2026年02月11日 GitHub Trending 榜单

成功: 7 | 失败: 0耗时: 66s

google/langextract

⭐ 30,419

🍴 2,032

📈 +3,177

Python

A Python library for extracting structured information from unstructured text using LLMs with precise source grounding and interactive visualization.

💡 AI 总结：

Google开源的Python库，利用LLM从非结构化文本中提取结构化信息，支持精确来源定位、交互式可视化及多模型适配，适用于医疗报告等长文档的高效信息抽取。

🔧 技术栈：Python, LLM框架, Ollama, Gemini API

💼 适用场景：医疗文本信息提取与结构化处理

github/gh-aw

⭐ 1,690

🍴 122

📈 +389

GitHub Agentic Workflows

💡 AI 总结：

GitHub Agentic Workflows 项目允许开发者通过自然语言 Markdown 编写智能工作流，并在 GitHub Actions 中安全执行。项目强调安全机制，包括默认只读权限、沙盒执行、输入消毒和网络隔离，支持自动化仓库任务同时降低风险。

🔧 技术栈：Go, GitHub Actions, Markdown

💼 适用场景：适用于需要通过自然语言描述实现 GitHub 仓库自动化操作的场景

microsoft/PowerToys

⭐ 129,379

🍴 7,694

📈 +48

Microsoft PowerToys is a collection of utilities that supercharge productivity and customization on Windows

💡 AI 总结：

Microsoft PowerToys 是一组Windows系统增强工具，包含25+实用功能，如快捷键管理、屏幕截图、文件管理等，旨在提升用户生产力与系统定制化体验。

🔧 技术栈：C#

💼 适用场景：适用于需要深度定制和效率优化的Windows用户群体

ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp

⭐ 23,951

🍴 1,419

📈 +102

TypeScript

Chrome DevTools for coding agents

💡 AI 总结：

ChromeDevTools MCP项目为AI编码助手提供Chrome浏览器控制能力，支持性能分析、调试和自动化。通过Model-Context-Protocol协议接入Chrome DevTools，实现网络请求分析、截图、控制台监控及Puppeteer自动化操作，同时包含性能数据采集和使用统计功能。

🔧 技术栈：TypeScript, Chrome DevTools Protocol, Puppeteer

💼 适用场景：AI编码助手实现浏览器自动化操作、深度调试及性能优化分析

EveryInc/compound-engineering-plugin

⭐ 8,440

🍴 660

📈 +270

TypeScript

Official Claude Code compound engineering plugin

💡 AI 总结：

Claude Code工程插件市场工具，支持将插件转换为OpenCode/Codex/Droid格式，提供本地开发与配置同步功能，简化工程工作流。

🔧 技术栈：TypeScript, Bun, CLI

💼 适用场景：开发人员将Claude Code插件适配至OpenCode、Codex等其他AI开发平台

patchy631/ai-engineering-hub

⭐ 28,589

🍴 4,674

📈 +140

Jupyter Notebook

In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications.

💡 AI 总结：

AI Engineering Hub 是一个提供LLMs、RAG、AI代理等技术的实战项目合集，包含93+不同难度的生产级项目，涵盖OCR、聊天界面、模型微调等应用场景，适合各层次开发者通过教程和示例提升AI工程能力。

🔧 技术栈：Jupyter Notebook, LLMs, RAG, AI Agents, Streamlit

💼 适用场景：适用于AI工程学习、技术验证及企业级AI系统开发

cheahjs/free-llm-api-resources

⭐ 9,443

🍴 918

📈 +463

Python

A list of free LLM inference resources accessible via API.

💡 AI 总结：

该项目整理了多个提供免费LLM推理API服务的资源列表，包含不同服务商的调用限制和可用模型，方便开发者快速接入大语言模型服务进行测试和应用开发。

🔧 技术栈：Python

💼 适用场景：为开发者提供免费或试用的LLM API资源，便于快速接入和测试大语言模型服务。