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跨平台 Python 库，用来采集进程和系统运行状态，CPU、内存、磁盘、网络、传感器等指标都能直接读取，省去自己适配不同操作系统。
100 行代码的极简 LLM 框架，用图编排 Agent 工作流，让 Agent 自己搭建 Agent，适合想快速上手又不想被重型框架绑住的场景。
面向 AI 开发者的实验追踪与模型管理平台，记录训练指标、超参数和数据集版本，支持从实验到生产的全流程协作。
云原生 Web 应用防火墙，基于 Nginx 和 ModSecurity，开箱即用地为容器与 Kubernetes 环境提供反爬虫、DNSBL、Let's Encrypt 等安全防护。
本地跑实时语音转文字，带流式识别、说话人分离和翻译，还兼容 OpenAI/Deepgram 接口，适合自建低延迟转写服务。
开源异步编码智能体，可后台自动完成改代码、修 bug 等开发任务，支持 Anthropic、OpenAI 等模型。
基于 GDB 和 LLDB 的调试插件，把内存查看、反汇编、堆分析和漏洞利用开发常用操作做得更顺手，适合 CTF 与逆向调试。
面向生产环境的多智能体编排框架，把 Claude、OpenAI 等模型和 Agent 技能统一管理起来，支持人工介入，让自主智能体真正能上线跑业务。
面向云端和数据中心的高性能推理服务端，支持多种深度学习框架模型部署，并可在边缘设备上运行。
高性能 Python 库，用来从 PDF、EPUB 等文档中提取文本、表格和图像，并做格式转换与页面操作，适合搭建文档解析和 RAG 数据管道。
递归式互联网扫描器，面向渗透测试和漏洞赏金场景，自动完成资产发现、攻击面管理与 OSINT 信息收集。
基于 Python 和 PyQt 的跨平台下载管理器，支持 HTTP、FTP、BT 磁力链和 HTTP/3，用异步架构把多种下载协议整合到一个界面里。
基于 PyTorch 的深度强化学习库，提供 DQN、DDPG、A2C、模仿学习等算法实现，接口简洁，方便快速搭建和对比实验。
Kedro 是一个面向生产环境的数据科学工具箱，用软件工程最佳实践帮你搭建可复现、易维护、模块化的数据工程与数据科学流水线。
跨平台桌面标注工具，支持文本、图像、视频、点云和多模态数据，内置 AI 模型辅助预标注，可导出多种格式。
把网页直接当像素图像来检索的 RAG 引擎，跳过 HTML 解析，靠视觉语言模型做原生搜索，适合构建多模态 Agent 的长期记忆。
一份面向 DeFi 开发者的学习路线图与工具手册，汇总 DApp 开发所需的优质工具、参考资料和知识库，帮新手按图索骥入门智能合约开发。
能深入解析 PDF 中每个字符、矩形和线条的位置信息，方便提取文本和表格，适合处理结构复杂的 PDF 数据。
用 GRPO 强化学习给多步 Agent 做在线训练，让 Qwen、Llama 等模型在真实任务里边干边学，提升实际表现。
三行代码就能完成训练和调参的 AutoML 框架，自动搞定表格、图像、文本和时间序列任务，省去手动选模型和调超参的麻烦。
把分散在多家云上的 GPU 资源统一调度成一台「AI 超算」，自动选最便宜的可用算力跑训练、微调和推理任务，省去手动比价与跨云管理。
把自然语言、代码、Terraform/K8s、SQL、OpenAPI 等源文件自动转成可编辑、可测试的 draw.io 架构图，支持增量同步、漂移对比和 CI 架构测试。
单文件实现的深度强化学习算法集合，涵盖 PPO、DQN、SAC 等主流算法，代码简洁易读，适合做研究和快速实验。
基于 PyTorch 的 YOLOv3 系列实现，覆盖训练、验证、推理全流程，并支持导出 ONNX、CoreML、TensorRT 等多种格式，方便做实时目标检测和边缘部署。