GLM-4.5 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models
yangshun
面向忙碌工程师的面试准备资料,含算法、行为面试与简历建议。目前累计 14.3 万 star、1.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 72 / 65730,主要语言为 TypeScript,项目始于 2016 年,采用 MIT 许可。最近状态:近半年有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 algorithm、algorithm-interview、algorithm-interview-questions、algorithms 方向。
按累计星标排序,库内共 65,735 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,070 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。
GLM-4.5 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models
cognita 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。
RAG (Retrieval Augmented Generation) Framework for building modular, open source applications for production by TrueFoundry
仅需Python基础,从0构建大语言模型;从0逐步构建GLM4\Llama3\RWKV6, 深入理解大模型原理
仅需Python基础,从0构建大语言模型;从0逐步构建GLM4\Llama3\RWKV6, 深入理解大模型原理
KiroCrew 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A persistent workspace for development work that self-improves and continues beyond one session.
mcp-server-chart 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
🤖 A visualization mcp & skills contains 25+ visual charts using @antvis. Using for chart generation and data analysis.
awesome-harness-engineering 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
🛠️ Awesome tools & guides for harness engineering.
LLPlayer 是用 C# 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打实时。
The media player for language learning, with dual subtitles, AI-generated subtitles, real-time translation, and more!
dagu 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。
Self-hostable workflow orchestrator for teams whose main work isn't orchestration. Declarative YAML over your scripts, SSH commands, containers, etc…
LightLLM 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、易用。
LightLLM is a Python-based LLM (Large Language Model) inference and serving framework, notable for its lightweight design, easy scalability, and hig…
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
《御舆:解码 Agent Harness》42万字拆解 AI Agent 的Harness骨架与神经 —— Claude Code 架构深度剖析,15 章从对话循环到构建你自己的 Agent Harness。在线阅读网站:
《御舆:解码 Agent Harness》42万字拆解 AI Agent 的Harness骨架与神经 —— Claude Code 架构深度剖析,15 章从对话循环到构建你自己的 Agent Harness。在线阅读网站:
deepflow 是用 Go 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打可伸缩。
eBPF Observability - Distributed Tracing and Profiling
SwanLab 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打现代化、支持自托管、开源免费。
⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / T…
preswald 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打速度快。
Preswald is a WASM packager for Python-based interactive data apps: bundle full complex data workflows, particularly visualizations, into single fil…
企业级 Agentic RAG 智能体 - 全链路覆盖文档解析、多路检索、意图识别、问题重写、会话记忆、MCP 工具调用与深度思考。面向真实业务场景,从 0 到 1 完整工程实现。
企业级 Agentic RAG 智能体 - 全链路覆盖文档解析、多路检索、意图识别、问题重写、会话记忆、MCP 工具调用与深度思考。面向真实业务场景,从 0 到 1 完整工程实现。
agentic-rag-for-dummies 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A modular Agentic RAG built with LangGraph — learn Retrieval-Augmented Generation Agents in minutes.
excel-mcp-server 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Excel MCP server: let AI (Claude, Cursor, Codex) create and edit Excel files with charts, PivotTables, slicers and formulas. No Excel required.
kelivo 是用 Dart 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
A Flutter LLM Chat Client. Support Mobile & Desktop.
ReAct 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
[ICLR 2023] ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
AdalFlow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
AdalFlow: The library to build & auto-optimize LLM applications.
MOSS-TTS 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打开源免费、实时。
An open-source model family for long-form speech, dialogue synthesis, voice design, sound effects, and real-time streaming TTS
openagents 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
OpenAgents - The collaboration OS for AI agents
GenerativeAIExamples 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Generative AI reference workflows optimized for accelerated infrastructure and microservice architecture.
bRAG-langchain 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Everything you need to know to build your own RAG application
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 66,070 个,本站已收录 65,735 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。