🚀 2025 年 10 月 GitHub 十大热门项目排行榜 🔥

欢迎来到 2025 年 10 月 GitHub 热门开源项目排行榜 ！本期榜单精选了十个备受关注的仓库，横跨从提示工程教程 、桌面代理框架 、Claude 实用指南 到金融 AI 分析 、知识记忆引擎与云存储的多样化场景 。这些项目不仅强化了 AI 学习路径、代理自主性与隐私保护，还为开发者提供了高效的集成工具与实验平台，推动开源从理论探索向生产级应用加速转型。

`prompt-eng-interactive-tutorial`

🌟 Star 数：25.3K+

📚 Anthropic 开源的交互式提示工程教程，Claude 模型优化从入门到进阶

prompt-eng-interactive-tutorial 是 Anthropic 推出的开源教育项目，提供全面的逐步指导，帮助用户掌握为 Claude AI 模型设计高效提示的技巧。它涵盖基础结构到高级链式提示与工具集成，通过 9 章互动课程与 Playground 实验环境，让学习者实践写作、调试提示。该教程强调 80/20 原则，适用于聊天机器人、法律、金融与编码等实际场景，已成为提示工程领域的热门学习资源。

基础到高级课程 ：从提示结构与常见失败模式入手，逐步深入链式提示、工具调用与检索增强生成（RAG）
互动 Playground 支持 ：内置 Claude 3 Haiku 模型的在线实验环境，便于实时测试与迭代提示示例
实战导向设计：9 章课程序列化教学，包括练习题与故障排除，覆盖聊天、分析与代码生成等用例
开源与社区友好 ：MIT 许可，鼓励贡献与扩展，适合自学或团队培训

💡 prompt-eng-interactive-tutorial 适合 AI 开发者、产品设计师及希望提升 Claude 提示效率的初学者与专家，作为提示工程实践的理想起点。

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2.

`Agent-S`

🌟 Star 数：7.7K+

🤖 开源代理框架：像人类一样使用电脑，实现自主 GUI 交互与任务自动化

Agent-S 是 Simular AI 开发的开源代理框架，旨在让 AI 代理像人类用户一样自主操作电脑。它通过 Agent-Computer Interface 实现复杂 GUI 交互，支持跨平台桌面环境自动化，已在 OSWorld 等基准上达到 SOTA 性能。该项目强调零样本泛化与安全执行，适用于研究与生产级代理开发。

自主 GUI 操作 ：利用 UI-TARS-1.5-7B 等 grounding 模型精准理解界面并执行动作，支持复杂任务如文件管理与应用导航
跨平台兼容 ：无缝运行于 Linux、macOS 与 Windows（单屏设置），便于多环境测试与部署
SOTA 性能基准 ：在 OSWorld (S3) 上达 69.9% 成功率，零样本泛化出色于 WindowsAgentArena 与 AndroidWorld
本地代码执行环境 ：安全沙箱下运行 Python/Bash 脚本，直接操控主机资源，适用于自动化脚本与工具调用

💡 Agent-S 适合 AI 研究者、代理开发者及自动化工程师，用于构建智能桌面代理与跨平台任务执行系统。

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3.

`Claude Cookbooks`

🌟 Star 数：26K+

📖 Anthropic 官方 Claude 实用食谱：Jupyter 笔记本与指南，助力开发者高效构建 AI 应用

claude-cookbooks 是 Anthropic 发布的开源资源库，汇集了使用 Claude AI 模型的实用 Jupyter 笔记本与代码指南。它涵盖从基础提示工程到高级代理构建、工具集成与技能自定义的多种场景，提供可复制的代码片段与最佳实践，帮助开发者快速集成 Claude 到项目中。该项目强调实际应用与社区贡献，已成为 Claude 生态学习与开发的热门起点。

全面笔记本系列 ：包括技能介绍（Excel/PowerPoint/PDF 生成）、金融应用（仪表盘与报告自动化）、自定义技能开发，以及工具使用（如内存管理、评估框架）
实战导向示例 ：覆盖子代理协作、PDF 解析、JSON 输出控制、提示缓存与 AWS 集成，支持从简单任务到复杂多代理系统的构建
易集成与扩展 ：提供 API 密钥设置、虚拟环境指南与贡献流程（MIT 许可），兼容 VS Code 与 JupyterLab，便于本地实验
社区驱动优化 ：鼓励 PR 提交新指南或修复，包含故障排除与性能提示，适用于编码、研究与业务自动化场景

💡 claude-cookbooks 适合 Claude 用户、AI 开发者及团队寻求实用 AI 集成灵感的实践者，作为从入门到生产的桥梁。

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4.

`nanoGPT`

🌟 Star 数：48.4K+

🤖 最简洁、高效的 GPT 训练与微调仓库，300 行代码实现中等规模 GPT

nanoGPT 是 Andrej Karpathy 推出的开源项目，旨在提供最简单、最快的从零训练或微调中等规模 GPT 模型的代码库。它基于 PyTorch，重写了 minGPT 以优先性能，适合初学者快速上手 Transformer 架构，同时支持专业级实验，如复现 GPT-2 在 OpenWebText 上的结果。该项目强调代码的可读性和可 hack 性，已成为 LLM 学习与研究的经典起点。

极简代码结构 ：核心文件仅 train.py（~300 行训练循环）和 model.py（~300 行 GPT 模型定义），易于理解与修改
高性能训练 ：支持从零训练 GPT-2 (124M) 参数模型，在 8x A100 40GB 节点上约 4 天完成；兼容 PyTorch 2.0 torch.compile() 加速
灵活加载与微调 ：可加载 OpenAI GPT-2 预训练权重，支持自定义数据集微调（如 Shakespeare 字符级训练，仅需几分钟 GPU 时间）
完整工具链 ：包含数据准备、采样生成、评估基准脚本，以及分布式训练（PyTorch DDP）；额外支持模型剖析与性能基准测试

💡 nanoGPT 适合 LLM 初学者、研究者及希望快速原型化 GPT 变体的开发者，作为 Transformer 实践的理想入门工具。

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5.

`ebook2audiobook`

🌟 Star 数：14.1K+

📚🔊 AI 驱动的电子书转有声书工具，支持语音克隆与 1100+ 语言

ebook2audiobook 是一个开源项目，由 DrewThomasson 开发，专注于将非 DRM 电子书（EPUB/MOBI 等）自动转换为高质量有声书。它集成多种先进 TTS 模型，支持章节拆分、元数据嵌入、语音克隆与多语言输出，提供 Gradio Web UI、CLI 与 Docker 部署选项。该工具强调低硬件需求与自然语音合成，已成为内容创作者与残障辅助的热门选择，尤其在多语种 audiobook 生成领域脱颖而出。

章节化智能转换 ：自动解析电子书结构，按章节生成独立音频文件，支持元数据（如标题、作者）嵌入 M4B/MP3 输出
多 TTS 模型集成 ：兼容 Coqui XTTSv2、Bark、VITS、Fairseq 等引擎，提供高保真语音合成与可选语音克隆（基于用户音频样本）
超广语言覆盖 ：支持 1107+ 语言（默认英语），通过 ISO 代码轻松切换，适用于全球内容本地化
部署灵活高效 ：最低 4GB RAM 运行，支持 CPU/GPU/MPS 加速；一键 Docker 启动，包括 Colab/Kaggle 远程选项，便于实验与生产

💡 ebook2audiobook 适合内容创作者、AI 音频爱好者、残障辅助工具开发者及多语种 audiobook 生产团队，用于快速从文本到语音的自动化转换。

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6.

`WinBoat`

🌟 Star 数：14K+

🐧 Windows 应用无缝运行在 Linux 桌面，优雅集成与自动化部署

winboat 是一个开源项目，由 TibixDev 开发，专注于在 Linux 环境中提供 Windows 应用的原生级集成体验。它利用 Docker 容器、FreeRDP 和 KVM 虚拟化技术，构建优雅的 Electron 界面，支持一键自动化安装、文件系统共享与资源监控。该工具允许用户运行单个 Windows 应用或访问完整桌面，已成为 Linux 用户桥接 Windows 生态的热门桥梁，尤其适用于开发、办公与跨平台迁移场景。

优雅桌面集成 ：Electron 驱动的 UI 将 Windows 应用作为原生 Linux 窗口运行，支持全屏桌面访问与智能卡直通
自动化部署流程 ：通过简单偏好设置完成 Docker + KVM 容器安装，兼容主流 Linux 发行版，便于快速上手
文件系统与资源共享：自动挂载用户主目录，实现双系统间无缝文件访问，内置监控工具跟踪性能与资源使用
社区活跃 Beta 版 ：MIT 许可鼓励贡献，目前处于 0.9.0 特性冻结阶段，支持 Discord 与社交渠道反馈

💡 winboat 适合 Linux 桌面用户、开发者及混合环境团队，用于简化 Windows 软件兼容与提升跨平台生产力。

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7.

`Supermemory`

🌟 Star 数：13.1K+

🧠 AI 时代的高速可扩展记忆引擎与应用，支持多源存储与 LLM 无缝集成

supermemory 是一个开源的记忆管理引擎和应用，专为 AI 时代打造，提供极致快速、可无限扩展的记忆存储与检索能力。它允许用户轻松从笔记、链接、文件等多种来源添加记忆，支持与 Notion、Google Drive 等服务的集成，并通过聊天界面智能交互。同时，借助 MCP 协议，它能将记忆暴露给任意 LLM，实现跨工具的无缝知识共享。该项目已成为个人知识库、AI 代理增强与生产力工具的热门选择。

多源记忆导入 ：支持 URL、PDF、纯文本、笔记、链接与文件格式，一键粘贴、上传或链接添加，便捷高效
外部服务集成 ：无缝连接 Notion、Google Drive、OneDrive 等，实现统一记忆管理和跨平台同步
智能聊天交互 ：通过"Open Chat"功能与记忆对话，快速检索与生成洞见，提升知识利用率
MCP 协议赋能 ：一键集成到任意 AI 工具（如 ChatGPT 等），无登录、无付费，支持多 LLM 共享记忆
开发与贡献友好 ：基于 Bun 构建，提供完整贡献指南、Issues 标签与本地开发环境，鼓励社区优化

💡 supermemory 适合 AI 爱好者、知识工作者、开发者及构建智能代理的团队，用于持久化记忆存储与跨 AI 工具协作。

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8.

`TradingAgents-CN`

🌟 Star 数：11.8K+

📈 基于多智能体 LLM 的中文金融交易框架，专为 A 股/港股/美股分析优化

TradingAgents-CN 是 TradingAgents 的中文增强版开源框架，由 hsliuping 开发，利用多智能体 LLM 协作实现股票投资决策。它整合基本面、技术面、新闻与社交分析，支持多市场实时评估与风险管理，提供可视化界面与企业级部署。该项目全中文化设计，已成为中文金融 AI 社区的热门工具，尤其适用于量化交易与投资研究。

多智能体协作架构：四大分析师（基本面、技术面、新闻面、社交媒体）+ 看涨/看跌研究员辩论 + 交易员决策 + 多层风险管理，形成完整投资链条
灵活市场与深度支持：覆盖 A 股、港股、美股；5 级研究深度（2-25 分钟），智能时间预估与进度可视化
多 LLM 集成与管理 ：兼容 DashScope、DeepSeek、Google AI、OpenRouter 等 60+ 模型，一键切换与持久化配置
企业级功能扩展 ：用户权限管理、Docker 容器化部署（amd64/arm64）、MongoDB + Redis 数据库优化、SSE 实时通知与报告导出（Markdown/Word/PDF）

💡 TradingAgents-CN 适合中文投资者、量化交易开发者、金融研究者及企业团队，用于多市场股票分析、AI 决策辅助与自动化投资流程。

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9.

`Open Notebook`

🌟 Star 数：8.8K+

📓 开源 Notebook LM 替代品，隐私优先的多模态 AI 笔记与播客生成工具

open-notebook 是 lfnovo 开发的开源项目，提供隐私导向的 Notebook LM 替代方案，支持自托管部署与高度自定义。它集成多模态内容处理、AI 驱动的智能交互与高级播客生成，适用于研究笔记、知识管理与内容创作。项目采用 MIT 许可，强调数据控制与灵活扩展，已成为隐私敏感用户的热门选择。

隐私优先自托管 ：完全本地运行，无云依赖，确保数据主权，支持服务器、Raspberry Pi 或 NAS 部署
多模型 AI 支持 ：兼容 16+ 提供商如 OpenAI、Anthropic、Ollama 与 LM Studio，灵活切换后端
多模态内容组织 ：处理 PDF、视频、音频、网页、Office 文档等，支持智能搜索与向量检索
高级播客生成：1-4 说话人模式，自定义角色与脚本控制，生成高质量音频输出
智能聊天与引用：上下文感知对话、全文搜索，内置引用机制提升准确性与可追溯性

💡 open-notebook 适合研究者、知识工作者及团队，用于私有 AI 辅助笔记、内容分析与播客自动化生产。

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10.

复制代码

### [`MinIO`](https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fminio%2Fminio "https://github.com/minio/minio")

🌟 **`Star` 数：`57.5K+`**

**☁️ 高性能开源对象存储，`S3` 兼容，专为 `AI/ML` 与大数据优化**

`MinIO` 是一个高性能、`S3` 兼容的对象存储解决方案，由 `MinIO` 团队开发并以 `GNU AGPLv3` 许可开源。它专为云原生环境设计，支持大规模数据湖、`AI/ML` 工作负载与分析管道，提供无缝的 `AWS S3 API` 集成与企业级耐用性。该项目强调速度与可扩展性，已成为 `Kubernetes` 原生存储的首选，已被全球数千组织采用。
* **`S3 API` 完全兼容** ：无缝迁移现有 `S3` 工具与应用，支持多租户、加密与访问控制
* **`AI` 与分析优化** ：内置纠删码（`erasure coding`）确保高可用，吞吐量达数百 GB/s，适合边缘计算与大数据
* **分布式高性能架构** ：`Go` 语言实现，轻量级部署，支持单节点到全球分布式集群
* **社区版源代码分发**：推荐从源构建以获取最新功能与安全更新，企业版提供额外支持

💡 **`MinIO`** 适合云架构师、数据工程师、`AI` 团队及私有云部署者，用于构建高效、可扩展的对象存储基础设施。

👉 **立即体验** ：[`GitHub`](https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fminio%2Fminio "https://github.com/minio/minio")

结论

2025 年 10 月的 GitHub 热门项目榜单清晰展现出开源技术演进的三大核心趋势：

AI 教育与代理工具深度融合 ：从交互式提示教程到自主 GUI 代理，AI 学习资源与自动化框架正加速开发者技能升级与任务落地。
知识管理与多模态创新加速：笔记工具、记忆引擎与内容转换项目强调隐私自托管与跨模态集成，推动个人与团队知识生态的智能化转型。
基础设施与垂直应用强化 ：金融 AI 框架与高性能存储服务优化生产级部署，支持从数据安全到行业决策的全链路效率提升。

整体来看，这些项目不仅助力开发者优化 AI 工作流、构建个性化代理，更驱动开源生态向更智能、更隐私优先的方向演进，为下一代应用注入可持续的创新动力。

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