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StoryMotion，一款面向教育内容创作者的手绘动画图形编辑器。 --- 5 个月前，我推出了 Inscribed.app [1]，这是一个基于 Excalidraw 的工具，用于制作逐步解释（如幻灯片），我可以轻松地将其嵌入到我的博客中，以解释各种概念。 [1] <a href="https:&#x2F;&#x2F;news.ycombinator.com&#x2F;item?id=43078555">https:&#x2F;&#x2F;news.ycombinator.com&#x2F;item?id=43078555</a> 后来我开始扩展到视频领域，于是我决定分叉该项目，并创建另一个专注于制作动画的工具。 --- 主要功能： * 类似 Keynote 的界面，带有 Excalidraw 画布 * 特效动画库 * 场景过渡动画 -- 有趣的是：你也可以像在 Keynote 上一样进行“神奇移动” :) * 时间线编辑器，用于编辑特效时间（带实时预览） * 使用来自 Google Fonts 的任何字体 --- 亲自尝试一下：<a href="https:&#x2F;&#x2F;storymotion.video&#x2F;editor" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;storymotion.video&#x2F;editor</a> 希望你喜欢。欢迎提出任何反馈意见。

我们来解释一下什么是前向纠错（FEC），它通常是如何以及为什么工作的，以及你如何在 Pion WebRTC 栈的新实现中尝试它。

我之前尝试过用深度研究工作流程构建一个本地数据集生成器，这引发了我的思考。如果同样的工作流程可以在我的本地文件上运行，而不是在互联网上，会怎么样呢？能够查询 PDF、文档或笔记，并获得结构化报告，听起来很有用。<p>所以我做了一个小型的终端工具，它正好能做到这一点。我将它指向本地文件，如 PDF、docx、txt 或 jpg。它会提取文本，将其分割成块，运行语义搜索，根据我的查询构建结构，然后逐节写出一个 Markdown 报告。<p>感觉就像拥有一个用于本地文件系统的轻量级研究助手。我一直在用它处理论文、长篇报告，甚至扫描文件，它的效果已经超出了我的预期。仓库地址 - <a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;Datalore-ai&#x2F;deepdoc" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;Datalore-ai&#x2F;deepdoc</a><p>目前，引用功能尚未实现，因为这个版本主要是为了测试概念，如果你们觉得有趣，我很快就会添加它们并进一步扩展它。

看看我写的这个 TUI，用于查看和查询 LDAP。我每天都需要进行基本的查询和验证工作，而且因为我用的是 Mac，所以没有特别好用的选择。主要的工具是 Apache Directory Studio，但它... 并不好用。所以我决定自己创建一个新的。

这是一个用于 mruby 的静态类型检查器！它仍在开发中，但如果您有兴趣，请看一看！我们期待您的反馈！