简介

使用 Nuxt 4.2.2 + tauri 2 开发，通过 API 接口获取寻访记录，仓库新建，功能还在逐步完善中。

目前暂时仅支持 Windows 端，数据都在程序同级目录下的 userData 目录中。

欢迎佬友们试试看～也欢迎大家晒晒自己的抽卡记录（当然能给仓库点个 Star 就更好了 hhh

附一张自己的：（还有比我更非的吗）

仓库链接：

[开源] B 站字幕批量上传器：批量上传本地 SRT 到字幕草稿（Rust + Tauri v2 + React）

做了个桌面小工具：读取本机 cookies.json（需包含 bili_jct），把本地 .srt 批量上传，并 “预保存” 为 B 站稿件字幕草稿（preSave）。
起因很简单：我经常批量处理英文网课（识别字幕 → Gemini 翻译 → 上传到 B 站），但 B 站本身没有批量传字幕的入口，于是自己搓了这个。

• GitHub：https://github.com/zennnnnnn11/Bilibili-Subtitle-UploadTool
• Releases：https://github.com/zennnnnnn11/Bilibili-Subtitle-UploadTool/releases

主要特性

• 向导式操作：一步步点，不写代码也能用
• 两条路线
  • 路线 A：多 BV → 上传到 1P
  • 路线 B：单 BV → 多分 P（按 page/cid/part 匹配）
• 多轨道 / 多语言字幕：同一视频一次安排多个字幕轨
• 预览匹配 + 演练（dry-run）：先检查 / 演练，再真实上传，避免翻车
• 详细日志：失败原因、跳过原因写清楚

大部分佬友都用不上，发出来刷点眼熟

一、工具简介

Vortex（能将一切纳入 “怀中” 的漩涡）是一个穿着铠甲的 MCP 工具，使用 Rust 构建，高性能、低资源开销，为你 “年迈” 的电脑省点力气（哈哈～～～）。

其实吧，我们都知道，MCP 工具领域大多都是用 node 或 python 实现的，毕竟简单，代码好写，至于性能的，毕竟只是自己本地跑，也无伤大雅的，这也是为什么这么多的 MCP 工具都喜欢用 node 或 python 了（咳咳～～，话说，这个怎么几个人用 Java 写 MCP 呢？这个分发起来真是头疼啊～，总不能带个 JVM 遍地跑，哈哈，当然虽说现在 native 技术还不错，但毕竟不是与生俱来的 “能力”，我是不太想踩这个坑）。

最终我还是选择了 Rust，因为我非常喜欢这门语言（我不是专业户），她那简洁且极其优美的语法让整个代码看起来无比的舒服，且极具艺术与观赏性，好了，吹完了，你们有意见的可以发话怼我了 ！

不过，有一说一哈，Rust 绝对的类型安全（不考虑 Unsafe Rust）确实是其它很多语言难以企及的，TS 中 any、Python 中的 Any，Go 中的 any（interface {} 别名）、C# 中的 object 和 dynamic、Java 中的 Object、C 中的 void* 等等，这那个不是需要你极具猜想力的盲盒？运行时的类型断言的代码相比大家都写过，这起码你还能知道类型，要是不知道具体类型的，直接反射搞起来～～～ （也还行～～～ 哦，对了，还有神奇的 NullPointerException）。

不知道各位道友啥感受，反正我自己受不了这种能够 “包容万物” 的 Object 和 any，看代码都费劲（我每次掉头发都是因为我在想：这个 Object 中到底放的是啥呢？ 嗯～～～顺着代码调用链多找几个源文件就明白了，同时也半小时过去了…）。

当然了，其它这些语言好学呀，这点 Rust 确实…
这个世界从来不是非黑即白、非利即弊的，学习它们的思想，在适合的地方用好它们就行了，但是，“信仰” 咱得有！
好了，就说这么多吧，下面开始分享工具及其用法，至于源码，后面看心情了～～～

事先声明

毕竟是我个人自用工具，工具中有一些工具具有危险性，使用与否全凭自愿哈。

二、工具安装

这里我只提供 MacOS 和 Windows 的版本，暂时没有 Linux 的版本（使用 Linux 开发的道友们对不住了哈～）

夸克网盘链接（附件大小限制，纯属无奈之举）：
我用夸克网盘给你分享了「Vortex MCP」，点击链接或复制整段内容，打开「夸克 APP」即可获取。
/~52113A8qbo~:/
链接：https://pan.quark.cn/s/e59c8a3ba6ff

1、vortex-mcp

MacOS：
Apple M 系列芯片的选择 vortex-mcp.mac.arm64.zip 下载；Intel 芯片的用户应该不多了吧？如果有，评论区留言，我再更新（我太懒了～）。

Windows：
直接选择 vortex-mcp.win.x86.zip 下载。

2、vortex-companion

这是 MCP 工具的一个伴侣 App，主要用于危险命令的同意授权、用户提问以及 scp 文件上传下载的进度显示，完全可选，不强绑定，但是非常的推荐（基于 Tauri 的，也非常省资源）。

MacOS：
Apple M 系列芯片的选择 Vortex MCP Companion_0.1.0_universal.dmg 下载；Intel 芯片的用户同上，评论区留言。

Windows：
直接选择 Vortex MCP Companion_0.1.0_x64-setup.exe 下载。

安装很简单，解压后就双击，然后下一步下一步就行了。

三、工具使用

vortex-mcp 工具支持的环境变量：

MCP 配置：

{ "mcpServers": { "vortex": { "command": "vortex-mcp", "args": ["--enable-fs"], // 这个参数可选 "env": { "GITHUB_TOKEN": "ghp_your-token", // 这个可选，如果你要用 gh 命令的话，最好设置上 "VORTEX_SSH_SERVERS": "ssh://root:123456@192.168.100.66?name=我的66服务器;ssh://root:123456@192.168.100.88?name=我的88服务器", "VORTEX_DATABASES": "postgres://postgres:123456@192.168.100.66:5432/postgres?name=我的66数据库;postgres://postgres:123456@192.168.100.88:5432/postgres?name=我的88数据库", "VORTEX_WEB_SEARCH_API_KEY": "tvly-dev-your-key", "VORTEX_DOCS_API_KEY": "ctx7sk-your-key" } } } } 

小提示

上面的环境变量都是可选的，你不配置对应的环境变量，就不会出现对应的工具，工具是按需加载的。

数据库 / 服务器密码 / 名称中的特殊字符

如果有特殊字符，要使用 URL 编码，一切都是按照 URL 规范来的。

四、效果展示

询问用户问题：

下载服务器文件：

确认危险命令：

【项目背景】 英语持续学习者一枚，平时高度依赖浏览器翻译。但在每天使用非浏览器应用比如每天早上看网易邮箱大师汇总的各种国外邮件时，叽里咕噜说了一大堆完全看不懂，只能手动复制去翻译，步骤繁琐。 市面上的大模型翻译软件虽然强大，但对于我这种只求 “快速看懂” 的场景来说，有点 “杀鸡用牛刀”。

【开发初衷】 既然刚升了 3 级，最近发现有有始皇提供的 DeepLX API Key 这个好东西，不想浪费，于是萌生了自己动手的想法。 既然是自用，主打一个超低占用、极简主义。不搞花里胡哨的功能，只解决核心痛点。

【技术栈】

• 框架： Tauri + Rust（确保超低内存占用）
• 开发辅助： 代码主要由 Sonnet 4.5 生成
• 翻译源： 完美适配 L 站 DeepLX API

【功能展示】

1. 单词翻译：响应迅速

2. 长短句翻译：准确流畅

3. 极简设置：填入 Key 即可用

4. 极致轻量：几乎不占内存

【致谢】 特别感谢 L 站 提供的优质资源，以及 wong 公益站、随时跑路公益站 提供的支持

1、单词翻译效果：

2、长短句翻译效果

3、设置

4、超低占用

最后：
再次感谢 L 站，以上有和我类似诉求的佬友试试看，由于我本身是做 python 和 C++ 的开发，这个项目使用的技术依赖 AI, 难免有没考虑到的，使用过程中可以随时反馈，对了由于我没有苹果电脑，使用苹果的佬友可以自行编译看看。

GitHub: https://github.com/fengshao1227/Open-Switch

觉得有用的话留个 Star

起因

用 OpenCode CLI 的时候，每次切换 API 提供商都要手动改 JSON 配置文件，改完还得重启终端。用多了几个 API 服务商之后，配置文件越改越乱，有时候还会不小心写错格式导致启动失败。

并且找了站内的关于 opencode 的第三方 api，都是手动编写，作为一个 ai 时代高效开发的人来说，怎么可能让配置第三方 api 这种小事耽误时间，所以想着能不能做个图形界面来管理这些配置，就顺手写了这个工具。

能干什么

管理 API 提供商

• 接入 wong 佬的 claude api

管理 MCP 服务器

MCP (Model Context Protocol) 服务器配置也能在界面上管理:

• 本地服务器：基于命令行启动 (npx、node 之类的)

• 远程服务器：基于 URL 的远程服务

• 环境变量配置

• 单独启用 / 禁用某个服务器

Windows 用户不用担心，会自动给 npm/npx 命令加上 cmd /c 包装。

管理全局提示词

OpenCode 的 AGENTS.md 可以在界面上编辑了:

• 创建多个提示词模板，一键切换

• 切换时自动备份当前提示词

下载安装

预编译版本

从 Releases 下载对应系统的版本:

• macOS: Open-Switch_x.x.x_aarch64.dmg (Apple Silicon) 或 Open-Switch_x.x.x_x64.dmg (Intel)

• Windows: Open-Switch_x.x.x_x64-setup.exe

• Linux: Open-Switch_x.x.x_amd64.AppImage 或 .deb

从源码构建

git clone https://github.com/fengshao1227/Open-Switch.git

cd Open-Switch/open-switch

pnpm install

pnpm build

构建完的安装包在 src-tauri/target/release/bundle/ 目录。

使用方法

添加 API 提供商

1. 点击 "添加提供商"

2. 选择 SDK 类型 (OpenAI/Anthropic/Google)

3. 填写 API Key 和其他配置

4. 保存

配置会自动写入 ~/.config/opencode/opencode.json 和 ~/.local/share/opencode/auth.json。

配置 MCP 服务器

1. 点击 "MCP 服务器" 标签

2. 添加本地或远程服务器

3. 配置命令 / URL 和环境变量

4. 启用需要的服务器

切换提示词模板

1. 点击 "提示词" 标签

2. 创建新模板或编辑现有模板

3. 点击 "激活" 切换到对应模板

4. 会自动同步到 ~/.config/opencode/AGENTS.md

技术栈

前端: React 18 + TypeScript + TailwindCSS + shadcn/ui + TanStack Query + Framer Motion

后端: Tauri 2.x + Rust + SQLite

构建: Vite + pnpm

选 Tauri 是因为比 Electron 轻很多，打包出来的体积小，启动也快 awa。

配置文件位置

| 文件 | 用途 |

|------|------|

| ~/.config/opencode/opencode.json | OpenCode 主配置 |

| ~/.local/share/opencode/auth.json | API Key 存储 |

| ~/.config/opencode/AGENTS.md | 全局提示词 |

| ~/.open-switch/open-switch.db | 本地提示词模板数据库 |

Windows 系统会自动适配成 Windows 路径。

常见问题

Q: 和 OpenCode CLI 是什么关系？

A: 这是个配置管理工具，通过读写 OpenCode 的配置文件来管理设置，不影响 OpenCode CLI 本身的使用。

Q: API Key 安全吗？

A: API Key 存在 ~/.local/share/opencode/auth.json, 文件权限受操作系统保护。工具不会把密钥上传到任何地方。

Q: 遇到问题怎么办？

A: 在 GitHub Issues 提问题，或站内回帖，我会尽快回复。

开发相关

如果想参与开发或者自己改改:

 cd open-switch

pnpm install

pnpm dev # 启动开发模式 

项目结构:

• src/ - 前端代码 (React + TypeScript)

• src-tauri/ - 后端代码 (Rust)

• src-tauri/src/config.rs - OpenCode 配置管理

• src-tauri/src/database.rs - SQLite 数据库

• src-tauri/src/prompt_service.rs - 提示词业务逻辑

欢迎提 PR, 提之前跑一下 pnpm typecheck 和 pnpm format:check 确保代码格式没问题。

界面预览（gemini 自由发挥的，win 的效果我还没看，下面是 mac 的）

致谢

这个项目的灵感和很多实现细节都来自 CC Switch。CC Switch 是一个非常优秀的 Claude Code/Codex/Gemini CLI 配置管理工具，功能强大、架构清晰。Open Switch 在它的基础上做了一些调整，专注于 OpenCode CLI 的配置管理。

感谢 linux.do 社区提供的技术交流平台，很多问题和思路都是在社区里讨论出来的（来到这里 2 个月来，学到了很多东西）。

许可证

MIT License

版本: v1.0.0 | 最后更新

github 地址：

dreamlonglll/mini-mqtt-client: 一个开源的 mqtt 客户端工具。支持保存命令、定时循环发送和预处理脚本

开发原因

1. mqttx 不好用，没有指令存储功能
2. 佬友的另一个 mqtt 项目 【https://linux.do/t/topic/1365043】 采用的 Electron 架构，有点大。

开发目的

主要目的： 自用
次要目的： 为开源事业做一次贡献

项目优势

• 采用 tarui 架构，整包大小控制在 6M（win/linux 端）左右
• github action 打包编译 win+mac+linux 多端应用
• 支持 tls + 自签 CA + 客户端证书 + 证书密钥
• 支持指令存储以及循环发送（按 server 分割）
• 支持预处理脚本（按 server 分割）
  
  • 采用 JavaScript 脚本引擎 + 沙箱模式
  • 支持：发送前预处理、接收后处理
  • 内置加密工具库（AES、SHA、MD5、HMAC 等）
• 支持切换数据存储位置，可以搭配 OneDrive 实现云端同步

多图

开源感言

首先感谢佬友的使用，也十分感谢提出建议的佬友，并期待佬友提出更多的建议

其他

目前时间挺空的，会及时更新

为什么做这个？

备考的日子里，我总是很难准确知道自己每天到底学了多少时间。

手动计时太麻烦，番茄钟又总是忘记开。坐在电脑前一整天，感觉学了很久，但实际有效学习时间可能只有几个小时。

于是我想：能不能让电脑自动帮我记录学习时间？

就像运动手环自动记录步数一样 —— 打开网课页面就自动开始计时，关掉就停止。不需要任何操作，专注学习就好。

快学点儿吧 就这样诞生了

功能亮点

工作原理

┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐
│   Chrome 浏览器  │────▶│     桌面程序     │────▶│    手机 APP     │
│    (扩展程序)    │     │   (时间记录器)   │     │   (查看统计)    │
└─────────────────┘     └─────────────────┘     └─────────────────┘

1. Chrome 扩展 监控你的浏览器标签页
2. 当你访问的 URL 匹配某个课程时，通知桌面程序
3. 桌面程序 开始计时，数据存储在本地 SQLite 数据库
4. 可选同步 到云端，在手机上查看统计数据

演示图：

桌面程序

移动 APP：

分享一个自己在写的小工具。

起因是之前用 CLIProxyAPI 来使用 Antigravity 里的 Claude 模型，体验不太好，写着写着就断了。后来在论坛看到有佬推荐 OpenCode，试了一下真的很丝滑。但是现在论坛里分享的配置工具基本都是给 Claude Code 做的，OpenCode 没有现成的可视化配置工具，每次都要手改 JSON 挺麻烦。于是就干脆自己撸了一个。

定位

这个就是给自己日常使用的小工具箱，按需添加功能。目前有的功能：

• OpenCode 配置管理：可视化编辑供应商和模型，告别手撸 JSON
• Claude Code 配置管理：顺手也支持了，一键切换供应商（本人用的少，所以只是简单支持了一下，重点使用的建议还是使用 CC-Switch）
• 供应商统一管理：API Key、代理地址集中管理
• 数据备份：本地备份 + WebDAV 云端同步
• 自动更新检查：有新版本会提醒

OpenCode 配置

Claude Code 配置

设置页面

后续计划

• AI 绘图
• 其他想到的小功能…

技术相关

Tauri 2 + React + TypeScript，数据全部存本地，支持 Windows /macOS/ Linux。

下载

顺便分享一个 OpenCode 安装踩坑

使用 NPM 安装： npm install -g opencode-ai

如果你本地 npm 源设置的是淘宝镜像，安装 OpenCode 可能会遇到这个报错：

It seems that your package manager failed to install the right version of the opencode binary…

原因：淘宝镜像源有些包没有正常同步。
解决方案：切换到腾讯镜像源
npm install -g nrm && nrm use tencent && npm install -g opencode-ai
腾讯镜像源文档： npm

感兴趣的可以试试，同时也希望大家帮忙给仓库点个 Star，有其他需求的也欢迎提 Issue 或 PR！

MCP Inspector 是基于 Tauri 2 + Vue 3 重构的 MCP (Model Context Protocol) 调试工具。前端通过 Vue 3 构建响应式界面，后端利用 Rust (Tauri) 与 rmcp 客户端实现高效稳定的协议交互。

项目地址

Note : 本项目旨在提供一个轻量、现代化的 MCP 协议调试环境。欢迎提交 Issue 或 PR！

项目地址： misxzaiz/claude-code-pro at test-0.0.1

Claude Code 是 Anthropic 官方推出的 AI 辅助编程命令行工具。 misxzaiz/claude-code-pro at test-0.0.1 是其第三方可视化 GUI 封装，提供了更友好的图形界面，让你无需命令行也能享受 Claude AI 带来的编程体验。

已打包，可直接在 window 安装使用

项目特点

该项目从 "思维模型" 出发，实现了:
一个思维模型对多个提示词；
一个思维模型可进行多种分类；
分类与子文档结构可自定义；
分类的层级自动扩展；
一键复制提示词；
卡片 / 列表 双视图；
纯本地化，tauri, 前后端一体化打包

开发过程

采用 antigravity+jules 混合开发.
实践了我之前提到的开发思路，用了 2 天完成该版本.

后续

视我自己的使用情况，和大家的反馈，会较为佛系的更新，因为目前来看，完成度还算可以.

关于思维模型，前几天从 100 个思维模型中学习并整理了 40 个.
后续我在完成从思维模型转换到该项目可用的数据后，也会分享出来.(可能到时候会做导入导出，或者多库设计.)

契机

之所以学思维模型，以及到开发这个工具，来自于我的这样一系列思考:
如何更高效率的使用 AI 工具？
尝试做出完美的大一统的提示词体系，或工作流.
尝试失败，反思.
结论：目前的 AI 范式和水平下，人的构思，组织，审查，依然是不可替代的部分；
你可以让 AI 帮你写代码，帮你写文档，但是你没办法让 AI 真正的 "读懂" 你在想什么，你到底想要什么.
所以只有靠提升自己的思维能力，来提高与 AI 协作的效率.

而这个工具就是用来加速管理你的思维模型，方便存放和找出你所需要的思维模型，以及 AI 能使用的提示词.

版本更新:

0.1.1: 增加了内置的使用教程