这个 html-in-canvas和 Three.js 做的动画太炫了 html-in-canvas 允许开发者将真实的、可交互的 HTML 和 CSS 直接渲染到 <canvas>（包括 2D、WebGL 和 WebGPU）中。

Gemini 的解释： 在过去，Canvas 只是“无脑”的像素画布。如果你想在 Canvas 里渲染一段 UI 或文字，你会失去浏览器原生自带的一切能力： • 没有屏幕阅读器支持（无障碍访问彻底瘫痪）。 • 无法原生长按选中文本。 • 无法处理复杂的多语言排版、连字和字体后备。 • 连最基础的点击侦测（Hit Testing），都需要开发者手写数学公式在底层模拟。 对于构建复杂生产力工具、AI 客户端界面或图形密集型应用来说，这意味着你要么在 Canvas 之上悬浮一层 DOM（容易出现同步错位和性能瓶颈），要么就像某些头部设计软件一样，咬牙从零开始用 WebGL 重写一整套文本和布局引擎。 HTML-in-Canvas 完美解决了这个痛点： 1.底层引擎分工：让 HTML 负责它最擅长的结构、语义、排版和原生交互；让 Canvas 和 GPU 负责极致的像素级特效渲染。 2.DOM 级着色器 (Shaders)：这是它爆火的核心原因。你现在可以直接将 WebGL 片段着色器应用到标准的 HTML 元素上。比如，让一个普通的 表单在打字时产生像素级的液化扭曲、扫描线切割，或者基于鼠标位置生成精确计算的 SDF (有向距离场) 动态光影。在经过 GPU 疯狂扭曲后，这个表单依然可以正常打字和响应事件。 3.3D 空间中的真实 UI：可以极其简单地将一个功能完整的 HTML 网页，当作纹理贴图完美附着在一个 3D 旋转的立方体表面，且依然可点可交互。 核心 API 原理 它的实现机制极其精简，主要依赖三个新的原语： • layoutsubtree 属性：加在 标签上。它允许 HTML 元素作为 Canvas 的子节点存在，并参与浏览器的正常 DOM 布局树计算，但默认不绘制到屏幕上。 • drawElementImage() 方法：将 DOM 元素捕获并绘制为 Canvas 像素。它会返回一个变换矩阵（Transform Matrix），在底层自动将真实的 DOM 物理坐标与画布上像素的渲染坐标保持完美同步。 • onpaint 事件：一个全新的响应式渲染机制。取代了传统极其消耗性能的 requestAnimationFrame 轮询，只有当子元素的渲染内容真正发生变化时，才会触发重绘。

想增加一些内容，提升视频的质感，然后找到了Motion Canvas这个开源项目。 随手一个提示词，查看一下生成的效果，整体上质量还不错。但是还有一些细节不够完美，需要做特别的优化。 不过的话，本来就是做尝试，找一些自己喜欢的风格里面去做优化。

PixiJS v8.19.0 发布z 那个前段时间很火的HTML-in-Canvas 现已上线！ 除了 HTML-in-Canvas，PixiJS 6 月更新里还有一个很值得关注的点：官方发布了 **25 个 PixiJS Agent Skills**。

承诺"100%不封号"的代理 全是智商税 平台风控是综合判断👇 📊 25% IP地址/ASN 🖼️ 25% 设备指纹（Canvas/WebGL） 🎯 30% 行为模式（操作速度/轨迹） 💳 20% 账号关联（支付卡/手机号） IP只占25% 怎么可能100%？ 看到这些话立刻跑： · "100%不封号" · "绝对安全" · "封号包赔" · " ✅易路代理 YiluProxy 说真话： 不承诺100% 但IP端做到极致 真诚 > 套路 免费试用： #易路代理# #代理IP# #YiluProxy# #独享ip#

⚙️ Proxy Connected ≠ 安全！你的指纹还在暴露你 普通代理只解决了👇 ✅ IP地址 · 时区 · ASN 但没解决👇 ❌ Canvas/WebGL指纹 → 暴露真实设备 ❌ 语言 zh-CN + 美国IP → 矛盾！ ❌ 字体列表含 SimHei宋体 → 暴露！ ❌ 系统时区 UTC+8 ≠ IP时区 → 秒封 正确做法：指纹与IP深度协同 🌍 城市级IP配对应语言/时区 🖼️ 每窗口独立Canvas噪声 📱 UA匹配IP国家主流设备 易路代理YiluProxy 城市级IP · 完美协同 🆓 免费试用 #指纹浏览器# #代理IP# #YiluProxy# #防关联#

兄弟们Google 拖了这么多年没做的东西，被一个开发者用 Rust 搓出来了。 一个专门给自动化任务、网页抓取、AI Agent 用的浏览器： Obscura。 30MB 内存占用。 页面加载 85 毫秒。 自动拦截 3500 多个追踪器。 广告、分析脚本、追踪脚本全屏蔽。 最狠的是，它每个会话都会生成不同的浏览器指纹。 GPU、Canvas、音频、电池信息，全随机。 检测系统还很难抓，因为它行为看起来跟真实 Chrome 一样。 它可以直接替代 Puppeteer 和 Playwright。 不用 Node.js。 没依赖。 就一个二进制文件。 GitHub 已经 1.6 万 Star。 100% 开源，免费。 GitHub链接： 这玩意儿真有点离谱，建议先收藏，别回头找不到。

这三个东西凑齐之后，Obsidian已经不是一个笔记软件了。 1. Obsidian Web Clipper 浏览器看到好东西一键剪进库，原生 .md 格式。 2. Obsidian CLI 让Claude Code直接接管整个仓库：读、写、搜、改、建双链等等。 3. Obsidian Skills 最狠的一个，让Agent知道什么时候应该写 .md 笔记，建 .base 表格，或者生成一张 .canvas 画板。 你不再只是记笔记，你是在整理你的第二大脑。

HR 在 BOSS 直聘招人，平时是手动一个个搜候选人、一个个点开看简历、再手动记录——boss-zhipin-mcp，把这个流程变成了丢给 Claude 自动跑：批量搜、自动看简历、智能评分、一键出报告。 一句话：BOSS 直聘招聘者端的 MCP Server，连上 Claude Code / Claude Desktop，一句话让 AI 帮你批量搜索候选人、看简历、筛选评分、导出报告，全程自动化。 它怎么干活的： 通过 Playwright 连接你已经登录好 BOSS 直聘的 Chrome 浏览器，AI 直接在招聘后台页面里操作搜索、看简历、发消息。你只需要对 Claude 说一句话，剩下的它自己跑。 （1）多关键词批量搜索——你给 12 个关键词（比如"AI产品经理""AIGC产品经理""大模型产品"），它自动轮询搜索，每次滚动加载 100+ 候选人，跨关键词自动去重 （2）自动看简历 + 抓永久链接——自动点击候选人卡片，截图 Canvas 渲染的简历（绕过 BOSS 的防爬），再自动点转发按钮解码二维码，拿到 永久分享链接 （3）候选人数据库持久化——所有搜到的人自动存进本地 JSON 数据库，中断了下次能接着跑，数据不丢 （4）自动筛选 + 多维度评分——按你配的条件（年龄、薪资、求职状态）过滤，再用你定义的关键词（领域词、技术词）打分，自动挑出 Top N （5）一键导出 Markdown 报告——表格 + 跟进表 + 详情卡片，直接拿去给用人部门看 （6）自动打招呼——筛出来的人可以直接在搜索结果里发起沟通，进入聊天列表 怎么接： git clone  cd boss-zhipin-mcp pip install -r requirements.txt playwright install chromium 然后在项目里建一个 .mcp.json 把这个 server 接进 Claude Code，编辑 search_profile.yaml 填你的岗位、关键词、筛选条件，对 Claude 说"帮我搜北京的 AI 产品经理"就开跑。 ⚠️ 注意：这是给招聘方/HR用的工具，不是求职者投简历用的。需要有 BOSS 直聘招聘者账号。 自己是招聘方、做 HR、或者开公司招人想批量筛候选人的兄弟，这个工具能省掉大量重复点开简历的时间。 好东西转给需要的兄弟。🚀 #AI招聘# #Claude代码# #老杨啊分享#

最近，已经拿到内测资格的创作者 @歸藏 发了一条笔记， 标题很直接：《VibeCoding：滤镜+游戏成就｜晒出人生成就》。 我特意体验了一下这个小红书小工具。 它把照片滤镜和游戏化成就结合起来，可以将生活中的关键节点和“小确幸”生成一张带有专属视觉风格的成就卡。 更有意思的是，用户不需要离开笔记去寻找网站或下载 App，直接点击笔记下方的组件，就能打开并使用这个小工具。 但这只是冰山一角。更值得关注的，小红书在围绕redskill和小工具来构建AI创作者生态。 它让创作者不仅可以在笔记里展示一个 Vibe Coding 项目，还可以把项目本身上传到小红书，让用户直接体验。 这里有几个概念需要分清： Vibe Coding是创作者开发这些作品时采用的一种开发方式！ （很多人可能不懂Vibecoding是啥，这里我给大家大概科普下，就是随着ai越来越普及，没有编程背景知识的人也可以用自然语言让AI生成代码，开发者更关注"要什么"而非"怎么写"，简单来说就是用需求描述代码代替代码编写，人机分工，人来决策，AI来实现） “小工具”是小红书目前正在内测的产品功能，不久后应该就会全量上线； 创作者可以使用 Vibe Coding 的方式完成一个 Web 项目，再将代码和本地资源打包成压缩包，通过 Builder Hub 的小工具功能上传。 平台部署及审核通过后，小工具便可以挂载在笔记下方。用户看到的也不再只是项目录屏、效果截图或开发教程，而是一个可以直接点开、操作并获得结果的完整交互体验。 小工具：把 Vibe Coding 作品从“展示内容”变成“可交互内容” 从技术形态来看，小工具是由 HTML、CSS 和 JavaScript 构成的本地 Web 应用，可以实现图像处理、动画、游戏、测试、信息可视化等交互效果。目前支持 Canvas、WebGL、相机、麦克风和本地数据存储等能力。 以前，这些vibecoding的作品本来可能只会出现在开发者的本地文件夹、独立网站或 GitHub 仓库里。 现在，它们能够直接进入内容社区，在小红书被用户发现、体验、讨论和再次分享。 REDSkill：让 AI 工作流也能随内容一起分发 除了小工具，Builder Hub 也支持创作者上传和管理 REDSkill。 创作者可以将自己制作或分享的 Skill 发布到平台，并通过笔记下方的组件进行分发。用户看到相关使用案例后，可以进一步获取 Skill，并将其用于支持相应能力的 AI Agent 或编程工具。 小工具解决的是“让用户直接体验一个作品”，REDSkill解决的是“让用户获取并复用一套 AI 能力或工作流”。二者都让内容不再停留在介绍层，而是进一步变成可以使用和复用的数字产品。 小红书这波AI更新意味着什么？ 对于熟悉 Vibe Coding 的人来说，开发一个可运行的 Demo 已经不再是最难的部分。更现实的问题是：作品做出来以后，去哪里找到第一批真正愿意点开、试用和反馈的用户？ 小工具提供的正是这样一个新的分发入口。 创作者可以围绕一篇笔记讲清楚作品的灵感、制作过程和使用场景，同时把可以直接体验的版本挂在内容下方。 用户的反馈也会自然留在评论区，形成一条更短的“开发—发布—体验—反馈”链路。 过去，Vibe Coding 作品通常需要依靠 X、GitHub、Product Hunt 或独立网站完成展示和分发。 开发者先做产品，再去其他平台寻找用户，两者之间往往存在一道门槛。 而在小红书，小工具可以和具体的生活场景、兴趣内容及创作者表达放在一起。 一个滤镜不只是代码项目，也可以围绕旅行、摄影和设计展开； 一个互动测试可以进入职场或情感话题； 一个信息工具也可以通过真实使用场景找到需要它的人。 设想一下，未来，可能最有意思的 Vibe Coding 作品，未必会先出现在 Product Hunt 或 GitHub Trending。 它可能会先出现在一篇小红书笔记下面。 #小红书# #vibecoding# #rednote# #BuilderHub# #小红书小工具#