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将 PDF、Office 文档与图片转换为可供 LLM 使用的 Markdown 或 JSON,采用 VLM+OCR 双引擎,覆盖 109 种语言、公式与复杂版面。
这是范围最广的一组:聊天界面、SDK 和框架、提示词与评测工具,以及各种基于大语言模型的应用。很多项目可以接入多家服务商的模型,有些还能在你自己的硬件上运行模型。
打算用在产品里的话,先确认三件事:许可证——有些热门项目限制商用;是否支持你正在用的模型服务商;以及它是否还在维护。每个项目页上的「秒懂」卡片会根据 GitHub 数据回答许可证和维护这两个问题。
将 PDF、Office 文档与图片转换为可供 LLM 使用的 Markdown 或 JSON,采用 VLM+OCR 双引擎,覆盖 109 种语言、公式与复杂版面。
动手实践的教程,围绕 Bash 从零构建一个极简的 Claude Code 式智能体外壳,讲解模型与外壳如何组合成可用的智能体产品。
Unsloth 是一个用于训练和运行 Gemma 4、Qwen3.6、DeepSeek、Kimi、GLM 和其他模型的本地 UI。
对 100 多个 LLM 和 VLM 进行统一高效微调(ACL 2024)。 **可扩展资源**:16 位全调优、冻结调优、LoRA 和通过 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8/HQQ/EETQ 的 2/3/4/5/6/8 位 QLoRA。
群体智能预测引擎:从新闻、政策草案或金融信号等种子材料构建高保真的平行数字世界,让数千个智能体交互推演未来轨迹。
面向 Claude Code 与 Codex 的智能体元框架:增加 100 多个专业智能体、协同蜂群、自学习记忆以及跨机器的联邦通信。
在工具输出、日志、文件和 RAG 块到达 LLM 之前对其进行压缩。编码代理的标记减少了 20%,JSON 的标记减少了 60-95%,答案相同。库、代理、MCP 服务器。
把 Claude Code 等 AI 编程 CLI 变成求职指挥中心:扫描招聘网站,用 A–F 量表为职位打分,定制简历并跟踪申请进度。
Open Interpreter 是一款为 Kimi K3 等低成本开源模型优化的终端编程智能体,用 Rust 重写,提供类 Codex 界面并可切换多种 harness。
本地优先的一体化 AI 桌面应用,可与自己的文档对话、运行 AI 智能体,支持多用户且几乎零配置即可上手。
Mem0 存储和检索用户、会话和代理记忆,以便 AI 应用程序可以在对话中携带偏好和上下文。
LLM驱动的多市场股票智能分析系统:多源行情、实时新闻、决策看板与自动自主,支持零定时运行。LLM驱动的多市场股票智能分析系统,具有多源市场数据、实时新闻、决策仪表板、自动通知和免费计划运行。
教育用途的概念验证项目,由多个以本杰明·格雷厄姆、比尔·阿克曼等投资人为原型的 AI 智能体协作做出交易决策,不用于真实交易。
自主运行的 AI 渗透测试智能体,会实际执行你的代码、发现漏洞并通过真实概念验证加以确认,可接入 CI/CD 流水线。
AI驱动的舆情趋势监测,多平台聚合、RSS、智能提醒。 告别信息过载,你的AI舆情监控助手与热点筛选工具!聚合多平台热点+RSS订阅,支持关键词精准筛选。AI智能筛选新闻+AI翻译+AI分析简报直推手机,也支持接入MCP架构,赋能AI自然语言对话分析、情感洞察与趋势预测等。支持Docker,数据本地/云端自持。集成微信/飞书/钉/Telegram/邮件/ntfy/bark/slack等渠道智能驾驶。
Context7 通过 MCP 将最新且与版本对应的库文档和代码示例直接注入 LLM 提示词,减少过时回答与不存在的 API 幻觉。
GPT-SoVITS 是少样本语音克隆与 TTS 网页界面,仅需一分钟语音即可微调说话人音色,并支持用五秒样本进行零样本合成。
最佳基准的开源人工智能存储系统。而且它是免费的。
适用于 RAG、AI 管道和带有实时数据的企业搜索的可立即运行的云模板。 Docker 友好。始终与 Sharepoint、Google Drive、S3、Kafka、PostgreSQL、实时数据 API 等同步。
自托管的 AI 网关,采用 Rust 核心与 Python SDK,以 OpenAI 格式调用 100 多家 LLM 服务商,并提供成本追踪、护栏与负载均衡。
CrewAI 使用任务、内存、跟踪和部署工具将基于角色的 AI 代理协调到工作人员和事件驱动的流程中。
通过可视化拖拽的方式构建 AI 智能体与 LLM 工作流,无需编写代码即可搭建聊天机器人、RAG 与多智能体系统。
PPT Master 能将文档或主题自动生成原生可编辑的 PowerPoint 演示文稿,内置过渡动画、数据图表,并可根据演讲备注生成配音。
whisper.cpp 是 OpenAI Whisper 语音识别模型的零依赖 C/C++ 移植版,针对 Apple Silicon 优化,可在众多平台上仅使用 CPU 推理。