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AI舆情监测神器BettaFish，帮你预测热点、识别风向 在信息爆炸的时代，开源项目BettaFish应运而生，提供一款多智能体驱动的舆情分析系统。用户只需输入问题，BettaFish即可自动执行搜索、分析和报告生成，支持微博、小红书、抖音等主流社交媒体和私有数据库，实现外部舆情与内部洞察的双重分析。 系统由多个AI助手协同工作，包括查询、媒体理解、深度分析、报告生成及讨论引擎，恰似一个AI研究团队，能够避免偏差。其核心亮点包括全自动分析链路、多模态理解、轻量部署和模块化架构，方便功能拓展。 BettaFish对于内容运营、公关、品牌研究及投资者尤为重要，能够实时识别社会情绪，具备AI自主洞察能力。项目完全开源，支持二次开发，是学习多智能体系统设计的宝贵资源，鼓励更多人参与AI与舆情分析的探索。
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在线封面生成工具 Mini-Cover 是一个现代化的封面生成工具，专为博客、短视频及社交媒体设计，提供多种自定义选项，方便用户创建个性化封面图片。其主要特点包括响应式设计、丰富的图标库、一键自定义背景图片、灵活的标题编辑和实时水印效果预览，并且界面简洁，易于上手。用户可通过修改.env文件自定义网站配置，默认文本与字体配置则可以在src/config.js文件中进行调整。另外，Mini-Cover 需要的环境为Node.js ≥ 16.16.0 和 NPM ≥ 8.15.0，用户可以通过Git克隆项目，安装依赖，并运行服务或构建生产版本，生成的产物可直接部署到任何静态资源服务器上。在线访问链接为：https://cover.ruom.top/。
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一键将音视频转换成小红书公众号等文案 本文介绍了一款名为AI视频图文创作助手的Web工具，该工具基于AI大模型，能够一键将视频和音频转化为多种风格的文档，且无需登录注册，支持本地部署，成本低廉。其核心功能包括：完全开源（MIT协议）、隐私保护（任务记录本地保存）、前端处理（使用ffmpeg wasm技术）、支持多种文档风格（如小红书、公众号等）、AI二次问答、字幕导出、智能截图（基于字幕信息自动插入文章中）以及自定义Prompt等。此外，该工具还支持Docker一键部署，简化安装与配置过程，极大提升了用户体验。通过智能截图和自定义Prompt等新功能，用户可以更加灵活地生成图文并茂的内容。总之，AI视频图文创作助手为用户提供了高效、便捷的内容创作解决方案，推动了视频与文本的深度融合。
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克隆任意网页-构建为自己的应用 Open Lovable 是由 MendableAI 团队开发的一款开源工具，旨在通过与 AI 的对话快速生成 React 应用。用户可以简单地通过输入网址，利用其核心功能克隆任意网页，并将其转化为 React 代码。该项目支持多种 AI 模型（如 OpenAI 和 Anthropic）并具备 E2B 沙箱和 Firecrawl 抓取引擎的集成，为代码生成提供安全可靠的环境。 用户只需通过克隆项目、配置 API 密钥并启动开发服务器，即可访问本地服务，与 AI 对话生成所需的网页结构和组件。Open Lovable 具有自然语言生成、网页克隆、灵活模型选择和安全环境等特色，使其成为快速原型设计、学习他人网站结构和迁移旧项目的理想工具。作为一个免费开源项目，它鼓励用户进行自由的修改和分发，展现了良好的社区活力和持续成长的潜力。
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网盘资源搜索神器 PanSou 是一个高性能的网盘资源搜索 API 服务，支持通过 Telegram 频道和自定义插件进行资源搜索。其设计聚焦于高性能与可扩展性，可以实现同时搜索多个频道并具备智能排序和网盘分类功能。此外，PanSou 提供一键部署的 Docker 容器，使得操作简便，功能包括高效的并发搜索、智能分类多种主流网盘资源、基于多个维度的智能排序、以及高效缓存机制。PanSou 提供 RESTful API 接口，支持灵活配置，用户可通过简单命令实现服务的启动和调用。近期更新中，该服务增加了对图片匹配的支持、新的插件以提高搜索能力，并优化了缓存写入策略，以提升整体性能和用户体验。PanSou 的前端集成界面方便用户调试和操作，提高了可视化管理水平。
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让AI智能体在生产环境“稳如老狗”的十二条原则 本文介绍了由Dex发起的开源项目“12-Factor Agents”，旨在为开发者提供一套用于构建生产级大型语言模型（LLM）智能体应用的工程原则，借鉴了经典的“12-Factor App”方法论。项目的目标是实现AI与传统软件工程的平衡，推动智能体能力模块化，并逐步集成到现有系统中。文章总结了十二条核心原则，涵盖从将自然语言转换为结构化工具调用、管理提示词、优化上下文输入，到统一执行状态与业务状态等方面。这些原则强调通过标准化和结构化的方式提高智能体应用的可靠性和维护性，例如，提倡代码主导控制流程、简化API管理智能体生命周期，以及支持多种事件触发与用户交互。整体而言，这些原则为开发高效、可扩展和可靠的智能体应用提供了重要指导，助力开发者在AI开发中实现最佳实践。
