ZMark 是 OneNav 的重构版，主要提供浏览器书签管理和网站导航。解决了跨设备、跨平台、跨浏览器的书签同步与访问难题， 此工具需要 NAS 或服务器自行部署 。 官网地址是： https://www.zmark.app/ 部署文档： https://dwz.ovh/oj7e 主要特点 AI 检索： 可通过自然语言描述智能匹配书签。 多用户： 支持多用户，方便与您的家人或团队一起使用。 双模式： 同时支持浏览器书签管理与网址导航两种模式，支持灵活切换。 备用链接： 支持为书签或导航添加备用链接，满足一个应用多个地址的需求。 书签导入： 支持 Chrome / Edge / Firefox 等主流浏览器书签一键导入。 浏览器插件： 支持 Chrome / Edge / Firefox 扩展/插件 多级分类： 支持最多二级分类，覆盖大多数用户的分类需求。 链接检测： 定时批量检测链接状态，自动识别失效链接，保持书签库整洁。 数据备份： 一键备份和恢复系统数据，确保数据安全无忧。 在线更新： 告别繁琐的手动更新，后台一键点击即可轻松升级版本。 开放 API： 提供完善的开放 API ，开发者可轻松将 ZMark 集成到您的应用中。 送 ZMark 专业版兑换码 ZMark 有提供免费版，但专业版可解锁更多功能，在下方送 10 个 ZMark 专业版兑换码（有效期 1 年），安装后在 [ ZMark 后台 - 授权管理] 在底部输入兑换码进行兑换。 v2ex-Q1HruRZARiieXM62aD2S9dBTJnI v2ex-fSHzCmfsXwUVGmQJdjukTrpQgyF v2ex-38FB8YCXCgGvqyin3FVVKerpFfj v2ex-NIoY4zjafj84TXfM14xHElX09xD v2ex-yskDokEy9NUmqE41AHKikLQLoTp v2ex-z53DxUqukatMeoHDuCi7vXm1h2K v2ex-7KntMgwil5aS0WlnG3uS8TZ3AL1 v2ex-XMrlg1Y1S4vbdrUS8s1ylApE6vb v2ex-98U0XB9Xwd4VK3Rx6S2CS1Mz54C v2ex-AAV7ihh8N5s6a2eE6TzHwF0yqLg 使用后还请留言告知，以免其它用户重复尝试，谢谢。如果不够用，我再补充。 另外，在 2026.06.18 之前，凡来自 V 站的用户下单专业版或团队版（ 1.x 永久授权），输入优惠码： V2EX ,可享受 6 折优惠，下单地址是： https://shop.xiuping.net/zmark/index 部分截图 可通过自然语言描述，搜索匹配的浏览器书签。 支持定期检测链接状态，主要是方便使用者判断链接状态，定期清除死链。 支持备用链接，主要是考虑到 NAS 用户可能存在外网和内网域名。 提供 Chrome 、Edge 、Firefox 浏览器扩展，支持浏览器书签数据和 ZMark 数据双向同步。 支持书签模糊搜索匹配。 安装扩展后也可以浏览器右键菜单添加书签。 最后 希望这个工具能帮助到大家，祝大家使用愉快，如果有什么问题或建议都可以给我留言，感谢。 浏览器插件是开源的（需要配合 ZMark 服务端使用）： https://github.com/helloxz/zmark-ext
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昨天拿 Claude Fable5 重构我的开源项目，项目是全栈项目很复杂，百万级工程量，仅一句提示词，全程无人工干预，一天干完我一个月的事情，在原来我都不敢想的事情. 怪不得 anthropic 这么傲慢，憋了个大的，你不用有的是人用，国产模型被拉得差距有点大了，只能说任重道远。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
新模型出来了就想着让他重构先前的项目 还不错 在any 429之前把活干完了 11 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
综合L站、公众号各位佬友 大v的评测，fable是真的很强，生产重构中大型项目完全不在话下了，所以AI再发展几年，程序员的角色会不会只是一个传话筒了，领导说改哪传给ai，客户哪里不满意，传给ai。。 10 个帖子 - 10 位参与者 阅读完整话题
🍎服务和 ai 走了代理 26.5.1 都能用消除 奇怪居然报错了
🍎服务和 ai 走了代理 26.5.1 都能用消除 奇怪居然报错了
一直都在说重构索引，都一天一夜了，还发现个bug就是经典之输入法乱跳，关闭键盘后直接给我手机下半部分来了个毛玻璃效果，大家有什么bug也可以分享分享避坑 对了，更新完老款Apple Watch会变得不幸 Indexing in Progress You can use your iPhone as you normally would.Indexing improves search and can take a while.Longer charging sessions help indexing go faster. 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 在找工作的佬，可以看看GitHub GitHub - jlifeng/JobPilot: JobPilot — Zero-Deployment AI Resume Builder, JD Matcher & Mock Interview Assistant JobPilot — 开箱即用的桌面端 AI 求职助手，支持简历优化、岗位匹配与模拟面试 · GitHub v1.5.0 — 桌面工作台重构、AI 分析记录落库、WebDAV 自动同步、AI 生成简历、设置页简化、深色模式优化和更完整的模拟面试反馈。 v1.4.1 — 发布流程新增 Intel Mac 构建，与 Windows 和 macOS Apple Silicon 安装包一并生成。 v1.4.0 — 导出数据脱敏、Anthropic 简历编辑工具、局部文本替换和更稳定的 AI 流式输出。 v1.3.0 — 工作台布局重构、编辑器预览与侧边栏优化、面试删除/重新开始、Anthropic 面试流式对话。 v1.2.2 — WebDAV 加密云端同步，支持快照备份与恢复。 v1.1.x — 桌面端打包、多格式导入、PDF 解析增强、应用内更新、模板优化和 macOS 支持。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
感兴趣的佬，GitHub搜索：jlifeng/JobPilot 近期亮点 v1.5.0 — 桌面工作台重构、AI 分析记录落库、WebDAV 自动同步、AI 生成简历、设置页简化、深色模式优化和更完整的模拟面试反馈。（构建中） v1.4.1 — 发布流程新增 Intel Mac 构建，与 Windows 和 macOS Apple Silicon 安装包一并生成。 v1.4.0 — 导出数据脱敏、Anthropic 简历编辑工具、局部文本替换和更稳定的 AI 流式输出。 v1.3.0 — 工作台布局重构、编辑器预览与侧边栏优化、面试模拟删除/重新开始、Anthropic 面试流式对话。 v1.2.2 — WebDAV 加密云端同步，支持快照备份与恢复。 v1.1.x — 桌面端打包、多格式导入、PDF 解析增强、应用内更新、模板优化和 macOS 支持。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
话不多说，直接上代码表现： 旧代码 const editorConfigured = isDesktop && (claudeEnabled || cursorEnabled); const cliNeedsAttention = !cliStatus?.installed || (cliStatus.installed && !cliStatus.version_matches); const showCliCapabilityCard = isDesktop && !cliCardDismissed && cliNeedsAttention; const cliStatusText = !cliStatus ? t("dashboard.cliCardChecking") : cliStatus.installed ? cliStatus.version_matches ? t("dashboard.cliCardInstalled", cliStatus.version || cliStatus.recommended_version) : t("dashboard.cliCardUpgrade", cliStatus.version || "?", cliStatus.recommended_version) : t("dashboard.cliCardNotInstalled"); 新代码 const editorConfigured = isDashboardEditorConfigured(isDesktop, claudeEnabled, cursorEnabled); const showCliCapabilityCard = shouldShowCliCapabilityCard(isDesktop, cliCardDismissed, cliStatus); const cliStatusText = formatDashboardText(getCliStatusText(cliStatus), t); const cliStatusBadgeTone = getCliStatusBadgeTone(cliStatus); 这个 Skill 叫：Semantic Logic Modeling Skill ，直接 Github 搜也行。用于指导编码时如何处理复杂逻辑表达、条件分支、权限、校验、规则、流程、定价、排期、UI 状态以及任何“条件到结果”的判断。 直接告诉 Codex：用 semantic-logic-modeling skill 重构这段复杂业务逻辑。 然后就可以重构任何屎山了，地址在： https://github.com/sahadev/semantic-logic-modeling-skill
各位老朋友好，近期不少老友反馈系统无法正常使用，问题源于此前大版本迭代升级时受大模型适配影响导致故障。 为从根源解决各类使用隐患，项目已完成整体架构全面重构，全新版本正式上线。 所有历史用户数据全部妥善留存，无需担心账号、资料丢失问题 。 新版本在稳定性、使用体验上做了全方位优化，还望各位老友多多试用、多多支持，后续遇到任何问题欢迎在评论区留言反馈。 我这里给出之前的传送门，从里面找地址吧 投资笔记2.0 ps：之前发了很多次都被删帖，怕了怕了 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
看wwdc介绍重构了cpu调度器 有没有人使用啊，现在真实情况如何啊。 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
苹果公司在今日举行的 2026 年全球开发者大会（WWDC 2026）主题演讲中宣布，将在 Photos 照片应用中加入多项基于 Apple Intelligence 的全新 AI 照片编辑功能，包括升级版“清理”（Cleanup）工具、新的“扩展”（Extend）工具，以及全新的“空间重构”（Spatial Reframing）功能。 其中，空间重构功能允许用户在照片拍摄完成后，重新调整虚拟镜头的取景和角度。用户只需通过触控拖动即可改变画面的构图和视角，系统会利用 Apple Intelligence 自动生成内容，只在视角移动后出现空白的区域进行补足，确保新生成画面与原始场景保持一致。 苹果表示，此次更新中的清理工具将迎来“大幅升级”，在移除画面干扰元素时的能力更强，即便在场景复杂的照片中，也能生成更加真实、自然的填充效果。与此同时，全新的扩展工具则帮助用户为照片添加更多背景空间，或调整图像的长宽比例，以适配不同的展示需求。 苹果强调，这三项功能旨在帮助摄影爱好者在“尊重原始瞬间”的前提下提升照片质量。所有相关处理都依托苹果的 Private Cloud Compute（私有云计算）基础设施在云端完成，官方称在此过程中用户数据仍将受到严格保护。此外，这些新工具不仅适用于今后拍摄的照片，也可用于相册中已有的旧照片，甚至包括由非苹果设备拍摄的图像。 查看评论
IT之家 6 月 9 日消息，在目前正在进行的 WWDC26 中，苹果宣布从底层重构聚焦、照片和邮件 App 中的搜索功能。在更新 iOS / iPadOS / macOS 27 后，系统会立刻开始为设备编制索引，改善搜索体验，而新增加的内容也会被立刻收入索引。 苹果同步宣布对邮件 App 进行改进，现在邮件 App 也会优先显示最重要的内容。
干了 8 年业务系统,最后只剩一句话:能不重写就不重写 8 年时间,做过订单结算、比价、实体匹配、主数据治理 4 个领域。 最近整理过往项目时发现一个规律: 我做过的几次大改造,跨度 5 年, 没有一次是"推倒重来"成功 的——但全部"逐步替换"成功了 。 不是我胆小。是真的踩过坑。 最近带 mentee 时这个判断反复被问,所以想完整写一次。 1. 老订单系统从 .NET 迁到 Java 跨 2 年。 方式不是停掉老的、上线新的——是同时跑,新订单走新系统、老 订单仍走老系统,通过比对工具持续校验差异。 切流粒度很细。从 0.1% 灰度开始, 最小灰度颗粒到具体业务 ID 维度 ,最终切完用了 14 个月。 期间老系统改了 3 次,新系统改了 7 次, 两边互相对照修了 11 个"看起来对但不对"的 bug ——这种 bug 单独跑任何一边 都看不出来。 2. 比价系统的 Redis 重构 跨 1 年。 原系统有个增量更新机制,因为时间窗口判断 bug 导致比价数据 偶尔晚更新 30 秒,凌晨流量小时不易发现。 我没有重写整个 Redis 层。 只重写了"时间窗口判断"这一段 ——把它从老系统拆出来,做成独立模块,通过开关控制走新逻辑还 是旧逻辑。 灰度过程是常规节奏:1% → 10% → 30% → 50% → 100%, 每阶段保持 2-4 周观察。 总改动:老系统代码改了不到 200 行。新模块约 1500 行。 但是这 200 行让"凌晨偶发数据延迟"这个 5 年没解决的问题彻 底消失。 3. 实体匹配的 SOA 改造 跨 1.5 年。 原系统是单体,匹配规则散落在 4 个 service 里互相调用。 我没急着拆。 先把 4 个 service 之间的调用关系画成图 (drawio,约 60 个节点)——然后把每个调用边一条一条剪 掉,改成事件驱动。 不是一次性切——是一次切一条。每剪一条边,跑 1 周回归,确认 指标无变化,再剪下一条。 剪了 23 条边用了 11 个月 。期间老的同步调用代码一直没 删——新事件链路稳定 3 个月后才彻底清理。 4. 主数据治理整合 跨 1 年。 4 个团队的主数据库要合并成一个。常规做法是搞个"统一数据中 心",大家停 2 周迁移过去。 我们的做法: 老系统全部保留,只在中间加一层"主数据视图层" 。 A 团队看视图 V1,B 团队看视图 V2,但底层数据已经合并。 6 个月后,老库一个一个下线—— 因为没人在用了 。 这 4 件事的共同模式 不是"先想好架构再切一刀"。 是" 先切一刀,看能不能切得动,切不动退回去 "。 具体动作就 4 条: 把要改的东西 从大块切成小块 ——小到一周能做完 新老并存 ——不是切完老的再上新的,是两边一起跑 比对工具先做 ——不能比对的改动等于不存在 回滚开关比上线更优先 什么时候不该用这套? 我也踩过一次。 某个项目我用同样套路想做"渐进迁移"。结果发现: 新需求每周改一次 ,老系统跟新系统都得跟着改 改一处,要在 2 个系统都改,工作量翻倍 6 个月后老系统不仅没"自然死掉",反而变得更复杂 最后我们停了渐进迁移, 直接停 2 周做切换 ——结果反而很顺利。 事后总结: 当业务还在快速变化时,渐进迁移会拉长事故面 。 渐进式只适合"业务相对稳定、需要保留长期可对照"的场景。 写在最后 带 mentee 时最常说的一句话是: "先不要想架构图。先想第一刀切在哪、切错了怎么退回去。" 很多技术决策不是"什么是对的",是" 什么是可逆的 "。 可逆的方案,允许你在错的时候不死;不可逆的方案,要求你一开始 就对——但谁能保证一开始就对呢? (以上 4 个项目都做了脱敏处理。 如果你做过类似改造, 欢迎评论区聊聊你踩过的坑—— 我特别想知道你们行业里"渐进式不适用"的具体场景是什么。)
一直在重构代码，额度根本不够用，有没有佬友能联系下奥特曼，给重置下额度。 10 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
我让claude code（接opus)，帮我重构一个建树的代码，但是它吐出来的代码一直都有bug,无法完成原来的功能。 我让gemini去改进已有的sql，反复好几次， 也还是不行。 怎么让AI帮我省点工作量，谁能谈谈心得体会呢？ 11 个帖子 - 11 位参与者 阅读完整话题