omlx 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
LLM inference server with continuous batching & SSD caching for Apple Silicon — managed from the macOS menu bar
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,722 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,999 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
omlx 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
LLM inference server with continuous batching & SSD caching for Apple Silicon — managed from the macOS menu bar
whatcable 是用 Swift 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
macOS menu bar app that tells you, in plain English, what each USB-C cable plugged into your Mac can actually do
mlx-audio 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A text-to-speech (TTS), speech-to-text (STT) and speech-to-speech (STS) library built on Apple's MLX framework, providing efficient speech analysis …
MochiDiffusion 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打适合生产环境。
Run Stable Diffusion on Mac natively
tart 是用 Swift 编写的测试工具,用于自动化测试与验证。
macOS and Linux VMs on Apple Silicon to use in CI and other automations
laya-mlx 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Native MLX runtime for Laya typed decision models — 7–14 ms short decisions on M3 Max. No text generation, PyTorch, or cloud API.
turbo-fieldfare 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Gemma 4 26B-A4B inference in ~2 GB of RAM on any M-series MacBook
MacNativeGames 是用 C 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
Play your own Tears of the Kingdom and Breath of the Wild natively on Apple silicon Mac, iPhone and iPad. Not an emulator: the game's ARM64 code run…
apfel 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
The free AI already on your Mac. CLI tool, OpenAI-compatible server, and interactive chat — all on-device via Apple Intelligence. No API keys, no cl…
mlx-vlm 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
MLX-VLM is a package for inference and fine-tuning of Vision Language Models (VLMs) on your Mac using MLX.
HelloSilicon 是用 Assembly 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
An introduction to ARM64 assembly on Apple Silicon Macs
spank 是用 Go 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Slap your MacBook, it yells back. Uses Apple Silicon accelerometer via IOKit HID.
asitop 是用 Python 编写的命令行工具,在终端中直接使用。
Perf monitoring CLI tool for Apple Silicon
Rapid-MLX 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打速度快、开源免费。
Rapid-MLX is an open-source (Apache 2.0) OpenAI- and Anthropic-compatible LLM inference server for Apple Silicon, built on MLX, focused on reliable …
doesitarm 是用 JavaScript 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
🦾 A list of reported app support for Apple Silicon as well as Apple M4 and M3 Ultra Macs
audio.cpp 是用 C++ 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打高性能。
An all-in-one, pure C++ inference engine for audio models, powered by ggml. Supports TTS, STT, VAD, voice conversion, music generation, and more, wi…
claude-code-local 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Run Claude Code 100% on-device with local AI on Apple Silicon. MLX-native Anthropic-API server. 6 fighters incl. Muse-Glimmer 30B (now multimodal — …
macUSB 是用 Swift 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
The all-in-one bootable USB creator for Mac
widelands 是用 C++ 编写的游戏开发项目,用于游戏与引擎开发,主打开源免费、实时。
Widelands is a free, open source real-time strategy game with singleplayer campaigns and a multiplayer mode. The game was inspired by Settlers II™ (…
try-omarchy 是用 Swift 编写的游戏开发项目,用于游戏与引擎开发。
Run Omarchy on MacOS without any setup.
MTPLX 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打速度快。
The fastest way to run Qwen 3.8 Flash Next, Qwen 3.8 27B and Ternary Bonsai 2 27B on a Mac: 125 tok/s in OpenCode on an M5 Max, and a 27B model on 1…
mflux 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Apple MLX native implementations of state-of-the-art generative image & video models
mactop 是用 Go 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
mactop - Apple Silicon Monitor Top
MetalPetal 是用 Objective-C 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
A GPU accelerated image and video processing framework built on Metal.
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 65,999 个,本站已收录 65,722 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。