一站式 MLOps/LLMOps 平台，把实验跟踪、数据管理、流水线编排和模型服务整合在一起，帮团队把 AI 训练与部署流程自动化。
自托管的个人仪表盘，把 RSS、Reddit、监控状态等各种信息源聚合到一个页面，适合家庭实验室和服务器运维场景。
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。
一套纯 Markdown 的轻量技能包，让 Claude Code、Codex 等 LLM 智能体在无人值守时自主完成机器学习研究：跨模型评审、想法发现与实验自动化。
面向 AI/ML 工作流的 Python 编排框架，用装饰器写 DAG，支持本地到 Kubernetes、多云部署，并带实验追踪和成本优化。
只需几行代码就能把 PyTorch 模型跑在任意设备或分布式配置上，自动处理混合精度（含 fp8）和 FSDP、DeepSpeed 配置，省去手写分布式训练样板代码的麻烦。
基于 PyTorch 的目标检测全家桶，覆盖训练、推理、实例分割、图像分类和模型导出，开箱即用，适合快速落地视觉任务。
一款用 Java 写的自动化塔防 RTS 游戏，玩家要搭建传送带和工厂产线来供弹防御，支持安卓和桌面多平台。
开源 AI 工程平台，覆盖智能体、大模型和传统机器学习，帮团队调试、评估、监控和优化生产级 AI 应用，同时控制成本并管理模型与数据访问权限。
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。
用 Go 写的通用 HTTP 反向代理和端口转发工具，带网页管理界面，适合在家庭实验室里把内网服务映射到子域名或对外暴露。
MIT 6.S191 深度学习入门课的实验材料，用 Jupyter Notebook 带你动手实现计算机视觉、强化学习和音乐生成等模型，适合边学理论边写代码。
用 Python 和 Selenium 自动完成 Instagram 上的点赞、关注、评论等互动操作，适合需要批量运营账号或做社媒自动化的人。
面向 Apple silicon 的数组计算框架，让机器学习模型能直接在 Mac 芯片上高效训练和推理，省去折腾 CUDA 的麻烦。
用 Bash 脚本给 Mac 和 Linux 上的 Spotify 桌面客户端去广告，装完就能屏蔽音频和横幅广告，不用改客户端本体。
开源音乐生成基础模型，用符号规划、零样本翻唱和智能体编辑从歌词生成完整歌曲，适合研究音乐生成与风格迁移。
把 NumPy 风格的 Python 代码自动微分、向量化并 JIT 编译到 GPU/TPU，写起来像 NumPy，跑起来像高性能计算。
低代码 AutoML 平台，几行 Python 代码就能完成分类、回归、聚类和异常检测的建模与调参，4.0 版改用 sklearn 原生引擎并加了 React 控制台。
给 Spotify 桌面客户端打补丁，屏蔽广告并阻止自动更新，Windows 用户装完就能清爽听歌。
DeepSeek 开源的 Agent 编排框架，把模型、工具、记忆等所有能力都做成可插拔插件，方便按需拼装和扩展智能体。
输入一段文本就能生成带笑声、叹息等非语言声音和背景音乐的语音，效果自然，适合做创意配音和音频内容原型。
自托管的网站与服务可用性监控面板，支持 HTTP、TCP、Ping 等多种探活方式，通过实时图表和告警通知掌握服务宕机情况。
用 LLM 从非结构化文本里自动抽取实体和关系，直接建成 Neo4j 知识图谱，省去手工建模和写 Cypher 的麻烦，适合做 GraphRAG 和知识库。
轻量级容器管理界面，用图形化方式管理 Docker、Swarm 和 Kubernetes 集群，省去反复敲命令行。
用 Go 写的轻量级自托管 Git 服务，一条命令就能在服务器或树莓派上跑起来，适合小团队替代 GitHub 私有仓库。
面向 AI 研究者的开源实验环境，可在本地硬件到 GPU 集群之间无缝训练、评估和扩展大模型与扩散模型。
开源复现 DeepMind AlphaEvolve 的进化式编码 Agent，用遗传算法和分布式进化自动搜索并优化代码，适合做算法发现与程序自动改进。
医学影像分割的深度学习工具箱，开箱即用，能自动配置训练流程，在 CT、MRI 等 3D 数据上达到竞赛级精度。
用大模型智能体做量化交易，支持多智能体协作、策略回测和 MCP 接入，让个人也能搭起自己的自动交易助手。
用遗传编程自动搜索并优化机器学习流水线，涵盖特征工程、模型选择和超参数调优，省去手工试错。
一个面向真实任务自动化的多智能体协作框架，通过优化工作流学习让多个 Agent 分工配合完成网页交互等复杂任务。
给 Obsidian 加一个自组织的 AI 第二大脑，丢进任意资料，Claude Code 会自动阅读、建立链接并归档成纯 Markdown 知识图谱，数据完全归你所有。
用 LLM 智能体自动完成数据挖掘、模型训练等研发流程，让 AI 驱动数据驱动的 AI 开发。
基于 PyTorch 的深度学习高层封装库，用少量代码就能训练出高精度模型，配套 notebook 教程降低入门门槛。
终端里直接跑的免费编码 Agent，自动接入当前最强的免费模型，可替代 Claude Code 做日常写码和任务编排。
一款免费流媒体音乐播放器，自动从网络聚合搜索并播放音乐，支持桌面端，还提供 MCP 服务供 Agent 调用。
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。
用 PyTorch 从零实现的轻量级 vLLM，代码精简易读，适合学习大模型推理引擎的调度、KV Cache 和 PagedAttention 等核心机制。
一条命令在 Ubuntu、Debian、CentOS 等主流 Linux 上装好 OpenVPN 服务端，自动生成客户端配置，省去手动配置证书和网络的麻烦。
用多分辨率哈希编码把 NeRF、SDF 等神经图形基元的训练从几小时压到几秒，实时渲染三维场景。