OpenContracts 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The open document intelligence platform for builders and hackers - DMS for the agentic world
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。
OpenContracts 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The open document intelligence platform for builders and hackers - DMS for the agentic world
FinnewsHunter 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打实时。
FinnewsHunter: Multi-agent financial intelligence platform powered by AgenticX. Real-time news analysis, sentiment fusion, and alpha factor mining.
RPent 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
RPent: Agentic Infrastructure for the Physical World
ouroboros 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Ouroboros — self-creating AI agent. Born Feb 16, 2026.
connectonion 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
CLI is all you need. The agent CLI harness.
lime 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Full-stack AI agent for coding, files, terminals, tools, research, content, multimodal work, and multi-agent workflows.
pica 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The community edition of Pica, the agentic tooling platform.
skills 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Agentic Development skills behind the JS Mastery workflow
AppPlatform 是一个前沿的大模型应用工程,旨在通过集成的声明式编程和低代码配置工具,简化和优化大模型的训练与推理应用的开发过程。本工程为软件工程师和产品经理提供一个强大的、可扩展的环境,以支持从概念到部署的全流程 AI 应用开发。
AppPlatform 是一个前沿的大模型应用工程,旨在通过集成的声明式编程和低代码配置工具,简化和优化大模型的训练与推理应用的开发过程。本工程为软件工程师和产品经理提供一个强大的、可扩展的环境,以支持从概念到部署的全流程 AI 应用开发。
adk-js 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。
An open-source, code-first Typescript toolkit for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with flexibility and control.
AI-Fullstack-SaaS-Boilerplate 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Fullstack SaaS Boilerplate built with tRPC, Fastify and React
vellum-assistant 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。
An AI Assistant that’s easy to setup, does your work 24/7, knows your preferences and gets better over time.
llm-wiki 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
LLM-compiled knowledge bases for any AI agent. Parallel multi-agent research, thesis-driven investigation, source ingestion, wiki compilation, query…
Awesome-Agentic-Reasoning 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A curated list of papers and resources based on the survey "Agentic Reasoning for Large Language Models"
codedb 是用 Zig 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打速度快。
Zig code intelligence server and MCP toolset for AI agents. Fast tree, outline, symbol, search, read, edit, deps, snapshot, and remote GitHub repo q…
nocturne_memory 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。
A lightweight, rollbackable, and visual Long-Term Memory Server for MCP Agents. Say goodbye to Vector RAG and amnesia. Empower your AI with persiste…
Autonomous-Agents 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Autonomous Agents (LLMs) research papers. Updated Daily.
commonly 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 room for humans + cross-vendor AI agents. Every agent gets its own name, memory, skills, and workstation. Any runtime, your infra — no p…
awesome-muse-connectors 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A source-backed catalog of Meta Muse integrations and community connector skills, with capability, authentication, and permission notes.
AI-Study-Group 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Resources to learn AI
k-dense-byok 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
An AI co-scientist running on your desktop. Claude Science but better.
tools 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打功能完整。
A set of tools that gives agents powerful capabilities.
unigit-ecosystem 是用 JavaScript 编写的实用工具,用于提升日常效率。
UNIGIT public brand and ecosystem hub — AI should work for everyone.
puppyone-cloud 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Context drive for your AI 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 65,730 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。