auto-subs 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
On-device subtitle generation that connects directly to DaVinci Resolve, Premiere, and After Effects.
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 65,707 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 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。
auto-subs 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
On-device subtitle generation that connects directly to DaVinci Resolve, Premiere, and After Effects.
openscreen 是用 TypeScript 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打开源免费。
Record your screen, ship a demo. Free and open-source, GPU-accelerated, no watermarks, no subscriptions. Windows, macOS, Linux. Actively maintained.
LiveCaptions-Translator 是用 C# 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打轻量、功能完整、实时。
Lightweight and powerful real-time audio/speech translation tool based on Windows LiveCaptions.
Hold a key, speak, release — AI-polished text appears at your cursor in any app. Open-source voice input for macOS & W…
Hold a key, speak, release — AI-polished text appears at your cursor in any app. Open-source voice input for macOS & Windows. (按住快捷键说话,松开即得润色后的文字)
whisper-asr-webservice 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
OpenAI Whisper ASR Webservice API
whisper-standalone-win 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打速度快。
Whisper & Faster-Whisper standalone executables for those who don't want to bother with Python.
LLaMA-Omni 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理。
LLaMA-Omni is a low-latency and high-quality end-to-end speech interaction model built upon Llama-3.1-8B-Instruct, aiming to achieve speech capabili…
willow 是用 C 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打支持自托管、开源免费。
Open source, local, and self-hosted Amazon Echo/Google Home competitive Voice Assistant alternative
whishper 是用 Svelte 编写的前端库,用于构建 Web 页面与界面。
Transcribe any audio to text, translate and edit subtitles 100% locally with a web UI. Powered by whisper models!
STT 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
🐸STT - The deep learning toolkit for Speech-to-Text. Training and deploying STT models has never been so easy.
foundry-local 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
awesome-whisper 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源,主打开源免费。
🔊 Awesome list for Whisper — an open-source AI-powered speech recognition system developed by OpenAI
WhisperJAV 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
ASR/STT subtitle generator. Uses Qwen3-ASR, local LLM, Whisper, TEN-VAD. Noise-robust for JAV
开源免费的 Wispr Flow 替代方案 | 集成FunASR本地模型和可配置大语言模型的下一代中文桌面语音工作流
开源免费的 Wispr Flow 替代方案 | 集成FunASR本地模型和可配置大语言模型的下一代中文桌面语音工作流
tensorflow-speech-recognition 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🎙Speech recognition using the tensorflow deep learning framework, sequence-to-sequence neural networks
vad 是用 TypeScript 编写的前端库,用于构建 Web 页面与界面,主打易用。
Voice activity detector (VAD) for the browser with a simple API
transcribe.cpp 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理。
ggml speech-to-text inference for 16+ model families
audapolis 是用 TypeScript 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
an editor for spoken-word audio with automatic transcription
typewhisper-mac 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理。
Local speech-to-text for macOS on-device AI, fully private, optional cloud
kalliope 是用 Python 编写的自动化工具,用于流程自动化编排。
Kalliope is a framework that will help you to create your own personal assistant.
react-native-executorch 是用 TypeScript 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, privacy-first on-device AI inference library for React Native, powered by PyTorch's ExecuTorch runtime
dsnote 是用 C++ 编写的桌面应用,用于桌面端程序开发。
Speech Note Linux app. Note taking, reading and translating with offline Speech to Text, Text to Speech and Machine translation.
voxtype 是用 Rust 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。
Voice-to-text with push-to-talk for Wayland compositors
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 65,980 个,本站已收录 65,707 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。