Trivy：一个命令行工具，扫描容器、代码仓库和Kubernetes中的漏洞与配置问题 | trivy
一句话定位 Trivy 是 Aqua Security 用 Go 写的综合安全扫描器，GitHub 35k+ star。它能扫五种目标：容器镜像、文件系统、Git 仓库（远程）、虚拟机镜像、Kubernetes。内置五个扫描器：已知漏洞（CVE）、密钥泄露、IaC 配置错误、敏感信息、软件许可证。一...
一行代码调用 Copilot 代理引擎：GitHub 官方 SDK 将 AI 编程能力嵌入你的应用 | copilot-sdk
它是什么 github/copilot-sdk（8827 star）把 Copilot CLI 背后的 agent 执行引擎打包成了跨语言 SDK。你不需要自己写任务规划、工具编排、文件修改这类逻辑 —— 只需要定义一组工具，然后用自然语言告诉 Copilot 要做什么，剩下的事情 SDK 替你完成...
一个帮你系统化准备大厂技术面试的完整学习计划 | coding-interview-university
这个仓库不是普通资源集合 John Washam 用 8 个月全职备考，每天 8-12 小时，最终进了 Amazon。他把整个过程整理成一份学习计划，放在 GitHub 上。READMI 第一句话就是： > “我浪费了大量时间在不需要知道的东西上。我会帮你省掉那些时间。” 34.9 万星不是因为链接...
本地部署、多模型支持：开源 Notebook LM 替代方案 Open Notebook 实战解析 | open-notebook
项目是什么 Open Notebook 是 GitHub 上 24,436 颗星的 TypeScript 项目（MIT 协议），目标是替代 Google Notebook LM。我的判断是这个项目不承诺你“数据一定安全”，它承诺的是“控制权在你自己手上”。 官网是 open-notebook.ai，...
NVIDIA Cosmos：用统一世界模型构建物理AI，从仿真到决策的全栈方案 | cosmos
为什么说这是“世界模型”而非“视频生成” GitHub上8794个星的项目NVIDIA/cosmos，README开头就写明目标：“为机器人、自动驾驶车辆等开发能理解并模拟物理世界的智能体”。它输出的视频不是为了视觉审美，而是为了物理准确性——物体下落、机器人抓取、车辆行驶的连续状态必须符合真实物理...
79K+ Star的PaddleOCR：不只是OCR，更是LLM时代的文档结构化引擎 | PaddleOCR
PaddleOCR 现在 79588 个 star，Dify、RAGFlow、Cherry Studio 都拿它做默认文档引擎。它能把 PDF 和图片转成 Markdown/JSON，直接喂给大模型。 但项目同时给了三条完全不同的路线。输出格式相似（都支持 Markdown/JSON），适用场景、依...
本地运行、带Live2D化身的离线语音AI伴侣，专为VTuber和个性化互动设计 | Open-LLM-VTuber
一句话说清楚它是什么 Open-LLM-VTuber 是一条固定的处理流水线：麦克风采集音频 → ASR 转文字 → 大语言模型生成回复 → TTS 合成语音 → 驱动 Live2D 角色口型同步。所有组件都可以跑在你自己的电脑上，没有任何云依赖。项目本身不包含任何模型——ASR、LLM、TTS 三...
一个分7周构建生产级Agentic RAG系统的实战课程：从基础搜索到移动机器人 | production-agentic-rag-course
一篇热门教程的通病和这个项目的解法 我搜过几十篇RAG教程，结构都差不多：装个LangChain，调个OpenAI API，跑通一个PDF问答demo就收工。真到生产环境，你发现BM25和向量怎么选不知道，数据管道谁来调度不知道，Agent怎么防止乱编答案也不知道。 jamwithai/produc...
Flowsint：将开源情报调查可视化、自动化的本地图谱分析平台 | flowsint
Flowsint 是一个基于 Docker 的开源情报调查工具。它不像传统工具那样逐个请求 API 再手动整理结果，而是把每次查询的结果自动变成节点和连线，形成一张可交互的关系图谱。调查从单个线索（域名、IP、用户名）开始，工具根据你选择的“富化器”不断扩展图谱，所有数据只存在你自己的机器上。 为什...
在数据送入大模型前压缩60-95%的token，这个开源工具让AI智能体省下真金白银 | headroom
一个直观的问题 AI agent（Claude Code、Cursor、Copilot 等）每次请求都会往上下文里塞一堆东西：工具输出的 JSON、代码文件、日志、RAG 结果。实际上 LLM 读完能用的信息可能只占 10-20%，剩下的都是重复的结构、空格、注释、空行。 你为这 80-90% 的冗...
为AI编程助手而生，fff用Rust重写文件搜索，比fzf和ripgrep更快 | fff
问题：ripgrep快，但AI用起来越来越慢 单次文件搜索，ripgrep和fzf确实快，毫秒级返回。问题不在单次，在重复。 想象一个场景：你让Claude Code在代码库里“找到所有调用某函数的地方”，它先用grep搜一次，跳转到调用处，为了确认逻辑，又要搜另一个文件。一次对话中可能触发十几次查...
用150+可运行笔记本，系统掌握机器学习在量化交易中的全流程应用 | machine-learning-for-trading
项目定位：它是一本教材的代码，不是一个回测平台 stefan-jansen/machine-learning-for-trading 是《Machine Learning for Algorithmic Trading》第二版（2020年出版）的配套代码仓库。作者 Stefan Jansen，全书 ...