GitHub Trending
1. patchy631/ai-engineering-hub
AI Engineering Hub提供LLM和RAG的深度教程及AI代理实战案例，涵盖从理论到实践的完整学习路径。适合各水平开发者，包含可复用的项目示例，帮助快速掌握AI工程化应用。项目采用MIT开源协议，支持社区协作贡献。
2. DrKLO/Telegram
Telegram官方Android客户端开源代码，专注高速与安全通信。提供完整API和MTProto协议文档，支持开发者基于此构建自定义应用。项目包含编译指南和本地化支持，要求替换密钥文件以生成可验证构建。适用于需要安全即时通讯解决方案的开发者，强调用户隐私保护和开源合规。
3. jujumilk3/leaked-system-prompts
该项目收集了主流LLM服务的泄露系统提示词，为研究者和开发者提供参考。要求提交内容需附带可验证来源，并采用标准化格式以规避版权风险。其独特价值在于通过众包方式积累提示词案例，被多篇学术论文引用，适合AI安全研究和提示工程优化。
4. HarbourMasters/SpaghettiKart
SpaghettiKart是一个基于N64游戏《马里奥赛车64》的开源重制项目，支持Windows/Linux/Switch多平台。项目使用C/C++开发，提供DX11/OpenGL/Metal多种图形后端，允许玩家通过自定义.o2r文件修改游戏资源。需要用户提供原版ROM文件，适合怀旧游戏开发者和模组创作者。
5. typst/typst
Typst是一款基于标记语言的排版系统，兼具LaTeX的强大功能和易用性。它提供内置格式化标记、灵活脚本系统、数学公式排版和参考文献管理，编译速度快且错误提示友好。适用于学术写作和技术文档排版，特别适合需要高效排版但不愿学习复杂LaTeX语法的用户。支持本地CLI和在线协作编辑，是LaTeX的现代化替代方案。
6. Effect-TS/effect
Effect是一个基于TypeScript的功能式编程框架，提供完整的副作用管理系统和丰富的标准库。核心功能包括类型安全、并发支持和跨平台工具链，涵盖AI、分布式计算、数据库等多个领域。适用于构建健壮的企业级应用，特别适合需要高可靠性和可维护性的TypeScript开发者。
7. musistudio/claude-code-router
Claude Code Router是一个智能代码请求路由工具，支持将Claude Code请求分发到不同AI模型（如DeepSeek、Gemini等）。核心功能包括自定义模型路由、插件扩展和GitHub Actions集成，可显著降低使用成本（相比Claude官方节省90%费用）。技术亮点在于支持本地Ollama模型和长上下文处理，适用于需要经济高效AI编程辅助的开发者。
8. isledecomp/isle-portable
LEGO Island便携版项目基于反编译代码，旨在实现1997年经典游戏的多平台兼容性，保留原版体验。使用SDL3等跨平台库替换Windows专属组件，支持Windows/Linux/macOS/Web。技术亮点包括CMake构建系统和模块化库替换策略，适合怀旧游戏开发者和跨平台技术研究者。
9. microsoft/playwright
Playwright是一个跨浏览器Web自动化测试框架，支持Chromium、Firefox和WebKit三大引擎，提供统一API。具备自动等待、Web优先断言、多上下文隔离等特性，支持无头模式运行和移动设备模拟。适用于前端测试、爬虫开发和自动化场景，以零配置、高性能和可靠性著称。
10. microsoft/edit
微软开源的Edit编辑器，致敬经典MS-DOS Editor，提供现代化界面和类似VS Code的输入控制。采用Rust开发，支持跨平台运行，特别适合不熟悉终端的用户进行基础文本编辑。项目提供ICU库支持高级搜索替换功能，可通过WinGet一键安装，兼具复古情怀与现代易用性。
11. poteto/hiring-without-whiteboards
该项目收集了不采用”白板面试”（即算法题/CS理论题）的科技公司名单，提倡更贴近实际工作的面试方式，如真实问题讨论或带薪项目。适用于求职者寻找更合理的面试流程，也帮助企业改进招聘方法。特色包括社区维护的公司列表、Airtable搜索功能及面试最佳实践指南。
12. microsoft/Web-Dev-For-Beginners
微软推出的12周Web开发入门课程，包含24节JavaScript/HTML/CSS实战课，通过构建浏览器扩展、太空游戏等项目教学。采用项目驱动式学习，配套测验、讨论和作业，适合零基础开发者快速掌握前端核心技能。课程支持VS Code和GitHub Codespaces在线开发环境，提供完整学习路径和社区支持。
13. ml-tooling/best-of-ml-python
Best-of Machine Learning with Python 是一个精选的Python机器学习库排名榜单，收录了920个高质量开源项目，涵盖34个技术类别。项目通过自动化指标评估库质量，每周更新排名，为开发者提供权威的机器学习工具选型参考。特别适合需要快速查找优质ML库的Python开发者。