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开源地址：https://github.com/mediar-ai/screenpipe
🚀 项目特点
① 数据自主性与安全性：所有数据均存储在本地，用户完全拥有数据控制权，确保数据隐私安全。
② 多种应用集成：支持与 Ollama 等多种 AI 工具集成，易于开发个性化 AI 应用。
③ 插件系统：ScreenPipe 引入了 “pipe” 插件系统，方便用户自定义功能，如实时的语音转文本、屏幕内容识别等。
① 会议记录与内容索引：在会议中实时记录屏幕内容和语音，生成可搜索的会议记录。
② 开发者工具集：为开发 AI 应用提供基于屏幕和语音数据的上下文支持，提升模型训练效果。
③ 个人知识管理：自动记录并整理屏幕和语音活动，用于个人知识管理和回顾。
只需单击几下，您便可以轻松移动、调整窗口大小和排列窗口，从而节省你宝贵的时间和精力。目前已经获得了近 7k 的 Star 。
开源地址：https://github.com/MrKai77/Loop
开源地址：https://github.com/mendableai/firecrawl
它的主要功能如下：
① 网站爬取与转换: Firecrawl 可以爬取给定 URL 及其所有可访问的子页面，并为每个页面提供清晰的 Markdown 格式。
② API服务: 提供易于使用的API
③ SDK支持: 提供 Python 和 Node 的 SDK，以及与 Langchain 的集成。
（正文完）
兄弟们，我出了个高并发项目实战课。这个项目用到了目前市面上最主流的 SpringCloudAlibaba 的技术栈，用到的框架都是目前的最新版+稳定版。（项目详细介绍）
后端主要用到了像 JDK 21、Spring 6.1、SpringCloud 2023、Nacos、Sentinel、Dubbo、Redis、XXL-JOB、RocketMQ、ShardingJDBC、Druid、MySQL、EslasticSearch、Canal、 Seata、SaToken 等中间件及技术，还用到了像 Hutool、Logback、Caffeine、Mybatis、MybatisPlus、FastJson2等常用的开源框架。
在技术方案上，主要涉及到了各种分布式、微服务、高并发、高可用等相关技术列表。（项目详细介绍）
项目给大家交付的内容包括了代码+视频+文档+答疑。
这个项目目前还在更新中，预计会在接下来的3个月左右时间完成代码的开发、文档和视频的更新。（主干功能已完成，项目可完整运行起来）
更新完之后，有效代码行数应该在3万行左右，视频和文档都在200集左右。文档总字数大概20万字左右，视频的总时长大概在2000分钟左右。
这个项目因为目前刚刚推出，还是一个首发价，当前的价格是189，这个价格不是一年的价格，是永久的。
项目详细介绍：高并发、大流量的项目实战课上线了！
购买的方式目前大家可以通过下方的二维码下单，下单后会有短信提示，然后你就可以根据提示操作，申请代码、视频、文档的权限了。
这个项目是一个微服务的技术栈，所以其实内容还是挺多的，想要学明白，还是有一定的门槛的，所以，对于0基础的人不适合！
除了0基础以外，其他人都能学，因为项目中我有很多模块，不同的模块遇到的挑战、用到的技术都不一样，你可以按照我划分的难度进行选择性学习。
