每天发现近 60 天新建、星数最高的 AI 项目
| # | 项目 | 简介 | 今日新增 | 总星数 | 语言 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | paperclipai/paperclip | Paperclip 是管理工作中的 AI Agent 的开源应用,提供团队级 Agent 编排能力。定位是"如果 OpenClaw 是员工,Paperclip 就是公司"。 | +2109 | ★ 85.2k | TypeScript | 🆕 |
| 2 | vectorize-io/hindsight | Hindsight 是“会学习的 Agent 记忆”系统——不只存储对话历史,而是从交互中持续学习、提炼、更新记忆的 Agent 记忆层。 | +1653 | ★ 30k | Python | |
| 3 | google/ax | google/ax 是 Google 开源的Agent 编排运行时(agentic orchestration runtime)——统一管理和协调多个 AI Agent 的执行、通信与生命周期。 | +1379 | ★ 11.6k | Go | |
| 4 | dream-num/univer | univer 自称“AI Agent 的 Office Harness”——把电子表格、文档、幻灯片、画布、关系表、PDF 打进一个运行时,让 Agent 拥有完整的办公能力。 | +1050 | ★ 18.7k | TypeScript | |
| 5 | mattpocock/skills | 来自 Matt Pocock(知名 TypeScript 教育者/Total TypeScript 作者)的个人 Agent 工程技能库,直接开源自他的 .agents 目录——“给真工程师的技能”。 | +583 | ★ 269.8k | Shell | 🆕 |
| 6 | obra/superpowers | superpowers 是一个Agent 技能框架+软件开发方法论,口号是“真的能用的”(agentic skills framework & methodology that works)。 | +468 | ★ 291.7k | Shell | |
| 7 | NVIDIA/Model-Optimizer | NVIDIA 官方的统一模型优化库——集 SOTA 量化、蒸馏、剪枝、神经架构搜索(NAS)等技术于一库。 | +359 | ★ 4.5k | Python | |
| 8 | anthropics/skills | Anthropic 官方的 Agent Skills 公共仓库,发布由 Anthropic 维护的可复用 Agent 技能。 | +189 | ★ 178.4k | Python | 🆕 |
| 9 | androoAGI/starnet | starnet 是一个“活着的像素风工作站”:本地优先的桌面 Agent Harness——真实 AI Agent 在像素艺术界面里干真实的工作,自带钥匙(BYOK)、无云依赖。 | +93 | ★ 524 | JavaScript | 🆕 |
| 10 | anthropics/claude-plugins-official | Anthropic 官方维护的 Claude Code 插件精选目录,收录高质量官方认可的插件。 | +83 | ★ 37k | Python | 🆕 |
是什么:Paperclip 是管理工作中的 AI Agent 的开源应用,提供团队级 Agent 编排能力。定位是"如果 OpenClaw 是员工,Paperclip 就是公司"。
哪里好:面向"多 Agent 协作"的管理层——不只是单个 Agent,而是协调一整个 Agent 团队完成业务。开源、可自托管,适合对数据自主有要求的组织。今日 +198 星,填补 Agent 编排赛道空白。
应用场景:企业内部多 Agent 工作流编排与监控;团队级 AI Agent 管理平台;需要自托管的 Agent 治理场景。
是什么:来自 Matt Pocock(知名 TypeScript 教育者/Total TypeScript 作者)的个人 Agent 工程技能库,直接开源自他的 .agents 目录——“给真工程师的技能”。
哪里好:以“一线工程实践”为卖点,不是玩具示例而是作者日常真实使用的 Agent 技能配置。大 V 背书+实战导向,今天 +1,894 星空降涨星榜第二。
应用场景:学习资深工程师如何配置 AI Agent 技能;直接复用高质量技能模板;Agent 工作流最佳实践参考。
是什么:Anthropic 官方的 Agent Skills 公共仓库,发布由 Anthropic 维护的可复用 Agent 技能。
哪里好:"官方出品"是最大亮点——Anthropic(Claude 厂商)亲自维护的技能库,权威性和质量有保障。代表了 Agent 技能生态的官方标准化方向。今日 +485 星,总星 16.8 万。
应用场景:Claude/Agent 用户获取官方技能;学习官方 Agent 技能设计规范;构建 Agent 技能生态的参考实现。
是什么:starnet 是一个“活着的像素风工作站”:本地优先的桌面 Agent Harness——真实 AI Agent 在像素艺术界面里干真实的工作,自带钥匙(BYOK)、无云依赖。
哪里好:“像素风 + Agent”的差异化设计让工具也有情感温度;本地优先+BYOK 保证隐私与自主权。Agent 桌面端中审美独树一帜的作品。今日 +93 星。
应用场景:喜欢像素美学的个人 Agent 工作台;本地优先的桌面 Agent 管理;BYOK 模式的 Agent 实验场。
是什么:Anthropic 官方维护的 Claude Code 插件精选目录,收录高质量官方认可的插件。
哪里好:与社区市场(plugins-community)互补——官方背书+质量筛选,是可信插件的权威索引。Anthropic 持续加码插件生态的信号。今日 +308 星。
应用场景:查找官方认证的 Claude Code 插件;插件开发者对齐官方标准;跟进官方生态动态。
| # | 项目 | 简介 | 总星数 | 日涨星 | 语言 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | deepseek-ai/deepseek-harness | DeepSeek Harness(命令 dsh)是 DeepSeek 官方开源的 Agent Harness(代理运行框架),核心理念是"一切皆插件"——所有能力都以插件形式装载,基于 Cordis 架构驱动。 | ★ 236.2k | +852 | TypeScript | |
| 2 | anywhere-labs/dsh-desktop | DSH Desktop 是基于 DeepSeek Harness 构建的社区版桌面客户端(Windows/macOS),一键下载开箱即用——“万物皆插件,桌面本身也是插件”。仓库明确声明:独立社区项目,与深度求索公… | ★ 29k | +111 | TypeScript | |
| 3 | guillaumemeyer/watermarks-remover | 一个清除 AI 生成内容溯源标记的工具:处理 Unicode 文本隐写、提供统计改写钩子、擦除 C2PA 元数据等多厂商 AI 水印。 | ★ 22.8k | +72 | Python | |
| 4 | browser-use/jev-ultrafast | jev-ultrafast 来自 browser-use 团队(video-use 同门):“最快最便宜的网页 Agent”—— ultrafast 系列的超高速浏览器自动化引擎,Browser Use Cloud… | ★ 20.3k | +394 | Python | |
| 5 | hypit-ai/hypit | hypit 是AI Agent 驱动的爆款视频克隆工具:“克隆任何爆款视频——不只是脚本,而是完整工作流:换脸、换台词、换 B-roll”,一条命令生成 100 个变体。 | ★ 16k | -116 | TypeScript | |
| 6 | yc-software/qm | QM 是一个面向工作场景的多玩家 Agent 框架,在 Slack 和网页端运行。与大多数单次执行的 Agent 不同,它强调多人协作、长期运行的工作 Agent。 | ★ 15.3k | +15 | TypeScript | |
| 7 | trycompai/crm | Comp AI CRM 是一个为 AI Agent 设计的开源 CRM,采用"Agentic-first"理念,与传统"数据库+表单"的 CRM 或"在老 CRM 上贴 AI"的方案划清界限。 | ★ 10.9k | +28 | TypeScript | |
| 8 | google/artemis | ARTEMIS 是 Google 开源的 Android 自动化框架——把自然语言指令变成可靠的安卓自动化操作,“让 AI 助手和测试套件像人一样使用真手机”。含 MCP for IDEs 集成与中文文档。 | ★ 10k | +210 | Python | |
| 9 | dataelement/dsh-desktop | dataelement 版 DSH Desktop 是 DeepSeek Harness 的又一个社区桌面客户端:本地优先、跨平台,带便携预设(portable presets)与模块化设计,支持中日俄西葡等多语言。 | ★ 9.3k | +130 | TypeScript | |
| 10 | FareedKhan-dev/kimi-k3-in-c | kimi-k3-in-c 是一个用纯 C99 实现的 Kimi K3 推理引擎,让这个 2.78 万亿参数的超大模型能在单颗 CPU + 8.24GB 内存上跑推理。无需 BLAS、无需框架、无需 GPU。 | ★ 8.7k | +81 | C | 🆕 |
是什么:kimi-k3-in-c 是一个用纯 C99 实现的 Kimi K3 推理引擎,让这个 2.78 万亿参数的超大模型能在单颗 CPU + 8.24GB 内存上跑推理。无需 BLAS、无需框架、无需 GPU。
哪里好:工程极致——整个引擎仅 176KB,1.56TB 的检查点,峰值内存仅 8.24GB RSS。打破了"大模型必须靠 GPU"的固有认知。便携 C99 可在任何平台编译,零依赖。
应用场景:无 GPU 环境下的本地大模型推理;边缘设备部署;研究模型推理优化极限;低门槛体验 Kimi K3。