加载中...

2026年10月11日 GitHub Trending 榜单

成功: 7 | 失败: 1耗时: 403s

morluto/rea

⭐ 108,315
🍴 24,001
📈 +25,599
TypeScript

Reverse engineer anything with agents, from app behavior down to native binaries.

💡 AI 总结:

REA 是一个利用 AI 代理进行逆向工程的工具,支持从原生二进制文件到 Web 应用的全栈分析。它无需源码即可检查应用行为、解释功能原理并生成证据,帮助开发者快速复刻竞品功能。项目支持本地工具集成,并与 Claude Code 等主流 AI 编程助手无缝协作。

🔧 技术栈:TypeScript, Node.js, AI Agents
💼 适用场景:快速理解竞品应用的功能逻辑,无需源码即可进行逆向分析和功能复刻。

boykopovar/AnyPS5

⭐ 30,303
🍴 2,605
📈 +3,952
C++

Tool for automatic PS5 executables porting to Linux and Windows

💡 AI 总结:

AnyPS5 是一个用 C++ 编写的开源工具,旨在自动将 PS5 可执行文件移植到 Linux 和 Windows。它包含重链接器和系统 PRX 库实现,支持 SDL 映射的游戏手柄及键盘鼠标,专注于互操作性与研究,不包含受版权保护的软件。

🔧 技术栈:C++, SDL, SPIR-V, Linux, Windows
💼 适用场景:在 Linux 和 Windows 系统上运行 PS5 游戏

storytold/artcraft

⭐ 18,156
🍴 2,967
📈 +2,957
Rust

ArtCraft is an intentional crafting engine for artists, designers, and filmmakers

💡 AI 总结:

ArtCraft 是一款面向艺术家、设计师和电影制作人的交互式 AI 图像与视频创作 IDE。它允许用户在 2D 和 3D 空间中构建场景,通过图像转 3D、角色姿势、背景移除等工具精确控制构图与模型,实现从文本提示到精细视觉作品的“先构建后生成”流程。

🔧 技术栈:Rust, AI Models, 3D Graphics
💼 适用场景:适合需要精确控制 AI 生成结果、进行场景预演和混合 2D/3D 资产的专业艺术家及电影制作人。

cathrynlavery/diagram-design

⭐ 50,475
🍴 3,206
📈 +1,083
HTML

Editorial diagram design for Claude Code, Codex, GitHub Copilot, Cursor, Factory Droid, and Pi. 44 diagram types. Self-contained HTML + SVG. No shadows. No Mermaid slop.

💡 AI 总结:

这是一个 AI 代理技能,用于生成自包含的 HTML/SVG 图表文件。支持 44 种图表类型,允许通过自然语言指令生成符合品牌风格的架构图、流程图等,无需 Mermaid,生成的文件可直接在浏览器中打开。

🔧 技术栈:HTML, SVG
💼 适用场景:为 Claude Code、Cursor 等 AI 编程工具生成符合品牌风格的架构图、流程图及数据可视化图表。

bilawalsidhu/gods-eye-view

⭐ 51,792
🍴 10,395
📈 +886
JavaScript

A spy satellite simulator in your browser, except the data is real. Live open source spatial intelligence on a photorealistic 3D globe.

AI 总结失败

AI 请求失败 (unknown): "timeout of 45000ms exceeded"...

pytorch/pytorch

⭐ 104,531
🍴 32,139
📈 +315
Python

Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration

💡 AI 总结:

PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算库,提供强大的 GPU 加速张量计算功能。它包含一个基于磁带的自动微分系统,支持构建动态神经网络。PyTorch 拥有丰富的组件库,既可作为 NumPy 的 GPU 替代品,也是深度学习研究的理想平台。

🔧 技术栈:Python, CUDA, AMD ROCm, Intel GPU
💼 适用场景:适用于深度学习研究、高性能科学计算及构建动态神经网络。

lyogavin/airllm

⭐ 36,546
🍴 3,820
📈 +548
Jupyter Notebook

AirLLM 70B inference with single 4GB GPU

💡 AI 总结:

AirLLM 是一个 Jupyter Notebook 项目,旨在显著降低大语言模型推理内存占用。它能在无需量化、蒸馏或剪枝的情况下,让 70B 模型在单张 4GB GPU 上运行,并支持 Kimi K3、Qwen3.8 等大模型。此外,项目还支持在低显存下进行大模型训练。

🔧 技术栈:Jupyter Notebook, Python, CUDA
💼 适用场景:在低显存硬件上运行或训练超大参数量的 LLM 模型。

chrislgarry/Apollo-11

⭐ 74,286
🍴 8,108
📈 +466
Assembly

Original Apollo 11 Guidance Computer (AGC) source code for the command and lunar modules.

💡 AI 总结:

该项目包含阿波罗11号登月任务的原始源代码,涵盖指令舱和登月舱的阿波罗制导计算机(AGC)程序。代码由MIT博物馆数字化,采用汇编语言编写,处于公共领域,旨在保存历史并欢迎社区贡献。

🔧 技术栈:Assembly, yaYUL, AGC
💼 适用场景:阿波罗11号登月任务的原始制导计算机源代码研究、历史保存与编译学习