发现一个中文语音数据集：218人8万多条语音
作者发现一个中文语音数据集，包含218人的8万多条语音，情感中性，并带有性别、年龄、母语口音等标注，字音准确率达98%以上，经过专业标注和严格质检。开源TTS模型如F5、Spark、IndexTTS2都需要参考语音，自己录制麻烦，该数据集可以省去这一步。作者是在为Qiaomu Reader开发电子书朗读功能时发现的。文中附有数据集官网地址和语音样例链接。
全部文档 / 作者: 向阳乔木 / 标签: 开源
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把 YouTube/B站视频变成一本能读的书
作者介绍了自己开发的 Chrome 插件「乔木剪藏」新增的视频阅读模式，可将带字幕的 YouTube/B站视频转为可阅读文本。功能包括：中英双语对照、点击字幕时间戳回看视频、划线直接向 AI 提问、接入 Obsidian 沉淀笔记。适合学习长播客访谈和课程。项目已在 GitHub 开源（qiaomu-clipper）。评论区还讨论了中文视频自动字幕识别错误导致乱码的问题及 AI 转写的应对方案。
全能下载Skill：几乎支持所有平台视频下载甚至视频号
作者发布了一个全能下载Skill，几乎支持所有平台的视频下载，甚至包括微信视频号。安装指令为 npx skills add joeseesun/qiaomu-download。该Skill核心基于yt-dlp和之前分享的视频号下载skill整合而成，具备自动检查更新功能，打包在一起无需安装多个Skill。项目已在GitHub开源，支持YouTube、B站、X/Twitter等多个平台的在线视频下载与媒体提取。
二次元头像=技术大佬？DeepSeek Harness揭开AI圈隐藏规律
本文介绍了DeepSeek Harness（DSH）的发布及其迅速走红的现象，并详细讲解了DSH的安装方法、热门插件（如colleague-skill和OpenBiliClaw）以及基础插件推荐。文章还探讨了DSH“一切皆插件”的设计理念，以及其开源生态的快速发展。最后，作者观察到AI技术圈中二次元头像成为“大佬”特征的现象，并指出B站正在成为国内开源项目传播的重要平台。
vLLM 背后的人：一个开源项目如何长成一家公司
文章讲述了 vLLM 项目从开源起步到成立公司 Inferact 的历程。联合创始人游凯超分享了团队拒绝高薪Offer、坚守开源的初心，以及 DeepSeek 在 Infra 领域的领先优势。文章还探讨了开源治理、模型与 Infra 的协同设计，以及 vLLM 如何应对社区噪音并实现商业化落地。
开源HTML PPT项目Bento：动效炫酷，支持AI修改
Bento是一个开源的HTML PPT项目，动效炫酷，仅需一个HTML文件即可实现核心功能，支持文本编辑、全屏播放和多人协作。文档采用明文JSON格式，便于AI修改迭代。
tw93 的开源故事：十三年六款工具的长期主义
本文专访了前端工程师 tw93，讲述他在 13 年间利用业余时间开发了 6 款知名开源工具（如 Pake、Mole）的故事。文章深入探讨了他的产品逻辑（解决自身痛点）、设计审美、长期主义价值观，以及在 AI 时代构建个人技术壁垒的独特见解，并分享了个人开发者出海商业化的实战经验。
OpenAI开源Symphony：给每一个任务配一个永不下班的AI员工
OpenAI开源了Symphony项目，旨在解决AI Agent规模化管理的瓶颈。该系统将Linear任务看板转化为AI控制中枢，为每个活跃任务分配独立的Agent持续工作，直至交付。文章详细阐述了其架构、工作流及“管理任务而非Agent”的核心理念，标志着软件开发经济学在AI时代的变革。
CC Switch 作者 Jason：36岁转行程序员的 AI 编程实战与开源之路
本文讲述了开源项目 CC Switch 作者 Jason 的故事。他 36 岁从进出口贸易转行程序员，仅用六个月开发出获得 2 万 Star 的工具。文章详细记录了他从 Electron 重构至 Tauri 的技术抉择、配置管理的血泪教训，以及他总结的一套“AI 时代编程方法论”，包括 Plan Mode 的使用、上下文管理和代码质量控制等实战技巧。
如何用万字提示词和10个文件为AI打造数字灵魂：Personal AI Infrastructure
文章介绍了一套名为Personal AI Infrastructure (PAI) 的开源方法论，旨在通过万字提示词和十个精心设计的文件，将Claude Code等AI工具从“自动售货机”升级为长期记忆的“操作系统”。核心包括定义数字身份的TELOS系统、模拟人脑的记忆架构、主动感知的Hooks机制以及可扩展的Skills技能库。该系统强调数据主权、版本控制和工程化原则，致力于让AI真正理解用户并成为持久的生活与工作伙伴。
翁家翌：在OpenAI“卖铲子”的人
文章讲述了OpenAI核心工程师翁家翌的职业成长与理念。作为强化学习基础设施的搭建者，他坚持“工程重于学术”，认为读博是浪费生命，并致力于通过开源代码消除信息差。文章分享了他从清华到CMU再到OpenAI的经历，以及对年轻人的职业建议：尽早进入工业界，深耕工程能力，建立自己的评价体系。