anything-llm 是用 JavaScript 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。
Stop renting your intelligence. Own it with AnythingLLM. Everything you need for a powerful local-first agent experience
microsoft
Visual Studio Code 编辑器源码,微软开源的跨平台代码编辑器。目前累计 19.4 万 star、4.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 36 / 65707,主要语言为 TypeScript,项目始于 2015 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给写代码与文档的人:涉及 editor、electron、microsoft、typescript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,707 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 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。
anything-llm 是用 JavaScript 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。
Stop renting your intelligence. Own it with AnythingLLM. Everything you need for a powerful local-first agent experience
《深入理解 AI Agent:设计原理与工程实践》(李博杰 著)开源主仓库:全书正文、编译版 PDF 与按章配套代码
《深入理解 AI Agent:设计原理与工程实践》(李博杰 著)开源主仓库:全书正文、编译版 PDF 与按章配套代码
UI-TARS-desktop 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。
The Open-Source Multimodal AI Agent Stack: Connecting Cutting-Edge AI Models and Agent Infra
LLaVA 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
[NeurIPS'23 Oral] Visual Instruction Tuning (LLaVA) built towards GPT-4V level capabilities and beyond.
Janus 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Janus-Series: Unified Multimodal Understanding and Generation Models
🔍大模型应用开发实战一:RAG 技术全栈指南,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/
🔍大模型应用开发实战一:RAG 技术全栈指南,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/
rerun 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Visualize, query, and stream to train on multimodal robotics data.
runanywhere-sdks 是用 C++ 编写的移动端方案,用于移动应用开发,主打适合生产环境。
Production ready toolkit to run AI locally
PixelRAG 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打可伸缩。
https://arxiv.org/abs/2606.28344. The end of web parsing. The beginning of scalable pixel-native search. link: https://pixelrag.ai/
pyod 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Python library for anomaly detection across tabular, time series, graph, text, image, and audio data. 60+ detectors, benchmark-backed ADEngine orc…
seatunnel 是用 Java 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打高性能、可伸缩。
SeaTunnel is a multimodal, high-performance, distributed, massive data integration tool.
MobileAgent 是用 Python 编写的移动端方案,用于移动应用开发,主打功能完整。
Mobile-Agent: The Powerful GUI Agent Family
mlx-audio 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A text-to-speech (TTS), speech-to-text (STT) and speech-to-speech (STS) library built on Apple's MLX framework, providing efficient speech analysis …
vllm-omni 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A framework for efficient model inference with omni-modality models
genkit 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 framework for building agentic apps in JavaScript, Go, Dart, and Python, built and used in production by Google
courses 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This repository is a curated collection of links to various courses and resources about Artificial Intelligence (AI)
ai-notes 是用 HTML 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
notes for software engineers getting up to speed on new AI developments. Serves as datastore for https://latent.space writing, and product brainstor…
VLM-R1 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Solve Visual Understanding with Reinforced VLMs
DigUp 是用 Swift 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。
Search your computer by what's in your files: photos, PDFs, documents, recordings, videos and code. On-device on Mac, Windows and Linux, built on Go…
UltraRAG 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A Low-Code MCP Framework for Building Complex and Innovative RAG Pipelines
mmf 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A modular framework for vision & language multimodal research from Facebook AI Research (FAIR)
xtuner 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A Next-Generation Training Engine Built for Ultra-Large MoE Models
align-anything 是用 Python 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。
Align Anything: Training All-modality Model with Feedback
tree-of-thoughts 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Plug in and Play Implementation of Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models that Elevates Model Reasoning by atleast …
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 65,980 个,本站已收录 65,707 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。