[分享创造] [分享创造] [开源软件] mac 应用收集管理工具
分享一个 macOS 原生小工具：AppNotes ，给 Mac 应用做备注，也顺手盯住 App Store 限免
前情提要： https://www.v2ex.com/t/1240792?p=1#reply3
大家好，最近两个版本把 AppNotes 从「给已安装应用记备注」逐步做成了一个轻量的 Mac 应用管理工具，想在这里分享一下。
我平时会装不少小工具，时间久了经常忘记：这个 App 是干什么的？快捷键是什么？当初为什么装它？另外，App Store 里有些应用或内购偶尔会限免，靠自己隔三差五去看也不现实。AppNotes 就是围绕这两件小事做的：整理自己 Mac 上的应用，也关注感兴趣的 App Store 应用和内购价格。
最近两个版本做了什么
v1.1：从应用备注走向应用管理
● 原生三栏界面，按分类浏览应用并查看详情。
● 应用详情增加 App Store 概览、内购信息和最近更新记录。
● 支持自建分类、批量整理应用，以及把应用归入多个分类。
● 支持快捷搜索，备注自动保存在本机。
v1.2：关注应用价格变化和限免
● 可以通过 App Store 链接关注应用，选择监控 App 本体、内购或两者。
● 集中查看公开价格和内购列表，支持手动检查，也可以开启自动检查。
● 发现内购价格变为 0 元时生成限免提醒，可标记已读、归档或撤销。
● 菜单栏和应用内都能查看提醒；监控地区固定，Apple 限流时会延后重试。
● 同时调整了详情、设置和价格监控页面的交互与界面。
我自己觉得比较实用的地方
平常用 AppNotes 记下某个应用的用途和常用快捷键，之后可以快速搜出来；遇到想等折扣或限免的 App ，再把它加入关注。应用备注、分类和监控记录都保存在本机，不需要账号，也没有云端同步。
它不是一个完整的 App Store 价格历史或自动购买服务：目前主要检查商店公开可见的价格，限免提醒需要 AppNotes 正在运行；退出、关机或休眠期间不会检查，也没有系统通知。内购公开列表可能不完整，最终价格和购买条件请以对应商店及 App 内页面为准。
获取与反馈
● GitHub 项目与源码：AppNotes
● 最新版本：v1.2 Release
● 系统要求：macOS 15 或更高版本，Apple Silicon Mac
● 开源协议：MIT
欢迎使用，如果帮到您的话，可以麻烦给个 star ，谢谢
via V2EX (author: CalledKingsley)
分享一个 macOS 原生小工具：AppNotes ，给 Mac 应用做备注，也顺手盯住 App Store 限免
前情提要： https://www.v2ex.com/t/1240792?p=1#reply3
大家好，最近两个版本把 AppNotes 从「给已安装应用记备注」逐步做成了一个轻量的 Mac 应用管理工具，想在这里分享一下。
我平时会装不少小工具，时间久了经常忘记：这个 App 是干什么的？快捷键是什么？当初为什么装它？另外，App Store 里有些应用或内购偶尔会限免，靠自己隔三差五去看也不现实。AppNotes 就是围绕这两件小事做的：整理自己 Mac 上的应用，也关注感兴趣的 App Store 应用和内购价格。
最近两个版本做了什么
v1.1：从应用备注走向应用管理
● 原生三栏界面，按分类浏览应用并查看详情。
● 应用详情增加 App Store 概览、内购信息和最近更新记录。
● 支持自建分类、批量整理应用，以及把应用归入多个分类。
● 支持快捷搜索，备注自动保存在本机。
v1.2：关注应用价格变化和限免
● 可以通过 App Store 链接关注应用，选择监控 App 本体、内购或两者。
● 集中查看公开价格和内购列表，支持手动检查，也可以开启自动检查。
● 发现内购价格变为 0 元时生成限免提醒，可标记已读、归档或撤销。
● 菜单栏和应用内都能查看提醒；监控地区固定，Apple 限流时会延后重试。
● 同时调整了详情、设置和价格监控页面的交互与界面。
我自己觉得比较实用的地方
平常用 AppNotes 记下某个应用的用途和常用快捷键，之后可以快速搜出来；遇到想等折扣或限免的 App ，再把它加入关注。应用备注、分类和监控记录都保存在本机，不需要账号，也没有云端同步。
它不是一个完整的 App Store 价格历史或自动购买服务：目前主要检查商店公开可见的价格，限免提醒需要 AppNotes 正在运行；退出、关机或休眠期间不会检查，也没有系统通知。内购公开列表可能不完整，最终价格和购买条件请以对应商店及 App 内页面为准。
获取与反馈
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● 最新版本：v1.2 Release
● 系统要求：macOS 15 或更高版本，Apple Silicon Mac
● 开源协议：MIT
欢迎使用，如果帮到您的话，可以麻烦给个 star ，谢谢
via V2EX (author: CalledKingsley)
[中转站] [中转站福利] 大家好， Kitool 来送福利啦， 10 元额度 20 个，先到先得！
大家好，小站 https://kitool.ai/register?ref=MVUUCLRC 稳定运行一段时间了，现送出 10 元额度直接兑换使用，售后及时，支持退款，模型齐全，欢迎来蹬！
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via V2EX (author: whendada)
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via V2EX (author: whendada)
[分享发现] 分享成就
记录一项新成就：创建了一个 cal.com （在线预约和会议排期工具）~个人资料页面如下： https://app.cal.com/settings/my-account/profile
via V2EX (author: Tsea)
记录一项新成就：创建了一个 cal.com （在线预约和会议排期工具）~个人资料页面如下： https://app.cal.com/settings/my-account/profile
via V2EX (author: Tsea)
[Codex] GPT-PLUS 代开
plus:125.34
pro 100(原 5x):656.12
pro 200(原 20x)：1021.54
https://www.16688.com.cn/shop/S721349
claude 5x:910.26
via V2EX (author: maky)
plus:125.34
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pro 200(原 20x)：1021.54
https://www.16688.com.cn/shop/S721349
claude 5x:910.26
via V2EX (author: maky)
[推广] Agent 原生知识库
knloop.com 探索 Agent 作为主要用户时，知识管理可以是什么样子。目标是实现人机对齐，所有内容以 .md 格式存储，不绑定人类用户的同时 对 Agent 更友好。
via V2EX (author: tntin)
knloop.com 探索 Agent 作为主要用户时，知识管理可以是什么样子。目标是实现人机对齐，所有内容以 .md 格式存储，不绑定人类用户的同时 对 Agent 更友好。
via V2EX (author: tntin)
[分享发现] 一位做鸭的朋友
多年前，他常常去香港，在某个网站上挂个招嫖广告，就能接迎来很多生意，一去就是一个星期，1 个星期能赚个几万港币，因为他经常在朋友圈那里晒，还晒买了什么什么。几乎每隔一个星期就去那边，甚至有时隔几天就去。起码持续了两年这样，应该是赚了多挺多钱的了，买了房买了车，名牌包包，手机、ipad 经常换，有些是客户送的。
也许你好奇他的长相，长得比较像个泰国人，不算很帅，非肌肉男，但算得上壮，黑溜溜的，典型的成都基佬形象。某一年，他说他要结婚了，是去庙里拜神，一女的看上了他，主动加的联系方式，甚至提亲都是女的主动上门，后来真的结婚了。结婚了大概一年左右吧，他老婆跑了，他说是他跟她吵架跑的，还好一直没去领证，只是摆了酒席，但我估计是被发现他做鸭了。而且，结婚的那一年内，他还有去香港做生意，估计有几个微信号，他老婆一直没发现。
后来，还是一直去香港招嫖赚钱，只是后来，他消失了一段时间，没发过朋友圈，几个月后，他又出现了，经常发一些关于佛经的朋友圈，从那以后再也没有去过香港，我没问他，只是我觉得他应该是被捕过，限制入境了吧？不然，那么好赚，为什么没去过了呢，他那么喜欢去那边购物都再没去过。
直到现在，也没去过，不过，他转为国内了，全国到处飞。他有了个儿子，他说他又结婚了，没摆酒席，只领证，我们是邻居，我都没见过他老婆，他儿子一直是他妈在带。
via V2EX (author: szabc)
多年前，他常常去香港，在某个网站上挂个招嫖广告，就能接迎来很多生意，一去就是一个星期，1 个星期能赚个几万港币，因为他经常在朋友圈那里晒，还晒买了什么什么。几乎每隔一个星期就去那边，甚至有时隔几天就去。起码持续了两年这样，应该是赚了多挺多钱的了，买了房买了车，名牌包包，手机、ipad 经常换，有些是客户送的。
也许你好奇他的长相，长得比较像个泰国人，不算很帅，非肌肉男，但算得上壮，黑溜溜的，典型的成都基佬形象。某一年，他说他要结婚了，是去庙里拜神，一女的看上了他，主动加的联系方式，甚至提亲都是女的主动上门，后来真的结婚了。结婚了大概一年左右吧，他老婆跑了，他说是他跟她吵架跑的，还好一直没去领证，只是摆了酒席，但我估计是被发现他做鸭了。而且，结婚的那一年内，他还有去香港做生意，估计有几个微信号，他老婆一直没发现。
后来，还是一直去香港招嫖赚钱，只是后来，他消失了一段时间，没发过朋友圈，几个月后，他又出现了，经常发一些关于佛经的朋友圈，从那以后再也没有去过香港，我没问他，只是我觉得他应该是被捕过，限制入境了吧？不然，那么好赚，为什么没去过了呢，他那么喜欢去那边购物都再没去过。
直到现在，也没去过，不过，他转为国内了，全国到处飞。他有了个儿子，他说他又结婚了，没摆酒席，只领证，我们是邻居，我都没见过他老婆，他儿子一直是他妈在带。
via V2EX (author: szabc)
[程序员] 拥有超丰富功能的开源截图软件，使用 Qt Widgets + Rust 实现，高性能+低内存+低功耗！
各位佬好，分享一下自己做的开源截图软件 Snow Shot
之前花了一年做了第一版，这次又花了一年，把它从头重写了一遍
老版本基于 Tauri ，平时挂在后台就要占五六百 MB……确实有点夸张
所以这次重写，最先想解决的就是内存占用
先放一个新版的实测结果：初始状态下，初始状态下，私有工作集内存约 9.7 MiB，完整数据和测量条件放在下面
原来的界面风格保留了下来（从 Web 组件库一步一步迁到 Qt ，挺不容易的……），截图响应、选区动画和标注绘制都彻底重做了
这次用了什么技术
主要是 Qt Widgets 、Rust
● 界面和交互： 用 Qt Widgets 尽可能复刻 Ant Design 组件库
● 截图、录屏等底层模块： 用 Rust 实现，通过 C FFI 与 C++ 对接
● 标注绘制： 自己维护的绘图引擎，按截图标注的需求调整
● 图形处理： Windows 和 macOS 分别做适配和优化
界面预览
性能这次认真补课了
同类截图软件的内存实测
在同一台运行 Windows 26H2 的电脑上，用 VMMap 记录了三个软件主进程的内存
测试使用单台 4K 显示器，捕获区域略小于 3840 × 2160
每个软件分别记录初始状态、通过托盘触发截图 10 次后，以及截图并贴图 10 次后的数据
以下均为单次快照，单位为 MiB
私有提交内存、总工作集和私有工作集分别列出，前面提到的 9.7 MiB 对应最后一列
● 部分软件在空闲时会调用 EmptyWorkingSet ，此后的私有工作集数值可能明显降低，不作为这里的比较依据
绘制上主要加了局部重绘和缓存：尽量只更新变化的区域，减少重复计算和绘制，选区过渡动画、拖动和标注响应也重新调整过
笔记本上的功耗也有考虑，这次采用了软件渲染，减少不必要的刷新
录屏则在支持的设备上使用 GPU 处理和硬件编码
之前因为卡顿或者占内存卸载过的佬，欢迎回来再试试
有什么功能
截图和标注
● 矩形、椭圆、箭头、文字、马赛克等常用标注
● 自动识别可能需要打码的区域
● 智能擦除图片里不想保留的内容，尽量保留原来的背景
● 水印模板、标注模板，常用内容直接复用
● 把图像、文本等内容固定到屏幕上，方便边看边操作
文字和表格识别
● OCR 文字提取，可按需要配置识别模型
● 表格提取，尽量保留行列结构
● 借助 AI 视觉模型，把图片内容转成 Markdown 等可编辑内容
屏幕录制
● 划选区域后直接录制
● 鼠标轨迹、按键显示
● 声音录制
● 进度条录制
● 高帧率录制
● 视频裁剪
录屏效果预览
开着 HDR ，也能好好截图
用 HDR 显示器的佬可能遇到过：屏幕上看着正常，截出来却发白、过曝，发图之前还得先去关 HDR
这次重新做了截图和录屏的 HDR 处理，尽量减少过曝、发白的问题，下面放两张开启 HDR 时的截图作对比：
Snipaste HDR 截图 Snow Shot HDR 截图
● 图一为 Snipaste 的截图，图二来自 Snow Shot
通过 MCP 调用截图、OCR 和录屏
Snow Shot 支持 MCP ，可以接入支持 MCP 的 AI 客户端，也可以自己写程序调用，接口包括：
● 截取屏幕、设置选区、添加和修改标注
● OCR 、表格识别、识别结果导出
● 在后台打开图片，处理后保存
● 开始、暂停、停止录屏
● 管理贴图、模板、历史记录和设置
● 查询、取消后台任务，读取处理结果
比如把“截图 → 标出重点 → 保存”串起来，或者批量打开图片、提取文字、导出结果
想简单一点，也有 Snow Shot Mini
如果只是想截个图、画个箭头，上面不少功能确实用不上，所以这次还做了 Snow Shot Mini
Mini 和完整版共用同一套底层，保留截图、标注、贴图、录屏这些日常功能，精简了表格识别、翻译、图片转文档等扩展能力
OCR 入口默认隐藏，需要时可以在设置里开启手动 OCR ，相关模型按需下载
两版可以按使用需求选：
开源、免费范围和平台支持
Snow Shot 和 Mini 的软件功能都免费，源码也公开，下面整理了和 Snipaste 、某 P 在授权和平台支持上的区别：
项目地址
这次重写用到了 Qt 、Rust 、RapidOCR 、FFmpeg 等开源项目，感谢这些项目的维护者，也欢迎大家给 Snow Shot 提 issue 或参与开发
官网：snowshot.top
下载：GitHub Releases
源码：GitHub
OCR 速度问题
重写后的 Snow Shot 在默认配置下会比旧版的识别更慢，可以开启“常驻识别进程”和“模型热启动”以加快 OCR 识别速度。如果是独立显卡的话，还可以尝试开启“DirectML 加速”开启硬件加速。
via V2EX (author: mgchao)
各位佬好，分享一下自己做的开源截图软件 Snow Shot
之前花了一年做了第一版，这次又花了一年，把它从头重写了一遍
老版本基于 Tauri ，平时挂在后台就要占五六百 MB……确实有点夸张
所以这次重写，最先想解决的就是内存占用
先放一个新版的实测结果：初始状态下，初始状态下，私有工作集内存约 9.7 MiB，完整数据和测量条件放在下面
原来的界面风格保留了下来（从 Web 组件库一步一步迁到 Qt ，挺不容易的……），截图响应、选区动画和标注绘制都彻底重做了
这次用了什么技术
主要是 Qt Widgets 、Rust
● 界面和交互： 用 Qt Widgets 尽可能复刻 Ant Design 组件库
● 截图、录屏等底层模块： 用 Rust 实现，通过 C FFI 与 C++ 对接
● 标注绘制： 自己维护的绘图引擎，按截图标注的需求调整
● 图形处理： Windows 和 macOS 分别做适配和优化
界面预览
性能这次认真补课了
同类截图软件的内存实测
在同一台运行 Windows 26H2 的电脑上，用 VMMap 记录了三个软件主进程的内存
测试使用单台 4K 显示器，捕获区域略小于 3840 × 2160
每个软件分别记录初始状态、通过托盘触发截图 10 次后，以及截图并贴图 10 次后的数据
以下均为单次快照，单位为 MiB
私有提交内存、总工作集和私有工作集分别列出，前面提到的 9.7 MiB 对应最后一列
● 部分软件在空闲时会调用 EmptyWorkingSet ，此后的私有工作集数值可能明显降低，不作为这里的比较依据
绘制上主要加了局部重绘和缓存：尽量只更新变化的区域，减少重复计算和绘制，选区过渡动画、拖动和标注响应也重新调整过
笔记本上的功耗也有考虑，这次采用了软件渲染，减少不必要的刷新
录屏则在支持的设备上使用 GPU 处理和硬件编码
之前因为卡顿或者占内存卸载过的佬，欢迎回来再试试
有什么功能
截图和标注
● 矩形、椭圆、箭头、文字、马赛克等常用标注
● 自动识别可能需要打码的区域
● 智能擦除图片里不想保留的内容，尽量保留原来的背景
● 水印模板、标注模板，常用内容直接复用
● 把图像、文本等内容固定到屏幕上，方便边看边操作
文字和表格识别
● OCR 文字提取，可按需要配置识别模型
● 表格提取，尽量保留行列结构
● 借助 AI 视觉模型，把图片内容转成 Markdown 等可编辑内容
屏幕录制
● 划选区域后直接录制
● 鼠标轨迹、按键显示
● 声音录制
● 进度条录制
● 高帧率录制
● 视频裁剪
录屏效果预览
开着 HDR ，也能好好截图
用 HDR 显示器的佬可能遇到过：屏幕上看着正常，截出来却发白、过曝，发图之前还得先去关 HDR
这次重新做了截图和录屏的 HDR 处理，尽量减少过曝、发白的问题，下面放两张开启 HDR 时的截图作对比：
Snipaste HDR 截图 Snow Shot HDR 截图
● 图一为 Snipaste 的截图，图二来自 Snow Shot
通过 MCP 调用截图、OCR 和录屏
Snow Shot 支持 MCP ，可以接入支持 MCP 的 AI 客户端，也可以自己写程序调用，接口包括：
● 截取屏幕、设置选区、添加和修改标注
● OCR 、表格识别、识别结果导出
● 在后台打开图片，处理后保存
● 开始、暂停、停止录屏
● 管理贴图、模板、历史记录和设置
● 查询、取消后台任务，读取处理结果
比如把“截图 → 标出重点 → 保存”串起来，或者批量打开图片、提取文字、导出结果
想简单一点，也有 Snow Shot Mini
如果只是想截个图、画个箭头，上面不少功能确实用不上，所以这次还做了 Snow Shot Mini
Mini 和完整版共用同一套底层，保留截图、标注、贴图、录屏这些日常功能，精简了表格识别、翻译、图片转文档等扩展能力
OCR 入口默认隐藏，需要时可以在设置里开启手动 OCR ，相关模型按需下载
两版可以按使用需求选：
开源、免费范围和平台支持
Snow Shot 和 Mini 的软件功能都免费，源码也公开，下面整理了和 Snipaste 、某 P 在授权和平台支持上的区别：
项目地址
这次重写用到了 Qt 、Rust 、RapidOCR 、FFmpeg 等开源项目，感谢这些项目的维护者，也欢迎大家给 Snow Shot 提 issue 或参与开发
官网：snowshot.top
下载：GitHub Releases
源码：GitHub
OCR 速度问题
重写后的 Snow Shot 在默认配置下会比旧版的识别更慢，可以开启“常驻识别进程”和“模型热启动”以加快 OCR 识别速度。如果是独立显卡的话，还可以尝试开启“DirectML 加速”开启硬件加速。
via V2EX (author: mgchao)
[Codex] codex 反复弹 Couldn’t load workspace settings
今天更新 codex 到 26.1002.52244 后，一直在弹窗 Couldn’t load workspace settings ，导致无法开启新的对话
让 GPT-6 自己分析了下
一直用的一个固定节点，没想到更新完客户端就抽风了。
via V2EX (author: Carver9527)
今天更新 codex 到 26.1002.52244 后，一直在弹窗 Couldn’t load workspace settings ，导致无法开启新的对话
让 GPT-6 自己分析了下
从本机日志看，最直接的原因是：Codex 获取设置的请求反复触发 Cloudflare 安全验证，导致设置加载失败。
今天日志中多次出现：
- /settings/user：用户设置请求失败。
- /accounts/check/...：账户检查请求失败。
- 错误均为 cloudflare_challenge
一直用的一个固定节点，没想到更新完客户端就抽风了。
via V2EX (author: Carver9527)
[推广] 做了一个面向 Amazon Custom 的定制商品 ERP：把重复排版变成商品方案复用
大家好，这里是 XERP 产品方。我们做的是一个比较垂直的工具：把 Amazon Custom 订单里的买家照片、姓名、纪念文字和选项，按预先配置的商品设计方案生成图稿，再接到审图与生产交接。
这个问题有意思的地方在于，每笔订单的内容都不同，制作要求却有很多重复。照片纪念商品的图片区域、文字位置、固定装饰和输出尺寸，常常已经明确，但设计人员仍在一单单打开文件、替换图片、复制文字。
我们没有把“每单让 AI 重新设计”作为主流程，而是分开处理：
● 订单保存这次买家的具体内容；
● 商品设计方案描述图片区域、文字排版和最终构成；
● 匹配规则把实际选项对应到适用画布或装饰；
● 系统按方案合成，人工确认关键结果。
实现上，XERP 使用 Rust/Axum 、React/TypeScript 与 Fabric.js ；图片和文字各有自己的配置区域，不把文字布局附会到图片位置上。方案区分草稿、当前发布与历史版本，生产按当前发布要求执行。
比如同款照片商品，三笔订单换了人物照片与名字，仍能按同一个已经确认的布局生成不同图稿。不同商品则分别配置自己的方案，不是一套模板覆盖所有商品。
AI 是可选图片处理能力，原图结果与人工审图仍保留。系统也不会因为生成了高清文件，就断言低清照片恢复了真实细节，或实体生产已经完成。
适用边界也很明确：当前聚焦 Amazon Custom ；适合有稳定版式和重复要求的商品。如果每单都需要从零创作、反复沟通设计方向，方案复用不能代替全部设计工作。
官网：ionmm.com。如果你做过定制生产、印前工作流或类似的垂直软件，欢迎讨论哪些重复步骤适合系统化、哪些判断必须留给人。
----------------------
本文由 XERP 品牌方整理，使用 AI 辅助编辑；配图为产品说明，不是客户成果。当前业务聚焦 Amazon Custom ，具体适用范围需结合商品样例验证。
via V2EX (author: uion)
大家好，这里是 XERP 产品方。我们做的是一个比较垂直的工具：把 Amazon Custom 订单里的买家照片、姓名、纪念文字和选项，按预先配置的商品设计方案生成图稿，再接到审图与生产交接。
这个问题有意思的地方在于，每笔订单的内容都不同，制作要求却有很多重复。照片纪念商品的图片区域、文字位置、固定装饰和输出尺寸，常常已经明确，但设计人员仍在一单单打开文件、替换图片、复制文字。
我们没有把“每单让 AI 重新设计”作为主流程，而是分开处理：
● 订单保存这次买家的具体内容；
● 商品设计方案描述图片区域、文字排版和最终构成；
● 匹配规则把实际选项对应到适用画布或装饰；
● 系统按方案合成，人工确认关键结果。
实现上，XERP 使用 Rust/Axum 、React/TypeScript 与 Fabric.js ；图片和文字各有自己的配置区域，不把文字布局附会到图片位置上。方案区分草稿、当前发布与历史版本，生产按当前发布要求执行。
比如同款照片商品，三笔订单换了人物照片与名字，仍能按同一个已经确认的布局生成不同图稿。不同商品则分别配置自己的方案，不是一套模板覆盖所有商品。
AI 是可选图片处理能力，原图结果与人工审图仍保留。系统也不会因为生成了高清文件，就断言低清照片恢复了真实细节，或实体生产已经完成。
适用边界也很明确：当前聚焦 Amazon Custom ；适合有稳定版式和重复要求的商品。如果每单都需要从零创作、反复沟通设计方向，方案复用不能代替全部设计工作。
官网：ionmm.com。如果你做过定制生产、印前工作流或类似的垂直软件，欢迎讨论哪些重复步骤适合系统化、哪些判断必须留给人。
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本文由 XERP 品牌方整理，使用 AI 辅助编辑；配图为产品说明，不是客户成果。当前业务聚焦 Amazon Custom ，具体适用范围需结合商品样例验证。
via V2EX (author: uion)