新闻、仓库与研究，按时间排列。
modelright 是一个运行在 modelright.dev 的 LLM 规格实时注册库，基于 Next.js 14 + Postgres 构建，每小时同步 OpenRouter 目录并用 Artificial Analysis 补充 benchmark 与速度数据。它提供模型目录与筛选、最多 4 个模型对比、价格历史图表、RSS 变动流和公开 API，还带 MCP server（六个只读工具）及 A2A agent card。项目由 agent 改进循环自主维护，MIT 协议开源，含 200+ 测试（src/lib 与 API 约 90% 行覆盖率）。
开发者 IAmNo1Special 开源了 MvgeOS，一个 Python 编写的 AI 编码智能体平台，支持通过 OpenRouter 等 provider 使用已有 API key，无需账号且无遥测。README 给出 23 秒完成任务的完整命令序列，内置 bash、edit、grep 等 9 个 Spell，会话以 JSONL Tome 持久化，可通过 Rune 扩展并挂载 MCP 服务器。当前版本 v0.6.8 尚未发布到 PyPI，Rune 无进程隔离需审查依赖，默认免费模型在 8 次干净机器运行中有 4 次因上游过载报错。
推荐理由：README 给出四条命令的完整实测流程与已知缺陷清单，自托管编码智能体平台的实际能力边界比较清楚。
RomeroYang 在 GitHub 维护的 free-llm-api-deals 仓库汇总了当前可用的免费 LLM API 优惠，按 OpenRouter、Google AI Studio、Groq、NVIDIA 免费端点、Cerebras、Cloudflare、Cohere、Hugging Face 等来源分类，标注免费类型、限流和到期时间。
trained-assist 仓库推出 LLM Ladder，一个基于 Cloudflare Worker + Durable Object 的 OpenAI 兼容端点：按梯子自上而下尝试命名模型列表，返回第一个成功者的回答，服务于按钮、格式化、分类器、摘要、路由等小型 LLM 调用。config/ladders.json 定义 13 个梯子，分 service 调用、build/plan/explore/general/review 角色、free 上限及 doctor、research 等专用组，无别名，不存在的梯子返回 404。故障梯子按 15s→30s 至 5 min 上限的 backoff 跳过，Go key 轮换自动重试，API 通过 Bearer token 鉴权。
GitHub 仓库 xyzs996/llm-api-pricing 提供每日从 OpenRouter 目录重读的 67 个模型价格表，附 65 篇生产环境账单实测文章，数据以 JSON/CSV 提供、CC BY 4.0 授权。作者指出编码智能体每步重读上下文，95.6% 的发送 token 是缓存读，按该占比重算后，其他榜单用来排序的列表输入价中位高估账单 6.5 倍（0.8×–18.4×）；该 95.6% 来自单次 8.04B token 的个人测量，并非行业数据。仓库还含 629 行带原句和链接的图表数据集、按峰值/谷值和长上下文阶梯计价的计算器，以及 Google 与 xAI 在 200,000 prompt token 处计费归属相反等边界细节。
推荐理由：原文用 95.6% 缓存读占比重算 67 个模型的真实账单，指出按列表输入价排序会中位高估 6.5 倍，方法可复用。
john-walks-slow 发布 token-speed-patrol，用 GitHub Actions 定时对 LLM API 服务商测速（TTFT、TPS、思考时长、成功率），结果以 JSONL 提交回仓库并通过 GitHub Pages 发布公开看板，零服务器零成本。支持动态模型发现、连续失败 5 次自动黑名单、OpenCode Zen 免费模型直连握手，默认配置 7 个免费端点（Groq、NVIDIA NIM、Cloudflare Workers AI、OpenRouter、ModelScope、Cerebras、OpenCode Zen），密钥只经 Secret 注入不落盘。
推荐理由：把 LLM API 测速跑在 GitHub Actions 上并自动发布看板，给出了可直接复用的零成本巡检方案和免费端点限额数据。
该仓库是一个面向 Istmo Telecom 呼叫中心的 Python 月度流水线，清洗并交叉 BI 提取的通话、双引擎转录、CRM、账单、支付、工单等数据，用免费大语言模型提取 pain points 并验证原文引用，构建客户 journey 并量化摩擦。基于近 1% 运营样本，9 月高峰周通话激增主要与账单而非网络相关：56 个联系人中 34 个发生在自动降速后的 7 天内，峰值周需约 1,064-1,078 小时坐席（基线 546-588）。产出包括 postcall.csv（169 行）、journey 时间线 CSV、摩擦分析文档及委员会摘要 PDF，支持 live、replay、fixture 三种模式。
GitHub 上的 Jwrede/llm-bench-data 仓库以 JSONL 格式发布对主要 LLM API 端点的每小时性能探测原始数据，字段包括 TTFT、总延迟、tokens_per_sec 等。探测每小时运行、经 OpenRouter 路由（因此延迟含代理开销），模型按 OpenRouter 周热度榜每家前 3 自动选取。数据按月/日分文件组织，采用 CC0 1.0 许可发布。
Caldearte 是一个覆盖智利全部 16 个大区的免费当代艺术展览与开幕日历，已在 caldearte.com 上线。流程由 GitHub Actions 驱动：约 230 个网页源、约 140 个 Instagram 账号和 Google Alerts 供料，Claude Haiku 4.5 逐条按编辑政策审核并逐字引用来源，MiniMax M3 作二次否决，结果存入 Supabase。约九成候选被拒，AI 月支出约 10 美元，两名人类策展人负责把关。
demetrius-edelin 在 GitHub 发布 Tutor v0.1.0，一个运行在本地的个人导师工具：为某学科添加 EPUB 或带标签的 PDF 书籍后，它用 Anthropic、OpenAI 或 OpenRouter 的 LLM 提取概念、生成概念图，逐个教学、出题并记录掌握状态。需要 Node.js 22 和 API key，通过 npm run ingest 添加书籍、npm start 在浏览器学习；作者称测试中 OpenAI 的 GPT-6 Luna 在 reasoning high 下效果最好且最便宜。项目用 TypeScript、Fastify、React 19 和 SQLite 构建，代码由 Claude Code 编写，MIT 许可。
GitHub 上的 lod-rules 项目将 League of Dungeoneers 第二版英文规则书编译为机器可读、可验证、可测试的规则语料库，以 canonical YAML 为中间表示。截至 2026 年 10 月 3 日，Phases 0–3 已完成，Phase 4 已在全部 21 个优先领域提取并测试，Phases 5 和 6 进行中。当前语料库含 1,533 条规则、669 个实体、213 张表、97 个流程和 475 个可执行 YAML fixtures，覆盖 286 页全部内容，346 个章节已提取（51%），但独立审查为零，135 条审查记录中 126 条仍未解决。
maxzhuyt 在 GitHub 发布 llm-fiction-writing，一个通过 OpenRouter 调用 LLM 的多阶段小说生成工具，采用 FastAPI 后端加原生 JS 前端。流水线分三步：模板生成器产出故事框架、待办清单生成器细化结构节拍、故事解码器输出全文，各步可通过 stepN_output 变量插值引用前序输出，并可用 LLM 评估面板打分；所有提示词在界面中可见，另附批量故事点子生成脚本与 150+ 种 1970 年前类型定义。
stabgan 发布 openrouter-mcp-multimodal，一个生产级 MCP 服务器，通过一次安装提供 19 个工具，将 Cursor、Claude Desktop、VS Code、Windsurf、Cline 等 MCP 客户端接入 OpenRouter 的 300+ 模型，覆盖文本、视觉、音频与视频的分析和生成。支持 :nitro/:free 等模型后缀、异步视频任务与进度通知、路径沙箱与 SSRF 防护、MCP 2025-06-18 结构化输出，含 1018 个单元与 mock 测试及 16 个在线集成场景；免费模型如 google/gemma-4-26b-a4b-it:free 可直接用于聊天和视觉任务，音频/视频生成通常需要付费额度。
推荐理由：README 给出了 19 个工具的能力清单、安全沙箱与 1000+ 测试规模，读者可据此评估是否接入自己的 MCP 客户端。
jonbaldie 发布 fan-out-openrouter，一个 OpenRouter 兼容的 chat completion 代理，可将请求并发扇出到多个模型、合成候选答案后返回标准响应，严格遵循 OpenAI wire protocol，支持流式输出与 tool calling。虚拟模型通过 fanout_policies.json 定义候选模型、fanout_count、合成模型与回退模型；候选模型的 tool call 会被序列化后交由合成模型评估并原生执行。项目基于 Python >= 3.12 与 uv，提供 opencode 接入配置示例，采用 MIT 许可证。
推荐理由：原文完整给出了代理的扇出与合成架构、策略文件配置和 opencode 接入方法，读者可以直接照着部署复用。
BeinnoLLC 在 GitHub 发布 LLM-Telemetry，把本地 Ollama 主机和托管 API 的 LLM 遥测汇总到一个自包含 HTML 仪表盘，展示实时会话、GPU/CPU/VRAM 负载、按模型和任务的开销、失败类型和 provider→model→task 流向图。
推荐理由：原文完整给出了安装、配置和各命令的用法，读者可以直接照着把本地与托管模型的监控面板跑起来。
开源项目 Custos 为 Bitget 股票 rToken 提供结构性风险监控，不预测价格方向，而是监测 rToken 包装层自身的流动性压力（spread、top-of-book 流动性、相对自身历史的异常波动）。系统每约 4 小时通过 GitHub Actions 运行，对 10 个 rToken 计算 Health Score，通过确定性门槛后由 LLM 决定卖出至 USDT 或回购。该项目为 Bitget AI Hackathon S2 的 Agentic Trading 赛道打造。
Xr810 在 GitHub 发布 LLM Usage Bar，一个从 CC Switch 分叉重构的用量追踪工具，在 macOS 菜单栏和 Windows 系统托盘统一显示订阅配额与 API 花费。
推荐理由：原文说明了各数据来源与计费端点的接入方式，读者可据此判断自己的订阅与 API 用量能否被完整统计。
slamdunktiger 发布 free-llm-health 仓库，对 OpenRouter（Free）、Groq、Cerebras、NVIDIA NIM、GitHub Models、HuggingFace Router、Mistral AI 等免费 LLM 供应商做按小时健康监控，流程为探测、存储、报告。
Gurnek Khaira 基于 AI 编程智能体（Claude Code）构建的 redline-review，可在小企业主签约前审查合同，输出英文摘要、按 Dangerous 或 Unusual 分级的风险标记，并为每个标记起草反提议。每条标记的引用都经代码比对文档原文，不匹配即丢弃；对 6 个植入风险条款的冒烟测试命中 5 个，对已部署站点测得全部 24 条标记逐字准确。项目以 MIT 协议开源，基于 Next.js、TypeScript、Supabase 和 OpenRouter，暂无真实用户数据。
GitHub 开源 ModelCompass，一个用于 LLM 模型分析、比较与选型的 Python 库和 CLI。
Socialpranker 发布 token-history 仓库，每日两次抓取并归档 OpenRouter 的 App & Agent Rankings，用付费 token 用量记录 AI agent 的真实使用趋势，弥补该榜单无历史 API、数据随时间消失的缺口。
推荐理由：原文说明了数据来源、可见性偏差和各指标口径，读者可据此判断这个 agent 用量档案的适用范围与局限。
Kirtan Ugreja 发布开源 Chrome/Brave 扩展 Jev Mail，用 TypeSafe 或 OpenRouter 的 Jev 模型对 Gmail 邮件做分类、优先级、垃圾与需回复评分，并自动打上 Jev/... 标签。
useAvalon 发布 caelence-agent，一个带桌面应用和终端 UI 的 Agent harness，通过 OpenRouter 调用模型，npm 包为 @useavalon/caelence-agent，需 Bun 1.2 及以上，桌面版还需本机安装 Rust。
推荐理由：README 给出了安装命令、配置文件结构、技能与记忆机制和三种模式的工具差异，可直接照着部署使用。
GitHub 上的 llm-discount-advisor 是一个单用户静态 PoC，每日抓取 OpenRouter 公开 /api/v1/models 数据，按 G1–G4、G6 门控筛选后生成 4–6 张解释性比价卡片，输出 discounted/base price、overpay、uptime 等指标。
GitHub 上的 research-paper-rag 项目实现了跨多篇研究论文的 RAG 问答系统，用 all-MiniLM-L6-v2 生成 384 维嵌入向量。
作者在 GitHub 发布 promptmend（0.19.0，原名 espanso-prompt-rewriter），输入触发词 -i- 或 -ip- 即可把剪贴板里的草稿改写成 CONTEXT/GOAL/INSTRUCTIONS 等分段的结构化提示词。工具支持 OpenRouter、Anthropic、Ollama 和 LM Studio 四种后端，-i- 约 2 秒返回，-ip- 走推理模型约 6 秒；云调用前会用正则门禁拦截支付卡号、API 密钥、密码等敏感内容，PROMPT_LOCAL_ONLY=true 可禁止一切云端调用，并支持通过 PROMPT_PERSONA 设置人格句。
推荐理由：作者详细说明了触发词、数据保护门禁和四个模型后端的工作方式，读者可以直接复用这套草稿改写为结构化提示词的流程。
珂珂（KerunK336651）在 GitHub 开源 sky-with-you，为《光·遇》PC 版提供 AI 伴侣，可自动看聊天面板、回消息、点火收火、接受传送、牵手并带你回遇境。
推荐理由：原文给出感知、调度、执行三层架构与硬件按键注入方案，读者可以照着在光遇里搭一个能牵手回家的 AI 伴侣。
CometZZZ 发布 CheckPause v1.9.1，一款用本地 Stockfish 引擎逐手评分、再由 OpenAI 兼容模型（默认 DeepSeek）以自然语言解释的国际象棋分析桌面应用。
Mailhelp 是一个通过 OpenRouter 调用 LLM 评估 IMAP 邮件的 Python 助手，在 Telegram 显示摘要和版本化建议，经确认后才写入 Todoist 或 Google 日历。
aiden-sobey 在 GitHub 开源了 Manifold，一个基于 Tauri 的桌面与 Android 聊天客户端，用于通过 OpenRouter 测试不同 LLM 模型。
推荐理由：开源的桌面与 Android 双端聊天客户端，支持通过 OpenRouter 对比两个模型并统计花费，适合自建测试环境的开发者参考。
GitHub 开源项目 iwac-ai-pipelines 提供一套 Python 工作流，用大语言模型自动处理开放获取数据库 Islam West Africa Collection（IWAC）。
该仓库记录 DeepSWE 1.1 榜单的多组测试结果：stealth/ox-alpha 经 openrouter.ai 用 mini-swe-agent 得分 46.9%（53/113）。
ssiarules 在 GitHub 发布 multi-llm-chat，一个让 Claude、ChatGPT、Llama、Muse 同处一个群聊室并支持私聊与自定义群聊的网页应用，模型可经 OpenRouter 接入。
HitMargin 开源 ai-proxy，对外暴露统一 OpenAI 兼容接口，聚合 kilo.ai、openrouter.ai、chat.deepseek.com、api.trae.cn、cnb.cool 等多个上游，支持本地 Deno、Deno Deploy、Cloudflare Workers 三种部署。
推荐理由：README 详细记录了各上游协议差异与静默失败的排查过程，如缓存命中率 50% 天花板的成因分析，方法可直接迁移到类似聚合代理的调试。
GitHub 上的 frentes-engenharia 是一个 PoC 网页应用，接收来自多种来源的技术、流程、人员或事故事件，通过 TypeSafe 直接 API 用 Jev 分类，再经 OpenRouter 调用普通 LLM 富化，并以热力图展示投资方向。项目提供 uv、make test、Docker 等运行方式，密钥从环境变量读取，应用可在无密钥时启动。
UFCG 发布 charlesazevedo/llm-cs-php 复现包，用于重做"语言模型检测 PHP 应用 Code Smells"实验：将 38 种 CS 的 89 个变体注入开源 Laravel 应用 PDVLaravel，由 ChatGPT、Claude、Gemini 和 DeepSeek 经 API 在开放与强制两种模式下分析。
GitHub 项目 token-price-index 旨在提供机器可读、带时间版本的 LLM token 定价数据集，覆盖直连厂商、聚合商与超大规模云平台。
ese08 在 GitHub 开源 llm-latency-bench，用 GitHub Actions 每 15 分钟采样一次、连续运行一周以上，横向对比硅基流动、火山方舟、OpenRouter 上 5 个模型配置的延迟与成本。工具设计了空载对照组剥离跨境链路噪声，并针对缓存污染、火山 fast 档静默降级、握手计时偏差等陷阱写入校验逻辑，一周总成本约 ¥15~30。
推荐理由：原文把缓存污染、静默降级、握手计时偏差等易错点逐一写进代码和校验流程，读者可以照搬这套方法去测自己关心的 API 延迟。
Ocean82 在 GitHub 开源 MIT 协议的表格分析工具 smartsh!t，导入 .xlsx 或 .csv 后自动给出要点总结、标记公式错误并支持自然语言问答。
推荐理由：README 写清了规则型 auditor 与混合 AI 架构，确定性分析在浏览器本地完成，仅开放问题交给 LLM，适合自部署参考。
GitHub 开源项目 MIRA 是一款面向 Windows 7 SP1 / PowerShell 5.1 的 aichat 替代品，自带 console TUI 与兼容命令集，无需配置文件，仅需 provider API key 即可使用。