m_flow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A bio-inspired cognitive memory engine — a new paradigm for Graph RAG.
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。
m_flow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A bio-inspired cognitive memory engine — a new paradigm for Graph RAG.
embabel-agent 是用 Kotlin 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Agent framework for the JVM. Pronounced Em-BAY-bel /ɛmˈbeɪbəl/
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.
KiroCrew 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A persistent workspace for development work that self-improves and continues beyond one session.
awesome-harness-engineering 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
🛠️ Awesome tools & guides for harness engineering.
learn-agentic-ai 是用 Jupyter Notebook 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
Learn Agentic AI using Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) Design Pattern and Agent-Native Cloud Technologies: OpenAI Agents SDK, Memory, MCP, A2A, Kno…
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
agentic-rag-for-dummies 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A modular Agentic RAG built with LangGraph — learn Retrieval-Augmented Generation Agents in minutes.
nixtla 是用 Jupyter Notebook 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。
TimeGPT-2.1: production ready pre-trained Time Series Foundation Model for forecasting and anomaly detection. Generative pretrained transformer for…
Paper2Slides 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
"Paper2Slides: From Paper to Presentation in One Click"
tutti 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Where people and agents build in tune.
atmosphere 是用 Java 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Portable AI agent runtime for the JVM. One @Agent class runs on Spring AI, LangChain4j, Anthropic, or 9 more behind one SPI. Token streaming, tool c…
skills 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Agent Skills for NVIDIA products — install into Claude Code, Codex, and other coding agents to run Physical AI, robotics, simulation, CUDA, and RAG …
Chatbot继续沿着LLM前进,近期更新小参数量SLM的和训练脚本,支持本地训练。新增ChatAgent,实现各种有实际场景价值的Agent实现。
Chatbot继续沿着LLM前进,近期更新小参数量SLM的和训练脚本,支持本地训练。新增ChatAgent,实现各种有实际场景价值的Agent实现。
ai-system-design-guide 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
AI system design guide for engineers building production AI systems and evals.
flyde 是用 TypeScript 编写的编辑器工具,用于代码与文本编辑,主打开源免费。
Open-source Visual programming for backend logic that integrates with existing codebases. Flyde bridges the gap between technical and non-technical …
agentcore-samples 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打注重安全。
Amazon Bedrock Agentcore accelerates AI agents into production with the scale, reliability, and security, critical to real-world deployment.
ii-agent 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
II-Agent: a new open-source framework to build and deploy intelligent agents
metorial 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Connect any AI model to 1200+ integrations (MCP, CLI, API)
open-terminal 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A computer you can curl ⚡
Awesome-Context-Engineering 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。
🔥 Comprehensive survey on Context Engineering: from prompt engineering to production-grade AI systems. hundreds of papers, frameworks, and impleme…
Sidekick 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A native macOS app that allows users to chat with a local LLM that can respond with information from files, folders and websites on your Mac without…
HelloAgents 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A agent framework based on the tutorial hello-agents
graphjin 是用 Go 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
One governed graph for AI agents — GraphQL + MCP over your databases, files, APIs, and code
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。