[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-leetcode-mafia--cheetah":3,"tool-leetcode-mafia--cheetah":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 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提供问题解答、代码分析和优化建议，特别适合正在准备软件工程面试的开发者使用。\n\n在技术面试中，候选人常常面临压力大、思路不清晰等问题，而 Cheetah 通过实时生成答案提示和代码改进建议，帮助用户更自信地应对挑战。它还支持与在线编程环境的集成，方便用户直接分析代码和调试日志，进一步提升练习效果。\n\n这款应用的独特之处在于其技术实现：利用 Whisper 进行本地音频转录，结合 GPT-4 提供智能解答，确保高效性和隐私性。同时，Cheetah 需要搭配 OpenAI API 密钥使用，并推荐使用 BlackHole 等音频驱动工具来捕获完整的对话内容。\n\nCheetah 最适合有一定编程基础的开发者，尤其是希望进入大厂或快速提升面试技巧的用户。不过需要注意的是，它仅适用于模拟面试场景，生成的答案可能并不完全准确，用户需自行判断和负责。如果你正在为下一次技术面试做准备，Cheetah 或许能成为你的得力助手！","# Cheetah\n\nCheetah is an AI-powered macOS app designed to assist users with software engineering interview practice. It provides real-time coaching and live coding platform integration.\n\n[Quick demo video (1:28)](https:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F106342593\u002F229961889-489e2b36-f3e6-453a-9784-f160bc1c4f8d.mp4)\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fleetcode-mafia_cheetah_readme_602b026998b8.jpg\" alt=\"Screenshot\">\n\n## How it works\n\nCheetah leverages Whisper for real-time audio transcription, and GPT-4 for generating hints and solutions. You need to have your own OpenAI API key to use the app.\n\nWhisper runs locally on your system, utilizing Georgi Gerganov's [whisper.cpp](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fggerganov\u002Fwhisper.cpp). A recent Mac with Apple silicon is required for optimal performance.\n\n## Getting started\n\n### Prerequisites\n\nRequires macOS 13.1 or later.\n\nTo build Cheetah, [whisper.cpp](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fggerganov\u002Fwhisper.cpp) must be checked out in `..\u002Fwhisper.cpp`, and the SDL2 library must be installed:\n\n```shell\nbrew install sdl2\n```\n\n### Audio driver setup\n\nFor the best results, ensure the audio input captures both sides of the conversation.\n\nWhen using a video chat app like Zoom or Google Meet, you can achieve this with [BlackHole](https:\u002F\u002Fexistential.audio\u002Fblackhole\u002F), a free audio loopback driver. Follow the instructions for setting up a [Multi-Output Device](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FExistentialAudio\u002FBlackHole\u002Fwiki\u002FMulti-Output-Device), and remember not to use the loopback device as input for the video chat app.\n\n### App overview\n\nOpen the app and select an audio input to start live transcription. A snippet of the transcription will be displayed under the audio input selector.\n\n*Note:* running the app in debug mode will result in very slow audio transcription performance.\n\nThe UI features three buttons:\n\n**Answer:** Generates an answer for the interviewer's question.\n\n**Refine:** Updates the existing answer, useful for when the interviewer provides additional constraints or clarification.\n\n**Analyze:** Analyzes code and logs from the live coding environment in your web browser. Requires the browser extension.\n\nYou can also select (highlight) a portion of a generated answer and click Refine to get more detail.\n\n### Installing the browser extension\n\nCurrently, only Firefox is supported. Follow these steps to install the extension:\n\n1. Add the domain of the live coding platform to `matches` in .\u002Fextension\u002Fmanifest.json\n2. Go to [about:debugging](https:\u002F\u002Ffirefox-source-docs.mozilla.org\u002Fdevtools-user\u002Fabout_colon_debugging\u002Findex.html)\n3. Click \"This Firefox\"\n4. Click \"Load Temporary Add-on\"\n5. Select .\u002Fextension\u002Fmanifest.json\n\n## Disclaimer\n\nCheetah is intended for use in mock interviews only. It may generate incorrect or inappropriate solutions. Users take full responsibility for the information provided by the app.\n","# Cheetah\n\nCheetah 是一款由 AI 驱动的 macOS 应用程序，旨在帮助用户进行软件工程面试练习。它提供实时辅导和在线编码平台集成。\n\n[快速演示视频 (1:28)](https:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F106342593\u002F229961889-489e2b36-f3e6-453a-9784-f160bc1c4f8d.mp4)\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fleetcode-mafia_cheetah_readme_602b026998b8.jpg\" alt=\"截图\">\n\n## 工作原理\n\nCheetah 使用 Whisper 进行实时音频转录，并使用 GPT-4 生成提示和解决方案。您需要拥有自己的 OpenAI API 密钥才能使用该应用程序。\n\nWhisper 在您的系统上本地运行，利用 Georgi Gerganov 的 [whisper.cpp](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fggerganov\u002Fwhisper.cpp)。为了获得最佳性能，需要一台搭载 Apple 芯片的较新 Mac。\n\n## 快速开始\n\n### 前置条件\n\n需要 macOS 13.1 或更高版本。\n\n要构建 Cheetah，必须在 `..\u002Fwhisper.cpp` 中检出 [whisper.cpp](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fggerganov\u002Fwhisper.cpp)，并且需要安装 SDL2 库：\n\n```shell\nbrew install sdl2\n```\n\n### 音频驱动设置\n\n为了获得最佳效果，请确保音频输入捕获对话双方的声音。\n\n当使用 Zoom 或 Google Meet 等视频聊天应用程序时，您可以使用 [BlackHole](https:\u002F\u002Fexistential.audio\u002Fblackhole\u002F)（一个免费的音频回环驱动）来实现此目的。按照设置 [多输出设备](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FExistentialAudio\u002FBlackHole\u002Fwiki\u002FMulti-Output-Device) 的说明操作，并记住不要将回环设备用作视频聊天应用程序的输入。\n\n### 应用概览\n\n打开应用程序并选择音频输入以开始实时转录。转录的一段内容将显示在音频输入选择器下方。\n\n*注意：* 在调试模式下运行应用程序会导致音频转录性能非常缓慢。\n\n用户界面包含三个按钮：\n\n**Answer（回答）：** 为面试官的问题生成答案。\n\n**Refine（优化）：** 更新现有答案，适用于面试官提供更多约束或澄清时。\n\n**Analyze（分析）：** 分析浏览器中的实时编码环境中的代码和日志。需要浏览器扩展支持。\n\n您还可以选择（高亮）生成答案的一部分并点击 Refine 以获取更多细节。\n\n### 安装浏览器扩展\n\n目前仅支持 Firefox。按照以下步骤安装扩展：\n\n1. 将在线编码平台的域名添加到 .\u002Fextension\u002Fmanifest.json 的 `matches` 中。\n2. 前往 [about:debugging](https:\u002F\u002Ffirefox-source-docs.mozilla.org\u002Fdevtools-user\u002Fabout_colon_debugging\u002Findex.html)。\n3. 点击 \"This Firefox\"。\n4. 点击 \"Load Temporary Add-on\"。\n5. 选择 .\u002Fextension\u002Fmanifest.json。\n\n## 免责声明\n\nCheetah 仅用于模拟面试。它可能会生成不正确或不合适的解决方案。用户需对应用程序提供的信息承担全部责任。","# Cheetah 快速上手指南\n\nCheetah 是一款基于 AI 的 macOS 应用，专为软件工程面试练习提供实时指导和在线编码平台集成。\n\n---\n\n## 环境准备\n\n### 系统要求\n- macOS 13.1 或更高版本\n- 推荐使用搭载 Apple Silicon 的 Mac 设备以获得最佳性能\n\n### 前置依赖\n1. 安装 SDL2 库：\n   ```shell\n   brew install sdl2\n   ```\n2. 克隆 [whisper.cpp](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fggerganov\u002Fwhisper.cpp) 到 `..\u002Fwhisper.cpp` 目录：\n   ```shell\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fggerganov\u002Fwhisper.cpp ..\u002Fwhisper.cpp\n   ```\n\n---\n\n## 安装步骤\n\n1. 配置音频驱动（推荐使用 BlackHole）：\n   - 下载并安装 [BlackHole](https:\u002F\u002Fexistential.audio\u002Fblackhole\u002F)，一个免费的音频回环驱动。\n   - 按照 [Multi-Output Device](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FExistentialAudio\u002FBlackHole\u002Fwiki\u002FMulti-Output-Device) 的说明设置多输出设备。\n   - **注意**：不要将回环设备作为视频聊天应用（如 Zoom 或 Google Meet）的输入源。\n\n2. 构建 Cheetah 应用：\n   - 确保所有依赖已正确安装后，按照项目文档完成构建。\n\n3. 安装浏览器扩展（仅支持 Firefox）：\n   1. 编辑 `.\u002Fextension\u002Fmanifest.json` 文件，将目标在线编码平台的域名添加到 `matches` 字段。\n   2. 打开 Firefox 并访问 [about:debugging](https:\u002F\u002Ffirefox-source-docs.mozilla.org\u002Fdevtools-user\u002Fabout_colon_debugging\u002Findex.html)。\n   3. 点击 \"This Firefox\"。\n   4. 点击 \"Load Temporary Add-on\"。\n   5. 选择 `.\u002Fextension\u002Fmanifest.json` 文件。\n\n---\n\n## 基本使用\n\n1. 打开 Cheetah 应用，选择音频输入设备以开始实时转录。转录内容会显示在音频输入选择器下方。\n\n2. 使用以下按钮进行交互：\n   - **Answer**：生成针对面试官问题的答案。\n   - **Refine**：更新现有答案，适用于面试官补充约束或澄清时。\n   - **Analyze**：分析在线编码环境中的代码和日志（需安装浏览器扩展）。\n\n3. 如果需要细化答案，可以选中生成答案的一部分并点击 **Refine** 获取更多细节。\n\n---\n\n**注意**：Cheetah 仅适用于模拟面试场景，生成的答案可能不准确或不合适，用户需自行承担使用结果的责任。","一位正在准备技术面试的软件工程师小李，计划通过模拟面试提升自己的算法题解能力。\n\n### 没有 cheetah 时\n- 小李在 Zoom 上进行模拟面试时，常常因为紧张而遗漏面试官的关键问题或要求，导致回答偏离方向。\n- 遇到不熟悉的算法题时，他只能靠自己苦思冥想，缺乏实时的提示或指导，效率低下且容易卡壳。\n- 当面试官提出新的约束条件或优化要求时，小李需要重新整理思路，但往往无法快速调整答案，显得手忙脚乱。\n- 在共享代码编辑器中调试代码时，小李只能依赖自己的经验分析问题，难以发现潜在的逻辑错误或性能瓶颈。\n- 整个模拟面试过程缺乏系统化的反馈，小李只能事后回忆和总结，效果有限。\n\n### 使用 cheetah 后\n- Cheetah 的实时语音转录功能将面试官的问题清晰地显示在屏幕上，帮助小李准确理解问题，避免遗漏关键信息。\n- 遇到难题时，Cheetah 的“Answer”功能可以生成解题思路和代码框架，为小李提供即时的参考，缓解卡壳的情况。\n- 当面试官提出新要求时，小李只需点击“Refine”按钮，Cheetah 会根据新增的条件快速调整答案，让他从容应对变化。\n- 借助 Cheetah 的浏览器扩展，小李可以实时分析代码质量和运行日志，快速定位问题并优化解决方案。\n- 模拟面试结束后，Cheetah 的完整记录让小李能够回顾每个环节的表现，获得更全面的改进建议。\n\nCheetah 让小李在模拟面试中从被动应对转变为主动掌控，显著提升了练习效率和自信心。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fleetcode-mafia_cheetah_602b0269.jpg","leetcode-mafia",null,"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fleetcode-mafia_c52f041c.png","leetcodemafia@fastmail.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fleetcode-mafia",[81,85,89,93,97],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"Swift","#F05138",81.2,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"C","#555555",8.8,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"C++","#f34b7d",8.2,{"name":94,"color":95,"percentage":96},"JavaScript","#f1e05a",0.9,{"name":98,"color":99,"percentage":100},"Objective-C","#438eff",0.8,4260,304,"2026-04-03T07:22:21","CC0-1.0",4,"macOS","未说明",{"notes":109,"python":107,"dependencies":110},"需要 macOS 13.1 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GPT-4","2023-04-19T18:53:32",{"id":176,"version":177,"summary_zh":76,"released_at":178},113334,"v1.0","2023-04-05T19:31:35"]