grepai 是用 C 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Semantic Search & Call Graphs for AI Agents (100% Local)
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 65,720 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,999 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。
grepai 是用 C 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Semantic Search & Call Graphs for AI Agents (100% Local)
nomic 是用 Python 编写的代码库,提供可直接复用的能力。
Nomic Developer API SDK
semtools 是用 Rust 编写的命令行工具,在终端中直接使用。
Semantic search and document parsing tools for the command line
awesome-embedding-models 是用 Jupyter Notebook 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of awesome embedding models tutorials, projects and communities.
GPTDiscord 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A robust, all-in-one GPT interface for Discord. ChatGPT-style conversations, image generation, AI-moderation, custom indexes/knowledgebase, youtube …
中文长文本分类、短句子分类、多标签分类、两句子相似度(Chinese Text Classification of Keras NLP, multi-label classify, or sentence classify, long …
中文长文本分类、短句子分类、多标签分类、两句子相似度(Chinese Text Classification of Keras NLP, multi-label classify, or sentence classify, long or short),字词句向量嵌入层(embeddings)…
ModernBERT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Bringing BERT into modernity via both architecture changes and scaling
LLPhant 是用 PHP 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打功能完整。
LLPhant - A comprehensive PHP Generative AI Framework using OpenAI GPT 4. Inspired by Langchain
lightly-train 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
All-in-one training for vision models (YOLO, ViTs, RT-DETR, DINOv3): pretraining, fine-tuning, distillation.
magnitude 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快。
A fast, efficient universal vector embedding utility package.
eda_nlp 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Data augmentation for NLP, presented at EMNLP 2019
hivemind 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Hivemind turns your traces into reusable skills across agents
amazon-bedrock-samples 是用 Jupyter Notebook 编写的知识管理工具,用于笔记与知识库整理。
This repository contains examples for customers to get started using the Amazon Bedrock Service. This contains examples for all available foundation…
korvus 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Korvus is a search SDK that unifies the entire RAG pipeline in a single database query. Built on top of Postgres with bindings for Python, JavaScrip…
hazm 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Persian NLP Toolkit
Awesome-LLM-RAG 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Awesome-LLM-RAG: a curated list of advanced retrieval augmented generation (RAG) in Large Language Models
natasha 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Solves basic Russian NLP tasks, API for lower level Natasha projects
SeaGOAT 是用 Python 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
local-first semantic code search engine
node2vec 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Implementation of the node2vec algorithm.
graph 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
GPU-accelerated force graph layout and rendering
GPT-vup BIliBili | 抖音 | AI | 虚拟主播
GPT-vup BIliBili | 抖音 | AI | 虚拟主播
contextualized-topic-models 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A python package to run contextualized topic modeling. CTMs combine contextualized embeddings (e.g., BERT) with topic models to get coherent topics.…
bpemb 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Pre-trained subword embeddings in 275 languages, based on Byte-Pair Encoding (BPE)
vlms-zero-to-hero 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This series will take you on a journey from the fundamentals of NLP and Computer Vision to the cutting edge of Vision-Language Models.
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 65,999 个,本站已收录 65,720 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。