以前给家里人的手机一台台装去广告 App，这个装完那个又弹出来，纯属治标不治本。 后来换了思路：广告都要先解析域名，直接在 DNS 这一层动手就行。Pi-hole 干的就是这个——装在树莓派或软路由上

很多人想做一个游戏，脑子里有个很棒的点子：一个感人的故事、一段沉浸的体验。可真做起来才发现，玩家其实只是在"看剧情、点选项"，换成互动小说或动画也差不多——它并没有用到"游戏"这种媒介才有的乐趣。等美

想做一个 AI 智能体（会自己调用工具、管理对话的 AI 助手），可市面上的框架五花八门，光是"怎么定义智能体、怎么接模型、怎么让它对外提供网页接口、怎么上线部署"就有一堆约定要记，稍不留神就报错。

一套面向 Claude Code / OpenClaw 的高质量 Skills 合集，涵盖网页抓取、文档提取、电商数据处理、云端部署等场景，对中文平台做了专门强化。

你在做 TikTok 小店（TikTok Shop），想知道最近什么商品突然爆了、哪些达人带货最猛、对手在投什么广告关键词。FastMoss 这个网站能看这些数据，但手动一页页翻、一条条抄进表格，几十

一、背景 之前写了一个纯前端的 JSON 在线查看器（文末地址），核心交互是：粘贴 JSON → 格式化 → 右侧生成可折叠的树形视图。平时联调小报文一切正常，直到有人贴了一份 8 万行的接口导出数据

用 Easy Scraper 浏览器插件把亚马逊商品评论爬成 CSV，直接上传到这个系统，AI 做多维度评论分析，还你一份带分析结果的 CSV 和用户画像。

基于 Claude Code / OpenClaw 技能加钉钉 CLI（dws）搭建的个人 AI 效率基础设施，把飞书版的 10 大工作流完整迁移到钉钉生态。

你手上是不是也有这样的 PDF：几百页的产品手册、合同、财报、论文、说明书。想找某个参数在哪一页，用阅读器的搜索框搜半天，搜出来的要么不是你要的，要么扫描版根本搜不出来；图表里的数字、表格里的条款，普

你有没有过这种经历：老板甩来一句"研究一下 AI 在医疗行业的现状"，你打开浏览器，搜了三个小时，收藏夹里塞满标签页，最后拼拼凑凑写出来的东西自己都心里没底——到底哪个数据是真的、哪个来源靠谱，全混在

一个探索 Claude Agent SDK 能力的实验项目：通过 Skill 系统让 AI 自己读懂 SDK 文档，然后自主构建出一个 TikHub 社交媒体数据对话 Webapp。

以 Nginx 为例，把 Docker 最常用的几条命令串成一条完整链路:拉镜像 → 配加速 → 跑容器 → 挂端口 / 挂目录 → 管容器与数据卷

老板丢来一坨 CSV：三个月订单、用户信息、评论打分，让你"分析一下"。Excel 拉半天透视表，写了一堆 VLOOKUP，最后憋出三张图，老板问"所以结论呢"？claude-data-analysi

你手里有一张喜欢的照片，也许是自家娃的笑脸、偶像的头像，或者一张风景图。你突发奇想：能不能用乐高积木把它拼出来？自己数格子、配颜色、列清单，想想就头大。

做亚马逊最头疼的不是没数据，而是数据散在 Sorftime、西柚、Sif、卖家精灵好几个平台，来回切换、手动拼报告。这个项目把它们全部打包成一套 agent skill，你说一句话，它直接出完整的穿透

NanoMotion 是一个 Next.js 15 的 Web 应用：上传一张图片，自动通过 apiz.ai（nano-banana-2 模型）并行生成 12 帧定格动画，浏览器内就能预览、调速、拖拽

基于 OpenAI Agents SDK 的 AI 用户需求洞察分析师，采用三段式用户洞察框架。输入你的产品或服务，AI 用 10 分钟完成传统方法需要数周的用户洞察分析。

自动生成双人英语对话、配上语音讲解和教学单词图片，合成一条可以下载的英文教育短视频，用来学英语、发抖音都很方便。

在前面我们了解了hook机制以及如何定义和执行hook。利用hook可以很方便的对一些事件进行处理。但是它最大的问题在于，需要程序的设计者预先留下可供hook的槽点。有时候设计者没有预留对应的hook

版本锁定实战：从 git tag 到 package-lock.json 的完整闭环 我维护一个内部 CLI 工具，最近被一个诡异 bug 折腾了两天：同事在 CI 上拉下来的依赖版本，和我本地完全对