GitHubDaily @[email protected]
Bot
微信公众号「GitHubDaily」
微博自动同步bot，原则上不搬运广告内容呢，如果自动搬运了广告内容麻烦帮忙点一下举报
Joined Aug 2020
GitHub 上一款专为直播电商打造的自动化助手：oba live tool。
支持抖音、快手、小红书等多个主流平台，能自动发送消息、弹出商品讲解，还集成了 AI 智能回复功能。
GitHub: https://github.com/qiutongxue/oba-live-tool
主要功能：
- 多账号管理，支持不同直播间使用不同配置
- 智能消息助手，自动发送消息告别重复喊话
- 商品自动讲解，一键弹窗随心所欲介绍商品
- AI 自动回复，实时监听直播互动智能生成回复
- AI 智能助理，支持 DeepSeek 等多种模型接口
- 支持快捷键操作，提升直播管理效率
提供 Windows 安装包下载即可使用，如果你是直播带货主播或电商运营人员，不妨看下这款工具。
用 Markdown 写简历时很多语法用不上，而且排版控制不够精确，经常出现格式解析不一致的问题。
为了解决这些问题，一位开发者改使用 YAML 格式来管理简历，并开源了 YAMLResume 这款工具。
该工具采用内容与样式分离的设计原则，只需用 YAML 写简历内容，配合 LaTeX 引擎就能生成像素级完美的专业 PDF，还支持版本控制。
GitHub: https://github.com/yamlresume/yamlresume
主要功能：
- 用 YAML 格式编写简历内容，结构清晰且易于维护
- 基于 LaTeX 引擎生成专业级排版效果的 PDF
- 支持模板切换和精确的布局控制选项
- 命令行操作简单，支持多种包管理器安装
- 完全开源免费，避免平台锁定问题
- 提供多语言和多模板支持，适配不同需求
项目完全开源免费，通过 npm 全局安装并配置 XeTeX 或 Tectonic 排版引擎即可使用。
又发现一款高颜值的终端工具：Nexus Terminal，在浏览器上就能管理所有服务器。
不仅支持 SSH/RDP/VNC 多种协议，还集成了文件管理、在线编辑等实用功能，像把整个运维工具箱搬到了网页里。
GitHub: https://github.com/Heavrnl/nexus-terminal
主要功能：
- 多标签页管理 SSH 与 SFTP 连接，支持会话挂起不中断
- 支持 RDP/VNC 图形化远程桌面协议
- 内置 Monaco 编辑器，可直接在线编辑服务器文件
- 集成文件管理器，支持拖拽上传和批量操作
- 简易 Docker 容器管理面板，方便容器运维
- 支持 PWA 和移动端适配，随时随地管理服务器
通过 Docker Compose 一键部署即可使用，适合需要频繁管理多台服务器的运维开发者。
平时用 Mac 往 Android 手机传文件时，用官方的 Android File Transfer 经常莫名断线，超过 4GB 的文件根本传不了，特别麻烦。
为了解决这个麻烦，找到了 OpenMTP 这款专为 Mac 用户打造的文件传输工具，解决了我们各种的烦恼！
而且它基于自研的 Kalam 内核实现，传输速度能达到 30-120MB/s，还支持超大文件传输和拖拽操作，让文件管理变得像在本地一样流畅。
GitHub: https://github.com/ganeshrvel/openmtp
主要功能：
- 支持传输超过 4GB 的大文件，突破官方工具限制
- 即插即用 USB 连接，无需复杂配置
- 可选择内存和 SD 卡，支持拖拽操作
- 深色模式和分屏视图，提供舒适使用体验
- 丰富键盘快捷键，快速文件操作
- 完全免费开源，不收集个人信息
通过 Homebrew 或下载 dmg 安装包即可使用，对于经常需要在设备间传输文件的 Mac 用户，值得一试。
经常使用 Telegram，你会发现它的聊天记录搜索功能，很难匹配到想要查找的内容，尤其是中文搜索。
GitHub 上 Telegram Search 这个开源项目，就帮我们完美解决这个问题。
它基于 OpenAI 的语义向量技术，不仅支持传统关键词搜索，还能进行智能语义匹配，让我们快速找到想要的对话内容。
GitHub: https://github.com/groupultra/telegram-search
主要功能：
- 向量搜索和语义匹配，支持模糊查找相关内容；
- 智能聊天记录备份，自动同步 Telegram 消息数据；
- 基于 OpenAI 技术的语义理解，搜索准确率更高；
- 提供友好的 Web 界面，操作简单直观；
- 支持多种搜索条件组合，快速定位目标信息；
- 跨语言搜索优化，特别针对中文等 CJK 语言改进。
通过 Docker 容器部署，配置好数据库和 OpenAI API 即可使用。
GitHub 上一款功能完整的仪表板模板：Spireflow，解决管理后台搭建数据图表、用户认证等难题。
该模板基于 NextJS 和 TypeScript 构建，内置了14种数据图表、完整表格系统和用户认证，让我们能直接使用现成的企业级组件。
GitHub: https://github.com/matt765/spireflow
主要特性：
- 14种数据图表展示，支持 Recharts 和 Tremor.so 库；
- 完整表格系统，包含过滤、排序、搜索和 CSV 导出；
- 用户认证功能，集成 Clerk 和表单验证；
- 交互式日历，支持事件添加、移动和删除；
- 产品管理画廊，带灯箱弹窗和 PDF 导出；
- 多主题切换，支持 4 种不同配色方案。
项目完全开源免费，有需要的开发者可以尝试下，能帮助我们快速搭建管理后台。
分享 GitHub 上一个简单高效的强化学习后训练框架：RL-Factory，专门用于智能体学习。
该框架采用环境解耦设计，只需提供工具配置和奖励函数就能开始训练，还支持异步工具调用让训练速度提升 2 倍。
GitHub: https://github.com/Simple-Efficient/RL-Factory
主要功能：
- 环境解耦设计，一键式配置 MCP 工具和自定义工具；
- 异步并行工具调用，训练效率比传统框架提升 2 倍；
- 原生支持 Qwen3 模型，无需 SFT 即可准确调用工具；
- 多种奖励计算方式，支持规则、模型判断和工具调用；
- 批处理和分布式模型判断，大幅提升训练效率；
- 多代理扩展支持，可转换为 MCP 格式进行交互。
旨在让我们每个人都能轻松快速地使用 Qwen3 和 MCP 工具训练出自己的智能代理。
具有一定强化学习基础的开发者感兴趣的可以看一下。
上周 I/O 大会上，谷歌向全球开放了 Jules 的公测，这是一款真正能独立工作的 AI 编程助手。
基于 Gemini 2.5 Pro 模型，能在后台 Google Cloud 虚拟机中独立完成整个开发流程，从理解代码到制定计划再到提交代码，全程无需我们监督。
在线体验： 网页链接
此外 GitHub 上有一份专为 Jules 精心挑选的提示词合集：Awesome Jules Prompts。
包含了日常开发任务、调试、文档、测试以及从零构建项目等相关的提示词。
GitHub: https://github.com/google-labs-code/jules-awesome-list
Jules 每天有提供了 5 个免费任务次数，大家可以参考这些提示词去测试看看。
跟前端开发者分享一款开源免费的编译器：js-to-exe，能直接将 JS/TS 代码编译成独立可运行的 exe 文件。
该编译器基于 esbuild 实现超快编译速度，生成的文件只有 70-80MB 相当轻量，并且支持最新版本的 Node.js 和 ESM 模块。
GitHub: https://github.com/astracompiler/cli
主要功能：
- 将 JavaScript/TypeScript 应用编译成单一可执行文件；
- 生成文件体积小，仅 70-80MB 比同类工具更轻量；
- 支持最新 Node.js 版本和 ESM 模块系统；
- 基于 esbuild 实现超快编译速度；
- 可自定义可执行文件图标、名称、版本等元数据；
- 优秀的开发者体验，提供友好的命令行界面。
通过 npm 全局安装后，一条命令即可编译，适合需要分发应用的前端开发者。
GitHub 上一份面向机器学习工程师的 Kubernetes 入门教程：Kubernetes for ML Engineers，助力大家轻松掌握容器化部署。
该教程是通过 Kind 搭建本地 Kubernetes 集群，配合 FastAPI 应用实例，手把手教授我们从容器化到服务部署的完整流程。
GitHub: https://github.com/Paulescu/kubernetes-for-ml-engineers
主要内容：
- 本地 Kubernetes 集群搭建，使用 Kind 工具快速创建测试环境；
- FastAPI 应用容器化，学习 Docker 多阶段构建最佳实践；
- Kubernetes 服务部署，掌握 Deployment 和 Service 资源配置；
- 完整的工具链介绍，包括 uv、Docker、kubectl 等必备工具；
- 逐步进阶的学习路径，从基础概念到实际部署操作；
- 生产环境部署指导，了解云平台 Kubernetes 服务选择。
只需按照教程步骤操作即可快速上手，适合想要掌握模型部署技能的 ML 工程师和 AI 开发者。
微软开源了一套完整的 AI 对抗性安全训练体系：AI Red Teaming Playground Labs，帮助我们更好地学习 AI 安全测试。
这套实验室包含 12 个渐进式挑战，涵盖提示注入、元提示提取、多轮攻击等核心 AI 攻击技术，并基于微软 Chat Copilot 构建真实测试环境。
GitHub: https://github.com/microsoft/AI-Red-Teaming-Playground-Labs
主要内容：
- 凭据窃取挑战，学习通过社会工程学获取敏感信息；
- 元提示提取技术，掌握从 AI 系统中挖掘隐藏指令的方法；
- Crescendo 多轮攻击，练习绕过 AI 安全防护的高级技巧；
- 间接提示注入，了解通过修改网页内容攻击 AI 系统；
- 安全防护绕过，学习突破各种 AI 内容审查机制；
- 三个难度级别设计，从入门到专业逐步提升技能。
通过 Docker Compose 一键部署即可开始练习，适合想深入了解 AI 安全的技术人员和开发者。
用 Selenium 写自动化脚本时，经常遇到元素加载时机问题导致测试失败，还要手动处理各种浏览器驱动，颇为头疼。
在寻找解决方案时，发现了 SeleniumBase 这个强大的 Python 框架，解决了我们在 Web 自动化中的各种痛点，让复杂的浏览器操作变得简单可靠。
它基于 Selenium 进行了深度封装，内置智能等待机制和自动截图功能，还支持隐身模式绕过检测，提供了完整的测试报告和仪表板。
GitHub: https://github.com/seleniumbase/SeleniumBase
主要功能：
- 智能等待机制，彻底告别不稳定的测试脚本；
- 多种编写方式，支持 BaseCase 类继承和 SB 上下文管理器；
- UC Mode 隐身模式，轻松绕过 Cloudflare 等反爬检测；
- 内置测试报告和实时仪表板，可视化展示测试结果；
- 自动驱动管理，无需手动下载配置浏览器驱动；
- 丰富的断言方法和页面操作，代码更简洁易读。
如果在日常有 Web 自动化开发需求，这个项目值得一看。
微软在 GitHub 上开源的一个项目：Qlib，可能是目前业内最完整的 AI 量化投资平台，截止目前已狂揽 20k+ 星。
基于强大的数据处理引擎和丰富的模型库，涵盖监督学习、强化学习等多种范式，让我们能快速构建从想法到生产的完整量化研究流程。
GitHub: https://github.com/microsoft/qlib
主要特性：
- 高效数据服务器，处理速度比传统数据库快几十倍；
- 集成 30+ 种 SOTA 量化模型，包括 Transformer、LSTM、LightGBM 等；
- 支持强化学习交易策略，可建模连续投资决策过程；
- 完整的投资链条覆盖：因子挖掘、风险建模、组合优化、订单执行；
- 提供自动化研究工具 qrun，一键完成建模到回测全流程；
- 支持市场动态适应和概念漂移处理，提升模型稳定性。
项目提供详细部署安装使用教程，适合想要做金融 AI 的开发者研究学习。
想要深入学习 AI 智能体的构建，可以看下 Master AI Agentic Engineering 这门开源课程。
通过通过 6 周完整学习计划，使用 OpenAI Agents SDK、CrewAI、LangGraph、AutoGen 和 MCP 等主流框架，从零开始构建真正的自主 AI 智能体。
GitHub: https://github.com/ed-donner/agents
包含了丰富的实践项目和代码示例，采用理论与实践相结合方式，从基础概念到高级应用。
并且提供 Windows、macOS 和 Linux 系统完整的环境配置指南。
环境配置好即可开始学习，适合想要系统掌握 AI 智能体工程的初学者。
在电脑和手机之间传个文字、图片或文件，常常打开微信发给自己，或者用各种云盘中转，颇为麻烦。
跟大家分享 GitHub 上一款好用的多设备剪贴板开源工具：SyncClipboard 。
它通过服务器同步各设备的剪贴板内容，支持文字、图片和文件，还能解决从浏览器复制动态图变静态的问题，甚至能自动转换图片格式。
GitHub: https://github.com/Jeric-X/SyncClipboard
主要功能：
- 多设备剪贴板实时同步，支持文字、图片和文件；
- 从浏览器复制图片时自动下载原图，保留动态图效果；
- 智能图片格式转换，解决不同应用间的兼容性问题；
- 支持 WebDAV 网盘作为服务器，也可独立部署；
- iOS 通过快捷指令、Android 通过多种工具实现同步；
- 支持自动提取并同步短信验证码。
服务器支持 Docker 一键部署，提供全平台桌面客户端，并内置了服务器功能，有需要的可以试下。
GitHub 上一份学术资源中文翻译合集：gpt-translated-pdf-zh，学习路上的宝藏库。
整理了众多计算机科学、数学、机器学习领域的经典教材中文翻译版，涵盖从基础算法到前沿 AI 技术的各个方面。
GitHub: https://github.com/it-ebooks-0/gpt-translated-pdf-zh
所有资料都是 PDF 格式，下载后即可离线阅读，值得看下有没有你在寻找的资料中文翻译版。
在 GitHub 上发现一个集成多个 Agent 的 DeepResearch 开源项目：DeepResearchAgent，从官方给的 GAIA 基准测试得分中，看到大幅超越 OpenAI Deep Research。
它采用的是分层架构，顶层负责任务规划分解，底层自动分配给专业的智能体执行深度分析、研究和浏览器自动化操作。
GitHub: https://github.com/SkyworkAI/DeepResearchAgent
主要特性：
- 智能任务分解，自动将复杂任务拆分为可执行步骤；
- 深度分析代理，提取关键信息和潜在需求；
- 深度研究代理，自动生成研究报告和知识摘要 ；
- 浏览器自动化，支持网页搜索和数据收集；
- 多智能体协作，动态协调各代理高效执行；
- 可扩展架构，支持集成更多专业化代理。
通过本地部署运行，并配置 API 密钥即可使用，对 DeepResearch 感兴趣的开发者可以看下这个项目。
在终端里执行命令遇到报错或需要帮助时，经常在浏览器和终端之间来回切换，很是折腾。
不妨试下 OpenCode 这款终端 AI 助手，让我们可以直接在命令行里获得 AI 的帮助，无需离开当前工作环境。
基于 Go 语言开发，支持 OpenAI、Claude、Gemini 等主流 AI 模型，还能直接操作文件、执行命令和分析项目代码。
GitHub: https://github.com/sst/opencode
主要功能：
- 终端 UI 界面，遇到问题立即获得 AI 帮助；
- 支持 OpenAI、Claude、Gemini 等多种 AI 提供商 ；
- 集成文件查看、代码分析、bash 命令执行等工具；
- 会话管理和持久化存储，保存对话历史；
- LSP 协议支持，提供代码智能诊断和建议；
- MCP 协议集成，可扩展外部工具和服务。
通过脚本一键安装或使用 Homebrew 安装即可，适合经常需要在终端上工作的开发者。
在处理 PDF 文档，想提取里面的文字、表格或图片特别麻烦，不同的库有不同的用法，经常要写一堆重复代码。
ParseStudio 这个 Python 库把各种解析器统一封装起来，只需用几行代码就能搞定 PDF 解析。
同时集成了 Docling、PyMuPDF 和 Llama Parse 三种解析引擎，可以根据需求灵活切换，无论是提取文本、表格还是图片都很方便。
GitHub: https://github.com/chatclimate-ai/ParseStudio
主要特性：
- 模块化设计，可在多种解析器间自由切换；
- 多模态解析，同时提取文本、表格和图片；
- API 设计简洁，几行代码完成复杂解析任务；
- 表格自动转换为 Markdown 格式，便于后续处理；
- 图片提取包含页码、位置等元数据信息；
- 支持批量处理多个 PDF 文件。
适合熟悉 Python 代码以及需批量处理 PDF 文档的开发者使用。
GitHub 上一个开源项目 Streaming-KokoroJS，能让文本转语音完全在浏览器本地运行，开源免费且保护隐私！
基于 Kokoro-82M 模型，实现在浏览器中实时生成高质量语音，并支持多种语音风格、WebGPU 加速和流式播放。
GitHub: https://github.com/rhulha/StreamingKokoroJS
主要功能：
- 100% 本地处理，无需上传文本到服务器；
- WebGPU 自动加速，没有也能用 WASM 运行；
- 智能文本分块，保持自然语音节奏；
- 支持多种语音风格，适应不同语言需求；
- 流式音频生成，边转换边播放不卡顿；
- 可下载生成的音频文件到本地保存。
首次打开网页，会下载一个约 300M 模型，下载完成后即可使用，适合比较重视数据隐私的创作者。
Bot
微信公众号「GitHubDaily」
微博自动同步bot，原则上不搬运广告内容呢，如果自动搬运了广告内容麻烦帮忙点一下举报
Joined Aug 2020
