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我正在开发一个名为 t2t 的语音转文本应用，它具有系统范围的功能，并且有一些独特之处：它支持 MCP（模型上下文协议）服务器，以实现可扩展的自动化。 *功能介绍：* - 按住 `fn` → 说话 → 文本会出现在任何地方（本地 Whisper 转录） - 按住 `fn+ctrl` → 代理模式，连接到任何 MCP 服务器 - 除了代理模式下的 OpenRouter API 调用外，所有处理都是本地进行的 - 跨平台：支持 macOS、Windows、Linux *开发原因：* 我希望有一个不依赖于特定应用的语音转文本工具，并且我对 MCP 感到兴奋，因为它可以使代理模式变得可扩展。与其硬编码集成，不如连接到任何 MCP 服务器（数据库、API、文件系统等）。 *架构：* - 使用 Rust + Tauri 开发桌面应用 - 本地 Whisper 模型（whisper-rs）用于转录 - 本地 MCP 客户端（stdio/HTTP/SSE） - 无需远程工作者 - OpenRouter API 用于 AI（直接从 Rust 调用） - Svelte 5 前端 MCP 客户端完全在 Rust 中运行，因此在开发和生产版本中都能正常工作。工具执行通过 JSON-RPC 在本地进行。 *开源项目：* [https://github.com/acoyfellow/t2t](https://github.com/acoyfellow/t2t) 我很想听听大家对架构的反馈，特别是关于本地 MCP 客户端的方案。同时也想知道其他人是否觉得 MCP 集成有用，或者我是否在过于复杂化问题。 你怎么看？

ASR + TTS + 聊天 + 视觉 + 文档 试用演示：<a href="https://workshop.dwani.ai" rel="nofollow">https://workshop.dwani.ai</a><p>在过去的11个月里构建了dwani.ai。<p>可以用印度语言与AI对话，并通过语音和文本获得回复。<p>结合开放权重模型，为印度语言构建AI。<p>GitHub：<a href="https://github.com/dwani-ai" rel="nofollow">https://github.com/dwani-ai</a><p>设置：<a href="https://docs.dwani.ai" rel="nofollow">https://docs.dwani.ai</a>

嗨，HN——分享 ragctl，这是一个开源命令行工具，专注于 RAG 流水线中最容易出错的部分：文档导入、OCR、解析/清理和分块。 目前，向向量数据库的设置相对标准化，但将高质量、一致的文本和元数据导入其中仍然需要大量脆弱的粘合代码。ragctl 旨在使这一“向量前”步骤可重复：只需几条命令即可将杂乱的文档转换为可检索的分块。 功能： - 支持多种格式输入：PDF、DOCX、HTML、图像 - 针对扫描/基于图像的文档的 OCR - 语义分块（LangChain） - 支持批量运行，带重试和错误处理 - 输出：直接导入 Qdrant（目前） 寻求反馈： - 开发体验：命令行界面是否直观？ - 性能/边缘情况：奇怪的 PDF、混合布局、表格 - 路线图：下一个应该支持哪些连接器（S3、Slack、Notion）或向量存储？ 仓库链接： [https://github.com/datallmhub/ragstudio](https://github.com/datallmhub/ragstudio) 欢迎就架构和分块方法提出问题。

这是一个较长的难题，有点像一副2000片的拼图。建议与他人一起合作解决这个难题。 如果你喜欢规则，那么规则是你可以使用谷歌或任何其他外部资源来寻求帮助。不过，查看页面源代码被视为作弊。 特别感谢Octagon和TND团队在游戏测试和提出类别方面的帮助。

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大家好，我不想为 Strong 或 Heavy 付费，所以我开始自己制作一个举重日志应用程序。<p>这个应用是免费的，并且将始终保持免费。<p>网址：https://stronk.app<p>源代码（欢迎贡献）。如果你发现了bug，请在问题区反馈。如果你现在不使用这个应用，但计划在我完善功能后使用，请给这个项目加星，这样我就知道要继续进行下去。<p>网址：https://github.com/alshdavid/stronk<p>还有很多事情要做，我需要添加以下功能： - Strava/Facebook 同步 - 导入/导出 - 图表 - 训练类型（热身/掉重） - 计时器 - 一次最大重复次数（1RM）计算 - 在线备份（目前数据保存在你的手机上）<p>这是一个网页应用，因为我不想为在应用商店发布而支付苹果和谷歌的费用。