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Joined Aug 2020
分享一份收集整理了众多 AI 工具系统提示词的合集：Awesome AI System Prompts。
包含了 Bolt.new、ChatGPT、Claude、Cline、Manus、perplexity.ai 等 AI 工具的系统提示词。
GitHub: https://github.com/dontriskit/awesome-ai-system-prompts
项目持续在更新，并提供清晰的文件，方便大家复制使用和查找学习。
又发现了一个轻量级、免费的在线视频搜索和观看平台：LibreTV。
无需注册、即开即用，整合了多个可靠有效的视频源，并提供视频搜索和在线播放功能，轻松追剧看电影。
GitHub: https://github.com/bestZwei/LibreTV
此外还内置广告过滤功能，同时采用响应式设计，适配电脑、平板和手机使用，观影体验直接飙升。
有需要的可通过 Vercel、Cloudflare、Docker 等多种一键部署使用。
推荐 GitHub 上一款强大的 PDF 文档分析开源工具：PDF Document Layout Analysis。
它能准确自动识别 PDF 页面中的文本、标题、图片、表格等元素，并确定它们的正确阅读顺序，大幅提升文档处理效率。
GitHub: https://github.com/huridocs/pdf-document-layout-analysis
主要功能：
- 高精度自动识别文档中的 11 种常见不同元素类型，如标题、图片、表格等；
- 提供高性能视觉模型和快速轻量级模型两种选择；
- 支持表格提取为 Markdown、LaTeX 或 HTML 格式；
- 支持公式提取为 LaTeX 格式；
- 通过 Tesseract OCR 支持 150+ 种语言的文本识别。
使用 Docker 快速部署，支持 GPU 加速，几行命令即可启动服务并开始分析 PDF 文档。
开发者经常需要查看技术文档，这不仅是一项既耗时又繁琐的工作。
为了解决这个痛点，一款专为程序员打造的文档爬取和处理工具：DevDocs，开源了！
它能够自动爬取、提取并组织技术文档，将以往需要花数周理解文档的时间缩短至几个小时，极大提升我们的开发效率。
GitHub: https://github.com/cyberagiinc/DevDocs
主要功能：
- 智能爬取功能，支持 1-5 层深度的网站结构爬取；
- 自动发现链接和子 URL，全面映射网站结构；
- 并行处理技术，实现高速文档爬取与智能缓存；
- 干净提取内容，去除冗余信息易于理解；
- 支持 MD 和 JSON 导出格式，方便 LLM 训练。
除此之外，还内置 MCP 服务器，支持集成到 Claude、Cursor、Cline 等 AI 应用，实现聊天对话查询文档。
提供 Docker 快速部署方式，简单配置下，即可使用。
又一款开源免费的文件分享工具：Palmr.，可作为 WeTransfer、SendGB 等工具的开源平替。
允许自托管部署，完全掌控数据，无需依赖第三方服务，没有文件大小限制，数据隐私且安全。
GitHub: https://github.com/kyantech/Palmr
并且提供可设置密码保护、自定义链接和访问权限等功能，确保分享自由。
提供了详细完整的部署文档，有需要的可以在自己的服务器上进行部署使用。
分享 GitHub 上一份精心整理的检索增强生成（RAG）技术资源集合：Awesome-RAG。
这份列表系统整理了 RAG 相关的理论知识、实现方法、开发框架、关键技术以及评估指标等内容。
GitHub: https://github.com/Danielskry/Awesome-RAG
从基本原理到高级技术详解，再到实现步骤，有助于我们更好学习与使用 RAG。
GitHub 上一款本地化 AI 视频翻译和配音的开源工具：KrillinAI。
简单易用且功能强大，集视频翻译、配音、语音克隆于一身，支持横竖屏格式，适配哔哩哔哩、抖音、YouTube 等多平台发布。
GitHub: https://github.com/krillinai/KrillinAI
主要功能：
- 一键启动，无需复杂环境配置，自动安装依赖
- 支持 yt-dlp 下载或本地视频文件上传
- 基于 Whisper 的高精度语音识别和自动字幕生成
- 使用 LLM 进行智能分段和专业翻译，保持语义连贯
- 提供 CosyVoice 精选音色或自定义音色克隆功能
- 自动处理横竖版视频和字幕排版，完美适配各平台
提供 Windows、macOS 和 Linux 安装包，以及支持 Docker 部署，简单配置后即可使用。
在 GitHub 上发现一个简单高效的 LLM 强化学习库：nanoAhaMoment。
仅需单个 80G GPU，无需 RL 库，使用 3B 基础模型，全参数微调，就能实现类似 DeepSeek R1-zero 的风格训练，而且整个过程只需不到 10 小时。
GitHub: https://github.com/McGill-NLP/nano-aha-moment
提供了 Jupyter notebook 笔记和通俗易懂的代码，并且附有详细教程视频，轻松上手学习。
推荐 GitHub 上一款专为机器学习优化的强大 OCR 工具：Versatile-OCR-Program，能精准提取复杂结构化数据。
支持多语言文本、数学公式、表格、图表和示意图的识别，并为提取的元素添加语义标注和上下文解释，适合制作高质量的 ML 训练数据集。
GitHub: https://github.com/ses4255/Versatile-OCR-Program
主要特性：
- 多语言支持，包括日语、韩语和英语，可扩展支持其他语言
- 支持 JSON 和 Markdown 格式输出，包含数学表达式、表格摘要和图像说明
- 准确处理包含密集科学内容和丰富视觉元素的考试风格 PDF
- 自动为视觉内容生成自然语言描述，增强下游模型训练效果
经过测试，在 EJU 生物学和东京大学数学等真实学术数据集上，达到 90-95% 的高准确率。
无论是使用 AI 对网页进行总结，还是针对 GitHub 仓库代码进行提问，我们都需要手动整合内容作为模型的上下文。
这个过程既繁琐又低效，为此 GitHub 上这款 OneFileLLM 开源工具提供了高效的数据聚合解决方案。
它能够自动将网页、GitHub 仓库、ArXiv 学术论文和 YouTube 视频等来源的内容提取并整合为单一文件，自动复制到剪贴板使用。
GitHub: https://github.com/jimmc414/onefilellm
主要功能：
- 支持 PDF、Jupyter Notebook 等多种文件格式的处理
- 内置网页爬取功能，可提取链接页面内容至指定深度
- 与 Sci-Hub 集成，可通过自动下载研究论文
- 文本预处理、标记计数和 XML 封装，提高 LLM 处理效率
使用简单，只需要输入 URL，工具就会自动检测来源并处理，非常高效，省时省力。
在分享超长的网页链接时，既不直观还缺乏数据统计，又或者临时注册一些不重要的网站不想使用真实邮箱。
如果有以上的需求，不妨试下这款强大的短链与临时邮箱多功能聚合工具：WR.DO。
不仅能生成附有访问者统计信息的短链接，还能创建与管理多个临时邮箱，此外还支持管理多个 DNS 记录、元数据抓取，权限管理等功能。
GitHub: https://github.com/oiov/wr.do
可通过 Vercel 一键部署，并基于 Cloudflare 服务，免费快速搭建使用。
给 AI 开发者分享一份值得收藏的学习资源合集：Learning AI。
涵盖了从基础理论到实践应用，包括分词技术、模型架构、GPU 加速、向量数据库、视觉技术等核心知识。
GitHub: https://github.com/danbev/learning-ai
不仅包含了详细的技术笔记，还提供大量实践代码示例，如 GGML、Llama.cpp、嵌入向量操作等。
项目目前在持续更新中，适合 AI 初学者或者想深入了解 AI 的开发者学习。
分享 GitHub 上一份全面且详细的本地 LLM 服务器搭建指南：Local LLaMA Server Setup Documentation。
包含推理引擎、聊天平台、语音合成和文生图等功能，所有数据都在本地处理，且不依赖任何云服务。
GitHub: https://github.com/varunvasudeva1/llm-server-docs
提供从零开始的搭建全流程详细教程，并支持 Nvidia 和 AMD GPU，适合新手学习。
在阅读外语学术论文时，我们往往需要在翻译软件和原文之间来回切换，颇为耗时。
给大家推荐 GitHub 上一个强大的 PDF 科学论文翻译工具：BabelDOC。
它能在保留原文排版的同时提供双语对照，支持复杂论文中的数学公式、表格和图形。
GitHub: https://github.com/funstory-ai/BabelDOC
安装使用简单，并提供易用的命令行界面，同时可使用兼容 OpenAI 模型翻译接口。
此外，如果不想部署，也可使用其在线服务，每月可免费翻译 1000 页。
每天面对铺天盖地的前沿 AI 信息，我们很难筛选出真正重要的内容，更别说理解其中的意义了。
开源工具 Meridian 为解决这一困境而生，它利用 AI 从数百个新闻源中抓取内容、分析信息，并为我们提供个性化的每日简报。
GitHub: https://github.com/iliane5/meridian
实现原理如下：
-
抓取：通过 Cloudflare Workers 获取多个 RSS 源的内容并存储元数据；
-
处理：提取文章文本，使用 Gemini AI 分析内容相关性和结构；
-
简报生成：对文章进行聚类，生成分析，合成最终简报；
-
前端展示：通过 Nuxt/Cloudflare 平台展示简报内容。
项目提供完整部署指南，需要相关的 API 密钥，开发者感兴趣的可以试试。
又发现一款功能强大的开源 AI 搜索工具：OpenDeepSearch。
在简单的查询上（SimpleQA）与 GPT-4o Search 效果相当，而在复杂的查询（FRAMES）上甚至大幅超越了它。
GitHub: https://github.com/sentient-agi/OpenDeepSearch
主要功能：
- 语义搜索：利用 Crawl4AI 和语义搜索重排模型提供深度搜索结果；
- 提供两种模式：默认模式（快速高效）和专业模式（更深入精确）；
- 专为 AI 智能体优化，与 SmolAgents（如 CodeAgent）无缝协作；
- 可扩展性：易于配置，可与不同模型和 API 一起使用。
同时具备高度可扩展性，可以配置与不同模型和 API 一起使用。
在写文章或教程时，我们经常需要插入大量的图片和文件，往往需要一个稳定且不限大小的图床。
推荐 GitHub 上一个基于 CloudFlare Pages 的开源免费文件托管解决方案：CloudFlare ImgBed，可作为图床、文件床、网盘。
提供上传、管理、读取、删除等全链路功能，并支持鉴权、目录、图片审查、随机图等各项特性。
GitHub: https://github.com/MarSeventh/CloudFlare-ImgBed
主要特性：
- 支持多种存储渠道（Telegram Bot、Cloudflare R2、S3 等）与多种上传方式
- 支持目录功能、上传认证、图片审查、防滥用与 IP 黑名单
- 提供丰富 API 接口，包含上传 API 与随机图 API
- 可自定义网站外观、背景、图床名称、Logo 等界面元素
- 完全基于 Cloudflare 免费额度，无需额外购买服务器和域名
项目提供了详细的部署教程，可根据自己需求进行部署与配置。
当日常需要注册一些不太重要的网站，或者不想订阅接收垃圾邮件时。
可以使用 GitHub 上这款基于 Cloudflare 构建的临时邮箱服务：MoeMail。
提供实时接收邮件、灵活设置有效期、自动清理、邮件通知、适配 PC 和手机使用等功能。
GitHub: https://github.com/beilunyang/moemail
并且可通过 Cloudflare 免费部署使用，项目提供了详细的部署指南。
分享 GitHub 上一份精心整理的 LangGraph 资源合集：Awesome LangGraph。
涵盖了基础介绍、入门模板、示例应用、实用工具等资源、以及整理一些如智能体、AI 助手、开发与工具、内容与媒体、知识与检索等优秀项目。
GitHub: https://github.com/von-development/awesome-LangGraph
除此之外，还提供了相关的学习教程，和已经在生产环境中使用 LangGraph 的公司案例。
这份合集非常适合想深入了解 LangGraph 及其实际应用价值的开发者学习。
分享 GitHub 上一款功能强大的实时协作笔记工具：HedgeDoc。
界面简洁，支持 Markdown 语法，可多人同时编辑同一文档，实时同步内容，非常适合小团队协作和知识管理。
GitHub: https://github.com/hedgedoc/hedgedoc
主要功能：
- 多种编辑模式（查看、编辑、双栏）和夜间模式，提升编辑体验
- 灵活的笔记权限管理，包括公开、可编辑、私有等六种权限级别
- 强大的图片上传功能，支持拖拽、粘贴和点击上传至 Imgur、S3、Minio 或本地
- 代码块支持超过 100 种编程语言的语法高亮和行号显示
- 丰富的图表支持，包括 UML 序列图、流程图、Mermaid 甘特图等
- 可嵌入外部内容，如 YouTube、Vimeo、Gist、SlideShare 和 PDF
可通过 Docker 一键部署方式使用，并提供了详细的安装指南。
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