jhfnetboy · February 22, 2026 10:07
diff --git a/bot-agenti-AI b/bot-agenti-AI
 Piciclaw,zeroclaw

 【开源】一款能在仅需 ~10MB 内存、$10 硬件上跑起来的超轻量 AI 助手。  
 项目介绍：PicoClaw 是一个全新重构的个人 AI 助手项目，用 Go 语言打造，目标是在资源极其有限的设备上运行完整 AI 代理。相比传统需要高性能 PC 或服务器的 OpenClaw/NanoBot，PicoClaw 的内存占用小于 10 MB，启动时间不到 1 秒，可以部署在 Raspberry Pi、RISC-V 和其他低成本嵌入式平台上。它支持多平台聊天接入（如 Telegram、Discord、QQ、钉钉），还能进行任务自动化、日程计划、对话记忆等功能，通过简单命令就能使用。  
 特点：
 • 🚀 超轻量：内存占用 < 10 MB，启动快（≈1 秒）。  
 • 💻 极低门槛：支持 x86_64、ARM64、RISC-V 等架构，在仅 ~$10 硬件上运行。  
 • 📱 多平台集成：集成 Telegram、Discord 等聊天平台。  
 • 🧠 本地化与隐私：所有运行和数据均可在本地，无需服务器依赖。  
 • 🛠️ 简易部署：单文件二进制部署，无需复杂环境。  
 库名：picoclaw

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 【开源】Memoh 是一个正在海外开发者社区崛起的开源 AI Agent 平台，它通过容器化、多角色支持与结构化长记忆系统，为构建和管理大量智能机器人提供了工程级的基础设施。这个项目特别受关注，因为它将传统的轻量级 Chatbot 框架升级为能在群聊、跨人/跨机器人对话中保持记忆和状态的生产级平台，在 X（前 Twitter）等技术圈已经引发热议。Memoh 的设计吸收了 OpenClaw/Clawdbot/Moltbot 的思想，并在稳定性、隔离安全和记忆工程上做了很多改进，同时借鉴了热门 AI 记忆层项目（如 mem0）的记忆架构。 
 特点
 • 多成员记忆存储 – 支持多用户、多 bot 的上下文记忆管理，每次对话轮次都作为结构化记忆存储，可在后续交互中精准召回。 
 • 容器隔离架构 – Memoh 使用 containerd 为每个 bot 提供隔离运行环境，提升安全性和资源控制，避免多个 Bot “打架”。 
 • 可视化配置界面 – 提供图形化管理界面，可配置 Bot、Channel、MCP、技能等，无需手写大量配置。 
 • 跨平台聊天支持 – 能将机器人连接到 Telegram、Discord、Lark/飞书 等多种通信平台。 
 • 长期记忆与智能检索 – 利用语义检索和记忆层结构改进对话连贯性与上下文一致性，灵感来源于 mem0 等记忆系统。 
 库名
 memohai/Memoh
diff --git a/game b/game
 探索数字增长的游戏心理机制！Juniper Dev 深入剖析了增量游戏，从经典街机作品到《吸血鬼幸存者》等现代爆款，解析其令人着迷的魅力。
 原视频探讨了期待感、增长机制与反馈循环，
 甚至亲赴 Dave & Buster's 游乐场寻找现实案例
diff --git a/secrirty-and-tools b/secrirty-and-tools
 根据您提供的上下文信息，**Shannon** 是目前安全圈内备受关注的“白盒+黑盒”结合的自主式 AI 渗透测试工具。以下是对该项目的详细分析、链接及同类 Top 3 工具的推荐。

 ### 1. KeygraphHQ / Shannon 项目分析

 **项目地址：** [https://github.com/KeygraphHQ/Shannon](https://www.google.com/search?q=https://github.com/KeygraphHQ/Shannon)

 #### **功能分析：**

 * **白盒感知（White-box Aware）：** 与传统的黑盒扫描器（如 AWVS/Nessus）不同，Shannon 能够读取源代码。这意味着它能理解路由逻辑、鉴权中间件和数据库查询语句，从而设计出更精准的攻击向量。
 * **自主决策（Autonomous Agent）：** 基于 AI Agent 架构，它不仅是“扫描”，而是像渗透测试工程师一样进行“思考—行动—观察”的循环，能够处理复杂的逻辑漏洞（如认证绕过）。
 * **零误报目标：** 通过生成实际的 PoC（漏洞证明），它排除了传统工具常见的“疑似漏洞”，直接交付可被复现的攻击结果。

 #### **快速使用说明：**

 目前 Shannon 支持通过 Docker 快速部署，以下是标准工作流：

 1. **环境准备：** 确保本地已安装 Docker 和 Docker Compose。
 2. **获取代码：**
 ```bash
 git clone https://github.com/KeygraphHQ/Shannon.git
 cd Shannon

 ```


 3. **配置 API Key：** 编辑配置文件（通常是 `.env`），填入你使用的 LLM API Key（如 OpenAI 或 Anthropic），因为其核心推理依赖于大模型。
 4. **一键启动：**
 ```bash
 docker-compose up -d

 ```


 5. **启动测试：**
 访问 Web UI（通常是 `localhost:3000`），输入目标 URL 以及（可选的）源代码路径，点击 "Start Pentest" 即可开始自动测试。

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 ### 2. 同类型 Top 3 开源安全测试与渗透工具

 除了 Shannon 之外，目前在 GitHub 上最受认可、且与 AI 或自动化渗透相关的开源工具包括：

 #### **No.1: PentestGPT**

 * **简介：** 这是目前 GitHub 上最火的 AI 渗透辅助工具。它由新加坡国立大学团队开发，旨在引导安全从业者完成复杂的渗透测试。
 * **特点：** 它更像是一个“副驾驶”（Copilot），能与用户交互，处理 HackTheBox 等平台上的复杂靶机挑战。
 * **GitHub URL:** [https://github.com/GreyD0ff/PentestGPT](https://www.google.com/search?q=https://github.com/GreyD0ff/PentestGPT)

 #### **No.2: Nuclei**

 * **简介：** 它是现代自动化漏洞扫描的“业界标准”。虽然它不直接使用大模型，但其基于模板（YAML）的扫描机制极其强大，社区贡献了数千个漏洞模板。
 * **特点：** 极速、可高度定制，是 CI/CD 管线中最常集成的安全工具。
 * **GitHub URL:** [https://github.com/projectdiscovery/nuclei](https://github.com/projectdiscovery/nuclei)

 #### **No.3: Caido**

 * **简介：** 一个轻量且现代化的 Web 渗透测试工具，被认为是 Burp Suite 的有力竞争者（开源核心版）。
 * **特点：** 使用 Rust 编写，性能极高，适合在资源受限的环境中执行复杂的拦截、重放和扫描任务。
 * **GitHub URL:** [https://github.com/caido/caido](https://github.com/caido/caido)

 ### **总结建议**

 如果您追求**完全自动化且拥有源代码权限**，**Shannon** 是最佳选择；如果您需要**人工干预处理极其复杂的内网渗透**，建议使用 **PentestGPT**；如果您需要**在大规模集群中快速筛查已知漏洞**，**Nuclei** 是不二之选。
diff --git a/tools-collection b/tools-collection
 开源】一个零依赖、命令行下就能把大量文档转换成 可浏览、可导出、可分析的知识图谱 工具。  
 项目介绍：sift-kg 是一个开源 CLI 工具，它可以从一个目录里的 PDF、文本或 HTML 等资料中自动提取实体和关系，构建成一个完整的知识图谱。它不仅支持定义自定义领域的实体类型，还把 LLM 驱动的实体消歧（human-in-the-loop） 交互式审查纳入流程，让用户在构建图谱时控制合并规则，从而避免错误合并。生成的图谱可以在浏览器里交互探索，也能导出为 GraphML、GEXF、CSV 或 JSON 格式，适用于 OSINT、调查研究、法务分析等场景。  
 特点：
 • 📌 零配置启动 — 只需指向文档文件夹，快速生成图谱。  
 • 🧠 LLM 提取智能 — 自动拔取实体与关系，降低手写规则成本。  
 • 👥 交互式实体消歧 — LLM 提议合并项，用户现场审核。  
 • 🌐 可视化展示 — 在浏览器中交互浏览完整图谱。  
 • 📦 导出友好 — 支持 Gephi、yEd 等常用图分析工具格式。  

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 ClawRouter LLM 路由器，节省 78% 推理成本
 功能介绍:
 自动将 LLM 请求路由到能够处理该任务的最便宜模型
 通过单个 USDC 钱包访问 30+ 个模型（OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、xAI、Moonshot）
 使用本地 14 维加权评分在 <1ms 内分类查询，无需外部 API 调用
 在 Base L2 上实现 x402 微支付 - 无需 API 密钥或账户
 主要特点:
 100% 本地路由: 14 维加权评分系统分析提示词的推理标记、代码存在、技术术语、令牌数量等 14 个维度
 智能分层系统: 根据复杂度将查询路由到 SIMPLE（$0.27/M）、MEDIUM（$0.42/M）、COMPLEX（$15/M）或 REASONING（$0.42/M）层级
 多语言支持: 支持英语、中文、日语和俄语提示词
 非托管支付: USDC 保留在您的钱包中直到使用；通过 x402 协议支付即认证
 Kimi K2.5 集成: 专门支持智能体工作流，可协调 100 个并行智能体和 200-300 个工具调用链
 零设置摩擦: 自动生成钱包，$5 可支持数千次请求，2 分钟安装完成
 为何值得关注:
 与始终使用 Claude Opus 相比，在典型工作负载上实现 96% 成本节省（$3.17/M vs $75/M）
 完全消除 API 密钥管理 - 使用区块链微支付作为身份验证
 开源（MIT 许可）且路由逻辑完全透明 - 无黑盒决策
 因解决困扰生产 AI 应用的”LLM 成本优化”问题而获得 1,758 星
 开创性地使用 x402 支付标准实现按请求付费的 AI 服务，无需订阅

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 ✅ 基于42000+小时声乐数据训练，完美兼容中/英/粤多语言
 ✅ 支持MIDI乐谱/旋律双条件控制，灵活适配歌声创作流程
 ✅ 支持跨风格、语言的音色克隆，无需微调即可适配未知歌手
 ✅ 多场景指标均达SOTA效果，包括零样本歌声合成、自定义歌词编辑等
 ✅ 发布SoulX-Singer-Eval基准测试集，提供零样本SVS模型性能的系统化评估
 
 🔗 Links
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 📄 技术报告：https://arxiv.org/abs/2602.07803
 💻 Github仓库：https://github.com/Soul-AILab/SoulX-Singer
 🤗 在线体验：https://huggingface.co/spaces/Soul-AILab/SoulX-Singer
 🎵 Demo Page：https://soul-ailab.github.io/soulx-singer
 📊 Benchmark：https://github.com/Soul-AILab/SoulX-Singer-Eval
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 开源城市3D建模工具包
 文档：https://voxcity.readthedocs.io
 
 ✅ 主要目标：
 开发一个一站式、开源、自动化的工具包，实现从开放地理空间数据获取、语义3D城市模型生成到城市环境模拟的完整流程。
 
 ✅ 核心贡献：
 系统综述了全球开放地理空间数据集（建筑高度、树冠高度、土地覆盖、地形高程），并建立数据目录与选用指南；
 开发了开源Python工具包 VoxCity，支持自动下载、整合、体素化建模；
 内置城市环境模拟功能，包括太阳辐射、天空视域指数（SVI）、绿视率（GVI）、地标可见性等；
 支持多种导出格式（如ENVI-met的INX、Blender的OBJ等），便于与外部模拟软件集成；
 全球多城市实证验证，展示其在不同城市形态下的适用性与模拟能力；
 提供可视化与交互功能，支持模拟结果的3D展示与分析。

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 开源]一个基于 WebGL 和 Three.js 创建高性能、可扩展的 3D 地图可视化解决方案
 Flywave.gl
 一个基于 TypeScript 构建的开源 3D 地图渲染引擎
 使用 WebGL 和 Three.js 创建高性能、可扩展的 3D 地图可视化解决方案 flywave.gl 是一个基于 TypeScript 构建的开源 3D 地图渲染引擎。该项目采用模块化 monorepo 架构，旨在提供一个高性能、可扩展且模块化的 3D 地图渲染解决方案。
 [微笑R]
 核心能力
 视觉吸引力的 3D 地图
 - 利用 WebGL 技术创建沉浸式地图体验
 动态可视化效果
 - 基于流行的 three.js 库
 主题地图
 - 支持多种地图样式和主题的动态切换
 高性能渲染 - 使用 Web Workers 并行化 CPU 密集型任务
 模块化设计
 - 可根据需要交换模块和数据提供者
 [微笑R]
 核心功能
 高性能渲染
 利用 WebGL 和现代图形技术实现流畅的 3D 地图渲染
 模块化设计
 可以根据需要选择和组合不同的功能模块
 可扩展主题
 支持动态切换和自定义地图主题
 ️ 多数据源支持：支持多种地图数据源格式
 ️ 丰富的交互功能：提供完整的地图交互和控制功能
 多种投影方式
 支持球面、平面和椭球投影
 ️ 地形支持：内置数字高程模型 (DEM) 支持
 [微笑R]
 开源协议
 使用Apache-2.0开源协议
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 VPN 终结者？Pangolin：开源身份识别网关
 🛡️ 什么是 Pangolin？Pangolin 是基于 WireGuard 的身份感知远程访问平台（Zscaler/Twingate 的开源替代品）。
 它将反向代理和 VPN 融为一体，让你随时随地安全访问任何资源。🔥 杀手级功能：零信任架构、浏览器访问、智能 NAT 穿透、全平台支持。#VPN 

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	Piciclaw,zeroclaw

	【开源】一款能在仅需 ~10MB 内存、$10 硬件上跑起来的超轻量 AI 助手。
	项目介绍：PicoClaw 是一个全新重构的个人 AI 助手项目，用 Go 语言打造，目标是在资源极其有限的设备上运行完整 AI 代理。相比传统需要高性能 PC 或服务器的 OpenClaw/NanoBot，PicoClaw 的内存占用小于 10 MB，启动时间不到 1 秒，可以部署在 Raspberry Pi、RISC-V 和其他低成本嵌入式平台上。它支持多平台聊天接入（如 Telegram、Discord、QQ、钉钉），还能进行任务自动化、日程计划、对话记忆等功能，通过简单命令就能使用。
	特点：
	• 🚀 超轻量：内存占用 < 10 MB，启动快（≈1 秒）。
	• 💻 极低门槛：支持 x86_64、ARM64、RISC-V 等架构，在仅 ~$10 硬件上运行。
	• 📱 多平台集成：集成 Telegram、Discord 等聊天平台。
	• 🧠 本地化与隐私：所有运行和数据均可在本地，无需服务器依赖。
	• 🛠️ 简易部署：单文件二进制部署，无需复杂环境。
	库名：picoclaw

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	【开源】Memoh 是一个正在海外开发者社区崛起的开源 AI Agent 平台，它通过容器化、多角色支持与结构化长记忆系统，为构建和管理大量智能机器人提供了工程级的基础设施。这个项目特别受关注，因为它将传统的轻量级 Chatbot 框架升级为能在群聊、跨人/跨机器人对话中保持记忆和状态的生产级平台，在 X（前 Twitter）等技术圈已经引发热议。Memoh 的设计吸收了 OpenClaw/Clawdbot/Moltbot 的思想，并在稳定性、隔离安全和记忆工程上做了很多改进，同时借鉴了热门 AI 记忆层项目（如 mem0）的记忆架构。
	特点
	• 多成员记忆存储 – 支持多用户、多 bot 的上下文记忆管理，每次对话轮次都作为结构化记忆存储，可在后续交互中精准召回。
	• 容器隔离架构 – Memoh 使用 containerd 为每个 bot 提供隔离运行环境，提升安全性和资源控制，避免多个 Bot “打架”。
	• 可视化配置界面 – 提供图形化管理界面，可配置 Bot、Channel、MCP、技能等，无需手写大量配置。
	• 跨平台聊天支持 – 能将机器人连接到 Telegram、Discord、Lark/飞书等多种通信平台。
	• 长期记忆与智能检索 – 利用语义检索和记忆层结构改进对话连贯性与上下文一致性，灵感来源于 mem0 等记忆系统。
	库名
	memohai/Memoh
	探索数字增长的游戏心理机制！Juniper Dev 深入剖析了增量游戏，从经典街机作品到《吸血鬼幸存者》等现代爆款，解析其令人着迷的魅力。
	原视频探讨了期待感、增长机制与反馈循环，
	甚至亲赴 Dave & Buster's 游乐场寻找现实案例
	根据您提供的上下文信息，Shannon 是目前安全圈内备受关注的“白盒+黑盒”结合的自主式 AI 渗透测试工具。以下是对该项目的详细分析、链接及同类 Top 3 工具的推荐。

	### 1. KeygraphHQ / Shannon 项目分析

	项目地址： [https://github.com/KeygraphHQ/Shannon](https://www.google.com/search?q=https://github.com/KeygraphHQ/Shannon)

	#### 功能分析：

	* 白盒感知（White-box Aware）：与传统的黑盒扫描器（如 AWVS/Nessus）不同，Shannon 能够读取源代码。这意味着它能理解路由逻辑、鉴权中间件和数据库查询语句，从而设计出更精准的攻击向量。
	* 自主决策（Autonomous Agent）：基于 AI Agent 架构，它不仅是“扫描”，而是像渗透测试工程师一样进行“思考—行动—观察”的循环，能够处理复杂的逻辑漏洞（如认证绕过）。
	* 零误报目标：通过生成实际的 PoC（漏洞证明），它排除了传统工具常见的“疑似漏洞”，直接交付可被复现的攻击结果。

	#### 快速使用说明：

	目前 Shannon 支持通过 Docker 快速部署，以下是标准工作流：

	1. 环境准备：确保本地已安装 Docker 和 Docker Compose。
	2. 获取代码：
	```bash
	git clone https://github.com/KeygraphHQ/Shannon.git
	cd Shannon

	```


	3. 配置 API Key：编辑配置文件（通常是 `.env`），填入你使用的 LLM API Key（如 OpenAI 或 Anthropic），因为其核心推理依赖于大模型。
	4. 一键启动：
	```bash
	docker-compose up -d

	```


	5. 启动测试：
	访问 Web UI（通常是 `localhost:3000`），输入目标 URL 以及（可选的）源代码路径，点击 "Start Pentest" 即可开始自动测试。

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	### 2. 同类型 Top 3 开源安全测试与渗透工具

	除了 Shannon 之外，目前在 GitHub 上最受认可、且与 AI 或自动化渗透相关的开源工具包括：

	#### No.1: PentestGPT

	* 简介：这是目前 GitHub 上最火的 AI 渗透辅助工具。它由新加坡国立大学团队开发，旨在引导安全从业者完成复杂的渗透测试。
	* 特点：它更像是一个“副驾驶”（Copilot），能与用户交互，处理 HackTheBox 等平台上的复杂靶机挑战。
	* GitHub URL: [https://github.com/GreyD0ff/PentestGPT](https://www.google.com/search?q=https://github.com/GreyD0ff/PentestGPT)

	#### No.2: Nuclei

	* 简介：它是现代自动化漏洞扫描的“业界标准”。虽然它不直接使用大模型，但其基于模板（YAML）的扫描机制极其强大，社区贡献了数千个漏洞模板。
	* 特点：极速、可高度定制，是 CI/CD 管线中最常集成的安全工具。
	* GitHub URL: [https://github.com/projectdiscovery/nuclei](https://github.com/projectdiscovery/nuclei)

	#### No.3: Caido

	* 简介：一个轻量且现代化的 Web 渗透测试工具，被认为是 Burp Suite 的有力竞争者（开源核心版）。
	* 特点：使用 Rust 编写，性能极高，适合在资源受限的环境中执行复杂的拦截、重放和扫描任务。
	* GitHub URL: [https://github.com/caido/caido](https://github.com/caido/caido)

	### 总结建议

	如果您追求完全自动化且拥有源代码权限，Shannon 是最佳选择；如果您需要人工干预处理极其复杂的内网渗透，建议使用 PentestGPT；如果您需要在大规模集群中快速筛查已知漏洞，Nuclei 是不二之选。
	开源】一个零依赖、命令行下就能把大量文档转换成可浏览、可导出、可分析的知识图谱工具。
	项目介绍：sift-kg 是一个开源 CLI 工具，它可以从一个目录里的 PDF、文本或 HTML 等资料中自动提取实体和关系，构建成一个完整的知识图谱。它不仅支持定义自定义领域的实体类型，还把 LLM 驱动的实体消歧（human-in-the-loop）交互式审查纳入流程，让用户在构建图谱时控制合并规则，从而避免错误合并。生成的图谱可以在浏览器里交互探索，也能导出为 GraphML、GEXF、CSV 或 JSON 格式，适用于 OSINT、调查研究、法务分析等场景。
	特点：
	• 📌 零配置启动 — 只需指向文档文件夹，快速生成图谱。
	• 🧠 LLM 提取智能 — 自动拔取实体与关系，降低手写规则成本。
	• 👥 交互式实体消歧 — LLM 提议合并项，用户现场审核。
	• 🌐 可视化展示 — 在浏览器中交互浏览完整图谱。
	• 📦 导出友好 — 支持 Gephi、yEd 等常用图分析工具格式。

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	ClawRouter LLM 路由器，节省 78% 推理成本
	功能介绍:
	自动将 LLM 请求路由到能够处理该任务的最便宜模型
	通过单个 USDC 钱包访问 30+ 个模型（OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、xAI、Moonshot）
	使用本地 14 维加权评分在 <1ms 内分类查询，无需外部 API 调用
	在 Base L2 上实现 x402 微支付 - 无需 API 密钥或账户
	主要特点:
	100% 本地路由: 14 维加权评分系统分析提示词的推理标记、代码存在、技术术语、令牌数量等 14 个维度
	智能分层系统: 根据复杂度将查询路由到 SIMPLE（$0.27/M）、MEDIUM（$0.42/M）、COMPLEX（$15/M）或 REASONING（$0.42/M）层级
	多语言支持: 支持英语、中文、日语和俄语提示词
	非托管支付: USDC 保留在您的钱包中直到使用；通过 x402 协议支付即认证
	Kimi K2.5 集成: 专门支持智能体工作流，可协调 100 个并行智能体和 200-300 个工具调用链
	零设置摩擦: 自动生成钱包，$5 可支持数千次请求，2 分钟安装完成
	为何值得关注:
	与始终使用 Claude Opus 相比，在典型工作负载上实现 96% 成本节省（$3.17/M vs $75/M）
	完全消除 API 密钥管理 - 使用区块链微支付作为身份验证
	开源（MIT 许可）且路由逻辑完全透明 - 无黑盒决策
	因解决困扰生产 AI 应用的”LLM 成本优化”问题而获得 1,758 星
	开创性地使用 x402 支付标准实现按请求付费的 AI 服务，无需订阅

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	✅ 基于42000+小时声乐数据训练，完美兼容中/英/粤多语言
	✅ 支持MIDI乐谱/旋律双条件控制，灵活适配歌声创作流程
	✅ 支持跨风格、语言的音色克隆，无需微调即可适配未知歌手
	✅ 多场景指标均达SOTA效果，包括零样本歌声合成、自定义歌词编辑等
	✅ 发布SoulX-Singer-Eval基准测试集，提供零样本SVS模型性能的系统化评估

	🔗 Links
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	📄 技术报告：https://arxiv.org/abs/2602.07803
	💻 Github仓库：https://github.com/Soul-AILab/SoulX-Singer
	🤗 在线体验：https://huggingface.co/spaces/Soul-AILab/SoulX-Singer
	🎵 Demo Page：https://soul-ailab.github.io/soulx-singer
	📊 Benchmark：https://github.com/Soul-AILab/SoulX-Singer-Eval
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	开源城市3D建模工具包
	文档：https://voxcity.readthedocs.io

	✅ 主要目标：
	开发一个一站式、开源、自动化的工具包，实现从开放地理空间数据获取、语义3D城市模型生成到城市环境模拟的完整流程。

	✅ 核心贡献：
	系统综述了全球开放地理空间数据集（建筑高度、树冠高度、土地覆盖、地形高程），并建立数据目录与选用指南；
	开发了开源Python工具包 VoxCity，支持自动下载、整合、体素化建模；
	内置城市环境模拟功能，包括太阳辐射、天空视域指数（SVI）、绿视率（GVI）、地标可见性等；
	支持多种导出格式（如ENVI-met的INX、Blender的OBJ等），便于与外部模拟软件集成；
	全球多城市实证验证，展示其在不同城市形态下的适用性与模拟能力；
	提供可视化与交互功能，支持模拟结果的3D展示与分析。

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	开源]一个基于 WebGL 和 Three.js 创建高性能、可扩展的 3D 地图可视化解决方案
	Flywave.gl
	一个基于 TypeScript 构建的开源 3D 地图渲染引擎
	使用 WebGL 和 Three.js 创建高性能、可扩展的 3D 地图可视化解决方案 flywave.gl 是一个基于 TypeScript 构建的开源 3D 地图渲染引擎。该项目采用模块化 monorepo 架构，旨在提供一个高性能、可扩展且模块化的 3D 地图渲染解决方案。
	[微笑R]
	核心能力
	视觉吸引力的 3D 地图
	- 利用 WebGL 技术创建沉浸式地图体验
	动态可视化效果
	- 基于流行的 three.js 库
	主题地图
	- 支持多种地图样式和主题的动态切换
	高性能渲染 - 使用 Web Workers 并行化 CPU 密集型任务
	模块化设计
	- 可根据需要交换模块和数据提供者
	[微笑R]
	核心功能
	高性能渲染
	利用 WebGL 和现代图形技术实现流畅的 3D 地图渲染
	模块化设计
	可以根据需要选择和组合不同的功能模块
	可扩展主题
	支持动态切换和自定义地图主题
	️ 多数据源支持：支持多种地图数据源格式
	️ 丰富的交互功能：提供完整的地图交互和控制功能
	多种投影方式
	支持球面、平面和椭球投影
	️ 地形支持：内置数字高程模型 (DEM) 支持
	[微笑R]
	开源协议
	使用Apache-2.0开源协议
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	VPN 终结者？Pangolin：开源身份识别网关
	🛡️ 什么是 Pangolin？Pangolin 是基于 WireGuard 的身份感知远程访问平台（Zscaler/Twingate 的开源替代品）。
	它将反向代理和 VPN 融为一体，让你随时随地安全访问任何资源。🔥 杀手级功能：零信任架构、浏览器访问、智能 NAT 穿透、全平台支持。#VPN

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