axiaisacat (@axiaisacat)
@axiaisacat
Independent developer building AI-powered web products.
Creating APIs, tools, and applications that solve real problems.
MCN Founder
253 正在关注 4.9K 粉丝
很多人用 OCR 工具都踩过坑：要么慢，要么经常认错。
我最近试了 RapidOCR 这个开源项目，感觉确实比之前用的几个顺手不少。
完全免费开源，支持 Python、C++、Java、C#，用了# ONNX 格式后速度明显更快，资源占用也低。
默认就能认中英文，几行代码就能跑，还支持完全离线。
安装就一条 pip 命令的事。GitHub 搜 RapidOCR 就能找到。
现在还在用 OCR 的朋友，你们现在用的是哪个工具？评论区说说看。
显示更多
想让任何网页都拥有自己的 AI 助手，一行代码就能搞定。
Page Agent，阿里巴巴开源的前端智能体。不用装浏览器扩展，不用搭后端，更不需要截屏识别，所有操作都在页面里完成。你只需说一句话，它就能自动填表、点击、导航，把几十次点击变成一句指令。
无论是给 SaaS 产品加个 Copilot，还是让复杂的后台系统开口听话，它都能马上落地。而且支持几乎所有大模型，还可以在本地部署。
显示更多
独立开发者想快速出海搞钱，最忌讳把时间浪费在配环境上！
如果你想做一个 App，还要去学两套原生代码，天天跟 Xcode 的报错死磕，产品还没上线，热度早凉了。
听我一句劝，把 GitHub 5万 Star 的开源神器 Expo 彻底锁死！
只要你会 React，一套代码直接搞定 iOS、Android 和 Web 三端。最爽的是它自带的 EAS 服务，一键就能在云端帮你把安装包打好，连开发者账号那些繁琐的配置都省了，直接送你到上架临门一脚。
单兵作战，交付速度就是你的核心竞争力。
如果你也想做个人产品，你在开发或上架时被哪个环节卡过脖子？评论区聊聊，看看到底有多少同道中人 👇
显示更多
Electron 就是个笑话。💻
一个计算器应用，打包出来 150MB。
你没听错，150MB。
用户下个计算器要等半分钟，打开之后吃掉 800M 内存。这叫“轻量级应用”？
别自欺欺人了。你辛辛苦苦写的产品，用户第一印象就是“这玩意儿怎么这么大、这么慢”。
然后就没有然后了。
产品是好是坏，用户连门都没进就走了。
换 Pake 吧。
8MB。200M 内存。启动快到感觉不到。
别让你的产品，死在 Electron 的臃肿上。
显示更多
🚀 Meta 下场掀桌子了！
刚刚开源的 Astryx，一款专为实时 AI Agent 打造的反应式框架，原生异步、多智能体协作、工具调用一气呵成，流式输出丝滑到离谱。
LangChain、CrewAI 看完连夜改架构？
👇 链接在此，star 先冲为敬！
显示更多
做短视频最烦的，根本不是剪辑。
是你刚想动手，前面还有选题、脚本、素材；
后面还有配音、字幕、导出。
ShortGPT 这个开源项目抓的就是这条链路。
给它一个主题，它会自动写脚本、找素材、生成旁白，再剪成 Shorts / TikTok 风格的视频。
它不是“一键爆款”。
但对想批量测试内容的人来说，真正值钱的不是某一条视频，而是把重复流程先跑起来。
显示更多
很多视觉 AI 项目，真正卡住的不是模型。
是模型跑完之后：
检测框怎么画
视频怎么追踪
区域怎么计数
数据集怎么切分、转换
结果怎么接进业务代码
roboflow/supervision 这个库狠就狠在这里。
它不做下一个 YOLO。
它专门把模型后面那堆重复、琐碎、但每天都会遇到的工程活收走。
45.6k star，不是因为它炫。
是因为它太懂视觉 AI 项目最烦的地方。
显示更多
很多人用 AI 做投研，最烦的不是它不懂。
是它太会打太极。
一问值不值得买，
它就开始：
一方面有机会，
另一方面有风险，
请自行判断。
这不叫投研。
这叫废话包装。
ai-berkshire 有意思的地方是：
它不让 AI 装股神，
而是把一套投资纪律拆成 skills。
什么时候否决，
什么时候灰色地带，
什么时候便宜也不能买。
别再让 AI 写小作文了。
让它按流程干活。
显示更多
AI 写 UI 最可怕的不是丑。
是它每次都像换了一个设计师。
今天圆角卡片，明天紫色渐变，后天直接变 SaaS 官网。
stitch-skills 这个项目有点意思：
不是教 AI “更会设计”，
而是把设计流程拆成 skills/plugins，
让 Agent 按设计系统干活。
生成设计、管理 DESIGN.md、转 React 组件、做 walkthrough，
都变成可调用的能力。
以前 README 告诉人怎么跑项目。
以后 DESIGN.md 可能是告诉 AI：
这个产品，应该长什么样。
显示更多
4GB 显卡跑 70B 大模型，听起来像标题党。
但 AirLLM 这个 21.4k Star 项目，README 第一屏就写得很直：
70B 模型，单张 4GB GPU 推理。
Llama 3.1 405B，8GB VRAM 也能跑。
它不是把模型砍小。
也不是靠蒸馏、剪枝糊弄过去。
核心思路是把推理时的内存占用压下来：
模型按层拆开，需要哪层加载哪层，再配合预取和压缩，把“显存不够”这件事往后推。
这对本地大模型玩家很要命。
因为过去很多所谓“本地部署”，真正的门槛不是会不会写代码，而是你有没有足够贵的显卡。
显示更多
很多 React 组件库，第一眼都像后台系统。
zelda-hyrule-ui 反着来：
它把《旷野之息》那种游戏 UI，做成了一套 React 组件。
血条、精力轮、任务面板、地图标记、对话框、商店界面，都能直接拿来用。
最有意思的是，它还给 AI 写了使用文档。
你把链接丢给 Cursor，让它按这个风格继续做页面，不容易跑成普通 SaaS 味。
这类项目挺适合游戏化工具、学习 App、打卡产品。
UI 一换，产品气质马上就不一样了。
显示更多
