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vector4wang - Overview

$ whoami
> AI-Powered Developer | Building small tools that solve big problems
> 革命尚未成功,同志还需努力
> 
> 主导多个项目从 0-1,专注于发现真实痛点,构建小而美的工具

🎯 专注小而美的工具,解决真实的痛点


💡 Philosophy

class Developer {
    let name = "vector4wang"
    let philosophy = "Small tools, big impact"
    
    func approach() {
        // 发现痛点 → 最小可行方案 → 快速验证 → 持续迭代
        // 不追求大而全,只解决一个真实的问题
        // 让工具像空气一样,存在但不打扰
    }
}

核心理念

  • 🎯 发现真实痛点,而不是创造需求
  • 🔨 用最简单的方案解决问题
  • ⚡ 快速交付,快速迭代
  • 🌱 小工具可以创造大价值

🔥 Featured Project: EdgeGlow

✦ 让 AI 编程过程「可见」

macOS License CPU Size

痛点:用 AI 编程时,看不见 AI 是否在思考,频繁切换窗口打断心流

方案:屏幕边缘的流光效果,余光一瞥就知道 AI 状态

🟢 AI 思考中 → 流光沿屏幕边缘旋转流动
🔴 完成/等待 → 流光淡出消失

→ 查看项目 | → 下载体验


🛠️ Tech Stack

领域 技术栈
编程语言 Swift, Python, Java, JavaScript
框架 SwiftUI, Cocoa, Core Animation, Spring
AI 工具 Claude Code, Hermes Agent, GPT-4
平台 macOS, iOS, Linux
工具 Git, Xcode, VS Code, Docker

🎪 Problem Discovery Process

# 我的工具发现流程

1. 观察日常工作中的摩擦点
   $ grep "这应该有工具" ~/daily_notes.md

2. 验证痛点是否普遍
   $ search reddit --query "有没有工具能..."
   $ search v2ex --query "求推荐..."

3. 构建最小可行方案
   $ build mvp --minimal --focused

4. 快速验证价值
   $ deploy && measure adoption && iterate

痛点来源

  • 💼 工作中的重复劳动
  • 🤔 "为什么没有..."的吐槽
  • 📊 数据分析发现的高频问题
  • 🗣️ 社区里的"求推荐"帖子

📊 GitHub Stats

GitHub Stats

Top Languages


💻 Currently Working On

$ ps aux | grep "active projects"

vector4wang  EdgeGlow v1.0.0     [macOS] AI 编程可视化反馈
vector4wang  ???                 [research] 发现下一个真实痛点
vector4wang  Open Source         [community] 分享经验,帮助他人

┌─────────────────────────────────────────┐
│  "小的工具可以解决大的问题。"            │
│                                         │
│  关键不是工具的大小,                     │
│  而是它解决的问题是否真实、是否普遍。     │
│                                         │
│  —— 持续探索中...                        │
└─────────────────────────────────────────┘

🎯 发现痛点,构建工具,创造价值



Java is the best language

Java 是世界上最好的语言,不接受反驳 😄

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  1. EdgeGlow 是一个开源的 macOS 菜单栏小工具,让 AI 编程过程「可见」。当 Claude Code 或 Hermes Agent 工作时,屏幕边缘会亮起流光效果;完成后流光淡出消失。通过 HTTP hooks 与 AI Agent 联动,采用四层 CAShapeLayer 模拟霓虹灯光效,Timer 驱动动画确保流畅稳定。仅 892KB,~0% CPU 占用,支持多显示器和多终端。

    Swift

  2. 🌿 基于springboot的快速学习示例,整合自己遇到的开源框架,如:rabbitmq(延迟队列)、Kafka、jpa、redies、oauth2、swagger、jsp、docker、k3s、k3d、k8s、mybatis加解密插件、异常处理、日志输出、多模块开发、多环境打包、缓存cache、爬虫、jwt、GraphQL、dubbo、zookeeper和Async等等📌

    Java 2.8k 928

  3. 🔍📊ElasticSearch的使用笔记,包括使用sdk,使用springboot+Jest、rollover索引切分和使用docker启动完成es的部署索引和搜索等

    Java 85 23