MetaClaw 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🦞 Just talk to your agent — it learns and EVOLVES 🧬.
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 65,724 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,033 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。
MetaClaw 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🦞 Just talk to your agent — it learns and EVOLVES 🧬.
agentheroes 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Generate, animate and schedule your AI characters 🤖
OneTrainer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理。
OneTrainer is a one-stop solution for all your Diffusion training needs.
LLM-Finetuning 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
LLM Finetuning with peft
adapters 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A Unified Library for Parameter-Efficient and Modular Transfer Learning
PJON 是用 C++ 编写的自动化工具,用于流程自动化编排。
PJON (Padded Jittering Operative Network) is an experimental, arduino-compatible, multi-master, multi-media network protocol.
We unified the interfaces of instruction-tuning data (e.g., CoT data), multiple LLMs and parameter-efficient methods (…
We unified the interfaces of instruction-tuning data (e.g., CoT data), multiple LLMs and parameter-efficient methods (e.g., lora, p-tuning) together…
基于ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B、ChatGLM3-6B模型,进行下游具体任务微调,涉及Freeze、Lora、P-tuning、全参微调等
基于ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B、ChatGLM3-6B模型,进行下游具体任务微调,涉及Freeze、Lora、P-tuning、全参微调等
LongLoRA 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Code and documents of LongLoRA and LongAlpaca (ICLR 2024 Oral)
xTuring 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用、开源免费。
Build, personalize and control your own LLMs. From data pre-processing to fine-tuning, xTuring provides an easy way to personalize open-source LLMs.…
magistrala 是用 Go 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
IoT Platform Framework
NomadNet 是用 Python 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。
Communicate Freely
雅意大模型:为客户打造安全可靠的专属大模型,基于大规模中英文多领域指令数据训练的 LlaMA 2 & BLOOM 系列模型,由中科闻歌算法团队研发。(Repo for YaYi Chinese LLMs based on LlaMA2 …
雅意大模型:为客户打造安全可靠的专属大模型,基于大规模中英文多领域指令数据训练的 LlaMA 2 & BLOOM 系列模型,由中科闻歌算法团队研发。(Repo for YaYi Chinese LLMs based on LlaMA2 & BLOOM)
ESP32-Paxcounter 是用 C++ 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。
Wifi & BLE driven passenger flow metering with cheap ESP32 boards
onediff 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
OneDiff: An out-of-the-box acceleration library for diffusion models.
sonar 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Large-scale LLM inference engine
Sideband 是用 Python 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
LXMF client for Android, Linux and macOS allowing you to communicate with people or LXMF-compatible systems over Reticulum networks using LoRa, Pack…
Meshtastic-Android 是用 Kotlin 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
Android application for Meshtastic
chatglm_finetuning 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
chatglm 6b finetuning and alpaca finetuning
chirpstack-network-server 是用 Go 编写的开发框架,用于搭建服务端与接口,主打开源免费。
ChirpStack Network Server is an open-source LoRaWAN network-server.
mlx-tune 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Fine-tune LLMs on your Mac with Apple Silicon. SFT, DPO, GRPO, Vision, TTS, STT, Embedding, and OCR fine-tuning — natively on MLX. Unsloth-compatibl…
TinyEngram 是用 Python 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。
Research of DeepSeek Engram Architecture based on Qwen-3 and Stable Diffusion series.
Lua-RTOS-ESP32 是用 C 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。
Lua RTOS for ESP32
text-to-lora 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Hypernetworks that adapt LLMs for specific benchmark tasks using only textual task description as the input
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 66,033 个,本站已收录 65,724 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。