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LLM 说明：此分类涵盖与大语言模型直接相关的框架、工具与应用。 排名 项目 Stars Forks 语言 开放 Issues 简介 1 AutoGPT 184,316 46,236 Python 258 愿景是让每个人都能使用并构建 AI，提供工具让你专注于重要之事 2 everything-claude-code 182,482 28,111 JavaScript 0 代理性能优化系统，为 Claude Code、Codex、Cursor 等提供技能、记忆、安全等增强 3 ollama 171,421 16,125 Go 2,368 快速运行 Kimi-K2.5、GLM-5、DeepSeek、Qwen、Gemma 等模型 4 prompts.chat 162,254 21,126 HTML 13 前身为 Awesome ChatGPT Prompts，社区共享与发现提示词，可自托管 5 transformers 160,630 33,214 Python 1,040 🤗 Transformers：文本、视觉、音频及多模态模型的框架 6 hermes-agent 150,853 23,897 Python 3,991 与你一同成长的代理 7 dify 141,432 22,212 TypeScript 281 生产就绪的代理工作流开发平台 8 open-webui 137,126 19,552 Python 151 用户友好的 AI 界面，支持 Ollama、OpenAI API 等 9 langchain 136,771 22,621 Python 413 代理工程平台 10 andrej-karpathy-skills 129,990 13,184 None 0 单个 CLAUDE.md 文件，改善 Claude Code 行为，源自 Andrej Karpathy 对 LLM 编码缺陷的观察 ChatGPT 排名 项目 Stars Forks 语言 开放 Issues 简介 1 prompts.chat 162,254 21,126 HTML 13 同上 2 hermes-agent 150,853 23,897 Python 3,991 同上 3 langflow 148,105 8,980 Python 260 构建和部署 AI 代理及工作流的强大工具 4 langchain 136,772 22,621 Python 413 同上 5 generative-ai-for-beginners 110,822 59,427 Jupyter Notebook 5 21 节课程，入门生成式 AI 6 LLMs-from-scratch 94,795 14,515 Jupyter Notebook 5 从头开始用 PyTorch 实现类 ChatGPT 的 LLM 7 NextChat 87,992 59,718 TypeScript 697 轻量快速的 AI 助手，支持多平台 8 lobehub 77,096 15,182 TypeScript 557 工作与生活终极空间，实现多代理协作 9 Prompt-Engineering-Guide 74,592 8,059 MDX 174 提示工程、RAG、AI Agent 的指南与资源 10 OpenHands 73,584 9,299 Python 195 AI 驱动开发 OpenAI 排名 项目 Stars Forks 语言 开放 Issues 简介 1 AutoGPT 184,316 46,236 Python 258 同上 2 prompts.chat 162,254 21,126 HTML 13 同上 3 hermes-agent 150,853 23,897 Python 3,991 同上 4 dify 141,432 22,212 TypeScript 281 同上 5 open-webui 137,126 19,552 Python 151 同上 6 langchain 136,772 22,621 Python 413 同上 7 markitdown 123,213 8,331 Python 364 将文件和 Office 文档转换为 Markdown 8 generative-ai-for-beginners 110,822 59,427 Jupyter Notebook 5 同上 9 vllm 80,047 16,816 Python 1,980 高吞吐、内存高效的 LLM 推理与服务引擎 10 lobehub 77,096 15,182 TypeScript 557 同上 Deepseek 排名 项目 Stars Forks 语言 开放 Issues 简介 1 ollama 171,421 16,125 Go 2,368 同上 2 transformers 160,630 33,214 Python 1,040 同上 3 DeepSeek-V3 103,533 16,739 Python 140 DeepSeek V3 模型 4 DeepSeek-R1 92,015 11,736 None 14 DeepSeek R1 模型 5 vllm 80,047 16,816 Python 1,980 同上 6 lobehub 77,096 15,182 TypeScript 557 同上 7 LlamaFactory 71,274 8,705 Python 962 统一高效微调 100+ LLMs & VLMs（ACL 2024） 8 gpt4free 66,226 13,586 Python 3 多种强大语言模型集合 9 unsloth 64,275 5,660 Python 1,067 Unsloth Studio：本地训练与运行开放模型的 Web UI 10 anything-llm 60,057 6,495 JavaScript 322 多合一 AI 生产力工具，设备端优先、隐私优先 LLaMA 排名 项目 Stars Forks 语言 开放 Issues 简介 1 ollama 171,421 16,125 Go 2,368 同上 2 llama.cpp 110,193 18,205 C++ 639 纯 C/C++ 的 LLM 推理 3 vllm 80,047 16,816 Python 1,980 同上 4 LlamaFactory 71,274 8,705 Python 962 同上 5 unsloth 64,275 5,660 Python 1,067 同上 6 llama 59,417 9,801 Python 463 Llama 模型推理代码 7 llama_index 49,424 7,415 Python 177 领先的文档代理与 OCR 平台 8 LocalAI 46,268 4,076 Go 137 开源 AI 引擎，无需 GPU 运行任何模型 9 aider 44,837 4,412 Python 1,227 终端里的 AI 结对编程 10 quivr 39,156 3,744 Python 4 专注于 RAG 的 GenAI 集成，支持多种 LLM 和向量存储 Chatbot 排名 项目 Stars Forks 语言 开放 Issues 简介 1 LLMs-from-scratch 94,795 14,515 Jupyter Notebook 5 同上 2 funNLP 80,656 15,213 Python 39 中文 NLP 资源大全，包含几乎涵盖所有 NLP 任务的工具和数据 3 gpt4free 66,226 13,586 Python 3 同上 4 llm-app 59,731 1,435 Jupyter Notebook 6 就绪可运行的 RAG、AI 管道和企业搜索云模板 5 Flowise 52,824 24,337 TypeScript 647 可视化构建 AI 代理 6 chatbox 39,955 4,056 TypeScript 1,083 强大的 AI 客户端 7 FastChat 39,473 4,793 Python 875 训练、服务与评估 LLM 的开放平台，Vicuna 和 Chatbot Arena 的发源地 8 quivr 39,156 3,744 Python 4 同上 9 Langchain-Chatchat 38,028 6,208 Python 15 基于 Langchain 与 ChatGLM、Qwen 等的本地知识问答 RAG 与 Agent 应用 10 chatbot-ui 33,240 9,439 TypeScript 190 适用于任何模型的 AI 聊天界面 AI Agents 排名 项目 Stars Forks 语言 开放 Issues 简介 1 AutoGPT 184,316 46,236 Python 258 同上 2 hermes-agent 150,853 23,897 Python 3,991 同上 3 langflow 148,105 8,980 Python 260 同上 4 dify 141,432 22,212 TypeScript 281 同上 5 system-prompts-and-models-of-ai-tools 137,404 34,233 None 87 汇集各种 AI 工具的系统提示、内部工具与模型 6 langchain 136,772 22,621 Python 413 同上 7 awesome-llm-apps 110,329 16,335 Python 4 100+ 可运行的 AI Agent 与 RAG 应用 8 gemini-cli 104,003 13,658 TypeScript 1,517 在终端中直接使用 Gemini 能力的开源 AI 代理 9 agency-agents 97,525 16,184 Shell 52 全套 AI 代理工具箱，从前端到社区管理 10 browser-use 94,000 10,621 Python 57 让网站对 AI 代理可访问，自动化在线任务 Claude 排名 项目 Stars Forks 语言 开放 Issues 简介 1 AutoGPT 184,316 46,236 Python 258 同上 2 everything-claude-code 182,482 28,111 JavaScript 0 同上 3 prompts.chat 162,254 21,126 HTML 13 同上 4 hermes-agent 150,853 23,897 Python 3,991 同上 5 system-prompts-and-models-of-ai-tools 137,404 34,233 None 87 同上 6 andrej-karpathy-skills 129,992 13,184 None 0 同上 7 claude-code 123,676 20,392 Shell 10,524 终端中的代理编码工具，帮助理解代码库、执行任务、管理 Git 8 gstack 97,052 14,430 TypeScript 204 Garry Tan 的 Claude Code 配置，包含 23 个专门工具 9 NextChat 87,992 59,718 TypeScript 697 同上 10 skills 83,119 7,191 Shell 30 来自 .claude 目录的实用技能集合 RAG 排名 项目 Stars Forks 语言 开放 Issues 简介 1 dify 141,432 22,212 TypeScript 281 同上 2 open-webui 137,126 19,552 Python 151 同上 3 langchain 136,772 22,621 Python 413 同上 4 awesome-llm-apps 110,329 16,335 Python 4 同上 5 ragflow 80,536 9,197 Python 2,875 领先的开源 RAG 引擎，融合 RAG 与代理能力 6 PaddleOCR 77,862 10,438 Python 146 将任何 PDF 或图像转换为结构化数据，支持 100+ 语言 7 claude-mem 75,822 6,509 TypeScript 69 跨会话持久化代理上下文，支持多种代理 8 Prompt-Engineering-Guide 74,592 8,059 MDX 174 同上 9 pathway 63,321 1,669 Python 34 Python ETL 框架，用于流处理、实时分析和 RAG 10 anything-llm 60,057 6,495 JavaScript 322 同上 Mistral 排名 项目 Stars Forks 语言 开放 Issues 简介 1 ollama 171,421 16,125 Go 2,368 同上 2 unsloth 64,275 5,660 Python 1,067 同上 3 LibreChat 37,015 7,607 TypeScript 265 增强版 ChatGPT 克隆，支持多种模型和功能 4 khoj 34,556 2,202 Python 80 你的 AI 第二大脑，可从网络或文档获取答案 5 OpenLLM 12,320 812 Python 4 在云端以 OpenAI 兼容 API 运行开源 LLM 6 ludwig 11,697 1,218 Python 0 低代码框架，构建自定义 LLM 和神经网络 7 mistral-inference 10,807 1,045 Jupyter Notebook 133 Mistral 模型官方推理库 8 inference 9,300 824 Python 24 替换任何 LLM 的统一推理 API 9 ipex-llm 8,800 1,424 Python 1,213 在 Intel XPU 上加速本地 LLM 推理和微调 10 awesome-LLM-resources 8,294 857 None 0 🌍 全世界最好的 LLM 资料总结 Transformer 排名 项目 Stars Forks 语言 开放 Issues 简介 1 transformers 160,630 33,214 Python 1,040 同上 2 funNLP 80,656 15,213 Python 39 同上 3 vllm 80,047 16,816 Python 1,980 同上 4 annotated_deep_learning_paper_implementations 66,701 6,713 Python 29 60+ 深度学习论文实现及注释，包含 Transformer 等 5 whisper.cpp 49,696 5,535 C++ 1,036 OpenAI Whisper 模型的 C/C++ 移植 6 pytorch-image-models 36,810 5,159 Python 48 PyTorch 图像编码器/骨干网络集合，含 ViT、Swin 等 7 mmdetection 32,688 9,837 Python 1,773 OpenMMLab 检测工具箱和基准 8 fish-speech 30,334 2,569 Python 13 SOTA 开源 TTS 9 sglang 27,823 5,914 Python 649 高性能 LLM 和 Multimodal 服务框架 10 vit-pytorch 25,173 3,495 Python 131 用 PyTorch 实现 Vision Transformer MoE 排名 项目 Stars Forks 语言 开放 Issues 简介 1 vllm 80,047 16,816 Python 1,980 同上 2 LlamaFactory 71,274 8,705 Python 962 同上 3 sglang 27,823 5,914 Python 649 同上 4 ms-swift 14,123 1,412 Python 989 使用 PEFT 或全参数微调 600+ LLMs 和 300+ MLLMs 5 TensorRT-LLM 13,641 2,381 Python 592 NVIDIA 的 LLM 高效推理优化框架 6 flashinfer 5,616 975 Python 350 LLM 服务的核心库 7 MoeKoeMusic 5,612 368 Vue 0 开源酷狗第三方客户端 8 Bangumi 5,464 163 TypeScript 33 第三方 bgm.tv 客户端 9 xtuner 5,129 420 Python 238 为超大型 MoE 模型构建的下一代训练引擎 10 trace.moe 4,984 261 None 0 通过截图追溯动漫场景 AGI 排名 项目 Stars Forks 语言 开放 Issues 简介 1 AgentGPT 36,093 9,357 TypeScript 132 在浏览器中组装、配置和部署自主 AI 代理 2 screenpipe 18,706 1,704 Rust 40 24/7 本地屏幕和麦克风录制，服务于超级智能时代 3 SuperAGI 17,518 2,210 Python 181 开发者优先的开源自主 AI 代理框架 4 casdoor 13,610 1,675 Go 100 开源代理优先的身份和访问管理、LLM MCP 网关 5 awesome-chatgpt-zh 11,536 940 Python 0 ChatGPT 中文指南、调教指南、资源清单 6 BlackFriday-GPTs-Prompts 9,436 1,380 None 0 无需订阅 plus 的免费 GPT 提示集合 7 open-infra-index 7,993 286 None 0 生产级 AI 基础设施工具索引，助力 AGI 发展 8 big-AGI 6,970 1,577 TypeScript 266 高级 AI/AGI 功能套件，支持多种模型 9 magic 4,819 522 TypeScript 3 首个开源全合一 AI 生产力平台 10 ARC-AGI 4,768 706 JavaScript 27 抽象和推理语料库 Generative AI 排名 项目 Stars Forks 语言 开放 Issues 简介 1 generative-ai-for-beginners 110,822 59,427 Jupyter Notebook 5 同上 2 CopilotKit 31,417 4,060 TypeScript 307 代理与生成式 UI 的前端栈，支持 React、Angular 3 genesis-world 28,784 2,705 Python 104 通用机器人及具身 AI 学习的生成世界 4 generative-models 27,150 3,087 Python 284 Stability AI 的生成模型 5 awesome-generative-ai-guide 26,712 5,612 HTML 2 生成式 AI 研究更新、面试资源等一站式仓库 6 GenAI_Agents 22,015 3,681 Jupyter Notebook 2 50+ 生成式 AI 代理技术教程 7 NeMo 17,213 3,416 Python 69 面向 LLM、多模态和语音 AI 的可扩展生成式 AI 框架 8 generative-ai 16,849 4,199 Jupyter Notebook 57 Google Cloud 上的生成式 AI 示例代码 9 aisuite 13,766 1,448 Python 64 统一的生成式 AI 多供应商接口 10 Open-Generative-AI 13,688 2,405 JavaScript 10 开源 AI 图像和视频生成工作室，支持 200+ 模型 AI（综合） 排名 项目 Stars Forks 语言 开放 Issues 简介 1 openclaw 371,966 77,007 TypeScript 3,614 你的个人 AI 助理，任何 OS，任何平台 2 n8n 187,917 57,636 TypeScript 418 带原生 AI 能力的公平代码工作流自动化平台 3 AutoGPT 184,316 46,236 Python 258 同上 4 stable-diffusion-webui 163,067 30,346 Python 2,416 Stable Diffusion Web UI 5 prompts.chat 162,254 21,126 HTML 13 同上 6 JavaGuide 155,692 46,137 Java 61 Java 面试与后端通用面试指南，涵盖 AI 应用开发 7 hermes-agent 150,856 23,898 Python 3,991 同上 8 langflow 148,105 8,980 Python 260 同上 9 dify 141,433 22,212 TypeScript 281 同上 10 system-prompts-and-models-of-ai-tools 137,404 34,233 None 87 同上 总结 通过以上跨分类的排名数据，可以观察到： ...

LLM This is top 10, for more click Top 100 Stars in LLM Ranking Project Name Stars Forks Language Open Issues Description Last Commit 1 ollama 158741 14061 Go 1942 Get up and running with OpenAI gpt-oss, DeepSeek-R1, Gemma 3 and other models. 2026-01-03T22:27:46Z 2 transformers 154551 31615 Python 1093 🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. 2026-01-01T13:51:31Z 3 dify 124505 19361 Python 445 Production-ready platform for agentic workflow development. 2026-01-04T04:03:37Z 4 langchain 123311 20330 Python 207 🦜🔗 The platform for reliable agents. 2026-01-02T21:36:01Z 5 open-webui 119597 16840 Svelte 168 User-friendly AI Interface (Supports Ollama, OpenAI API, …) 2026-01-03T15:48:39Z 6 llama.cpp 92374 14357 C++ 343 LLM inference in C/C++ 2026-01-03T22:37:08Z 7 awesome-llm-apps 86402 12325 Python 1 Collection of awesome LLM apps with AI Agents and RAG using OpenAI, Anthropic, Gemini and opensource models. 2026-01-04T01:01:22Z 8 LLMs-from-scratch 82260 12349 Jupyter Notebook 0 Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step 2026-01-04T00:59:57Z 9 gpt4all 76998 8315 C++ 714 GPT4All: Run Local LLMs on Any Device. Open-source and available for commercial use. 2025-05-27T20:05:19Z 10 browser-use 74570 8908 Python 146 🌐 Make websites accessible for AI agents. Automate tasks online with ease. 2026-01-03T13:28:21Z ChatGPT This is top 10, for more click Top 100 Stars in ChatGPT ...

LLM This is top 10, for more click Top 100 Stars in LLM Ranking Project Name Stars Forks Language Open Issues Description Last Commit 1 ollama 152595 13172 Go 1779 Get up and running with OpenAI gpt-oss, DeepSeek-R1, Gemma 3 and other models. 2025-09-19T02:56:51Z 2 transformers 149964 30452 Python 1071 🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. 2025-09-19T05:06:59Z 3 awesome-chatgpt-prompts 134206 17836 JavaScript 0 This repo includes ChatGPT prompt curation to use ChatGPT and other LLM tools better. 2025-09-11T10:31:45Z 4 langchain 115730 19015 Jupyter Notebook 129 🦜🔗 Build context-aware reasoning applications 2025-09-19T01:43:35Z 5 dify 114366 17571 TypeScript 461 Production-ready platform for agentic workflow development. 2025-09-19T03:32:37Z 6 open-webui 110319 15139 JavaScript 219 User-friendly AI Interface (Supports Ollama, OpenAI API, …) 2025-09-19T03:03:15Z 7 llama.cpp 86662 13075 C++ 343 LLM inference in C/C++ 2025-09-19T04:59:29Z 8 gpt4all 76695 8273 C++ 704 GPT4All: Run Local LLMs on Any Device. Open-source and available for commercial use. 2025-05-27T20:05:19Z 9 LLMs-from-scratch 71984 10411 Jupyter Notebook 6 Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step 2025-09-17T13:14:21Z 10 browser-use 70114 8189 Python 112 🌐 Make websites accessible for AI agents. Automate tasks online with ease. 2025-09-19T05:01:41Z ChatGPT This is top 10, for more click Top 100 Stars in ChatGPT ...

今天我们聊个实在的。Web UI确实漂亮，但对于我们这些恨不得在Vim里收发邮件的开发者来说，每切一次窗口都是对生产力的一次“打断施法”。 如果能直接在命令行里和代码助手对话，那该多爽？比如，用管道符 | 把一段代码直接传给它重构，或者用一个 alias 把它变成你自己的CLI工具。 这篇博客，就是为你准备的“懒人包”。我们将一步步搞定 Anthropic Claude 和 OpenAI Codex（我们会通过官方的OpenAI CLI来调用它）的命令行配置和使用。 Let’s do this. 第一站：驯服 Claude (通过 Python SDK) Anthropic 官方没有提供一个独立的CLI，但这根本不是问题。我们是开发者，我们自己造！最简单直接的方式就是用它的Python库写一个薄薄的封装。 1. 准备工作 Python 和 pip：确保你电脑里有这俩兄弟。没有的话，官网下一下。 Anthropic API Key：去 Anthropic官网 登录，在后台找到你的API密钥。 2. 安装 打开你的终端，一行命令搞定： Bash pip install anthropic 3. 配置 我们要做一个有素养的开发者，绝不把密钥硬编码在代码里。把它设置成环境变量： Bash # 把 'sk-...' 替换成你自己的API Key export ANTHROPIC_API_KEY='sk-...' # 为了让它永久生效，可以把这行命令加到你的 .bashrc, .zshrc 或其他shell配置文件里 echo "export ANTHROPIC_API_KEY='sk-...'" >> ~/.zshrc 4. 创建我们的 “CLI” 在你的工作目录下，创建一个名为 claude.py 的文件，然后把下面的代码复制进去。 Python import sys import anthropic # 检查是否有命令行参数作为输入 if len(sys.argv) < 2: print("用法: python claude.py \"你的问题\"") sys.exit(1) # 从命令行参数获取完整的prompt prompt = " ".join(sys.argv[1:]) try: # 初始化客户端 (它会自动从环境变量读取API Key) client = anthropic.Anthropic() # 发送请求 message = client.messages.create( model="claude-3-sonnet-20240229", # 你也可以换成 claude-3-opus-20240229 等其他模型 max_tokens=2048, messages=[ {"role": "user", "content": prompt} ] ) # 打印结果 print(message.content[0].text) except Exception as e: print(f"出错了: {e}") 5. 实战使用 现在，你的 claude.py 就是一个功能强大的CLI工具了！ ...

上次我们学会了如何创建账户、记录基本的收支。现在，是时候解锁 Beancount 的更多强大功能了！准备好了吗？我们一起来看看如何让你的 Beancount 账本变得更加高效和自动化！ 一、巧用“虚拟账户”：未来规划的好帮手 在 Beancount 里，除了我们平时接触的银行、现金这类“真实”账户，还有一种叫做虚拟账户 (Pad Account) 的概念。它们通常以 (AccountName) 的形式出现，就像是你账本里的一个特殊便签纸。虚拟账户不直接影响你银行卡里实际的钱，而是用来帮你做预算、追踪目标或者规划未来开销的。 场景示例：为一场旅行攒钱 假设你计划明年去旅行，想为此攒下 5000 块。你可以先建立一个虚拟的“旅游基金”账户： 接着，你可以每月从你的工资里“划拨”一部分钱到这个虚拟账户，表示这笔钱是专门给旅行准备的： 虽然你工商银行账户里的钱还在那里，但这笔 Beancount 记录清楚地告诉你，其中的 500 块已经“名花有主”，是为旅行预留的。等到你真的开始花这笔钱买机票、订酒店时，就可以这样记录： 通过这种方法，你的虚拟账户清晰地显示了资金的去向，也方便你追踪各个储蓄目标的进度，让财务规划变得可视化。 二、告别手动输入：让导入器帮你记账！ 手动输入每一笔交易，对于每天都有几十笔消费的朋友来说，简直是噩梦。Beancount 的导入器 (Importers) 功能就能解决这个问题！它可以帮你自动处理银行流水、信用卡账单，大大节省时间。 简单原理： 你从银行或信用卡公司下载交易记录文件（比如 CSV、OFX 或 QIF 格式）。 你需要编写一个 Python 脚本（也就是导入器），告诉 Beancount 如何“读懂”这些文件，并把它们转换成 Beancount 能识别的交易格式。 运行 bean-extract 命令，它就会自动生成 Beancount 格式的交易记录，你只需检查一下，然后粘贴到你的主账本文件里就行了。 来个概念性的导入器示例（代码仅供理解，实际使用需根据银行文件格式调整）： 假设你的银行流水 CSV 文件有 日期,描述,金额 这几列。你可以创建一个 my_bank_importer.py 文件： 在你的主 .bean 文件里，告诉 Beancount 这个导入器的存在： 然后，把你的银行流水 CSV 文件（比如 bank_statement.csv ）放到你的账本文件旁边，运行： Beancount 会生成一个新的 .bean 文件，里面就是你银行流水的交易记录，账户被暂时归类到 Income:Uncategorized 或 Expenses:Uncategorized。你只需要把这些内容复制到你的主账本，然后把临时的 Uncategorized 账户改成你实际的收入/支出账户就行了。这个过程虽然需要一点点折腾，但一旦搞定，简直是记账效率质的飞跃！ ...

告别糊涂账！用 Beancount 让你的钱袋子一目了然！ 嘿，各位理财小能手们，你们有没有过这样的烦恼：月底一看银行卡余额，心想“我的钱都去哪儿了？” 😤 各种消费软件、银行App，数据七零八碎，根本搞不清自己的财务状况？别担心，今天我要给大家介绍一个超酷的工具——Beancount！ Beancount 是什么？ 简单来说，Beancount 就是一个命令行复式记账工具。听到“命令行”和“复式记账”是不是有点懵？别怕，听我慢慢道来！ 复式记账：它可不是那种“收入减支出等于结余”的流水账。复式记账就像给你的每一笔钱都找到了“来龙去脉”。比如，你花 50 块钱买了一杯咖啡，这笔钱不仅从你的“银行账户”里出去，还会跑到你的“餐饮支出”账户里。一进一出，记录得清清楚楚，保证不会有钱悄悄溜走！ 命令行：别被这个词吓到！它只是意味着 Beancount 是一个基于文本文件的记账系统。你的所有账目都写在一个普通的 .bean 文件里，用代码编辑器就能打开。这有什么好处呢？ 数据都在你手里！ 不用担心某个 App 突然倒闭，你的数据就没了。你的账本永远是你的。 版本控制超方便！ 可以用 Git 来管理你的账本文件，每一笔修改都有记录，想恢复到哪个版本都行。 隐私性极佳！ 你的财务数据不会上传到任何云端服务器。 扩展性强大！ 社区里有很多插件，可以帮你实现各种骚操作。 所以，Beancount 不仅能帮你记清每一笔账，还能让你真正掌控自己的财务数据！它不像那些花里胡哨的 App，Beancount 追求的是极致的清晰和掌控感！ 为什么选择 Beancount？ 极简纯粹，专注数据本身： Beancount 没有花哨的界面，只有纯粹的文本数据。这让你能更专注于分析你的财务流向，而不是被各种图表和动画分心。 可定制性强： 你可以根据自己的需求创建各种账户，比如“零食账户”、“旅游基金账户”等等，灵活度爆表。 强大的报告功能： 虽然是文本文件，但 Beancount 可以生成各种专业的财务报表，让你对自己的资产负债、收入支出一目了然。 社区活跃，文档丰富： 有问题不用怕，强大的社区和完善的文档会帮你解决所有难题。 Beancount 极简上手教程：你的第一个账本！ 好了，说了这么多，是不是迫不及待想试试了？别急，我来教你如何开始你的第一个 Beancount 账本！ 步骤一：安装 Beancount 首先，你需要安装 Python。Beancount 是基于 Python 的。 如果你已经安装了 Python，打开你的命令行终端（Windows 用户是 CMD 或 PowerShell，macOS/Linux 用户是 Terminal），输入： 搞定！就是这么简单！ 步骤二：创建你的第一个账本文件 找个你喜欢的地方，创建一个文本文件，比如叫 my_accounts.bean。然后用你喜欢的代码编辑器（比如 VS Code、Sublime Text）打开它。 ...

AI排名 LLM This is top 10, for more click Top 100 Stars in LLM Ranking Project Name Stars Forks Language Open Issues Description Last Commit 1 transformers 146299 29502 Python 1073 🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. 2025-07-02T02:11:03Z 2 ollama 145266 12262 Go 1601 Get up and running with Llama 3.3, DeepSeek-R1, Phi-4, Gemma 3, Mistral Small 3.1 and other large language models. 2025-07-01T16:46:15Z 3 awesome-chatgpt-prompts 129953 17222 JavaScript 0 This repo includes ChatGPT prompt curation to use ChatGPT and other LLM tools better. 2025-06-18T17:50:37Z 4 dify 105377 15904 TypeScript 696 Production-ready platform for agentic workflow development. 2025-07-02T03:38:45Z 5 open-webui 100908 13416 JavaScript 179 User-friendly AI Interface (Supports Ollama, OpenAI API, …) 2025-07-01T18:42:49Z 6 llama.cpp 82452 12235 C++ 309 LLM inference in C/C++ 2025-07-01T16:02:20Z 7 gpt4all 73723 8057 C++ 689 GPT4All: Run Local LLMs on Any Device. Open-source and available for commercial use. 2025-05-27T20:05:19Z 8 gpt_academic 68867 8358 Python 259 为GPT/GLM等LLM大语言模型提供实用化交互接口，特别优化论文阅读/润色/写作体验，模块化设计，支持自定义快捷按钮&函数插件，支持Python和C++等项目剖析&自译解功能，PDF/LaTex论文翻译&总结功能，支持并行问询多种LLM模型，支持chatglm3等本地模型。接入通义千问, deepseekcoder, 讯飞星火, 文心一言, llama2, rwkv, claude2, moss等。 2025-06-24T17:35:03Z 9 browser-use 64476 7361 Python 458 🌐 Make websites accessible for AI agents. Automate tasks online with ease. 2025-07-01T21:54:09Z 10 OpenHands 59693 6962 Python 296 🙌 OpenHands: Code Less, Make More 2025-07-02T01:07:49Z ChatGPT This is top 10, for more click Top 100 Stars in ChatGPT ...

Docker Compose 简介 Docker Compose 是 Docker 提供的一个工具，用于定义和运行多容器应用程序。它通过一个 YAML 文件（通常命名为 docker-compose.yml）来描述多个容器、服务、网络和卷的配置，简化了多容器应用的部署和管理。Docker Compose 适合开发、测试和生产环境，特别适用于需要协调多个容器的场景。 Docker Compose 简介 Docker Compose 是 Docker 提供的一个工具，用于定义和运行多容器应用程序。它通过一个 YAML 文件（通常命名为 docker-compose.yml）来描述多个容器、服务、网络和卷的配置，简化了多容器应用的部署和管理。Docker Compose 适合开发、测试和生产环境，特别适用于需要协调多个容器的场景。 Docker Compose模式下的容器迁移 在Docker Compose模式下，迁移涉及整个服务栈（多个容器、配置和数据卷）。以下是推荐方案： 1. 使用Docker Registry迁移镜像并结合Compose文件 方案概述： 将所有服务镜像推送到Registry，在目标环境使用docker-compose.yml文件拉取镜像并启动服务。 步骤： 在源环境推送所有服务镜像： docker-compose push 将docker-compose.yml文件传输到目标环境。 在目标环境拉取镜像并启动： docker-compose pull docker-compose up -d 优点： 安全性：Registry提供加密传输和认证。 简便性：Compose文件集中管理配置，一键部署整个服务栈。 注意事项： 确保Compose文件中的镜像标签与Registry一致。 数据卷需单独迁移。 2. 使用docker save和Compose文件迁移 方案概述： 将Compose项目中的所有镜像保存为tar文件，结合docker-compose.yml文件迁移，适合离线环境。 步骤： 在源环境保存所有服务镜像： docker save -o compose-images.tar $(docker-compose images -q | sort -u) 将tar文件和docker-compose.yml传输到目标环境。 ...

Docker 简介 Docker 是一个开源的容器化平台，用于打包、部署和运行应用程序及其依赖环境。Docker 容器是轻量级的虚拟化单元，运行在宿主机操作系统上，通过隔离机制（如命名空间和控制组）确保应用运行环境的一致性和可移植性。Docker 的核心组件包括： Docker Engine：运行和管理容器的核心服务。 Docker Image：只读模板，包含应用及其依赖，用于创建容器。 Docker Container：镜像的运行实例。 Docker容器迁移 在纯Docker模式下，迁移容器主要涉及镜像和相关数据的迁移。以下是两种推荐方案： 1. 使用Docker Registry迁移镜像 方案概述： 将容器的基础镜像推送到Docker Registry（可以是公有的如Docker Hub，也可以是私有的），然后在目标环境从Registry拉取镜像并运行容器。 步骤： 在源环境推送镜像： docker tag <image_name>:<tag> <registry_url>/<image_name>:<tag> docker push <registry_url>/<image_name>:<tag> 在目标环境拉取并运行： docker pull <registry_url>/<image_name>:<tag> docker run -d --name <container_name> <registry_url>/<image_name>:<tag> 优点： 安全性：Registry支持认证和加密传输，确保镜像不被篡改。 简便性：通过网络传输镜像，无需手动复制文件。 版本控制：支持镜像版本管理，便于回滚或升级。 注意事项： 需要网络连接和Registry的访问权限。 确保Registry配置安全（如启用HTTPS）。 2. 使用docker save和docker load迁移镜像 方案概述： 将镜像保存为tar文件，传输到目标环境后加载并运行，适合离线场景。 步骤： 在源环境保存镜像： docker save -o <image_name>.tar <image_name>:<tag> 将tar文件传输到目标环境（例如通过SCP或U盘）。 在目标环境加载镜像并运行： docker load -i <image_name>.tar docker run -d --name <container_name> <image_name>:<tag> 优点： ...

嘿，大家好！我是你们的老朋友，爱折腾新科技的小白。最近我迷上了 MCP（模型上下文协议），这玩意儿号称能让 AI 跟本地文件、工具啥的直接“握手”。听起来挺炫酷，对吧？于是我决定亲自试试，用 MCP 让 AI 帮我分析一堆 Markdown 格式的知识库文件。过程有点像探险，下面跟你们分享我的“第一次”！ 为啥想试 MCP？ 我电脑里有一堆 Markdown 文件，里面是读书笔记、项目记录、杂七杂八的想法。平时想找点啥，全靠手动翻，累得要死。听说 MCP 能让 AI 直接读这些文件，还能分析总结，我心动了！想象一下，AI 像个超级图书管理员，帮我从乱糟糟的笔记里挖出金子，简直不要太爽。 这次我选了 Grok 的 API 来玩 MCP，主要是因为它简单好上手，而且 xAI 的文档写得还算友好（虽然有时候还是得靠猜）。目标是用 MCP 让 Grok 读我的 Markdown 文件，回答问题，比如“我的读书笔记里都提到过哪些时间管理方法？” 准备工作：把家伙事儿备齐 MCP 不是开箱即用的，得先搭好舞台。以下是我的准备过程，详细到不行，怕你们跟我一样踩坑！ 1. 环境配置 系统：我用的是 macOS Ventura，Windows 或者 Linux 应该也差不多。 工具： Node.js（v18+）：MCP 很多工具基于 JavaScript，装个 Node.js 是基础。 Git：用来拉代码。 一个顺手的编辑器（我用 VS Code）。 知识库：我把 Markdown 文件都扔到一个文件夹，叫 knowledge_base，里面有大概 50 个 .md 文件，内容从《原子习惯》的笔记到项目脑暴记录都有。 跑终端，确认 Node.js 装好： node -v npm -v 如果没问题，往下走！ ...