目前互联网上几乎所有流行的图像处理工具都需要将图像发送到服务器进行处理，并声称会在8小时内删除这些图像。<p>考虑到现在的浏览器功能强大，几乎所有的图像转换都可以在浏览器中完成。<p><a href="https://trustedimagetools.com/" rel="nofollow">https://trustedimagetools.com/</a> - 解决了这一隐私问题。<p>该工具使用了大多数开源的WASM库，并针对性能进行了定制，能够根据图像类型动态选择处理方式。<p>它支持压缩、转换、裁剪、调整大小等功能，并内置了几乎所有用户所需的快速预设。<p>请查看 - <a href="https://trustedimagetools.com/" rel="nofollow">https://trustedimagetools.com/</a>，并告诉我你的想法。<p>注意 - 这是我第二个隐私项目，diffchecker.dev是我的第一个，它在互联网上并不是第二个diffchecker。
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一周热榜
一旦你意识到你的公司根本没有解决任何问题，你该如何转型？
抓取现代网站已经成为一项巨大的挑战。你基本上有两个选择：要么支付高昂的API费用，比如Firecrawl或Browserbase，要么运行一组无头Chrome实例，每个页面消耗1GB的内存，仍然会被Cloudflare阻止。
我开发了Draco来解决这个问题。它是一个快速的单一二进制文件的网页抓取工具，使用Rust编写。你只需指定一个URL，它就会输出完美干净的Markdown或结构化的JSON，供大型语言模型（LLMs）使用。
它的秘密在于，它并不是为每个请求都启动一个浏览器。它使用了一个分层升级引擎：
**第一层（隐秘抓取）**：Draco使用自定义的TLS/JA4指纹，完美模拟真实浏览器在数据包级别的网络签名。事实证明，许多反机器人墙会在你的握手看起来正确时让你顺利通过。在我对Cloudflare和Target等网站的基准测试中，Playwright消耗了约500MB的内存并超时，而Draco在不到一秒的时间内仅使用了20MB的内存就绕过了它们。
**第二层（V8隔离）**：如果它遇到需要渲染的React/Next.js单页应用，Draco会在个位数毫秒内启动一个进程内的V8引擎。它会对DOM进行水合，并拦截页面调用的隐藏JSON API——为你提供原始数据，而无需图形浏览器的开销。
**第三层（真实浏览器）**：如果遇到绝对的障碍，它会无缝地回退到检测并驱动你机器上的真实浏览器。
我还内置了所有工具，使其成为托管服务的完整替代品：
**守护进程模式**：运行`draco serve`，你将获得一个持久的HTTP服务器，带有与Firecrawl兼容的REST API。你可以立即更换API密钥并自托管。
**内置MCP服务器**：它原生暴露一个模型上下文协议服务器，可以直接插入Claude Desktop或你的AI代理。
**网页搜索**：内置并行多引擎网页搜索（绕过需要Google搜索API密钥的限制）。
**交互模式**：像开发者工具控制台一样状态驱动页面，在导航之间持久化Cookies（主要用于LLMs）。
它是完全开源的（MIT/Apache-2.0）。我只是想把这个分享给那些厌倦了与无头Chromium作斗争或支付逐页抓取费用的人。下载二进制文件，试试一个困难的URL。
请注意，它仍在开发中，因此可能会出现一些不常见网站的意外故障，但在大多数情况下，它相当强大，可以处理cf保护的网站和重度单页应用，而其他工具在处理时部分或完全失败，并且消耗更多时间或资源。（在example.com、hackernews、cloudflare、glassdoor、bluff.com、target.com、stake.com和thrill.com上进行了测试）
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┏━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━┳━━━━━━┳━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━┓
┃ 排名 ┃ 工具 ┃ 分数 ┃ 通过 ┃ 平均时间 ┃ 平均内存 ┃
┡━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━╇━━━━━━╇━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━┩
│ #1 │ Draco │ 769.7 │ 8/8 │ 3.45 │ 216.50 │
│ #2 │ Obscura │ 384.5 │ 4/8 │ 2.68 │ 87.59 │
│ #3 │ BrowserOxide │ 373.4 │ 4/8 │ 6.42 │ 105.95 │
│ #4 │ Playwright │ 342.2 │ 4/8 │ 1.71 │ 535.07 │
│ #5 │ Bouncy │ 196.6 │ 2/8 │ 0.59 │ 19.38 │
└──────┴────────────────┴───────┴──────┴──────────┴─────────┘
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仓库地址： [https://github.com/0xchasercat/draco/](https://github.com/0xchasercat/draco/)
你好，HackerNews——
我创建了一个验证引用的应用程序。主要动机是让检查学术论文中虚假引用变得更简单、更快捷。
你可以在这里注册这个工具：<a href="https://veruscite-data.com" rel="nofollow">https://veruscite-data.com</a>，并且可以在这里查看指标的基准和一些方法论的描述：<a href="https://github.com/apwheele/veruscite-data" rel="nofollow">https://github.com/apwheele/veruscite-data</a>。
如果你想在不注册的情况下查看大致的用户界面（至少是输出），可以查看一些示例：
<a href="https://veruscite-data.com/share/WWcj0furPRsDa8wlYKQSER1zQYpZBi2t--7jH75eKW8" rel="nofollow">https://veruscite-data.com/share/WWcj0furPRsDa8wlYKQSER1zQYpZBi2t--7jH75eKW8</a>
<a href="https://veruscite-data.com/share/xnHTxfP6bp7p3ZKdQegWuNvyQtXgs6INRM6oUyv0LPM" rel="nofollow">https://veruscite-data.com/share/xnHTxfP6bp7p3ZKdQegWuNvyQtXgs6INRM6oUyv0LPM</a>
<a href="https://veruscite-data.com/share/3Pu3dwCfc-ixPgtHutVFXgMU7FYw9qApSdDpMvscLZ8" rel="nofollow">https://veruscite-data.com/share/3Pu3dwCfc-ixPgtHutVFXgMU7FYw9qApSdDpMvscLZ8</a>
引用列表中存在许多小错误（可能在5%左右）。因此，即使你不担心虚假引用，这对编辑也是有用的。如果你注册了，我尽量让用户界面尽可能简单，以便人们能够审查输出并进行修改（确实存在错误，具体的错误率估计可以在GitHub上查看）。
所以，请告诉我你们的想法，HN！