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狂揽9K Star,全网下载神器来了,支持1000+网站

**前言** 在座各位应该都经历过这种时刻:在B站刷到一条深度教程,想存下来以后复习;在抖音翻到一段绝佳素材,想放进剪辑软件;在YouTube发现一期优质资源,想下载后配合字幕慢慢看。结果呢?浏览器工具失效、在线网站全是弹窗广告、某些大厂软件还要会员。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11919542/ad192842388288f62f4e62aac398d9ae.png) GitHub上最近杀出一匹黑马,两个月狂揽超9K星,支持50+主流平台,底层引擎还能覆盖1000+网站。**关键全免费、无广告、免登录,直接对标某雷喊出“我要打十个”** 。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11919542/7e6688f69ea85057715f93317e75564e.png) ## **一、痛点解药** 市面上主流下载工具各有各的“脾气”。有的看着什么都行,一用就卡壳;有的专业到让人头皮发麻,光装个环境就想摔电脑。这张图一目了然: |维度|本文主角|某传统付费软件|命令行工具| | --- | --- | --- | --- | |操作方式|复制链接→粘贴→下载覆盖|需要嗅探/插件/会员|手动敲命令+查文档| |广告体验|全程无弹窗、无捆绑|大量开屏及弹窗广告|无| |平台覆盖|原生50+,扩展可达千余家|约30-40家主流站|近1800家| |账号要求|不强制登录、不开会员|需付费不开通关键功能|绝大部分免费| |学习负担|零门槛,会复制粘贴即可|需掌握特定插件|需会查帮助并调试| 不是命令行工具不好,而是大部分人对终端天然犯怵。用前者追剧式刷网页、跨端传大文件、批量拉在线课程,需要的不是代码调试工具,而是一个**开箱就能冲锋的下载机器**。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11919542/ba2e67f34603c70a9eb31b823c768fc1.jpg) ## **二、安装三步** **第1步:下载安装包,Github下载慢,可公众号后台回复快速下载地址:VidBee** 即可获取。Windows用户直接下载.exe或.msi格式的安装包,macOS用户拿.dmg,Linux用户选择.AppImage或.deb安装包。这个项目还在上线了主流包管理器的分发渠道,能通过winget快速安装。 **第2步:执行安装** 双击下载的安装包,语言、主题、下载路径按个人偏好在向导中设置。有两点需要注意:一是手动勾选全部功能模块,减少后续补齐的步骤; 在主界面的“工具/设置”里,能看到yt-dlp和FFmpeg的安装状态并快速补装。如果依赖列表里显示版本号,说明环境已经就绪。 **第3步:打开即用** 进入界面,上方一个大输入框,粘贴链接直接下载。左下侧的“插件市场”能看到可以按需安装的拓展——某些国内视频站需搭配对应的解析模块才能稳定工作。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11919542/c7b4be7eef877d84bc2658b287d59569.png) ## **三、能干三事** **场景一:通勤路上离线刷网课** 复制某平台公开课视频链接,粘贴到工具里。后台自动抓取所有课时,批量加入队列。每天上下班的地铁上手机看已经下载好的资源,既省流量又不用担心信号卡顿。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11919542/1bbe2a93994ccea22d16bacd8752969a.png) **场景二:搜集短视频素材** 做内容创作时,从抖音、快手、小红书刷到有灵感的视频片段,直接复制链接扔进去,下载下来丢进剪辑软件。不喜欢下载过程中的弹窗干扰,也不愿意被某网盘的文件下载速度折腾大半天。 **场景三:文档批量归档** 插件分类里打开整理模式,粘贴纯图文网页的地址,工具会解析出页面上的图片资源和附件,按日期归类保存。以后做项目复盘,不用再爬回原网站重新定位。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11919542/35a74a421c9034c091f3275861cc49cf.png) ## **一秒对比** 如果你还在几个下载工具之间犹豫,这张表直接省下50%的搜索时间: |对比维度|原生GUI工具|yt-dlp|Cobalt|VidBee| | --- | --- | --- | --- | --- | |界面与操作|可视化界面+粘贴下载|命令行参数操作|网页端链接输入|桌面端+队列+RSS| |平台(原生+可扩展)|支持国内主流+千余家|约1800家|国外主流居多,对国内站较弱|1000+网站| |额外依赖|补全yt-dlp与FFmpeg即可|必须安装ffmpeg及Python|无(浏览器直接处理)|无需操心额外依赖| |核心特色|极简无广告,插件体系灵活|功能最全、更新最快|无广告、无追踪、免登录|RSS订阅自动下载| ## **写在结尾** **一款真正好用的工具,不需要用户看完五篇攻略。复制链接、挑选格式、点击下载,剩下的全交给引擎处理。趁着GitHub星数还在暴涨,尽早把这辆“全网下载快车”开上桌面,结束被稀奇古怪网页下载站支配的日子。** #开源下载器 #视频下载神器 #告别弹窗广告 #B站下载教程 #全职剪辑必备

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Activepieces 登顶 22K Star——这可能是目前最能打的开源版 Zapier 替代方案

Zapier用起来是香,但价格也是真贵——免费版每月只100个任务,付费版起步$19.99/月且750个任务,用多了费用翻倍。今天给大家介绍一个开源替代——Activepieces,GitHub上22.2K星标,功能强大、价格更低、还能自托管! 一、Activepieces 是什么? Activepieces是一款AI优先的开源自动化平台,可以理解为“开源版的Zapier”。它用拖拽的方式连接700+应用,构建自动化工作流,甚至能搭建AI Agent来自动处理任务。最关键的是——自托管免费,运行数百万次价格不变! 1.1 核心亮点 •可视化工作流:拖拽式界面,技术/非技术用户都能用 •700+应用集成:Slack、Gmail、HubSpot、Salesforce、Notion等 •AI Agent:构建连接企业应用的智能代理 •MCP服务器:280+ pieces可作为MCP服务器,支持Claude/Cursor •代码执行:内置Code Piece支持NPM包,还有AI辅助编码 •人工介入:支持审批流程和聊天界面 •按执行计费:$0基础+超量按$1/千任务,成本可预测 •开源MIT许可证:可自托管,数据完全自主 二、Activepieces vs Zapier 对比 | 对比项 | Activepieces | Zapier | | --- | --- | --- | | 免费任务数 | 1,000/月 | 100/月 | | 付费起步 | $1/千任务 | $19.99/月(750任务) | | 扩展成本 | 线性增长,可预测 | 随任务量急剧上升 | | 开源 | ✅ MIT | ❌ | | 自托管 | ✅ Docker/K8s/Helm | ❌ 仅云端 | | AI Agent | ✅ 原生支持 | ❌ | | MCP服务器 | ✅ 280+ | ❌ | | 代码执行 | ✅ NPM支持 | ❌ | | 人工审批 | ✅ | ❌ | 三、安装部署教程 3.1 Docker单容器(测试用) 最简单的方式,一条命令启动: ```bash docker run -d \ -p 8080:80 \ -v ~/.activepieces:/root/.activepieces \ -e AP_REDIS_TYPE=MEMORY \ -e AP_DB_TYPE=PGLITE \ -e AP_FRONTEND_URL="http://localhost:8080" \ activepieces/activepieces:latest ``` 访问 http://localhost:8080 就能开始使用了!但这种方式只适合测试,不支持升级到企业版。 3.2 Docker Compose(生产推荐) ```text 步骤1:克隆仓库:git clone https://github.com/activepieces/activepieces.git 步骤2:配置环境变量:cp .env.example .env 并编辑 步骤3:启动服务:docker compose -p activepieces up 步骤4:访问 http://localhost:8080 开始使用 ``` ⚠️ 提示:生产环境务必修改默认数据库密码!至少6GB内存推荐。 四、基本使用教程 4.1 创建自动化流程 步骤5:登录后点击“Create Flow” 步骤6:选择触发器(如Gmail新邮件、Webhook、定时调度) 步骤7:添加动作步骤(如发送Slack消息、更新Notion数据库) 步骤8:配置条件分支、循环、重试逻辑 步骤9:点击“Publish”激活流程 4.2 集成应用 在Flow编辑器中点击“+”添加步骤,搜索目标应用(如HubSpot、Salesforce),使用OAuth授权连接,选择要执行的动作即可。 4.3 使用AI Agent 创建AI Agent,配置触发条件,绑定工具(Pieces)供Agent调用,设置人工审批节点,部署并监控运行。这个功能让Activepieces不仅是自动化工具,更是AI工作手! 4.4 典型自动化场景 •收到Gmail新邮件→自动发送Slack通知 •新客户填写表单→自动创建HubSpot联系人 •定时拉取数据→自动发送报告邮件 •AI自动筛选销售线索→分配给销售团队 五、适用场景 •中小团队自动化:替代Zapier/Make,极低成本 •需要数据主权的企业:自托管部署,满足合规 •AI工作流:构建AI Agent处理客户支持、销售筛选 •开发者团队:TypeScript编写+npm生态,快速开发自定义集成 •AI工具用户:通过MCP服务器为Claude/Cursor增加自动化能力 六、总结 Activepieces是目前最强的开源自动化平台,700+应用集成、原生AI Agent支持、MIT开源许可证、自托管免费。跟Zapier动辄每月几十块相比,Activepieces自托管版可以省下大笔费用。如果你的团队需要自动化工作流,这个绝对不能错过! 来源:https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_001.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_002.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_003.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_004.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_005.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_006.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_007.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_008.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_009.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_010.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_011.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_012.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_013.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_014.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_015.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_016.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_017.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_018.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_019.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_020.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_021.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_022.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_023.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_024.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_025.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_026.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_027.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_028.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_029.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_030.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_031.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_032.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_033.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_034.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_035.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_036.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_037.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_038.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_039.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_040.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_041.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_042.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_043.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_044.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_045.md https:\/\/github.com/steps2951-png/7ttq/blob/main/history_20110101_046.md

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🍅 7K Star 运维监控平台 WGCLOUD v3.5.1 繁体版 正式发布

WGCLOUD是一款集成度较高的分布式运维监控平台,具有集群监控,易部署、易上手使用、轻量、高效、自动化等特点,server 端基于springboot 开发,agent 端使用 go 编写。核心模块包括:主机系统信息监控,CPU 监控,CPU 温度监控,内存监控,网络流量监控,磁盘 IO 监控,磁盘空间监测,系统负载监控,硬盘 smart 健康检测,应用进程监控,端口监控,docker 监控,日志文件监控,文件防篡改保护,数据可视化监控,自动生成拓扑图、大屏可视化,数通设备监测,服务接口监测,K8S 监测,设备账号管理,web ssh ,指令下发,告警信息(邮件、钉钉、微信等)推送 码云仓库:https://gitee.com/wanghouhou/wgcloud GITHUB 仓库:https://github.com/tianshiyeben/wgcloud WGCLOUD 唯一官网:http://www.wgstart.com WGCLOUD 支持监测的操作系统平台 支持监测 Linux 系列:Debian、RedHat、CentOS、Ubuntu、Fedora、麒麟、统信 (UOS)、龙芯 (mips) 等支持监测 Windows 系列:Windows Server 2008 R2,2012,2016,2019,2022,Windows 7,Windows 8,Windows 10,Windows 11支持监测 Unix 系列:solaris,FreeBSD,OpenBSD支持监测 MacOS 系列:macOS amd64,macOS arm64其他支持:ARM,Android(安卓),riscv64,s390x,树莓派等 WGCLOUD-v3.5.1 更新说明 1. 新增,中间件监控 Redis 的运行性能参数,如果连接失败会发送告警通知,查看说明 2. 新增,中间件监控 Kafka 的消息消费情况、消息堆积数量,如果连接失败会发送告警通知,查看说明 3. 新增,Nginx 日志文件检测分析模块,查看说明 4. 优化,自定义监控项,如果告警表达式校验恢复,发送恢复通知 5. 优化,主机 MAC 地址信息,如果发下修改或删除,发送告警通知 6. 优化,server 配置文件中的数据库连接的用户名和密码、管理员登录密码,支持加密,查看说明 7. 优化,左侧菜单自动闭合 / 展开,在点击左侧菜单上面的三个横杠按钮后,系统会自动保留菜单闭合 / 展开的方式,直到退出系统 8. 改造,巡检报告在原来全部资源生成的基础上,新增支持按照标签生成报告 9. 改造,防篡改文件夹监控,发现被篡改后,支持发送被篡改的文件数量和名称 10. 改造,K8S 监测,新增采集 Container 的 CPU、内存数据,新增采集 Pod 的状态数据 11. 修复漏洞,CVE-2022-1471 12. 一些已知的 bug 修复,优化 UI,代码结构优化

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4k Star MonkeyCode 把“聊天写代码”变成企业研发流水线

嗨,我是小华同学,专注解锁高效工作与前沿AI工具!每日精选开源技术、实战技巧,助你省时50%、领先他人一步。👉免费订阅,与10万+技术人共享升级秘籍! > 现在很多 AI 编程工具,打开一个聊天框就能开始写代码;但真正进入团队研发后,问题马上变成:需求谁来管?环境谁来开?模型怎么选?代码有没有构建、测试和验证? > **MonkeyCode 的反差在于:它不满足于让 Agent “写出代码”,而是把一次 AI 编程任务接进需求、环境、执行、验证和审查的完整链路。** > 这篇不讲复杂部署,只用几分钟讲清:它为什么不是另一个代码补全工具、适合什么团队,以及程序员可以从它身上借鉴什么产品思路。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3875637/4f713193b655f5e6f57aeb7f11f3b8d6.jpg) ## 先说痛点:AI 会写代码,不等于研发能交付 个人使用 AI 编程时,流程往往很简单:打开工具、描述需求、等待代码、自己运行、自己修 bug。 但到了团队里,链路会突然变长: - 需求需要拆成明确的任务或 SPEC; - 每个任务最好有独立、可复现的开发环境; - 不同任务可能要选择不同模型; - Agent 生成的代码要经过构建、测试和预览; - 结果还要进入代码评审、PR/MR 或团队协作流程; - 企业还会关心数据是否出网、权限如何控制、过程能不能追踪。 **所以真正的瓶颈,不只是模型会不会写,而是 AI 写完之后有没有一条可验证、可管理、可交接的研发链路。** ## MonkeyCode 到底是什么? 一句话理解:**MonkeyCode 是一个面向专业研发团队的开源 AI 开发平台,把 AI Agent 放进云端研发工作流里。** 它的定位和常见的 IDE 插件、CLI Agent 不完全一样:后者更多是“帮助一个开发者写代码”,MonkeyCode 更关心“一个团队如何持续地管理 AI 开发任务”。 |能力层|MonkeyCode 负责什么|解决的麻烦| | --- | --- | --- | |需求与 SPEC|把需求拆成可执行任务|不让 Agent 对着一句话自由发挥| |云端开发环境|为任务提供真实服务器环境|不依赖每个人本地机器| |模型管理|接入并切换主流模型|不同任务可以选不同模型| |AI 任务执行|让 Agent 运行命令、改代码、产出结果|从聊天走到实际执行| |构建、测试、预览|对结果做自动化验证|不只看“代码生成成功”| |团队协作与审查|跟踪任务、项目文件和 PR/MR|让结果可以交接和复盘| ## 它最值得关注的 4 个点 ### 1. 把需求变成任务,而不是把提示词当项目管理 MonkeyCode 的入口不是“随便聊两句”,而是围绕需求和任务组织 AI 开发。需求可以进入任务工作台,任务再关联项目、开发环境、模型和执行过程。 这对团队很重要:**需求是可以被分派、追踪和验收的对象,不应该只存在某个人的聊天记录里。** ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3875637/47b4d3d4621892bb1d846231ff573e3c.jpg) ### 2. 云端环境让 Agent 有地方真正干活 如果 Agent 只在本地聊天,它的结果很容易受到开发者电脑、依赖版本、环境变量和权限的影响。MonkeyCode 把开发环境放到云端任务背后,编译、测试和预览都在服务器环境完成。 这不是简单地把终端搬到网页里,而是把“任务运行环境”变成平台的一部分。对团队来说,后续复现问题、查看执行过程、交接任务都会更顺。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3875637/b609dd0d0dc30a1539b1716d6c043596.jpg) ### 3. 模型不再是固定绑定,而是任务级选择 README 列出了 GLM、Kimi、MiniMax、Qwen、DeepSeek 等模型方向,并支持按任务类型切换或手动指定。 这背后的工程价值不是“模型越多越厉害”,而是把模型选择从个人配置里抽出来,变成平台可以管理的策略:简单任务用更快、更便宜的模型,复杂任务再换更强的模型,团队也能统一治理。 ### 4. 手机端和私有化,说明它想做的是持续运行的研发平台 项目强调 iOS / Android 支持和 PC、移动端数据同步,也支持部署到企业内网。这样一来,Agent 任务不必绑定在某个开发者的电脑前:人可以离开工位,任务继续执行,团队还能在统一界面里查看状态。 对于有数据隔离要求的企业,私有化部署则是另一条关键边界:代码、任务和模型调用策略可以留在自己的网络里。 ## 它和 Cursor、Claude Code、Codex 是什么关系? MonkeyCode 不是要把这些工具都替换掉,更像是在它们之上补一层“团队研发控制面”。 |对比维度|MonkeyCode|常见本地 IDE / CLI Agent| | --- | --- | --- | |主要对象|团队 AI 开发任务|单个开发者的编码过程| |需求管理|内置需求与 SPEC 方向|通常依赖外部工具| |执行环境|云端任务环境|本地电脑或自行配置服务器| |模型管理|平台级接入与切换|多数由个人配置| |构建测试预览|纳入任务链路|需要自己串起来| |团队协作|任务、项目、文件、审查|通常不是核心能力| |私有化|支持内网部署|取决于具体工具和企业方案| 所以,如果你只是想在本地 IDE 里补全代码,MonkeyCode 可能显得重;但如果你想让多个 Agent 任务被统一创建、执行、验证和交接,它的价值就出现了。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3875637/0b81195f0d7ce97bd721e89048a371ff.jpg) ## 这套设计对程序员有什么启发? MonkeyCode 最值得借鉴的,可能不是某个具体页面,而是它对 AI 编程产品的分层: 1. **模型层**:负责理解和生成; 1. **Agent 层**:负责执行工具、修改代码和运行命令; 1. **环境层**:提供隔离、可复现的开发空间; 1. **任务层**:承载需求、状态、日志和结果; 1. **团队层**:负责权限、协作、审查和交付。 很多产品只做到了前两层,所以看起来“会聊天、会写代码”,却无法稳定进入团队流程。真正能拉开差距的,是后面三层。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-3875637/ad13f43e13aba8b852e4c0d911af4b64.jpg) ## 它适合谁?又不适合谁? 比较适合: - 想在内网运行 AI 编程任务的企业研发团队; - 需要统一管理模型、环境、任务和权限的技术负责人; - 想把 AI 生成结果纳入构建、测试、预览和代码审查的团队; - 正在设计 AI 数字员工、云端开发工作台或多 Agent 研发平台的产品团队。 不太适合: - 只想要轻量代码补全的个人开发者; - 不需要团队协作、任务追踪和环境隔离的小型脚本项目; - 还没有准备服务器、模型配置和运维流程的团队。 ## 也要注意几个边界 - 它更偏平台级 AI 研发工作流,不等于完整替代本地 IDE; - 官方对比表明确显示,它不是本地 IDE、也不是本地 CLI,代码补全也不是核心卖点; - 云端开发环境、模型接入和移动端体验,落地时仍要结合自己的网络、权限和资源配置验证; - 私有化部署意味着需要承担服务器、模型服务、数据安全和运维成本; - 项目采用 AGPL-3.0,二次开发或嵌入产品前要认真评估协议义务。 ## 我的判断 MonkeyCode 有意思的地方,是它把 AI 编程从“一个人和模型聊天”推向了“团队管理一批可追踪的 AI 研发任务”。 **当 AI Agent 开始真正改代码、跑测试、生成预览并参与交付时,平台缺的往往不是更多提示词,而是环境、任务和治理能力。** 如果你正在做企业内部 AI 编程平台,建议重点研究它的三条链路:需求如何进入任务、任务如何绑定云端环境、结果如何进入构建测试和审查。后续我会继续拆它的部署结构、任务执行流程,以及如何把这类“AI 研发控制面”借鉴到自己的产品里。 ## 项目地址 [https://github.com/chaitin/MonkeyCode](https://github.com/chaitin/MonkeyCode)

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13.3k Star! 别让NAS吃灰了! 一款导航聚合控制面板 — Dashy

对于NAS爱好者来说,导航页面并不陌生。在安装各种套件和Docker应用后,如何快速找到所需的应用一直是一个挑战。通常有三种方式:依赖记忆、使用收藏夹或利用导航页。前两种方法大家都熟知,但今天我们要介绍一款新的导航页应用——Dashy 应用简览 Dashy 是一款非常酷炫并且科技感十足的面板系统(不单单是导航页)。集成了多个网站的页面,在这个页面上,你可以快速访问你经常使用的网站。Dashy具有高度的自定义性,你可以自己添加和删除网站,也可以自己更换主题和背景。 主要功能 📃 支持多页面 🚦 每个应用程序/链接的实时状态监控 📊 使用小部件显示来自自托管服务的信息和动态内容 🔎 按名称、域名或标签进行即时搜索 + 可自定义的热键和键盘快捷键 🎨 许多内置颜色主题,带有 UI 颜色编辑器并支持自定义 CSS 🧸 许多图标选项 - Font-Awesome、homelab 图标、自动获取 Favicon、图像、表情符号等。 💂 具有多用户访问、可配置权限和 SSO 支持的可选身份验证 🌎 多语言支持,包括 10 多种人工翻译的语言,以及更多即将推出的语言 ☁ 提供可选的、加密的、免费的异地云备份和恢复功能 💼 工作区视图,可同时在多个应用程序之间轻松切换 🛩️ 最小视图,用作快速加载的浏览器起始页 🖱️ 选择应用程序启动方式:新选项卡、同一选项卡、剪贴板、弹出模式或在工作区视图中打开 📏 可定制的布局、大小、文本、组件可见性、排序顺序、行为等。 🖼️ 全屏背景图像、自定义导航栏链接、HTML 页脚、标题等选项。 🚀 使用 Docker、裸机或一键式云部署即可轻松设置 ⚙️ 基于 YAML 的简单单文件配置,以及通过 UI 配置应用程序的选项 ✨ 正在积极开发中,定期添加改进和新功能 🤏 小捆绑包大小、完全响应式 UI 和用于基本离线访问的 PWA 🆓 100% 免费和开源 🔐 高度重视隐私 应用特色 一、多种语言支持 Dashy支持多种语言,包括10多种人工翻译的语言,以及更多即将推出的语言。 二、多种UI主题 Dashy 带有 20 多个内置主题,可以从 UI 的下拉菜单中应用。你还可以添加自己的主题、应用自定义样式和修改颜色。以及可以通过编写自己的 CSS 来自定义 Dashy,它可以作为外部样式表加载、直接通过 UI 设置或在配置文件中指定。大多数样式选项可以通过 CSS 变量设置。 三、编辑态可配置项 Dashy允许用户对编辑态进行配置,以满足个性化需求。 四、多种布局方式和大小尺寸 Dashy提供多种可定制的布局、大小、文本、组件可见性、排序顺序、行为等选项。 五、主菜单设置选项 Dashy允许用户进行主菜单设置选项,以满足个性化需求。 六、云备份&恢复 Dashy提供可选的、加密的、免费的异地云备份和恢复功能。 安装指南 进入云原生应用商店 搜索 Dashy 进入详情,选择包类型(本应用支持,docker安装,ram安装) 点击安装,执行相应命令即可。如有疑问可参阅使用文档 或加入社区 关于云原生应用市场 云原生应用市场是一个汇聚了各类开源软件的应用市场,不仅可以作为你自己的 Helm Chart 仓库,提供丰富多样的Helm应用,还有 Docker 应用、Rainbond 应用模板、信创应用等多种选择。 官网:https://hub.grapps.cn/ 微信群:关注 云原生应用市场 公众号加入技术交流群

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1.9k Star! 一款简单、强大且无需数据库的图床程序-EasyImages

应用简览 在互联网时代,图片分享和存储已经成为不可或缺的一部分。使用第三方图床程序存在数据隐私风险、可用性依赖、数据安全问题,可能导致图片加载延迟,以及服务限制。这些缺点与 EasyImages 自托管的特点形成对比,EasyImages 提供更高的数据隐私、控制、数据安全,具备更快的图片加载速度,并可根据需要进行自定义,减少了对第三方服务商的依赖性。 主要特性 支持批量上传,返回多种形式URL:EasyImages 支持批量上传图片,同时返回图片直链、Markdown格式URL、BBCCode、Html、缩略图等链接。 在线管理图片:EasyImages提供了一个在线图片管理界面,您可以在其中方便地查看和管理上传的图片。这节省了大量时间,使您能够轻松维护您的图片库。 支持上传限制和转换格式:EasyImages 支持限制最低宽度和高度,确保上传的图片达到一定的标准,同时还可以自动将上传的图片转换为不同的格式。 支持文字/图片水印:EasyImages支持自动为上传的图片添加文字或图片水印,确保它们不会被滥用。 资源占用少:EasyImages 对于安装环境和服务器性能要求非常低,甚至不需要数据库。这意味着即使在较小的服务器上也可以轻松运行,而且不会占用太多资源。 支持API:EasyImages 提供了全面的API支持,使开发者能够在其项目中方便地上传和管理图片。 支持仅登录后上传:EasyImages可以仅允许已登录用户上传图片,确保图片库保持整洁。 支持设置图片质量和大小:EasyImages 允许您灵活地设置图片的质量和大小。这意味着您可以根据需要调整图片的清晰度和文件大小,以适应不同的用途。 支持网站统计:EasyImages还提供了网站统计功能,帮助您跟踪图片的上传、存储占用,以及其他有用的统计信息。 支持图片鉴黄:EasyImages 还内置了图片鉴黄功能,以确保不良内容不会被上传到您的图床。这对于维护一个安全的平台非常重要。 支持自定义网站代码:您可以自定义网站的页首、页尾、标题、公告等,充分满足自定义需求。 支持上传IP黑白名单:允许您设置IP黑名单和白名单,以进一步保护图床免受恶意活动的侵害。 支持上传日志IP定位:EasyImages 还提供了上传日志IP定位和限制每日上传次数的功能,以帮助您管理和跟踪上传活动。 应用特色 一、支持批量上传、返回多种形式的URL EasyImages 突出特色之一是其出色的批量上传功能。无论您需要上传一张图片还是成千上万张,EasyImages 都能轻松胜任。同时,它能够返回多种形式的URL,满足不同需求。您可以获得原始图片链接、缩略图链接、甚至自动生成的多种规格图片链接,以便在不同场景中使用。 二、在线图片管理 EasyImages 提供了直观的在线图片管理界面,让您能够轻松查看、编辑和组织上传的图片。您可以创建文件夹、排序图片、批量删除或打包图片,从而维护一个整洁有序的图片库。这一特色极大地简化了图片管理的任务,无需手动处理文件或代码。 三、支持上传限制和自动转换图片格式 为了满足不同的使用情境,EasyImages 提供了丰富的上传限制选项。您可以轻松设置上传的图片尺寸、质量和文件大小的限制,以确保上传的图片满足您的需求。此外,EasyImages 还支持自动转换图片格式。这意味着,无论用户上传了哪种图片格式,您都可以将其自动转换为您网站所需的格式,从而提高网站性能和加载速度。 四、支持自动增加文字/图片水印 图片水印对于品牌保护和内容认证至关重要。EasyImages 提供了方便的水印功能,您可以自动为上传的图片添加文字水印或图片水印。这有助于确保您的图片不会被滥用,同时提高了内容的专业性。 五、支持数据统计 数据是图床管理的重要一环。通过 EasyImages 提供的数据统计功能,您能够轻松跟踪图片的上传情况,资源占用情况、存储使用情况等。 六、支持黑白名单上传 保持控制权对于维护图床安全至关重要。EasyImages 提供了黑白名单上传功能,使您能够明确指定哪些用户或IP地址可以上传图片,以及哪些不允许上传。这有助于保护您的图床免受恶意上传和滥用。 安装指南 进入云原生应用市场 搜索 EasyImages 进入详情,选择包类型(本应用支持,docker安装,ram安装) 点击安装,执行相应命令即可。如有疑问可参阅使用文档 或加入社区 关于云原生应用市场 云原生应用市场是一个汇聚了各类开源软件的应用市场,不仅可以作为你自己的 Helm Chart 仓库,提供丰富多样的Helm应用,还有 Docker 应用、Rainbond 应用模板、信创应用等多种选择。 官网:https://hub.grapps.cn/ 微信群:关注 云原生应用市场 公众号加入技术交流群

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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