ai-cookbook 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Examples and tutorials to help developers build AI systems
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 65,730 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。
ai-cookbook 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Examples and tutorials to help developers build AI systems
mcp-context-forge 是用 Python 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
An AI Gateway, registry, and proxy that sits in front of any MCP, A2A, or REST/gRPC APIs, exposing a unified endpoint with centralized discovery, gu…
youtu-agent 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打易用、功能完整、开源免费。
A simple yet powerful agent framework that delivers with open-source models
koog 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。
Koog is a JVM (Java and Kotlin) framework for building predictable, fault-tolerant and enterprise-ready AI agents across all platforms – from backen…
agent-service-toolkit 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Full toolkit for running an AI agent service built with LangGraph, FastAPI and Streamlit
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/
docker-agent 是用 Go 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
AI Agent Builder and Runtime by Docker Engineering
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.
gptme 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Your agent in your terminal, equipped with local tools: writes code, uses the terminal, browses the web. Make your own persistent autonomous agent o…
ragapp 是用 TypeScript 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。
The easiest way to use Agentic RAG in any enterprise
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…
oracle-ai-developer-hub 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Technical resources for AI developers to build applications, agents, and systems using Oracle AI Database and OCI services
jupyter-ai 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。
An open source extension that connects AI agents to computational notebooks in JupyterLab.
adhd 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
ADHD — a skill for coding agents. Tree-of-thought with pruning, built on the Claude & Codex Agent SDK. Fans out parallel divergent thoughts under di…
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.
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
GenAI-Showcase 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
MongoDB's Generative AI Showcase: an exhaustive collection of examples and sample applications covering Retrieval-Augmented Generation (RAG), AI age…
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.
openagents 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
OpenAgents - The collaboration OS for AI agents
docetl 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A system for agentic LLM-powered data processing and ETL
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
acme 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A library of reinforcement learning components and agents
oracle 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Ask the oracle when you're stuck. Invoke GPT-5 Pro with a custom context and files.
kagent 是用 Go 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Cloud Native Agentic AI | Discord: https://bit.ly/kagentdiscord
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 65,730 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。