10/11 开源速递：原生 PPT、前端设计纪律和给 Agent 的 CAD
10/10 开源速递：阿里代码审查、HTML 出视频和把 Agent 上下文压瘦
10/9 开源速递：Anthropic 岗位插件、OpenAI 数学手稿和菜单栏一键换模型
10/8 开源速递：一个 App 管所有 skill、清硬盘不怕误删和 Vercel 的 Agent 框架
10/7 开源速递：让 Agent 拆 App、一句话出架构图和本机跑千亿模型
10/6 开源速递：自托管健身记录、管 Agent 的终端和两美元去广告
10/5 开源速递：AI 写端到端测试、Agent 画 CAD 和本机大模型
10/4 开源速递：工程 Skills、手机遥控 Agent 和公司级 AI OS
Beyond 'Looksmaxxing': How Incel Language Is Stealthily Corrupting Mainstream Social Media2026-02-26
The Gavel Goes Digital: Why AI Judges Are Coming to Courtrooms Near You2026-02-13
The PDF Paradox: Why AI's Smartest Models Falter with Your Enterprise Documents (And How to Fix It)2026-02-24今天日榜前排还是 rea、AnyPS5、diagram-design、mattpocock/skills、Anthropic 岗位插件这些这周写过或法律灰色的，我都跳了。claude-mem、context-mode 一类上下文压缩也先不写——上周 Headroom 刚写过，协议不好的也不碰。从日榜后排和周榜里挑了六个更想让人打开的：本机出原生 PPT、给 Agent 的前端设计纪律、文本造零件的 CAD、自然语言 e2e、换了 OSI 许可的艺术家 IDE，以及一个纯本地转码工具。
星数是 10 月 11 日上午 GitHub API 的快照。
约 6.0 万星，MIT，Python。何雨果做的 PPT Master：在 Claude Code / Codex 这类 Agent 里跑一套工作流，把 PDF、DOCX 或一个题目变成真正的 .pptx——原生形状、数据图表、表格、母版版式、转场动画，甚至旁白。不是把页面截成图塞进 PPT，也不是填死一个模板格子。材料可以放进 projects/，跟 Agent 说用哪份文件即可；也支持品牌模板回填和后处理加动画。
git clone https://github.com/hugohe3/ppt-master
cd ppt-master && pip install -r requirements.txt
适合经常改别人 PPT、又讨厌「AI 出一版只能当参考图」的人，尤其是投融资、咨询、内部汇报。
坑：产出上限绑在模型上，README 自己写了别当许愿池；便宜模型要补更多人工。Windows 有单独安装文档。图片质量依赖你是否接生图后端，不配就只能蹭 Openverse / Wikimedia 这类兜底图。
约 7.9 万星，Apache-2.0，JavaScript。从 Anthropic 的 frontend-design skill 长出来的设计语言：装一个 skill，拿到 24 条命令（polish、audit、critique、bolder、quieter 等），外加 59 条不靠模型也能跑的确定性检测。先 /impeccable init 把产品真相写进 PRODUCT.md，后面改界面才知道观众是谁、约束是什么，而不是每次临时编视觉方向。
npx impeccable install
适合用 Claude Code / Cursor / Codex 写前端、却总被模型画成同一张 SaaS 脸的人。
坑：Cursor 要开 Nightly 和 Agent Skills。装的时候会塞 provider hooks，未值守跑之前最好看一眼 hook 配置；不想要 hook 用 --no-hooks。它治的是设计和流程，不是替你从零想产品。
约 1.9 万星，MIT，Python。给 Agent 的 CAD 插件：本地工作流生成 STEP / GLB / STL / 3MF，顺带做可制造性检查、工程图，还能接到常见 3D 打印、钣金、CNC 服务。Claude Code、Codex、Cursor、Gemini、Grok 等支持 skills / plugin 的都能装；底层是 cadgen + build123d + Open CASCADE。
# 在 Agent 里发：Install text-to-cad from https://github.com/earthtojake/text-to-cad
# 或 Claude Code：
claude plugin marketplace add earthtojake/text-to-cad#latest
claude plugin install text-to-cad@earthtojake
适合硬件/产品原型、想让编码 Agent 直接碰实体零件而不是只画示意图的人。
坑：默认开匿名遥测，可关。首次启动要下 CAD runtime，得联网。plugin 和 skills 别在同一应用里各装一份，会重复。别指望它替代专业 CAD 工程师做复杂装配公差。
约 8700 星，Apache-2.0，TypeScript。下一代 e2e：用自然语言描述「去把工作区升到 Pro」，Agent 去点；再用 locator / expect 钉住结果。带 Agent 步骤的测试会记下动作，下次应用没变就回放、不再烧模型；纯断言用例甚至可以不配模型。Web 走 Playwright，移动端有独立 engine，examples 里覆盖 Vite、Next、Expo、Flutter 等。
npx e2e init
适合想给关键路径加端到端保护、又不想把选择器写到崩溃的前端和移动团队。
坑：Agent 步骤要自带模型额度或本地模型，账单要算进 CI。回放省钱的前提是 UI 稳定；大改版后第一次仍会重新探索。包名就叫 e2e，和旧项目别搞混依赖。
约 1.5 万星，Apache-2.0（同时带 MIT），Rust 为主。自称给艺术家的 IDE：2D 合成、3D 布景、角色摆姿、场景 kitbash、图转 mesh、图转视频，模型可选 ArtCraft 自有目录以及 Grok / Midjourney / Sora / World Labs 等。这周前几次我没写它，是因为当时还是 fair source；现在仓库已经是 Apache + MIT 双许可，可以认真打开了。
适合插画、分镜、短片预演、想要「先摆场景再生成」而不是纯文生图的创作者。
坑：桌面端很多能力依赖各家模型账号和额度，不是 clone 就能离线全集。从源码编有独立文档；日常更现实的是下官方包。受限/禁用模型以他们 catalog 标注为准。
约 1.6 万星，AGPL-3.0，TypeScript / Svelte。VERT 用 WebAssembly 在浏览器里转文件，号称 250+ 格式，图片、音频、文档都能碰；视频多数可本地，少数仍可能走服务端 daemon（官方实例或可自托管的 vertd）。线上可看 vert.sh，也可以自建。
适合经常转格式、又不想把客户材料丢上第三方转换站的人。
坑：AGPL 对改完再提供网络服务的人约束更紧，商用嵌入前先读许可。复杂视频别默认「一定纯本地」。浏览器内存和格式覆盖有上限，巨文件仍可能劝你换本机 FFmpeg。
今天日榜前排还是 rea、AnyPS5、mattpocock/skills、diagram-design、Anthropic 岗位插件这些这周写过或法律灰色的，我都跳了。ArtCraft 继续火，但协议还是非 OSI 的 fair source，也不写。从日榜后排和语言榜里挑了六个：阿里开源的内用代码审查、HeyGen 的 HTML→视频框架、专管压缩 Agent 上下文的 Headroom、一个流式 3D 重建论文仓、微软的不可信代码沙箱，以及一个本地音频转 MIDI 插件。
星数是 10 月 10 日上午 GitHub API 的快照。
约 4.5 万星，Apache-2.0，Go。阿里把过去两年内部用的 AI 代码审查助手开源了。它不走「整段 diff 丢给模型碰运气」那条路，而是混合架构：确定性流水线先跑多语言规则（空指针、线程安全、XSS、SQL 注入等），LLM Agent 再补精确到行的评论。协议兼容 OpenAI 和 Anthropic，也有 Claude Code、Codex、Cursor、Kimi Code 的插件。
npm install -g @alibaba-group/open-code-review
ocr config provider
ocr review适合已经有 PR 流程、想在本地或 CI 加一层可复现审查的团队，也适合给编码 Agent 挂一个能调用的 review skill。
坑：默认审查要先配好模型；delegation 模式可以让宿主 Agent 自己审，但规则解析仍靠 OCR。大仓库别一上来 ocr scan 全仓，账单和等待都会很难看，先从工作区 diff 或分支范围试。
约 6.0 万星，Apache-2.0，TypeScript。HeyGen 开源的视频框架：用 HTML、CSS 和可 seek 的动画描述画面，浏览器预览，无头 Chrome + FFmpeg 渲成确定性 MP4。和 Remotion 的差别主要在作者模型——这边押的是「人和 Agent 都好写的普通 HTML」，不是 React 时间轴。CLI、Agent skills、云端渲染都能接。
npx hyperframes init my-video
npx hyperframes preview适合会一点前端、想让 Claude Code / Codex 出产品介绍、PR 解说或活动短片的人。
坑：硬性要求 Node 22+ 和本机 FFmpeg。skills 仓库有 21 个发布项，交互安装时别全勾；非交互环境用 npx hyperframes skills update 装 core set 更稳。渲染质量取决于你写的 HTML 是否真的「可 seek」，乱写时间轴会预览和成片对不上。
约 7.5 万星，Apache-2.0，Python / TypeScript。Agent 贵往往贵在工具返回：日志、检索片段、整文件。Headroom 在本机把这些压短再送给 LLM，宣称编码场景大约少 20% token，JSON 类可到 60–95%，FATAL 这类关键行尽量保真。用法三种：库里 compress()、本地 proxy，或 headroom wrap claude 一类一键包住现有 Agent。压缩不把内容送去远端。
pip install "headroom-ai[all]"
headroom wrap claude适合上下文经常爆、又懒得每次手删的 Claude Code / Codex 用户，也适合自己写 Agent 编排的人。
坑：带 CLI 的是 PyPI 包；npm 的 headroom-ai 只有 SDK。wrap 会起本地代理并改路由，接 DeepSeek、OpenRouter 这类 OpenAI 兼容接口时要显式指定 upstream。别指望它替你做「语义上绝对无损」——极限压缩后个别细节仍可能丢，关键路径先用他们的 dashboard 看节省和召回。
约 1.8 万星，Apache-2.0，Python。Robbyant 的 Geometric Context Transformer，ECCV 2026 Best Paper Award Candidate。目标是前馈、流式的 3D 重建：锚定几何上下文、位姿参考窗和轨迹记忆放在一个框架里，长序列可以超过一万帧，官方数字是 518×378 大约 20 FPS。仓库带交互 viser demo 和离线渲染流水线，权重在 Hugging Face / ModelScope。
适合做 SLAM、三维重建、机器人建图、想复现论文 demo 的人。它不是「上传一段手机视频就出漂亮 mesh」的消费级 App，是研究代码。
坑：安装绑 CUDA 和特定 PyTorch（文档写推 2.8 + cu128）；FlashInfer 推荐但首次会 JIT。显存不够就缩短序列或开 keyframe interval，别对着 13 分钟室内漫游硬上笔记本核显。
约 2400 星，MIT，Rust 为主，另有 .NET / Node SDK。MXC（Microsoft eXecution Container）是嵌进你应用的沙箱依赖：用 JSON 策略描述文件系统、网络、剪贴板/GUI 权限，再挑平台后端跑不可信工作负载——模型生成的代码、插件、工具调用都算。Windows 默认 ProcessContainer，Linux 默认 Bubblewrap，macOS 用 Seatbelt；还有 WSLC、MicroVM、Hyperlight 等选项，不少标了 experimental。
适合要在产品里执行第三方或模型生成代码、又不想「直接在宿主机 eval」的团队。
坑：隔离强度跟后端走，别假设跨平台行为一致。实验后端别直接上生产。从源码编还要匹配文档里的 Rust 版本和各后端前置依赖；更省事的路径是直接装对应语言的 SDK 包。
约 3100 星，Apache-2.0，C++。VST3 / AU / 独立应用，把音频转成 MIDI，全程本地。v2 用 Kyutai / Mirelo 的 MuScriptor 换掉了 Spotify Basic Pitch，参数量从不到 1.7 万跳到上亿级，支持多乐器识别，并内置合成器按轨试听。模型分 small / medium / large，首次打开再下载。
适合编曲、扒带、想快速把录音变成可编辑 MIDI 的人。
坑：large 大约 2.7GB；中大模型强烈建议 GPU（macOS Metal，Win/Linux Vulkan）。Linux 暂无预编译，要自己编。Windows 安装包未签名，系统可能弹警告。作者也说目前只在少数机器上测过，遇到怪显卡先去 Issues 反馈。
今天日榜前排还是 AnyPS5、diagram-design、rea、mattpocock 的 skills、claude-mem、raddebugger 这些这周写过或法律灰色的，我都跳了。ArtCraft 星数不错，但协议是还没定稿的自定义 fair source，也先不写。从日榜后排和 24 小时涨星里挑了六个：Anthropic 给知识工作者的岗位插件、OpenAI 公开的一批数学手稿、一个菜单栏统一换模型的 magpie、一个让 Agent 用 HTML 页回答难题的 skill、Meta Muse 的开源硬件 SDK，以及 Theo 用模型把 TypeScript 编译器搬到 Rust 的实验。
星数是 10 月 9 日上午 GitHub 页面的快照。
约 2.8 万星，Apache-2.0。Anthropic 把自己内部用的一批岗位插件开源了，主打 Claude Cowork，也兼容 Claude Code。不是又一个「万能 prompt 包」，而是按角色打包：销售、客服、产品、市场、法务、财务、数据、企业搜索、生物研究，再加上生产力管理和「自己做插件」那一套。每个插件里是 skill、斜杠命令，以及接到 Slack、Notion、HubSpot、Jira、Snowflake 这类工具的 MCP 连接配置。
装的时候先把仓库加成 marketplace，再装具体插件，比如销售：
claude plugin marketplace add anthropics/knowledge-work-plugins
claude plugin install sales@knowledge-work-plugins
适合已经在用 Claude、想让同一套流程在团队里跑稳的人，尤其是非工程岗也要长期用 Agent 的团队。
坑：出厂是通用模板，不换成你们公司的工具栈和术语，效果会很一般。连接器要你自己的账号权限，法务和财务这类插件别一上来就对着生产数据乱试。最近一次提交是 10 月 8 日凌晨，还在持续加插件。
约 1.2 万星，Apache-2.0，仓库里主要是 Lean 和手稿 PDF。OpenAI 说现有数学评测已经打满，于是拿未发布的内部模型去啃开放研究题，平均每道题大概三个小时的 ChatGPT Pro 思考算力，最后整理成 372 个结果家族、719 篇手稿。大约四成主结果已经有 Lean 形式化，也附了部分推理摘要 PDF。
适合做形式化验证、数论或想看「模型数学」真实产出的人，也适合当 Lean 库的阅读材料。它不是一个你 clone 下来就能跑业务的工具，是研究产物归档。
坑：作者自己写了，没形式化的结果可能有问题，他们会尽量修。别把未验证的手稿当已发表定理引用。仓库两天前才建，还在持续补 Lean；要跟进度看 history.md 和 formalization 目录。
约 6900 星，MIT，Go 写的。同时用好几个 Agent 的人都懂：模型写在各自配置文件里，订阅只能在一个工具里用，额度下午三点用完又得手改 base URL。magpie 把本机 45 个以上的 Agent 收进一张表，本地网关开在 127.0.0.1:3425，同时讲 OpenAI、Anthropic、Gemini 这几套协议，额度没了就切下一个账号，Agent 那边看不到报错。
安装：
curl -fsSL https://usemagpie.ai/install.sh | sh
适合 Mac / Windows / Linux 上并行用 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等、又想共用国内模型和订阅的人。
坑：它会改各 Agent 自己的配置文件，虽然声称只动一个键并保留注释，第一次用最好先备份或用方案（Profile）试。订阅共享等于把登录态交给本地网关，别在不信任的机器上开。最近提交就在今天上午，迭代很快，小版本之间行为可能变。
约 2400 星，MIT。这是一个 Agent skill：你问难题，模型只写短 Markdown 草稿，自带的 CLI 在大约 50 毫秒内补齐 SVG、CSS 和页面结构，最后得到一个离线也能打开的单页。作者对比过，手写 HTML 平均要写将近五千 token，用这个 skill 模型只写六百出头，大约八分之一，时间也从三十秒级掉到十几秒。
npx skills add QingYunA/answer-me-with-html
适合经常拿 Agent 解释协议、对比方案、画模块关系，却懒得自己整理成可读页面的人。Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 都能装。
坑：本质还是 skill，质量取决于你用的模型和是否开「always-on」；简单一句问答不必强行出页。需要 Node 20 以上。别指望它替代正式文档站，它是「这一问的可读快照」。
约 1800 星，Apache-2.0。Meta 把 Muse 的 gadget SDK 开源了：一边是 ESP32 固件，一边是 Linux / 树莓派 SDK。刷上去之后，手机上的 Muse App 可以配对，让助手连上你自己焊的屏、按钮、传感器，或者让家里的 Linux 盒子听指令。仓库里已经有 Waveshare 圆屏 AMOLED、M5Stack、电子墨水屏等板子的适配，昨晚还在加电子纸状态板。
最快路径是 clone 进 esp32 目录，用他们的 Muse Code 代理帮你编和刷（仍需你确认每条命令）：
git clone https://github.com/facebookincubator/muse-gadget-sdk
cd muse-gadget-sdk/esp32
适合有一块吃灰的 ESP32、想给 Muse 加实体外设的硬件玩家和智能家居折腾党。
坑：刷机可能变砖、保修作废，官方自己写在 README 里。每个 gadget 都要去 gadgets.muse.ai 申请 SDK token，并同意他们的条款；没有 Muse App 和账号就玩不起来。Jollybot 形象资源不在 Apache 覆盖范围内。
约 700 星，MIT。ping.gg 的 Theo 想验证「大模型能不能把 TypeScript 编译器迁到 Rust」，结果是能，npm 包名叫 tsc-rs。钉在 TypeScript 7.1.0-dev 某一提交上，宣称和 Go 版 tsc 在大量真实项目上诊断一致，类型检查大约是 Go 版的一半时间，也内置了 Effect 的诊断规则。作者自己算账：这次迁移植花了超过 42 万美元的 token，并说如果方法更省大概两万刀也能做完。
npm install -D tsc-rs
适合关心编译器性能、已经在试 TypeScript 7 / tsgo，或者想看「LLM 大规模移植」长什么样的人。
坑：明确写了是早期发布；--version 打印的是移植的 TS 版本号不是 npm 版本；和官方 tsc 在 monorepo、tsc -b、编辑器长会话内存上还有已知差异。别在关键生产流水线里一上来就替掉 tsc，先在 CI 里并行跑对比。
今天日榜前排还是 rea、mattpocock 的 skills、claude-mem、openGym 这些这周写过的，另外几个是 skill 包和 PS5 移植工具，我都跳了。从日榜后排和各语言榜里挑了六个：一个统一管理各家 Agent skill 的桌面 App，一个把安全放第一位的磁盘清理工具，一个给多开 Agent 用的 Mac 终端，Vercel 新出的 Agent 框架，一个把向量索引压到八分之一的库，最后是 Epic 家的 Windows 调试器。
星数是 10 月 8 日上午 GitHub 页面的快照。
约 5700 星，MIT，国内开发者做的桌面 App。这几个月 skill 包刷屏，很多人 Claude Code、Codex、Cursor 各装一套，同一个 skill 散在五六个目录里，哪个是新版本自己都说不清。Skills Manager 就是解决这个的：所有 skill 进一个中央库，再一键同步到各个 Agent，支持 54 个工具。
几个设计挺实用：可以把一组 skill 存成「预设」，切项目时一点就全开或全关；项目里的 skill 和中央库能对比、双向同步；Git 来源的 skill 能检查上游更新。还能连一个私有 GitHub 仓库自动备份，几台电脑之间同步，冲突时不会覆盖，让你自己选留哪份。macOS 上：
brew install --cask skills-manager
Windows 和 Linux 去 Releases 下安装包。适合同时用好几个 AI 编程工具、skill 已经装到自己都数不清的人。
坑：它帮你管，但不帮你挑，装进来的 skill 还是要自己读一遍，尤其是来路不明的。同步可以选软链接或复制，有的工具对软链接支持不好，遇到不生效就在设置里改成复制。最近一次提交是 10 月 4 日，更新节奏正常。
约 3800 星，GPL-3.0，Rust 加 Tauri。作者就是 MoneyPrinterTurbo 那位。功能是磁盘清理的老几样：系统和应用缓存、浏览器缓存、Xcode 和各种包管理器的缓存、项目里的 node_modules 和构建产物、大文件、重复文件，加上卸载软件连带清残留、管开机启动项。本地模型和下载缓存也会单独列出来，玩 AI 的人硬盘经常是被这个吃掉的。
我愿意推它，是因为它把「别删错」写成了原则：默认只读扫描，删之前列清楚，每条清理规则都要在真机上验证过才上线，规则库整个开源可以自己查。重复文件清理每组至少留一份。还有命令行版，默认也是只扫不删。macOS 上：
brew install --cask harry0703/tap/mangodisk
Windows 用 winget，Linux 有 deb 和 AppImage。适合 Mac 硬盘总是红、又不想给 CleanMyMac 交年费的人，开发者尤其。
坑：「AI 解释」功能官方版每天有免费额度，超了要接自己的模型服务。隐私清理会删浏览记录和 Cookie，点之前想清楚会不会把常用网站全登出。Linux 版命令行还没有预编译包，要自己从源码编。
约 2.8 万星，GPL-3.0，Swift 写的原生 Mac 应用。前天写过 tuios，那是终端里的 TUI。cmux 走的是另一条路，直接做一个基于 Ghostty 的 Mac 终端，专门照顾同时跑一堆 Claude Code 和 Codex 的人。
它最有用的是通知：哪个 Agent 停下来等你输入，那个窗格会亮一圈蓝边，侧边栏的标签也会亮，快捷键直接跳到最近一个未读。侧边栏还显示每个工作区的 Git 分支、关联 PR、监听的端口。里面带一个可以脚本控制的浏览器，Agent 能自己点你的开发服务器页面。会读你现有的 Ghostty 配置，主题字体不用重配。
brew tap manaflow-ai/cmux && brew install --cask cmux
适合在 Mac 上并行开多个编程 Agent、已经被一堆标签页搞晕的人。
坑：只有 macOS。浏览器能导入 Chrome 等浏览器的 Cookie 和登录状态，方便是方便，等于把你的登录态交给 Agent 能操作的窗口，别在里面登重要账号。协议要看清：客户端是 GPL，服务端那部分是 BSL，生产环境自托管要买商业授权。
约 5500 星，Apache-2.0，TypeScript。Vercel 的思路是「文件系统就是写 Agent 的界面」：系统提示是一个 instructions.md，工具放 tools 目录，每个文件一个函数，skill、定时任务、Slack 和网页聊天这些渠道也各有固定的目录。打开文件夹就知道这个 Agent 能干什么，交接给别人也好读。
一条命令起项目，自动装依赖、初始化 Git、打开终端界面，模型凭证可以用 ChatGPT 订阅、Vercel 账号，或者 OpenAI、Anthropic 的 Key：
npx eve@latest init my-agent
适合用 TypeScript、想做一个能长期跑的业务 Agent 的工程师，比如每周自动出报告、在 Slack 里回答问题的那种。
坑：还在 beta，版本号一天能跳一个，API 会变，现在上生产要做好跟着改的准备。Node 要 24 以上。本地开发不绑 Vercel，但网页聊天、登录和部署这些现成的路子都是往 Vercel 上引的，不想被平台绑住就先想好怎么部署。
约 1.7 万星，MIT，Rust 写核心，有 Python 绑定。做 RAG 的人都遇到过：向量一多，内存先扛不住。turbovec 用 Google 的 TurboQuant 把每个维度压到 2 或 4 位，直接在压缩后的数据上搜。作者给的数是一千万条 768 维向量从 31GB 降到 4GB，速度比 FAISS 快四倍多，召回率持平。
不用训练，加进去马上能搜，删一条是微秒级；增量写盘，崩了也不坏。它就是个库，不起服务，数据不出进程，配一个开源 embedding 模型就是完全离线的检索。LangChain、LlamaIndex、Haystack 都有现成的替换接口：
pip install turbovec
适合在笔记本或小服务器上做本地知识库、向量量级在百万到千万的人。
坑：作者自己写了什么时候别用它。它是挨个扫全部向量，几亿条又要求低延迟，还是得上 HNSW 这类图索引。压缩有损，4 位时第一名和精确结果一致的比例是九成六到九成八，上线前拿自己的数据测一下召回。没有网络接口，想多人共用得自己包一层。
约 7900 星，MIT，纯 C，Epic Games 维护。Visual Studio 调试大项目卡，是写游戏和 C++ 的人多年的老毛病。RAD Debugger 是一个原生、多进程的图形调试器，会把 PDB 转成自家的调试信息格式再读，所以对几 GB 调试信息的巨型程序也跟得上。
仓库里还有一个 RAD Linker，命令行参数和 MSVC 的链接器兼容，官方测的大项目链接时间快一半。最新版是 9 月底发的 v0.9.29-alpha，直接去 Releases 下 exe 就能用，不用自己编。
适合在 Windows 上写 C 和 C++、尤其是做游戏和引擎的人，被 Visual Studio 调试器拖慢过的可以试试。
坑：现在只支持调试本机的 Windows x64 程序，而且要有 PDB，Linux 和 DWARF 还在路上。还是 alpha，作者自己都在征集崩溃报告，正事别只靠它。仓库 README 讲的是项目结构，使用说明在发行包里，第一次打开要先翻那份文档。
今天榜上前排还是 e2e、text-to-cad、claude-mem、openGym 这些这周写过的老面孔，我都跳了。剩下里挑了六个：一个让 Agent 帮你逆向别人 App 的 MCP，一个一句话出交互式架构图的 skill，一个在普通电脑上跑超大 MoE 模型的纯 C 引擎，一个罗技驱动的替代品，一个照着 Photoshop 做的 PSD 编辑器，最后是一个查 12306 余票的 MCP。
星数是 10 月 7 日上午 GitHub 页面的快照。
约 9700 星，MIT，TypeScript，今天一天涨了近三千星。你看到某个 App 有个功能想抄思路，又没有源码，REA 就是给 Agent 准备的逆向工具箱：原生二进制、JavaScript 和 Electron 应用、.NET 程序集、网页都能查，结论会附上证据和「这里没看明白」的部分，不是一口咬定。
它本身是一个 MCP，配好后 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 这些都能直接调。原生二进制的深度分析借用 Hopper、Ghidra 或 IDA，纯 JavaScript 和 Electron 应用的静态分析什么都不用装，也不会运行目标程序。
适合做竞品研究的产品和工程师、写插件要搞懂宿主程序的人，以及想入门逆向又被 IDA 劝退的人。一条命令接上你的 Agent：
npx rea-agents setup
坑：Hopper 是收费软件，demo 版有限制，不想花钱就自己装 Ghidra。Node 要 22.19 以上，主力平台是 macOS 和 Linux，Windows 只有实验性支持。还有一点要自己掂量：逆向别人的软件可能违反用户协议，研究思路可以，别把拆出来的代码直接搬进产品。
约 7.9 万星，MIT，国内开发者做的 agent skill。你用一句话描述系统，比如「浏览器调 API，API 查 Redis，没命中再查 Postgres」，它就让 Agent 生成一张交互式图：能点开节点看详情、高亮某条路径、切明暗主题。也能让 Agent 读一个仓库，画出带源码链接的架构图。
产出是一个独立的 HTML 文件，发给别人双击就能打开，交互都在里面。社区里还有人拿它做上海 City Walk 四天行程、合同审查、事故复盘，不止画技术图。支持 Cursor、Claude Code、Codex CLI、OpenCode：
npx skills add tt-a1i/archify -g
适合要给老板或新同事讲清楚系统的工程师和产品，也适合写技术文章想要一张好看又能点的图的人。
坑：图准不准取决于 Agent 读代码读得对不对，拿来对外讲之前自己核一遍连线。README 里赞助商广告不少，其中有家号称官方价几折的模型中转平台，这类中转的稳定性和数据去向你得自己判断，不要因为在这儿看到就默认靠谱。
约 4 万星，Apache-2.0，纯 C。思路很聪明：MoE 模型虽然总参数几百 B，每个 token 只用到一小部分「专家」，colibri 就把常用部分放内存，其余专家用的时候再从硬盘读。官方演示里 744B 的 GLM-5.2 常驻内存不到 10GB。
现在支持 GLM、Kimi K3、DeepSeek V4 Flash、MiMo、Qwen 等十几个模型，一个脚本自动看你机器配置、推荐能跑的模型、编译或下载引擎，跑起来后给你 OpenAI 和 Anthropic 兼容的接口，别的工具直接接。Linux 和 macOS 上：
git clone https://github.com/JustVugg/colibri && cd colibri && ./start-here.sh
适合手里只有一台普通电脑、又想离线玩大模型或者做隐私敏感任务的人。
坑：能跑不等于好用。小一点的 Qwen3.6-35B 在核显上大约每秒 10 个 token 还能聊，但 DeepSeek V4 Flash 这种在纯 CPU 上大约每秒一个 token，GLM-5.2 在 25GB 内存的笔记本上冷启动每秒零点几个 token，只适合丢个任务让它慢慢算。硬盘也要够大，最小的模型就要 22GB，DeepSeek V4 Flash 要 167GB，GLM-5.2 要 429GB，最好是 NVMe。
约 2.3 万星，MIT 或 Apache-2.0 双协议，Rust。罗技官方的 Options+ 又大又重，Linux 上还没有。OpenLogi 是本地优先的替代品：鼠标按键重映射、手势、DPI、SmartShift 滚轮、按应用自动切换配置，键盘 F 键重映射和背光，罗技摄像头的对焦、曝光、白平衡也能直接写到硬件里，Zoom、OBS 里一起生效。
配置是一个 TOML 文件，能自己在几台电脑之间同步，还有命令行。macOS 上：
brew install --cask openlogi
适合用 MX Master 这类罗技设备、受够了 Options+ 的人，尤其是 Linux 用户。
坑：作者自己写了还在快速开发、没稳定，配置格式可能会变。装之前要先退出 Options+，两个会抢同一个接收器。Linux 上按应用切换配置只支持 X11 和 XWayland，纯 Wayland 用不了。
约 800 星，MIT 或 Apache-2.0，纯 Rust。今天六个里星最少的，但思路很明确：不做一个什么都有的 GIMP，而是让会 Photoshop 的人打开就能上手。菜单位置、快捷键、对话框字段都照着 Photoshop 来，PSD 是原生格式不是导入，图层样式、蒙版、智能对象和智能滤镜、CMYK 和 Lab 都支持。
原生界面，不是 Electron，没账号、没遥测。每个操作都是一条命令，所以命令行、JSON 控制通道和 MCP 能做的事跟界面一样多，可以让 Agent 帮你批量改图。macOS、Windows、Linux 都有安装包，去 Releases 下载就行。
适合偶尔要改 PSD、不想为此订阅 Adobe 的设计师、运营和独立开发者。
坑：作者说得很直白，和 Photoshop 来回互开 PSD 还在做，复杂文件带效果和智能对象的，改完再拿回 Photoshop 前先备份。项目还很新，别拿它接正式的商业稿。
约 2200 星，MIT，TypeScript。基于 MCP 的 12306 查询服务，能查余票、按车次条件过滤、查经停站、查中转方案。接到 Claude、Cursor 这类客户端后，可以直接问「明天下午从上海到杭州，二等座还有哪些车」，比自己在 App 里一个个翻快。国庆返程这几天正好用得上。
配置就是 MCP 设置里加一条，命令是：
npx -y 12306-mcp
适合经常出差、要比较中转方案的人，也是学写 MCP 的一个好例子，代码量不大，文档里有原理说明。
坑：只能查，不能买票，最后还得回 12306 下单。它用的是 12306 的非官方接口，那边一改可能就失效，作者也写了仅供学习。最近一次提交是 7 月底，今天上榜大概跟假期出行有关，遇到问题不一定有人马上修。
今天榜上还是被 Agent 记忆、skills 合集和老面孔占着，我把这周写过的都跳了，挑了六个更「落地」的：一个自托管健身记录、一个专门盯 coding agent 的终端窗口管理器、一个 Kubernetes 图形界面、一个国内开发者做的提示词优化器、一个歌词动画做得很漂亮的音乐播放器，最后是一块两美元的 ESP32 去广告小板子。
星数是 10 月 6 日上午 GitHub 页面的快照。
约 4300 星，AGPL-3.0，JavaScript。Strong、Hevy 这类健身 App 好用，但数据在别人服务器上，还老想让你订阅。openGym 是自托管版：按星期排训练计划，带 1300 多个动作演示，训练时自动带出上次的重量、组间计时、破纪录提醒，还有肌群热力图和体重曲线。
它不是只能记一记的玩具。渐进超负荷规则（线性、Greyskull LP、双重递进）、杠铃片计算、RIR 和 RPE 都有。能从 FitNotes、Strong、Hevy 导入，也能整包导出 JSON。AI 教练和 MCP 都是可选项，默认关着，开了也是用你自己的模型 key。
适合认真练、又有 NAS 或小服务器的人。有个在线 demo 可以先玩，觉得行再装：
docker compose up -d
坑：手机上要用通行密钥登录就得有 HTTPS 域名，局域网 IP 直连不行，自托管指南里有 Cloudflare Tunnel 和 Caddy 的写法。Android 有 APK，iOS 原生 App 还在路线图上，现在只能装成网页应用。第一次启动要下大约 140MB 的动作素材。
约 4900 星，MIT，Go。表面看是又一个 tmux 替代：多窗格、9 个工作区、平铺布局、类 vim 的模式切换、命令面板。真正的卖点在 Agent 那一块：窗格里跑着 Claude Code、Codex、Gemini CLI 这些时，标题上会显示它在干活、在等你、跑完了还是报错了。
还有一个收件箱，所有会话里等你审批的、提问的、报错的，一键列出来，在收件箱里就能回，不用一个个切窗格。tuios fan 能把同一个提示词丢给几个 Agent，各自开 git worktree 跑。守护进程让会话重启后还在。
适合同时开三四个 coding agent、天天在 tmux 窗格之间找「谁在等我」的人。macOS 和 Linux 上：
brew install tuios
坑：要真彩色终端，图片显示最好用 Ghostty、Kitty、WezTerm。快捷键是一整套新的，tmux 肌肉记忆要重练。Agent 状态要先跑 tuios integration install 接上，不接就只是个普通多路复用器。更新也很勤，配置项时不时会变。
约 3700 星，Apache-2.0，Go。一个二进制，在你电脑上跑，用你自己的 kubeconfig 直连 K8s API，浏览器里看拓扑、资源、Helm、GitOps、流量、RBAC、升级影响。集群里不用装任何东西，不用注册账号，使用数据默认不上报。
它还内置了 MCP，让 AI Agent 通过它查集群、排查问题。团队要共用的话，也能用 Helm 装进集群，按 RBAC 给权限。
适合受够了 Lens 收费、又嫌 k9s 太硬核的开发和运维。装好后一条命令：
kubectl radar
坑：README 说 MCP 不光能查还能「操作」集群，它用的是你当前 kubeconfig 的权限，接 Agent 之前最好换个只读账号。装进集群给团队用时，认证和入口要按文档自己配好，别直接暴露到公网。
约 3.7 万星，AGPL-3.0，TypeScript。国内开发者做的提示词优化工具，一键改写系统提示词或用户提示词，可以多轮迭代，还能把改前改后的输出放一起对比打分，看是不是真变好了。也支持文生图、图生图的提示词，模型接 OpenAI、Gemini、DeepSeek、智谱、硅基流动这些。
有网页版、桌面版、Chrome 插件和 Docker 四种用法，还带 MCP。纯前端，key 直接从浏览器发给模型服务商，不经过它的服务器。
适合要反复调提示词的产品经理、运营，以及想给团队搭个内部提示词工具的人。自己部署：
docker run -d -p 8081:80 --name prompt-optimizer linshen/prompt-optimizer
坑：网页版（包括在线版、Vercel 和 Docker 部署）都受浏览器跨域限制，连本地 Ollama 或火山这类商用接口经常连不上，FAQ 里写了，最省事的是用桌面版。Docker 部署记得加 ACCESS_PASSWORD，不然谁都能用你配好的 key。
约 3600 星，AGPL-3.0，TypeScript。主打全屏沉浸式歌词，好几套歌词动画主题，排版和动效像文字 PV。音源能接网易云、QQ 音乐、酷狗、Navidrome 和本地音乐库，本地歌曲会自动去线上匹配歌词和封面，还能用 AI 按歌曲情绪生成配色主题。
有 Windows、macOS、Linux 桌面版，也能一键部署到 Vercel 或 Cloudflare，手机上装成网页应用用。
适合有 Navidrome 或本地曲库、又嫌播放器界面太素的人。桌面版去 Releases 下载就行，国内下载慢 README 里给了网盘。
坑：作者自己说项目在 AI 大量协助下写的，可能有不易察觉的小问题。线上音源都靠第三方接口，平台一改就可能失效，作者也写明只供个人学习，别拿去商用。模组系统还是实验功能，模组是以可信代码跑的，来路不明的别装。
约 1400 星，MIT，C++。在一块两美元、没有 PSRAM 的 ESP32-C3 上跑 DNS 去广告。巧的地方是不把域名字符串塞进内存，而是存成排好序的 40 位哈希放在 flash 里二分查找，14 万个域名只占大约 0.7MB flash，内存只用 50KB 左右，一次查询约 10 毫秒。Tom's Hardware 和 XDA 都报道过。
插在路由器的 USB 口上就能供电，屏蔽列表和固件后面都能通过 WiFi 更新，GitHub Actions 每周一自动重建默认列表。
适合有块闲置 ESP32、想给全家网络去广告又不想养一台树莓派的人，也很适合当嵌入式入门项目。
坑：4MB flash 要留固件在线升级的空间，屏蔽列表最多大约 25 万个域名，想用 53 万条的激进列表就得放弃在线升级。要用新版 PlatformIO，apt 装的老版本会报错。secrets.h 里的后台账号密码一定要改。另外它和所有 DNS 去广告一样，挡不住开了加密 DNS 的设备，视频网站贴片广告也基本挡不了。
