在本地一键运行大模型的工具,支持 DeepSeek、Qwen、Gemma 等主流开源模型。
Get up and running with Kimi, GLM, MiniMax, DeepSeek, gpt-oss, Qwen, Gemma and other models.
practical-tutorials
项目驱动学习教程合集,通过一步步做完整项目来掌握一门技术。目前累计 28.8 万 star、3.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 16 / 65705,主要语言为 Python,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 beginner-project、cpp、golang、javascript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,705 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,968 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。
在本地一键运行大模型的工具,支持 DeepSeek、Qwen、Gemma 等主流开源模型。
Get up and running with Kimi, GLM, MiniMax, DeepSeek, gpt-oss, Qwen, Gemma and other models.
可自托管的 AI 聊天界面,支持 Ollama、OpenAI 兼容接口等多种后端。
User-friendly AI Interface (Supports Ollama, OpenAI API, ...)
上百个开源 AI 智能体与 RAG 应用示例,覆盖多种模型与框架。
100+ AI Agents, Agent Skills and RAG Apps - Free and Open Source.
generative-ai-for-beginners 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
21 Lessons, Get Started Building with Generative AI
A Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything. 简洁通用的群体智能引擎,预测万物
A Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything. 简洁通用的群体智能引擎,预测万物
Prompt-Engineering-Guide 是用 MDX 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
🐙 Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.
unsloth 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Local UI to run and train LLMs and diffusion models. Supports GGUF, MLX, Qwen3.8, DeepSeek-V4.1, MiniMax-H3, Gemma 4, FLUX and more.
crewAI 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Framework for orchestrating role-playing, autonomous AI agents. By fostering collaborative intelligence, CrewAI empowers agents to work together sea…
Made-With-ML 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learn how to develop, deploy and iterate on production-grade ML applications.
nanobot 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、支持自托管、开源免费。
Ultra-lightweight, open-source, self-hosted personal AI agent framework in Python with WebUI, tools, memory, MCP, multi-agent workflows, automation,…
微舆:人人可用的多Agent舆情分析助手,打破信息茧房,还原舆情原貌,预测未来走向,辅助决策!从0实现,不依赖任何框架。
微舆:人人可用的多Agent舆情分析助手,打破信息茧房,还原舆情原貌,预测未来走向,辅助决策!从0实现,不依赖任何框架。
ai-engineering-hub 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications.
QwenPaw 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、可扩展。
Your Personal AI Assistant; easy to install, deploy on your own machine or on the cloud; supports multiple chat apps with easily extensible capabili…
graphrag 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A modular graph-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) system
tabby 是用 Rust 编写的编辑器工具,用于代码与文本编辑,主打支持自托管。
Self-hosted AI coding assistant
graphiti 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。
Build Real-Time Knowledge Graphs for AI Agents
gpt-researcher 是用 Python 编写的测试工具,用于自动化测试与验证。
An autonomous agent that conducts deep research on any data using any LLM providers
RAG_Techniques 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 showcases various advanced techniques for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. Each technique has a detailed notebook tutor…
awesome-generative-ai-guide 是用 HTML 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A one stop repository for generative AI research updates, interview resources, notebooks and much more!
Hands-On-Large-Language-Models 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Official code repo for the O'Reilly Book - "Hands-On Large Language Models"
crush 是用 Go 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Glamourous agentic coding for all 💘
fastmcp 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。
🚀 The fast, Pythonic way to build MCP servers and clients.
12-factor-agents 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
What are the principles we can use to build LLM-powered software that is actually good enough to put in the hands of production customers?
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 65,968 个,本站已收录 65,705 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。