langwatch 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。
Open-Source Agent Observability & Evals for AI Platform teams. Trace, test, route and govern every agent & coding assistant in the company.
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。
langwatch 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。
Open-Source Agent Observability & Evals for AI Platform teams. Trace, test, route and govern every agent & coding assistant in the company.
OpenAgents 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
[COLM 2024] OpenAgents: An Open Platform for Language Agents in the Wild
为英语学习者量身打造的视频播放器,助你通过观看视频、沉浸真实语境,轻松提升英语水平。#美剧 #播放器 #听力
为英语学习者量身打造的视频播放器,助你通过观看视频、沉浸真实语境,轻松提升英语水平。#美剧 #播放器 #听力
LMOps 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
General technology for enabling AI capabilities w/ LLMs and MLLMs
interview-coder 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
An invisible desktop application to help you pass your technical interviews.
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
LightLLM 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、易用。
LightLLM is a Python-based LLM (Large Language Model) inference and serving framework, notable for its lightweight design, easy scalability, and hig…
preswald 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打速度快。
Preswald is a WASM packager for Python-based interactive data apps: bundle full complex data workflows, particularly visualizations, into single fil…
cheetah 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Mac app for crushing tech interviews with AI
Chinese and English multimodal conversational language model | 多模态中英双语对话语言模型
Chinese and English multimodal conversational language model | 多模态中英双语对话语言模型
node-chatgpt-api 是用 JavaScript 编写的开发框架,用于搭建服务端与接口。
A client implementation for ChatGPT and Bing AI. Available as a Node.js module, REST API server, and CLI app.
langroid 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Harness LLMs with Multi-Agent Programming
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
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…
nano-graphrag 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。
A simple, easy-to-hack GraphRAG implementation
cascadeflow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Cascading runtime for AI agents. Optimize cost, latency, quality, and policy decisions inside the agent loop.
Limine 是用 C 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,主打现代化、注重安全。
Modern, secure, portable, multiprotocol bootloader and boot manager.
中文nlp解决方案(大模型、数据、模型、训练、推理)
中文nlp解决方案(大模型、数据、模型、训练、推理)
lorax 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Multi-LoRA inference server that scales to 1000s of fine-tuned LLMs
LLamaSharp 是用 C# 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A C#/.NET library to run LLM (🦙LLaMA/LLaVA) on your local device efficiently.
ChatGPT-Telegram-Workers 是用 TypeScript 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
Easily deploy your Telegram ChatGPT bot on Cloudflare Workers (or Vercel, Docker...).
WebGPT 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Run GPT model on the browser with WebGPU. An implementation of GPT inference in less than ~1500 lines of vanilla Javascript.
Streamer-Sales 销冠 —— 卖货主播 LLM 大模型🛒🎁,一个能够根据给定的商品特点从激发用户购买意愿角度出发进行商品解说的卖货主播大模型。🚀⭐内含详细的数据生成流程❗ 📦另外还集成了 LMDeploy 加速推理�…
Streamer-Sales 销冠 —— 卖货主播 LLM 大模型🛒🎁,一个能够根据给定的商品特点从激发用户购买意愿角度出发进行商品解说的卖货主播大模型。🚀⭐内含详细的数据生成流程❗ 📦另外还集成了 LMDeploy 加速推理🚀、RAG检索增强生成 📚、TTS文字转语音🔊、数字人生…
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。