Python

多用户反过滤面板，安装简便，支持超过 20 种协议以绕过过滤，并提供 Telegram 代理功能

由社区驱动的实用 Scala 库、框架和软件列表。

「Context engineering 是在上下文窗口中填入恰当信息以推动下一步的精细艺术与科学。」— Andrej Karpathy。一本受 Karpathy 与 3Blue1Brown 启发的前沿、原理手册，旨在超越提示工程，探讨更广泛的上下文设计、编排与优化领域。

Telegram 中文频道、群组与机器人精选索引，结合自动化抓取与人工整理，支持在线搜索与分类浏览。

(⌐■_■) - 深度强化学习仪表，为 bettercap 提供 WiFi 破解功能

Matplotlib 科学绘图样式

💨 快速、支持 Async、OpenAPI、类型提示的框架，用于构建 API

Chisel 是一组帮助调试 iOS 应用的 LLDB 命令集合。

使用自然语言指令自动化移动设备——与 LLM 无关的移动代理 🤖

Mobile-Agent：功能强大的 GUI 代理系列

📡 你的 AI 驱动新闻雷达。每日生成英文与中文简报。

RF-DETR 为 Roboflow 开发的实时目标检测与分割模型架构，在 COCO 上达到 SOTA，设计用于微调。[ICLR 2026]

高精度 RAG，能以引用方式回答科学文档中的问题

ModelScope：将模型即服务（Model-as-a-Service）的概念落地。

Unix 的 Supervisor 进程控制系统（supervisord）

基于 HTTPie 的交互式命令行 HTTP 与 API 测试客户端，具自动完成、语法高亮等功能 https://twitter.com/httpie

单一视觉语言模型的多语言文档版面解析

LLM 漏洞扫描器

OctoPrint 是为你的 3D 打印机提供快速网页界面的工具！

ImageBind：一个将所有事物绑定于同一嵌入空间的模型

功能强大且用户友好的二进制分析平台！

🏹 为 Python 提供更好的日期与时间处理

“Dolphin: Document Image Parsing via Heterogeneous Anchor Prompting” 官方仓库，ACL，2025 年

使用 Python 与 PyTorch 的深度通用概率编程

KAG 是基于 OpenSPG 引擎与 LLM 的逻辑形式导向推理与检索框架，用于构建专业领域知识库的逻辑推理与事实问答解决方案，能有效克服传统 RAG 向量相似度计算模型的缺点

~95% 在 SimpleQA（例如 Qwen3.6-27B 在 3090 上）。支持所有本地与云端 LLM（llama.cpp、Ollama、Google 等）。超过 10 种搜索引擎 - arXiv、PubMed、您的私人文件。全部本地且加密。

PraisonAI 🦞 — 雇用 24/7 AI 劳动力。停止编写模板代码，直接部署具记忆、RAG 与支持 100+ LLM 的自主学习代理，仅需 5 行代码即可上线

PyTorch 扩展：提供简易混合精度和分布式训练工具

GitHub 发布、存档与项目文件的加速方案