认「询问」模式下只有花钱那一步要你点头；登录、验证码、付款一律发通知请你接管，App 挪到主屏，你处理完交还，它重新核实再继续。
• 从电脑派活：电脑上的 Claude Code、Codex 等 Agent 可以通过 CLI + Skill 或 MCP 把任务交给手机上的 Mika，等于给桌面 Agent 多装了一双能操作手机的手。
⚙️ 机制
Mika 的关键在于绕开了「普通 APK 没权限操作别的 App」这道墙：它借用手机自带的「无线调试」，用自研的 ADB 协议实现（Mika 自己的 RSA-2048 配对钥匙，由 Android Keystore 加密保存）在本机拉起一个 shell 身份的辅助进程，由它创建虚拟屏、把目标 App 启动到这块屏上，再由无障碍服务读控件树、注入手势。
上层是一个只负责调度的 AgentLoop：所有改动屏幕的动作都经过唯一执行入口 ActionExecutor，插话、回答、接管交还等外部输入统一走 RunInbox 收件箱，因此任务跑到一半你补一句话，它会撤掉在途的模型请求、带着新要求重问，而已做过的步骤一概保留。为了不被风控盯上，手势、打字和翻页都加了随机化的「人类节奏」，同一网站连续换页会主动停顿，认出拦截页就交还给你。
主要依赖：Kotlin 约占 94%，Jetpack Compose 界面，ML Kit 本地读屏，androidx.webkit 驱动内置浏览器，PRoot + Alpine 3.22 沙箱随 APK 打包。
模型侧内置 DeepSeek、通义、Kimi、Anthropic、OpenAI、Ollama 等 20 多家预设，也支持 ChatGPT、xAI、OpenRouter 账号登录。Apache 2.0 许可。
👨🏻💻 使用场景
• 群聊爬楼：上班族面对 999+ 未读的工作群或家族群，说一句「总结一下这个群今天聊了啥」，Mika 在后台逐屏滚动读完再给摘要，自己全程不用切出当前 App。
• 比价与下单前准备：在电商 App 里找「30 美元以内、4.5 星以上的充电器」，或者在外卖平台凑满减，Mika 把商品加进购物车后停在付款前，等你确认。
• 求职批量打招呼：求职者在 BOSS 直聘按条件筛岗位、逐个给 HR 打招呼，Mika 每两次之间随机间隔，平台提示到上限就自动停下汇报。
• 条件触发的盯盘式任务：「每天早上 8 点看看天气，下雨才告诉我」「降价超过 50 块提醒我」，到点在原对话里执行，只在条件满足时打扰你。
• 桌面 Agent 的移动端外设：开发者在电脑上让 Claude Code 通过 MCP 给手机派活，比如在真机上走一遍自家 App 的冒烟测试，或把手机里才有的信息抓回电脑处理。
🛣 路线图
• 真机任务驱动的修复：作者在
• 手机能力 v2：单次多步里携带等待条件、读屏只发与上一屏的差异、工具按需加载以压缩固定前缀，并系统测量首次反馈时间、往返次数和完成率。
• 定时任务进阶：登录态 App 内的条件监控、免打扰时段、运行时长上限、连续失败合并提醒。
• 社区高频请求：经 Shizuku 获取权限（#204）、强烈要求接入飞书（#385，仓库已有
🖊 作者背景
王赞（WangZan） - 独立开发者、AI 内容创作者
• 教育：理工科背景，据本人文章自述曾直博后退学；GitHub 早期仓库包括地球物理资源导航 GeophysicsHub、科研图片拼接工具 PicGrid、知网文献下载脚本。
• 职业经历：
◦ 独立开发 Mika（2026 年至今，个人项目，无公司实体、无融资）
◦ AI 产品方向从业者（自述「直博退学，三个月零基础转行 AI 产品经理」）
• 背景：常驻深圳，X 上约 1.7 万关注者，运营公众号「王工有赞」，长期写 AI 编程、Agent 与内容创作；自述从「零基础借助 AI 写出第一个上架 App」起步，Mika 全仓约七成提交出自他一人之手。
🙋♂️ 感想
读完 Mika 的架构文档，最打动我的不是「AI 会点手机」本身，而是它对「和人共用一台手机」这件事的认真：虚拟屏独立焦点、App 被占用时排队等待并识别死锁、你一摸网页它就停、任务结束不把 App 甩到你眼前。演示里左边对话、右边后台屏同时在动的画面，确实是这一类产品第一次让我觉得能「交代完就不管」。
对比来看，豆包手机助手靠厂商系统级权限、只能装在特定机型上；智谱 Open-AutoGLM 等开源方案多需要电脑常驻用 ADB 遥控；Mika 用无线调试 + 自研 ADB 在手机内部闭环，是目前门槛最低的路线。但代价同样清楚：每一步都是一次模型调用，复杂任务耗时以分钟计、Token 以百万计；自动操作微信、招聘站本身有封号风险；最终核查还没打开，安全护栏偏宽松。
推荐给手里有安卓 14 以上闲置机、愿意自备模型 Key 的效率爱好者，以及想让 Claude Code、Codex 能动手机的开发者
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📱 Mika：在后台虚拟屏上替你操作 App 的开源安卓 Phone Agent
🔗：官网 | GitHub
一个 APK 把现有安卓机变成「AI 手机」。说一句话，它在一块你看不见的屏幕上打开 App、点击、输入、翻页直到把事办完，你的主屏照常刷，不需要 Root，也没有 Mika 服务器。
✨ 特点
• 后台虚拟屏干活：App 跑在一块与主屏同尺寸的独立虚拟显示器上，安卓 14 起拥有独立输入焦点，Mika 打字时不会抢走你正在聊天的输入框，对话页的小画面可随时放大围观。
• 任何 App 免适配：先读无障碍控件树，读不全时自动切到 APK 内置的 ML Kit 文字识别，再不行交给看图模型找按钮，「看得到就能操作」，不依赖任何 App 开放接口。
• 内置浏览器 + Linux 沙箱：私有虚拟屏上的 WebView 通过 DevTools 协议发真实点击和键盘输入
• 登录态常驻：每个对话另配一个 Alpine 沙箱跑 Python、Node 和 shell，默认断网。
• 越用越熟：办成的任务会被记成可回放的路线，下次同类任务逐步核对、不调模型直接重放；还能起草个人技能、补充 App 知识，或者打开「教 Mika」亲手示范一遍。
• 人机分工明确：默认「询问」模式下只有花钱那一步要你点头；登录、验证码、付款一律发通知请你接管，App 挪到主屏，你处理完交还，它重新核实再继续。
• 从电脑派活：电脑上的 Claude Code、Codex 等 Agent 可以通过 CLI + Skill 或 MCP 把任务交给手机上的 Mika，等于给桌面 Agent 多装了一双能操作手机的手。
⚙️ 机制
Mika 的关键在于绕开了「普通 APK 没权限操作别的 App」这道墙：它借用手机自带的「无线调试」，用自研的 ADB 协议实现（Mika 自己的 RSA-2048 配对钥匙，由 Android Keystore 加密保存）在本机拉起一个 shell 身份的辅助进程，由它创建虚拟屏、把目标 App 启动到这块屏上，再由无障碍服务读控件树、注入手势。
上层是一个只负责调度的 AgentLoop：所有改动屏幕的动作都经过唯一执行入口 ActionExecutor，插话、回答、接管交还等外部输入统一走 RunInbox 收件箱，因此任务跑到一半你补一句话，它会撤掉在途的模型请求、带着新要求重问，而已做过的步骤一概保留。为了不被风控盯上，手势、打字和翻页都加了随机化的「人类节奏」，同一网站连续换页会主动停顿，认出拦截页就交还给你。
主要依赖：Kotlin 约占 94%，Jetpack Compose 界面，ML Kit 本地读屏，androidx.webkit 驱动内置浏览器，PRoot + Alpine 3.22 沙箱随 APK 打包。
模型侧内置 DeepSeek、通义、Kimi、Anthropic、OpenAI、Ollama 等 20 多家预设，也支持 ChatGPT、xAI、OpenRouter 账号登录。Apache 2.0 许可。
👨🏻💻 使用场景
• 群聊爬楼：上班族面对 999+ 未读的工作群或家族群，说一句「总结一下这个群今天聊了啥」，Mika 在后台逐屏滚动读完再给摘要，自己全程不用切出当前 App。
• 比价与下单前准备：在电商 App 里找「30 美元以内、4.5 星以上的充电器」，或者在外卖平台凑满减，Mika 把商品加进购物车后停在付款前，等你确认。
• 求职批量打招呼：求职者在 BOSS 直聘按条件筛岗位、逐个给 HR 打招呼，Mika 每两次之间随机间隔，平台提示到上限就自动停下汇报。
• 条件触发的盯盘式任务：「每天早上 8 点看看天气，下雨才告诉我」「降价超过 50 块提醒我」，到点在原对话里执行，只在条件满足时打扰你。
• 桌面 Agent 的移动端外设：开发者在电脑上让 Claude Code 通过 MCP 给手机派活，比如在真机上走一遍自家 App 的冒烟测试，或把手机里才有的信息抓回电脑处理。
🛣 路线图
• 真机任务驱动的修复：作者在
docs/dev/roadmap.md 里定下「先把事办好，再求快，再扩能力」，下一步是在真机跑真实任务，失败按根因归类、在机制层修复。• 手机能力 v2：单次多步里携带等待条件、读屏只发与上一屏的差异、工具按需加载以压缩固定前缀，并系统测量首次反馈时间、往返次数和完成率。
• 定时任务进阶：登录态 App 内的条件监控、免打扰时段、运行时长上限、连续失败合并提醒。
• 社区高频请求：经 Shizuku 获取权限（#204）、强烈要求接入飞书（#385，仓库已有
tools/mika-feishu）、语音唤醒「Hey Mika」（#262）、对接 Android AppFunctions（#318），以及多条机型兼容性反馈（荣耀、vivo、小米的远程解锁与无线调试问题）。🖊 作者背景
王赞（WangZan） - 独立开发者、AI 内容创作者
• 教育：理工科背景，据本人文章自述曾直博后退学；GitHub 早期仓库包括地球物理资源导航 GeophysicsHub、科研图片拼接工具 PicGrid、知网文献下载脚本。
• 职业经历：
◦ 独立开发 Mika（2026 年至今，个人项目，无公司实体、无融资）
◦ AI 产品方向从业者（自述「直博退学，三个月零基础转行 AI 产品经理」）
• 背景：常驻深圳，X 上约 1.7 万关注者，运营公众号「王工有赞」，长期写 AI 编程、Agent 与内容创作；自述从「零基础借助 AI 写出第一个上架 App」起步，Mika 全仓约七成提交出自他一人之手。
🙋♂️ 感想
读完 Mika 的架构文档，最打动我的不是「AI 会点手机」本身，而是它对「和人共用一台手机」这件事的认真：虚拟屏独立焦点、App 被占用时排队等待并识别死锁、你一摸网页它就停、任务结束不把 App 甩到你眼前。演示里左边对话、右边后台屏同时在动的画面，确实是这一类产品第一次让我觉得能「交代完就不管」。
对比来看，豆包手机助手靠厂商系统级权限、只能装在特定机型上；智谱 Open-AutoGLM 等开源方案多需要电脑常驻用 ADB 遥控；Mika 用无线调试 + 自研 ADB 在手机内部闭环，是目前门槛最低的路线。但代价同样清楚：每一步都是一次模型调用，复杂任务耗时以分钟计、Token 以百万计；自动操作微信、招聘站本身有封号风险；最终核查还没打开，安全护栏偏宽松。
推荐给手里有安卓 14 以上闲置机、愿意自备模型 Key 的效率爱好者，以及想让 Claude Code、Codex 能动手机的开发者
频道：@NewlearnerChannel
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#Mac #GitHub情报 #APP #macOS
💻 介绍与 MacBook Pro with PROLED XDR 相关的三款应用
随着新 MacBook Pro 的发布，Apple 正式把触屏的方式带到了 Mac 的交互中去，也引发了人们对于「是否应该用手触摸屏幕」以及「我们需要怎么样的触屏 UI」问题的讨论
今天介绍三款与之相关的应用，有些带有一定的巧思，有些则是博君一笑的小玩具
🚫 Don’t Touch My Mac!
🔗：GitHub | Releases
👉 Features
- 通过前置摄像头实时监测手部靠近屏幕的动态趋势，进行动态靠近趋势判定
- 内置中 / 英 / 日三种语言的可爱风语音提示
- 内置经典警告、二次元动漫、赛博朋克、黑客终端 4 款视觉主题，还支持自定义警示图像
- 提供高 / 中 / 低三档灵敏度自由调节
- 外接多台显示器时，触发警告会同步覆盖所有活动屏幕
作为一款常驻后台的省心小工具，本项目能够在他人手指触碰屏幕前瞬间弹出醒目的全屏警告与萌系妹子语音提示，告别同事、朋友「指点江山」、在你的 Retina 屏幕或外接显示器上留下油腻指纹的烦恼！
如果你不喜欢触屏的方式，亦可以前往设置中的辅助功能页面，将触屏功能关闭
✋ LidTap
🔗：GitHub | Web | Releases
👉 Features
- 屏幕分区操作：将 MacBook 屏幕划分为 2×2、2×3 或 3×3 区域，每个区域可以分配不同操作
- 桌面切换：轻敲屏幕指定区域，切换到上一个或下一个虚拟桌面
- 多场景配置：为办公桌、腿上、沙发等不同使用环境创建独立配置，分别设置灵敏度、屏幕分区和操作
- 独立校准：根据不同 MacBook 和使用环境进行敲击识别校准
- 误触过滤：识别并过滤打字、点击、滚动、移动屏幕以及桌面震动等非敲击动作
- 识别训练：记录不同区域的敲击样本，支持重新训练和调整识别灵敏度
- 音乐控制、快速新建笔记、快速启动应用等其他功能
LidTap 极具创新性的一点是，通过 MacBook 的加速度计和陀螺仪检测敲击屏幕产生的机身微小扭转，把屏幕边缘和四个角变成可自定义的快捷操作按钮。你只需要轻敲 MacBook 屏幕边框，就能切换桌面、控制音乐、调整音量，甚至一键开启会议隐私保护
它最有意思的地方，是不增加任何硬件，仅靠 MacBook 自带的传感器，就实现了类似敲击手势的交互方式。不过，并不是所有搭载 Apple Silicon 的 MacBook 都可以，M1 机型并不能够支持。通过 LidTap，即便是不能触屏的老机器，也能够体验到触控的快感
👕 Window Sweaters for macOS
🔗：GitHub | Releases
👉 Features
- 为 macOS 应用窗口添加模拟针织纹理的装饰边框
- 根据当前处于焦点状态的窗口，自动调整装饰边框
- 为不同应用设置独立的边框颜色和针织图案
- 提供 Zigzag、Picnic、Twinkle 等多种针织图案
- 丰富的细节自定义（边框宽度、针织尺寸、色彩、图案等）
逐渐进入冬天（甚至是圣诞季），天气冷下来了，是时候给窗口们「穿毛衣」了。Window Sweaters 能够帮助你给 macOS 原生窗口增添一些不同质感的材质，为你的触屏体验再上一个层次
目前项目已经为近 40 款应用提供人工设计的专属针织配色和图案，其他未预设的应用，也可以自动从图标提取颜色生成针织边框。让我们一起用针织纹理和应用专属配色，为原本单调的窗口边框增加一点温度和个性吧！
📘 关联阅读：
1️⃣ Apple Silicon Accelerometer：实时展示 MacBook 上加速度计与陀螺仪的输出情况
2️⃣ Apple 到底给屏幕起了多少个名字
频道：@NewlearnerChannel
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随着新 MacBook Pro 的发布，Apple 正式把触屏的方式带到了 Mac 的交互中去，也引发了人们对于「是否应该用手触摸屏幕」以及「我们需要怎么样的触屏 UI」问题的讨论
今天介绍三款与之相关的应用，有些带有一定的巧思，有些则是博君一笑的小玩具
🚫 Don’t Touch My Mac!
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👉 Features
- 通过前置摄像头实时监测手部靠近屏幕的动态趋势，进行动态靠近趋势判定
- 内置中 / 英 / 日三种语言的可爱风语音提示
- 内置经典警告、二次元动漫、赛博朋克、黑客终端 4 款视觉主题，还支持自定义警示图像
- 提供高 / 中 / 低三档灵敏度自由调节
- 外接多台显示器时，触发警告会同步覆盖所有活动屏幕
作为一款常驻后台的省心小工具，本项目能够在他人手指触碰屏幕前瞬间弹出醒目的全屏警告与萌系妹子语音提示，告别同事、朋友「指点江山」、在你的 Retina 屏幕或外接显示器上留下油腻指纹的烦恼！
如果你不喜欢触屏的方式，亦可以前往设置中的辅助功能页面，将触屏功能关闭
✋ LidTap
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👉 Features
- 屏幕分区操作：将 MacBook 屏幕划分为 2×2、2×3 或 3×3 区域，每个区域可以分配不同操作
- 桌面切换：轻敲屏幕指定区域，切换到上一个或下一个虚拟桌面
- 多场景配置：为办公桌、腿上、沙发等不同使用环境创建独立配置，分别设置灵敏度、屏幕分区和操作
- 独立校准：根据不同 MacBook 和使用环境进行敲击识别校准
- 误触过滤：识别并过滤打字、点击、滚动、移动屏幕以及桌面震动等非敲击动作
- 识别训练：记录不同区域的敲击样本，支持重新训练和调整识别灵敏度
- 音乐控制、快速新建笔记、快速启动应用等其他功能
LidTap 极具创新性的一点是，通过 MacBook 的加速度计和陀螺仪检测敲击屏幕产生的机身微小扭转，把屏幕边缘和四个角变成可自定义的快捷操作按钮。你只需要轻敲 MacBook 屏幕边框，就能切换桌面、控制音乐、调整音量，甚至一键开启会议隐私保护
它最有意思的地方，是不增加任何硬件，仅靠 MacBook 自带的传感器，就实现了类似敲击手势的交互方式。不过，并不是所有搭载 Apple Silicon 的 MacBook 都可以，M1 机型并不能够支持。通过 LidTap，即便是不能触屏的老机器，也能够体验到触控的快感
👕 Window Sweaters for macOS
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👉 Features
- 为 macOS 应用窗口添加模拟针织纹理的装饰边框
- 根据当前处于焦点状态的窗口，自动调整装饰边框
- 为不同应用设置独立的边框颜色和针织图案
- 提供 Zigzag、Picnic、Twinkle 等多种针织图案
- 丰富的细节自定义（边框宽度、针织尺寸、色彩、图案等）
逐渐进入冬天（甚至是圣诞季），天气冷下来了，是时候给窗口们「穿毛衣」了。Window Sweaters 能够帮助你给 macOS 原生窗口增添一些不同质感的材质，为你的触屏体验再上一个层次
目前项目已经为近 40 款应用提供人工设计的专属针织配色和图案，其他未预设的应用，也可以自动从图标提取颜色生成针织边框。让我们一起用针织纹理和应用专属配色，为原本单调的窗口边框增加一点温度和个性吧！
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2️⃣ Apple 到底给屏幕起了多少个名字
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