Learn_Prompting 是用 MDX 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Prompt Engineering, Generative AI, and LLM Guide by Learn Prompting | Join our discord for the largest Prompt Engineering learning community
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。
Learn_Prompting 是用 MDX 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
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align-anything 是用 Python 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。
Align Anything: Training All-modality Model with Feedback
Promptify 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Prompt Engineering | Prompt Versioning | Use GPT or other prompt based models to get structured output. Join our discord for Prompt-Engineering, LLM…
《大语言模型》作者:赵鑫,李军毅,周昆,唐天一,文继荣
《大语言模型》作者:赵鑫,李军毅,周昆,唐天一,文继荣
ruby_llm 是用 Ruby 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The Ruby-native AI framework. Chats, agents, tools, images, audio, and video through one consistent API, in plain Ruby or Rails.
lmms-eval 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
One-for-All Multimodal Evaluation Toolkit Across Text, Image, Video, and Audio Tasks
VLMEvalKit 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。
Open-source evaluation toolkit of large multi-modality models (LMMs), support 220+ LMMs, 80+ benchmarks
awesome-RLHF 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A curated list of reinforcement learning with human feedback resources (continually updated)
Observal 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打支持自托管。
Observal is self-hosted registry for your coding agent extensions with a built in insight engine. Setup Observal, define the scope and share your S…
AI-Infra-from-Zero-to-Hero 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
🚀 Awesome System for Machine Learning ⚡️ AI System Papers and Industry Practice. ⚡️ System for Machine Learning, LLM (Large Language Model), GenAI …
llm-twin-course 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🤖 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻 for 𝗳𝗿𝗲𝗲 how to 𝗯𝘂𝗶𝗹𝗱 an end-to-end 𝗽𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻-𝗿𝗲𝗮𝗱𝘆 𝗟𝗟𝗠 & 𝗥𝗔𝗚 𝘀𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺 using 𝗟𝗟𝗠𝗢𝗽𝘀 best prac…
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
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
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.
GLiNER 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。
Generalist and Lightweight Model for Named Entity Recognition (Extract any entity types from texts)
Baichuan2 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A series of large language models developed by Baichuan Intelligent Technology
every-chatgpt-gui 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Every front-end GUI client for ChatGPT, Claude, and other LLMs
textgrad 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
TextGrad: Automatic ''Differentiation'' via Text -- using large language models to backpropagate textual gradients. Published in Nature.
Eagle 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Eagle: Frontier Vision-Language Models with Data-Centric Strategies
NExT-GPT 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Code and models for ICML 2024 paper, NExT-GPT: Any-to-Any Multimodal Large Language Model
FlashRAG 是用 Python 编写的实用工具,用于解决具体场景问题。
⚡FlashRAG: A Python Toolkit for Efficient RAG Research (WWW2025 Resource)
picoGPT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量。
An unnecessarily tiny implementation of GPT-2 in NumPy.
MiniMax-01 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The official repo of MiniMax-Text-01 and MiniMax-VL-01, large-language-model & vision-language-model based on Linear Attention
VideoRAG 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
[KDD'2026] "VideoRAG: Chat with Your Videos"
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。