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10月10日周六
  2. GitHub · 3D 生成新仓库15

    trainingmanager_server：基于 Django 6.0 的运动训练管理后端 API 开源项目

    GitHub 新仓库 trainingmanager_server 开源，是为运动训练规划应用 TrainingManager 打造的后端 REST API。项目基于 Python 3.12+、Django 6.0 和 Django REST Framework，提供 JWT 认证、注册邮箱验证、AI 训练计划生成（默认模型 claude-haiku-4-5-20251001）等功能，通过 Microsoft Graph API 发送邮件，使用 PostgreSQL 数据库，并内置 Swagger UI 文档与 pytest 测试。

  3. GitHub · 3D 生成新仓库16

    CloudFlow：一个基于多容器架构的问题驱动数据分析流水线项目

    CloudFlow 是一个规划中的多容器、问题驱动数据分析流水线：用户输入数据集和自然语言问题，系统返回有证据支撑的答案并生成报告。架构由 Orchestrator 协调 Data Prep、EDA、Feature Engineering & ML、Evaluation & Report 四个 Agent，各 Agent 以独立 Docker 容器加 FastAPI 提供服务，LLM 生成代码后在 Jupyter notebook 中执行。项目目前处于早期原型阶段，架构和 Data Prep 实现进行中，完整四阶段流水线尚未落地。

  4. GitHub · 去对齐工具与仓库41

    ccr（case-code-review）：轨迹评估驱动的智能体代码审查流水线

    开源项目 case-code-review（ccr）提供轨迹评估驱动的 agentic 代码审查流水线，基于 open-code-review 构建，把代码变更转为有证据支撑的 Findings。它以 Unit 为审查边界，采用“发现—验证—Trial 确定性门控”三阶段流水线，结合 Language Knowledge 与 Project Knowledge 聚焦调用方假设破坏、边界处理、错误路径等可审查缺陷。工具通过 `ccr review` 使用，支持 `--from/--to`、`--commit`、`--format json/jsonl`，单 Unit 默认超时 10 分钟，可用 `--max-tokens-budget 200000` 限制预算。

  5. GitHub · 3D 生成新仓库17

    PDF-Intelligence-System-with-RAG：基于 RAG 的 PDF 问答系统开源仓库

    开源项目 PDF-Intelligence-System-with-RAG 支持上传一个或多个 PDF，基于 RAG 实现文档问答。流程为文本分块、用 Hugging Face 的 all-MiniLM-L6-v2 生成嵌入向量并存入内存向量库，再经相似度检索将相关上下文交给 Groq LLM 生成答案。系统用 Streamlit 构建交互界面并提供会话记忆。

  6. GitHub · 3D 生成新仓库46

    invoice-agent：基于 Gemma 3 4B 的发票生成 Agent 开源项目

    开源项目 invoice-agent 接收 JSON 或纯文本的结账信息，纯文本时用 Gemma 3 4B（通过 Ollama 兼容端点）提取结构化数据，用 decimal.js 在 Node 中计算金额，PDFKit 内存生成 PDF，并经 Nodemailer/SMTP 发送，部署在 Vercel Functions 上。项目提供 POST /api/invoices、/api/a2a、/api/mcp 及健康检查等端点，支持 x-api-key 认证、限流（默认每分钟 20 次）与 Idempotency-Key 防重复发送，也可配置 Groq 等 OpenAI 兼容服务商替代 Gemma。

  7. GitHub · 灵魂体仓库28

    TourGuide：用时间轴线条规划 AI 行程的开源项目

    TourGuide 是一个开源 AI 行程规划工具，输入地点和时长即可生成行程：2 小时或半天由模型写单段步行路线，1 到 7 天则从 Google Places 取候选点、由模型排序。行程以彩色时间轴呈现，可拖动浏览全天路线，支持换站点、按最短步行重排、雨天自动改室内版本，可导出 PDF 或 Google Calendar，未登录也能生成。项目基于 React 19、TypeScript 与 Firebase，LLM 走 Groq API，为支持繁体中文和英文的 PWA。

  8. GitHub · 去对齐工具与仓库35

    ReadyForRound：免费 AI 语音模拟面试应用

    开发者 kandiharish 在 GitHub 上开源了 ReadyForRound，一款 100% 免费的 AI 模拟面试应用。用户通过语音与 AI 面试官对话，约一分钟后获得逐题评分反馈报告和基于薄弱点的学习路线图，答案转写由 Whisper 完成。应用覆盖技术、行为、HR、简历深挖等完整面试环节，支持 19 家公司和 19 个岗位风格，并内置语速与口头禅分析、GD 群面模拟、简历 ATS 评估等教练功能。

  9. GitHub · 去对齐工具与仓库38

    Igkamal 开源 llm-papers-rag-chatbot：基于 8 篇 LLM 论文的 RAG 问答机器人

    开发者 kamal 发布开源项目 llm-papers-rag-chatbot，一个针对 8 篇基础性 LLM 论文（共 365 页、1,970 个 chunks）的 RAG 问答机器人。系统用 all-MiniLM-L6-v2 嵌入和 ChromaDB 检索，由 Groq 托管的 openai/gpt-oss-120b 生成答案并标注来源文件和页码，论文无法回答的问题会被拒答。RAGAS 评测显示 k=6 时 Faithfulness 为 0.817、Answer relevancy 为 0.883，2 个超纲问题均被正确拒答。

  10. GitHub · 去对齐工具与仓库42

    contao-ai-cli：面向 AI Agent 的 Contao 5 终端管理 CLI

    webwerkwien 发布 contao-ai-cli，一个面向 AI Agent 的 Python CLI，可通过 SSH 对 Contao 5 站点执行 CRUD 操作，并经 HTTPS 调用 bulk LLM 宏。该工具可直接使用或作为工具集交给 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI Agent，要求 Python >= 3.10 和 pipx 安装；命令名、选项、JSON 答案与会话文件格式遵循 Semantic Versioning，1.x 内只增不改。

  11. GitHub · 灵魂体仓库32

    VIGIL：由 Qwen 驱动的 Bitget 代币化美股 + 加密货币夜间 Agentic 交易智能体

    VIGIL 是一个基于 LLM 的自主交易智能体，在美股闭市、Bitget 代币化美股（rToken）7×24 交易期间管理 rToken 与加密货币混合组合，每约 5 分钟感知宏观新闻与情绪并自主执行风控订单。决策模型为 Qwen qwen3.8-max，内置回撤熔断、硬性 kill-switch 和单资产集中度上限，每笔决策签名记录、可审计、防篡改。默认以模拟 paper 模式运行，支持接入 Bitget UTA v3 演示环境。

  12. GitHub · 3D 生成新仓库24

    frankbria 开源 auto-author：AI 辅助长篇非虚构写作应用

    GitHub 上的 auto-author 项目是一款 AI 长篇非虚构写作应用，通过交互式访谈、语音/文本输入和生成式 AI 帮用户从构思到成稿。它支持 AI 生成目录、按章节访谈式提问、多风格草稿生成，以及 PDF/DOCX/EPUB/Markdown 导出。技术栈为 Next.js (TypeScript) + FastAPI + MongoDB，认证用 better-auth，语音输入基于 Web Speech API/Whisper API，前端后端测试覆盖率 CI 门槛 ≥85%（后端约 92%），AI 集成可选 OpenAI 或本地 LLM。

  13. GitHub · 灵魂体仓库34

    nutriPlan：多智能体协作生成健康饮食计划的 GitHub 开源项目

    nutriPlan 是为 Ensign BUILD 黑客松打造的开源项目，由 Doctor、Chef、Budget、Monitor 和 Orchestrator 多个智能体协作协商生成可负担的 7 天健康饮食计划，并随身体反馈持续调整。底层技术包括基于 Vercel AI SDK 的手写多智能体编排器、编译为 WebAssembly 的 HiGHS 混合整数规划（对偶价格转为通俗解释）、Kalman 滤波追踪体重/血糖/血压趋势、贝叶斯 TDEE 代谢更新、双视觉模型对食物照片投票，并内置 ADA 糖尿病与 DASH 高血压规则。演示无需 API key 和网络，支持本地运行。

  14. GitHub · 灵魂体仓库49

    pi-codemode-guard：修复 LLM 生成的 codemode 脚本的开源扩展

    pi-codemode-guard 是一个开源（MIT）TypeScript 扩展，用于 pi AI 编程智能体，在 LLM 编写的 codemode 脚本进入 QuickJS 沙箱前自动修复，包括补上缺失的 await、剥离 markdown 代码围栏、把 JSON tool-call 程序转换为真实 JavaScript、归一化 @options:/@exec: 指令。它还能翻译 OpenCode、Cloudflare agents、TanStack AI、Vercel AI SDK、DeepSeek Harness PTC 和 OpenAI Codex 等多种代码方言，修复过程幂等且按语句逐一处理，无法解析的脚本原样返回并给出警告，不会阻塞工具调用。

  15. GitHub · 灵魂体仓库26

    MapleSugarstone/StrangeRPGBenchmark：AI 模型生成的方块 RPG 游戏合集仓库

    StrangeRPGBenchmark 仓库收录了不同 AI 模型编写的基于方块的 RPG 游戏，并通过 GitHub Pages 提供卡带式菜单页面和可玩版本。其中 8 款游戏已可玩，包括由 Qwen 3.8 27B 生成的 Patchwork（经 Claude Opus 5.5 润色）以及多款 Claude 模型作品，golden 与 diamond 状态标记杰出游戏。仓库使用 Node 18+ 的 tools/build-site.mjs 构建站点，并在每次 push 到 main 时通过 GitHub Actions 自动发布。

  16. GitHub · 去对齐工具与仓库46

    码表（mabiao）：扫描各 AI 编程 CLI 本机会话数据的桌面工具，当前公开版 v0.1.4

    码表（mabiao）是一款本机桌面应用，扫描 Claude Code、Codex、Cursor 等各 AI 编程 CLI 留在本地的会话数据，归一成消耗记录，展示 token 用量、工作时间线与完整事件流，当前公开版为 v0.1.4，提供 macOS、Linux、Windows 安装包。工具默认只读、不上传本机消耗记录，聚合结果缓存在本机 sqlite；支持导出 CSV / JSON、月度预算通知，可分别展示本机 5 小时 / 7 天估计窗与 Claude、Codex、Cursor 等 9 家账号的官方额度。项目以 MIT 许可证开源，构建需 Node.js 22.22+ 与 pnpm 9。

  17. GitHub · 灵魂体仓库22

    taharallouche/llm-from-scratch：从零实现 GPT-2 的学习仓库

    开发者 taharallouche 在 GitHub 上开源 llm-from-scratch 仓库，按 Sebastien Raschka 的《Build a Large Language Model (From Scratch)》一书从零实现 GPT-2，全程未使用编码助手。项目正在进行分类微调部分（WIP），改用 Hugging Face 开源数据集在平衡与非平衡数据上实验，发现左填充（left-padding）显著优于右填充。影评分类任务测试集 Accuracy 达 0.84，并记录了训练集疑似过拟合、需配置 AdamW weight decay 和 early stopping 的经验。

  18. GitHub · 灵魂体仓库28

    cuonghoang1103/api-backend：一人 + Claude Code 打造的双语学习平台 monorepo

    cuongthai.com 的 monorepo 是一个越南语/英语双语学习平台，由一人设计运营，大部分代码由 AI 编码智能体 Claude Code 按任务拆解编写。平台含 592 门课程、12,100 节课、1,058 个双语字幕视频（330,936 句对齐），API 基于 Node.js/Express + PostgreSQL（319 张表、150 个迁移），桌面端 Electron 已发布 130+ 版本。LLM 网关支持按功能路由模型、按用户 token 配额与每日支出限额，并自托管 Qwen 模型。

  19. GitHub · 灵魂体仓库29

    用 Claude 评测欺诈模型解释的真实性：fraud-explanation-faithfulness 实验

    作者在 GitHub 开源了 fraud-explanation-faithfulness 项目，用 Claude（Haiku，经 Claude Code CLI）为 3 万条合成身份欺诈申请上的逻辑回归模型（AUC 约 0.95）生成的解释打分。在 40 个被标记申请中，开放提示下 16 条解释（40%）引用了模型实际反对或忽略的理由；提供模型真实 top-3 理由的 grounded 提示则将问题降到 0/40。

  20. GitHub · 灵魂体仓库45

    paper-rag-copilot：基于博士论文的引用可溯源 RAG Copilot

    GitHub 开源项目 paper-rag-copilot 是一个严格基于引用的 RAG 助手，针对一篇博士论文及一篇期刊论文 PDF，每个答案都溯源到具体章节、段落和页码。系统采用 qwen2.5:7b-instruct 生成、phi4 评审，检索 Hit@5 达 100%（MRR 0.952），论文语料严格引用精度从 84% 提升至 97%，答辩幻觉率 0%。项目还附带双层评测框架，含 golden sets、trap 分层及对 LLM 评审者自身的 known-answer 基准，并输出 95% Wilson 置信区间。

  21. GitHub · 灵魂体仓库42

    Perpetual：LLM 驱动的命令行软件开发助手开源项目

    Perpetual 是一个 LLM 驱动的命令行软件开发助手，通过分析项目代码库和程序员指令自动生成、修改代码、编写文档并解答问题。它支持 OpenAI、Anthropic、Ollama 及 OpenAI 兼容的 API（推荐 GPT-4o/4.1、Claude 3.7 Sonnet，本地可用 Qwen2.5-Coder-Instruct 7B 及以上），可在不同任务间分配不同模型以平衡成本和质量。程序仅修改项目目录内的源码文件，自动备份更改并可通过 stash 回滚，支持 stdin/stdout 以便集成到多智能体系统。

  22. GitHub · 3D 生成新仓库49

    Schema Mind 开源：基于 Gemini 的 Schema 感知 RAG 系统，将自然语言转为安全 SQL

    开源项目 Schema Mind 是一套 schema 感知的 RAG 系统，能将自然语言问题转换为安全可执行的 SQL，目前支持 PostgreSQL、MySQL 和 Oracle Database。它实时内省数据库 schema 并存入 MongoDB Atlas，用混合检索加外键图扩展选取相关表，由 Gemini 生成单一只读 SELECT 语句，再经结构、安全、语义多层校验后才执行。默认快速路径响应约 1.2s，失败时自动触发自修复循环，并支持 Docker 一键本地部署。

  23. GitHub · 3D 生成新仓库50

    高效 LLM 代码生成系统性文献综述复现包 v2.0 发布

    高效 LLM 代码生成系统性综述（投稿 ACM TOSEM）的复现包 v2.0 发布，系统分析 141 项主要研究，覆盖 RQ1 数据准备到 RQ6 技术组合共六个研究问题，文献截止 2026-08-31。分类体系含 24 个细粒度类别，其中推理优化研究最多（63 项）；对全部 141 项研究的 8 项报告合规审计显示，功能正确性覆盖 95%，但内存报告仅 21%。

  24. GitHub · 3D 生成新仓库48

    yrn-dev 开源 Operator：终端 AI 编程智能体，支持 Alem AI 与 Ollama 本地模型

    开发者 Yernur 发布开源工具 Operator（npm 包 pzero-operator），一个终端内的代码智能体，可读写文件、执行 bash、操作 git，并跨会话记忆任务与事实。默认模型 qwen3-8 拥有 262K 上下文并支持图片，也可接 gemma4、gpt-oss 及 localhost:11434 的 Ollama 模型。项目采用 MIT 协议，另提供 Electron 版 Operator Desktop，支持 macOS/Linux/Windows。

  25. GitHub · 3D 生成新仓库45

    claude-wp-builder：将已确认的 demo HTML 自动转换为完整 WordPress 主题的 Claude Code 插件

    开源项目 claude-wp-builder 是一个 Claude Code 插件，可把客户已确认的静态 demo HTML 逐节转换为完整 WordPress 主题，涵盖 ACF/SCF 字段、双语支持、SEO 和安全，全部通过命令行驱动。它从不凭空设计，支持 /wp-yolo 一次转换多页 demo（约 30-50 次调度），并可通过 Plugin Marketplace 或 CLI 安装。

  26. GitHub · 3D 生成新仓库18

    Trijit-Roy-Prediction-AI：基于 Gemini API 与 LangGraph 的创业项目风险预测平台

    开源项目 Prediction AI 是一个基于 Machine Learning 与 LLM 的决策支持平台，用于预测创业项目失败风险并生成战略缓解建议。系统前端采用 Streamlit，集成 Google Gemini API 进行战略推理，并用 LangGraph 多智能体工作流串联风险评估、SWOT 分析与建议生成，数据存储在本地 SQLite。该平台已通过 Streamlit Community Cloud 提供在线演示。

  27. GitHub · 去对齐工具与仓库45

    CodeLeveler：本地优先的仓库级编码 Agent 开源发布

    开发者 dengmengmian 发布 CodeLeveler，一个本地优先的编码 Agent，可在你的仓库中读代码、改文件、跑构建测试并使用 Git，留下可审查的变更。会话状态存在本地机器上，支持 Zhipu BigModel (GLM Coding Plan)、DeepSeek、Moonshot/Kimi、OpenAI、Anthropic 等 OpenAI 兼容端点，提供 terminal UI、Web UI 和 headless CLI，覆盖 macOS、Linux、Windows。可通过安装脚本、Homebrew 或源码（Rust 1.90+、Node.js 22+）安装。

  28. GitHub · 灵魂体仓库18

    GitHub 开源仓库 enhancing-llms：用高级微调技术提升大语言模型性能

    GitHub 仓库 enhancing-llms 公开了论文 "Enhancing Large Language Models with Advanced Fine-Tuning Techniques" 的实现与实验，探索面向领域任务的新微调方法。该方法在 GLUE 上从基线 84.2% 提升至 92.5%（+8.3%），在 SuperGLUE 上从 76.8% 提升至 89.3%（+12.5%）。项目提供训练、评估脚本与实验配置，采用 MIT 许可证开源。

  29. GitHub · 灵魂体仓库47

    loktar00/llm-website-demos：10 个模型网站生成输出画廊

    Jason 的 day-0 基准测试活动收集了 10 个模型的网站生成结果，每个模型接受同一组网站提示词（手绘日志、risograph 印刷站、瑞士/粗野/装饰艺术微站、Virtual Boy 复古页等），共 92 个网站单元。每个站点为单个自包含 index.html，无构建步骤、无框架，所有输出未编辑，可在浏览器直接打开或经 GitHub Pages 在线浏览。个别单元标记为 Self-fix 或 Hand-patched，Astra 因服务会话未达 verified-ready 状态而无单元收录。

  30. GitHub · 灵魂体仓库61

    cici：约 1650 行 Python 的透明编码智能体开源

    GitHub 上的 cici 项目发布了一个约 1650 行 Python、无框架的编码智能体，含六个职责不重叠的工具、流式循环和每轮遥测，需 Python 3.12 与 uv。项目强调工具 schema 描述是提示词工程而非类型声明，错误信息写给模型看，文件工具通过 Workspace.resolve 做路径限制，bash 不受沙箱限制，已有 59 个不调用 API 的测试，尚未实现 prompt caching、会话持久化、轨迹评估等功能。

    推荐理由：这个约 1650 行的透明编码智能体把工具 schema 当提示词工程来写，设计笔记讲清了路径限制、错误信息写给模型看等可迁移做法。

  31. GitHub · 灵魂体仓库40

    《疑案卷宗 · 码头仓库疑案》MVP 开发说明：纯前端 AI 推理互动小说

    《疑案卷宗》是一款纯前端 AI 推理互动小说，玩家扮演侦探调查码头仓库命案，核心玩法为档案阅读、时间线拼图、证据链审讯、提交结论四段式闭环。游戏内含 31 份档案、12 个事件、3 名嫌疑人和 9 级证据链，支持离线演示模式与 LLM 模式，单文件参赛版约 100 KB。项目通过 26/26 项单元测试与 Playwright 端到端测试（20 步零 JS 错误），存档保存在 localStorage。

  32. GitHub · 去对齐工具与仓库29

    NALPlan：基于 LLM 的移动对象数据库自然语言查询多路径查询计划合成系统开源

    NALPlan 是首个面向移动对象数据库的 Text-to-Plan 系统，将自然语言查询直接翻译为由移动对象算子组成的查询计划。系统通过多路径候选生成、约束引导的自洽性检查免执行剪枝，以及代价感知选择提升计划质量。实验显示严格执行准确率较最佳基线提升 47.4%，正确性门控后的计划效率再提升 28.6%，且小模型作 backbone 依然有效。

  33. GitHub · 去对齐工具与仓库42

    Video-shipcut-Skill 开源：面向长视频二剪的本地化可追溯自动成片 Agent Skill 流程

    GitHub 开源 Video-shipcut-Skill，以 Agent Skill 形式组织长视频二次剪辑自动成片流程。系统经 G0–G5 六个节点处理，含人工审核门禁与回显审核卡，输出可播放成片与交付证据，配 BGM、字幕、转场、响度四个功能专员 Skill。最新版本 v1.23.1 发布于 2026-10-10。

  35. GitHub · 去对齐工具与仓库48

    vitest-agent：将测试运行转化为 LLM 编码智能体结构化信息的开源工具集

    vitest-agent 是一套 Vitest 插件、reporter、CLI、MCP server 和 Claude Code 插件，能把测试运行变成面向 LLM 编码智能体的结构化信息。它将每次运行持久化到 XDG 路径下的 SQLite，并通过 CLI 和 MCP server 暴露测试状态、覆盖率、失败历史和趋势。仓库含七个独立版本化的 @vitest-agent/* 包，采用 MIT 许可证，用户文档见 vitest-agent.dev。

  36. GitHub · 去对齐工具与仓库46

    RTL-Sentinel：面向集成电路设计的 RTL 智能审查 Agent 开源发布

    RTL-Sentinel 是一个开源 RTL 代码审查 Agent，由确定性规则引擎（R001–R013）负责发现问题，LLM 负责语义裁定与修复建议，零第三方依赖、一条命令即可运行。受控评测集规则级与定位级 Precision/Recall 均 100%；在 3 个真实开源仓库（42 文件 / 15151 行）上将告警总数从 491 降至 127（−74%）。语义裁定层接入 DeepSeek 后总一致率 89.8%，其中「应豁免」类达 99.0%；在第三方 LintLLM benchmark 上模块级检出率 23.3%，与直接用 LLM 检测形成互补。

  37. GitHub · 3D 生成新仓库25

    开源 RAG 服务 rag-service：无需 API key 和 GPU 即可在笔记本上完整运行检索增强生成流程

    GitHub 新仓库 rag-service 是一个完整可运行的 RAG 系统，涵盖分块、嵌入、向量存储、检索与带引用的答案生成，全程无需 API key 和 GPU。默认采用 120 词窗口加 20 词重叠的分块、hashing TF-IDF 嵌入、numpy 暴力检索，支持 dense 与 bm25 两种后端，每阶段均有延迟计时。项目提供 CLI demo、FastAPI HTTP 服务和包含 8 个 golden Q&A 的评测，可换用真实 LLM key（支持 gemini、openrouter）并部署在 Render 免费层。

  38. GitHub · 去对齐工具与仓库33

    trading-bot：AI 辅助的 Solana memecoin 交易研究系统

    hixam001 的 trading-bot 是一个本地 Solana memecoin 交易研究系统，交易决策由确定性的入场/出场规则代码完成，默认模型 DeepSeek（V4 Flash）只做交易前的思考/否决与叙述，永不下单或改写数值出场。仓库自 2026-08-28 起（§27 devnet 演练 5/5 通过后）由运营者以 ARMED 状态提交，live_execution 模块可经 Jupiter 执行真实交易，但 LIVE_TRADING_ENABLED=False 与人工确认被硬编码、不可经环境变量开启，并配有 kill switch、日亏损熔断和限额。

  39. GitHub · 灵魂体仓库27

    eungyun-im/testcase-staleness：确定性定位需求变更导致的过期测试用例，并对比 7B 语言模型表现

    GitHub 仓库 eungyun-im/testcase-staleness 在三个汽车决策函数上生成合成需求变更，对比四种找出过期（stale）测试用例的方法：trace-link 选择、变更区域检查、按新规格重新评估，以及用 7B 语言模型（qwen2.5:7b）做判断。实验涉及 360 个变更，含 AEB-lite 预警与制动功能，设计假设预先冻结于 docs/design.md，结果存于 results/report.md。仓库附带可供质量门禁读取的变更报告接口及韩文论文草稿。