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榜单 · 新世代

新世代榜

2023-01-01 之后诞生的开源工具——后 ChatGPT 时代的项目,按星标数排序。

共 23,204 个项目第 494 / 774 页
  • zod-compiler@gajus

    在构建时期将 Zod Schema 编译成零开销的验证函数。适用于 Vite、webpack、esbuild、Rollup 等。

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  • Life Agent RU YEE — 一款由 AI 驱动的生活管理代理,通过基于云的移动代理自主处理日常事务,包括膳食规划、杂货采购、行程协调和家务自动化。

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  • vibe-local@ochyai

    免费的 AI 编码环境:Ollama + Python

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  • Hapticpad@dmcke5

    一个配备按钮标签显示屏幕与具备触觉反馈鼠标旋钮的 6 键宏键盘!

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  • 全方位增长内容自动化指南:Sora 2 视频生成、品牌权威自动化、多平台发布、批量内容创建与 API 集成。

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  • mlx-swift-lm@ml-explore

    使用 MLX Swift 的 LLM 与 VLM

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  • Context@indragiek

    适用于 Model Context Protocol (MCP) 的原生 macOS 客户端

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  • NLPBook@NiuTrans

    一本关于 NLP 中神经网络与大型语言模型的综合指南书籍

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  • japanese-analyzer@cokice
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  • cyrus@cyrusagents

    适用于 Linear、Slack、Github、GitLab 等的 Claude Code 后台代理程序,可部署至任何地方。同时支持 Codex、Cursor 与 Gemini。

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  • DeepResearcher@GAIR-NLP

    透过真实世界环境中的强化学习来扩展深度研究。

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  • shadcn-chatbot-kit@Blazity

    🤖 基于 shadcn/ui 精心设计的聊天机器人组件

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  • LLaMA-O1@SimpleBerry

    大型推理模型

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  • splatt3r@btsmart

    Splatt3R 官方存储库:来自未校准图像对的零样本 Gaussian Splatting

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  • deepcompressor@nunchux-ai

    针对大型语言模型与扩散模型的模型压缩工具箱

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  • auto-read-liunxdo@14790897

    在 discourse 中自动清理文章与自动点赞

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  • 使用 Vercel 的 Functions,将 AI 功能加入微信公众号

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  • contrastors@nomic-ai

    在 PyTorch 中进行对比模型训练

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  • IncarnaMind@junruxiong

    通过 GPT 3.5、GPT-4 Turbo、Claude 与本地开源 LLM,连接并与多份文件(PDF 与 TXT)进行对话

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  • whisper.rn@mybigday

    whisper.cpp 的 React Native 绑定。

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  • 万岳同城外卖系统开源版,前端 uniapp + 后台 php 搭建,系统包含商家端、配送端、客户端以及总管理后台、城市配送后台

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  • miracle-wm@miracle-wm-org

    一个可定制的 Wayland 窗口管理器 🌠

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  • papermage@allenai

    支持科学论文 NLP 与 CV 研究的库

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  • trawl@germondai

    自托管爬虫引擎 — 可绕过任何 JS 挑战与验证码:Cloudflare、Turnstile、reCAPTCHA、hCaptcha、GeeTest。作为 FlareSolverr 与 Byparr 的替代方案,可直接替换至您的 *arr 堆栈中。

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  • yoji@wangxijie001

    有情绪的 AI 桌面伴侣 | 隐私优先 · 语音唤醒 · 协助办公 · MCP 无限扩展

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  • claude-watch@taoufik123-collab

    赋予 Claude 观看任何视频的能力——包含场景变换帧、逐字稿与结构化报告,具备 0-10 秒钩子显微镜功能及可选的 Obsidian 自动保存。

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  • mamma@cuevhv

    MAMMA 的官方代码:无标记精确多人动作捕获。

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  • Advanced open-source web extension and user-script designed to optimize video playback, enhance privacy, and filter unwanted layout elements on video streaming platforms.

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  • Evo-RL@MINT-SJTU

    我们发布了 Evo-RL,这是一个基于 So-101 与 AgileX PiPER 的开源真实世界离线强化学习(offline RL),以便于复现。

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