AI 驱动的《史记》历史知识图谱 ，将全书 130 章、约 57.7 万字进行结构化整理，采用 22 类实体标注系统，累计完成 126,101 次标注，提供全文检索、9,588 个段落编号、3,198 个事件索引、15,747 条实体索引以及 130 条事件地铁图，还按照本纪、表、书、世家、列传等分类浏览，可精确定位人物、事件和具体段落，适合学习、查询和研究《史记》，完全免费。

3D史前动物博物馆 这个网站特别棒！可以 3D 旋转查看霸王龙、剑龙、三角龙、猛犸象、巨齿鲨、肿头龙、鱼龙等二十多种史前动物，自带语音旁白科普，还有配套参考资料，很适合家长带孩子了解史前生物。

ThreeUI（threeui.com）是由知名设计教育平台 Design+Code 创始人 Meng To 打造的一个面向现代 Web 开发的 Three.js & WebGL 交互式 3D UI 组件与模板库。 它的核心理念类似于 3D 领域的 “shadcn/ui”，旨在帮助开发者和设计师无需从零编写复杂的 GLSL 着色器和 3D 数学逻辑，就能为网站快速引入高质感的 3D 交互动效。 --- 主要特点与内容 丰富的 3D & WebGL 组件生态 Hero Sections（首屏区块）：适合现代 SaaS、AI 产品和创意网站的 3D 动态首屏。 交互式着色器与背景（Shaders & Backgrounds）：流体、粒子、程序化几何体、极光、网格等现代 WebGL 视觉背景。 3D 微交互与小部件：包括 3D 按钮、动态文本、交互式 3D 资产、卡片动效等。 完整的落地页模板（Landing Page Templates）：开箱即用的整套 3D 官网模板。 实时交互预览与参数控制（Live Controls） 每个组件页面都配备了实时的 Canvas/WebGL 渲染器和调参面板。 你可以在网页上直接调节颜色、速度、光照、几何形态等参数，直观确认效果后再复制代码。 现代前端工具链与即拷即用（Copy-Ready） 组件以 React + TypeScript (TSX) 为主，配合 Three.js / React Three Fiber (R3F) 及 GLSL 着色器代码。 采用类似 shadcn/ui 的设计模式，源码公开透明，支持直接复制完整 TSX 源码或通过 CLI 命令将代码添加到本地项目中，方便自定义与二次修改。 拥抱 AI 辅助开发（MCP 支持） 紧跟最新的 AI 编程范式，支持通过 MCP（Model Context Protocol） 直接将组件库集成到 Cursor 或 Claude Code 等 AI 编程助手。 开发者可以让 AI 直接读取 ThreeUI 的组件规范并自动生成/组装页面代码。 --- 版本模式 Community（社区开源版）：在 GitHub（MengTo/threeui）开源，包含数十个免费高质量组件、着色器及基础变体，无需登录即可免费预览与复制代码。 Pro（专业付费版）：提供更复杂商业级全套页面模板、高级 3D 资产、独占的着色器特效以及持续的更新维护。 --- 适用人群与场景 前端开发与全栈工程师：想提升项目视觉档次，但对 WebGL / Three.js 底层细节不够熟悉的开发者。 独立开发者与出海团队：快速为 AI 工具、SaaS 软件搭建具有极强视觉吸引力的现代官方落地页。 UI/UX 与动效设计师：寻找 3D 交互灵感，探索参数调节与前端落地可行性。

想知道AI智能体在现实中到底能派上什么用场，不妨逛逛 Agent Use Cases 这个站点。它每天从 Reddit、X 和 Hacker News 等社区挖掘网友分享的真实操作用例，目前已累计收录上千条。从让Claude梳理报税账单、用Grok打电话给海外餐厅订座，到自动取消流媒体订阅追回退款、帮程序员批量审查PR，内容覆盖财务管理、办公协作、研发运维等十几个类别。最省心的是，很多案例都附带了具体的提示词和原帖来源，无论是按模型找灵感还是按场景直接照搬，拿来参考都很实用。

如果你平时既琢磨界面视觉又关心前端落地，Designeer 很适合放进收藏夹。它专注于为设计师、开发者与创作者筛选实用资源，不仅收录了微交互拆解、交互动效、优质 SaaS 落地页等审美在线的灵感站点，也囊括了实用的组件系统与 AI 界面工具。网站还梳理了从排版法则、CSS 进阶到交互心理学的优质读物与教程，整体收录克制且重质感。平时做产品找参考、构思交互细节或是寻找好用的轻量工具，都能在这里随时找到灵感。

用类似地铁的形式来展示高铁站。

备课或学理科时，许多抽象概念很难单凭板书讲透。WeduLab 整理了一套做得很扎实的交互式教学实验，涵盖物理、化学、生物、地理与数学等学科。从电路搭建、天体与大气运动，到细胞三维结构、反应机理和立体几何，都能在网页里动手操作与观察。工具完全免安装、免注册，打开浏览器就能直接投屏演示或让学生自主探究，知识点对齐初高中课堂，部分内容还延伸至大学阶段。

Anthropic 上线新站点 claude.dev ，面向用 Claude 做开发的人。站点会发布工程深度文章、Claude Code 和 API 使用指南、Claude 团队成员的经验分享，另外还藏了一些彩蛋。 原来的文档网站仍在 code.claude.com/docs，首页导航里的 DOCS 链接会直接跳转过去。Claude.dev 更接近 Anthropic 工程团队的博客，文章分为智能体（Agents）、工程、实战手册（Playbooks）、技能（Skills）四类。技能指的是给 Claude 预先写好的一套操作说明，让它按固定流程完成某类任务。 首页现有的文章大多围绕 Claude 5 代模型的实际用法。例如《Building with Claude Sonnet 5.5》讲怎么用 Sonnet 5.5 开发，《What a task costs on Opus 5.5》算的是在 Opus 5.5 上跑一个任务要花多少钱，《The new rules of context engineering for Claude 5 generation models》讲怎样给新一代模型组织输入内容。 也有团队自己的工程复盘，比如《How we made claude.ai 3x faster in two weeks》，记录他们两周内把 claude.ai 提速 3 倍的过程。比如最新一篇是 9 月 28 日发布的《用 Claude 自动设计评测并逐步调优》。 对正在用 Claude API 或 Claude Code 的开发者，这些文章能直接看到 Anthropic 内部团队怎么用模型、怎么估算成本。 站点还收录了视频，包括 Claude Code 团队怎么用 Claude Code，以及 Ramp、DoorDash 等公司让员工用 Claude Code 和智能体工作的案例，完整视频放在 YouTube 上。 彩蛋之一是终端模式。点导航里的 TERMINAL，整个站点会变成命令行界面，文章列表像终端里的滚动输出，输入 /help 能看到可用命令。站点的主要入口都配了键盘快捷键，按 H 回首页，按 D 打开文档，按 T 进入终端。

能部署什么模型、速度如何、需要几台设备、多少量化都列出来了。 而且基本都是根据 DGX Spark的特性优化过的

《用户体验法则》是一套最佳实践汇编，设计师在构建用户界面时可以参考这些内容。

全球海洋观测体系每天都在产生大量数据：NOAA提供卫星海表温度，Argo浮标记录水下温盐结构，Copernicus Marine提供海流、风场和海浪，FAO、OBIS与WoRMS积累渔业、生物分布和物种分类信息，OpenAlex与Crossref汇集科研文献。 这些数据分布在不同机构、接口和文件中，变量定义、时空尺度、质量标准及访问方式各不相同。完成一次区域调查，通常需要经过数据检索、格式转换、质量控制、历史基线对比、空间分析、文献查证和报告撰写。 Ocean Intelligence将上述流程整合为一套可查询、可分析、可验证的海洋智能系统。 一、一个坐标，形成一份海洋档案 平台以地理坐标为统一入口。用户点击任意海洋位置，即可查看海域与水深、海表温度、海流、风浪、附近Argo浮标、水下温盐及生物地球化学剖面、FAO渔区、水生物种、异常事件和相关文献。 目前，平台覆盖全球海洋、中国近海及西北太平洋、南海、印度洋、北大西洋、南太平洋和地中海七个核心区域，接入NOAA、Argo、Copernicus Marine、WOA、FAO、OBIS、WoRMS等主要数据源。各类数据被统一映射至区域、时间、变量和证据模型，形成“海面—水下—生态—知识”四层联合分析。 二、海洋异常如何形成可靠结论？ 某个网格出现高温后，系统首先将其纳入异常候选，并检查观测完整性、质量标记、水体掩膜和分析误差，随后与历史气候基线进行比较。 以海洋热浪为例，系统会判断是否存在至少5个连续日尺度样本、持续跨度是否达到96小时、相邻观测间隔是否合理、周边网格是否出现一致变化，并检索附近Argo剖面，判断异常在垂向上的分布。卫星、浮标和模式数据的相互印证，共同决定事件置信水平。 事件按照证据强度依次进入普通观测、异常候选、持续监测、交叉验证、确认、减弱和关闭等状态。每个事件均建立独立档案，保存数据来源、产品编号、观测时间、基线值、异常值、样本数量、持续时间、空间邻域、支持证据、反向证据、参考文献及不确定性。 NOAA海表温度数据保留0.05°原生空间分辨率和分析误差；Copernicus Marine数据保留产品编号与有效时次；Argo数据保留平台编号、Cycle、采样压力、原始值、调整值及QC状态。用户可以沿事件档案追溯结论的形成过程。 三、将环境变化与渔业资源连接起来 用户选择一个坐标后，系统会判断其所属的FAO渔业统计区，检索周围100千米内的OBIS生物记录，计算真实球面距离，使用WoRMS校验有效学名，再与FAO ASFIS物种目录匹配。 结果包括物种中文名、科学名称、FAO代码、ISSCAAP分类、最近出现距离、记录数量及FishStat统计状态。研究者可以由此联合分析海温、海流、水下结构、附近物种与潜在生态影响。 四、AI如何参与海洋调查？ 确定性的数值计算与质量控制由程序执行，AI负责调用专业工具、组织证据、比较来源并生成解释。通过Ocean MCP，智能体可以查询区域状态、异常事件、Argo剖面、海流风浪、FAO物种和科研文献，生成态势总结、事件对比、每日简报及研究报告。 截至2026年8月28日，Ocean Intelligence已经完成多源数据接入、质量控制、异常筛查、证据验证、智能解释、报告生成和生产部署的核心闭环。 项目将持续为海洋坐标建立可追溯、可更新、可验证的智能档案，服务科研分析、资源调查、生态观察与公众探索。

llmfit是一个轻量级的命令行工具，专门解决“我的电脑到底能跑什么模型”的痛点。它通过扫描系统的RAM、CPU以及显卡的显存，自动对比Hugging Face上的模型数据库，并根据量化精度、推理速度和上下文长度给出一份适配清单。它支持Ollama、llama.cpp、MLX等主流框架，让你在下载动辄几十GB的模型文件前，就能预判它在你的硬件上是丝滑运行还是直接崩溃。本地AI的门槛正在从“如何配置环境”转向“如何匹配硬件”。很多人看到新模型发布就想尝试，却往往卡在显存溢出的最后一步。社区评论里有人用GTX 1060老卡通过精细量化跑通了Qwen，也有人感叹硬件性能的极限。这个工具的价值在于把“跑得动”从一种玄学变成了确定的参数评分，帮开发者跳过盲目下载的试错阶段。但也要注意，物理层面的“装得下”不代表任务层面的“好用”，模型在特定代码或逻辑任务上的表现，仍需在确定兼容性后再做筛选。对于追求效率的开发者来说，这是一款能让你看清自己硬件天花板的实用插件。

用一种可交互的方式来学习如何制作音乐，并且只需要浏览器就可以完成这个课程。当然，也可以把在线制作的作品导出到 Ableton Live 的软件上。 教程从最简单的互动展开，分别介绍了节奏、音符和音阶、和弦、贝斯、旋律、歌曲结构，并且在高级话题中讨论了很多音阶、调式以及和弦方面的进阶课题。 非常有意思的免费课程，目前还是Beta版，而且还有中文版！ https://learningmusic.ableton.com/zh/

一个超酷的木工网站，提供木工图纸、木材信息、木工知识等内容。

在传统的中学文史学习中，关于历史人物的事迹，诗词，到访地点，历史功绩是分散在多本教材的众多角落了，对于历史人物的一生很难有深入了解。[皱眉] 故事地图采用多Agent协同的架构，只要输入历史人物的名字，后台的AI Agent会完成资料检索，数据清洗，地图定位，结构化整理，初稿，校验整理等工作，节省老师备课时间。[点赞]

LabEx 整合了原有的 linuxjourney 资源，提供超过六千个涵盖 Linux、DevOps 和网络安全的实操实验。它最大的特点是完全去视频化，学习者直接在浏览器内置的真实终端里操作，配合基于 ChatGPT 的 AI 助手解决报错。平台通过技能树引导，覆盖了从基础编程到 CKA、RHCSA 等专业认证的实战练习，且核心资源保持开源和免费。很多人在学习运维或安全时容易陷入“一看就会，一动就废”的陷阱，因为搭建实验环境本身的琐碎往往消耗了大部分热情。这种将文档与环境深度耦合的模式，把学习重心从记忆知识点转向了解决具体问题。社区观点认为，虽然 AI 助手的引入降低了门槛，但真正的价值在于那些贴近生产环境的项目设计，它让技术学习回归到“折腾”本身，而不是单纯的刷课。对于想转行或考证的人来说，这种低成本的试错空间比任何高价网课都更有含金量。

Yuki Capital发布的UI SFX项目为Web、移动端和游戏设计提供了一套完整的开源音效方案。它包含78种语义化界面指令，并针对每种指令提供了极简、机械、玻璃感等12种不同风格的演绎，总计936个音频文件。所有资源均遵循CC0协议，支持免费商用且无需署名，开发者既可以直接下载MP3文件，也能通过配套的JavaScript库在项目中快速调用。长期以来，音效在产品设计中往往是容易被忽略的补丁，开发者常在素材堆里翻找风格迥异的零散音频，导致产品质感割裂。这个库的价值在于它建立了一套“听觉一致性”框架，让非专业音频设计师也能根据产品性格选择匹配的声学语言。社区评论指出，这种系统性的资源能有效解决交互反馈的廉价感。你应该意识到，好的UI音效并非为了装饰，而是作为一种隐性反馈，在不干扰注意力的前提下增强操作的确定性。

你可以用很口语的方式描述，例如： “输入框里打字后会消失的灰色文字” “弹窗后面那层半透明黑色背景” “文字太长后变成三个点” “轮播图下面的几个小圆点” 网站会尝试给出对应的正式名称、常见别名、代码或 API 名称，以及一段可以直接交给 AI 编程工具使用的提示词。

台风路径实时发布系统是由浙江省水利厅、浙江省水利信息管理中心主办的台风信息发布系统,系统提供最新最全的台风信息和台风路径,可及时准确地提供台风的实时信息、预报信息和历史信息,系统同时整合卫星云图、降雨等内容

如果哪个词不知道怎么读，上去查，里面会把Youtube上有这个词的片段挑出来，听这个词在句子里怎么读