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# 什么？ 介绍 mkdnsite（“Markdown 网站”）——一个开源的 Markdown 原生网络服务器，向人类提供 HTML，向代理提供原始 Markdown。无需构建步骤。可以在 Bun/Node/Deno 上运行，作为操作系统特定的独立可执行文件，或作为 Docker 容器。可能是从 Markdown 文件到功能性网站的最简单方式，适应新的代理时代。 ## 特性： - 仅运行时，无需构建 - 内容协商，浏览器获取 HTML，代理获取 Markdown - 支持 GitHub 风格的 Markdown 渲染 - 包含 Mermaid 图表、KaTeX 数学公式、嵌入的 Chart.js 图表和语法高亮 - 为人类提供全文搜索，为代理提供 MCP 工具 - 可自定义的 UI 主题，自动支持亮色/暗色模式 - 直接从 GitHub 仓库拉取 Markdown 文件 查看官方文档： [https://mkdn.site](https://mkdn.site) # 为什么？ 在二月份，我看到 Cloudflare 发布了“代理的 Markdown”公告（[https://blog.cloudflare.com/markdown-for-agents/](https://blog.cloudflare.com/markdown-for-agents/)）。当时，我想：“我在用 Markdown 编写 API 文档或博客，并将其转换为 HTML 以用于网站，结果 Cloudflare 又把它转换回 Markdown 供 AI/代理使用。”这让我觉得很奇怪。 我是一名 Node.js 开发者，但最近因为 Bun 的“开箱即用”特性（如独立可执行文件的交叉编译，类似于 Go）而开始构建项目，而这些是 Node.js 原生缺乏的（是的，我知道 Node SEA，但它有点混乱/复杂，而 `bun build --compile` 则不是）。 然后，当我发现 `Bun.markdown` 时，我突然明白了——构建一个在运行时将 Markdown 转换为 HTML 的网络服务器应该非常简单。而且代理实际上需要 Markdown，那为什么不将这两个想法结合起来呢？ 人类喜欢写 Markdown（好吧，至少我喜欢），而代理喜欢阅读 Markdown（更简洁，更易理解，令牌更少）。再加上我们现在可以使用 AI 来编写软件，我的副项目就此诞生。 Markdown 转 HTML 是一个新概念吗？绝对不是。这是一个相当古老且成熟的概念。但我认为新的地方在于能够在运行时完成所有操作（无需构建步骤）以及内置对 AI 代理的支持。mkdnsite 具备内容协商、自动化的 llms.txt、MCP 服务器和对代理头的支持。 # 如何？ 我与 Claude 合作，完善这个想法并制定基本需求/规格，然后让 Claude 为我构建一个框架项目。我于 3 月 7 日启动了这个项目。 接下来的星期五，我在个人机器上配置了第一组 OpenClaw 代理，并将其设置为使用 Slack。从那时起，我在大多数晚上和每个周末都在构建 mkdnsite 和一个托管服务（在 [https://mkdn.io](https://mkdn.io)），通过在 GitHub 上记录想法作为问题，并与我的“团队领导”代理在 Slack 上沟通，接手工作并实现功能。 mkdnsite v1.0.0 于 3 月 16 日发布。当前版本是 v1.4.1，于 3 月 28 日发布。几乎每一行代码都是由 AI 编写的，或者通过自主的 OpenClaw 代理，或者通过单独的 Claude Code 会话。 # 那又如何？ 我只是想寻求一些诚实的反馈。这有用吗？这很傻吗？有没有其他工具提供相同的功能组合（我查过，但找不到）？ 我并不贬低静态网站生成器（SSG）。我非常喜欢 Astro，也爱 GitHub Pages。我只是认为有空间提供一个更简单的解决方案。 请试用一下，并告诉我你的想法。谢谢。

我一直在删除和重新下载Instagram，因为我无法停止观看短视频，但又需要这个应用程序来发送私信。我尝试了屏幕时间限制，但总是被绕过。所以我自己做了这个。 Dull可以加载Instagram、YouTube、Facebook和X，并通过CSS和JS注入的组合过滤掉短视频内容。MutationObserver可以处理页面渲染后懒加载的内容，这些内容大多是令人烦恼的，因为这些平台喜欢动态加载内容。 目前的工作是维护这些过滤器。平台的DOM结构总是在变化，Instagram会混淆类名，YouTube会重新调整短视频在信息流中的显示方式等等。这是一场永无止境的猫鼠游戏。 此外，它还具有灰度模式、时间限制和使用情况跟踪功能。 欢迎提问。

我计划在我的平台上添加一个功能，允许用户选择想要申请的公司。网络爬虫将会抓取您所选择的所有公司的官方网站，并生成一个包含该公司当前所有职位的Excel文件，其中包括职位名称和申请链接。<p>您认为这个功能能为您节省时间吗？还是您希望有其他工具来简化您的求职过程？

我们构建了一个端到端的蛋白质人工智能管道，涵盖了结构预测、序列设计和密码子优化。在对多种变换器架构进行密码子级语言建模的比较后，CodonRoBERTa-large-v2 显示出明显的优势，其困惑度为 4.10，Spearman CAI 相关性为 0.40，显著优于 ModernBERT。随后，我们扩展到 25 个物种，在 55 个 GPU 小时内训练了 4 个生产模型，并建立了一个物种条件系统，这是其他开源项目所不具备的。完整的结果、架构决策和可运行代码见下文。

我最近购买了一款Lily58分体键盘（来自mechboards，如果你需要这个信息的话；）），并希望提高我的打字速度和“本体感觉”。<p>大多数打字工具（如Monkeytype）使用随机文本，这对编程来说并没有太大帮助。<p>因此，我构建了这个工具，以便在真实代码上进行打字练习。<p>你可以在类似代码的内容上进行训练，专注于你在编码时实际使用的模式。<p>每个代码片段都来自真实的、已知的代码库 :) 或者是你自己添加的！<p>非常希望能收到反馈，特别是来自使用分体/符合人体工学键盘的用户。

一个完全本地化的检索增强生成（RAG）实现，用于查询25年的瑞士电视频道新闻（约50万篇德语文章）——无需API，数据不会离开您的机器。<p>为什么？我认为这是一个很酷的数据集类型（简短/高密度的新闻摘要），可以用来测试一些本地RAG方法。