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安卓投屏，很多人只知道 scrcpy，其实还有个更强的版本。 推荐一个开源项目 QtScrcpy，支持 Windows、macOS、Linux，USB 或 Wi-Fi 都能投屏，无需 Root、无需安装手机端 App。启动快、延迟低，还支持 录屏、截图、文件传输、多设备连接、键鼠控制。 🔗

Codex、WorkBuddy 等 Agent 已经能读取 PDF。面对扫描件、多栏排版、跨页表格和公式时，解析质量仍会直接影响后续的检索、问答和数据提取。 Mac 上可以本地运行的 PDF parser 很多，PaddleOCR、GLM-OCR、MinerU 等工具的安装方式和运行环境各不相同。文档类型变化后，想换一个 parser 重新处理，通常还要重新配置。 DocDot @docdotai 把多个本地 parser 集中到了同一个 CLI 中管理。 官方安装命令： curl -fsSL | bash 安装 DocDot 后，可以在 NanoDoc、PaddleOCR、GLM-OCR、MinerU、LiteParse 之间安装和切换，并将 PDF 解析为 Markdown 或 JSON。后续还会继续增加新的 parser。 DocDot 也提供了 Web Mode。运行 `docdot web` 后，可以在浏览器中并排比较 3 个 parser 的结果。遇到复杂表格、公式或特殊排版时，可以根据实际输出选择更合适的解析器。 根据官方说明，安装程序还能扫描本机的 Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes 等 Agent，并配置相应的 Skill；需要接入其他应用时，也可以通过 MCP 调用。解析在本机运行，PDF 无需上传，目前主要面向 Apple Silicon Mac。 我在 Mac 上安装了 DocDot 和 NanoDoc，并准备了一页包含中英文、表格和公式的 PDF。 首次启动完成模型编译后，再次解析同一份 PDF 用时约 2.3 秒。正文和公式基本准确，表格结构得到保留，小字号表头仍有少量误识别。 这只是一份单页样本，不能替代完整的性能测试。官方技术报告使用了 4,231 页、64 类文档进行比较，NanoDoc 的综合质量和 Table TEDS 在参测解析器中均排名第一。 DocDot 今天在 Product Hunt 上线：

GitHub上星标最高的爬虫工具，没有之一！ 据说是因为作者说之前被一个月16 美元的付费爬虫搞烦了，一气之下花几天时间自己手搓了一个 1.纯粹免费无套路：无需注册、不需要API Key、没有按页扣费的模式，开箱即用。 2.专为 AI 打造：能把任意复杂网页直接一键提纯为极简、规范的 Markdown 格式，完美喂给 LLM 跑数据流水线。 3.性能强劲又稳定：不仅跑得比大多数付费服务还快，最新版本还优化了内存调度与 GPU 容器部署，支持高并发稳定抓取。

【美国考虑禁止进口中国光模块？市场人士：可能性较小，影响也可控】据中新网8月4日晚间报道，有媒体报道称，知情人士透露，美国政府正起草一项禁令，拟禁止进口中国新型号的数据中心组件，以保护支撑人工智能(AI)发展的关键基础设施。产业分析人士认为，美国严格禁止进口中国光模块的可能性较小，一是从行业格局看，美国AI建设离不开中国光模块。全球前10名光模块厂商有7名为中国厂商，800G、1.6T等高速光模块中中国厂商出货占比70%，美国厂商产能和技术先进性均存在不足。目前美国主要云厂商正在加快AI基础设施建设，如无法获得中国光模块，整个建设进度将受到影响。二是从过往情况看，严格禁止进口中国光模块的可能性较低。另有市场人士也分析称，历史上也出现过多次这类信息，信息真假难辨无需过度猜疑。“即便消息为真，从历来应对来看都影响可控。”（澎湃）

今天 GitHub 被逆向 Agent 彻底刷屏了！ 5 个星标暴增、真正能落地的硬核项目，专业拆解下： 1. diegosouzapw/OmniRoute 
免费 MIT AI 网关：一个 endpoint 通吃 290+ 供应商（90+ 免费额度）、500+ 模型，配额感知自动 fallback + 强压缩，直接兼容 Claude Code / Cursor / OpenCode / Cline。 
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以前切模型像换 VPN，现在一个 endpoint 通吃，token 成本直接腰斩。网关赛道新王！ 2. Optim-Agent/optim-agent 
把 LLM Agent 变成超参数优化器，自动帮你调模型、调工作流、调 prompt。 
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以前调参靠玄学，现在 Agent 自己跑实验、自己收敛。MLOps + Agent 的完美交叉点！ 3. zhaoxuya520/reverse-skill 
AI 逆向 / 渗透 / 安全研究技能路由包。自动路由方法论 + 按需自举工具链 + 自进化知识库，原生支持 Claude Code、Cursor、Cline 等一众 Agent。 
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以前安全研究像手动堆工具箱，现在 Agent 自己挑刀、自己进化经验库。硬核到爆！ 4. huggingface/speech-to-speech
本地语音 Agent 管道（VAD → STT → LLM → TTS），OpenAI Realtime 兼容，组件全可换，支持实时打断与工具调用。 
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真正能本地跑起来的实时语音对话 Agent，隐私和延迟双赢，开源玩家狂喜！ 5. lyogavin/airllm 
单卡 4GB 就能跑 70B（甚至更大），层式加载，无需量化蒸馏。支持 Llama / Qwen / DeepSeek 等主流模型。 
🔗 直达： 
显卡乞丐也能养起大模型 Agent 的神器，本地推理直接起飞！ // 总结 2026 年的风口已经从“会聊天的模型”全面转向“能干活、能进化、能本地落地的 Agent 基建”。谁先把这些玩透，谁就站在下一波生产力 C 位。

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亚马逊现在的市值，已经超过三个马斯克。 8月3日，亚马逊股价上涨5%以上，市值首次突破3万亿美元，成为继英伟达，微软，Alphabet和苹果之后，第5家达到这个规模的公司。 这次上涨主要靠亚马逊云服务，AWS。 这项业务向企业提供服务器，数据存储和AI算力，企业无需自己建设数据中心，可以直接租用亚马逊的计算资源，按使用量付费。 上一季AWS收入422亿美元，同比增长37%，是18个季度以来最快的增速。 AWS只占亚马逊总收入约21%，却贡献了166亿美元营业利润，占全公司约60%，亚马逊赚到的大部分营业利润已经来自这项生意。 想使用AWS的公司越来越多，亚马逊现有的服务器已经不够用了。 今年公司计划投入2200亿美元，新建数据中心，购买芯片和其他设备。 这笔投入也消耗了大量现金。 过去12个月，亚马逊扣除设备投资后，现金净流出76亿美元，去年同期还能净流入182亿美元。 市场看到AWS的收入开始加速，仍然选择继续买入亚马逊，财报公布后，亚马逊股价单日上涨超过15%，创下14年来最大涨幅，一天增加近4000亿美元市值。 亚马逊2018年突破1万亿美元，2024年达到2万亿美元，前一个1万亿用了近6年，从2万亿涨到3万亿只用了两年多。