oumi 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Easily fine-tune (SFT/RL), evaluate, and deploy Qwen, Gemma, or any open agentic LLM/VLM!
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 65,729 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。
oumi 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Easily fine-tune (SFT/RL), evaluate, and deploy Qwen, Gemma, or any open agentic LLM/VLM!
mcp-agent 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打易用。
Build effective agents using Model Context Protocol and simple workflow patterns
DataFlow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打易用。
[SIGMOD'27] Easy Data Preparation with latest LLMs-based Operators and Pipelines.
Upsonic 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Build autonomous AI agents in Python.
Prompt_Engineering 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
22 prompt engineering techniques with hands-on Jupyter Notebook tutorials, from fundamental concepts to advanced strategies for leveraging LLMs.
Guardrails 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。
NeMo Guardrails is an open-source toolkit for easily adding programmable guardrails to LLM-based conversational systems.
lance 是用 Rust 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。
Open Lakehouse Format for Multimodal AI. Convert from Parquet in 2 lines of code for 100x faster random access, vector index, and data versioning. C…
data-juicer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Data processing for and with foundation models! 🍎 🍋 🌽 ➡️ ➡️🍸 🍹 🍷
plano 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Plano is an AI-native proxy server and data plane for agentic apps. Smart LLM routing, observability, agent orchestration, and guardrails so you sta…
OpenNMT-py 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
Open Source Neural Machine Translation and (Large) Language Models in PyTorch
learning 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A log of things I'm learning
MindSearch 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
🔍 An LLM-based Multi-agent Framework of Web Search Engine (like Perplexity.ai Pro and SearchGPT)
xiaogpt 是用 Python 编写的 AI 模型,提供可直接使用的模型与权重。
Play ChatGPT and other LLM with Xiaomi AI Speaker
Liger-Kernel 是用 Python 编写的系统软件,属于操作系统或底层系统软件。
Efficient Triton Kernels for LLM Training
atomic-agents 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Building AI agents, atomically
MaiBot 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
MaiSaka, an LLM-based intelligent agent, is a digital lifeform devoted to understanding you and interacting in the style of a real human. She does n…
cactus 是用 C++ 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
Quantization, kernels, runtime and inference engine for mobiles, wearables, smart home and robots.
pyspur 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打速度快。
A visual playground for agentic workflows: Iterate over your agents 10x faster
agent-rules 是用 Shell 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Rules and Knowledge to work better with agents such as Claude Code or Cursor
reasoning-from-scratch 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implement a reasoning LLM in PyTorch from scratch, step by step
5ire 是用 TypeScript 编写的知识管理工具,用于笔记与知识库整理,主打跨平台。
5ire is a cross-platform desktop AI assistant, MCP client. It compatible with major service providers, supports local knowledge base and tools via…
CADAM 是用 TypeScript 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。
CADAM is the open source text-to-CAD web application
transformerlab-app 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
The open source research environment for AI researchers to seamlessly train, evaluate, and scale models from local hardware to GPU clusters.
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 65,729 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。