faster-whisper-GUI 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
faster_whisper GUI with PySide6
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 65,726 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。
faster-whisper-GUI 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
faster_whisper GUI with PySide6
Hex 是用 Swift 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。
Legacy Swift Hex app. Try the Rust rewrite at hex.kitlangton.com; new source at github.com/anomalyco/hex.
Whisper-WebUI 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。
A Web UI for easy subtitle using whisper model.
foundry-local 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
快速提取音视频内容,整理成一份结构化的markdown笔记
快速提取音视频内容,整理成一份结构化的markdown笔记
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
youtube-shorts-pipeline 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Automated YouTube Shorts pipeline: news → script → AI visuals → voiceover → captions → upload
auto-subtitle 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Automatically generate and overlay subtitles for any video.
OnnxStream 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量、适合生产环境、实现清晰。
Lightweight inference library for ONNX files, written in C++. It can run Stable Diffusion XL 1.0 on a RPI Zero 2 (or in 298MB of RAM) but also Mistr…
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
openai-kotlin 是用 Kotlin 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
OpenAI API client for Kotlin with multiplatform and coroutines capabilities.
whisper-turbo 是用 TypeScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打跨平台。
Cross-Platform, GPU Accelerated Whisper 🏎️
subsai 是用 Python 编写的命令行工具,在终端中直接使用。
🎞️ Subtitles generation tool (Web-UI + CLI + Python package) powered by OpenAI's Whisper and its variants 🎞️
yt-whisper 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Using OpenAI's Whisper to automatically generate YouTube subtitles
transcribe-anything 是用 Python 编写的命令行工具,在终端中直接使用,主打高性能、速度快、易用。
Multi-backend whisper app. Blazing fast. Mac-arm optimized. Easy install. Input a local file or url and this service will transcribe it using Whispe…
voicemode 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Natural voice conversations with Claude Code
claude-video-vision 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Give Claude the ability to watch and understand videos — Claude Code plugin with frame extraction and multimodal audio analysis
MTools 是一个功能强大的多功能桌面应用程序,集成了音视频处理、图片编辑、文本操作和编码工具,内置AI增强功能,并提供本地 MCP 服务。旨在简化您的工作流程,提升生产效率
MTools 是一个功能强大的多功能桌面应用程序,集成了音视频处理、图片编辑、文本操作和编码工具,内置AI增强功能,并提供本地 MCP 服务。旨在简化您的工作流程,提升生产效率
whisper-ctranslate2 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Whisper command line client compatible with original OpenAI client based on CTranslate2.
whisper 是用 Python 编写的前端库,用于构建 Web 页面与界面。
Whisper is a file-based time-series database format for Graphite.
Whisper-Finetune 是用 C 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Fine-tune the Whisper speech recognition model to support training without timestamp data, training with timestamp data, and training without speech…
truss 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
The simplest way to serve AI/ML models in production
视频音频生成字幕,生成srt文件。无需申请第三方API,本地实现音频转文本。基于Transformer的视频字幕生成框架。A GUI tool for generating subtitle from videos and genera…
视频音频生成字幕,生成srt文件。无需申请第三方API,本地实现音频转文本。基于Transformer的视频字幕生成框架。A GUI tool for generating subtitle from videos and generating srt files.
AI-Waifu-Vtuber 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
AI Vtuber for Streaming on Youtube/Twitch
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 65,726 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。