docext 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打支持自托管、开源免费。
An on-premises, OCR-free unstructured data extraction, markdown conversion and benchmarking toolkit. (https://idp-leaderboard.org/)
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。
docext 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打支持自托管、开源免费。
An on-premises, OCR-free unstructured data extraction, markdown conversion and benchmarking toolkit. (https://idp-leaderboard.org/)
AgentFlow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
AgentFlow: In-the-Flow Agentic System Optimization
cambrian 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Cambrian-1 is a family of multimodal LLMs with a vision-centric design.
contextgem 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
ContextGem: Effortless LLM extraction from documents
Ollamac 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 Ollama
LLMCompiler 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
[ICML 2024] LLMCompiler: An LLM Compiler for Parallel Function Calling
llm-applications 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打功能完整。
A comprehensive guide to building RAG-based LLM applications for production.
mellea 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Mellea is a library for writing generative programs.
aigrantsindia 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The non profit fostering AI in India through credits, grants, resources
awesome-llm-skills 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of awesome LLM and AI Agent Skills, resources and tools for customising AI Agent workflows - that works with Claude Code, Codex, Gemi…
tarsier 是用 Jupyter Notebook 编写的爬虫框架,用于网页抓取与数据采集。
Vision utilities for web interaction agents 👀
ToolUniverse 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Democratizing AI scientists with ToolUniverse
awesome-multi-agent-papers 是用 TeX 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A compilation of the best multi-agent papers
Awesome-Jailbreak-on-LLMs 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Awesome-Jailbreak-on-LLMs is a collection of state-of-the-art, novel, exciting jailbreak methods on LLMs. It contains papers, codes, datasets, evalu…
ragbits 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。
Building blocks for rapid development of GenAI applications
aisheets 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Build, enrich, and transform datasets using AI models with no code
A simple and effective post training quantization toolkit for high-accuracy low-bit LLM inference|简洁且高效的后训练量化工具包
A simple and effective post training quantization toolkit for high-accuracy low-bit LLM inference|简洁且高效的后训练量化工具包
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…
safe-rlhf 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Safe RLHF: Constrained Value Alignment via Safe Reinforcement Learning from Human Feedback
Llama-macOS 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A cosy home for your LLMs.
NL2SQL_Handbook 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
This is a continuously updated handbook for readers to easily track the latest Text-to-SQL techniques in the literature and provide practical guidan…
LLM-eval-survey 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The official GitHub page for the survey paper "A Survey on Evaluation of Large Language Models".
video-analyzer 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Analyze videos using LLMs, Computer Vision and Automatic Speech Recognition
awesome-web-agents 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
🔥 A list of tools, frameworks, and resources for building AI web agents
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。