autolabel 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Label, clean and enrich text datasets with LLMs.
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。
autolabel 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Label, clean and enrich text datasets with LLMs.
langserve 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
LangServe 🦜️🏓
magic-context 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Unbounded context. Memory that manages itself. One session, for life. The hippocampus for coding agents, part of CortexKit.
company-research-agent 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
An agentic company research tool powered by LangGraph and Tavily that conducts deep diligence on companies using a multi-agent framework. It leverag…
Aix-DB 基于 LangChain/LangGraph 框架,结合 MCP Skills 多智能体协作架构,实现自然语言到数据洞察的端到端转换。
Aix-DB 基于 LangChain/LangGraph 框架,结合 MCP Skills 多智能体协作架构,实现自然语言到数据洞察的端到端转换。
vector-admin 是用 TypeScript 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
The universal tool suite for vector database management. Manage Pinecone, Chroma, Qdrant, Weaviate and more vector databases with ease.
ai-chatbot-framework 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A python chatbot framework with Natural Language Understanding and Artificial Intelligence.
langchain-kr 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
LangChain 공식 Document, Cookbook, 그 밖의 실용 예제를 바탕으로 작성한 한국어 튜토리얼입니다. 본 튜토리얼을 통해 LangChain을 더 쉽고 효과적으로 사용하는 방법을 배울 수 있습니다.
PageLM 是用 TypeScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
PageLM is a community driven version of NotebookLM & a education platform that transforms study materials into interactive resources like quizzes, f…
awesome-LangGraph 是用 JavaScript 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
An index of the LangChain + LangGraph ecosystem: concepts, projects, tools, templates, and guides for LLM & multi-agent apps.
full-stack-ai-agent-template 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Full-stack AI app generator — FastAPI + Next.js with AI Agents, RAG, streaming, auth, and 20+ integrations out of the box.
agentkit 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Starter-kit to build constrained agents with Nextjs, FastAPI and Langchain
awesome-ai-agents-2026 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打功能完整。
🤖 The most comprehensive list of AI agents, frameworks & tools in 2026. 300+ resources · 20+ categories · Updated monthly.
Dot 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Text-To-Speech, RAG, and LLMs. All local!
DemoGPT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
🤖 Create agentic apps in a second with your prompts. Everything you need to create an LLM Agent - tools, prompts, frameworks, and models - all in o…
Large-Language-Model-Notebooks-Course 是用 Jupyter Notebook 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
Practical course about Large Language Models.
LangAlpha 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Claude Code for Financial Market
DATAGEN 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
DATAGEN: AI-driven multi-agent research assistant automating hypothesis generation, data analysis, and report writing.
Chrome-GPT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
An AutoGPT agent that controls Chrome on your desktop
solana-agent-kit 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
connect any ai agents to solana protocols
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
langchain-course 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A project-based course repository for developing AI agents using LangChain v1+ and LangGraph: search agents, RAG systems, reflection agents, and cod…
langchain-serve 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
⚡ Langchain apps in production using Jina & FastAPI
Controllable-RAG-Agent 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
This repository provides an advanced Retrieval-Augmented Generation (RAG) solution for complex question answering. It uses sophisticated graph based…
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。