web-search-mcp 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打易用。
A simple, locally hosted Web Search MCP server for use with Local LLMs
ggml-org
用 C/C++ 实现的大模型推理引擎,主打本地与低资源环境运行。目前累计 13.3 万 star、2.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 83 / 65744,主要语言为 C++,项目始于 2023 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给做 AI 应用的开发者:涉及 ggml 方向。
按累计星标排序,库内共 65,746 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,093 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。
web-search-mcp 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打易用。
A simple, locally hosted Web Search MCP server for use with Local LLMs
rizzo-pii 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Local-first privacy guard: anonymize your documents before sharing with LLMs.
punica 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Serving multiple LoRA finetuned LLM as one
免 ROOT 免 Termux,在手机上跑 DeepSeek Harness。完整 Ubuntu 环境 + proroot 零 ptrace 开销 · AI 输出实时上屏 · ADB 直连 · 数据不丢
免 ROOT 免 Termux,在手机上跑 DeepSeek Harness。完整 Ubuntu 环境 + proroot 零 ptrace 开销 · AI 输出实时上屏 · ADB 直连 · 数据不丢
LLaMA-Mesh 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Unifying 3D Mesh Generation with Language Models
ongrid 是用 Go 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
An ops AI Agent that understands your infrastructure, finds the root cause, and fixes it — right from Slack, Telegram, Lark or DingTalk.
Translate a whole season of subtitles in one pass — .srt/.ass/.vtt/.lrc, 120+ languages, 27 LLM providers, timing unto…
Translate a whole season of subtitles in one pass — .srt/.ass/.vtt/.lrc, 120+ languages, 27 LLM providers, timing untouched | 整季字幕一次译完,时轴不动,支持 120+ 语言
shell-ai 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
LangChain powered shell command generator and runner CLI
marlin 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
FP16xINT4 LLM inference kernel that can achieve near-ideal ~4x speedups up to medium batchsizes of 16-32 tokens.
prompt-poet 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Streamlines and simplifies prompt design for both developers and non-technical users with a low code approach.
tuui 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A desktop MCP client designed as a tool unitary utility integration, accelerating AI adoption through the Model Context Protocol (MCP) and enabling …
tiny-vllm 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打高性能。
Build your own high performance LLM inference engine in C++ and CUDA - a smaller version of vLLM
AutoClip: AI-powered video clipping and highlight generation · 一款智能高光提取与剪辑的二创工具
AutoClip: AI-powered video clipping and highlight generation · 一款智能高光提取与剪辑的二创工具
opendroid 是用 Kotlin 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。
Your Open Autonomous Android Agent — A production-ready, self-planning AI assistant powered by local/remote LLMs and accessibility-driven screen aut…
chameleon-llm 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Codes for "Chameleon: Plug-and-Play Compositional Reasoning with Large Language Models".
MassGen 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。
🚀 MassGen is an open-source multi-agent scaling system that runs in your terminal, autonomously orchestrating frontier models and agents to collabo…
LLM-Pruner 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[NeurIPS 2023] LLM-Pruner: On the Structural Pruning of Large Language Models. Support Llama-3/3.1, Llama-2, LLaMA, BLOOM, Vicuna, Baichuan, TinyLl…
stride-gpt 是用 Python 编写的安全工具,面向安全研究与防护。
An AI-powered threat modeling tool that leverages OpenAI's GPT models to generate threat models for a given application based on the STRIDE methodol…
fess 是用 Java 编写的爬虫框架,用于网页抓取与数据采集,主打支持自托管、开源免费、适合生产环境。
Open-source, self-hosted enterprise & site search server built on OpenSearch. Crawls web / file / DB / cloud sources, 20+ languages, REST API, and A…
RAG-Retrieval 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Unify Efficient Fine-tuning of RAG Retrieval, including Embedding, ColBERT, ReRanker.
NativeMindExtension 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。
NativeMind: Your fully private, open-source, on-device AI assistant
crw 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打速度快、轻量。
Fast, lightweight Firecrawl/Tavily alternative in Rust. Web scraper, crawler & search API with MCP server for AI agents. Drop-in Firecrawl-compatibl…
TTRL 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
[NeurIPS 2025] TTRL: Test-Time Reinforcement Learning
obsidian-template 是用 Python 编写的知识管理工具,用于笔记与知识库整理。
Starter templates for Obsidian
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 66,093 个,本站已收录 65,746 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。