Vienna:你的 macOS 专属 RSS/Atom/JSON Feed 阅读器
项目介绍
Vienna 是一款专为 macOS 设计的 RSS/Atom/JSON Feed 阅读器。它不仅能够直接连接到你想要跟踪的网站,还可以通过支持 Open Reader API 的服务器进行同步,这一 API 是已废弃的 Google Reader API 的改编版本。Vienna 已经成功测试了 BazQux.com、FreshRSS.org、FeedHQ.org、InoReader.com 和 TheOldReader.com 等平台。
项目技术分析
Vienna 的核心技术在于其对 RSS/Atom/JSON Feed 格式的支持,以及与 Open Reader API 的兼容性。它采用了现代化的 macOS 开发框架,确保了应用的稳定性和性能。此外,Vienna 还支持插件扩展和自定义样式,为用户提供了极大的灵活性和个性化选项。
项目及技术应用场景
Vienna 适用于所有需要高效管理信息流的用户,尤其是那些依赖 RSS/Atom/JSON Feed 进行信息获取的 macOS 用户。无论是个人博客、新闻网站还是技术博客,Vienna 都能帮助你轻松订阅和管理这些信息源。此外,对于开发者而言,Vienna 的插件和样式自定义功能也为他们提供了展示创意和技能的平台。
项目特点
- 多格式支持:Vienna 不仅支持 RSS 和 Atom,还支持最新的 JSON Feed 格式,确保你能获取到最全面的信息。
- 同步功能:通过 Open Reader API,Vienna 可以与多个服务器同步,确保你在不同设备上的阅读体验一致。
- 插件和样式自定义:Vienna 提供了丰富的插件和样式自定义选项,用户可以根据自己的需求和喜好进行个性化设置。
- 多语言支持:Vienna 通过 Crowdin 平台支持多语言本地化,用户可以轻松切换到自己熟悉的语言界面。
- 开源与社区驱动:Vienna 是一个开源项目,拥有活跃的社区支持,用户可以参与到项目的开发和改进中。
安装与支持
Vienna 可以通过 GitHub Releases 或 Sourceforge 下载安装。此外,你还可以通过 Homebrew Cask 进行安装:
brew install --cask vienna
如果你在使用过程中遇到问题,可以查阅 FAQ 或在 Discussions 页面 寻求帮助。如果你发现了问题或希望提出新功能建议,可以在 GitHub Issues 页面提交。
贡献与参与
Vienna 欢迎所有形式的贡献,无论你是开发者、翻译者还是设计师。你可以通过以下方式参与到项目中:
- 编写代码:请参考 CONTRIBUTING.md。
- 本地化:通过 Crowdin 帮助 Vienna 支持更多语言。
- 自定义样式:参考 创建自定义样式文档。
- 编写插件:参考 创建插件文档。
Vienna 是一个开源项目,采用 Apache License, Version 2.0 许可协议。我们期待你的加入,一起打造更好的 RSS 阅读体验!
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









