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。
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