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#新番更新-版本追加 #AI S01E11 版本：Crunchyroll.1080P Channel： @MisakaF_Emby

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#GitHub#AI 🤖通过 SSH 和 AI 聊天 —— SSH AI Chat 💬 SSH AI Chat 是一个允许用户通过 SSH 终端与 AI 聊天的开源项目。 👩‍💻 你只需在终端输入 ssh 你的GitHub用户名@chat.aigc.ing ，即可像远程登录服务器一样，直接与 AI 进行对话。该项目支持如 iTerm2、Ghostty 的终端客户端，Windows 和 Linux 并没有测试过（理论上也支持）。 🧙‍♂️特性 ▶支持多模型：可配置 DeepSeek、Gemini 等多种主流大模型，支持模型切换和链式推理； ▶自部署友好：官方推荐 Docker 部署，支持自定义环境变量、黑白名单、速率限制等，适合个人和团队私有化部署； ▶安全性高：通过 GitHub 账号和 SSH 公钥进行身份验证，保障访问安全； ▶遵循开源协议：采用 AGPL-3.0，代码和文档完全公开，便于二次开发和自定义； ▶技术栈：后端基于 Node.js 和 SSH2，前端用 React 和 Ink，数据存储采用 PostgreSQL 和 Redis。 👩‍💻 你可以在 GitHub 项目主页 获取源码、部署说明和详细文档。项目作者还在 Telegram 频道 提供了最新动态和下载链接，方便用户交流和反馈

#AI#GitHub 📻做你电脑的黑匣子 —— Screenpipe 🤔 最近发现一个叫做 Screenpipe 的项目，很像是在 AI 时代来临前早些年间的那个「Rewind」，不过当年它还没用上 AI 能力，现在想想此时此刻应该也是它发力的最好时机了吧。 😂 说回 Screenpipe，它是由 mediar-ai 团队开发的开源项目，主打「AI 应用商店」理念。它通过 24 小时不间断地本地记录你的桌面屏幕和麦克风内容，将这些数据索引为 API，供 AI 应用调用，实现更智能、更个性化的桌面自动化和助手功能。 💡 用通俗易懂点的话来说，Screenpipe 很像是一个安装在你电脑里的「黑匣子」，它会在后台持续记录你的屏幕内容和麦克风声音（比如你在看什么、打什么字、开了哪些软件、说了什么话），但所有数据都只保存在你自己电脑里，不会上传到云端。等到有需要调取相应时间轴或者时间点相应动作的 App 出现，它会以 API 的形式输出「上下文摘要」或「结构化信息」（并不是记录的原始的隐私信息）。 😊 其实，我感觉这个事情的理念非常不错，但是为时太早。更何况，收集用户隐私这种事情非常敏感，虽然 Screenpipe 团队一而再再二三的所有数据都存储在本地，但是第三方来做这个事情难免会让用户膈应。感觉是 Apple、Microsoft 这种系统厂商级别来做会更天然一点。 🧠 由于数据都留存在本地做分析，所以 Screenpipe 在本地部署了轻量的 LLM，当然也支持自己下载更多大模型，如 Llama、Mistral、Gemma、Whisper 等开源大模型（前提是你的电脑硬件性能足够）。 💻 目前已有少量的 App 接入到了 Screenpipe 的这个 AI 应用商店中，取用它输出的用户结构化的行为数据。这次推荐并不是说让大家都用起来，而是分享一个还不错的趋势方向，相信未来会有更多的类似的中间件服务出现，或许 Apple 也会下场（or 收购其他一家）来做。 🌐 Screenpipe 也将项目开源在 GitHub 上，可以前往项目页面了解更多详情。 ⚠️ 本文更多只是分享理念，笔者感觉用通过本地收集并通过本地大模型分析再接入到下游的 App 使用到用户场景中，这条路还有很长。

#GitHub#AI 🌐雇一个免费的 GitHub 「懂王」 —— DeepWiki 🧠DeepWiki 是一款由 Cognition AI 团队（也是 AI 编程助手 Devin 的开发者）开发的创新工具。它的核心功能是自动分析和解读 GitHub 上的公开代码仓库，将复杂的代码和结构转化为清晰易懂的文档、交互式图表，并配备智能问答助手，极大地方便了开发者和开源爱好者理解和使用代码。 🧙特性 ▶AI 生成文档：DeepWiki 会自动分析仓库中的代码、README 和配置文件，生成详细且易读的文档，解释代码结构、关键函数、模块和依赖关系。 ▶交互式图表：平台会自动生成可点击的结构图、依赖关系图、流程图等，帮助用户直观了解代码之间的联系。 ▶AI 聊天助手：内置 Devin AI 助手，用户可以高亮任何文本并提问，比如某个函数的作用、如何参与贡献等，AI 会结合代码内容给出清晰解答。 ▶深度分析查询：支持高级分析，比如自动发现潜在 bug、优化建议、与其他仓库对比等，相当于随时有一位资深工程师为你答疑解惑。 ▶免费且无需注册：对所有公开仓库完全免费，无需登录即可使用（私有仓库需登录 Devin 账号）。 🪄如何使用 DeepWiki 官网已经提前收录索引了一些比较受欢迎的 repo，可以直接前往查看，如果在这里找不到你想要的，还可以自己动手： ➊ 找到你感兴趣的 GitHub 仓库，比如：https://github.com/RSSNext/Folo； ➋ 将网址中的「github」替换为「deepwiki」，变成 https://deepwiki.com/RSSNext/Folo； ➌ 打开后即可看到自动生成的文档、结构图和 AI 助手界面，随时提问或深入探索代码。 🎮应用场景 其实你可以把 DeepWiki 看作是一个非常了解 GitHub 项目的助手，让它来帮你做很多项目上手、检索信息的事情，例如： ▶ 新手开发者快速了解大型开源项目 ▶ 资深开发者查找关键模块、分析依赖关系 ▶ 教育者用真实代码作为教学材料 ▶ 维护者自动生成和更新文档，提升协作效率

Rask AI：一键把视频翻译成60种語言 昨天我朋友给我介绍了 Rask AI，它可以轻松的帮你把你的视频音频本地化，通过你自己的声音。 通过这个工具，初创公司和小团队也可以很轻松的解决宣传视频本地化的问题，从而从世界各地获取客户，而无需付出昂贵的翻译和配音成本。 标签：#网站#AI 链接：https://zh.rask.ai/

微软研究院公开了名为Muse的可以用于生成游戏玩法构思的AI模型 #Microsoft#AIhttps://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-muse-our-first-generative-ai-model-designed-for-gameplay-ideation/

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