llm

針對 AI 編程與寫作代理的 21 條寫作規則。適用於 Claude Code、Codex、Copilot、Cursor 與 Aider，讓它們的輸出結果更具專業技術感。

為人類與代理（Agents）設計的語意 DataFrames。

[ICLR-2025-SLLM Spotlight 🔥] MobiLlama：為邊緣裝置量身打造的小型語言模型

視覺化你的程式碼庫中的 AI/LLM 工作流程。

使用 Helm Chart 在 Kubernetes 上部署基於 LLM 的應用程式 langgenious/dify

HarnessRouter Community Edition: the self-hosted, Apache-2.0 edition of the unified interface for agent harnesses. Run Codex, Claude Code, Hermes, PI, DSH, and more through one API, with sessions, streaming, files, cancellation, and failure handling. Implements the Unified Harness Protocol (UHP), an open standard. Your keys, your infrastructure.

🌾 OAT：一個對研究友善的 LLM 線上對齊框架，包含強化學習、偏好學習等。

Sales & Dungeons — 作為 D&D / TTRPG 工具的感熱印表機

[ICML'24 Spotlight] LLM Maybe LongLM：無需微調即可自我擴充 LLM 上下文視窗

開源的自我託管 AI agent 執行階段與多 agent 框架，適用於自主 agent 群體。支援 agent 記憶體、MCP 工具、排程、委派以及 23 種以上的 LLM 提供者（Claude、GPT、Gemini、OpenRouter、Ollama）。Claude Code 與 LangChain 的實用替代方案。

我個人發現完全由 AI 生成的網站。歡迎提出 Pull requests。

全網最全、持續更新且最熱門的 100+ 人格蒸餾技能合集｜多 Agent 系統｜名人/導演/天涯大神/古籍/二次元/職場/情感全品類。

適用於 ChatGPT 與所有 OpenAI API（GPT、Dall-e 等）的 Dart/Flutter SDK

Galah：一個由 LLM 驅動的網路芳鄰誘捕系統。

這是一個金融領域相關的 MCP，本專案透過整合 Tushare API 與 Binance API，為語言模型（如 Claude）提供全面的即時金融資料存取能力，支援股票、基金、債券、宏觀經濟指標、穩定幣、虛擬貨幣等多維度金融資料分析。其中也包含了金融資料查詢、財經新聞查詢、國家統計局資料查詢等功能。

「Craw4LLM: Efficient Web Crawling for LLM Pretraining」官方儲存庫

查詢本地文件，由 LLM 提供技術支援

ScienceClaw 是一個採用 LangChain DeepAgents 與 AIO Sandbox 基礎架構建構的個人研究助理，採用超越 OpenClaw 的全新架構。它提供更強的安全性、更好的透明度以及更友善的使用體驗。

AI DIAL 的核心元件，為不同的聊天補全與嵌入模型、助理和應用程式提供統一的 API

MaverickMCP - 個人股票分析 MCP 伺服器

llama-cpp-agent 框架是一個旨在輕鬆與大型語言模型 (LLMs)互動的工具。允許使用者與 LLM 模型對話、執行結構化函式呼叫並獲得結構化輸出。同時也適用於未針對 JSON 輸出和函式呼叫進行微調的模型。

[CVPR 2025]「Empowering LLMs to Understand and Generate Complex Vector Graphics」官方實作 https://arxiv.org/abs/2412.11102

使用多 LLM 共識進行單細胞 RNA-seq 的細胞類型註釋

這是 Think-on-Graph (ICLR 2024) 的官方 GitHub 儲存庫。如果您對我們的研究感興趣，或願意加入我們位於深圳的研究團隊，歡迎透過電子郵件與我們聯繫 (xuchengjin@idea.edu.cn)

零依賴的瀏覽器影片編輯器，可由 AI 代理操作——JSON 時間軸、MCP + REST、即時重新載入 UI

LLaSA: 擴展基於 LLaMA 的語音合成之訓練期與推論期算力

超星學習通/學習通/泛雅學習通自動雲端刷課的 Springboot 專案，支援多級倍速播放和自動答題，已接入 Super 題庫和大模型答題。

A.S.E (AICGSecEval) 是由騰訊悟空程式碼安全團隊開發的儲存庫級 AI 生成程式碼安全評估基準。

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Awesome-LLM-Eval：精選的工具、資料集/基準測試、展示、排行榜、論文、文件與模型清單，主要用於 LLM 評估。一個由工具、基準/數據、演示、排行榜和大模型等組成的精選列表，主要面向基礎大模型評測，旨在探求生成式AI的技術邊界。