zenml 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
ZenML 🙏: One AI Platform from Pipelines to Agents. https://zenml.io.
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 65,735 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,070 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。
zenml 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
ZenML 🙏: One AI Platform from Pipelines to Agents. https://zenml.io.
OpenExecutive 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
AI-powered virtual executive team — a single coherent executive persona backed by 8 specialist agents (FastAPI + Next.js).
Awesome Pretrained Chinese NLP Models,高质量中文预训练模型&大模型&多模态模型&大语言模型集合
Awesome Pretrained Chinese NLP Models,高质量中文预训练模型&大模型&多模态模型&大语言模型集合
Edit-Banana 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Edit Banana: A framework for converting statistical formats into editable.
Raven 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The Harness of Harnesses • built for RSI: a trusted, persistent, self-evolving multi-agent ecosystem for all-domain collaboration.
TaskingAI 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。
The open source platform for AI-native application development.
reasoning-from-scratch 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implement a reasoning LLM in PyTorch from scratch, step by step
LLM-Engineers-Handbook 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The LLM's practical guide: From the fundamentals to deploying advanced LLM and RAG apps to AWS using LLMOps best practices
deepreasoning 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打高性能。
A high-performance LLM inference API and Chat UI that integrates DeepSeek R1's CoT reasoning traces with Anthropic Claude models.
lms 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
LM Studio CLI
AI-Youtube-Shorts-Generator 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。
Open-source alternative to Opus Clip, Vidyo.ai, Klap & SubMagic. Turn long-form YouTube videos into viral 9:16 shorts using LLM highlight detection,…
Viper 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Adversary simulation and Red teaming platform with AI
astron-rpa 是用 Python 编写的自动化工具,用于流程自动化编排,主打适合生产环境。
Agent-ready RPA suite with out-of-the-box automation tools. Built for individuals and enterprises.
code-graph-rag 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The ultimate RAG for your monorepo. Query, understand, and edit multi-language codebases with the power of AI and knowledge graphs
sparrow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Structured data extraction, instruction calling and agentic workflows with ML, LLM and Vision LLM
claude-coder 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Kodu is an autonomous coding agent that lives in your IDE. It is a VSCode extension that can help you build your dream project step by step by lever…
mcp-ui 是用 TypeScript 编写的前端库,用于构建 Web 页面与界面。
UI over MCP. Create next-gen UI experiences with the protocol and SDK!
xtuner 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A Next-Generation Training Engine Built for Ultra-Large MoE Models
EasyR1 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打可伸缩。
EasyR1: An Efficient, Scalable, Multi-Modality RL Training Framework based on veRL
h2o-llmstudio 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
H2O LLM Studio - a framework and no-code GUI for fine-tuning LLMs. Documentation: https://docs.h2o.ai/h2o-llmstudio/
CodeGen 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。
CodeGen is a family of open-source model for program synthesis. Trained on TPU-v4. Competitive with OpenAI Codex.
Bard-API 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The unofficial python package that returns response of Google Bard through cookie value.
AgentVerse 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
🤖 AgentVerse 🪐 is designed to facilitate the deployment of multiple LLM-based agents in various applications, which primarily provides two framewo…
argilla 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Argilla is a collaboration tool for AI engineers and domain experts to build high-quality datasets
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 66,070 个,本站已收录 65,735 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。