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StoryMotion，一个为教育内容创作者设计的手绘动画图形编辑器。<p>---<p>五个月前，我推出了 Inscribed.app [1]，这是一个基于 Excalidraw 的工具，用于制作逐步解释（类似幻灯片），我可以轻松地嵌入到我的博客中以解释概念。<p>[1] <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=43078555">https://news.ycombinator.com/item?id=43078555</a><p>随着我后来扩展到视频领域，我决定分叉这个项目，创建另一个专注于制作动画的工具。<p>---<p>主要特点：<p>- 类似 Keynote 的界面，配合 Excalidraw 画布
- 动画效果库
- 场景切换动画——有趣的是：你还可以像在 Keynote 中一样使用“魔法移动” :)
- 时间轴编辑器，用于编辑效果时机（带实时预览）
- 使用 Google Fonts 中的任何字体<p>---<p>亲自试试吧：<a href="https://storymotion.video/editor" rel="nofollow">https://storymotion.video/editor</a><p>希望你喜欢，任何反馈都非常感谢。
我们将解释什么是前向纠错（FEC），它的工作原理和原因，以及如何在Pion WebRTC堆栈中尝试新的实现。
我之前在尝试构建一个本地数据集生成器，结合深度研究工作流程，这让我产生了一个想法：如果这个工作流程可以在我自己的文件上运行，而不是依赖互联网，那会怎样呢？能够查询PDF、文档或笔记，并返回结构化的报告听起来非常有用。
于是我制作了一个小型终端工具，正是为了实现这个功能。我将其指向本地文件，如PDF、DOCX、TXT或JPG。它提取文本，将其分割成块，进行语义搜索，根据我的查询构建结构，然后逐节写出Markdown报告。
这就像为我的本地文件系统配备了一个轻量级的研究助手。我已经在论文、长报告甚至扫描文件上进行了测试，效果超出了我的预期。代码库 - [https://github.com/Datalore-ai/deepdoc](https://github.com/Datalore-ai/deepdoc)
目前引用功能尚未实现，因为这个版本主要是为了测试概念。如果你们觉得这个工具有趣，我会很快添加引用功能并进一步扩展。
请查看我为查看和查询LDAP编写的TUI。我每天都需要进行基本的查询和验证，因为我的工作需要，而我使用的是Mac，市面上并没有好的选择。主要的工具是Apache Directory Studio，但效果并不好。因此，我决定自己创建一个新的工具。
这是一个用于 mruby 的静态类型检查器！它仍在开发中，但如果您感兴趣，请查看一下！我们期待您的反馈！