reef 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Infrastructure for continually self‑improving agents
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 65,730 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。
reef 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Infrastructure for continually self‑improving agents
💎1MB lightweight face detection model (1MB轻量级人脸检测模型)
💎1MB lightweight face detection model (1MB轻量级人脸检测模型)
vllm-omni 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A framework for efficient model inference with omni-modality models
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.
io-ts 是用 TypeScript 编写的前端库,用于构建 Web 页面与界面。
Runtime type system for IO decoding/encoding
Mooncake 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Mooncake is the serving platform for Kimi, a leading LLM service provided by Moonshot AI.
argmax-oss-swift 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
On-device Speech AI for Apple Silicon
adversarial-robustness-toolbox 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打注重安全。
Adversarial Robustness Toolbox (ART) - Python Library for Machine Learning Security - Evasion, Poisoning, Extraction, Inference - Red and Blue Teams
semantic-router 是用 Go 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
An open, programmable decision layer for models and compute.
gpustack 是用 Python 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 GPU cluster manager for high-performance AI model serving (vLLM, SGLang) and on-demand SSH-accessible GPU instances.
superduper 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Superduper: End-to-end framework for building custom AI applications and agents.
cube studio开源云原生一站式机器学习/深度学习/大模型AI平台,mlops算法链路全流程,算力租赁平台,notebook在线开发,拖拉拽任务流pipeline编排,多机多卡分布式训练,超参搜索,推理服务VGPU虚拟化,边缘计算…
cube studio开源云原生一站式机器学习/深度学习/大模型AI平台,mlops算法链路全流程,算力租赁平台,notebook在线开发,拖拉拽任务流pipeline编排,多机多卡分布式训练,超参搜索,推理服务VGPU虚拟化,边缘计算,标注平台自动化标注,deepseek等大模型sft微调/奖…
AutoGPTQ 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
An easy-to-use LLMs quantization package with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm.
torch2trt 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打易用。
An easy to use PyTorch to TensorRT converter
llm-d 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打现代化。
Achieve state of the art inference performance with modern accelerators on Kubernetes
CTranslate2 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快。
Fast inference engine for Transformer models
TNN 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打高性能、跨平台、开源免费。
TNN: developed by Tencent Youtu Lab and Guangying Lab, a uniform deep learning inference framework for mobile、desktop and server. TNN is distinguish…
FastVideo 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A unified inference and post-training framework for accelerated video generation.
typedb 是用 Rust 编写的知识管理工具,用于笔记与知识库整理。
TypeDB: Built for systems, not records
open_model_zoo 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
Pre-trained Deep Learning models and demos (high quality and extremely fast)
zml 是用 Zig 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Any model. Any hardware. Zero compromise. Built with @ziglang / @openxla / MLIR / @bazelbuild
oneDNN 是用 C++ 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 library of optimized deep learning operations (matmul, convolution, attention) for CPUs (x64, AArch64, RISC-V) and Intel GPUs. Used by P…
csghub 是用 Vue 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打支持自托管、开源免费。
CSGHub is a brand-new open-source platform for managing LLMs, developed by the OpenCSG team. It offers both open-source and on-premise/SaaS solution…
FastDeploy 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打高性能。
High-performance Inference and Deployment Toolkit for LLMs and VLMs based on PaddlePaddle
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。