来自稻米鼠的推荐：

就…很有意思。

工作原理

VideoAdGuard 的工作原理就是让 AI 去读取 B 站视频的 AI 字幕，所以这里无论软字幕还是硬字幕，都可以。

然后 AI 来判断这段字幕中是否有植入广告，最后告知用户，点击一键跳过。

注意你需要拥有兼容 OpenAI 的 API Key，会消耗 token消耗（费钱）。

获取

• GitHub

写在后面

作为一个创作者，其实青小蛙对于跳广告产品是有所抵触的，毕竟没广告就没收入。但是呢，技术进步就是这样的，尤其 AI 之后，你根本无法阻挡。

现在东西出来了，皮球又踢回给了创作者，这回该如何应对呢？

看到的同学顺手关注下我们在B站的账号吧：https://space.bilibili.com/10979326

原文：https://www.appinn.com/videoadguard/

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那么问题来了，在微信里的聊天记录，是属于用户、你、自己的，还是属于微信的？

@Sarv 同学在发现频道：https://meta.appinn.net/t/topic/69701/

支持 MCP 的聊天记录查询工具（支持 macOS）

大家好，我写了一个叫 chatlog 的小工具，可以帮助解密本地的微信聊天记录，将自己的聊天数据用起来。

为什么做这个工具？

• 想找一个能够顺利接入 AI 的聊天记录工具，但找不到合适的，所以就自己做了一个。

Chatlog 能做什么？

• 解密本地微信数据库，支持 Windows / macOS 系统
• 支持微信 3.x/4.0 版本
• 提供 Terminal UI 界面和直接操作命令行解密两种操作方式
• 开放 HTTP API
• 支持了 MCP SSE 方案，无缝对接 ChatWise、Claude Desktop 等 AI 工具，让 AI 帮忙分析聊天记录

目前这个工具刚完成基础功能，还有不少可以改进的地方（比如全文索引等）。欢迎下载试用，给我提点意见和建议。

项目地址：GitHub – sjzar/chatlog: 聊天记录工具，轻松使用自己的聊天数据

一个例子

比如，@Sarv 同学问 AI：

帮我总结一下 “TESLA 韭菜逆袭群” 24年至今的聊天内容

很赞啊，更多请前往发现频道，还能与开发者沟通，这篇文章为云评测。

• https://meta.appinn.net/t/topic/69701/

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Manus 是什么

Manus 是一款于2025年3月5日发布的AI智能体产品（视频），号称是全球首款通用 Agent，能够自主思考、规划任务并生成复杂文档，其特点是从”对话者”升级为”执行者”，被称为眼里有活的”数字员工”。

Manus AI for iOS

安装之后会提示登录，以及输入邀请码：

不过青小蛙都没有见到输入邀请码的界面，在进入注册页面后，就…自动跳转了：

看起来短期内想用起来还很难。

获取

• App Store

原文：https://www.appinn.com/manus-ai-for-ios/

参考：

• OpenAI 就这么选择了 Anthropic 的 MCP 开放标准，MCP 要一统未来了么？
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AI 的世界就是快，从 Anthropic（Claude 所属公司）于2024年11月25日正式发布开源 MCP 协议至今，也才4个月的时间，当 OpenAI 选择 MCP 之后，MCP 作为事实标准，已经不会再有什么悬念了。

MCP 是什么？

MCP（模型上下文协议）是一个开放标准协议，用来让 AI 操作各类第三方服务。作为人类，你只需要与AI沟通，AI 则通过 MCP 与第三方服务互动。

这极大的减少了 AI 开发的复杂性，未来你只需要选择合适的 MCP 服务，就像搭积木一样，就能组合成一套完整的操作链条。

可以这样说，AI 降低了程序员的门槛，而 MCP 则降低了开发 AI 类程序的门槛。

OpenAI 选择了 MCP

与其说 OpenAI 选择了 MCP，不如说是大势所趋。

从 MCP 的普及程度来看，也是一个快。MCP 服务插件数量迅速增加（比如 awesome-mcp-servers），各大客户端都纷纷开始支持，一旦掉队就来不及了。

何不立即开始呢。

OpenAI 也迅速在 OpenAI Agents SDK 中提供了对 Model context protocol (MCP) 的支持。开发者可以放心胆大的干下去了。

作为我们这样的普通用户，就坐享其成吧，记得准备好订阅费用

原文：https://www.appinn.com/openai-adopts-anthropic-mcp-standard/

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来自发现频道，开发者 @chaoying 自荐：https://meta.appinn.net/t/topic/67371

Freenote – 一个支持 Markdown 的开源 AI 日记应用

Freenote 是一个支持 Markdown 的开源 AI 日记应用。您可以自由记录笔记，并借助 AI 助手轻松搜索和总结过去的条目，增强创意捕捉和管理能力。所有数据都存储在您的设备本地，确保隐私和安全。

主要特点

• Markdown 编辑器：丰富的格式化功能和直观的快捷键
• AI 助手：智能搜索和总结您的笔记
• 隐私优先：所有数据存储在您的设备本地
• 无干扰界面：专注于写作的简洁界面

除了可以自托管（GitHub），开发者也提供了在线演示，打开就能用。不过 AI 功能需要自配 API Key 才行。（需要 text-embedding-ada-002 模型）

青小蛙被打动，是这张图：

这简直是写日记的最佳动力源啊。

青小蛙为什么写不动日记，还不是因为没有反馈么，写完就完了，那太没意思了。另外两件事不算日记，毕竟是公开的。

而 Freenote 提供了一个非常有意思的场景，你可以随时问 AI 你经历过，写过的内容，那比如：天晴的时候我喜欢吃什么？去年我都爬了几次山？

所以，Freenote 给我了一个灵感，就是把另外两件事 AI 化处理一下…嗯。

原文：https://www.appinn.com/freenote-ai/

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• StickyPad – 更优秀的桌面笔记

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相机陷阱

相机陷阱指使用动作传感器、红外探测器或其他光束作为触发机关的遥控相机，它通常会产生非常多的照片。

CameraTrapAI

CameraTrapAI 包含两个 AI 模型组合的代码：

1. 物体检测器（MegaDetector）：在相机陷阱图像中发现动物、人类和车辆，但不会将动物分类到物种级别。
2. 物种分类器（SpeciesNet )：由 Google 使用大量相机陷阱图像数据集和 EfficientNet V2 M 架构进行训练。它旨在将图像分类为 2000 多个标签之一，涵盖各种动物物种、高级分类单元（如“哺乳动物”或“猫科动物”）和非动物类别（“空白”、“车辆”）。

SpeciesNet 使用了超过 6500 万张图像进行训练，集成了算法和地理信息。

效果如下：

使用 Python 语言，支持 GPU（也可以不用）

获取

• GitHub

原文：https://www.appinn.com/cameratrapai/

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来自发现频道，@crows 同学的推荐：https://meta.appinn.net/t/topic/67121

期待已久的本地翻译出现了

期待已久的本地翻译出现了，都给我去打星~ 我让几个 AI 评判翻译质量，都说与 google 不分上下。重点是——耗时 30-100ms。

更多的测试之后，还是比 google 差一些，但比 bing 强

—

青小蛙在看到这个之后，还是比较兴奋的，因为目前的翻译服务，严重依赖网络，比如 Google 翻译、DeepL，没网就完全不能用了。

在看了一会 MTranServer 在 GitHub 的页面之后，青小蛙就出现了疑问，因为页面并没有授权信息，于是就去勾搭开发者了：

那就…整活呗。

测试视频

对于已经安装了 Docker 的同学，直接下载一键包 docker compose up -d 用就行了。

可以放到沉浸式翻译和简约翻译里用：

• 沉浸式翻译：http://localhost:8989/imme?token=your_token
• 简约翻译：http://localhost:8989/kiss （还需要单独设置 token）

注意更换IP地址，your_token config.ini 文件中设置，内容随意。

青小蛙测试的时候，速度还是非常快的，我使用的是 Windows 下的 Hyper-V 虚拟机（Ubuntu 系统）。

但注意目前仅有 x64 架构，ARM、RISCV 架构在适配中，你们这些 Mac mini 用户还要再等等。另外开发者还说会有独立的客户端，不需要服务器端也能用，就再等等吧。

获取

• 夸克｜ 百度盘｜城通 (访问密码: 5712)
• GitHub
• 发现频道

原文：https://www.appinn.com/mtranserver/

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回顾一下：

• 【2025/01/21】Trae – 字节跳动发布类 Cursor 产品，可暂时免费使用 Claude 3.5 进行 AI 编程
• 【2025/02/17】字节跳动 AI 自动编程工具 Trae 发布 Windows 版本

2个小时前，@clf 同学在发现频道推荐：https://meta.appinn.net/t/topic/67108/2

Trae – 国内版正式上线

国内版使用 Deepseek-R1&V3、Doubao-1.5-Pro，支持 Windows 与 macOS，其余部分基本一模一样。

目前国际版还支持 Claude 3.7 Sonnet，不过需要频繁的排队使用（3.5 并不需要）

对于有编程想法但没有编程经验的同学来说，可以试试看。AI 编程极大的降低了这件事的门槛。

获取

• 官网

原文：https://www.appinn.com/trae-cn/

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• 字节跳动 AI 自动编程工具 Trae 发布 Windows 版本
• Trae – 字节跳动发布类 Cursor 产品，可暂时免费使用 Claude 3.5 进行 AI 编程

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DeepSeek 官方 API 价格​

DeepSeek 官方充值入口

• https://platform.deepseek.com/

注1：需要注册、需要实名制充值。

注2：由于 DeepSeek 开源，会有大量的第三方也提供 API 服务，请注意区别。

注3：DeepSeek 官方 App 与网页版依旧免费，无需付费。API 适合于开发者，或爱好者，不要跟风充值

原文：https://www.appinn.com/deepseek-api-newprice-feb2025/

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OOMOL Studio 是什么？

OOMOL Studio 是一款基于 VSCode 打造的现代化集成开发工具，支持 Windows 和 macOS 两大平台，通过整合容器化、AI 功能和社区资源，简化开发者的日常工作流程。

视频介绍

关于底层开源

OOMOL Studio 的底层技术是准备全部开源的，目前虚拟化技术方案已经开源，未来会把执行器、解析器等全部开源。

适合场景

• AI 模型开发：支持大模型 API 和 GPU 加速，让 AI 应用的开发快人一步。
• 跨平台开发：无需手动配置环境，利用容器技术实现一致化开发环境。
• 团队协作：一键分享工作流，减少协作中的环境问题。
• 日常任务自动化：拖拽式界面，轻松构建视频字幕处理、数据分析等工作流。
• 开发者习惯融合：无需离开熟悉的 VSCode 界面，将代码和流程可视化地结合。

实例（视频）

• 用 deepseek AI 和工作流翻译漫画的 PDF 文件
• 使用工作流分析自然灾害对粮食产量的影响
• 悟墨工作流（OOMOL）的核心功能之“小脚本”
• 使用工作流给视频加字幕

核心功能

• 容器化支持：内置基于 Podman 的容器化能力，支持 GPU 加速，兼容 M1/M2 芯片和 Intel 芯片。
• 拖拽式工作流搭建：无需大量代码，通过直观的图形交互完成复杂的流程设计。
• 预装环境：内置 Python 和 Node.js，省去繁琐的环境配置。
• 社区驱动：支持工作流与脚本的共享和复用，鼓励开发者贡献自己的优秀实践。
• 开源生态参与：开源了多个关键组件（如 ovm、ovm-win 等），并为如 VSCode、Podman 等知名项目贡献了代码。

为什么选择 OOMOL Studio

开发者往往希望在开发过程中更专注于代码本身，而非环境的调试和配置。OOMOL Studio 通过整合环境、提升协作效率、提供简单易用的工具，降低了开发门槛。更重要的是，它在传统 IDE 的基础上，进一步引入了现代化的 AI 和工作流工具，非常适合需要快速构建和验证想法的开发者。

截图展示

试用与获取

• 官网: https://oomol.com
• 开源: https://github.com/oomol-lab

无论你是全栈开发者、AI 工程师，还是 DevOps 专家，OOMOL Studio 都能为你的工作带来便利。尝试一下，也许它会成为你的下一个工作好伙伴。

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