拥抱复古潮流:Neon Modem Overdrive,你的终端版BBS客户端
在当今这个充满绚丽图形界面的时代,让我们回归过去,体验一下经典而又创新的BBS(Bulletin Board System)风格——Neon Modem Overdrive。这是一个命令行客户端,将Discourse、Lemmy、Lobsters和Hacker News等热门社区平台整合进一个流线型的文本用户界面(TUI)。

Neon Modem Overdrive由Go语言编写,采用了Charm的Bubble Tea框架,但其独特之处在于实现了一个自定义的“窗口管理器”,允许在二维渲染的基础上增加第三个维度,创造出更具层次感的用户体验。通过这种方式,它可以在界面中叠加显示对话框,为用户提供更加平滑的操作流程。
功能支持
Neon Modem Overdrive目前支持以下功能:
- 在所有平台上,你可以浏览并参与讨论、发布主题和回复。
- 支持Discourse、Lemmy、Lobsters和Hacker News的所有核心功能。
- 更多集成选项如RSS+Disqus/Isso、Superhighway84以及NNTP正在计划中。
安装与配置
安装简单,可以从最新发布下载,并进行解压。对于开发爱好者,也可以直接从源码编译。而对Arch Linux用户,还有一个方便的AUR包可供安装。
配置方面,首次运行前需设置连接的服务,运行neonmodem connect --help查看详细说明。不同的服务类型(如Discourse或Lemmy)有不同的连接参数要求。配置文件存储在Linux/Unix用户的~/.config/neonmodem.toml或MacOS用户的$HOME/Library/Application\ Support/neonmodem.toml下。
使用体验
启动Neon Modem Overdrive后,你会看到一个短暂的欢迎屏幕,然后进入聚合了所有已连接系统最新帖子的列表。按j向下滚动,按k向上滚动,按r或回车打开选定的帖子,按n在当前选中的论坛上发表新贴,C-e和C-t可以分别选择系统和论坛,按q或Esc退出。
在阅读帖子时,按r进行回复,#r针对特定评论回复,z加载更多回复,Esc关闭对话框。在撰写新帖或回复时,使用tab切换元素,按C-s提交,Esc取消。
特点与优势
- 兼容多种社区平台,提供统一的终端体验。
- 创新的三维渲染窗口管理器,让TUI更生动有趣。
- 配置文件全面可定制,包括主题设置。
- 简单易用的快捷键布局,提高操作效率。
想要重新找回BBS时代的氛围,体验独特的社区交流方式吗?Neon Modem Overdrive绝对是你的不二之选。立即尝试,开启一段全新的命令行社区之旅吧!
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00