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#开源/仓库
10月23日周五
  3. GitHub · 3D 生成新仓库63

    minimax-h3-mlx-48gb 分支让 MiniMax H3 视频生成在 48 GB Mac 上本地运行

    一个基于 PipeNetwork/minimax-h3-mlx 的分支让 33B 扩散 Transformer 模型 MiniMax H3 的同步音视频生成能在 48 GB 统一内存的 Apple Silicon Mac 上运行，核心做法是按阶段加载组件而非全部常驻，将约 55 GB 的峰值降至约 21 GB（扩散阶段）。项目附带五个补丁、断点续跑、TAE 快速预览和 CLI，8 步采样可将 512x512 单次生成从 24.5 分钟缩到 6.6 分钟；仓库不分发模型权重，H3 权重受 MiniMax H3 Community License 限制。

    推荐理由：作者按阶段分时加载四个组件，把 55 GB 峰值压到 48 GB 内存可跑，并给出实测数据和五个补丁的逐项说明。

  4. GitHub · 3D 生成新仓库19

    wassilha-ai 开源：React 18 + FastAPI 全栈一体化业务平台

    GitHub 仓库 wassilha-ai 是一个全栈一体化业务平台，单应用集成联系人、即时通讯与 WebRTC 音视频通话、任务与日历、文档、AI 助手、商品与支付管理及商业计算器。前端采用 React 18 + Vite，后端为 FastAPI + SQLite，提供 JWT 认证、CSRF 防护、速率限制和 32 项 pytest 测试，前端含 13 个页面并支持阿拉伯语 RTL、英语与西班牙语，可自动发布到 GitHub Pages 以纯浏览器本地模式运行。

  6. GitHub · 3D 生成新仓库21

    CreatorIQ：面向 YouTube 创作者的开源 AI SaaS 平台

    GitHub 新仓库 CreatorIQ 开源，这是一个面向 YouTube 创作者的 AI SaaS 平台，整合趋势发现、AI 趋势情报、Prophet 时间序列预测和观看机会评分，并按创作者的细分领域、格式、语气和受众地区个性化输出。平台采用 React 19 + FastAPI 微服务架构，默认通过 OpenRouter 调用 gpt-4o-mini 生成标题与策略简报，依赖 YouTube Data API 和 SerpApi 采集趋势，支持 Docker Compose 一键部署，附完整开发者搭建指南。

  8. GitHub · 3D 生成新仓库25

    Digvijaythul123 开源 Content_Generation_Agent：本地 Python 短内容生成与发布原型

    GitHub 新仓库 Digvijaythul123/Content_Generation_Agent 是一个本地 Python 原型，用于生成和审核短视频内容，采用单开发者友好的模块化单体架构。已实现 YAML 内容档案（Buddha's Teachings、Comedy、QA Engineering & AI 等）、单图 Reel（1080×1920 封面、8s MP4）、Instagram Feed 轮播发布及 Facebook 联动，并支持通过 Instagram API 发布或定时。模型调用 Ollama 兼容端点，AI 视频渲染与 3D 角色仍为 FUTURE 规划。

  9. GitHub · 去对齐工具与仓库25

    MicroLLM：从零训练的 50M 参数小模型开源项目

    MicroLLM 是一个在 50M 参数预算内从零构建训练的 decoder-only Transformer 语言模型，实际可训练参数为 48,779,904（约 48.78M），采用 GQA、RoPE、RMSNorm、SwiGLU 和 1,024 token 上下文，基于 FineWeb-Edu 数据训练。项目已完成 100M token 训练，val loss 3.8326、困惑度 52.6029，评测接入 HellaSwag、ARC-Easy、PIQA、WinoGrande，并开发基于 FastAPI 的本地推理后端。

  10. GitHub · 去对齐工具与仓库49

    GitHub 开源 lattice：一套人与 AI 智能体协作的 Python 库

    GitHub 上的 lattice 是一组面向人与 AI 智能体协作应用的 Python 库，包含 artifactr、reflexr、evalr、relayr、grantr、portalr 和 lattice-core，均以 v0.1 发布在 PyPI。智能体提出变更、由人接受，规则经人批准后由事件流触发运行，访问控制细至 PostgreSQL 行级安全。0.2 新增原生文件、上传、连接 FreeCAD/Blender、表单与仪表盘等集成。

  11. GitHub · 去对齐工具与仓库18

    NanoGPT：跟随 Karpathy 视频从零实现 GPT 的完整教程仓库

    GitHub 仓库 NanoGPT 依据 Andrej Karpathy 的 "Let's build GPT" 教程，分 6 个阶段从 Bigram 基线逐步实现完整 Transformer。项目在 Tiny Shakespeare 数据集（约 1.1MB、65 个字符）上训练，NanoGPT 经 5k 步训练 GPU 下训练/验证损失约 1.48/1.49，Bigram 基线约 2.50/2.51，代码含 self-attention、多头注意力、FFN、残差与 LayerNorm 等模块，可直接运行。

  12. GitHub · 去对齐工具与仓库37

    qiskit-community/qcode-discovery：用 LLM 引导的进化搜索发现 BB/PBB 量子 LDPC 码

    qiskit-community 开源 qcode-discovery 仓库，通过 OpenEvolve 与 LLM 集成组成的进化循环搜索双变量自行车（BB）及扰动 BB（PBB）量子 LDPC 码，候选码经 GF(2) 秩、BP-OSD 距离估计和 MILP 精确距离的多级评估级联打分，以 FOM=kd²/n 排序。该仓库支撑两篇论文：weight-6+ 码的 5 轮 campaign 发现 465 个码（arXiv:2606.02418），weight-5 码的 4 轮 campaign 保留 1,142 个提案（arXiv:2610.06623）。

  13. GitHub · 去对齐工具与仓库61

    TaintGate v0.1.0 开源：面向 LLM 智能体的信息流防火墙

    guru-bharadwaj20 发布 TaintGate v0.1.0，一个让标签随值流动、用确定性 Datalog 策略审查每次工具调用的 LLM 智能体信息流防火墙。受信任 planner 只见可信请求，不可信内容由无工具提取器转成带标签值，MCP 网关在副作用前询问策略引擎并输出可解释的 allow/deny 与带 Merkle 证明的审计日志。AgentDojo v1 对比在 Qwen2.5-0.5B-Instruct CPU 环境下完成 4,356 次评分运行，作者明确称其为下限而非胜利，因 0.5B 模型很少产生有效工具调用，对比未能区分各防御方案；策略检查中位开销 0.6 ms。

    推荐理由：作者把 AgentDojo 对比明确定位为下限而非胜利，并保留负面结果，可据此了解这套信息流防火墙的实际边界。

  14. GitHub · 去对齐工具与仓库23

    liuminxin45/ai-mahjong 开源麻将项目「未完的牌谱」发布

    GitHub 项目 liuminxin45/ai-mahjong 发布互动麻将题库「未完的牌谱」，以一本妹妹留下的 25 手牌谱为叙事，完整故事包含 35 节点、四条分支路径及三种合法结局。规则采用条、筒共 72 张牌，保留三番封顶计番，以最高期望训练净分判分；发布数据含精确整数证书，故事题与续练题可由提交数据独立复核。项目基于 Node 24.19.0 与 pnpm 9.15.0 构建，远端模型不可用仍可通关。

  15. GitHub · 去对齐工具与仓库30

    YJEFFf 开源 Stock-Investment-Multi-Agent：面向韩国股市的多智能体投资决策系统

    YJEFFf 发布面向韩国 KOSPI200 股票的多智能体投资决策系统。LLM 分析师（图表、新闻、公告）独立给出意见，经多空辩论和投资组合经理综合判断，最终由代码实现的风险门控批准，默认状态为不买入；此前版本因调度器强制每日买入而无法衡量信号预测力。系统目前仅以模拟盘在 AWS EC2 上按 07:00、09:01、09:00–15:30 每分钟、15:35 四阶段 cron 运行，未连接实盘。

  16. GitHub · 灵魂体仓库47

    HexBound v0.4：LLM 当 DM 的多人在线跑团服务器，支持 12 职业与 319 项法术资料

    开源项目 HexBound 发布 v0.4，最多六位玩家共享一张在线冒险桌，由 LLM 扮演 DM，Python 脚本执行掷骰、角色成长、战斗与资源规则。项目支持 2014/SRD 5.1 的十二职业与 1–20 级成长、账号绑定的持久角色、独立战斗界面，登记 32 项法术效果并提供 319 项法术资料查询；未实现的效果标为规则参考，防止模型伪造结算。中文 Web 界面通过 docker compose 部署，面向小型自托管私团，自由生成叙事需配置 OpenAI-compatible 的 LLM。

  17. GitHub · 灵魂体仓库38

    SummarizePaper 开源：用 AI 总结 arXiv 论文并提供答疑助手的 Web 应用

    SummarizePaper 是一个用 AI 总结学术论文并答疑的开源 Web 应用，支持 arXiv、bioRxiv、medRxiv、HAL、Europe PMC 等来源，提供详细摘要、要点、面向不同读者的改写和 16 种语言输出。其 AI 助手可基于论文全文以流式回答提问，并支持多论文同时对话；Premium 订阅（Stripe）解锁更强模型、论文合集对比、版本变化追踪、参考文献核查等工具。技术栈为 Django 5.2 + Channels + Redis + PostgreSQL，部署于 Heroku。

  18. GitHub · 灵魂体仓库61

    Clipal 开源本地 LLM API 网关，支持一键接管 Claude Code 等 18 个 CLI 客户端

    PAIArtCom 开源了本地 LLM API 代理与网关 Clipal，可将多个模型提供方整合到本地路由 http://127.0.0.1:3333/clipal。它支持在 Web UI 中一键接管 Claude Code、Codex CLI、OpenCode、Qwen Code 等 18 个客户端的配置并自动备份回滚，提供多 Key 轮换、优先级故障转移与 Codex、Claude、Antigravity 的 OAuth 上游接入，以单二进制文件在 macOS、Linux 和 Windows 上作为后台服务运行。

    推荐理由：项目方完整说明了本地 LLM 网关的一键接管、多 Key 轮换与故障转移机制，可作为整合多家模型接口的参考方案。

  19. GitHub · 灵魂体仓库71

    opencode-harness-kit 发布：为 OpenCode 构建模型无关的十车道编码 harness

    pham-canh 发布了 opencode-harness-kit，一套面向 OpenCode 的编码 harness 工具，通过 JSON profile 把模型相关配置变成数据而非代码，默认 fleet-safe 配置以十条 lane（各配独立模型、上下文和 effort 等级）覆盖十个任务，含 guard、prune、router、telemetry 四个插件模块。

    推荐理由：作者用真实安装的测量数据支撑每个配置决策，并公开了 A/B 里对自家工具不利的数字，这种写法本身可以借鉴。

  20. GitHub · 灵魂体仓库37

    Kair12 开源 llm-safety-lab-garak：基于 Qwen2.5-0.5B-Instruct 与 NVIDIA garak 的 LLM 安全实验仓库

    GitHub 上的 AI 安全课程项目 llm-safety-lab-garak 提供 Web 应用、Telegram 演示和评测证据，对比 Qwen2.5-0.5B-Instruct 加与不加词法输入过滤的表现。评测显示 PromptInject 标记检出从过滤前 12/32 降到过滤后 0/32；但过滤在自定义数据集上拦截 8/24 攻击输入，也误拦 8/24 良性输入。仓库固定 NVIDIA garak 源码（commit 346497a）与模型修订 7ae5576，并声明 ChatGPT Codex 协助了原型与脚本工作。

  21. GitHub · 灵魂体仓库52

    Hypra 发布编译型标记语言：一份文件同时产出 HTML、Markdown、JSON 和 WebMCP

    hypralang 在 GitHub 发布 Hypra，一种带编译器的标记语言，把单个页面文件编译成浏览器可用的 HTML、面向 AI 智能体的 Markdown、JSON 和 WebMCP 工具定义，并拒绝有错误的页面。它把 alt 文本、表单标签、SEO 等 60 多类检查前移到编译期，支持 Laravel 集成、VS Code 与 Cursor 的 LSP 补全，编译器提供 Linux、macOS、Windows 预编译版本，采用 Apache-2.0 / MIT 双许可，目前仍为 pre-1.0。

  22. GitHub · 灵魂体仓库20

    AquaZeroFit：AI 健康平台开源仓库（LuminaraDigital/aquazerofit）

    LuminaraDigital 在 GitHub 开源 AquaZeroFit 健康平台，支持手动或拍照记录饮食、生成个性化卡路里目标与居家训练计划，并通过"Aqua Coach"对话助手在严格安全边界内回答营养健身问题。平台一套后端提供三个客户端：React 代码库同时交付 Web 应用与 Telegram Mini App，另有原生 Android 客户端（Kotlin + Jetpack Compose，约 50k 行生产代码、518 个单元测试），离线优先并接入 Health Connect 与 Google Play Billing。产品仅提供一般健康支持，不提供医疗诊断。

  23. GitHub · 灵魂体仓库65

    Summon 3.6.1 发布：从任意 CLI 把模型当子 Agent 调度

    Nafjan/summon 发布 3.6.1，一个零依赖的调度器，可从 Claude Code、Codex、Cursor CLI、Gemini CLI 等任意主机 CLI 把任务路由给其他模型 CLI 和 OpenAI 兼容端点。支持跨厂商代码评审、多模型并行竞速、--council 议会决策与 --deliberate 治理式决策，--worktree 为并行编辑 Agent 提供隔离分支；安装方式包括 npx skills add Nafjan/summon 和 python install.py 多主机安装。

    推荐理由：一个零依赖的多 CLI Agent 调度器，跨厂商评审、议会决策和隔离 worktree 的设计思路可直接迁移到自己的多智能体工作流。

  24. GitHub · 灵魂体仓库49

    AI-WriterGame 开源「双界录」都市人生沙盒更新

    GitHub 开源项目 AI-WriterGame「双界录」是 AI 主持的都市人生互动小说沙盒，从京华大学入学开始，可学习、创业、进娱乐业或经营战队。本轮更新世界地图扩展至 6 个国家、16 座城市、118 个地点，含 40 种世界事件与 8 位核心人物的 3 阶段成长线。项目支持 DeepSeek 等国内 OpenAI 兼容 API，不配置模型时可进入演示模式，需 Python 3.10+。

  25. GitHub · 灵魂体仓库39

    PromptSpend：每日自动更新价格的开源 LLM 成本计算器

    AndrewAvery7 在 GitHub 开源 PromptSpend，一个每天由 GitHub Action 自动重取价格目录的 LLM 成本估算工具，免费、无需账号。它提供 Receipt 成本审计、多模型月/年费用对比、免费额度清单和价格变更提醒（Atom feed、浏览器推送、邮件等四种方式），并指出多数计算器的常见错误：输出单价是输入的 3–5 倍、聊天历史按轮数平方增长、272K token 以上长上下文加价、隐藏 reasoning token 计费。

  26. GitHub · 灵魂体仓库36

    aijobs：开源每日刷新的 GPU/CUDA/ML 系统岗位聚合看板 warpjobs.com

    GitHub 开源项目 aijobs 提供 warpjobs.com 背后的爬虫与静态站点引擎，聚合 AI 实验室和基础设施公司公开 ATS 数据，专注 GPU/CUDA/ML 系统/推理/性能工程岗位。目前收录 23 家公司约 115 个职位，每日通过 GitHub Actions CI 刷新，数据源为 Greenhouse、Lever、Ashby 的公开 JSON 接口，来源包括 Anthropic、CoreWeave、xAI、Databricks、Cursor、Mistral 等。项目无需账号、无追踪、简历不上传，每个职位直达公司申请页，运行时无服务器和数据库。

  27. GitHub · 灵魂体仓库63

    自托管模型与数据集仓库 Hangar 开源发布，兼容 Hugging Face API 与 Ollama

    Hangar 发布，一个自托管模型与数据集仓库，兼容 Hugging Face Hub API、git、Ollama 和 LM Studio，可作私有 Hugging Face 替代或离网镜像。镜像保留上游 Repo ID 和 Commit SHA，原有代码无需改动；支持 docker、Compose、Kubernetes Helm 等安装，源码以 Elastic License 2.0 开放，演示地址 https://demo.hangar.page/ 。

    推荐理由：原文完整给出了这个自托管模型仓库的兼容客户端列表、镜像机制和部署方式，适合评估私有化托管 Hugging Face 模型与数据集的可行性。

  28. GitHub · 灵魂体仓库65

    ertugrulbagdat/llm-vuln-scanner 开源发布，自动测 LLM 系统抗 prompt injection 能力

    GitHub 开源项目 llm-vuln-scanner 发布，可对 LLM 系统（chatbot、agent、API 后端）自动发送数百个 prompt injection 和越狱攻击模板，分析回复并生成带 Dayanıklılık Skoru（鲁棒性评分）的分类漏洞报告。

    推荐理由：这个开源扫描器给出了带评分公式和分层判定的注入测试流程，还能拿它检验自己部署的模型对越狱的抵抗力。

  29. arXiv · cs.AI14

    AutoMIL：面向全切片图像分类的自动化多示例学习框架

    AutoMIL 是一个开源框架，将自动化机器学习原则应用于全切片图像分类，自动完成预处理、训练和评估等流程。在默认设置的基准评测中，其 ROC-AUC 分别达到 UBC-OCEAN 0.94、PCam 0.99 和 TCGA-NSCLC 子集 0.93-0.96，与相关工作的专用流程相当。集成主要在不均衡数据上提升性能，表明自动化流程需适应数据集特性。

  30. GitHub · 去对齐工具与仓库20

    JDChi 开源 aliyun-acp：大模型方向 ACP 本地刷题题库

    GitHub 用户 JDChi 发布 aliyun-acp 仓库，提供大模型方向 ACP 认证的本地刷题网页与 Markdown 题库，题目按课程内容整理、非官方真题。含 C2—C4 各 75 题（单选 50、多选 25）及综合卷，80 分仅为练习参考线；双击 llm_acp/刷题.html 即可离线使用，错题自动进错题集，进度存于浏览器本地。

  31. GitHub · 去对齐工具与仓库41

    ActiveHarness：面向生产级 LLM 管道的 Ruby 框架

    ActiveHarness 是一个用于构建生产级 LLM 管道的 Ruby 框架，为 Rails 设计，也可在纯 Ruby 中使用。v0.3.0 将 ActiveHarness::Agent 更名为 ActiveHarness::Request，Agent 名称改指通过安全 Tool 执行决策循环的新抽象。框架支持嵌套与混合管道、基于共识的 Tribunals 裁决、成本与耗时追踪、基于 OpenTelemetry 的事件追踪，以及 JSON、SQLite 和 PostgreSQL 存储的会话记忆，Tool calling 兼容 OpenAI 兼容提供商和 Anthropic。

  32. GitHub · 去对齐工具与仓库38

    ReproLens：开源 AI 项目复现就绪度审计与整改智能体

    ReproLens 是一个开源智能体，用于审计 AI 项目的复现就绪度。它扫描本地 Python 仓库，提取 README、依赖、模型卡、数据集卡、CI 和许可证等证据，按环境、数据、模型、实验、文档与 AI 特有风险六个维度评分，输出 report.md、score.json、evidence.json、remediation.json，并生成带证据 ID 的整改计划和预计提分。

  33. GitHub · 去对齐工具与仓库52

    deeptelar 开源 telar-foodie 旅行觅食规划 Agent 示例应用

    deeptelar 发布 telar-foodie，一个基于 Kotlin 库 Telar 构建的旅行觅食规划 Agent 示例应用，整个应用是单个网页，无后端服务器，工作流在浏览器中运行，计划保存在浏览器本地。应用通过 Wikivoyage、OpenStreetMap 和可选的 Google Places 三个信源交叉筛选餐厅，Agent 以图状工作流组织访谈、检索与工具调用，支持英语、西班牙语和加泰罗尼亚语。作者用同一趟 Palma de Mallorca 三天行程实测多个模型：gemma4:cloud (31B) 被推荐，qwen3:8b 可用但表现弱，gemma4:12b 在 15 GB 内存下溢出未测完；七天行程加两次修改用 Claude Opus 5.5 约花费 $2.12。

  34. GitHub · 灵魂体仓库48

    Kamebox：面向团队协作的 AI 智能体房间，开源可自部署

    GitHub 开源项目 Kamebox 是一个为团队打造的 AI 智能体协作房间，人类与多个 bot 共享空间协作，支持 Pack 模板、@mention、Plan mode 和定时 Routines。所有 bot 写操作需人工点击 Allow 审批，每次变更记录为可 Undo 的卡片，默认使用 ANTHROPIC_API_KEY，也可配置 KAMEBOX_PROVIDER=openai 接入 OpenAI 兼容端点。它通过 Docker 部署，最低 1 vCPU、512 MB RAM 即可运行，空闲占用约 55 MB，数据存于单个 SQLite 文件并每日自动备份保留最近 14 份。

  35. GitHub · 灵魂体仓库41

    Lucid：语音生成结构化笔记与图表的开源本地工具

    开源工具 Lucid 将语音或键盘输入转化为结构化笔记和图表，语言模型通过 LM Studio 在本地运行（使用 qwen/qwen3-8b 之外的 qwen/qwen3.8-27b 模型）。它提供图表模式、命令模式、历史记录和内置 MCP 服务器（可接入 Claude Code），支持导出排版 PDF 和 Markdown，提供 macOS、Windows 和 Linux 版本，遵循 MIT 协议，作者自建评测集最新一轮取得 98/99 分。

  36. GitHub · 灵魂体仓库59

    AI-World 开源：十个智能体在本地 3D 世界里用真实神经网络自主生活与学习

    andrewsavio 在 GitHub 开源 AI-World，一个低多边形 3D 世界中十个有需求、性格和偏好的智能体以量子计算为目标自主学习和生活。每个智能体带两个 PyTorch 网络，技能脑用 mini-batch SGD 训练，决策脑用 REINFORCE 策略梯度强化学习，不含任何语言模型；全部在本地运行，无云端、无 API 密钥、无遥测，附 pytest 测试套件与 GitHub Actions CI。

    推荐理由：十个自主智能体在本地低多边形世界里用真实 PyTorch 网络学习与决策，全程无语言模型，架构与训练方法都写得清楚。

  37. GitHub · 灵魂体仓库27

    Mollie 开源 mollie/ai：为 AI 编码助手提供 Mollie 集成插件与 MCP 服务

    Mollie 发布 mollie/ai 仓库，通过 Mollie MCP server 和集成 skills 让 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 等 AI 编码助手实时访问 Mollie 账户。安装需具备 profile.read 权限的 Mollie Advanced access token，提供 mollie-payments、mollie-upgrade、mollie-agent-toolkit 三个 skill 及基于 agent-toolkit 的 Vercel AI SDK、OpenAI、LangChain 示例。

  38. GitHub · 灵魂体仓库18

    AI Career Coach 开源求职教练项目：CV 反馈、模拟面试一站式准备

    GitHub 开源项目 AI Career Coach 让求职者在同一保存的工作区内完成申请准备，功能包括 CV 反馈、模拟面试、岗位匹配分析、公司调研和个性化学习路线图。前端采用 React、Vite、TypeScript，后端为 Python FastAPI 加 PostgreSQL 存储，AI 能力基于 OpenAI API，PDF/DOCX 简历解析用 pypdf 和 python-docx。项目前端托管在 Vercel，可在线体验。

  39. GitHub · 灵魂体仓库36

    medvoice-research 开源 medvoice-service：基于 WhisperX 与 Temporal 的医疗音频处理 REST API

    medvoice-research 在 GitHub 开源 medvoice-service，提供基于 WhisperX 的生产级音频处理 REST API，支持转录、对齐、说话人分离，并用 Temporal 工作流实现异步任务。服务集成 PHI 检测、SOAP 笔记、实体抽取等医疗处理，通过 LM Studio 调用本地 LLM，配套 Streamlit Web UI，支持 Docker 部署，模型需 HF_TOKEN 下载，可用模型包括 large-v3-turbo 与 distil-large-v3 等。

  40. GitHub · 灵魂体仓库34

    Dome-Layer 开源 dome-document-intelligence：本地 AI 商业文档结构化提取工具

    GitHub 上的 Dome-Layer/dome-document-intelligence 可从 PDF、图片或表格中自动检测文档类型并提取字段，提供逐字段置信度评分、16 条治理规则校验与仅存元数据和哈希的审计日志。该工具属 DOME 方法的 Orchestrate 与 Model 阶段，Claude API（默认模型 claude-sonnet-4-6）模式已可用，Ollama 本地模式和 Azure OpenAI 模式尚未实现，计划支持 Llama 3.2 Vision 和 Qwen2-VL。后端为 FastAPI、前端为 Next.js，评估用四层 harness 测量精确率/召回率/F1 与置信度校准（ECE）。