2025年12月13日星期六

推荐 10 个本周 yyds 的 GitHub 项目。

01

腾讯开源的知识库

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这个开源项目是腾讯微信团队开源的一款基于 AI 大模型的文档深度理解与语义检索框架。现在在 GitHub 上已经有 8.4K 的 Star。

它不仅仅是一个简单的 RAG 工具,而是一个企业级的、模块化的全流程解决方案,解决复杂异构文档的知识提取与精确问答难题。

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WeKnora 能够 PDF、Word、图片等内容转化为高质量的智能知识库。

而且能够处理复杂的图文混排文档,它不仅能提取文本,还能通过 OCR 和版面分析技术理解表格、图片中的语义信息,从而构建统一的结构化知识中心。

与传统的关键词搜索不同,WeKnora 结合了深度语义理解,能够根据用户的上下文提供精准的答案,并支持追溯原文出处。

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WeKnora 的另一大亮点是其现代化的 Agent 智能体能力与高扩展性设计。 它不仅支持 ReACT 模式进行多步推理和联网搜索,还兼容 MCP,挺给劲儿的。
开源地址:https://github.com/Tencent/WeKnora

02

AI 画流程图

这是一个基于 Next.js 构建的 Web 应用程序,巧妙地 AI 的能力与draw.io 相结合。

通过自然语言对话来生成和修改图表,将手动拖拽转变为意图驱动的绘图模式。

比如你说:画一个登录流程图。
AI 就会自动分析意图并生成符合 draw.io 标准的 XML 数据,直接在画布上渲染出完整的图表。
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而且还支持上传一张手绘草图、截图或现有的图表图片,AI 利用多模态视觉能力会识别图片中的元素与结构,并将其复刻为可编辑的 draw.io 图表。

这对于将白板会议记录数字化非常有用。改天单独写一篇文章,介绍一下这个开源项目。

开源地址:https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io

03

Agents.md

这个叫 agents.md 的开源项目,现在已经 1 万的 Star 了。看它的名字,也差不多能猜出来,这个开源项目是做啥的。

这是一个专门为  AI Coding Agents 设计的文档格式标准。你可以把它理解为写给机器看的 README。

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传统 README.md 是写给人类开发者看的,用来介绍项目背景、安装步骤和贡献指南啥的。

 AGENTS.md 文件则是写给 AI,比如 Cursor, Claude Code 看的。它以 AI 更容易理解的结构化方式,提供了项目的上下文、代码规范、架构决策和工作流指令。

开源地址:https://github.com/agentsmd/agents.md

04

Notebook LLM 开源平替

这个开源项目之前介绍过,是 Google Notebook LLM 的开源平替。现在已经 14.5K 的 Star 了。

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你可以上传各种资料(PDF、网页、音频、视频等),然后利用 AI 对这些资料进行深度理解、问答、摘要,甚至将其转化为类似播客的音频对话

GitHub 上 Google Notebook LLM 的开源替代品还挺多的,改天写一篇文章集中盘点一下。

开源地址:https://github.com/lfnovo/open-notebook

05

开源看板工具

Fizzy 是 37signals 推出的反复杂化开源看板工具,它的特色就是简单、简约。为软件团队提供一个轻量、聚焦且具有生命力的任务管理平台。 

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它通过引入熵(自动清理陈旧任务)和金票(视觉化优先级)等独特机制,解决了传统 bug 追踪系统中任务无限堆积和优先级通胀的顽疾,让团队能够专注于当下真正重要的工作。

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Fizzy 既是 Jira/Trello 的极简替代品,也是 Rails 社区的一份厚礼。 

无论你是寻找一个不臃肿的任务管理工具来逃离配置地狱,还是想研究世界顶级 Rails 团队的最新代码实践,Fizzy 都是一个极具价值的开源项目

开源地址:https://github.com/basecamp/fizzy

06

简历匹配器

这个叫 Resume-Matcher 的开源项目现在已经 24.7K 的 Star 了。
如果你最近在找工作,简历投出去石沉大海,从来没有回音,可以了解一下这个开源项目。
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现在很多公司初筛简历,都会看你的简历里没有包含职位描述里的关键词。如果没有相关关键词或者格式机器读不懂,你就不会被初筛选中。

这个 Resume Matcher 就是专门为了解决这个问题,它能分析你的简历,提前告诉你:你的简历如果不改这几个词,系统就会把你刷掉。

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开源地址:https://github.com/srbhr/Resume-Matcher

07

本地 AI 编程 Agent

Goose 是由 Block 公司(原 Square)推出并开源的一款高性能 AI 编程Agent, 可以 AI 模型真正具备在你自己电脑上执行工程任务的能力。 

这个开源项目有 2.4 万的 Star。

与传统的代码补全工具不一样,Goose 运行在终端中,能够自主执行 Shell 命令、读写文件、运行测试并修复错误,充当一个全天候待命的 AI 结对程序员。

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这个项目最大的技术壁垒在于它是 MCP 的旗舰级实现,且完全采用 Rust 编写。

这赋予了 Goose 极高的扩展性和性能,让开发者通过标准的 MCP 协议为其添加各种工具插件,比如数据库访问、云服务操作。

同时支持用户自由切换底层大模型(如 GPT-4, Claude 或本地模型),避免了被单一厂商锁定。

开源地址:https://github.com/block/goose

08

AI 智能体安全中间件

HumanLayer 是一个为 AI 智能体增加安全护栏的开源 SDK,解决全自动 AI 在生产环境中可能产生的不可控风险。 

它通过极其简单的代码侵入拦截 AI 对关键工具的调用,强制引入人工审批环节,确保支付、发邮件、删库等危险操作都在人类的监督下进行。

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但其实很多 AI 大模型的系统底层提示词,在关键风险环境都有相关的链接。

这个开源的 SDK 相当于自己加了一道保险。

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开源地址:https://github.com/humanlayer/humanlayer

09

其它本周最火

还有其它本周最火的 GitHub 开源项目,之前介绍过,直接看看下面这张图吧:

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这个公众号历史发布过很多有趣的开源项目,如果你懒得翻文章一个个找,你直接关注微信公众号:逛逛 GitHub ,后台对话聊天就行了:

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