01
开源 3D 俄罗斯方块
这个开源项目有点意思，将经典的俄罗斯方块游戏以三维立体的形式在网页浏览器中呈现出来。
该项目采用了 React 作为前端框架来构建用户界面和游戏逻辑组织。为了实现 3D 渲染效果，它深度集入了 Three.js 库用于在网页上创建和展示复杂的 3D 图形。
开源地址：https://github.com/RylanBot/threejs-tetris-react该项目为对 3D 网页游戏开发、Three.js 与 React 结合感兴趣的开发者提供了一个具体的实践案例。
02
分析代码的屎山等级
fuck-u-code 这个开源项目，有点意思。
项目名字就非常直白且戏谑，这其实是一个代码质量分析工具能识别项目中的「屎山代码」，也就是那些质量低下、难以维护的代码片段或文件。
开源地址：https://github.com/Done-0/fuck-u-code它会扫描指定的项目目录，对代码进行多方面的评估。它不仅仅分析单一指标，而是综合考量七个关键维度来给代码打分。
这些维度包括代码的循环复杂度、函数的长度、注释的覆盖率、错误处理的完善程度、命名是否符合规范、代码是否存在重复以及整体代码结构的合理性。
最终，它会给出一个 0 到 100 分的屎山指数，需要特别注意的是，在这个评分体系里，分数越高意味着代码质量越差、越接近"屎山"状态。
03
NotebookLM 的开源替代品
Open Notebook 是 Google NotebookLM 的开源替代品。
开源地址：https://github.com/lfnovo/open-notebook类似 NotebookLM ：它能高效地组织和管理多模态的研究内容，支持处理 PDF 文档、视频、音频、网页、Office 文档等多种格式。
它提供了一个集成的环境，左侧管理研究源材料，中间用于创建和管理笔记，右侧则用于与 AI 进行基于研究内容的上下文对话。
还有一个特色功能是强大的播客生成能力。你能创建具有 1 到 4 个不同风格和角色配置的播客主持人，生成专业的多主播播客节目脚本，提供了比一些竞品更灵活的选项。
用这个开源项目，对数据和 AI 模型能完全掌控权，隐私优先，可以在自己的环境中部署运行，确保敏感的研究内容不会上传到云端，由用户自己掌握。
04
命令行里的 AI
Kode是一个强大的开源 AI 助手，运行在你的终端里。两周就 1.4K 的 Star 了。
简单来说，它就像是一个住在你命令行里的智能编程搭档。类似 Claude Code。
能把 AI 直接集成到开发者的工作流中，帮助用户理解代码库、编辑文件、执行命令以及处理复杂的开发任务。
开源地址：https://github.com/shareAI-lab/KodeKode能够灵活地集成、切换并协同使用多个不同的AI大模型。它内置了智能的任务分配策略，可以根据任务的性质，自动或按用户指令选择调用最擅长该任务的特定模型。
这个开源项目的一个开发者是 Xinlu Lai，00 后，也是 Llama3 中文版的作者。
05
Meta 开源的视觉模型家族
这是 Meta 发布的 DINOv3 视觉基础模型的官方 PyTorch 参考实现和预训练模型库。
开源一周就 5K 的 Star 了。
开源地址：https://github.com/facebookresearch/dinov3DINOv3 是一个强大的视觉模型家族，能生成高质量、通用的图像特征，无需针对特定任务进行微调（Zero-shot），就能在多种计算机视觉任务（如图像分类、分割、深度估计等）上取得优异性能。
该项目提供了多种规模的预训练模型（如 ViT 和 ConvNeXt 架构），支持通过 PyTorch Hub 或 Hugging Face Transformers 加载，并包含训练、评估以及应用示例的代码。
06
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