Mentions

短剧流水线一条台。 @0xGky：开源 AID Studio——剧本→角色场景→分镜→图→视频→配音→预览串在同一工作台，可换不同文本/图像/视频/语音模型。GitHub：gzxx-2025/aid-studio 判断：已在做 AI 漫剧/短剧、想统一工具链的人先试；只偶尔出一张静帧的可跳过。先小样验证模型账单，别一上来全片量产。

@PokemonENS @ensdomains dont worry guys, i fixed it apps-monorepo#1679

@benjaminakar Raycast does too many things for my taste and Spotlight is slow so I built Blink purely out of love and necessity, not for virality dchacke/blink

Museガジェット一旦できた。 Muse自体の出来が非常に良いので、デスクトップマスコット化してみた。 Museからメッセージが届くとポップアップで表示。 IDELのまま、ある程度時間が経過するとランダムで用意しておいた動画を表示。カスタム可能 #MuseAI mowthow-works/muse-win-gadets t.co

hey @grok, I've been flagging posts with "hey @grok" in them as "not interested" for 4 days straight. how long will it take for the X algorithm to stop showing them to me? base your answer on xai-org/x-algorithm t.co

Resurrecting RSS for Kiroween: Haunted Feeds, a spec-driven feed reader This post was written as part of the Kiroween 2026 hackathon. RSS never died. Podcasts still run on it, and most blogs still publish a feed. What went away was the habit of reading feeds. For Kiroween's Resurrection category I built Haunted Feeds, a small self-hosted reader that turns the sites you follow into one daily digest with short summaries, in a Halloween costume. - 🎃 Live demo: rss-resurrected.onrender.com (free tier, the first load can take ~50 s) - 🎥 Video (under 3 min): youtu.be - 💾 Code (MIT): lxivlog64/rss-resurrected What it does - Follows RSS 2.0, RSS 1.0 and Atom feeds, imports and exports OPML - Removes tracking parameters from links and de-duplicates items across polls - Builds a digest for the last 24 hours, 3 days or a week, grouped by site - Runs with no API key: offline demo feeds and an extractive summarizer. Set OPENAI_API_KEY to get LLM summaries, with automatic fallback if the API fails How the project is set up for Kiro Everything Kiro reads lives in the .kiro/ folder of the repo, in the formats described in the Kiro docs. If you open the repo in Kiro, this is what you get: Steering (docs). .kiro/steering/ has the three foundation files Kiro defines: product.md (goal, zero-key requirement, tone), tech.md (Node 20, no build step, parsers must never throw, no secrets in code) and structure.md (module map). product.md and tech.md use inclusion: always; structure.md uses inclusion: fileMatch so it only loads when you work in src/ or test/. Specs (docs). Each feature has the standard trio in .kiro/specs/<feature>/: requirements.md with user stories and EARS acceptance criteria, design.md, and a tasks.md checklist. There are three: feed-ingestion, digest-summaries and opml-import. A typical criterion: > WHEN a feed is re-polled, THE SYSTEM SHALL NOT store an item whose id already exists. Writing the EARS lines first forced edge cases into the open: what counts as the same item, what happens with malformed XML (record an error, never throw), what to do with non-http URLs (HTTP 400). In Kiro, the tasks list in tasks.md is what its task execution UI tracks. Correctness properties. The feed-ingestion design lists properties that the code must satisfy, and test/parser.test.js checks them with fast-check: de-duplication is idempotent and order-preserving, URL normalization is idempotent and ignores utm_* and fragments, and the parser never throws on generated feeds. Hooks (docs). Two v1 hook files in .kiro/hooks/ use the PostFileSave trigger. One runs npm test when a file under src/ is saved; the other runs node --check on the source modules when any .js file is saved. MCP (docs). .kiro/settings/mcp.json is a workspace MCP config with the fetch server (uvx mcp-server-fetch), so the agent can pull a real feed when you ask it to look at one. A real bug: escaped HTML vs. entity limits After deploying, the Rust blog's Atom feed (https://blog.rust-lang.org/feed.xml) showed up as invalid-xml, even though it is perfectly valid. The cause: fast-xml-parser counts every standard entity (&lt;, &amp;…) toward a default limit of 1,000 expansions per document, a guard against "billion laughs" attacks. Blogs that put escaped HTML in <content type="html"> easily go past that; this one had about 1,400. Standard entities can't recurse, so the fix raises only the total-expansion cap and keeps the DOCTYPE entity size and depth limits strict. A fixture with the same shape is now a regression test, which failed before the fix and passes after it. The steering rule "parsers must never throw" is why this surfaced as an error on the feed rather than a crash. Try it git clone https://github.com/lxivlog64/rss-resurrected cd rss-resurrected && npm install && npm start # http://localhost:3000 npm test # 10 tests incl. 3 property tests Or open rss-resurrected.onrender.com and click 👻 Load demo. Happy Kiroween 🎃 Update: using Kiro on the project for real After the first version, I opened the repo in Kiro IDE 1.4.86 (Free plan) and used it on a new feature. Here is what happened, no polish. Spec mode. I asked for a Markdown export of the digest. Kiro first added requirement 7 to .kiro/specs/digest-summaries/requirements.md, in EARS form: WHEN the user requests GET /api/digest.md, THE SYSTEM SHALL return a Markdown document with content-type text/markdown…. Then it added task 6 to tasks.md, wrote digestToMarkdown in src/poller.js, added the route in src/server.js, and added a test. It asked before running npm test, which passed 12/12. One of its edits to server.js broke the file, and it caught and fixed that itself. Total: about 4.4 credits. Hooks. Both hook files showed up in the Agent Hooks panel, and I enabled them there. When I saved a source file by hand, I didn't see the run-tests hook fire. I'm still looking into that. MCP. The fetch server connected with one tool, and Kiro did call @fetch/fetch on a feed URL. The call was refused because DNS in my sandbox resolved the host to 198.18.0.1, a reserved address. So it's wired up, but it didn't fetch anything in my setup. The biggest change for me: I now write the requirement before the code, because that's what Kiro works from. Screenshots are in docs/KIRO_USAGE.md.

@schweingehtbree Yes. See this document for the details: github.com/VladimirReshetnikov/ProveIt/tree/main/…

DiscImageStudio: burn visible artwork onto CDs, DVDs and Blu-ray discs Discussion

Azeroth Survivors trainer preview.redd.it THIS IS FREE! I made a small Windows trainer for Azeroth Survivors, the free fan game. It keeps a few stats at high values during your run: Damage, Area, Luck and Gold on the current build. Use it only in a solo run or a game you host. Don’t use it when you join someone else’s game. It changes the stats on your own PC, so it does nothing for guests and can cause problems for other players. What it does - Finds your character by its stat pattern, so it works after restarts and most game updates. - Holds Damage, Area, Luck and Gold at your targets, and re-applies them after level-ups. - Doesn’t write anything in the lobby or menu. - Has a simple window with Start/Stop, Talents (raise the talent cap, or make a save with max talents), and a Launch Game button. Good to know - It’s experimental. Area, Luck and Gold need your character panel open once after each game update so the trainer can check where they are. - The exe is unsigned, so Windows SmartScreen or antivirus may warn about it. The full source is on GitHub. - Use it at your own risk. It’s an unofficial fan tool, not affiliated with the game or its developer. Download in github: github.com/nelbin4/Azeroth-Survivors-Trainer/rele… Feedback welcome, especially if a game update breaks it.

A maintainer asked me to rework my @picnic PR 🔍 My PR did two things at once. Feedback: retitle it, move the helper to a shared util with tests, add a guard test. Changes pushed, discussion continuing 🛠️ error-prone-support#2291 #Picnic #Java #BackendDeveloper #OpenSource

Building NoticeVault: a prototype for recurring USDC agreements with a funded notice period. Built using Arc Studio. Contract deployed on Arc Mainnet; end-to-end payment testing is still pending. Code: gnanam1990/noticevault @arc

DiscImageStudio: burn visible artwork onto CDs, DVDs and Blu-ray discs comments · posted on 2026.11.02 at 20:33:43 (c=0, p=3)

Pulse 是 macOS 上非常好用且审美在线的 AI 订阅用量展示工具（比之前我 vibe 的好太多），上周在更新 Omarchy dimagent 插件图标时，突然想到其实 Pulse 也是可以直接展示 dimagent 用量的就顺手提交了 PR。目前包含该 PR 的新版本 Pulse 1.12.6 已经上线了 qunqin24/Pulse t.co

I textured an entire street in Blender with Qwen Image 2.1, then made cyberpunk, anime and papercraft versions of it Every texture on this street corner was generated with local models and projected onto the geometry in Blender, using StableGen, my free and open-source add-on. How it was made: - The 3D assets (the car, the woman, the bench, lamp, hydrant, bin, crates and bush) are TRELLIS.2 meshes, each from a text prompt via a Qwen Image 2.1 reference image. The buildings, road and sidewalk are simple blocks. - Texturing: Qwen Image 2.1 (int8), 10 cameras. Each view is generated from a depth/geometry render of that camera, then projected and blended onto all the meshes at once. Each camera also got a prompt listing only the objects it actually sees, which stopped views from painting things that aren't there. The woman was textured separately with her own cameras. - The logo is a Masked Edit: paint a region, describe the change, and only that region is regenerated through the cameras that see it. Here it follows a reference image of the logo, which is on the development branch and coming in the next release. A few more Masked Edits fixed problem spots. - The looks are separate texturing runs with different prompts (the photoreal one with Marigold V2 PBR maps), baked and rendered in Cycles. Lighting is set up per look in Blender. Generated on rented RTX 3090/4090 cloud GPUs and my RTX 4080 (16 GB). Qwen Image 2.1 is under a non-commercial license; check each model's license before commercial use. GitHub: sakalond/StableGen Guide: github.com/sakalond/StableGen/wiki

Todoist 官方 MCP 能让 AI 按日期查待办、添加任务，MIT 开源。 让助手列“今天要做的事”时留意：源码默认也带上逾期任务，每次默认返回10条。想只看今天、又不漏项，要明确排除逾期并继续翻页。 Doist/todoist-mcp

Run one with the brainchain-worker skill for OpenClaw: github.com/usebrainchain/brainchain-worker/tree/m… How workers join and get hired: docs.usebrainchain.com

@neethanwu Here it is: spaceylamb/umbra-time-tracker Demo site: spaceylamb.github.io Everything is configurable: which sources, which model, which plugins

@jessi_cata @ESYudkowsky @jessi_cata Built it here: krandder/modal-udt-cooperation My naive order didn't work and causes FairBot and PrudentBot to defect. But it could be fixed so it does work after all. It doesn't solve equilibrium selection: in Battle of the Sexes, bots with different ordering of checks can fail to coordinate.

3. NousResearch/hermes-agent（259,583 Stars）：具备自适应成长能力的开源 Agent，能随用户长期交互和任务反馈持续沉淀心智。 源码：NousResearch/hermes-agent

i'm a ui designer, and i made a free media player that lets the video be the interface hey! this is cue, a free, open-source video and music player for windows :) i wanted to make something minimal but full of personality. its philosophy is “the video is the interface”: controls disappear when you don't need them, and dynamic lighting follows the colors of whatever you're watching. for music, there's album artwork and an audio-reactive pixel visualizer. it also has customizable subtitles, a thumbnail queue with drag-and-drop, and a phone remote for watching from bed. i'm a ui designer, and i'm building it with ai assistance, using c++ and libmpv. a lot of the recent improvements came directly from people trying it and sharing feedback. would love to hear what you think ♡ tinypeep/cue

Garhwali Language Library v1.3.0 is now live on PyPI! An open-source Python toolkit bringing Garhwali language, linguistics and cultural heritage into the digital ecosystem. Key highlights: • 2.39M+ morphological word forms • 3,619+ lexical lemmas across 27 domains • 5 Garhwali dialects • Hindi, English & Hinglish translation • Grammar and linguistic processing • 48 documented sacred places • 18 deity and cultural records • 20 folk songs • 86 digital books & 23,856 digitized pages • Phonetics, transliteration & NLP tools Built to help developers, researchers and language enthusiasts create technology around Garhwali. PyPI: pypi.org GitHub: infoakshatsinghbisht-eng/garhwali-language-library Install: pip install garhwali Open source. Built for language preservation. Made for the future. — Akshat Singh Bisht #Garhwali #Uttarakhand #Python #OpenSource #NLP #IndianLanguages #LanguagePreservation #AI

@hhariri @pelotasplus I use a shell alias pretty much like that. I also created a small Claude mod to show the email account so I don’t accidentally burn my personal tokens! github.com/hardkoded/hardkoded-skills/blob/main/p…

Capcom's Japan-only PS1 board game GaiaMaster is now in English. Dialogue, menus, cards, rules, help, bios and credits are translated, with the title logo redrawn in English in the original style. minhnhattonthat/gaiamaster-kamigami-no-board-game-en #PS1 #GaiaMaster #Translation

How TO **Easily** AFK The Summer Event in Anime Adventures! (EASY Macro) AutoHotKey : autohotkey.com CapyBara's Macro : github.com/capybarnia4life/AnimeAdventuresMacro/r… CapyBara's Discord Server : discord.gg/capybaraland Donation to the Owner : ko-fi.com [de-DE] So AFKst du das Sommer-Event in Anime Adventures ganz einfach! (EINFACHES Makro) AutoHotkey: autohotkey.com CapyBaras Makro: github.com/capybarnia4life/AnimeAdventuresMacro/r… CapyBaras Discord-Server: discord.gg/capybaraland Spende an den Inhaber: ko-fi.com [es-US] ¡Cómo hacer AFK fácilmente en el evento de verano de Anime Adventures! (Macro FÁCIL) AutoHotKey: autohotkey.com Macro de CapyBara: github.com/capybarnia4life/AnimeAdventuresMacro/r… Servidor de Discord de CapyBara: discord.gg/capybaraland Donaciones al creador: ko-fi.com [fr-FR] Comment AFK **facilement** l'événement d'été dans Anime Adventures ! (Macro FACILE) AutoHotKey : autohotkey.com Macro de CapyBara : github.com/capybarnia4life/AnimeAdventuresMacro/r… Serveur Discord de CapyBara : discord.gg/capybaraland Faire un don au créateur : ko-fi.com [hi] Anime Adventures में समर इवेंट को **आसानी** से AFK कैसे करें! (आसान मैक्रो) AutoHotKey: autohotkey.com CapyBara का मैक्रो: github.com/capybarnia4life/AnimeAdventuresMacro/r… CapyBara का Discord सर्वर: discord.gg/capybaraland मालिक को दान करें: ko-fi.com [id] Cara **Mudah** AFK Event Musim Panas di Anime Adventures! (Macro GAMPANG) AutoHotKey: autohotkey.com Makro CapyBara: github.com/capybarnia4life/AnimeAdventuresMacro/r… Server Discord CapyBara: discord.gg/capybaraland Donasi untuk Pemilik: ko-fi.com [it] Come AFKare FACILMENTE l'evento estivo in Anime Adventures! (Macro FACILE) AutoHotKey: autohotkey.com Macro di CapyBara: github.com/capybarnia4life/AnimeAdventuresMacro/r… Server Discord di CapyBara: discord.gg/capybaraland Donazioni al creatore: ko-fi.com [pt-BR] Como ficar AFK **facilmente** no evento de verão do Anime Adventures! (Macro FÁCIL) AutoHotKey: autohotkey.com Macro do CapyBara: github.com/capybarnia4life/AnimeAdventuresMacro/r… Servidor do Discord do CapyBara: discord.gg/capybaraland Doação para o criador: ko-fi.com

SEEKING WORK | Remote (US, Pacific time) | Fractional CTO / AI & agentic engineering Location: Henderson, NV (remote only) Remote: Yes Willing to relocate: No Rate: $175-225/hr, 5-30 hrs/wk, or monthly retainer Technologies: Stack-agnostic. Recent: TypeScript, Python, Go, Nix/Flox, Kafka, Grafana/Prometheus/Loki/Tempo, Z3, LLM agents (MCP, subagents), Azure/M365 Founder and principal engineer at Greybeard IT Support, a small AI-augmented IT and engineering shop. I take a few fractional engagements alongside it: - Fractional CTO for seed to Series A or small businesses: architecture, hiring and vendor decisions, codebase audits, and getting a founder-built or AI-generated app to production quality. - Agentic AI engineering: agent workflows that hold up in production, with evals, guardrails, and observability. - Verified, compliant software: I built Speckl, a spec-language compiler that does Z3 verification and emits SBOM and provenance artifacts (CycloneDX, SPDX, PROV-O) aligned to NIST SA-11. Useful if you're facing SOC 2 or supply-chain requirements. - Platform and observability: reproducible Nix builds, LGTM stacks, Kafka. Author of "The Soil Beneath the Code" and "A Walk in Mentoring." GitHub: github.com/wscoble Site: scott.scoble.me LinkedIn: linkedin.com Email: scott@scoble.me

GitHub 开源仓库（附默认英文与简体中文双语文档）： flylocus/surge-tailscale-panel 把这个面板打磨到敢于开源的过程中，专门填了几个工程与安全边界坑： 1. 原生 JavaScriptCore 兼容：剔除浏览器专属的 `URLSearchParams` 与 `btoa`，全量改用原生 ES5 与 Tailscale API v2 标准 `Bearer` 头，单次请求加渲染约 200ms。 2. 防误删与防假阳性：砍掉用 `lastSeen` 猜在线的回退逻辑，严格只认 API（`?fields=all`）明确返回的 `connectedToControl` 布尔值；同时加上 `id`、`name`、`hostname`、`os`、`user` 五项身份复合校验，所有 `DELETE` 请求必须确认返回 HTTP `2xx` 后才汇总为“已清理”。 3. 实测效果：我开启 `CLEAN_DUP:true` 跑了一轮后，18 个历史幽灵节点一次性全部清干净，配合 `MAX_VISIBLE:5` 把 18 台真实设备收敛在 6 行以内。下一步准备用 `$persistentStore` 把短期 OAuth Token 的本地换票续期也封进去。 觉得有用的话，欢迎去 GitHub 点个 ⭐ Star 支持一下，后续更新不迷路！

Razer Tarantula keyboard software 2026 I have one of these 2006 era programmable keyboards that has no active drivers for windows and I use Ubuntu Linux anyway. Using the REA (Reverse Engineer Anything) I had claude build a new set of tools so I can use the programmable keys. Maybe this is useful for someone else, so here's the link. rckmcnll/tarantula-linux Remix as necessary. Great to be able to bring dead hardware back to life!

Lite 够用，还是值得升级完整版？先看这张对照表 内容整理自完整版 commands/ 各文件 description 原文与 Lite 仓说明，非新实测。 先说结论：先用免费 Lite 版，不够用再看完整版。下面这张表只列事实，不催你买。 Lite 免费版：3 个命令 - /review：清单式代码评审：按正确性/安全/可读性/性能/测试五个维度给可执行意见，不纠结风格 - /commit：按 Conventional Commits 生成规范提交信息：类型前缀+祈使句主题+可选正文 - /test：为指定函数/模块补单测：先列用例清单再写代码，覆盖正常、边界、异常三类 这 3 个命令免费，在 Claude Code 与 Codex CLI 里都能用。改代码、写测试、做评审、提提交，这条收尾链路 Lite 版已经够走一遍。 完整版：另外 7 个命令 - /plan：把一个需求拆成可执行的任务清单：每步有验收标准、依赖关系和风险点 - /debug：系统性排错：先复现再假设，一次只验证一个假设，不靠猜 - /refactor：安全重构：先补测试当安全网，小步改、每步验证，不改变外部行为 - /doc：写中文技术文档：注释说清"为什么"，README 让新人 5 分钟跑起来 - /pr：从分支 diff 生成 PR 描述：改了什么、为什么、怎么测，reviewer 3 分钟看懂 - /onboard：新项目上手导游：10 分钟讲清它是干什么的、代码怎么组织、从哪开始改 - /release：发版前检查清单：版本号、changelog、测试、文档、回滚方案，一项项过 完整版共 10 个命令，在 Claude Code 与 Codex CLI 里真实调用测试过。 怎么决定 一个简单的判断：如果你经常用到上面另外 7 个命令里的两条以上（比如既要 /plan 拆需求、又要 /debug 排错），再考虑升级；只用到收尾链路的，Lite 版先用着。 入手顺序建议：先装 Lite 版，把 /test → /review → /commit 走一遍；走顺了、确实缺前面的环节，再看完整版。 购买信息（只写事实） 完整版早鸟 ¥9.90（限前 100 份）／正式 ¥19.90，付款后 12 小时内通过爱发电私信发送下载链接，7 天无理由退款（按爱发电平台规则处理）。 风险提示：Claude Code 官方对国内地区账号有较严的风控，存在封号可能；如果你用的是国内网络/国内支付注册的账号，建议优先用 Codex CLI 跑本包，10 个命令在 Codex 上全部实测通过。 链接 - 免费 Lite 版（/review、/commit、/test 三命令）：alapha888/cn-ai-coding-workflow-lite - 完整版（10 命令，早鸟 ¥9.90／正式 ¥19.90，付款后 12 小时内私信交付，7 天无理由退款）：afdian.com - 10 篇规则短文合集索引：gist.github.com

これ自分も気になってたがどうなったのだろうなぁ。もうそろ2026年も終わりそうなのだけど。 community#210910

英文讲座想看完，听写太慢；按分钟收费的字幕服务一小时几十块，自动字幕高清导出还要会员。 videolingo 一条流水线：语音识别切句+翻译+时间轴对齐+压回视频，还能配音。 huanshere/videolingo

Official Qubitcoin Testnet Two tasks. One testnet node. The unofficial Testnet kit bundles a node, wallet + CPU miner with a simple monitor: run qhash, deqode or both. Stop mining while keeping the node running. Guided Windows/WSL2 setup: alfonsknecht67-byte/qubitcoin-testnet-node-miner-kit $QTC #Qubitcoin t.co

@Ga_Vasques Wow, so many bot alternatives! I started making this tool to move bots around (import/export/sync, and have them chat to each other). Only Grok Bot and Hermes so far, so help making it work on all of those would be cool! hudsonwa/botport

@LexnLin you need smth like this in ur claude.md helps a ton SunkenInTime/d-stack t.co

`pg_query_plan` has been separated from pg_plan_inspector. s-hironobu/pg_query_plan P.S. pg_plan_inspector is currently undergoing a complete overhaul.

In less than 1 week spare time (most effort in the weekend) I was able to produce (w Opus 5.5 mostly on the phone) reasonably full featured Nim bindings for Polars with a lots of usage docs. Very fun! pietroppeter/nanuq

@Joyortoy7 @karpathy You can use SponsorBlock for that! ajayyy/SponsorBlock

Aqueous Archive Format I have been working on the Aqueous Archive Format for many years, and the recent advancement of AI significantly accelerated the process. I believe this is the best way to use AI: human sets the goals and ideas, machine experiments and verifies them. (Anyone with a hands-on experience with compression algorithm knows those jobs are very annoying to do.) It is an openly specified and implemented format designed around the concept of lossless recompression; a file in an Aqueous archive is described by a formula, a small stack-machine program over stored blocks that applies Wasm modules carried in the archive itself, so new transforms need no update to the extractor. Since the Wasm module itself is untrusted, a decompressor only runs known modules natively; everything else goes into a sandbox. If you are into the compression, you'll recognize that's ZPAQ and yes, it's the same concept done with modern tools much more carefully. Aqueous also supports preset dictionaries, random access to individual files, appending, encryption and rich metadata, and every aspect of the format is specified (still a draft, so it may change, but not drastically), with room for recovery records and overlay archives that the code doesn't implement yet. (Well, I had to start with the specification because the implementation was costly back then. Now it is paying back by rigorously guiding coding agents.) Okay, let's talk about actual numbers. Aqueous as of 2026-11-01 compresses Matt Mahoney's 10GB benchmark into less than 2.5 GB (Apple M4, 10 cores): method size time ------------------------------ ----------- ---------------------------------------------- tar | zstd -3 -T10 4.68 GB compression: 33 s tar | zstd -3 -T10 --long=31 4.17 GB compression: 36 s zpaq 7.15 3.70 GB unknown aqr (level mid, aka -5) 2.498 GB compression: 164 s (61 MB/s, 3.1 GB peak) descompression: 38.8 s (258 MB/s, 2.6 GB peak) To be clear, I think this is still slow; my original goal for the level mid was 100 MB/s compression and yet some formats are just difficult to optimize, hence some discrepancies. Compression also includes the round-trip check of every file so that that affects the timing. Still it makes Aqueous a good candidate for the Pareto frontier. (Not exhaustively checked though!) There are many more things to talk about (memory optimization, streaming, deduplication, similarity-based optimizations etc.) but hopefully this introduction is interesting enough to you. The official Windows GUI and multi-platform CLI are available, so try it and please tell me your comments and opinions!

romi is a libretro frontend that plays games in the terminal from Atari 7800 to PS2. I love making little tuis and tools for myself and I had the idea recently to centralize all of my games across ROMs, ports, Steam, all of that, into a little tui that could show me metadata, box art, that kind of thing. Then I remembered a post on here from a while back about a gameboy emulator that runs in your terminal and thought I might like to see if I could do that with some other 2d systems like Sega Genesis or GBA. The way I ended up doing it was running the games using their libretro cores, like retroarch does, but then using the kitty graphics protocol to draw the frames into the terminal window. After that I started working on some 3D systems and I just got ps2 dialed in recently. It has retroachievements as well but not hardcore mode since I would need to be approved and I'm of course not thinking about doing anything like that yet. RA is built in nicely with badges and rich presence. It doesn't come with any games or cores but you don't need retroarch installed so long as you have the cores. It is Linux only and playing games inside romi only works in ghostty and kitty for now. I have it in the flair but I do want to be up front that I did use Claude Code pretty extensively in making this. It is ~21,000 lines of Rust in 11 days. If you want to try it out, it's on GitHub or you can install with cargo install romi. If you have any questions let me know or put in an issue if you'd like. If you do play it, I would love to know how you like it, how the initial setup goes for you, how it plays on different GPUs, or anything else you'd like to share. Thank you!

@postentropyy @MigTavares @OpenAIDevs is this not it? openai/git

i designed a media player that reacts to what’s playing hey! i'm a ui designer building cue, a free, open-source video and music player for windows. the idea behind it is “the video is the interface.” the controls disappear when they're not needed, while dynamic ambient lighting responds to the colors of what's on screen, extending the mood beyond the video itself. with music, that same idea takes a different form: album artwork and a pixel visualizer that reacts to the audio. it's built with c++ and libmpv, with ai-assisted development. code drives the color-responsive lighting, audio visualization, and interface transitions. my focus is shaping how these behaviors look and feel together, keeping everything expressive but unobtrusive. would love to hear your thoughts on the lighting and motion :) source: tinypeep/cue

First, love it. Second, aren't you worried that video to text (AI lip reading) will be good enough so it can be a software only solution with any webcam? (e.g. lipnet.ai) edit: what about solutions such as amywork777/lipflow

Still haven’t found anything that beats the power of DINOv3 for visual embeddings. 🔥 New vision models keep coming, but DINOv3 is still incredibly hard to beat. facebookresearch/dinov3 #ComputerVision #AI #DINOv3

toaster can pick from your spotify now 🎧 open a playlist inside toaster, it plays in the spotify app, and toaster writes the song out as live code 🎵 baby jane - all the saints vip free in your browser: toaster.locust.lol ⭐ StopBanning/toaster t.co

トークンの節約法について整理してみた きっかけ 普段 Claude Code を何となく使っていますが、トークンがどこでどれだけ消費されているのかはあまり意識したことがありませんでした。 普段何気なくやってることがトークンコストの観点で得なのか損なのかも分からないままでした。 そこで仕組みの調査・自分の素朴な疑問点を解消するベースで、開発体験を損なわずにトークンを節約する方法を整理してみました。 この記事の結論 整理した結果、自分が採用することにしたのは次の4つです。 やること 理由 1タスク1セッション。別のタスクに移るときは /clear 関係ない履歴が、毎ターン入力に乗り続けるから /compact は、同じタスクをまだしばらく続けるときだけ使う。終わりかけなら使わない compact 自体が大きなリクエストで、元を取るのに13ターン前後かかるから モデルを切り替えたくなったら、計画や進捗をファイルに書き出して /clear してから切り替える 履歴を抱えたまま切り替えると全履歴の書き込み直しになり、元を取るのに十数ターンかかるから 帰る前に引き継ぎを書き出して、翌朝は /clear から始める キャッシュが有効なうちなら安く、古い情報も持ち越さないから 記事内で、それぞれの根拠を詳しく見ていきます。 トークンが消費される仕組み（ざっくり） 毎ターン、会話全体が送り直されている Claude は会話の内容を覚えているわけではないので、それまでの会話全体を毎回入力として受け取っています。 つまり、同じ「1往復」でも、セッションが長くなるほど1回あたりの入力トークンは増えていきます。 入力に乗るものは、大きく2種類に分けられます。 種類 中身 固定で乗るもの システムプロンプト、ツール定義、CLAUDE.md、MCP サーバーのツール定義 積み上がるもの 自分とのやり取り、読み込んだファイル、コマンドの出力（テストログなど） プロンプトキャッシュのおかげで、実際はそこまで高くない 毎回全部を送り直していると聞くと高そうですが、前回と同じ先頭部分はキャッシュから安く読める仕組みがあります。 Claude Code では、これがデフォルトで自動的に使われています。 キャッシュから読む: 通常の入力単価の1/20（Opus 5.5 / Sonnet 5.5 の場合） キャッシュに書き込む: 通常の入力単価の2倍（有効期限1時間の場合。5分の場合は1.25倍） 最後に使ってから有効期限が過ぎると、キャッシュは切れる 有効期限は使い方で変わります。Claude Code の公式ドキュメント（Prompt caching）によると、Claude Code はサブスクリプションのプラン内で使っている場合は1時間、API キーや追加の利用クレジットで使っている場合は5分です。 自分の環境（サブスクリプション）でログを確かめてみると、実際に1時間が境目になっていました。前のリクエストからの間隔ごとに、キャッシュから読めた割合を集計した結果です。 前のリクエストからの間隔 キャッシュから読めた割合（中央値） 5分未満 99% 5分〜1時間 100% 1時間〜2時間 5% 2時間以上 8% つまり、サブスクリプションなら1時間以内の休憩ではキャッシュは残っています。 逆に、翌日の再開では必ず切れています。 この記事の試算は、この「サブスクリプション・有効期限1時間」を前提にしています。 キャッシュは何を、どの単位で持っているのか キャッシュは「セッションごと」ではなく、「モデル」と「入力の中身」で管理されています。 入力は毎回「ツール定義 → システムプロンプト → 会話履歴 → 今回の入力」の順に並んでいます。キャッシュが使えるのは、このうち前回のリクエストと、先頭から順番に見てまったく同じ部分だけです。 例えば、2ターン目のリクエストはこうなります。 入力の中身 1ターン目にも送ったか キャッシュ ツール定義 送った（同じ） 読める システムプロンプト 送った（同じ） 読める 1ターン目の質問と回答 送った（同じ） 読める 2ターン目の質問 初めて送る 書き込む 会話は後ろに足されていくだけなので、普段は前回までの部分がまるごとキャッシュから読めます。 ただし、途中の1か所でも前回と違うと、そこから後ろはすべて読めなくなります。 例えばシステムプロンプトが少しでも変わると、その後ろの会話履歴が前回とまったく同じでも、全部書き込み直しになります。「どこまで前回と同じだったか」を先頭から順に見ていく仕組みなので、途中で違いが出たら、そこで打ち切られるイメージです。 緑がキャッシュから読む部分、赤が新しく書き込む部分です。 中身が同じなら、別のセッションでもキャッシュは共有されます。ツール定義やシステムプロンプトのように、どのセッションでも同じ部分は使い回されています。 キャッシュの中身そのものは見えませんが、どれだけ読み書きされたかは確認できます。 Claude Code は ~/.claude/projects/ 以下に JSONL 形式でログを残していて、リクエストごとに cache_read_input_tokens（読んだ量）と cache_creation_input_tokens（書き込んだ量）が記録されています。日別・セッション別にざっくり見たいなら、このログを集計してくれる ccusage（npx ccusage@latest）が手軽です。 ! この記事で「ログで確認した」と書いているのは、個人端末のログです。使用量は業務の開発とかなり違うので、使用量の数字は載せず、キャッシュの挙動の確認にだけ使っています。 キャッシュが原因で悪さはしないのか キャッシュは中身が見えず、自分でクリアすることもないので、意図せず放置したままになります。 そこで気になっていたのが、「放置したキャッシュが回答の精度を下げないか」と「保持しておくこと自体にコストがかからないか」の2つでした。 結論はどちらも問題ありません。 精度は下がらない: キャッシュは「前回と完全に同じ部分の計算結果」を使い回しているだけで、余計な情報が足されることはありません。Claude が見ている内容は、キャッシュがあってもなくても同じです 保持コストはかからない: 料金が発生するのは書き込むときと読むときだけで、使わなければ自動で消えます 精度に影響するのは、キャッシュではなくコンテキスト（会話履歴そのもの）の方です。 キャッシュ コンテキスト 中身は見えるか 見えない /context で見える 精度への影響 なし あり（不要な情報が残ると落ちる） 自分で消す必要 なし（自動で切れる） あり（/clear、/compact） キャッシュについて気をつけるべきなのは、「知らないうちに外れて割高になる」ことだけです。Claude Code の公式ドキュメントと Claude API の公式ドキュメントで確認すると、外れる操作と外れない操作は次の通りでした。 操作 キャッシュ モデルを切り替える 外れる（すべて） 有効期限を過ぎて放置する 外れる（すべて） システムプロンプトが変わる 外れる（すべて） effort を変える（Opus 5.5 / Sonnet 5.5 などの新しいモデル） 外れない 途中で MCP サーバーを追加する（ツール検索が有効な場合。デフォルトで有効） 外れない 途中で CLAUDE.md を編集する 外れない（ただし、そのセッションには反映されない。下で説明） 普段の使い方で気にするべきなのは、モデルの切り替えと放置の2つくらいです。 セッションの途中で CLAUDE.md を編集したらどうなるか 作業中に「これは CLAUDE.md に書いておこう」と編集することがありますが、公式ドキュメントによると、その編集は今のセッションには反映されません。 プロジェクト直下とユーザー単位の CLAUDE.md は、セッション開始時に1回だけ読み込まれ、そのまま使われ続ける 編集した内容が反映されるのは、次に /clear・/compact・再起動したとき サブディレクトリの CLAUDE.md は、そのディレクトリのファイルを触ったときに初めて読み込まれるので、読み込まれる前の編集なら反映される コスト面では、編集してもキャッシュは外れないので、途中で直すこと自体はタダです。 ただ、すぐには効かないので、「CLAUDE.md を直したのに Claude が従わない」と感じたら、反映されていないだけかもしれません。CLAUDE.md の修正はタスクの区切りでまとめて行い、/clear で反映させるのがちょうどいいと思います。 モデルごとのコスト差 Claude の主なモデルの API 単価は次の通りです（100万トークンあたり、2026年11月時点。出典: Pricing）。 モデル 入力 出力 キャッシュ書き込み（1時間） キャッシュ読み Fable 5.1 $10.00 $50.00 $20.00 $0.25 Opus 5.5 $4.00 $20.00 $8.00 $0.20 Sonnet 5.5 $2.00 $10.00 $4.00 $0.10 Haiku 5.5 $0.10 $0.50 $0.20 $0.01 ※ Haiku 5.5 は10万トークンまでの単価です。 表を見て気づいたことが3つあります。 キャッシュが効いていれば、入力より出力の方が高くつく Opus 5.5 なら、10万トークンの履歴をキャッシュから読んでも$0.02です。一方で、出力（思考を含む）は2Kトークンで$0.04かかります。長いセッションでも、キャッシュさえ効いていれば、コストの中心は出力になります。 Haiku は桁違いに安い Opus の1/40なので、ちょっとした質問なら Haiku で十分なことも多そうです。 モデル選びと同じくらい、effort（思考の深さ）が効く 思考は出力トークンとして課金されるので、同じモデルでも effort の設定で出力量が大きく変わります。 文脈集めにどれだけ使っているのか セッションを始めたときや、ソースコードを読ませて文脈を集めるときに、かなりトークンを使っている気がしていました。 セッション開始時点で、すでに固定部分が乗っている 何も作業していない最初のリクエストの時点で、システムプロンプト・ツール定義・CLAUDE.md・MCP などの固定部分が乗っています。 入れている MCP サーバーやスキルの数で大きく変わるので、自分の環境の値は /context で確認するのが確実です。使っていない MCP サーバーや、肥大化した CLAUDE.md は見直す価値があります。 一番効いてくるのは、ファイルの読み込みとコマンドの出力 一度読み込んだファイルや出力は、その後のターンでもずっとコンテキストに残り続けます。 つまり、最初の文脈集めで読み込んだ量が、そのセッションの残りすべてのターンの重さを決めます。 節約するなら、次の3つが開発の速さを落とさずにできます。 方法 効果 依頼するときに、関係するファイルやディレクトリを指定する 探索のための読み込みが減る CLAUDE.md に「どこに何があるか」を短く書いておく 毎回の探索が減る（CLAUDE.md は毎ターン乗るが、キャッシュで安い） テストやビルドの出力を絞る 不要なログがコンテキストに残らない サブエージェントは裏で勝手に起動しているのか 見えないところでサブエージェントが勝手に起動して、トークンを食っている気もしていました。 サブエージェントは、Claude が自分の判断で起動します。ただし完全に裏で動いているわけではなく、起動するときはツール呼び出しとして画面に表示されます。出力が折りたたまれていると見落としやすいだけです。 サブエージェントは親とは別のコンテキストで作業し、親には結果の要約だけを返します。広い調査を任せれば親のコンテキストが膨らまない一方、毎回ゼロから文脈を集めるので、起動しすぎるとその分コストがかさみます。 意外だったのは、調査用の組み込みサブエージェント（Explore）が、デフォルトではメインの会話と同じモデルで動くことです（公式ドキュメント（Subagents））。メインが Opus なら、調査も Opus で行われます。 気になる場合は、開発の速さを落とさない範囲で次のような手が打てます。 方法 強さ 内容 サブエージェントを安いモデルで動かす 弱 環境変数 CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=haiku を設定する。カスタムエージェントなら定義に model: haiku と書く CLAUDE.md にルールを書く 弱 「サブエージェントは広い調査のときだけ使う」など 起動前に確認を求める 中 権限設定で Agent ツールを ask にする まずは、安いモデルで動かす設定だけで十分だと思います。 「作り直し」が起きる3つの場面 ここからは、普段自分が何気なくやっていて「これって損してない？」と気になっていた3つの操作を見ていきます。 セッションの途中でモデルを切り替える /compact する セッションを放置して、翌日そのまま再開する この3つはどれも、キャッシュやコンテキストを作り直す操作です。 どれも「最初に1回、余分なコストを払う代わりに、その後の1ターンあたりが安くなる」という形をしています。 なので考え方は共通で、「最初に払った分を、その後の安くなった分で取り戻せるか」で損得が決まります。 例えば /compact に$0.31かかっても、その後1ターンあたり$0.024安くなるなら、13ターン続ければ取り戻せます。逆に、5ターンで作業が終わるなら、払った分を取り戻せずに損をします。 以下の試算は、すべて Opus 5.5 の単価・キャッシュの有効期限1時間を基準にしています（API キーで使う場合は有効期限5分・書き込み1.25倍なので、金額はもう少し下がります）。 セッション途中のモデル切り替え 結論: 負担は「切り替えた直後の1回」。ちょっとした用事のために切り替えると元が取れません。 キャッシュはモデルごとに別管理なので、モデルを切り替えると、次のターンでそれまでの履歴をすべて新しいモデル用に書き込み直すことになります。 一方で、元のモデルのキャッシュは1時間残っているので、1時間以内に戻るなら戻る側の負担はほとんどありません。 ログでも、この挙動を確認できました。 操作 キャッシュから読めた割合 Opus → Sonnet に切り替えた直後（約17万トークン） 14% その3分後に Sonnet → Opus に戻した直後 98% 10万トークンのセッションで試算すると、次の1ターンの入力コストはこうなります。 操作 次の1ターンの入力コスト Opus のまま続ける 約$0.02 Sonnet に切り替える 約$0.40 1時間以内に Opus に戻す 約$0.02（＋Sonnet で増えた分の書き込み） 1時間以上たって Opus に戻す 約$0.80 Sonnet に切り替えて節約できるのは、1ターンの出力を2Kトークンと仮定すると、出力とキャッシュ読みを合わせて約$0.03です。 つまり、切り替えで払った分を取り戻すには、十数ターン Sonnet で作業を続ける必要があります。 切り替えるなら、セッションの冒頭か /clear の直後にします。コンテキストが小さいうちなら、作り直しの負担はほとんどありません。 作業の途中で切り替えたくなったときは、計画や進捗をファイルに書き出してもらってから /clear し、新しいモデルにそのファイルを読ませると、文脈を引き継ぎつつ負担を小さくできます。 /compact は節約になるのか 自分はよく /compact を使うのですが、これが節約になっているのかは正直分かっていませんでした。 結論: その後も作業を続けるなら得。終わりかけのタイミングでやると損です。 /compact は、それ自体が「全履歴を読んで要約を出力する」1回分のリクエストです。公式ドキュメント（Manage costs effectively）にも、大きなコンテキストの compact はそれ自体が大きなリクエストになる、と書かれています。要約は出力トークン扱いなので、単価も高めです。 その代わり、終わった後はコンテキストが小さくなり、1ターンあたりのコストが下がります。 要約の大きさの目安として、ログに残っていた自動 compact（1件）を見ると、約40万トークンの履歴が約1.2万トークンの要約になっていました。 これをもとに、15万トークンのセッションで、要約が1万トークン、compact 後のコンテキストが固定部分を含めて3万トークンになると仮定して試算します。 操作 コスト そのまま続けた場合の1ターンの入力 約$0.03 /compact 1回 約$0.31（読み込み$0.03 + 要約の出力$0.20 + 要約の書き込み$0.08） compact 後の1ターンの入力 約$0.006 1ターンあたり約$0.024安くなるので、この試算では13ターン前後で元が取れます。 思っていたより取り戻すのに時間がかかるので、「あと数ターンで終わる」タイミングの compact は損です。 また、要約から漏れた情報を取り戻すために Claude がファイルを読み直すことがあり、その分のトークンもかかります。 /clear との使い分けは次の通りです。 状況 おすすめ 別のタスクに移る /clear（コストゼロで、一番小さくなる） 同じタスクをまだしばらく続ける 指示つきの /compact（例: 「〇〇の実装方針だけ残して」） 同じタスクだが、あと数ターンで終わる 何もしない（compact しても元が取れない） セッションを何日も使い続けるのはアリか 自分はセッションを閉じずに放置して、翌日そのまま再開することがよくあります。作業が途中のこともありますし、何よりコンテキストが残っている方が早いからです。 結果として、1つのセッションをタスクが終わるまで何日も使い続けています。 結論: お金の面では大きな損ではありません。問題になるのは、コンテキストの「重さ」と「古さ」です。 再開した最初の1ターンだけ割高になる 翌日にはキャッシュが必ず切れているので、全履歴を書き込み直します。15万トークンのセッションなら1日1回約$1.20で、一から説明し直すコストと比べると大差ないこともあります。 コンテキストが膨らみ続ける 毎ターンの入力が重くなり、自動の compact も発生しやすくなります。そのたびに要約で文脈の精度が少しずつ落ちます。 コンテキストの情報が古くなる（一番危ない） pull や他の人の変更があっても、Claude は前日に読んだファイルの内容のまま作業します。古いコードを前提に編集してしまう可能性があり、これはトークンではなく品質の問題です。 そこで、「コンテキストがあるから早い」というメリットを残しつつ、重さと古さを避ける運用にすることにしました。 タイミング やること 帰る前 進捗・決まったこと・次にやることをファイルに書き出してもらう 翌朝 /clear してそのファイルを読ませる 再開時 pull などで変更があれば「関連ファイルを読み直して」と一言添える ポイントは、書き出しを翌朝ではなく帰る前にやることです。最後の作業から1時間以内ならキャッシュがまだ有効なので、全履歴を安く読めます。 タイミング 全履歴（15万トークン）を読むコスト 帰る前（キャッシュ有効） 約$0.03 翌朝（キャッシュ切れ） 約$1.20 同じ操作でも、タイミングだけで料金が大きく変わります。 迷ったら「払った分を取り戻せるか」だけ考える モデルの切り替えも、/compact も、翌日の再開も、損か得かは「最初に払う分を、その後の安くなった分で取り戻せるか」で決まりました。 冒頭の4つは、どれもこの判断基準を普段の開発に当てはめたものです。 作業中に迷いやすい場面を、判断の流れにするとこうなります。 ルールを全部覚えておく必要はなく、迷ったときに「これは払った分を取り戻せるか」と考えるだけで十分です。 そして、トークンの節約は、あくまで開発体験を損なわない範囲でやるものです。まずは自分のログや ccusage で使い方を見てみると、どこを削るべきかが見えてくると感じました。 参考 Prompt caching - Claude Code Docs Manage costs effectively - Claude Code Docs Subagents - Claude Code Docs Prompt caching - Claude API Docs Pricing - Claude API Docs ccusage

I built TVDisk: watch movies from NTFS/exFAT drives on Fire TV, no root. Fire OS won't mount them, so I wrote my own USB driver and file system readers 🔥 Open source, beta: Manutapiaz/tvdisk

Sdcb.SimdCodecs: pure-managed, MIT image codecs for .NET 10, with a JPEG decoder faster than libjpeg-turbo I've been working on Sdcb.SimdCodecs（sdcb/SimdCodecs%EF%BC%89, a set of image codecs written entirely in C#. It has no native dependencies, works with NativeAOT, and also runs in the browser through WebAssembly. Formats: JPEG (including Ultra HDR), PNG, WebP (lossy, lossless, alpha, animation), GIF, TIFF, BMP, ICO/CUR, QOI and Netpbm, all decode and encode. JPEG 2000 and JBIG2 are decode only, mainly for PDF images. EXIF and ICC are read and written. Why I built it: my other OSS projects (pure-.NET OCR and similar) need to load images without native binaries. ImageSharp was the only real option. Its newer versions require a license key at build time, and that requirement passes to everyone downstream of an open-source library. The last version without a key, 3.1.12, now reports security advisories in dotnet list package --vulnerable. I wanted something MIT that I could depend on without those problems. This library only encodes and decodes. It does no resizing, drawing or filtering, so it doesn't replace ImageSharp's processing features. Performance (single thread, Ryzen 7 5800X, time relative to the native library, lower is faster): ||Native|SimdCodecs|ImageSharp 3.1.12| |:-|:-|:-|:-| |JPEG decode, 446 files (vs libjpeg-turbo 3.2.0)|1.00×|0.82×, 0 B allocated|1.77×| |WebP lossy decode, 1080p (vs libwebp 1.6.0 with SIMD)|1.00×|0.88×|–| |WebP lossless decode, 1080p|1.00×|0.72×|–| The JPEG encoder is slightly faster than libjpeg-turbo at the same quality setting, and its files are slightly smaller. PNG decode runs in 0.25–0.61× of libpng's time. WebP output is byte-identical to libwebp. JPEG output is bit-identical across AVX2, SSE, ARM AdvSimd, scalar and NativeAOT. JPEG 2000 is still about 2× slower than OpenJPEG. Full methodology and raw results are in the repo's benchmarks/ folder. using Sdcb.SimdCodecs; using Sdcb.SimdCodecs.Abstractions; byte[] file = File.ReadAllBytes("photo.webp"); SimdCodecs.TryReadInfo(file, out ImageInfo info); byte[] bgra = new byte[info.Width * info.Height * 4]; SimdCodecs.TryDecodeInto(file, bgra, info.Width * 4, ImagePixelFormat.Bgra32);  // BGRA, BGR, grey… straight into your buffer Clean room: algorithms come only from specs (ITU-T T.81, the PNG spec, RFC 6386/9649…). libjpeg-turbo, libwebp and ImageSharp were used only as black-box binaries for benchmarks and output comparison. Their source was never read. Every file is first-party MIT. Most of the optimisation work was done with an AI coding agent (Claude), checked by oracle tests against the native libraries and by fuzzing. - GitHub: sdcb/SimdCodecs - dotnet add package Sdcb.SimdCodecs - In-browser playground (WASM, no server): sdcb.ai Feedback, bug reports and weird images that break it are all welcome.

Metis MeshHQ Hello I wanted to share an app I'm working on for an offline emergency response system. This is a HQ/Control Center app to keep in contact with your community. My vision is for small communities, churches or emergency responders to have a way to communicate to others in an emergency when no Internet is available. Using MeshCore as the backbone I have setup this app to include offline firmware flashing, device tracking, live map, channel and direct messaging, local weather station support and a bot for a custom private channel. This is still in the making but will work well for myself You can find it at my GitHub repo at digitalexpl0it/MetisMesh-HQ Feedback is welcome

Update: My Shogun 2 Unit Possession mod now supports Steam Deck I’ve posted my Unit Possession mod here before, but wanted to share an update: I’ve added controls and UI built specifically for Steam Deck, covering the campaign, regular RTS battles, and possession. For anyone who missed it, the mod lets you take control of a soldier, fight in first or third person, and command your unit while the battle continues around you. The Deck integration includes contextual controls, larger UI, a command wheel and an in-game controls guide. PC and Steam Deck use the same Workshop mod, with automatic detection, so existing subscribers don’t need another mod. On Deck, use the Windows version of Shogun 2 through Proton. Still a work in progress, so please let me know how it runs for you and what breaks! Steam Workshop: description and download GitHub: source, instructions and known issues

EternalDub: ferramenta gratuita pra pôr dublagens clássicas em arquivos de alta qualidade Fala galera! Depois de um bom tempo planejando e testando, desenvolvi uma ferramenta pra preservar dublagens clássicas: o EternalDub. Muito filme antigo dublado só sobreviveu em fonte ruim (gravação de TV, VHS, DVD antigo), e por isso muitos até parecem ser mais velhos do que realmente são. O programa pega essa dublagem e coloca em alguma source de qualidade superior que você tenha, fazendo um Remux, sem recodificar o vídeo nem o áudio original. Ou seja, você não perde nenhuma qualidade. O motivo pra desenvolver isso, além de querer ajudar na preservação das mídias, é meu irmãozinho mais novo. Ele tem dislexia, o que dificulta o entendimento dele ao assistir obras legendadas, o que torna a dublagem uma prioridade. Sendo sincero: eu (ainda) não sei programar. Fiz a programação com ajuda do Claude. Mas sim, desenvolvi tudo com muita atenção e carinho, pois quis fazer algo realmente bom. Funções do software: - Sincroniza dublagens com o áudio do filme automaticamente. - Corrige fontes com cortes ou dessincronia, trecho por trecho. - Exibe as ondas pra você conferir e ajustar manualmente a dublagem selecionada. - Não recodifica o vídeo nem o áudio original na hora de salvar. - Monta o MKV final já organizado (dublagem, áudio original, legenda), de acordo com a preferência do usuário. - E mais. Eu mesmo já "remuxei" três filmes com ele, até agora. Como exemplo, consegui juntar a dublagem de "A Festa do Monstro Maluco" com um BDRemux gringo. Ela ficou perfeitamente alinhada com o vídeo em alta qualidade. Acredito que isso pode ajudar muita gente que preserva mídia. Digo isso pois sou uma dessas pessoas. Ele é gratuito e de código aberto. Quem quiser testar, dar opinião ou reportar bug, fico muito grato!

The low poly remeshing did not turn as high quality as I wanted, but here is my new ComfyUI node, which can be used standalone. sakalond/ComfyUI-LATO2