开源项目与模型 今日: 2 |主题: 706|排名: 4 

想死磕LLM推理的，这套东西值得盯死。 有老哥搞了一份LLM工程师实战手册time-to-first-token，每天半个小时，磨它10周，总共50堂课。从零垒一套能上生产的完整技术栈： 1️⃣ 先建认知模型，吃透Decode为什么撑爆显存、Prefill为什么吃满算力 2️⃣ 硬啃vLLM源码，PagedAttention和调度器核心逻辑一个不跳 3️⃣ 上Prom ...

一个项目能拿 4 万+ Star，确实有点东西。 free-claude-code 更像一个统一的 AI 编程入口，可以把 Claude Code、Codex 等工具接到不同模型服务上。 NVIDIA NIM、OpenRouter、Gemini 等多种模型都能切换，云端、本地模型都支持。 还提供可视化管理界面，以及语音、Discord、Telegram 等接入方式。 如果你经常折腾各种 AI ...

Codex 提示：一套由 Astra 编排、兼顾成本效益的 Luna + Sol 智能体工作流。 在确定工作强度时，综合考量了 DeepSWE 的通过率、单任务平均成本以及智能体执行步骤。请将此方案交给 Codex 进行配置 👇

OpenAI大善人啊！这才是授人以渔！！ 简直是保姆级教程，教会你怎么用image 2.5生成自己想要的图！！ OpenAI 刚刚发布了一份非常详细的 GPT Image 2.5 Prompt 指南，而且完全免费！ 这份指南把图片生成和编辑时，提示词到底该怎么写，讲得非常清楚。 其中一个很重要的原则是： 先说清楚你最终想要什么，再描述画面细节。 ...

用过了最新的 GPT-6 Astra 和 DeepSeek V4.1 Flash 之后，毫无疑问，这两个现在是我的主力了。所以重新更新了一下我的 AI 员工列表： 1. 主力一号（搬砖工）：Pi Agent + GPT-6 Astra Low 2. 主力二号（创作家）：Pi Agent + DeepSeek V4.1 Flash + High 3. 备胎：Pi Agent + GLM 5.3 Flash + High ...

运维和后端桌面常年挂着五六个软件的痛，谁懂？ 连服务器开 SSH，传文件切 SFTP，查数据开 Navicat 或 DBeaver，顺带还得挂着监控和远程桌面，Alt + Tab 都要按冒烟了。 刚发现一个硬核开源神器 Navop，直接把整个运维工作流塞进了一个客户端： 多端集成：SSH、SFTP、终端、服务器性能监控、远程桌面（RDP）一站式搞定 ...

AI Agent 开发又多了一个重量级开源选择。 Google 的 ADK 2.0，重点解决的不是“怎么让 Agent 聊天”，而是怎么把 Agent 真正编排起来。 工作流、路由、循环、重试、并行任务、状态管理、人机协作都能直接搭。 而且思路很简单：Agent + Workflow，不用自己手搓几百行调度代码。 终端有 adk run，需要可视化调试还有 adk ...

把全球情报数据塞进一个开源项目里，Crucix 有点狠。 它会定时汇总全球多类实时数据，包括冲突热点、经济指标、加密货币、大宗商品、卫星火情、航班、船舶 AIS 等。 还可以接入 Telegram、Discord 做实时告警，甚至直接发送指令，让它生成信息摘要。 最有意思的是：以前需要专业团队搭建的数据监控体系，现在个人开发者 ...

本地跑大模型，最麻烦的问题往往不是“哪个模型最好”，而是——你的电脑到底带得动哪个？ llmfit 就是专门解决这个问题的终端工具。 启动之后，它会自动检测你的 RAM、CPU、GPU，然后从大量模型中筛选适合当前硬件的选择，并给出综合评分。 主要功能包括： 🖥️ 自动识别本机硬件 📊 从质量、速度、适配度、上下文等维 ...

让 AI 真正“上手操作电脑”，现在有了一个统一方案。 Cua 是一个开源的 Computer Use 框架，目标是让 AI 用同一套接口控制不同操作系统。 它把鼠标、键盘、终端、屏幕截图等能力统一起来，macOS、Windows、Linux 都能用。 比较方便的是，本地运行和云端沙箱可以采用相同的操作方式，还支持 OSWorld、ScreenSpot 等基准 ...

用过GPT的都知道，chatgpt网页版和Codex客户端，是两套不同的额度 大多数PLUS用户网页版额度大量闲置，Codex 却在消耗紧张的 API 额度 我找到一个开源项目，可以直接用网页端的token，来修改代码。已经跑通了，用下来的感觉就是基本实现了无限额度 ...

发现一个开源运维神器 Navop，一个软件顶你好几个。 数据库、SSH、SFTP、终端、服务器监控、远程桌面全塞进一个客户端，还支持 MySQL、PostgreSQL、Redis、MongoDB、Oracle、ClickHouse 等数据库。 经常折腾 VPS、数据库和服务器的，这一个真能省掉不少工具。 https://github.com/feigeCode/navop ...

遇上这个项目之前，我一直以为向量数据库是知识库检索的唯一选择。 Memvid直接把这套逻辑颠覆了——文本不进向量库，而是编码进MP4文件。几百万段文本压缩成一个视频，存储体积缩到十分之一，语义搜索依旧是亚秒级响应，连数据库服务器都不用搭。 4个硬核点： 1️⃣文本编码进视频，不走传统向量数据库路线； 2️⃣存储压 ...

你有没有想过，在终端里跑DeepSeek编程助手，成本能低到让人不敢相信的地步？这个专门针对DeepSeek优化过的命令行工具，硬是靠着“前缀缓存”机制把费用压到了极致。 有个真实数据摆在那：一天处理4.35亿输入token，缓存命中率飙到99.82%，最后账单才12美元。要是换成v4-flash不走缓存，同样的工作量得掏61美元——相当于 ...

😂Gemini 3.8 Flash马屁话高达77%！真成美国版豆包了：默认一开口就是赋能、闭环、值得注意的是。 12个模型裸写同一篇产品文，不给风格提示，AI互评谁更像废话。断层很清晰： 🔹Fable 14% 🔹Grok 22% 🔹Opus 24% 🔹Astra 30% 🔹GLM-5.3 55% 🔹Kimi K3 56% 🔹Qwen 3.8 Flash 62% 🔹Gemini 3.8 Flash 77% 都掉进后半区，和 ...

AI视频这行，真被开源给掀桌子了。 hpc-ai刚甩出Open-Sora 2.0，11B的模型，直接全开源。checkpoints加训练代码全给你，训一版成本才20万美刀。 更狠的是效果。官方说在VBench和人类偏好评测上，它跟11B的HunyuanVideo、30B的Step-Video打了个平手。参数量差一半，愣是没虚。 以前搞视频生成，动不动就是几百万往里砸， ...

本地能干活的 AI，终于有人做出来了，不是又一个只会陪你聊天的玩意儿。 Skales 这东西直接装在你自己电脑上，双击就能跑，不用 Docker 不用敲命令行，据说 6 岁小孩能拿它做游戏，老太太都能自己装完。 它牛在哪，我给你拆三点： 1️⃣ 甩给它一个目标就能关电脑，比如让它给你搭个交易机器人，它自己在后台一步步跑， ...

腾讯开源了一个挺值得看的东西：TeamAI。 做的是团队级 Agent / Harness 管理： Skills、Rules、Hooks、MCP、Docs 等统一放进共享 Git。 通过 PR 合并分发给团队。 目前看已经适配 Claude Code、Codex、Cursor、WorkBuddy、OpenCode 等多种 Agent。 感觉 Agent 协作已经进入真正的团队工程化管理阶段了。 推荐做 AI ...

推荐一个我最近一直在用的开源项目awesome-selfhosted，315.2k star 1️⃣ 把300+款开源软件按用途分类整理，从备份、博客到邮件服务器全涵盖。兄弟想自己搭个网盘或者建站，直接按目录找，比自己Google半天省事太多 2️⃣ 每个项目都标了编程语言、协议和demo链接，选型时不用挨个点进去看文档。我上次找笔记工具，半小 ...

太惊艳了，与其浪费 token 用 Astra 做 3D 建模了，不如用这个项目来实时把你现实世界的内容转换成 Blander 中的模型， 项目链接：https://github.com/ahujasid/camera-to-blender