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• 16G 内存跑 7440 亿参数大模型？4.7 万星的开源引擎不靠显卡

  今天榜上最让我想点开的，是一个用纯 C 写的推理引擎 colibri。它的说法很大胆：几千亿参数的大模型，不用显卡，放在你手上这台电脑里就能跑。照 README 里贴出来的实测，确实能跑，只是你得先看清楚它有多慢。

  另外五个也都有点意思：一个给大模型“改性格”的工具，一个免费的本地 AWS 模拟器，一个让你同时开好几个 AI 写代码的 Git 小工具，Cloudflare 开源的代码安全审计 Skill，还有一个专门帮你在闲鱼上蹲好货的监控系统。前 7 天写过的都跳过了。

  1. JustVugg/colibri：几千亿参数的模型，塞进普通电脑

  

  colibri 抓住的是混合专家模型（MoE）的一个特点：模型很大，但每生成一个词只用到一小部分。拿 GLM-5.2 来说，7440 亿参数，每个词大约只用 400 亿。于是它把常用的那部分留在内存里，其余的“专家”放在硬盘上，用到的时候再读。有显卡就把最热的专家放显卡上，没有也能跑。

  所以 README 里 GLM-5.2 这一行写的是 16 到 24G 内存就能启动。但旁边的实测数字也写得很老实：25G 内存的笔记本冷启动，一秒只能出 0.05 到 0.1 个词；128G 内存的 Ryzen AI Max+ 机器一秒 1.83 个；六张 RTX 5090 才到 9 个左右。下载也要 429G 硬盘。

  我的看法是，想日常用的话，先从它推荐的小模型开始，比如 Qwen3.6-35B，纯 CPU 一秒 6 个词左右。整个项目的最低门槛是 8G 内存和 22G 空余硬盘。大模型更适合“我就想亲眼看看它在我机器上转起来”的人，它的仪表盘会把每个专家被调用的过程实时画出来。

  安装是一个脚本，它会先看你的内存、硬盘和显卡，再推荐一个装得下的模型，跑起来后还给出 OpenAI 和 Anthropic 兼容的接口地址，别的应用能直接接。Apache-2.0，4.7 万星，今天一天涨了 800 多。另外注意，引擎是 Apache-2.0，但每个模型保留自己的协议，比如 Qwen-Image-2.1 只能非商用。

  2. p-e-w/heretic：不用训练，给开源模型改性格

  

  Heretic 做的事以前只有大公司能做：不是运行模型，而是改模型。它不做昂贵的训练，用一组数学方法，根据对比提示词来调整模型的行为。默认动作是减少拒答，也就是常说的去审查。换个配置文件，还能让模型少点 AI 腔、少讲冷笑话、少拍马屁。

  README 里有个实在的参考：RTX 3090 上处理一个 4B 的模型，默认配置大约 30 到 40 分钟。显存不够可以开 4 位量化，代价是精度会掉一点。社区已经用它做出了几千个模型传到 Hugging Face 上。

  适合自己在本地跑开源模型、又被它动不动就拒绝或者满嘴套话烦到的人。老用户要注意，1.x 的配置文件和 2.x 不兼容，作者专门写了迁移指南。AGPL-3.0，3.9 万星，昨晚还有提交。

  3. floci-io/floci：LocalStack 收紧之后的免费替代

  

  做 AWS 开发的人大多用过 LocalStack，在本地模拟 S3、DynamoDB 这些服务，测试不花真钱。按 Floci 的 README，LocalStack 社区版今年 3 月起要认证令牌，安全更新也冻结了。Floci 就是冲着这个来的：不要账号，不要令牌，没有付费功能墙，MIT 协议，号称换个镜像就能平替。

  覆盖面比我想的广。S3、SQS、Lambda、Cognito 都有，RDS、ECS、EKS 这类直接起真的 Docker 容器来跑，不是糊弄的假接口。README 里拿自己和 LocalStack 社区版比了一张表，启动时间、空闲内存、镜像大小都小一大截，这些是官方自己的数字。

  适合在 CI 里跑 AWS 集成测试、或者不想给每个开发配云账号的团队。要用自带的网页控制台或者起容器类的服务，得把 Docker socket 挂进去。2.9 万星，今天上午还在提交，开着的 issue 有 170 个。

  4. max-sixty/worktrunk：同时开五个 AI 写代码，不打架

  

  现在用 Claude Code、Codex 的人，越来越多同时开好几个任务并行跑。为了不互相踩改动，最好每个 Agent 一个独立的工作目录，Git 自带的 worktree 就是干这个的，可惜很难用，开一个新的要把分支名敲三遍。

  Worktrunk 把 worktree 变得和切分支一样简单：一个命令新建并直接启动 Claude，一个命令清理，一个命令看所有分支的状态。还能用 AI 写提交信息、一条命令合并收尾、给每个工作目录分配不同的开发端口。我最喜欢的是共享构建缓存，十个工作目录不用各装一遍依赖。

  Mac 和 Linux 上一行就装好：

  brew install worktrunk
  

  两个限制 README 写了：共享构建缓存只支持 APFS、btrfs 和 XFS 文件系统；Windows 上 wt 这个命令会和 Windows Terminal 撞名，用 winget 装的话命令叫 git-wt。MIT 或 Apache-2.0 双协议，1 万星，今天早上刚提交。

  5. cloudflare/security-audit-skill：Cloudflare 自己用来挖漏洞的那套流程

  

  10 月 31 号写过 Shannon，那个是去攻击你跑着的网站。这个不一样，它让你的编码 Agent 读代码找漏洞。Cloudflare 说它是自家漏洞挖掘系统最早的起点，后来长成了覆盖整个公司的流水线，这个仓库是单个代码库能用的版本。

  它的看点在流程设计。先摸清架构和输入面，再分派多个互相隔离的 Agent 去找，每个疑似漏洞都交给一个新的 Agent 专门去推翻它，最后再换一批新的 Agent 复核一遍。发现漏洞的那个 Agent 永远不负责确认自己的发现。我觉得这是整套流程里最值得抄的一条。

  门槛 README 写得很清楚：模型要支持工具调用和并行子 Agent，要装 Node.js，还要一个断网、限资源的系统级沙箱，没有沙箱它就不去执行目标代码，只把线索标成待验证。另外他们自己测下来，跑一次大约只能找到多跑几次总数的一半，所以建议同一个库多跑几轮。MIT，5.8 万星，这周涨了 8000 多。

  6. Usagi-org/ai-goofish-monitor：让 AI 替你蹲闲鱼

  

  最接地气的一个。你用大白话说想要什么，比如某个型号、什么价位、哪个城市、只要包邮，它就开一个监控任务，定时去闲鱼搜。搜到新商品会把详情、卖家信息和图片一起交给支持看图的大模型判断值不值得买，觉得行就推到企业微信、Bark、Telegram 这些地方。

  后台是完整的网页界面，任务、账号、日志、结果都能点着管理，Docker 一条命令部署。适合蹲二手相机、显卡、绝版书这类得拼手速的东西。

  几件事 README 写明了：要自备一个兼容 OpenAI 接口、能看图的模型 Key；闲鱼登录态要用作者给的 Chrome 扩展导出来贴进去；后台默认账号密码是 admin 和 admin123，一定要改。作者也提醒别请求太频繁，否则可能导致账号被限制，项目只供学习研究。MIT，1.65 万星，最近一次提交是 10 月 10 日，今天又冲上了榜。

  24 seconds ago

• 不截图也能替你点软件？Vercel 开源的 AI 工具一天涨 2000 多星

  周二的榜单，涨得最猛的是 Vercel 实验室出的一个小工具：让 AI 直接读懂并操作你电脑上的桌面软件，不靠截图猜像素。一天涨了 2000 多星。

  另外五个我也都翻过 README：一个 9 万多星的 Python 爬虫框架，一个专门去 Reddit、X、YouTube 上打听“最近 30 天大家在聊什么”的 Skill，一个能拖着时间轴看 2400 年中国疆域变化的历史地图，一个开源版 Paper.design，还有一个在浏览器里就能做 3D 扫描检测的工具。前 7 天写过的都跳过了。

  1. vercel-labs/agent-desktop：让 AI 操作桌面软件，不靠截图

  

  现在大部分“电脑使用”类 Agent 的做法是截图、让模型看图、算坐标、点下去。agent-desktop 换了条路：直接读系统的无障碍接口，把窗口里每个按钮、输入框都列成一份带编号的清单交给 AI。AI 按编号点，点完再读一遍确认，全程不用认图。

  默认是“无头”模式，操作通过系统接口完成，不抢你的鼠标，也不把窗口抢到前台。Mac、Windows、Linux 都能用，除了命令行还给了 C 库，方便别的程序直接调。Apache-2.0，快 1 万星，今天还有提交。

  想给自己的 Agent 加上“操作本地软件”能力的人，可以从这一行开始：

  bash npm install -g agent-desktop

  README 里有两句提醒值得记住。Mac 上要先给终端开“辅助功能”权限。它读出来的界面内容、剪贴板、截图里可能有你的隐私，作者特意叮嘱别把这些日志传到公开的地方。

  2. D4Vinci/Scrapling：9 万多星的 Python 爬虫全家桶

  

  Scrapling 把爬虫要用的几样东西装进了一个库：普通请求、能执行 JavaScript 的隐身浏览器、解析、并发爬取、代理轮换、断点续爬。它有个我很喜欢的功能，网站改版之后，它能按相似度把你原来要的那个元素重新找回来，不用每次改版都重写选择器。

  现在它也往 AI 这边靠了：带 MCP 服务和 Agent Skill，可以让 Claude、Cursor 直接用它抓网页，也能把整站转成干净的 Markdown 给知识库用。BSD-3-Clause，9.3 万星，开着的 issue 和 PR 加起来只有 9 个。

  装的时候注意，只装基础包是不带抓取器的，README 说直接用示例代码会报找不到模块，要按说明额外装抓取依赖和浏览器。README 最后还有一段免责声明，用它要遵守当地的数据抓取和隐私法规。

  3. mvanhorn/last30days-skill：帮你打听最近 30 天大家在聊什么

  

  这个 Skill 的思路很直接：谷歌搜到的多是编辑写的东西，真实讨论都在 Reddit 评论、X 帖子、YouTube 视频里。你给它一个人名、公司或者话题，它会同时去这些地方搜最近 30 天的内容，按点赞、播放、甚至 Polymarket 上真金白银的赔率来排序，最后汇总成一份简报。

  作者说自己见客户、开会、甚至去迪士尼之前都会跑一遍。做产品调研、竞品分析、追 AI 圈新动态的人会很顺手。6.6 万星，MIT，Claude Code、Codex、Cursor 都能装。

  开箱就能用的只有 Reddit、Hacker News、Polymarket 和 GitHub 这几个免费源。X 要自己的 API 令牌，TikTok、Instagram 这些要 ScrapeCreators 的 Key，免费额度用完按量付费。小红书也能搜，但要你本地开着一个已登录的小红书 MCP 服务。另外它要求本机有 Python 3.12 以上。

  4. DeanChensj/jiangshan-map：拖着时间轴，看完 2400 年江山

  

  今天最让我挪不开眼的一个。“江山时序”是一张可以交互的中国历史地图，从三家分晋的公元前 403 年一直到现在，十八个时期，拖一下时间轴就能看疆域怎么变，黄河改道、长城、大运河也跟着年份走。

  点任何一座古城，会弹出它两千多年来的名字和归属变化，比如长安在每个朝代叫什么、那里发生过什么大事。搜苏轼、玄奘、张骞、诸葛亮，能看到他们一生的路线在当时的地图上一站站走过去。还藏了个小游戏：隐藏地名让你在地图上找古城，最后封你一个官职。

  不用装任何东西，打开作者的在线版就能玩。也给了 MCP 和 Agent Skill，让 AI 读诗词的时候直接在地图上标出地点。

  作者自己写明了两点：历史疆域和政区边界是示意性的近似，不是精确测绘。代码是 GPL-3.0，但部分来自 CHGIS 和 Hartwell 数据集的边界数据只能用于学术和非商业用途。3575 星，今天还有更新。

  5. kgoedecke/doop：开源版 Paper.design，人和 AI 在一块画布上做设计

  

  Doop 是一块多人协作的设计画布，每个画板里放的是真的 HTML。人在浏览器里改，AI 通过内置的 MCP 服务来改，Claude Code、Codex、Cursor、ChatGPT 都能连进来，你能看着它的光标在画布上一边画一边自检。没有自己的 Agent 也行，内置的 Doop Agent 可以接你的 ChatGPT 订阅或者各家模型的 Key。

  还能做可点击的原型、给元素留评论、把满意的稿子钉成样例让 AI 记住风格。自己部署一条 Docker 命令就起来，不想折腾就用作者的托管版。适合想让 AI 出设计稿、又希望团队能一起看一起改的小团队。

  要知道的是，README 写明了 Figma 和 Canva 的导入导出只在云端版有，开源版没有。协议是 AGPL-3.0，1567 星，今天上午还在提交。

  6. CNCKitchen/ScanRuler：浏览器里就能做 3D 扫描检测

  

  这是 3D 打印圈很有名的 CNC Kitchen 做的。你有一份 3D 扫描数据，想知道它和 CAD 图纸差多少，以前得用 GOM Inspect、PC-DMIS 这类专业软件。ScanRuler 在浏览器里就能做：拟合球、圆柱、平面再量它们之间的距离，把扫描件和 CAD 模型对齐后按偏差上色，测壁厚，还能把扫描逆向成 STEP 实体。

  文件全在你自己的浏览器里处理，不上传。作者拿真实的球棒扫描做过对比，中心距和 GOM Inspect 的结果对到最后一位。

  做 3D 打印、逆向建模、来料检测的人会用得上，其他人可以跳过。AGPL-3.0，想塞进闭源软件里要找作者买商业授权。742 星。

  24 hours ago

• AI 做的网页一眼假？4.5 万星的开源 Skill 专治这个

  周一的榜单，最让我想马上装的是一个设计 Skill：它不教 AI 怎么做得更花，而是一条条拦住那些一看就是 AI 做的网页套路。

  另外几个也挺实在：一个完全离线的语音输入，一个能把几百 B 的大模型塞进游戏显卡的推理引擎，一个开源的 AI 安全运营中心，还有一个中文圈很少见的紫微斗数排盘引擎。六个都翻过 README，最近一周都有更新，前 7 天写过的都跳过了。

  1. Nutlope/hallmark：让 AI 做的页面别再一股 AI 味

  

  用 Claude Code 或 Cursor 做过落地页的人，大概都见过那种味道：每个标题上面一行小字，大写字母标签，标题里单独一个词染色，页尾永远一个邮箱订阅框。Hallmark 把这些套路列成清单，页面做完放进真浏览器里，按八种屏幕宽度逐条查，最后再叫一个没看过上下文的子 Agent 来挑刺。

  它带了 50 套主题，每套是一种材质，纸张、字体、配色、组件都定好，但不规定页面放什么，所以同一个主题两次做出来不一样。它还会先问你要真实的照片、截图和数字，不自己编。已有页面也能用它重做或者只体检。

  这是 Together AI 做的，MIT 协议，4.5 万星，这周涨了一万多。装起来一行：

  bash npx skills add nutlope/hallmark -g

  要注意，浏览器里那一轮检查需要另外装 puppeteer-core 和 Chrome，不装的话只跑静态检查。

  2. cjpais/Handy：免费、离线的语音输入

  

  上周六写过 Hex，今天榜上又冒出一个同类，而且星数多得多。Handy 的用法很简单：按住快捷键说话，松开，字就贴进你正在用的任何输入框。识别全在本机跑，可以选 Whisper，也可以选对 CPU 友好的 Parakeet V3，声音不上传。

  Windows、Mac、Linux 都能用，3.7 万星，MIT，今天还有提交。想要一个不收月费的语音输入，又不放心把声音传上云，它是我会先试的那个。

  README 自己列了几个已知问题。Mac 上用 fn 键当快捷键，只有苹果自家键盘认，第三方键盘永远触发不了。蓝牙耳机当麦克风时，耳机音质会变差。Linux 的 Wayland 支持有限，得额外装输入工具才能正常打字。

  3. FlashML-org/FreeToken：把几百 B 的大模型塞进游戏显卡

  

  FreeToken 的口号是在游戏 PC 上跑 290B 以上的 MoE 大模型。思路是专家模型不全塞显存，放在内存里，显卡上只缓存常用的那部分，CPU 和 GPU 一起算。它支持 DeepSeek、Qwen、GLM 这类开源 MoE 模型，对外给 OpenAI 和 Anthropic 兼容接口，Claude Code、Codex 可以直接接上来用。

  论文作者里有 Ion Stoica、Matei Zaharia、Song Han 这些名字，1.5 万星，Apache-2.0。有桌面版，帮你把引擎配好。

  门槛写得很清楚：只支持 NVIDIA 的 RTX 30、40、50 系显卡，桌面版只有 Windows 和 Linux，命令行版要求 Linux x86_64 加 r580 以上驱动。Mac 用户这次没份。目前开着的 issue 有两百八十多个。

  4. CopilotKit/OpenBot：公司自己的 AI 同事平台

  

  OpenBot 想做的是“公司能自己拥有的 ChatGPT”：跑在你自己的机器上，每个 AI 同事有自己的浏览器、登录状态和文件，只能用你授权的工具。它做的事都要先过一道网关判断，事后留记录，卡在不该自己做的地方，你可以接手操作再交还给它。

  Agent 用 LangGraph、Mastra、CrewAI 还是手写都行，只要走 AG-UI 协议就能接进来。9566 星，MIT。适合想在公司内部搭一套 Agent 平台、又不想把数据交给第三方的技术团队。

  但它自己说了，这是模板，不是产品：没有托管版，得克隆下来改成你自己的。状态是 Beta，作者提醒会有毛病。另外需要 CopilotKit 的 Intelligence 项目和许可证（有免费档），模型 Key 也要自己出。

  5. beenuar/AiSOC：开源的 AI 安全运营中心

  

  小公司请不起一整个安全运营团队，AiSOC 想用 AI 补上这一块。它接你各家安全工具的日志，跑检测规则，把相关告警合成事件，再让 AI Agent 去调查，每一步提示词和工具调用都留底，最后给出处置建议，真正动手之前必须有人批准。

  我喜欢它的诚实。README 里有一页叫“到底哪些能用”，规则库号称 7023 条，它直接写明能执行的是 2538 条。“它不是什么”也写了：不能替代 SIEM 做长期日志留存，看不到你没接进来的数据。6270 星，MIT。

  跑起来要 Docker，Docker 虚拟机里至少留 8 GB 内存和 20 GB 磁盘。演示数据和跑分也都标明了不是真实事件、不代表实战准确率。

  6. Renhuai123/ziwei-doushu：紫微斗数排盘引擎，连数据集都开了

  

  这个很少见。作者按倪海厦《天纪》的体系，把紫微斗数排盘算法、四化、格局知识库和古籍原文都开源了，还放出一份 67.5 万张命盘的解读数据集，解压后 56.6 GB。真太阳时、夏令时、海外出生地这些细节都处理了，带回归测试。

  1.3 万星。想做命理类小程序，或者拿它练手做中文传统文化数据的人，可以直接拿来用。

  协议分几块，要看清楚：代码是 MIT，数据集是 CC BY 4.0 可以商用但要注明来源，倪师原话那部分不许商用。开源版不带后端，AI 解读不在里面，断语库也没开源，它背后是作者自己的商业网站。README 还专门提了一句，斗数看六亲本来就弱。

  2 days ago

• 3 万星的免费 Mac 神器，一个图标顶掉十几个付费小软件

  周日的榜单没那么多大新闻，反而冒出来几个特别实用的东西：一个把 Mac 上十几个付费小工具打包成一个图标的，一个不往会议里塞机器人的 AI 会议记录，还有两个专门帮你管一堆编码 Agent 的。

  六个我都翻过 README，最近一周都有更新，前几天写过的都跳过了。

  1. vorssaint/vorssaint-utils：Mac 用户少买十个小软件

  

  用 Mac 的人大多有这么一串小软件：管音量的、看 CPU 温度的、切窗口的、剪贴板历史、窗口分屏、卸载器，一个个买，一个个订阅。Vorssaint 把这些全塞进菜单栏的一个图标里，免费，不要账号，不收遥测。

  我最喜欢的设计是“只装你用的”。不需要的功能可以直接卸掉，卸掉后就不再加载，也不会在界面里占地方；装的时候也只跟你要选中功能需要的系统权限。3.2 万星，GPL-3.0，安装包有苹果开发者签名和公证，用 Homebrew 一行就能装。

  两点要先知道：只支持 macOS 14 以上的 Apple 芯片 Mac，老 Intel 机器用不了；风扇控制还是测试版。README 还专门提醒，麦克风静音不是隐私锁，Siri 和部分应用可能照样听得到。

  2. farion1231/cc-switch：同时用好几家模型的人，别再手改配置了

  

  如果你在 Claude Code、Codex、Gemini CLI 之间来回切，还经常换中转站和 Key，大概率手改过 JSON 和 TOML 改到崩溃。CC Switch 就是干这个的：90 多个服务商预设，点一下切换，托盘里也能切，MCP、Skill、提示词文件也在同一个地方管。

  它切换时只改地址、Key 和模型这几个字段，你自己加的插件、钩子和注释都不动，第一次改写前还会自动备份原文件。新版加了本地路由，能在几种 API 格式之间转换，让 Claude Code 用上 OpenAI 格式的模型。15 万星，MIT，Win、Mac、Linux 都有，今天凌晨刚发了 v4.0.23。

  提醒两件事。README 前面是一大面中转站赞助广告，那是赞助，不是推荐，选哪家自己判断。另外它的“账号”功能能把 Copilot、ChatGPT、Grok 的订阅接到别的工具里用，作者自己写了这可能违反对方的服务条款，风险自担。

  3. fastrepl/anarlog：开会做笔记，但不派机器人进会

  

  很多 AI 会议记录要拉一个机器人进会议，参会的人一眼就看见了，公司安全审核也很难过。anarlog 是开源版的 Granola：直接录你电脑上的声音，转写可以在本机跑，笔记和转写存在本地的 SQLite 数据库里，随时导出 Markdown。

  总结和聊天用的模型可以自己选，接自己的 Key，或者接 Ollama、LM Studio 这类本地模型。云同步默认关闭。9720 星，社区版 MIT，Mac、Windows、Linux 都有，10 月 29 日刚更新过。

  要注意的是，本机转写只在支持的 Mac 上有；README 开头还写着团队现在主要在做另一个产品 char，anarlog 作为社区版继续维护。企业版组件是商业授权，不在 MIT 里。

  4. herdrdev/herdr：开了五个 Agent，总得知道哪个卡住了

  

  同时开好几个 Claude Code、Codex 跑活的人，最烦的是不知道哪个停下来在等你回答。herdr 是一个专门给编码 Agent 住的终端管理器，类似 tmux，但每个窗格都会标上“干活中、卡住了、空闲”，哪个需要你，它直接告诉你。

  关掉窗口或者 SSH 断了，后台的终端照样跑，回来一敲 herdr 就接上。几台机器的 Agent 可以放在同一个窗口里看。Agent 自己也能调它，开新窗格、给别的 Agent 发提示、等另一个真的卡住再动。Rust 单文件，不是 Electron。4.7 万星，Apache-2.0。

  想试的话，Mac 上一行就够：

  bash brew install herdr

  文档里说得很清楚：机器重启后它能恢复布局，也能接回支持的 Agent 会话，但原来的进程不会活下来。开着的 issue 有四百多个。Windows 原生支持已经正式可用，只是部分功能和 Linux、macOS 不完全一样。

  5. Orkas-AI/Orkas：桌面上的一支 AI 小团队

  

  Orkas 是今天日榜涨得最快的之一。你跟一个“指挥官”说目标，它自己能做的就做，大活儿就拆成待办，叫上内置的 16 个专家 Agent，写文章、做 PPT、剪视频、做电商选品，也能把你电脑上已有的 Claude Code、Codex、OpenCode 拉进来一起干。

  我觉得它跟一堆同类不一样的地方，是把“项目”当核心：目标、规则、记忆和文件都存在项目里，下次开对话不用重新交代；还能设定时任务每天、每周自动跑。数据默认存本地，发送、发帖、删除之类的操作默认先问你。6397 星，MIT。

  但开源版和安装包不是一回事。共享项目、云同步、发布网页应用只在官方安装包里有，安装包要登录，送 500 点内置模型额度；用内置模型和语音输入时，请求会走 Orkas 自家的服务。只想纯本地跑，就从源码装，用自己的 Key 或本地模型。

  6. 0x0funky/agent-sprite-forge：一张角色图，变成一整套游戏动画

  

  做 2D 小游戏的人，角色动画一直是最磨人的一块。这是给 Claude Code、Codex 和 Grok 用的一组 Skill：先生成一张角色主图，你认可后，它给每个动作各生成一段图生视频，再用一堆确定性的 Python 工具抠图、对齐、找循环、调节奏，最后导出 Godot、Aseprite 或网页游戏能直接用的素材。

  我欣赏的是作者的诚实：README 里放的每一帧都写明是真实跑出来的，还附了一份实测记录，弱点也写在里面。4773 星，MIT。

  门槛也写清了：视频部分需要 ffmpeg 5.1 以上；图片和视频要么配 OpenAI、Gemini、xAI 等的 Key，要么用你已登录的 Codex 或 Grok 命令行，生成费用自己承担。最近一次发版是 10 月 6 日。

  3 days ago

• 5 万星的 AI 黑客，专门打你自己的网站

  周六的榜单挺有意思：一边是让 AI 替你攻击自己的网站，一边是让 AI 替你发冷邮件跑销售。中间夹着几个更日常的，Agent 的记忆、给爬虫用的轻量浏览器、本地语音输入，还有一个把你电脑上一整天都录下来的工具。

  六个都点开看过 README，挑的是我觉得值得花十分钟的。

  1. KeygraphHQ/shannon：先让 AI 黑你一遍

  

  现在用 Claude Code、Cursor 写代码，一周能上好几版，可渗透测试往往一年才做一次。Shannon 想补的就是中间这 364 天。

  它会先读你的源码找可能的攻击路径，然后真的开浏览器、跑命令去打你正在运行的应用。打不进去的不写进报告，README 里那句话说得很直白：没有能复现的漏洞，就不出报告。5 万星，AGPL-3.0，模型用你自己的 Key，Anthropic、OpenAI、xAI 都行。

  适合自己写 Web 应用、又没钱请安全团队的小团队，放进 CI 里每次发版前跑一遍。

  几个它自己写明的提醒：它不是被动扫描，会真的建用户、提交表单、改数据，所以只能对着测试环境跑，别碰生产；完整跑一次大概一到一个半小时，模型费用另算；报告仍然要人工复核。另外 Anthropic 和 OpenAI 对安全类请求有实时拦截，第一次用前要先按它文档完成提供方的安全测试认证，不然可能跑到一半被掐断。

  2. thedotmack/claude-mem：Agent 的记忆，现在连 Grok Bot 都接了

  

  10 万星的老熟人，今天又冲到日榜第一。10 月 31 日凌晨刚发了 v15.7。

  它做的事很简单：把你和 Agent 每次会话里的操作记下来，用 AI 压缩成摘要，下次开新会话时把相关的部分塞回去。原来只服务 Claude Code，现在 OpenCode、OpenClaw、Gemini 都能装，Codex 要通过 T3 Code 接入，README 里还专门写了 Grok Bot 的接法：因为没有钩子，它是去盯聊天日志文件。协议是 Apache-2.0。

  我之前没写它，主要是有顾虑，现在也还在。安装器默认会让你登录它家的托管服务，送 30 天试用，到期后记忆的整理会改用你的 Anthropic 套餐额度。不想登录，安装时可以明确指定用本地或自己的 Key。另外 README 末尾写着作者官方背书了一个第三方发的代币 CMEM，这个你自己判断。

  3. lightpanda-io/browser：不是 Chromium 改的，是重新写了一个浏览器

  

  做爬虫、做浏览器自动化的人都被无头 Chrome 的内存吃过亏。Lightpanda 用 Zig 从头写了一个只为机器准备的浏览器，官方基准里跑 100 个页面，内存峰值 123MB 对 Chrome 的 2GB，速度快 9 倍左右。

  好处是你原来的 Puppeteer、Playwright 脚本基本不用改，连它的 CDP 端口就行。新加的 agent 模式可以用大白话指挥它点页面、填表单，最后导出一份不需要模型的脚本，以后重复跑不花 token。3.8 万星，AGPL-3.0。

  要知道的几件事：没有原生 Windows 版，要装在 WSL 里；Linux 版依赖 glibc，Alpine 这类镜像跑不起来；默认会发遥测，设置环境变量能关。

  4. ethanplusai/harvey：拿你的 Claude 订阅去跑销售

  

  Harvey 是个在你电脑上循环跑的销售 Agent：找潜在客户，读对方网站，写带具体细节的冷邮件，发出去，读回复，一路推到约会议。卖点是不走 API 计费，直接用你已经付费的 Claude Pro/Max 或 ChatGPT 订阅，还会读剩余额度，给你自己的日常使用留余量。3485 星，MIT。

  默认每封邮件都要你在面板里批准才发，发之前还有一道不靠模型的检查，挡掉没替换的变量、太长的邮件这些低级错误。

  它的 README 自己把风险写得很清楚：发件人是你，美国 CAN-SPAM 罚款每封最高五万多美元，第一次跑之前必须把实际邮寄地址填进配置。用订阅跑自动化之前，也最好看看对应提供方的使用条款。适合卖给小商家的一人公司或小团队，别拿来群发。

  5. anomalyco/hex：按住一个键说话，文字直接出现

  

  今天最小的一个，1249 星，但我很想推荐。Hex 是本地语音输入：按住 Option 说话，松手就转成文字贴到你正在用的任何应用里。识别模型下载到本机跑，平时听写不用联网，也不存录音。

  现在是 Rust 写的原生应用。Mac 版要 Apple 芯片和 macOS 15 以上，Windows 和 Linux 是测试版。MIT 协议。

  两个细节：从旧的 Swift 版升级过来，设置和历史不会迁移；本地诊断日志里会有你说过的原文，分享日志给别人前先自己删一下。

  6. screenpipe/screenpipe：把你电脑上的一整天都录下来

  

  2.2 万星，YC 今年的项目。它在屏幕有变化时截图，同时录音、记录你切了哪些应用，存在本地，然后让你用自然语言问「刚才五分钟我看了什么」，或者让 Claude 直接查你的工作记录。现在主打的方向是帮公司找出哪些重复工作值得自动化。

  可以理解成开源可审计版的 Rewind 或微软 Recall。

  但要看清它的协议：不是传统开源，是源码公开的商业许可。个人非商业、教育和研究免费用，公司里用只有 7 天评估期，之后要买授权。官方说占用大约 5% 到 20% 的 CPU、0.5 到 3GB 内存，硬盘占用看你的使用量，建议先跑一天看看。

  4 days ago

• 剪映要会员？1.2 万星的开源剪辑器不收钱

  今天日榜前排又是 DeepTutor、Superpowers、impeccable、ThinkRail 这些这周写过的老面孔，不再重复。越狱提示词、模型去审查这类照例跳过。

  剩下的里面挑了六个。一个能替你省掉剪辑软件的会员，一个游戏工作室模板的作者自己测出了「文档越多游戏越差」，还有两个给 Agent 补记性、补规矩的工具。

  jub0t/Concat

  

  剪短视频的人大概都被剪映、CapCut 的会员弹窗烦过。Concat 想做的就是那个不收钱的版本：自动字幕、文字转语音、声音克隆、抠像、关键帧、100 种特效、滤镜和转场、多轨剪辑、4K 导出，没有水印，不用注册，素材不上传。

  字幕、配音、抠像用的模型在设置里下载一次，之后离线也能用。引擎是 Rust 写的，Mac、Windows、Linux、安卓都有。有意思的是它还内置了 MCP，Claude 这类 Agent 可以直接拿它剪视频。

  作者自己说现在是 beta，「能用，但还有毛边」。Windows 版暂时没签名，SmartScreen 拦了要点「仍要运行」，Windows ARM 版也暂停了。AGPL-3.0，约 1.27 万星，两个月前才建的仓库。

  Donchitos/Claude-Code-Game-Studios

  

  把一个 Claude Code 会话变成一家游戏工作室：49 个 Agent，从总监、部门主管到具体干活的专员，74 个斜杠命令覆盖立项、策划、架构、写需求、测试到上线。Godot、Unity、虚幻都有对应的专家 Agent。

  我愿意推它，是因为 README 里有一段很少见的自我拆台。作者用同一份需求，按不同严格程度做了几个游戏：最简模式开写前只有 1 页文档，标准模式写了 30 份文档、花了 58 分钟。结果两位盲评加一次真人试玩，把标准模式那个排在了最后。多出来的 29 份文档换来的是可追溯，不是更好玩的游戏。

  所以想用它做独立游戏，先从最简模式开始。另外它要求在项目根目录启动 Claude Code，在子文件夹里开会跳过它的钩子和权限规则。MIT，约 2.9 万星。

  vectorize-io/hindsight

  

  9 月底写过一次，这次再提是因为它 10 月发了 1.0。Hindsight 是给 Agent 用的长期记忆：不只是存聊天记录，而是把记忆分成事实、经历、观察和心智模型，查的时候语义、关键词、关系图、时间四路一起找。

  对普通开发者最省事的是「LLM 包装器」，把原来的模型客户端换成它包过的那个，记忆就自动存取了。Claude Code、Codex、Cursor 这些编码工具也有现成接入，会按仓库从 git 历史和过往会话建一个项目记忆。

  要知道的是，存记忆这一步本身就要调一次大模型来抽取事实，等于每条记忆都有成本，好在本地 Ollama 也能接。榜单成绩 README 写明是第三方复现过的，但别家的分数是厂商自报。MIT，约 5.6 万星。

  lfnovo/open-notebook

  

  喜欢 NotebookLM 但不想把资料都交给 Google 的话，这是目前做得最完整的开源替代之一。PDF、视频、音频、网页都能丢进去，然后对着资料聊天、全文和向量检索，回答会标出处。它也能生成播客，而且可以 1 到 4 个人对谈，比 NotebookLM 固定两人灵活。

  模型随便换，OpenAI、Anthropic、Google、Ollama 都行，钱只付给模型。Docker 一键起。

  部署时有个细节别漏：界面和 API 端口默认对所有网卡开放，而且没有密码。如果你放在服务器上，要么把端口绑到本机，要么在配置里加上密码。还有一点，Anthropic 和 Groq 没有向量模型，要另配一家。MIT，约 4.1 万星。

  github/spec-kit

  

  GitHub 官方的「规格驱动开发」工具包，14 万多星，今天又冲上 Python 日榜。思路是让编码 Agent 先写规格，再拆计划和任务，最后实现，一步一步来，每一步你都审一下再继续。

  最近的版本不再只有这一条路：修 bug 和评估点子做成了可选扩展，团队还能定制自己的流程、模板和私有目录。README 以 GitHub Copilot 为例，其他编码 Agent 也有对应接入。需要 Python 3.11 以上和 uv：

  uv tool install specify-cli
  

  README 提醒了一句，社区目录里的扩展不代表审核过，装之前自己看看源码。MIT。

  milind-soni/OpenMausBot

  

  最后一个有点意思：它直接管自己叫「开源版 Grok Bot」。形态就是一个聊天软件，侧边栏里每个机器人都是一个真 Agent，底下跑的是你电脑上装好的 claude、codex 或 grok 命令行，用你现有的订阅登录。每个机器人可以有自己的模型、自己的云电脑，通过 Composio 接 Gmail、Slack、GitHub 这些应用，危险操作会弹卡片让你批准。

  数据放在本机，开源协议是 Apache-2.0，Mac、Windows、Ubuntu 都有安装包。更新很勤，几乎天天发版。

  几个注意点都写在 README 里：Ubuntu 的 Wayland 桌面暂时不能控制本机；作者专门声明项目没有发币，打着它名字的币都跟它无关。约 7500 星，开着的 issue 有三百多个。

  5 days ago