很多人一年在软件订阅上花好几千，其实一大半有免费的顶。不是那种能用但难用的，是真能替。 1. 修图（浏览器直接开） 付费：Photoshop 免费：Photopea 界面和 PS 几乎一模一样，直接打开 PSD 文件，图层、蒙版、调整层都在。装不了 PS 的电脑上救过我很多次。 2. 修图（本地重度） 付费：Photoshop 免费：GIMP 功能最全的开源修图，上手比 PS 别扭，但装完永久能用。 3. 矢量绘图 付费：Illustrator 免费：Inkscape 做 logo、画图标、改 SVG。印刷的 CMYK 支持不如 AI，网络用途完全够。 4. 界面设计 付费：Figma 免费：Penpot 开源，能自己部署，设计稿直接生成开发能用的代码。想把设计文件放自己服务器的，只有它这一条路。 5. 办公三件套 付费：Microsoft Office 免费：OnlyOffice 或 LibreOffice OnlyOffice 对 docx、xlsx 的还原度更高，发给用 Office 的同事不会排版错乱。 6. 视频剪辑（专业） 付费：Premiere Pro 免费：DaVinci Resolve 免费版不是阉割版，调色、剪辑、音频、特效全给，好莱坞真的在用它调片子。 7. 视频剪辑（轻量） 付费：Premiere Pro 免费：Kdenlive 达芬奇吃显卡，老电脑跑不动就用这个，剪个口播绰绰有余。 8. PDF 处理 付费：Acrobat Pro 免费：Stirling PDF 合并、拆分、压缩、加水印、去密码、转格式，五十多种操作，能自己部署。合同和身份证明不用再传给不认识的在线网站。 9. 照片管理调色 付费：Lightroom 免费：darktable RAW 调色加照片管理，非破坏性编辑，摄影党用它替代 Lightroom 的不少。 10. 视频会议 付费：Zoom 免费：Jitsi Meet 打开网页建个房间就能开会，不注册、不装客户端、不限 40 分钟。 11. 文件同步 付费：Dropbox 免费：Syncthing 设备之间点对点直接同步，不经过任何公司的服务器，多大的文件都不看你脸色。 12. 英文校对 付费：Grammarly 免费：LanguageTool 语法拼写检查，几十种语言，浏览器插件和 Word 插件都有。

周末快乐-转： 10个最应该被禁的GitHub仓库 1. yt-dlp 下载YouTube、X、TikTok、Instagram等平台的视频。YouTube Premium每月14美元，它免费。 仓库 → 2. Ollama 在笔记本上本地运行GPT-4级模型，没有API成本。有人每月花500美元用OpenAI，它离线免费。 仓库 → 3. Fooocus 用自己的GPU生成接近Midjourney质量的图像。Midjourney每月30美元，它无限免费生成。 仓库 → 4. Whisper OpenAI开源的转录模型，支持99种语言。Otter每月20美元做的事，它免费完成。 仓库 → 5. Plausible Analytics Google Analytics的开源隐私替代品。GA 360企业版每年15万美元，自托管免费。 仓库 → 6. AppFlowy 开源Notion。Notion每用户每月20美元，自托管无限用户免费。 仓库 → 7. Penpot Figma开源替代品。Figma每编辑每月45美元，自托管免费。 仓库 → 8. n8n 开源Zapier。Zapier Pro复杂自动化每月600美元，自托管无限自动化免费。 仓库 → 9. Calendly开源替代品。Calendly Teams每用户每月16美元，个人免费，团队开源。 仓库 → 10. Bitwarden 1Password开源替代品。很多密码管理器每用户每月8美元，它提供完整免费版且完全开源。 仓库 →

10个免费开源AI工具 感觉不收费都违法了 赶紧收藏，别让大科技公司把它埋了 1. Fooocus Midjourney平替，能在笔记本上跑 三步从下载到出图 仓库 → 2. ComfyUI 专业AI艺术家真正在用的图像生成器 工作室用它做真实制作 仓库 → 3. Ollama ChatGPT平替，在你自己的机器上跑 不需网络，不需API费用 一行命令装好 仓库 → 4. OpenVoice 用10秒音频克隆任何声音 MIT和MyShell开发 MIT许可证支持商用 仓库 → 5. Penpot Figma平替，支持实时协作 浏览器运行，可自托管 仓库 → 6. AppFlowy Notion平替，数据留在你的机器上 本地优先，Rust编写 仓库 → 7. n8n Zapier平替，400+个集成 自托管时工作流无限制 仓库 → 8. Calendly平替，功能超过付费版 可给客户贴牌 仓库 → 9. Supabase Firebase平替，你真正拥有的 Postgres、认证、存储、实时、边缘函数 一站式解决 仓库 → 10. Cline Cursor平替，住在VS Code里 读你的文件，编辑代码，交付功能 仓库 → 最疯狂的部分： 这些工具作为SaaS订阅加起来 要花你每月300-500美元 全部免费，永远免费 唯一的输家是那些每月收你20美元 卖开源社区免费做的东西的公司 收藏这条推文别忘了 100%免费，100%开源

Codex最近更新的挺频繁的，今天整理codex必装的8个神级插件： 1. Computer Use — 直接操控你的电脑 看屏幕、点按钮、切软件、改设置，全自动化操作 我之前测试一个桌面应用的 bug，需要反复重现操作流程 现在直接告诉 Codex:“打开这个 app，重现注册流程的 bug，然后修复最小代码路径” 它自己看屏幕、自己点、自己改代码、自己再测一遍 批量任务一句话搞定，再也不用截图解释半天 macOS 和 Windows 都支持，需要授权屏幕录制和辅助功能权限 2. Browser — 内置浏览器自动验收 写完页面自己打开看，布局歪没歪、按钮能不能点、DOM 状态对不对 自己截图自己改 前端开发最烦的就是改一行代码刷一次浏览器 现在 Codex 写完代码直接在内置浏览器里验收，发现问题立刻改 适合本地开发服务器和文件页面 配合 Chrome 插件用，已登录的网站也能直接操作 3. Product Design — 一句话出真实页面 “帮我做个简约风个人主页” 几分钟出能打开、能点击、能交互的原型 这个插件改变的不是“出图速度”，而是整个产品流程 以前是：想法→画原型→评审→改→再评审→开发 现在是：想法→可交互原型→直接讨论体验→快速迭代 跳过了最重的前期环节 还能和 Figma、Canva 集成，设计师也能无缝接入 不用会设计，想法直接变现实 4. Chrome — 接管你的真实浏览器 已登录的账号、装好的插件、打开的网页 Codex 拿来直接用 这个太实用了 很多后台操作需要登录，以前得手动教 AI 怎么登录 现在直接用你已经登录好的 Chrome 比如让 Codex 帮你在 Notion 里整理文档、在 Slack 里回复消息 它直接在你的浏览器里操作，不用重新授权 5. Superpowers — 代码级一键操作 选中代码直接改，重写+解释+优化全包 像给 Codex 装了快捷键 看到一段代码不理解，选中→问 Codex 想优化一段逻辑，选中→让 Codex 重构 代码处理效率翻倍 官方插件市场就能装，设置很简单 6. Build Web Apps — 从写代码到上线全自动化 开发、测试、部署一条龙 配合 Cloudflare 或 Vercel 插件，一句话全包 我最近做了个小工具，从想法到上线只花了不到1小时 以前这个流程至少要半天 Codex 写代码、跑测试、修 bug、部署到 Vercel 我只需要在最后验收一下 这才是真正的“全栈自动化” 7. Presentations — 一句话生成 PPT 排版、导出全包 汇报材料不用自己动手 配合 Document Skills 读写 PDF/Word，文档工作全自动化 虽然我现在用 PPT 不多，但偶尔需要做个演示文稿时 这个插件能省下大半天时间 8. Spreadsheets — 表格自动处理 公式、图表、分析，Codex 帮你算清楚 配合 GPT-Image 生成数据可视化 Excel 活全包了 数据分析这种重复性工作，最适合交给 AI

2026 年 9 月 29 日，OpenAI 在旧金山 Fort Mason 办了今年的开发者大会 DevDay。主讲是 CEO Sam Altman。其他几位上台的人都在做这些产品。产品团队的 Holly 演示了新产品 Dots。后训练（模型预训练之后做对齐和能力调优的阶段）研究负责人 Tejal 讲了模型怎么反过来帮 OpenAI 做研究。Codex 的演示由 Romain Huet 来做，他在 OpenAI 负责开发者体验，去年 DevDay 主题演讲里的 Codex 演示也是他做的。整场演讲分三块：面向用户的常驻智能体 Dots 和协作空间 ChatGPT Space，给开发者的新模型和新工具，以及帮开发者做分发、赚钱的渠道。 1. Dots：一直在线、会主动干活的智能体 Sam 把 Dots 比作电影里那种一直在身边帮忙的 AI 助手。他认为订餐厅、买机票这类代办虽然有用，但和这项技术能做的事比起来太小了。他想要的 AI 知道正在发生什么，也知道你在意什么，不用你事事交代。 Dots 是常驻在线的智能体（Agent），有自己的云端电脑和浏览器，能写代码、跑测试。它的权限跟着用户走，能直接用用户已经在 ChatGPT 里连好的插件，覆盖 4000 多个应用。除了在 ChatGPT 里对话，之后还可以给它发短信、打电话。目前每人先有一个 Dot，以后可以配一整组。Dots 跑在 本月早些时候发布的 GPT-6 Astra 上，Sam 称它是 OpenAI 对齐做得最好的模型。用户可以限定 Dot 能用哪些应用、能不能操作电脑，也能给它的各类操作写自定义指令，愿意交出多少责任就放多少权。 Sam 说，他自己的 Dot 每天早上会把夜里进来的消息过一遍，挑出紧急的提醒他。他说这让他拿回了一部分注意力，没那么离不开手机了。他还举了一个更重的例子：把应用从一个即将停用的旧 API 上迁走。这个 API 可能散落在代码库各处，改了哪里会连带弄坏什么，事先看不出来。Dot 可以追踪依赖关系，找出所有要改的地方，写代码、跑测试，最后把 PR（代码合并请求）交给团队审。他让听众想想，过去做这件事要几个人、花多久。 开场视频里，用户把自己的 Dot 改名叫 Alfred。Alfred 和另一个 Dot 帮用户上线网站，改董事会材料，在婚礼蛋糕商家取消后找好备选。它们还发现财务会和女儿的演出撞了期，提出改时间。每件事都是 Dot 推进到需要人确认的地方，再由人拍板。 2. ChatGPT Space：人和智能体一起用的工作区 Sam 认为，现有的生产力软件几乎都没考虑过人和 AI 一起干活。ChatGPT Space 以页面为单位，可以在里面写计划、做调研、生成图片和数据。页面和文件像网盘一样放在同一个空间里。Dot 能直接在页面上工作，在评论里 @ 它，它就会接活。页面本身也能带指令，比如“每天去看 API 平台的 Slack 频道，把发现更新到这里”。之后 Space 里还会加入演示文稿，格式做成智能体方便读写的样子，团队成员可以和各自的 Dot 一起改。 在 Holly 的演示里，页面用斜杠命令就能插入交互图表、表格和可运行的原型。她 @ 自己的 Dot（名叫 Dotty），让它把一组数据改成柱状图。图表可以按反馈类型筛选，Dotty 每小时刷新一次。她还让 Dotty 把“某位工程师在我 Slack 私信里提过的新手引导数据”补进 FAQ。Dotty 能看到她的上下文，所以这种模糊的指代也找得到。 3. OpenAI 内部怎么用 Dots Holly 用一个虚构的歌单应用 Blossom Music，模拟发布前一天的状况。早上 Dotty 已经做了几件事：发现发布评审会提前，改好了日历；看完前一晚测试用户的反馈；注意到设计团队临时改了首页，把新设计发给她。她让 Dotty 直接把这个设计做出来。Dotty 调用她笔记本上的 Codex 构建应用，在 iPhone 模拟器里跑起来，再提交 PR。现场的语音演示卡住了，Dotty 一直回复“还在查”。Codex 线程也报过一次错，她重试后才继续下去。 她说，Dots 真正改变 OpenAI 工作方式的地方在 Slack。Dots 在公司 Slack 里有自己的身份，员工就开始把它们当作代理人。被同事 @ 到的零碎请求，直接转给自己的 Dot 处理。建群时，大家从一开始就把各自的 Dot 拉进来，Dot 带回结果时所有人都能看到。 工程师走得更远。有人在反馈频道贴出会话 ID 和一个用户 bug，某位工程师的 Dot 就会接手排查，提 PR 修复。她说这是真实情况：工程师们的 Dots 每天这样修掉几十个 bug，Dots 这个产品本身有很多部分就是 Dots 写的。 4. 上线范围和企业用的 Specialist Dots Dots 和 Space 当天向 ChatGPT Pro、Business Premium 和 Enterprise 用户开放。Dot 包含在套餐里，和它的对话不占用额度。 企业客户还可以预览 Specialist Dots。这是由公司统一设置、供整个团队使用的虚拟同事，负责会计、市场、法务这类工作量大的事。公司给它目标和背景，审核它的产出，给它反馈，反馈在全公司共享。OpenAI 也在和微软合作，把 Specialist Dots 接入 Agent 365（微软用来管理企业智能体的工具），企业可以用已经在用的微软工具来管理它们。 5. 新模型：更便宜的 GPT-6.1 Sol，更快的 UltraFast Astra 发布这几周，用户的要求集中在两点：更便宜，更快。GPT-6.1 Sol（转录稿误作 Soul）的能力接近 Astra，价格是它的五分之一。缓存输入（重复发送、已被缓存的上下文）比标准输入便宜 95%。智能体需要反复读同一批上下文、长时间迭代，这对它们尤其省钱。Sam 说 Sol 在某些方面比 Astra 还聪明，定位是开发者的日常主力模型。 UltraFast 是新的速度档，API、ChatGPT 和 Codex 里都能用。原有的 Fast 档是两倍速度、两倍价格；UltraFast 是八倍速度、六倍价格，每秒 300 个 Token。它现在可以配合 Astra 用，之后也会支持 Sol。现场让两个模型用同一个提示词，做一个 DevDay 配色的火箭。UltraFast 的火箭已经升空时，标准速度的还没做完。 订阅也跟着调整。新推出的 500 美元档 Pro 订阅叫 Pro 500，额度最高，是 Plus 的 25 倍。它可以在 ChatGPT 和 Codex 里用 UltraFast，还能通过“用 ChatGPT 登录”在合作方的应用里使用。Pro 200 重新开放，继续提供所有前沿模型。 另外预览了 Decisions API。它给 Luna 模型一组预先定义好的选项，让模型从中选一个，比如给请求分流、给图片分类、决定智能体下一步做什么。任务收窄成选择题之后，响应时间可以压到一秒以内，同时保留图像理解、多语言和安全防护。Romain 后来补充说，做机器人的朋友看中的是它能处理视觉输入：机器人可以根据看到的东西，近乎实时地快速行动。 6. 模型开始帮 OpenAI 做研究 Sam 提到，去年这个时候，他和 Jakob 在一次直播里预测，一年内会出现第一个“AI 研究实习生”，当时几乎没人相信。几周前 OpenAI 宣布达成了这个目标：有了一个能接手定义清晰的研究任务的系统，这类任务原本要熟练的研究员花大量时间和精力。 Tejal 的方向是电脑操作（computer use，让模型像人一样操作桌面和浏览器）。她举了两个例子。 第一个是让模型优化电脑操作的运行框架（harness，包在模型外面、负责调用工具和管理步骤的代码）。模型在循环里持续寻找能同时降低延迟、提升效果的改动，团队把找到的改进合进生产环境的框架，并用于后训练。结果是延迟改善了两倍以上，已经上线。 第二个是模型帮忙改进了监控和拒绝训练，让 Astra 在不安全的场景里更会拒绝。Astra 在电脑操作压力测试上因此达到业内领先，操作时出错更少，也更贴合用户的本意。 她给出了几项内部数据。今年夏天之后，研究工作消耗的 Token 量急剧上升。1 月时，模型能做好 15 分钟以内的短任务，需要一天以上的任务大多会失败；到 7 月，超过三分之一的一天量级研究任务，模型能在无人干预下完成。她还提到，Astra 这类模型已经帮忙解决了 100 多个悬而未决几十年的数学问题，也在参与针对耐药感染的新抗生素、古代语言研究、可再生能源和工业机器人等方向的工作。 7. 给开发者的底层工具 Sam 说，OpenAI 想让开发者用上自己内部用的东西。 第一件是 Codex 的运行框架。它同时支撑着 Codex、ChatGPT Work 和 Dots，目标是用最少的 Token、最快拿到准确结果，现在已经开源。第二件是 Codex 完全上云：在手机上开始的任务，可以在浏览器或桌面端接着做，合上笔记本任务也不会中断。 云端能力带来了 Codex Security Cloud。它在云端环境里持续寻找漏洞，并准备好验证过的修复方案供人审核，这次新增了自动去重、定时扫描和新界面。Sam 说这是为了给防守方更好的工具，因为“我们看得到接下来会发生什么”。 新的 Agents API 进入公开测试。它包含运行框架、托管、记忆、多智能体控制等功能，是 Codex 和 Dots 用的同一套技术，也加入了电脑操作能力。现场的例子是一个网站测试智能体，会自己打开浏览器、点击页面、测试流程。基础设施方面，OpenAI 和 AWS 合作推出由 OpenAI 驱动的 Bedrock（AWS 的托管 AI 服务）托管智能体，AWS 客户可以直接使用 OpenAI 的前沿模型、Codex 和 ChatGPT Work。 隐私方面预览了 OpenAI Private Intelligence。其中的零数据留存（ZDR）配合私有安全处理，可以在不把用户内容存到 OpenAI 服务器的情况下做安全检测；私有推理则把隐私保护延伸到推理阶段。Sam 说这套方案是和最大的一批客户一起设计的，目的是让他们能把模型用在最敏感的工作上。 性能方面，Responses API 一年里增长了 100 倍，可靠性保持在 99% 以上。首个 Token 的等待时间缩短了 45%，工具调用和工作流提速 30% 以上。 8. Romain 的 Codex 演示 演示从手机上的 Codex 开始。Romain 人还在会场外，让 Codex 替他跟观众打招呼、讲一个会场的冷知识。接着他用几张会场照片生成的 3D 场景演示 UltraFast，一边说一边改：把小人放到座位上，把直播画面投到场景里的大屏幕上。现场语音没连上，他改成了打字。 Codex 命令行工具（CLI）这次全面翻新。他让 UltraFast 写一个应用，从观众里随机抽三个人送明年的门票，几秒就写完；改成抽六个人，也几乎是瞬间完成。命令行现在支持由 GPT Live 驱动的双向实时语音，不只是语音转文字，但现场没能演示出来。 后面几段演示了多模态和电脑操作。游戏 Astra Adventures 从一张纸上的草图开始，几轮之后画面还很粗糙，借助图像模型，才变成有质感、能用在正式游戏里的美术。然后他让 Astra 通过浏览器自己学着玩这个游戏，屏幕左边显示模型的决策，右边显示它按下的按键。 他又用“应用快照”（app shot）把自己记录飞行课程的应用作为上下文交给 Codex，让它在各种屏幕尺寸下审查这个应用并截图。Codex 自己在模拟器里点开了各项功能。云端 Codex 现在和本地版用同样的工具，包括插件和电脑操作。他顺手把一个“用 Rust 重写整个后端”的任务丢到云端，打算稍后在手机上查看。 最后一个演示用的是 Hugging Face 借来的可编程小机器人 Micro Duck，它名叫 Lavender。Romain 前一晚让 Codex 把它接好：视觉用 Astra，图像生成用 GPT Image 2.5，语音交互用 GPT Live 1。机器人现场看着观众画了一幅画。他说，OpenAI 做 Dots 和 Codex 用的，就是 API 里开放给开发者的同一批工具。 9. 分发和变现：让开发者在 ChatGPT 上做生意 ChatGPT 每周大约有 12 亿人使用。Sam 承认，此前类似的尝试效果参差不齐。他说这次有信心，是因为开发者拿到的是 OpenAI 自己做 ChatGPT 用的工具。 第一项是“用 ChatGPT 登录”（Sign in with ChatGPT）。用户登录第三方应用时，可以直接用自己 ChatGPT 套餐里包含的 Token，开发者不必替新用户垫付模型费用。首批有 16 家合作方。 第二项是插件扩展（plugin extensions）。开发者可以把编辑器、仪表盘乃至整个工作区，做成原生嵌在 ChatGPT 和 Codex 里的应用。现场展示了三个例子。一个是会议应用：在 ChatGPT 里看日历上的会议，点“记笔记”后，页面变成团队和 Dots 一起跟进待办的 Space。一个是 Figma：打开设计稿、看团队评论、让 ChatGPT 改稿。还有一个是 Adobe：在 ChatGPT 里使用 Photoshop 的功能。ChatGPT sites（在 ChatGPT 里生成的网站，几个月里已有数百万个）现在也能接入插件和数据。访客用自己的账号登录、带上自己的智能体，看到的内容因人而异。 用户发现插件的渠道也扩大了。除了在插件库里搜索，ChatGPT 还会在对话中识别出能帮上忙的插件，用户当场就能连接。插件审核流程也简化了：开发者可以跟踪审核进度，看到需要修改的地方，申请人工复审，更新工具时也不用从头提交。 第三项是 OpenAI Marketplace，首批有 30 多家合作方，包括 CodeRabbit、Notion、Vercel。企业客户可以用已经和 OpenAI 签下的采购承诺额度来买这些产品，有承诺额度的开发者也能在这里花。通过和模型推理托管公司 Baseten（转录稿写作 Base10）合作，市场里还能用到开源模型。 10. 收尾：一次额度重置，和“文艺复兴”的说法 当天的后续安排里，Peter 会讲 OpenAI 对开源社区的投入，包括新的 OpenClaw Enterprise Harness（OpenClaw 是一个开源 AI 智能体项目）。还有一个 Codex 游戏工作室环节，观众可以用 Codex 做复古游戏，每人能领一台 DevDay 限定的 chromatic computer，用来玩自己做的游戏。最后是 Sam、Tibo (Thibault) 和 Tejal 的现场问答。 Sam 和 Tibo 还在台上按下按钮，给全世界的用户重置了一次用量额度。Sam 说 OpenAI 已经做过太多次重置，Tibo 一直想把公司改名叫“重置公司”。 最后 Sam 说，他不喜欢把 AI 比作新一轮工业革命，那意味着人变成巨大机器里的齿轮，转得越来越快；生活里有些部分不能也不该被自动化。他希望，如果做对了，AI 带来的会更像一场新的文艺复兴：让人对自己的生活有更多掌控，有更多工具去创造、学习和探索。

Figma 你糊涂啊，这么好用的功能你不宣传。 1. Split Vector：把一个矢量图层一键拆分成多个图层 2. Simplify Vector：简化矢量图形的锚点 3. Offset Vector：一键让矢量图形变胖

Figma这东西，咋说呢，我看不懂为啥市值能500亿，所以我刚刚下了个9.19号交割的买PUT。 首先，一般互联网产品经理都是从画图仔开始的，能用的工具要么axture 要么国内的modao或者mockplus。说真的就是互联网设计者的协同工具能融到资都不错了，当然figma出来我用过，确实是UI-PM可以直接高效协同，但是同比其他协同工具，行业老大哥能500亿美金，我觉得也够离谱的。 但是美股IPO最近有很强的造富效应，硬怼到500亿确实牛逼，我也确实看不懂，只能说被高估太多了。买好了put不准备动了。有大波动了再看吧。