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Joined Aug 2020
推荐 GitHub 上一款现代化的 Firebase 替代方案：Instant，它为前端提供实时数据库功能，让开发者显著提升生产力。
只需通过关系查询描述所需数据形状，便能自动处理数据获取、权限检查和离线缓存，同时默认支持多人协作。
GitHub: https://github.com/instantdb/instant
主要特性：
- 关系型查询语言 InstaQL，类似 GraphQL 的数据获取方式
- 自动处理乐观更新和回滚操作
- 默认支持多人实时协作功能
- 内置离线模式支持和数据同步
- 支持临时更新（如光标位置、在线状态）
- 提供 JavaScript、React 和 React Native SDK
分享 GitHub 上一款将代码库打包成 AI 友好格式的高效工具：Repomix。
这款工具能一键将整个代码仓库打包成单个文件，便于输入到 Claude、ChatGPT、DeepSeek 等大型语言模型中进行分析或处理。
GitHub: https://github.com/yamadashy/repomix
支持遵循 .gitignore 规则、远程仓库处理、Token计数等功能，并内置安全检测，防止敏感信息泄露。
分享 GitHub 上一款轻量级、多功能的图像查看器：ImageGlass。
提供干净直观的界面，支持超过 80 种常见图像格式，满足普通用户和设计师的需求，提升工作流效率。
GitHub: https://github.com/d2phap/ImageGlass
主要特性：
- 支持 WEBP、GIF、SVG、PNG、JXL、HEIC 等 80+ 图像格式
- 简洁直观的用户界面
- 适用于 Windows 10/11 64 位系统
- 提供命令行工具
- 多语言本地化支持
分享 GitHub 上一款强大的漫画图片翻译工具：Manga-Image-Translator，让你一键翻译各类图片内文字。
主要支持日语、汉语、英文和韩语翻译，同时具备图片修补和嵌字功能，特别适合处理大量不太可能会有人手动翻译的漫画图片。
GitHub: https://github.com/zyddnys/manga-image-translator
主要特性：
- 支持多种语言翻译（日语、汉语、英文和韩语）
- 提供图片修补和文字嵌入功能
- 多种翻译器选择（包括离线翻译）
- 支持批量翻译和 Web 服务模式
- 支持 GPU 加速处理
- 提供人工翻译接口辅助修正
分享 GitHub 上一款用于手工实现 AI 模型的 Excel 教学工具：AI by Hand Excel。
这是一套在 Excel 中实现的神经网络练习集，帮助学习者通过实际操作理解从基础算法到复杂深度学习架构的工作原理。
GitHub: https://github.com/ImagineAILab/ai-by-hand-excel
包含从 Softmax、LeakyReLU 等基础算法到 Transformer、LSTM 等高级模型，并提供完整的神经网络实现，包括反向传播、自注意力机制。
还有最新的 DeepSeek，所有模型均在 Excel 中直观呈现，无需编程经验，以浅显易懂的形式，降低了 AI 学习的门槛。
来自 Meta 开源的一套可控人物图像生成框架：Leffa。
能够统一处理虚拟试衣和姿态迁移两大任务，实现精确控制人物的外观和姿势，并减少细节失真问题。
GitHub: https://github.com/franciszzj/Leffa
支持 float16 推理加速，在 A100 GPU 上仅需 6 秒生成一张图像。
提供 Gradio 界面，目前可在 HuggingFace 平台上体验。
推荐 GitHub 上一个现代化的在线简历编辑器：Magic Resume，让创建专业简历变得简单有趣。
基于 Next.js 构建，支持实时预览和自定义主题，带有流畅的动画效果，可自定义主题。
GitHub: https://github.com/JOYCEQL/magic-resume
除此之外，还可以实时预览、自动保存，以及导出 PDF 文件等功能。
教你从零开始构建类 ChatGPT 的大语言模型。
在 GitHub 上发现一本《Large Language Model》书籍中文版。
作者将带你从头开始构建一个类似 GPT 语言模型，这过程让你了解如何创建、训练和微调大型语言模型 (LLMs)！
GitHub: https://github.com/MLNLP-World/LLMs-from-scratch-CN
书籍主要分为 8 大章节，如下：
第 1 章：了解大语言模型（LLM）解析
第 2 章：介绍文本数据处理技巧
第 3 章：通过编程实现注意力机制（Attention Mechanisms）
第 4 章：从零开始实现类似 GPT 模型
第 5 章：对未标注数据进行预训练
第 6 章：针对文本分类的模型微调
第 7 章：结合人类反馈进行模型微调
第 8 章：在实践中使用大语言模型
DeepSeek 开源周还未结束！今天公开了 V3/R1 推理系统的设计细节。
这套系统的核心优化目标就是：更大的吞吐，更低的延迟。
为此，DeepSeek 巧妙地使用大规模跨节点专家并行，在预填充阶段使用 32 个专家并行，解码阶段则扩展到 144 个。
实际统计数据：峰值达 278 个节点（每节点 8 个 H800 GPU），日成本高达 $87,072。24 小时内处理了 608B 输入 tokens 和 168B 输出 tokens。
详细介绍： 网页链接
此前开源的 DeepEP、EPLB、FlashMLA 等项目正是系统的核心组件，而 3FS 则为其提供了关键的 KV 缓存支持。
分享 GitHub 上一款辅助轻松阅读论文的开源工具：arXiv-txt.org。
只需将论文链接中的 “arxiv.org” 替换为 “arxiv-txt.org”，即可获得一份摘要以及论文 PDF 文件内容。
GitHub: https://github.com/jerpint/arxiv-txt
支持快速部署到 Vercel，并提供完整 API 接口使用。 #AI创造营
推荐 GitHub 上一款专为微信公众号设计的 Chrome 扩展：mp-vx-insight。
可一键获取微信公众号文章封面图、提取文章内容、复制历史文章地址，提升公众号内容创作和管理效率。
GitHub: https://github.com/pudongping/mp-vx-insight
主要功能：
- 自动抓取公众号文章标题、作者、简介、封面图
- 一键提取文章内容至剪贴板
- 获取并复制当前公众号的历史文章地址
- 简单安装，仅需开启浏览器开发者模式加载源码
分享 GitHub 上一款网易云音乐的 Golang API 接口工具包：netease-cloud-music。
实现了网易云音乐自动签到、音乐合伙人测评、刷歌 300 首、音乐下载等功能，极大简化了日常音乐任务操作流程。
GitHub: https://github.com/chaunsin/netease-cloud-music
并提供完整的 Golang API 接口、命令行工具以及一键完成任务功能。
分享 GitHub 上一款基于 Python 开发的 WiFi 密码暴力破解工具：wifi_crack_tool，拥有图形界面并支持多平台使用。
支持 WPA/WPA2/WPA3 安全协议，可使用自定义密码本，并能在有多个无线网卡的情况下并行破解多个 WiFi。
GitHub: https://github.com/baihengaead/wifi-crack-tool
主要特性：
- 图形用户界面操作，支持 Windows 和 Linux 系统
- 自动保存破解成功的 WiFi 信息到本地密码字典
- 支持多网卡并行破解不同 WiFi
- 支持对扫描到的所有 WiFi 进行自动破解
- 可设置扫描时间和连接时间优化破解效率
- 破解成功后自动将密码复制到剪贴板
推荐 GitHub 上一个好用的提示词优化工具：Prompt Optimizer。
可以帮助我们优化和测试 AI 提示词，支持 Web 应用和 Chrome 插件两种使用方式，提升 AI 回复的准确度。
GitHub: https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer
主要特性：
- 一键优化提示词，支持多轮迭代改进
- 实时测试优化后的提示词效果，对比前后差异
- 支持 OpenAI、Gemini、DeepSeek 等主流 AI 模型
- 纯客户端处理，数据直接与 AI 服务商交互
- 本地加密存储历史记录和 API 密钥
- 提供 Web 应用和 Chrome 插件两种使用方式
分享 GitHub 上一款专注于 B 站直播切片和投稿的工具：BiliBili ShadowReplay。
该工具能够缓存 B 站直播并进行实时编辑投稿，通过划定时间区间，将整个直播切片及投稿流程压缩到分钟级别。
GitHub: https://github.com/Xinrea/bili-shadowreplay
主要特性：
- 直播间管理功能，支持添加多个直播间进行缓存
- 实时缓存直播并支持切片编辑投稿
- 历史直播回放及编辑功能
- 多账号管理，自由选择投稿或发送弹幕账号
- 预览窗口支持弹幕观看和发送
- 直观的缓存空间管理和消息记录系统
DeepSeek 开源周第五天：放出两个项目。
第二个 smallpond：基于 DuckDB 和 3FS 构建，轻量级数据处理框架，专为处理 PB 级数据集设计。
该框架提供高性能数据处理能力，无需长期运行服务，操作简便，支持 Python 3.8 至 3.12 版本。
GitHub: https://github.com/deepseek-ai/smallpond
主要特性：
- 基于 DuckDB 的高性能数据处理
- 可扩展至 PB 级数据集处理
- 简单操作，无需长期运行服务
- 支持数据分区和 SQL 查询
- 在 GraySort 基准测试中达到 3.66 TiB/分钟吞吐量
- 提供完整文档和 API 参考
DeepSeek 开源周第五天：放出两个项目。
第一个 Fire-Flyer File System (3FS)：一款高性能分布式文件系统，专为 AI 训练和推理工作负载设计。
利用现代 SSD 和 RDMA 网络提供共享存储层，支持高达 6.6 TiB/s 的聚合读取吞吐量，简化分布式应用开发。
GitHub: https://github.com/deepseek-ai/3fs
主要特点和优势：
- 分离式架构，可访问数千 SSD 和数百存储节点的网络带宽
- 强一致性实现，采用链式复制与分配查询 (CRAQ)
- 支持数据准备、数据加载器、检查点和推理 KVCache
- 提供标准文件接口，无需学习新存储 API
- 测试显示在灰度排序测试中达到 3.66 TiB/分钟吞吐量
分享 GitHub 上一款个人微信免费开源框架：Gewechat。
支持二次开发与任意语言接入，无需安装电脑微信或手机破解插件，提供消息自动化、自定义回复、群管理及各种业务模型接入能力。
GitHub: https://github.com/alex-oos/ai-wechat-bot
主要能力：
- 支持发送文本、图片、文件、小程序等多种消息类型
- 自定义消息处理与自动回复功能
- 完整的群管理与好友管理能力
- AI 模型接入支持（如 ChatGPT、Sora）
- 基于 Docker 快速部署，操作简单
- 提供完整的 API 文档与多语言支持
同样需要注意，建议使用小号来尝试。 #AI创造营
分享 GitHub 上一款基于 AI 的趋势发现和内容发布系统：TrendPublish。
该系统支持多源数据采集、AI 智能处理，可将内容自动发布到微信公众号，适合需要自动化内容创作的运营者。
GitHub: https://github.com/OpenAISpace/ai-trend-publish
主要功能：
- 多源数据采集（Twitter/X、网站内容）
- 使用 DeepseekAI 进行内容智能总结
- 微信公众号自动发布功能
- 支持自定义文章模板
- 定时发布任务管理
- Bark 通知系统集成
分享 GitHub 上一款云原生 GenAI 推理基础设施构建工具：AIBrix。
该工具提供企业级大型语言模型 (LLM) 推理部署、管理和扩展的完整解决方案，专为满足企业需求而设计。
GitHub: https://github.com/vllm-project/aibrix
主要特性：
- 高密度 LoRA 管理系统
- LLM 网关和路由功能
- 专为 LLM 应用定制的自动扩展器
- 统一 AI 运行时环境
- 分布式推理和 KV 缓存架构
- 智能混用不同 GPU 以降低运行成本
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