
YTubic
YTubic is a fast, responsive, open-source YouTube Music desktop client for Windows, Linux, and macOS that uses direct InnerTube API communication and aggressive caching to provide instant navigation and playback.
它结合了实时压缩预览、智能防增大、GIF 逐帧压缩以及可自托管的架构,且所有图片处理均在客户端完成,不上传至服务器。
PicLite 是一款本地优先、可自托管的图片与 GIF 压缩工作台,支持 Web、Windows、macOS 和 Linux。它可以在执行前实时预估输出体积,并用连续的画质和尺寸控制把文件压到你需要的大小。
图片处理在浏览器或桌面客户端本地完成,不会把原图上传到 PicLite 服务器。网页端受浏览器权限限制,持续文件夹监测只在桌面客户端提供。
进入 GitHub Releases 下载对应文件:
| 系统 | 架构 | 文件 |
|---|---|---|
| Windows | x64 | NSIS 安装版 .exe 或 .msi |
| macOS | Apple Silicon(M1/M2/M3/M4…) | arm64.dmg |
| macOS | Intel | x64.dmg |
| Linux | x64 | x86_64.AppImage 或 amd64.deb |
| Linux | arm64 | arm64.AppImage 或 arm64.deb |
桌面版基于 Tauri,不再打包完整 Chromium;Windows 使用系统 WebView2,macOS 使用 WebKit,Linux 使用 WebKitGTK。本机实测 macOS .app 约 4.3 MB,具体安装包大小会随平台格式变化。
当前 macOS 包使用 ad-hoc 签名,没有 Apple Developer ID 公证。首次打开时,如果系统提示无法验证开发者,请在“系统设置 → 隐私与安全性”中确认打开。正式公开分发建议配置 Apple Developer ID 签名与公证。
推荐使用 Ubuntu 22.04/24.04、Docker Compose、Nginx 和 HTTPS。服务器只负责提供页面;图片仍在访问者的浏览器中本地处理。
先通过 SSH 登录服务器:
ssh 你的用户名@服务器IP
安装 Git 和 Nginx:
sudo apt update
sudo apt install -y git nginx
按照 Docker 官方 Ubuntu 安装教程 安装 Docker Engine,并按照 Compose 插件教程 安装 docker compose。安装后检查:
docker --version
docker compose version
如果当前用户没有 Docker 权限,可先用 sudo docker ...,或按 Docker 官方文档把用户加入 docker 用户组后重新登录。
sudo mkdir -p /opt/piclite
sudo chown "$USER":"$USER" /opt/piclite
git clone https://github.com/amiaoapp/PicLite.git /opt/
PicLite 图轻:本地优先、可自托管的图片与 GIF 压缩工具,支持无损优化、连续质量/尺寸控制、实时对比、水印、剪贴板导入、批量导出和文件夹自动监测。提供 Web、Windows、macOS 与 Linux 版本。
根据分类、Topic 和编程语言匹配的相似项目。

YTubic is a fast, responsive, open-source YouTube Music desktop client for Windows, Linux, and macOS that uses direct InnerTube API communication and aggressive caching to provide instant navigation and playback.

TanStack Router is a type-safe, data-driven React router with built-in caching, prefetching, and nested layouts, while TanStack Start extends it into a full-stack SSR framework.
Cindy is an open-source AI agent that runs locally on your machine, integrates multiple AI harnesses and models, and provides memory, skills, and automation to perform real work in your projects and apps.