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在 Mac 上基于 Apple Silicon 用 MLX 跑视觉语言模型的推理与微调工具包，支持 LLaVA、Pixtral、Florence2 等多种 VLM，本地即可完成多模态任务。
抓取 Claude Code 和 Codex 实际发给 API 的请求，逐段拆解 token 消耗与费用，帮你看清每次调用钱花在哪。
为 AI 原生软件开发生命周期构建上下文图谱，把代码库和开发流程知识组织成可检索的图结构，让 AI 代理更准确地理解项目上下文。
用 8 个专家 Agent 组成一个统一的虚拟高管团队，对外呈现一致的高管人格，基于 FastAPI 和 Next.js 搭建，适合做多智能体协作与 RAG 决策辅助。
Python 静态代码分析工具，检查编码规范（PEP 8）、潜在错误和代码异味，帮你在提交前发现问题。
低代码 MCP 框架，用可视化方式快速搭建复杂 RAG 流水线，省去大量胶水代码，适合快速验证检索增强生成方案。
汇总免费 ClashX 与 V2Ray 订阅链接和节点，帮需要科学上网的人快速找到可用代理配置。
面向系统工程师的实战课程，在 Apple Silicon 上从零搭建一个迷你 vLLM 推理引擎并跑通 Qwen 模型，帮你搞懂大模型推理系统的内部机制。
提供一套稳健的训练配方，用人类和 AI 偏好数据对齐语言模型，涵盖 SFT、DPO 等流程，帮你把基座模型调成听话好用的助手。
基于 Nano Banana Pro 的小红书图文一站式生成器，输入一句话就能同时产出笔记文案和配图，省去分别写稿和找图的麻烦。
给编码 Agent 做黑盒成本控制的工具，通过经验驱动的方式压降 Claude Code、Codex 等 Agent 的调用开销。
把 Kokoro-82M 语音合成模型封装成 OpenAI 兼容 API，用 Docker 一键部署，支持多说话人、SSML 和字幕时间戳，CPU、AMD、NVIDIA 都能跑。
面向 MLOps 与 LLM 工作流的可扩展平台，把数据管道、模型训练到 Agent 部署串成可复现流程，并统一追踪元数据与实验。
把超大图像切成小块做切片推理，再拼回完整结果，兼容任意检测/分割模型，还带交互式界面和误差分析图。
整理大模型与多模态推理加速论文和配套代码的资源清单，涵盖 Flash-Attention、Paged-Attention、低比特量化与并行策略等方向，方便快速定位和复现关键技术。
主动感知上下文的 AI 助手，结合上下文工程与 ChatGPT Pulse 思路，自动收集并组织相关信息，为对话提供持续记忆和主动提醒。
一套透明高效的 Python 金融分析工具包，可拉取市场与财报数据，计算基本面、因子和绩效指标，并支持 MCP 接入 Agent 工作流。
面向体育场景的计算机视觉工具库，提供足球等运动的检测、关键点识别与图像嵌入能力，可直接用于球员追踪和赛事数据分析。
从 Google Drive 下载公开文件的小工具，curl/wget 搞不定大文件或病毒扫描提示时用它，一条命令就能拿到文件。
开箱即用的终端 Agent 框架，自带 TUI 界面，支持 ReAct 与 Agent Team 多智能体协作，macOS/Linux 一条命令即可运行，无需预装或强依赖 Docker。
一键把 Markdown 和 ChatGPT、DeepSeek 等网页 AI 对话原样粘贴进 Word、WPS、Excel，公式表格排版不乱，省去手动调格式的麻烦。
基于 Python 和 OpenCV 的视频场景切换检测工具与库，能自动识别视频中的镜头切换和转场，方便做视频分段、剪辑和内容分析。
从 LLM 基础讲到用 LLMOps 最佳实践把 RAG 应用部署到 AWS 的实战手册，覆盖微调、评估与 ML 系统设计。
基于 PyTorch Lightning 和 Hydra 的深度学习实验模板，帮你快速搭好规范的项目结构、配置管理和可复现的训练流程。