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基于 GStreamer 和 OpenGL 的实时视频混合器，可对多路视频源做现场切换、合成与播放，适合演出、直播等需要实时画面调度的场景。
用地图先验做零漂移点云建图，把激光雷达采集的点云对齐到已有地图上，解决长距离建图累积误差的问题。
一站式处理 Magic Lantern 相机录制的 MLV 原始视频，支持色彩调整、图像处理与视频转码，方便后期工作流。
把 LLM 推理中的 KV Cache 持久化到 DRAM、SSD 或 NFS 并跨请求复用，减少重复计算，加快推理速度，兼容昇腾 NPU 和 CUDA GPU。
把局域网内其他电脑的磁盘挂载到本机文件管理器，像本地磁盘一样直接打开文件，省去手动传输。
基于 3D LiDAR 扫描的图表示，把地面和地面上可通行区域与障碍物分割开，用于机器人导航中的可通行性判断。
面向动态环境的视觉 SLAM 框架，能同时估计相机里程计、静态地图以及场景中运动物体的位姿与结构，解决传统 SLAM 在动态场景下定位漂移的问题。
把 ZED 立体相机接入 ROS 2 的官方封装包，提供深度、点云、视觉里程计、SLAM 和人体骨骼跟踪等话题与节点，方便机器人项目直接调用。
基于动态高斯泼溅的高保真导航仿真器，为具身导航和视觉语言导航研究提供逼真的三维场景与动态人体渲染。
基于 Qt 的开源远程桌面与远程控制工具，集成 VNC、RDP、SSH、Telnet 和终端，还附带网络工具与播放器，一个客户端就能连各种远程环境。
基于 llama.cpp 的推理分支，针对 Ampere 架构 Nvidia 显卡（尤其 RTX 3090/3090 Ti）深度优化，在长上下文场景下显著提升生成速度，并支持低显存配置跑 200K 以上上下文。
轻量跨平台的 CPU/GPU 实时监控命令行工具，直接调用厂商 API 获取准确硬件数据，并用 ASCII 图表直观展示。
Pronto 是面向足式机器人的状态估计库，提供核心算法、ROS 封装和消息定义，帮助四足、双足机器人在行走中实时估计自身位姿与运动状态。
把 YOLOX 目标检测封装成 ROS2 节点，支持 ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT、TFLite 等多种推理后端，方便机器人项目直接接入实时检测。
基于 GStreamer 和 TensorRT 的 GPU 加速实时视频与多传感器分析 SDK，可在边缘、本地和云端搭建多路视频 AI 推理流水线。
为 LoRa 节点实现距离向量路由协议的 C++ 库，让 ESP32、Arduino 设备组成自组网，在无蜂窝网络环境下多跳转发消息。
基于 Qt 的 TCP/UDP 网络调试助手，支持收发数据与文件传输，方便排查网络通信问题。
RaBitQ 官方向量量化与近似最近邻检索库，提供 C++ 和 Python 接口，用 SIMD 加速高维向量的相似度搜索。
Nitrokey 硬件安全密钥的桌面客户端，跨 Windows、Linux、Mac 管理密码库、一次性密码和加密存储，让敏感凭据留在硬件里而不是电脑上。
基于 Qt6 的跨平台截图与录屏工具，支持静态截图、视频和 GIF 录制，还带快速预览，适合日常抓屏和做演示动图。
基于 Anime4K 着色器的动漫视频超分图形界面，能把放大后的视频直接保存到本地，省去命令行配置的麻烦。
用 ESP32-C3 加小 OLED 屏做桌面硬件监控，配套 Windows/Linux 程序实时推送 CPU、GPU、内存和磁盘占用，电脑休眠时自动切换 12 种复古动画时钟。
基于 llama.cpp 和 GGUF 的 VLA 模型统一推理运行时，用 C++ 实现，支持量化部署，让机器人视觉-语言-动作模型能在本地高效跑起来。
基于 DirectX 的 Windows 屏幕录制库，能同时采集屏幕画面和系统音频并混音，再用 Media Foundation 编码成视频文件。