高性能可观测性数据管道，用 Rust 编写，统一采集、转换并转发日志、指标和事件，替代多套采集代理。
用声明式 YAML 编排数据管道、基础设施、业务流程和 AI Agent 的开源控制平面，事件驱动、支持任意语言、可 Git 版本化，能扛住百万级执行。
用 Python 编排数据管道和资产，把开发、生产到可观测性串起来，适合数据工程和 MLOps 场景。
免费 9 周数据工程课程，带你从零搭建生产级数据管道，覆盖 Docker、Spark、Kafka、dbt 等主流工具实战。
用 Python 编排数据管道的工作流框架，带重试、调度和可观测性，让数据与 ML 流水线在生产环境稳定跑起来。
高性能 AI 流水线引擎，C++ 内核搭配 50+ 可扩展 Python 节点，支持多模型提供商、向量数据库和 Agent 编排，可在 IDE 中构建调试 LLM 工作流。
GPU 加速的数据预处理库，提供高度优化的图像、音频处理算子和执行引擎，解决深度学习训练中数据管道拖慢 GPU 的瓶颈。
开源的 ML 与 LLM 可观测性框架，用 100+ 指标评估、测试并监控表格数据到生成式 AI 的数据管道与模型表现。
面向人类友好的深度学习 API，用 Python 编写，可跑在 TensorFlow、JAX、PyTorch 上，帮开发者快速搭建和训练神经网络。
用 Python 代码定义、调度和监控数据工作流，把 ETL/ELT 管道写成 DAG，告别手写 cron 和脚本拼接。
基于 Python 类型注解快速构建命令行工具，底层封装 Click，写少量代码就能得到带参数校验和自动补全的 CLI。
开源 LLM 应用可观测与评估平台，能追踪调用链路、跑评测实验，帮团队定位问题并持续优化提示词和模型效果。
把任意网站变成命令行工具，让 AI Agent 复用你已登录的浏览器会话执行网页操作，省去重复登录和手动点击。
跨平台剪贴板管理器，能保存历史记录、搜索和编辑内容，还支持脚本自动化，解决复制粘贴内容容易丢失、难以复用的问题。
把 Apify Store 上数千个现成爬虫和自动化工具封装成 MCP 服务，让 AI Agent 直接抓取社交媒体、搜索引擎、地图和电商网站的数据。
把 PDF、扫描件和图片解析成带版面结构、表格和文本的富结构化数据，适合做文档入库和 RAG 前的预处理。
用 Python 语法写脚本的跨平台 shell，兼容 bash 命令，适合数据工程和 DevOps 场景，也能被 AI 编码工具直接调用。
OpenTelemetry 的可观测性数据收集器，统一接收、处理和导出指标、日志、链路等遥测数据，帮你在不同后端之间解耦采集与上报。
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。
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。