cai 是用 Python 编写的安全工具,面向安全研究与防护,主打注重安全。
Cybersecurity AI (CAI), the framework for AI Security
yangshun
面向忙碌工程师的面试准备资料,含算法、行为面试与简历建议。目前累计 14.3 万 star、1.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 72 / 65730,主要语言为 TypeScript,项目始于 2016 年,采用 MIT 许可。最近状态:近半年有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 algorithm、algorithm-interview、algorithm-interview-questions、algorithms 方向。
按累计星标排序,库内共 65,730 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,044 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。
cai 是用 Python 编写的安全工具,面向安全研究与防护,主打注重安全。
Cybersecurity AI (CAI), the framework for AI Security
PowerInfer 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
High-speed Large Language Model Serving for Local Deployment
seatunnel 是用 Java 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打高性能、可伸缩。
SeaTunnel is a multimodal, high-performance, distributed, massive data integration tool.
📡 Your own AI-powered news radar. Generates daily briefings in English & Chinese. | 用 AI 构建你专属的新闻雷达
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inference 是用 Python 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、适合生产环境。
Swap GPT for any LLM by changing a single line of code. Xinference lets you run open-source, speech, and multimodal models on cloud, on-prem, or you…
awesome-langchain 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
😎 Awesome list of tools and projects with the awesome LangChain framework
anomaly-detection-resources 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Anomaly detection related books, papers, videos, and toolboxes. Last update late 2025 for LLM and VLM works!
baml 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The programming language for agents
oumi 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Easily fine-tune (SFT/RL), evaluate, and deploy Qwen, Gemma, or any open agentic LLM/VLM!
智能闲鱼客服机器人系统:专为闲鱼平台打造的AI值守解决方案,实现闲鱼平台7×24小时自动化值守,支持多专家协同决策、智能议价和上下文感知对话。
智能闲鱼客服机器人系统:专为闲鱼平台打造的AI值守解决方案,实现闲鱼平台7×24小时自动化值守,支持多专家协同决策、智能议价和上下文感知对话。
deeplake 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打可伸缩。
Deeplake is AI Data Runtime for Agents. It provides serverless postgres with a multimodal datalake, enabling scalable retrieval and training.
kimi-k3-in-c 是用 C 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A 2.78-trillion-parameter Kimi K3 running inference on a single CPU in 8.24 GB of RAM. Portable C99: no BLAS, no framework, no GPU.
🧑🚀 全世界最好的LLM资料总结(多模态生成、Agent、辅助编程、AI审稿、数据处理、模型训练、模型推理、o1 模型、MCP、小语言模型、视觉语言模型) | Summary of the world's best LLM res…
🧑🚀 全世界最好的LLM资料总结(多模态生成、Agent、辅助编程、AI审稿、数据处理、模型训练、模型推理、o1 模型、MCP、小语言模型、视觉语言模型) | Summary of the world's best LLM resources.
transformer-explainer 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Transformer Explained Visually: Learn How LLM Transformer Models Work with Interactive Visualization
Soup 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Fine-tune LLMs from one YAML. Layer streaming trains an 8B model on a 4 GB laptop GPU.
BentoML 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The easiest way to serve AI apps and models - Build Model Inference APIs, Job queues, LLM apps, Multi-model pipelines, and more!
astron-agent 是用 Java 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打适合生产环境。
Enterprise-grade, commercial-friendly agentic workflow platform for building next-generation SuperAgents.
rig 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打可伸缩。
⚙️🦀 Build modular and scalable LLM Applications in Rust
adk-go 是用 Go 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。
An open-source, code-first Go toolkit for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with flexibility and control.
ipex-llm 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Accelerate local LLM inference and finetuning (LLaMA, Mistral, ChatGLM, Qwen, DeepSeek, Mixtral, Gemma, Phi, MiniCPM, Qwen-VL, MiniCPM-V, etc.) on I…
一个自己找热点、自己写日报的网站框架。把信源和精选标准换成你的,它就是你的行业热点站。
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Bert-VITS2 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
vits2 backbone with multilingual-bert
harness-sdk 是用 TypeScript 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。
Build an agent harness and control it end-to-end. Open-source SDK for production AI agents in Python & TypeScript - any model, any cloud.
TypeChat 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打易用。
TypeChat is a library that makes it easy to build natural language interfaces using types.
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 66,044 个,本站已收录 65,730 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。