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.
microsoft
Visual Studio Code 编辑器源码,微软开源的跨平台代码编辑器。目前累计 19.4 万 star、4.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 36 / 65707,主要语言为 TypeScript,项目始于 2015 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给写代码与文档的人:涉及 editor、electron、microsoft、typescript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,714 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。
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.
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
llm-graph-builder 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Neo4j graph construction from unstructured data using LLMs
ag2 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。
AG2 (formerly AutoGen): The Open-Source AgentOS.Join us at: https://discord.gg/sNGSwQME3x
koog 是用 Kotlin 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。
Koog is a JVM (Java and Kotlin) framework for building predictable, fault-tolerant and enterprise-ready AI agents across all platforms – from backen…
auto-dev 是用 Kotlin 编写的编辑器工具,用于代码与文本编辑。
🧙AutoDev: the Multi-Agent coding development platform built on Kotlin Multiplatform.
embabel-agent 是用 Kotlin 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Agent framework for the JVM. Pronounced Em-BAY-bel /ɛmˈbeɪbəl/
AI-Infra-from-Zero-to-Hero 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
🚀 Awesome System for Machine Learning ⚡️ AI System Papers and Industry Practice. ⚡️ System for Machine Learning, LLM (Large Language Model), GenAI …
optillm 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Optimizing inference proxy for LLMs
nunchaku 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICLR2025 Spotlight] SVDQuant: Absorbing Outliers by Low-Rank Components for 4-Bit Diffusion Models
MemMachine 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打可扩展、可伸缩。
Universal memory layer for AI Agents. It provides scalable, extensible, and interoperable memory storage and retrieval to streamline AI agent state …
ComfyUI-nunchaku 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
ComfyUI Plugin of Nunchaku
openlit 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。
OpenLIT is the open-source agent harness engineering platform: trace, evaluate, guard, and improve everything around the model in your AI agents, on…
generative-ai 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打功能完整。
Comprehensive resources on Generative AI, including a detailed roadmap, projects, use cases, interview preparation, and coding preparation.
agentfield 是用 Go 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Build, run and scale AI agents like API and microservices
VoiceMem 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Infrastructure for the next generation of voice agents, designed to provide universal memory. It is divided into a left brain and a right brain, sto…
wanwu 是用 Go 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。
China Unicom's Yuanjing Wanwu Agent Platform is an enterprise-grade, multi-tenant AI agent development platform. It helps users build applications s…
datapizza-ai 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Build reliable Gen AI solutions without overhead 🍕
genai-processors 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打轻量。
GenAI Processors is a lightweight Python library that enables efficient, parallel content processing.
agentset 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。
The open-source RAG platform: built-in citations, deep research, 22+ file formats, partitions, MCP server, and more.
witsy 是用 TypeScript 编写的桌面应用,用于桌面端程序开发。
Witsy: desktop AI assistant / universal MCP client
DemoFusion 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Let us democratise high-resolution generation! (CVPR 2024)
agentkit 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Starter-kit to build constrained agents with Nextjs, FastAPI and Langchain
一款简单易用和高性能的AI部署框架 | An Easy-to-Use and High-Performance AI Deployment Framework
一款简单易用和高性能的AI部署框架 | An Easy-to-Use and High-Performance AI Deployment Framework
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 65,714 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。