2 分•作者: gmays•4 天前
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1 分•作者: nadermx•4 天前
3 分•作者: mediaeater•4 天前
4 分•作者: ENOMEM•4 天前
3 分•作者: cool_coder12•4 天前
什么是 Decispher?
您团队与每个 AI 代理之间的决策层
Decispher 是工程决策的记录系统。它能自动捕获您的团队每天在 Slack、GitHub PR 和文档中产生的决策、约定、约束和理由,然后在需要时立即将这些知识提供给人类和 AI 代理。
您可以将其视为一位资深工程师,他阅读了您团队有史以来所有的 Slack 消息、PR 和架构讨论,并且随时可以秒速提供一个有引证、准确的答案来回答“我们为什么这样做?”。
decispher.com
2 分•作者: jacquesm•4 天前
2 分•作者: ccheshirecat•4 天前
抓取现代网站已成为一大难题。你基本上有两个选择:要么支付 Firecrawl/Browserbase 等昂贵的 API 费用,要么运行大量无头 Chrome 实例,每个页面消耗 1GB 内存,而且仍然会被 Cloudflare 阻止。
我构建 Draco 来解决这个问题。它是一个用 Rust 编写的快速、单二进制的网络爬虫。你将其指向一个 URL,它就会输出完美的 Markdown 或结构化的 JSON,供 LLM 使用。
其秘诀在于,它不会为每个请求都启动一个浏览器。它使用一个分层升级引擎:
第一层(隐形抓取):Draco 使用自定义的 TLS/JA4 指纹,在数据包级别完美模仿真实浏览器的网络签名。事实证明,许多反机器人墙如果你的握手看起来正确,就会让你畅通无阻。在我针对 Cloudflare 和 Target 等网站的基准测试中,Playwright 消耗了约 500MB 内存并超时。Draco 在不到一秒的时间内就绕过了它们,仅消耗了 20MB 内存。
第二层(V8 隔离):如果遇到需要渲染的 React/Next.js SPA,Draco 会在几毫秒内启动一个进程内的 V8 引擎。它会水合 DOM 并拦截页面正在调用的隐藏 JSON API——让你获得原始数据,而无需图形浏览器的开销。
第三层(真实浏览器):如果遇到绝对的障碍,它会无缝回退到检测并驱动你机器上的真实浏览器。
我还构建了所有工具,使其成为托管服务的完整即插即用替代品:
守护进程模式:运行 `draco serve`,你将获得一个具有 Firecrawl 兼容 REST API 的持久 HTTP 服务器。你可以立即替换你的 API 密钥并进行自托管。
内置 MCP 服务器:它原生暴露一个模型上下文协议服务器,因此你可以将其直接插入 Claude Desktop 或你的 AI 代理。
网络搜索:内置并行多引擎网络搜索(无需 Google Search API 密钥)。
交互模式:像开发者工具控制台一样有状态地驱动页面,在导航之间持久化 cookie(主要用于 LLM)。
它完全开源(MIT/Apache-2.0)。我只是想把它提供给任何厌倦了与无头 Chromium 斗争或支付按页抓取费用的人。下载二进制文件,然后给它一个困难的 URL。
请注意,它仍处于开发阶段,因此可能会有一些不常见网站的意外中断,但总的来说它非常强大,可以处理 cf 保护的网站和重度 SPA,而其他所有工具都部分或完全失败,耗时更长或资源更多。(已在 example.com、hackernews、cloudflare、glassdoor、bluff.com、target.com、stake.com 和 thrill.com 上进行测试)
| 排名 | 工具 | 分数 | 通过率 | 平均时间 | 平均内存 |
| ---- | ------------ | ----- | ------ | -------- | -------- |
| #1 | Draco | 769.7 | 8/8 | 3.45 | 216.50 |
| #2 | Obscura | 384.5 | 4/8 | 2.68 | 87.59 |
| #3 | BrowserOxide | 373.4 | 4/8 | 6.42 | 105.95 |
| #4 | Playwright | 342.2 | 4/8 | 1.71 | 535.07 |
| #5 | Bouncy | 196.6 | 2/8 | 0.59 | 19.38 |
仓库:https://github.com/0xchasercat/draco/
2 分•作者: Lambda11•4 天前
5 分•作者: grahamsfde•4 天前
2 分•作者: RobotToaster•4 天前
2 分•作者: fanf2•4 天前
4 分•作者: lschueller•4 天前
2 分•作者: jamesblonde•4 天前
3 分•作者: kevinfee•4 天前
2 分•作者: arcaege•4 天前
前几天我查看了我的 Framework 笔记本上的 iio 设备,结果发现 Framework 12 的铰链角度传感器相当准确!所以我制作了一个 LidAngleSensor (<a href="https://github.com/samhenrigold/LidAngleSensor" rel="nofollow">https://github.com/samhenrigold/LidAngleSensor</a>) 的版本,适用于 Linux 上的 Framework 12,这样你就可以让你的铰链发出嘎吱嘎吱的声音了。
13 分•作者: shirozuki•4 天前
3 分•作者: paoloanzn•4 天前
1 分•作者: binyu•4 天前
1 分•作者: donsupreme•4 天前
1 分•作者: geerlingguy•4 天前