若在 MacBook 上可以直接使用 yt-dlp 這個開源專案來進行下載影片.
https://github.com/yt-dlp/yt-dlp
安裝方式很簡單, 請直接使用 brew 工具:
brew install yt-dlp
建議一併下載 FFmpeg 來提供下載後的影片與聲音的合成:
brew install ffmpeg
接下來就可以在命令列進行下載 YouTube 影片, 如影片(其中影片 ID就是後面的那串英數 – U7mPqycQ0tQ:
https://www.youtube.com/watch?v=U7mPqycQ0tQ
我們就使用如下指令:
Cloudflare Drop 提供了靜態網站免費寄存的服務, 只需要上傳 zip 檔, 馬上完成上線.
https://www.cloudflare.com/drop/
其實這個服務主要是依存於 workers and pages 的服務下, 也是屬於 serverless 的方式進行服務提供.
這裡不詳述如何使用, 可以參考以下文章:
上傳後, 你可以在 60分鐘內認領你的網站, 只需要註冊或登入即可, 若你有自己的域名, 也可以掛載在自己域名服務之下, 非常方便快速.
右上方界面有個提供給 AI使用的操作說明(copy for your agent), 可以提供給你的 AI進行了解並協助你作後續的開發應用:
Fetch https://www.cloudflare.com/drop/llms.txt
這裡做了一些小功能都是純前端的 Javascript 即可實現的工具箱:
提供了以下功能:
以上工具都是不透過 server 就只在前端進行運算的功能, 方便大家使用!
這個網站 https://local.ai 提供了完整的本地運行 AI所需要的硬體資源, 模型選擇, 並將跑分提供給大家做參考.
以往我們要找對應的資料可以在論壇上看看別人的經驗與硬體配置, 如什麼 CPU / DRAM / GPU / VRAM 等參數, 跑什麼模型什麼量化得到多少 tokens/sec 的數字, 當然後來有了 Can I Run AI – https://www.canirun.ai/ 來查找.
現在可以透過這個 local.ai 服務來查找其他人硬體的跑分結果, 或是想執行什麼模型你可以先準備對應的硬體, 更容易找出適合的資源與預算, 也就是可以由這個服務取得真實的硬體執行結果的資訊!
不過無論你有沒有要跑本地 AI, 都可以先申請自己的專用網址, 請透過以下我的推薦碼連結進行申請:
https://local.ai/timhuang/invite
一方面我也有機會可以獲得獎勵的硬體, 另一方面你也可以獲得一個專用的網址哦! (註冊需要用到你的 huggingface 帳戶)
通常架設好 Squid Proxy 後, 用來做 Proxy 代理功能時, 會希望能限制可使用的來源 IP 或是可訪問或不可訪問的 IP (除了做權限管控外, 還可以管理限制使用者可以訪問的目的網站).
今天有個需求是這樣的, 允許特定 IP 訪問特定的網站, 乍看下會這樣下:
acl AllowedIPs src 192.168.100.0/24 acl AllowedDomains dstdomain .google.com .yahoo.com http_access allow AllowedIPs http_access allow AllowedDomains http_access deny all
但是這樣會變成 OR 的邏輯, 也就是只要白名單 IP, 或是白名單域名(包含子域名), 就會放行, 與原本需要的特定 IP 訪問特定網域不同.
若要檢測 proxy是否工作正常, 可以將 proxy設定在自己的瀏覽器中來進行, 並透過 IP查詢來看是否有改變到 proxy server的IP就可以知道是否工作正常與正確設定完成.
不過若是想快速測試不想改動自己的 Browser設定, 可以用 curl 工具來進行測試, 說明如下:
正常不使用 Proxy的狀況來訪問:
curl https://ip.diary.tw/
可以問到自己的 IP. 若是要觀察 http header, 可以使用 -i, 會同時輸出 header 與察容, 或使用 -I來顯示 header only:
在 Cloudflare 中, 若是有一組自己的 API, 想要簡單地透過 Cloudflare 來保護, 有很多方法, 不過大多需要是付費的版本才能提供, 像是 API Shield.
若是想要快速而輕量地達成這個 API的保護, 可以透過 Worker 來檢查 x-signature 的 header 來實現.
在 Cloudflare 的 Workers & Pages 介面, Create application, 然後給定一個名稱如 api-check, 然後在右上角的 Edit Code 進入程式編輯器.
輸入以下程式碼:
Kbro 提供了 1G/600M 方案, 大幅提升了上行的速度, 家裡網路由原來的 1G/50M 升上來, 加一點點價就可以將上行升級 12倍, 非常划算.
來測速看看吧:
很不錯的測速效果呢, 有架站的朋友可以試試吧!
繼之前的 Gemini CLI 開發 (請參考這篇 – https://diary.tw/archives/2705), 由於最近的 Google I/O 大會, 宣佈了將下架 Gemini CLI, 轉到 Antigravity CLI, 所以我也得對應調整一下開發工具到 Antigravity CLI (簡稱 agy).
為了安裝 agy, 先看了一下官方資料, 原來必須先裝 Antigravity (IDE) 後才能安裝 Antigravity CLI (不過現在拿掉了 – https://antigravity.google/download#antigravity-cli), 有兩件事我需要先確認才能將 Gemini CLI 轉到 Antigravity CLI:
如之前這篇 https://diary.tw/archives/2689提到, 目前已是開通 Gemini AI Pro 方案的狀況下, 想說來試看看 Gemini CLI 寫寫程式, 看看效果如何, 結果用起來還挺方便好用的.
從無到有打造一個程式, 不用半天的時間, 第一個寫的小程式是python 專案, 利用 speedtest-cli 來進行網路的測速, 並且記錄到 sqlite 資料庫, 再利用 streamlit (這個是 Gemini CLI建議的) 來進行 dashboard 的介面展示, 整個專案很快就完成了, 的確非常快速方便, 畫面如下:
基本上在使用 AI 工具時, 希望能節省 context windows所使用的 token, 所以給 AI 閱讀的內容盡量要文字化, 減少再次轉換的token消耗, 可以參考這篇:
Claude老是達到用量上限？4個情境、9個技巧，教你有效縮減token
這裡有個好工具, 而且是 Cloudflare 提供的:
將提供給 AI 閱讀的內容進行 markdown 化, 舉例, 將某網頁內容 markdown化, 如下:
https://markdown.new/https://diary.tw/archives/2559
就可以將原來的 web page 內容轉為 markdown 的文檔格式, PDF 也可以哦, 如:
https://jmh.mohw.gov.tw/storage/files/rUxcxnpNHJyTDBRGji1itnZYkQXEZmUIIWpAh2iS.pdf
加上 markdown.new 後:
如此一來, 便能有效地將原本網頁或是 PDF檔式的檔案轉換成對 AI 較有效率的 markdown 格式了.