在线 TypeScript 项目中，代码质量检查总是绕不开 ESLint 配合 typescript-eslint，但速度慢、类型感知有限，给开发体验带来不少困扰。

tsgolint 是一个高性能的 TypeScript 类型感知 linter，基于 typescript-go 实现，完全集成 Oxlint，速度比 ESLint + typescript-eslint 快 20-40 倍。

它不仅全面支持 TypeScript 类型检查，还能利用多核 CPU 并行处理，性能惊人。规则覆盖丰富，行为与 typescript-eslint 保持一致，轻松无缝替换。

主要功能：

- 原生 TypeScript 类型感知，避免误报漏报；
- 20-40 倍性能提升，适合大规模项目快速 lint；
- 多核并行，充分利用硬件资源；
- 规则丰富且可配置，支持绝大多数 typescript-eslint 规则；
- 与 Oxlint 集成，轻松配置和使用。

适合追求高效、精准代码检查的 TypeScript 项目。

安装示例：

pnpm add -D oxlint-tsgolint﹫latest
pnpm dlx oxlint --type-aware


配置示例：

{
  "$schema": "./node_modules/oxlint/configuration_schema.json",
  "rules": {
    "typescript/no-floating-promises": "error",
    "typescript/no-misused-promises": "error"
  }
}
在线渗透测试中，建立稳定高效的隧道连接是关键。Ligolo-ng 是一款先进且简洁的开源隧道工具，基于 TUN 接口，无需 SOCKS，支持多平台，性能卓越，适合红队和安全研究人员使用。

不仅支持自动路由管理和证书配置，还内置了漂亮的 Web 界面，支持多代理协同，能作为守护进程后台运行，极大简化了隧道搭建和管理。

主要功能：

- 使用 TUN 接口，摆脱传统 SOCKS 代理限制；
- 简洁易用的 UI，支持代理选择与网络信息监控；
- 自动证书配置，支持 Let’s Encrypt；
- 多平台支持（Windows、Linux、macOS、BSD）；
- 支持反向和绑定连接，隧道自动恢复；
- 多隧道管理，支持 Websocket；
- 低权限代理端，不需管理员权限运行；
- 性能优异，轻松突破 100 Mbps 带宽。

适合渗透测试、红队攻防、后渗透横向移动场景，想要高效隧道解决方案的安全从业者必备。
Introduction - Ligolo-ng Documentation.webm
7 MB
在线处理视频音频常常需要频繁切换命令行工具，操作复杂且不够直观。

ffmpeg-mcp 是一个基于 MCP 协议的服务端项目，专门用来和 FFmpeg 交互，简化常见多媒体操作。

它通过标准输入输出接口与 FFmpeg 通信，方便集成到各种 MCP 客户端中，提升自动化处理效率。

主要特点：

- 轻量级 MCP 服务器，专注于 FFmpeg 的常用命令封装；
- 支持通过环境变量自定义 FFmpeg 路径，灵活适配各种环境；
- 易于集成，直接通过 npx -y ffmpeg-mcp 命令即可启动；
- 由 ChatWise 赞助，持续维护和更新；
- 开源 MIT 许可，适合二次开发和商业使用。

适合需要自动化音视频转码、处理的开发者和运维人员。
在线生物医药研究面临海量文献和复杂数据，传统工具难以高效整合知识与推理。

STELLA 是一个开源自演化大型语言模型（LLM）代理，专为生物医药研究设计。它集成动态知识库、推理模块和自我纠正机制，能够持续学习新资料，辅助文献分析、实验设计和数据解读。

主要功能：

- 自演化机制，实现持续学习和能力提升；
- 融合多智能体架构，支持复杂任务协同处理；
- 动态知识库，实时更新最新生物医药信息；
- 高级推理与自我纠正，提高研究准确性和效率；
- 支持文献检索、药物筛选、生化分析等专业工具；
- Web界面友好，快速部署使用，适合科研工作者和机构。
在线训练大语言模型（LLM）强化学习环境搭建往往涉及复杂的组件组合，环境构建、评估、工具调用、训练等环节分散且难以整合。

Verifiers 是一个开源的模块化环境库，专为 LLM 强化学习设计，集成了环境创建、评估、Rollout 逻辑和训练工具，支持与 OpenAI 兼容模型端点无缝对接。

不仅能直接做模型评估和合成数据生成，还内置了异步 GRPO 训练器，支持大规模多GPU训练，方便研究者和开发者快速搭建高效的 LLM RL 训练流水线。

主要功能：

- 模块化环境组件，支持自定义环境和多轮对话交互；
- 灵活的评估机制，支持多种奖励函数和格式解析器；
- 原生支持单回合、多回合及工具调用环境；
- 内置异步GRPO训练器，兼容Accelerate/DeepSpeed多GPU训练；
- 支持OpenAI风格推理接口，方便接入各类模型服务；
- 提供命令行工具快速评测、环境安装和训练管理。

适用于研究人员、开发者和企业用户，支持CPU和GPU环境，本地和云端均可使用，助力构建智能、可训练的语言模型代理和评测平台。
C++ 也能成为“解释型语言”？Based C++ 项目打破传统，提供了 GNU Interface Layer (GIL) 和 g++ 标准库的实现，让 C++ 代码像脚本一样运行，体验全新编程方式。

不仅能用熟悉的语法写出“Hello, world!”示例，还支持高级元编程和 GCC 插件，真正实现边写边执行的高效开发体验。

主要功能：
- 基于 GIL 的抽象系统模拟，支持多种系统调用；
- 标准库完整支持，兼容 C++23 规范；
- 支持复杂模板元编程，实现编译时计算；
- 允许直接用 g++ 编译并执行，操作简单；
- 多语言支持，涵盖多种编程范例演示。

适合对编译器原理、解释执行和元编程感兴趣的开发者与研究者。
LLM 工程实战全流程拆解，系统掌握核心机制与优化技巧：

• Tokenization & Embeddings：自建 byte-pair encoder，训练子词词表，设计 token 可视化工具，比较 one-hot 与学习型 embedding 的语义距离差异。
• Positional Embeddings：对比传统正弦编码、learned、RoPE 和 ALiBi，3D 动画演示位置编码过程，剔除位置信息观察注意力崩溃。
• Self-Attention & Multihead Attention：手写点积注意力，扩展多头并绘制权重热图，验证因果掩码效果。
• Transformers 结构：层叠 Attention、LayerNorm、残差，构建单块及多块“mini-former”，实验 Q/K/V 的功能影响。
• 采样参数调优：搭建交互式采样仪表盘，调节温度、top-k、top-p，分析熵与输出多样性关系，剖析温度为零导致的重复。
• KV Cache 加速推理：实现缓存机制，测量速度提升，设计缓存命中可视化，评估长短序列内存消耗。
• 长上下文处理：滑动窗口、Infini-Attention、内存高效重计算对比，绘制困惑度随上下文长度变化曲线，捕捉上下文崩溃点。
• Mixture of Experts (MoE)：编码双专家路由层，统计专家利用率，模拟稀疏与稠密切换，量化 FLOP 节省。
• Grouped Query Attention：转化为分组查询结构，测试大批量速度，消融组数对延迟的影响。
• 归一化与激活函数：手写 LayerNorm、RMSNorm、SwiGLU、GELU，剖析各自对训练/测试损失的贡献，激活分布层级可视化。
• 预训练目标对比：masked LM、causal LM、prefix LM 训练对比，损失曲线及样本生成差异。
• 微调 vs 指令调优 vs RLHF：小数据集微调，任务前缀指令调优，PPO 强化学习优化奖励模型，绘制奖励曲线。
• 规模法则与模型容量：不同规模模型损失对比，显存、吞吐、训练时间基准，扩展曲线预测极限。
• 量化技术：实现 PTQ 与 QAT，导出 GGUF/AWQ 格式，衡量精度损失。
• 推理/训练栈迁移：从 HuggingFace 迁移至 Deepspeed、vLLM、ExLlama，性能、显存和延迟全面剖析。
• 合成数据实验：生成带噪声玩具数据，去重和数据拆分，实测真实 vs 合成数据学习曲线差异。

每个项目都从实操中提炼核心认知：构建、调试、破坏、复盘，远离死板理论，持续输出经验。未来的你会感谢现在的坚持。🛠
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