🌟 GitHub 热榜项目-日榜精选（2026-01-24）| AI智能体工具、Python生态等 | remotion、VibeVoice、goose等 🌟
📅 热榜时间 ：2026-01-24
🏷️ 核心标签 ：#GitHub #开源项目 #AI智能体 #视频开发 #语音AI #大模型部署 #Python学习
📊 统计摘要 ：本期热榜包含 13 个 项目。(GitHub)
🎯 本期热点趋势洞察概述
今日 GitHub Trending 热榜呈现以下核心趋势：
- AI 智能体工具全面爆发：终端编码工具、浏览器自动化、CLI 辅助工具等 AI 应用占据半壁江山，自然语言交互成为核心交互方式；
- Python 生态持续强势：13 个项目中 Python 占 6 席，覆盖学习教程、大模型部署、RAG 框架等场景，仍是开源生态第一开发语言；
- 实用开发与学习工具领跑：编程式视频框架日增 618 Star 登顶，Python 入门教程、数据科学课程等知识类项目保持高 Star 基数；
- 大厂与明星项目齐发力：微软、Anthropic、GitHub 等大厂项目与开源明星工具同台竞技，技术成熟度与场景实用性成热门关键。
🔥 热门项目详情
1. 🎥 remotion-dev/remotion（React 编程式视频制作框架）
| 核心信息 | 详情 | |
|---|---|---|
| 🔗 项目地址 | https://github.com/remotion-dev/remotion | |
| ⭐ 当前 Star | 28,017 | |
| 🍴 Fork 数 | 1,648 | |
| 📈 日增 Star | 618 | |
| 📋 开发语言 | TypeScript | |
| 🖼️ 项目示意图 |  |
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| 📝 核心功能 | 基于 React 的编程式视频制作框架，支持用组件化语法编写视频逻辑与动画； 集成时间轴控制、媒体导入、特效渲染等功能，可导出 MP4、GIF、WebM 等格式； 支持自定义插件与脚本扩展，适配数据可视化视频、教程制作、动态海报等多场景。 | |
| 💡 推荐理由 | 前端开发者的视频制作利器，React 语法降低学习成本，编程式开发提升批量生产效率，适合需要动态生成视频的开发者与内容创作者。 | (GitHub) |
2. 🎙️ microsoft/VibeVoice（前沿开源语音AI项目）
| 核心信息 | 详情 | |
|---|---|---|
| 🔗 项目地址 | https://github.com/microsoft/VibeVoice | |
| ⭐ 当前 Star | 21,088 | |
| 🍴 Fork 数 | 2,327 | |
| 📈 日增 Star | 257 | |
| 📋 开发语言 | Python | |
| 🖼️ 项目示意图 |  |
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| 📝 核心功能 | 微软开源的前沿语音 AI 项目，探索语音识别、合成、情感分析等核心技术； 基于 Python 构建，可集成大语言模型，支持语音与文本双向交互； 适配多场景语音应用开发，提供基础模型与工具链，支持二次优化与定制。 | |
| 💡 推荐理由 | 语音 AI 领域的开源标杆，依托微软技术积累，兼具前沿性与稳定性，适合开发智能音箱、语音助手等场景的开发者使用。 | (GitHub) |
3. 🦢 block/goose（多 LLM 扩展型 AI 智能体）
| 核心信息 | 详情 | |
|---|---|---|
| 🔗 项目地址 | https://github.com/block/goose | |
| ⭐ 当前 Star | 27,467 | |
| 🍴 Fork 数 | 2,483 | |
| 📈 日增 Star | 492 | |
| 📋 开发语言 | Rust | |
| 🖼️ 项目示意图 |  |
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| 📝 核心功能 | 开源扩展型 AI 智能体，超越代码建议，支持安装、执行、编辑、测试全流程开发任务； 兼容任意 LLM 模型，可灵活切换底层大模型，适配不同场景需求； Rust 语言构建，性能高效且资源占用低，支持自定义插件扩展能力。 | |
| 💡 推荐理由 | 全流程 AI 辅助开发工具，多 LLM 兼容特性凸显灵活性，Rust 保障运行效率，适合追求高效开发的个人与团队。AI智能体工具运行过程中，会产生大量的模型数据缓存，可以点击文章底部 的官网卡片链接，前往其官网并使用极智C盘清理（免费版）的清理功能来清理缓存垃圾文件，释放下系统空间，保证AI智能体训练工具运行流畅。 | (GitHub) |
4. ⚡ ai-dynamo/dynamo（数据中心级分布式推理框架）
| 核心信息 | 详情 | |
|---|---|---|
| 🔗 项目地址 | https://github.com/ai-dynamo/dynamo | |
| ⭐ 当前 Star | 5,864 | |
| 🍴 Fork 数 | 803 | |
| 📈 日增 Star | 29 | |
| 📋 开发语言 | Rust | |
| 🖼️ 项目示意图 |  |
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| 📝 核心功能 | 数据中心级分布式推理服务框架，优化大模型大规模部署与推理效率； Rust 语言实现，支持多节点协同，提升吞吐量与容错能力； 适配主流大模型架构，可灵活扩展，满足高并发推理场景需求。 | |
| 💡 推荐理由 | 大模型工业化部署的关键工具，分布式设计解决大规模推理痛点，适合企业级 AI 应用落地，性能与扩展性兼具。 | (GitHub) |
5. 🌐 browser-use/browser-use（AI智能体网页自动化工具）
| 核心信息 | 详情 | |
|---|---|---|
| 🔗 项目地址 | https://github.com/browser-use/browser-use | |
| ⭐ 当前 Star | 76,258 | |
| 🍴 Fork 数 | 9,093 | |
| 📈 日增 Star | 210 | |
| 📋 开发语言 | Python | |
| 🖼️ 项目示意图 |  |
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| 📝 核心功能 | 让网站支持 AI 智能体访问，轻松实现线上任务自动化； 支持自然语言指令转化为浏览器操作，适配网页爬取、表单提交、流程自动化等场景； Python 构建，接口简洁，可集成到各类 AI 智能体项目中。 | |
| 💡 推荐理由 | AI 网页自动化的核心工具，打破人机交互壁垒，大幅降低网页自动化开发门槛，适合需要批量处理线上任务的开发者与企业。 | (GitHub) |
6. 🖥️ github/copilot-cli（GitHub Copilot 终端工具）
| 核心信息 | 详情 | |
|---|---|---|
| 🔗 项目地址 | https://github.com/github/copilot-cli | |
| ⭐ 当前 Star | 7,080 | |
| 🍴 Fork 数 | 948 | |
| 📈 日增 Star | 114 | |
| 📋 开发语言 | Shell | |
| 🖼️ 项目示意图 |  |
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| 📝 核心功能 | 将 GitHub Copilot 编码智能体直接集成到终端，支持自然语言执行命令； 可解释复杂命令、生成脚本、调试终端操作，提升终端使用效率； 与 GitHub 生态无缝衔接，支持多系统兼容，操作简单易上手。 | |
| 💡 推荐理由 | 开发者终端的 AI 辅助神器，自然语言交互降低终端使用门槛，适合依赖终端工作的程序员提升开发效率。 | (GitHub) |
7. 🐍 Asabeneh/30-Days-Of-Python（Python 30天学习挑战）
| 核心信息 | 详情 | |
|---|---|---|
| 🔗 项目地址 | https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python | |
| ⭐ 当前 Star | 56,244 | |
| 🍴 Fork 数 | 10,779 | |
| 📈 日增 Star | 87 | |
| 📋 开发语言 | Python | |
| 🖼️ 项目示意图 |  |
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| 📝 核心功能 | 循序渐进的 Python 编程学习指南，以 30 天挑战形式覆盖从基础到进阶的核心知识点； 包含实例代码、练习题目与视频教程链接，支持自主调节学习节奏； 内容全面且通俗易懂，适合零基础学习者系统入门 Python。 | |
| 💡 推荐理由 | 开源领域的 Python 学习标杆教程，社区活跃度高且持续更新，配套资源丰富，适合学生、职场转型者免费学习 Python 技能。 | (GitHub) |
8. 🤖 anthropics/claude-code（终端智能编码工具）
| 核心信息 | 详情 | |
|---|---|---|
| 🔗 项目地址 | https://github.com/anthropics/claude-code | |
| ⭐ 当前 Star | 59,769 | |
| 🍴 Fork 数 | 4,449 | |
| 📈 日增 Star | 398 | |
| 📋 开发语言 | Shell | |
| 🖼️ 项目示意图 |  |
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| 📝 核心功能 | 终端内置的智能编码工具，理解代码库结构，支持自然语言交互； 可自动执行常规开发任务（代码生成、漏洞修复）、解释复杂代码、处理 Git 工作流； 适配开发者终端使用习惯，无需切换工具，提升编码效率。 | |
| 💡 推荐理由 | 终端场景的编码辅助神器，贴合开发者日常工作流，自然语言交互降低操作门槛，适合依赖终端进行开发的程序员。 | (GitHub) |
9. ⚡ deepseek-ai/FlashMLA（高效多头 latent 注意力内核）
| 核心信息 | 详情 | |
|---|---|---|
| 🔗 项目地址 | https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA | |
| ⭐ 当前 Star | 12,270 | |
| 🍴 Fork 数 | 957 | |
| 📈 日增 Star | 184 | |
| 📋 开发语言 | C++ | |
| 🖼️ 项目示意图 |  |
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| 📝 核心功能 | 高效多头 latent 注意力内核，优化大模型注意力计算效率； C++ 语言实现，支持 GPU 加速，大幅提升模型训练与推理速度； 适配主流大模型架构，可无缝集成到现有模型训练流程，降低资源占用。 | |
| 💡 推荐理由 | 大模型优化领域的核心工具，注意力计算效率提升显著，适合 AI 研究者与开发者优化大模型性能，降低部署成本。 | (GitHub) |
10. 📚 microsoft/Data-Science-For-Beginners（数据科学入门教程）
| 核心信息 | 详情 | |
|---|---|---|
| 🔗 项目地址 | https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners | |
| ⭐ 当前 Star | 33,210 | |
| 🍴 Fork 数 | 6,869 | |
| 📈 日增 Star | 556 | |
| 📋 开发语言 | Jupyter Notebook | |
| 🖼️ 项目示意图 |  |
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| 📝 核心功能 | 微软开源的数据科学入门教程，涵盖 10 周 20 节课，内容从基础到进阶循序渐进； 包含 Jupyter Notebook 实操案例，覆盖数据处理、可视化、机器学习等核心知识点； 免费开放且支持多语言版本，适合零基础学习者系统入门数据科学。 | |
| 💡 推荐理由 | 高质量的开源数据科学教程，理论与实操结合，大厂背书保障内容质量，适合学生、职场转型者免费学习数据科学技能。 | (GitHub) |
11. 🗂️ OpenBMB/UltraRAG（低代码 RAG 框架）
| 核心信息 | 详情 | |
|---|---|---|
| 🔗 项目地址 | https://github.com/OpenBMB/UltraRAG | |
| ⭐ 当前 Star | 2,744 | |
| 🍴 Fork 数 | 232 | |
| 📈 日增 Star | 116 | |
| 📋 开发语言 | Python | |
| 🖼️ 项目示意图 |  |
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| 📝 核心功能 | UltraRAG v3 低代码 MCP 框架，用于构建复杂创新的 RAG 流水线； 简化 RAG 开发流程，支持文档处理、检索优化、生成增强等全流程； Python 构建，接口友好，可快速集成到 AI 问答、知识库等应用中。 | |
| 💡 推荐理由 | RAG 应用开发的高效框架，低代码特性降低入门门槛，适合个人与小团队快速构建高性能 RAG 系统。 | (GitHub) |
12. 🤖 lyogavin/airllm（低资源大模型推理工具）
| 核心信息 | 详情 | |
|---|---|---|
| 🔗 项目地址 | https://github.com/lyogavin/airllm | |
| ⭐ 当前 Star | 8,487 | |
| 🍴 Fork 数 | 777 | |
| 📈 日增 Star | 542 | |
| 📋 开发语言 | Jupyter Notebook | |
| 🖼️ 项目示意图 |  |
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| 📝 核心功能 | 支持单 4GB GPU 运行 70B 大模型推理，大幅降低大模型部署硬件门槛； 优化内存占用与推理速度，在低资源环境下保持模型性能； 提供 Jupyter Notebook 示例，支持主流大模型，部署简单易操作。 | |
| 💡 推荐理由 | 低资源大模型推理的突破性工具，打破硬件限制，让个人开发者与小微企业也能轻松部署大模型，实用性极强。 | (GitHub) |
13. 🚀 KellerJordan/modded-nanogpt（快速部署型 NanoGPT）
| 核心信息 | 详情 | |
|---|---|---|
| 🔗 项目地址 | https://github.com/KellerJordan/modded-nanogpt | |
| ⭐ 当前 Star | 4,341 | |
| 🍴 Fork 数 | 580 | |
| 📈 日增 Star | 52 | |
| 📋 开发语言 | Python | |
| 🖼️ 项目示意图 |  |
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| 📝 核心功能 | 优化后的 NanoGPT 实现，支持 2 分钟内部署 124M 参数模型； 简化训练与推理流程，降低大模型入门门槛； Python 构建，代码精简易理解，适合学习大模型基础架构与部署流程。 | |
| 💡 推荐理由 | 大模型学习与快速验证的优质工具，部署高效且代码简洁，适合 AI 初学者入门大模型开发，快速体验模型训练与推理全流程。 | (GitHub) |