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我们开发了一款完全原生的Swift macOS屏幕录制工具，重点关注简洁性、速度和高质量输出。<p>我们分别录制摄像头、屏幕和音频，并在录制过程中实时将它们合成到您选择的布局中，快速生成可分享的链接，您还可以在录制后更改布局。<p>我们的在线视频处理管道是围绕Mac Mini设计的，能够实时处理视频片段，且代码与macOS应用共享，因此我们能够实现在线和离线的全面渲染。<p>现在我们已经构建了基础产品，终于准备好真正开始创新。<p>欢迎提出任何问题，也非常感谢您的反馈。
我经常因为长时间使用电脑而感到眼睛干涩、疲劳。研究表明，当人们专注时，眨眼的频率会从健康的每分钟15-20次下降到3-4次（在某些情况下甚至更少）。<p>我写了一个简单的脚本，可以实时计算你在摄像头画面中的面部特征，并在你未眨眼超过可配置的秒数时播放声音。<p>我使用了一种常见的眨眼检测方法，即计算眼睛可见部分的高度与宽度的比率。这只需要6个关键点——上眼睑的两个点、下眼睑的两个点，以及眼睛两侧各一个点。我发现这种方法在不同的角度和姿势下并不总是有效，因此我还增加了一个可以纠正头部倾斜的指标。虽然这并不完美（如果你把头倾斜到耳朵靠近肩膀的位置，可能会过度检测眨眼），但在我正常坐姿时效果非常好。<p>在我的M2上，它的运行速度显著快于实时，我在家工作时会整天保持它开启。
我在过去的十年里一直在创业——自筹资金、失败、成功、转型、精疲力竭、东山再起。<p>我最近写了一篇帖子，反思整个旅程——真实、个人化，且难以书写。这并不是一个成功故事，而是真实的经历。<p>如果你感兴趣，这里是完整的帖子：
https://x.com/antduchofficial/status/1904553661621252310<p>我很想听听你的想法——如果你在这个领域待了很久，更希望你能分享一下这段长期旅程教会了你什么。
SURF（搜索工具与阅读框架）是一个开源API，旨在将大型语言模型（LLMs）与网络连接起来。它提供了一个标准化的接口，用于网页搜索和内容处理，能够保留表格、代码和复杂布局的格式。
<p>主要特点：
- 支持多个搜索提供商（SearXNG、DuckDuckGo、Brave）
- HTML清理和智能内容提取
- 与Claude及其他AI助手的模型上下文协议（MCP）集成
- 可自我部署，设置简单（支持Docker、裸金属和云环境）
- API密钥认证
<p>我开发这个工具是为了简化将网络功能添加到大型语言模型应用程序的过程，无需复杂的网页抓取代码，同时强调内容的正确格式和归属。
<p>代码库：<a href="https://github.com/44za12/surf" rel="nofollow">https://github.com/44za12/surf</a>