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我讨厌使用那些充满“氛围代码”的东西，或者那些UI/UX/BE（后端）等各种坏掉的软件，所以我决定自己开发一个。<p>这花了我一些时间，因为我是从头开始构建的，采用了一个合适的后端解决方案——NestJS，并使用了Redis、Kafka进行消息传递，以及更多工具来确保它的稳定。<p>我的着陆页是用Next.js构建的，用于SSR（服务器端渲染）/SEO优化。<p>我觉得这正在成为一个最好的工具，可以与Buffer、Hootsuite等巨头竞争。已经有一些付费客户了，他们对它非常满意。<p>我正在构建报告、更多的集成和功能，在我看来，它棒极了，因为它运行良好而且速度快。

你的 RAG 模型出现幻觉了吗？也许问题不在于 LLM，而在于检索阶段。<p>我构建了 RAGsplain (ragsplain.com) 来帮助调试这个问题。你可以上传文档（PDF、音频、YouTube 链接），选择一种检索方法（语义、关键词或混合），然后查看传递给模型的确切上下文片段——包括匹配分数。<p>事实证明：当检索效果不佳时，即使是最好的模型也无法正常思考。<p>它开源且免费使用。非常欢迎正在构建 RAG 管道的开发者提供反馈。

ProjectD 是一个概念验证项目，展示了攻击者如何利用 Google Drive 作为命令与控制 (C2) 基础设施的传输通道和存储后端。<p>主要 C2 功能： - 客户端 ↔ 服务器持续心跳； - 文件下载 / 上传； - 在目标机器上远程执行命令； - 完全关闭客户端并自我擦除； - 端到端加密流量（AES-256-GCM，非对称密钥交换）。<p>代码 + 完整说明： - GitHub：<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;BernKing&#x2F;ProjectD">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;BernKing&#x2F;ProjectD</a> - 博客：<a href="https:&#x2F;&#x2F;bernking.xyz&#x2F;2025&#x2F;Project-D&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;bernking.xyz&#x2F;2025&#x2F;Project-D&#x2F;</a>