jatechan/ai-data-extractor

ZiChuanLan/agent-purge

一个开源工具，用于把同一份系统提示词（persona）应用到多个 coding agent 上，支持替换、追加、清空三种模式并可热切换。它通过写入托管配置块、PATH 前置同名壳（shim）以及会话内斜杠命令三层机制统一处理 codex、claude、opencode 等不同 agent 的提示词入口，提供本地 Web 控制台，要求 Node 20 以上、零依赖。

NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe 与 Granary v2：可提示、可适配的智能多语言转写

NVIDIA Nemotron 3.5 Transcribe and Granary v2: Intelligent Multilingual Transcription You Can Prompt and Adapt

这是 NVIDIA 发布在 Hugging Face 上的博客，介绍开放的 Nemotron 3.5 Transcribe 模型与 Granary v2 数据流程。该模型把多语言转写、说话人区分（diarization）、翻译和音频问答整合在同一个检查点中，可转写 40 种语言，并支持提示词控制；文章同时提供 Granary v2 数据处理流程与微调方案以便适配。适合关注语音模型与开源权重的开发者阅读。

Claude Code 在实践中的使用情况

How Claude Code is used in practice

Anthropic 基于 2025 年 10 月至 2026 年 4 月约 40 万个 Claude Code 会话的隐私保护分析，提出一个研究交互式智能体编程的框架，考察任务构成、人机协作方式与成功率。文中指出典型会话里人主要决定做什么、Claude 主要决定怎么做；用户的领域专业度越高，Claude 每次指令完成的工作越多；观察期内用于调试的会话占比下降近一半。

我为语音转文字应用微调了一个 LLM，用来清理转写文本

I fine-tuned an LLM to clean up transcriptions for my voice-to-text app

一篇 r/LocalLLaMA 社区帖子，作者为自己开发的语音转文字应用 WhisperNow 微调本地 LLM 做文本清理，去除口头填充词、误起头、自我纠正并格式化列表。帖子介绍了 66,557 行的数据集（合并公开数据与合成听写内容），说明训练中发现的薄弱点及补充样本的做法，并给出 LFM2.5 1.2B/2.6B、Qwen3.5 4B 三个全量微调模型在 GPU 与 CPU 上的耗时对比，以及与若干云端 API 的延迟对照。适合在做本地语音输入或文本后处理模型微调的人阅读。

emanuele-em/kanzo

这是一个自托管的看板工具，同时是浏览器看板和 MCP 服务器，让人和编码代理在同一批任务上协作；单个约 4 MB 的二进制文件，冷启动约 2 毫秒，无需账号和服务器，整个看板是一个文件夹并通过私有 git 仓库在多台机器间同步。标签包含 Rust、SQLite、local-first、Claude Code、Codex 等。适合用编码代理做任务管理、想要本地自托管看板的人阅读。

4B 3D 编码模型更新：一次性生成效果与画面质量明显提升

4B 3D coding model update: much better one-shot results and visual quality

这是一篇 Reddit r/LocalLLaMA 社区帖子，作者发布其 4B 3D 场景编码模型的新版本，包括完整 FP16 权重，并公开了训练数据集 CCORE Three.js 3D Scenes（4146 个场景示例，3933 训练 / 213 验证，含提示、完整思考轨迹、HTML/JavaScript 响应、复杂度等级和可选渲染参考图，MIT 许可）。帖中给出 Q8 的推荐参数（temperature 0.6、top-k 20、top-p 0.95），说明 Q4 已发布但本版未测试，并提醒在 LM Studio 中关闭 MTP、重新下载同名文件。适合用本地小模型生成 Three.js 3D 场景、或想用其数据集训练模型的人阅读。