开源模块化《巫妖王之怒》MMORPG 服务端，基于 MaNGOS 和 ScriptDev2 演进，用来搭建可自定义的魔兽世界私服。

Detectron2 是 Facebook 开源的目标检测与分割平台，提供模块化架构和丰富预训练模型，方便快速搭建和训练视觉识别任务。

用 Rust 构建模块化、可扩展 LLM 应用的框架，把模型调用、Agent 编排和工具集成做成可组合组件，适合追求性能与类型安全的团队。

给 GDB 加一个模块化可视化面板，调试时自动分屏显示源码、汇编、寄存器、栈和断点等信息，省去反复敲命令。

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。

免费开源的跨平台 C# 游戏引擎，前身是 Xenko，支持 Direct3D 和 Vulkan，用 C# 就能开发 3D 游戏并发布到多个平台。

构建容器化系统的开源协作项目，提供可拼装的组件，用来搭建和定制自己的容器平台，也是 Docker 的上游基础。

基于知识图谱的模块化检索增强生成系统，把文档抽成实体关系图，让大模型在回答复杂问题时能跨文档做全局推理。

基于 PyTorch 的目标检测工具箱与基准库，集成了 Faster R-CNN、DETR、Grounding DINO 等主流模型，方便训练、评测和复现检测与分割算法。

基于 TypeScript 的 Web 3D 游戏与渲染引擎，封装 WebGL/WebGPU/WebXR，让开发者直接在浏览器里搭建高性能 3D 场景和游戏。

面向大模型后训练的强化学习框架，用混合编程模型把 RLHF 训练流程编排得灵活又高效，方便扩展和跑大规模实验。

一套面向 Zsh 的配置框架，把提示符主题、插件管理和常用命令别名打包成开箱即用的模块，省去手动编写 .zshrc 的麻烦。

一个面向 NeRF 与高斯泼溅的协作式训练与可视化工作室，把多视角照片转成三维场景，简化了从数据到渲染的完整流程。

微软官方出品的 MCP 入门课程，用 .NET、Java、TypeScript、Rust、Python 等多语言实战示例，教开发者搭建模块化、可扩展且安全的 AI 工作流。

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。

静态扫描基础设施即代码、容器镜像和开源包，在构建阶段提前发现云配置错误与安全漏洞，避免上线后出问题。

开源 LLM 应用编排框架，用模块化管道和智能体工作流显式控制检索、路由、记忆与生成，适合搭建 RAG、语义搜索和多模态对话系统。

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 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。

一条命令就能搭好包含 Caffe、Keras、MXNet 等主流框架的深度学习 Docker 环境，省去逐个配置依赖的麻烦。

面向 iOS Shadowrocket 的规则合集，提供直连、代理、屏蔽三类规则和模块配置，自动构建每日更新，省去手动维护分流列表的麻烦。

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。

一款用 Java 开发的开源体素沙盒游戏，支持模块化扩展，适合想研究 3D 游戏引擎或参与开源游戏开发的玩家。

Apache 2.0 许可的多平台 3D 引擎，可免费开发 AAA 游戏、影视级 3D 场景和高保真仿真，无商业授权负担。

轻量模块化的 C++11 图形中间件，帮游戏和数据可视化项目快速接入 OpenGL、Vulkan 等底层图形接口，省去自己搭渲染管线的麻烦。

面向 JavaScript/TypeScript 的现代 HTML5 游戏引擎，支持 2D/3D、WebGL/WebGPU 渲染，内置物理、Tiled 地图、glTF 与 WebAudio，省去自己搭底层。

用 LangGraph 搭建的模块化 Agentic RAG 教学项目，几分钟就能上手理解检索增强生成智能体的完整流程。

用 Nix 声明式管理 macOS 系统配置，把软件包、launchd 服务和 dotfiles 统一写进配置，实现可复现的系统环境。

模块化 3D Gaussian Splatting 框架，把训练、渲染、数据集和评估拆成可替换组件，方便做多视角重建与新视角合成的实验对比。

用 Bash 写的模块化 dotfiles 管理框架，把配置文件拆成可插拔模块，方便按需组合和定制，跨 Linux、macOS、Windows 统一安装。

一套面向考研、考公、科研与竞赛的模块化笔记模板，同时提供 LaTeX、Typst、Markdown 三个版本，内置 7 步结构与 6 种场景模板，开箱即用。

基于 Apache Spark 的 AutoML 库，用强类型 DSL 搭建模块化、可复用的机器学习工作流，减少手工调参。

模块化 RAG 框架，能自由替换 LLM、嵌入模型和向量库，还支持 MCP 接入外部工具与数据源，省去重复搭建检索增强流程的功夫。

模块化 C++ SLAM 框架，支持激光雷达、视觉与图优化，用于移动机器人的定位与建图。

模块化、不绑定技术栈的 AI 编码代理工具包，让代理自动发现、复现并修复代码与硬件安全漏洞。

生产级模块化 Unity 游戏框架，内置类虚幻 GAS 玩法能力系统、零 GC 核心、HybridCLR 热更新和 Luban 配置管线，帮团队把构建、图集和 CI 流程做成数据驱动。

自托管的个人生活管理平台，把日历、笔记、财务、密码、照片、音乐等模块集中到一处统一打理。

微软开源的神经架构搜索（NAS）研究框架，提供快速、可复现、模块化的实验流程，帮你在 PyTorch 上跑 DARTS、Petridish 等 NAS 算法并做超参优化与模型压缩。

用 Python 编写的模块化恶意软件载荷生成器，通过压缩、编码、加密和 PE 格式混淆等手段绕过杀毒软件与 EDR 检测，常用于渗透测试。

面向 AI 原生应用的开源模块化后端，把数据接入、ETL 和知识库管理打包好，方便你直接搭建 RAG 和智能体应用。