AI · 算法工程
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把 PDF、扫描件等非结构化文档通过 LLM 抽取成结构化 JSON，可直接接入 API 和 ETL 流水线，省去手工写解析规则。
跨平台截屏工具，集离线 OCR、屏幕翻译、以图搜图、录屏和滚动截屏于一体，适合需要快速提取屏幕文字并翻译的场景。
把 PDF、Word、PPT 解析成适合喂给大模型的格式，尽量不丢内容，省去自己清洗文档的麻烦。
把 Git 工作流当作 AI 原生软件工程的变更控制手册，讲清 AI 编码场景下如何用分支、提交和评审流程管住代码变更。
用遗传算法和进化式迭代自动优化提示词、代码与 Agent 配置，让 LLM 反复自我反思改进，省去手工调参。
一站式 WebUI，基于 Diffusers 和 PyTorch 统一完成 AI 图像与视频生成、打标和后期处理，省去在多个工具间切换的麻烦。
开源特征存储，统一管理机器学习特征的注册、存储与在线离线服务，解决训练和推理特征不一致的问题。
把浏览器日志直接接入 Cursor 等支持 MCP 的 IDE，让 AI 编程助手能实时看到页面报错和网络请求，排查前端问题时不用来回切窗口。
一个 MCP 服务器，让 Claude、Cursor 等 AI 应用直接操控你的浏览器，实现网页自动化操作。
在任意 M 系列 MacBook 上仅用约 2GB 内存跑 Gemma 4 26B-A4B 大模型推理，靠 Metal GPGPU 把 MoE 模型塞进本地设备。
把 Google Ads、Meta Ads、GA4 和 Search Console 打包成一个托管式远程 MCP 服务，让 Claude、ChatGPT、Cursor 和 n8n 通过 OAuth 直接读写广告与流量数据，写入操作需审批，免 API Key。
面向多模态 AI 的开放湖仓数据格式，两行代码即可从 Parquet 转换，实现百倍随机访问加速、向量索引和数据版本管理，兼容 Pandas、DuckDB、PyTorch 等生态。
像 htop 一样在终端里实时查看 NVIDIA GPU 的进程占用、显存和利用率，还能导出指标接入 Grafana 做监控面板。
面向大模型训练的数据处理流水线，把原始多模态数据清洗、过滤、去重并加工成高质量指令微调语料。
给 Claude Code 和 claude.ai 用的 49 个免费营销技能包，覆盖 Google Ads、Meta Ads、SEO 和 AI 可见度，并附带 Ryze 的广告 MCP 连接器。
自托管的 AI 网关，把多个渠道的 API 密钥和订阅账号统一接入，提供调度、故障转移、请求日志与用量统计，适合集中管理 LLM 调用。
面向大规模数据与机器学习的 AI 搜索平台，支持向量检索、张量计算和推荐排序，适合搭建 RAG 与搜索服务。
用大模型加 RAG 把自然语言问题直接转成 SQL，做对话式数据分析，让不会写 SQL 的人也能查库出报表。
从网页抓取正文和元数据的 Python 库与命令行工具，支持爬取、解析并导出为 CSV、JSON、Markdown 等格式，适合构建语料库和 RAG 数据。
面向智能体应用的 AI 原生代理服务器和数据平面，提供 LLM 智能路由、可观测性、编排与护栏，让开发者专注核心逻辑。
让 Cursor、Claude Code 等 AI 编程助手通过 MCP 协议直接读写 Figma 设计稿，实现设计稿的自动读取与程序化修改。
Windows 上离线可用的文件格式转换工具，内置 FFmpeg、LibreOffice、Poppler 和 Tesseract，支持图片、文档、表格、PPT、PDF、音视频及 WPS 格式互转，还能做 OCR 和批量转换。
自托管的 TypeScript 智能体运行时，提供持久化审批和可验证的运行记录，让团队自己掌控、审批并审计 AI 智能体的每次执行。
Mooncake 是支撑 Kimi 大模型服务的推理平台，通过 KVCache 分离式架构和 RDMA 高速传输，把预填充与解码拆开部署，提升长上下文场景下的吞吐和资源利用率。