GitHub Trending
1. CopilotKit/CopilotKit
CopilotKit 是一个开源框架,用于快速构建和集成 AI Copilot、聊天机器人及智能体。它提供 React UI 组件与无头 API,支持与主流前端框架和智能体栈(如 LangGraph)深度集成,具备生产级安全防护,可让开发者在几分钟内为应用嵌入功能丰富的 AI 助手。
2. tursodatabase/turso
Turso是一个用Rust编写的进程内SQL数据库,完全兼容SQLite。它支持多语言绑定、异步I/O和实时数据变更捕获,适用于需要高性能嵌入式数据库的场景。其独特之处在于提供了向量搜索和实验性的MVCC并发控制,并内置MCP服务器,方便AI助手直接操作数据库。
3. DayuanJiang/next-ai-draw-io
基于Next.js的AI绘图工具,通过自然语言指令创建和编辑draw.io图表。支持多AI模型,可生成云架构图、动画连接线,并具备版本历史与文件上传功能。
4. ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp
这是一个MCP服务器,让AI编程助手(如Claude、Cursor)能通过Chrome DevTools控制真实浏览器。它基于Puppeteer实现可靠自动化,支持性能分析、网络调试和截图,为AI代理提供了强大的网页自动化与调试能力。
5. thedotmack/claude-mem
Claude-Mem是为Claude Code设计的持久化记忆插件,能自动捕获编码会话中的操作,通过AI压缩并生成语义摘要,在后续会话中智能注入相关上下文。其核心解决了AI编程助手跨会话的上下文丢失问题,利用Claude Agent SDK和SQLite数据库实现智能检索,显著提升长期项目的开发连续性。
6. agentsmd/agents.md
AGENTS.md 是一个为AI编程助手设计的标准化配置文件格式,类似于项目的README。它通过结构化的指令集(如开发环境配置、测试流程和PR规范)为AI编码代理提供明确的上下文和操作指南,旨在提升AI在复杂项目中的协作效率和代码质量。该项目为开发者提供了一种统一、可预测的方式来引导AI助手,适用于任何使用AI辅助编程的场景。
7. shadcn-ui/ui
shadcn/ui 是一套设计精美、可访问的开源UI组件库,支持自定义和扩展,可与主流前端框架集成。开发者可基于此构建专属组件库,提升开发效率与设计一致性。
8. YimMenu/YimMenuV2
YimMenuV2是一款针对《GTA 5:增强版》的实验性修改菜单。它通过DLL注入技术,为玩家提供丰富的游戏内功能与自定义选项。项目强调与FSL本地存档工具的协同使用以保障账户安全,主要面向高级玩家和模组爱好者,用于探索游戏机制或创建自定义体验。
9. langgenius/dify
Dify 是一个开源 LLM 应用开发平台,提供可视化工作流、RAG 管道、智能体能力和多模型支持,助力开发者快速构建并部署生产级 AI 应用。
10. datawhalechina/hello-agents
这是一个从零开始的AI智能体系统构建教程,涵盖核心原理、经典范式实现及主流框架应用。项目通过自研框架和实战案例,帮助开发者掌握AI原生智能体的设计与开发,适合希望从LLM使用者进阶为系统构建者的技术人员。
11. mindsdb/mindsdb
MindsDB是一个开源的联邦查询引擎与MCP服务器,旨在连接并统一各类数据源,使AI、智能体及应用程序能够高效查询和分析大规模分布式数据。它支持数百种数据集成,通过知识库和视图组织结构化与非结构化数据,并提供智能代理进行自然语言问答,适用于需要跨数据库、数据仓库及SaaS应用进行实时数据交互的场景。
12. Tencent/WeKnora
腾讯开源的WeKnora是一个基于LLM和RAG范式的文档理解与检索框架。它通过多模态解析、语义向量索引和智能检索技术,实现对复杂文档的深度理解和上下文感知问答。支持Agent模式、多类型知识库和灵活扩展,适用于企业知识管理、学术研究等场景,提供高效精准的语义检索解决方案。
13. simstudioai/sim
Sim是一个开源AI智能体工作流平台,提供可视化画布快速构建和部署AI代理。支持集成向量数据库实现知识库问答,内置Copilot辅助生成节点与调试,可本地部署或云端使用。适用于开发者快速搭建自动化AI应用。
14. karpathy/nanoGPT
nanoGPT是一个极简高效的GPT训练框架,代码仅数百行,支持从零训练或微调中等规模GPT模型。它能在单节点上复现GPT-2,并允许用户轻松定制模型结构,适合研究人员和开发者快速实验与学习Transformer架构。
15. spipm/Depixelization_poc
Depix 是一个概念验证工具,能够从使用线性盒滤波器生成的像素化截图中恢复原始文本。它通过匹配已知字符序列的像素块来实现解密,主要适用于取证分析和安全测试场景,揭示了简单像素化处理在隐私保护中的脆弱性。