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joker1point/flowwatch · Windows 系统工具

回答任务管理器答不了的问题：哪个进程正在跟谁通信、用了多少带宽、从什么时候开始。把「说不清是谁的流量」如实分账（本机归因 / 属主受限 / 未归因 / 非 TCP-UDP），不混进总数里假装准确；域名只读明文元数据（DNS 应答 + TLS ClientHello 的 SNI），不落包体。

• Python
• FastAPI + SSE
• SQLite WAL
• React 19 + Vite
• Npcap / ctypes
• DNS / SNI / ETW

joker1point/portwatch · Windows 系统工具

把 netstat 的一行 IP:PORT 变成可追溯的归因链路：端口 → PID → 进程名 → exe → 启动命令行 → 工作目录 → 启动时间，并把每次占用的出现 / 消失留档成可回溯的历史。16 个 pytest 用例钉住采集 / API / 历史三层契约，GitHub Actions 四矩阵（ubuntu + windows × py3.11 / 3.13）回归。

• Python
• psutil
• FastAPI + SSE
• SQLite WAL
• React 19 + Vite
• asyncio

16 路信源 → 8 步管道 → 每日主题报告

不只做 RAG 问答：16 路信源自动采集，经去重 / 聚类 / 分析 / 审核 / 组装 / 分发 8 步管道产出每日主题日报。报告带「进化对比」（较上一份新增 / 延续）与信号分级，用户的显式打分与隐式画像双路反哺排序；embedding 成本压到 ≈ ¥0.0017/篇、单份报告 ≈ ¥0.014。

• FastAPI
• ChromaDB / RAG
• 报告引擎
• SSE 流式
• React 19 + TS
• Docker / HTTPS

私有项目 · 可现场演示 / 代码讲解

由人格、记忆、世界驱动的 AI NPC 平台：角色会成长、会在你离线时主动找你说话。Director + Actor 双 LLM 管线把「注意力聚焦」与「行为生成」拆开，原始 JSON 可展开调试；积温引擎用连续状态模型驱动主动消息，配三层记忆、TTS 音色绑定与角色相册。

• FastAPI
• SQLAlchemy / SQLite
• SSE
• Edge-TTS
• React 18 + Vite
• ffmpeg

上游 harry0703/MoneyPrinterTurbo · 12 万+ star

为上游新增 OpenAI 兼容文生图素材源，打通本地 ComfyUI / SD 私有化链路（+1441 / −32、25 个单测，866 个全量测试通过）。第二轮按「能否确认服务端未创建任务」重建付费 API 的失败语义：读超时不重试、429 退避、本地故障必须终止而不是继续扣费。

• Python
• FastAPI
• OpenAI 兼容协议
• Pytest
• 开源协作

joker1point/agent-skill-framework

可迭代验证的 Agent Skill 框架：用真实 LLM 基准（同一任务 with / without 技能对比）把「这个技能到底有没有用」从主观判断变成可量化、可回归的指标，并给出 700+ skill 的四层治理体系——排序、存储管理、分区保护、自进化。

• Python
• OpenAI 兼容 API
• JSON 驱动测试
• HTML 报告

采集 → 分析 → 评分排序 → 选题 → 可拍摄脚本

输入关键词或链接，自动跑完采集 → 爆款结构分析 → IP 风格改写 → 0-100 评分排序 → 选题 → 可拍摄脚本。一次提示词根因诊断把「9 个字段只有 1 个有值」修到全部结构化：Top1 从 57 提升到 71.3 分（S 级）、聚类从 85 类碎片化收敛到 16 类；时间表述归一化校验用来挡住 LLM 编造事实。

• FastAPI
• 原生 ES Module SPA
• 异步任务队列
• ffmpeg
• pytest

Next.js 15 + Contentlayer 静态生成

写作流也是工程：Obsidian 笔记 → MDX → Contentlayer 静态生成 → 一键构建部署。这里沉淀的都是第一手的踩坑复盘——Agent 架构演进、工具调用容错、上下文工程与成本治理，页面上每个项目都能在博客里找到对应的决策记录。

• Next.js 15
• React 19
• Tailwind 4
• Contentlayer
• MDX
• 静态导出