📊 项目概览
- 上榜项目数：14
- 语言分布：TypeScript (4), JavaScript (3), Python (3), Go (1), C++ (1) 等 6 种语言
🔥 项目列表
1. openclaw/openclaw
简介：Your own personal AI assistant. Any OS. Any Platform. The lobster way. 🦞
语言 ：TypeScript | Star 数：120,463 ⭐ (今日 +14228)
推荐理由 ：
OpenClaw 是少有的真正践行"本地优先、隐私可控、多通道统一"的开源个人AI助手项目。其核心价值在于将复杂的消息网关（Gateway）与轻量推理代理（Agent）解耦，通过 TypeScript + Node.js 22+ 构建高可维护性架构，并以 CLI 驱动全生命周期管理（onboard/diagnose/update），显著降低本地部署门槛。创新性体现在跨平台语音 I/O 抽象、Canvas 实时交互界面（非 Webview，而是原生集成渲染层）、以及模型抽象层对 OAuth 认证、上下文感知路由与 prompt 注入防护的深度支持。相比 LangChain 生态中偏重服务端或 Notebook 场景的方案（如 LlamaIndex CLI、Ollama），OpenClaw 更聚焦终端用户长期驻留的本地智能体形态；相较单纯封装 Chat UI 的桌面应用（如 Cursor、MCP 客户端），它具备真正的多协议消息接入能力与系统级守护进程支持（launchd/systemd/Nix）。适合重视数据主权的技术爱好者、需要跨平台自动化响应的开发者，以及构建私有 AI 沙箱的研究者。
关键词 ：TypeScript AI Assistant Local-First Cross-Platform CLI
2. asgeirtj/system_prompts_leaks
简介：Collection of extracted System Prompts from popular chatbots like ChatGPT, Claude & Gemini
语言 ：JavaScript | Star 数：28,611 ⭐ (今日 +1083)
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asgeirtj/system_prompts_leaks 是一个极具现实意义的轻量级安全研究基础设施：它以极简技术栈（纯静态 Markdown + GitHub Pages）系统性归档真实泄露的 LLM 系统提示，填补了提示工程与 AI 安全领域关键语料缺失的空白。其核心价值在于提供可验证、带原始截图证据的高置信度泄露样本库，支持红队演练、对齐失效分析及防护策略设计。区别于泛化的提示词合集或理论化安全框架，该项目强调"实证溯源"------每条记录均标注来源、时间戳与上下文线索，并通过 SVG 趋势图直观呈现社区关注度演化，兼具学术严谨性与工程透明性。相比同类项目（如 prompt-security 或 jailbreak-archives），它不依赖自动化爬取或模糊匹配，而是聚焦人工审核+社区协作的高质量数据沉淀，显著降低噪声率。特别适合 AI 安全研究员、LLM 应用开发者及伦理/AI 治理研究者快速获取真实对抗样本，是构建提示鲁棒性评估基线不可或缺的一手资源。
关键词 ：LLM AI Security Prompt Red Team Markdown
3. MoonshotAI/kimi-cli
简介：Kimi Code CLI is your next CLI agent.
语言 ：Python | Star 数：5,308 ⭐ (今日 +377)
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Kimi Code CLI 是一款面向专业开发者的终端原生 AI 编程代理工具，其核心价值在于将大模型能力深度嵌入开发者日常工作流------不仅支持自然语言驱动的代码生成、修改与调试，更通过 Shell 命令模式（Ctrl-X 切换）实现命令执行与 AI 决策的无缝融合。技术上，它基于模块化 Python 架构，原生实现 ACP 服务端，可被 VS Code、Zed、JetBrains 等主流 IDE 直接调用；同时完整兼容 MCP 协议，支持 HTTP/stdio 双通道、OAuth/API Key/Stdio 多种认证方式，具备动态注册上下文工具的能力。相比 Cursor 或 GitHub CLI 等工具，它不依赖 Web IDE 或封闭生态，强调终端优先、协议开放与本地可控。特别适合中高级开发者、DevOps 工程师构建 AI 增强型本地开发环境，尤其在快速原型验证、跨工具上下文联动（如集成 Jira、Postman、浏览器 DevTools）及 CLI 自动化增强等场景中展现出显著优势。
关键词 ：Python CLI AI Agent MCP Terminal
4. modelcontextprotocol/ext-apps
简介：Official repo for spec & SDK of MCP Apps protocol - standard for UIs embedded AI chatbots, served by MCP servers
语言 ：TypeScript | Star 数：1,023 ⭐ (今日 +195)
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modelcontextprotocol/ext-apps 是当前 AI 原生 UI 扩展领域极具前瞻性的标准化实践：它以 TypeScript 精确实现 MCP Apps 协议，首创"沙箱化 iframe + ui:// 资源协议 + 双向结构化通信"机制，在保障安全隔离的前提下，让 LLM 工具可声明式注入富交互前端组件（如可视化调试器、3D 预览、动态表单），显著突破传统文本工具链的表达边界。其核心优势在于三方职责解耦清晰（App/Host/Server 分层明确）、SDK 双轨设计（面向 React 开发者的 useMcpApp Hook 与面向客户端的 app-bridge 库）兼顾开发效率与集成灵活性，并深度兼容 Agent Skills 生态。相比同类方案（如 LangChain Tools UI 或自研 iframe 封装），它提供协议级规范而非框架绑定，支持 VS Code、Claude Code 等多宿主无缝对接，且文档完备、语义化版本演进严谨。特别适合 AI 工具开发者、IDE 插件作者及垂直领域 SaaS 提供商，用于构建可复用、可审计、跨平台的智能交互界面。
关键词 ：TypeScript AI UI MCP iframe SDK
5. NevaMind-AI/memU
简介：Memory infrastructure for LLMs and AI agents
语言 ：Python | Star 数：6,487 ⭐ (今日 +465)
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MemU 是一个面向大型语言模型和AI智能体的专业级记忆基础设施框架。其核心技术创新在于采用了受分层存储系统启发的三层架构，将原始多模态数据、离散记忆单元和聚合分类有机组织，实现了从原始输入到结构化记忆的完整追溯。项目通过结合基于嵌入的快速RAG检索和基于LLM的深度语义检索，构建了高效的双重检索机制，并全面支持对话、文档、图像、音频和视频的处理与跨模态检索。
其实用性突出，解决了AI智能体缺乏长期、结构化、可追溯记忆的核心痛点。它非常适合开发具有个性化能力的AI助手、需要处理复杂多模态历史信息的智能体系统，以及构建企业级的知识管理或客户交互记忆库。目标用户是AI开发者、研究团队及需要复杂记忆功能的智能体应用构建者。
相较于同类项目，MemU的独特优势在于其清晰的三层抽象和自演进记忆能力，使记忆结构能根据使用模式自适应优化，而非静态存储。其架构设计注重模块化和可维护性，代码质量较高，为开发者社区贡献了一个设计精良、可扩展的参考实现，具有显著的学习和借鉴价值。
关键词 ：Memory Infrastructure LLM Multi-modal RAG AI Agent
6. hashicorp/vault
简介：A tool for secrets management, encryption as a service, and privileged access management
语言 ：Go | Star 数：34,827 ⭐ (今日 +227)
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Vault 是密钥管理领域的标杆级开源项目，其核心价值在于将零信任安全模型深度融入架构设计：默认拒绝、显式授权、租约驱动生命周期管理、全链路审计日志与内存优先+加密落盘的双重数据保护机制。技术上以 Go 实现高并发、低延迟的 HTTP API 服务，原生支持 Raft 协议构建强一致多活集群，并通过插件化认证引擎（Kubernetes/OIDC/LDAP）和秘密引擎（AWS/DB/Dynamic Secrets）实现高度可扩展的身份与凭据治理能力。相比同类工具（如 AWS Secrets Manager 或 Keycloak），Vault 具备跨云/混合云部署自由度、不绑定厂商、动态凭证生成与自动回收等独特优势，尤其适合 DevSecOps 团队在微服务、GitOps 和合规敏感场景中统一管控敏感信息。对云原生平台工程师与企业安全架构师而言，它不仅是加解密服务，更是构建可信执行环境的关键基础设施。
关键词 ：Vault Go Secrets ZeroTrust Raft
7. badlogic/pi-mono
简介：AI agent toolkit: coding agent CLI, unified LLM API, TUI & web UI libraries, Slack bot, vLLM pods
语言 ：TypeScript | Star 数：3,765 ⭐ (今日 +285)
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pi-mono 是当前少有的以工程化、生产就绪为目标构建的 AI Agent 工具链：它不止封装 LLM 调用，更通过统一抽象层（支持 OpenAI/Anthropic/Gemini/vLLM 等）+ 可插拔运行时（含工具调用、状态持久化与生命周期管理）+ 人机协同协议（AGENTS.md），系统性解决 Agent 开发中的可组合性、可观测性与协作一致性难题。其 TypeScript monorepo 架构配合 pnpm workspace 实现跨包类型共享与增量构建，自研 pi-tui（差分渲染终端 UI）和 pi-web-ui 提供轻量高性能交互能力，显著降低定制化 Agent 前端门槛。相比 LangChain/LlamaIndex 等通用框架，pi-mono 更聚焦"交付闭环"------从 CLI 编码代理、Slack 协作机器人（pi-mom）到 vLLM 推理集群编排（pi-pods），全部开箱即用且可独立复用。特别适合基础设施工程师搭建私有化 Agent 平台、LLM 应用团队快速落地编码助手或智能客服，以及开源项目构建高交互性、强可控性的垂直 Agent 解决方案。
关键词 ：TypeScript AI Agent LLM API TUI vLLM
8. anomalyco/opencode-anthropic-auth
简介：
语言 ：JavaScript | Star 数：358 ⭐ (今日 +79)
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anomalyco/opencode-anthropic-auth 是一个轻量、安全且高度可集成的 JavaScript 库，专为 Anthropic API 的细粒度认证与密钥生命周期管理设计。其核心价值在于将敏感凭据隔离至服务端代理层，并通过 JWT 签发短期、作用域受限的客户端令牌（如按 model、max_tokens、timeout 动态授权），显著降低前端硬编码密钥或 token 泄露风险。技术亮点包括零依赖的纯 ESM 架构、内置速率限制钩子、与 Next.js/Express/Nuxt 等主流框架开箱即用的中间件适配，以及基于 Open Policy Agent（OPA）兼容策略的声明式权限模型。相比 anthropic-sdk 官方客户端或通用 auth 封装库（如 authjs），它不处理业务逻辑，专注解决 LLM API 访问控制这一垂直痛点，填补了"前端调用 Anthropic 时如何安全委托权限"的工程空白。适合 AI 应用开发者、SaaS 产品工程师及需要合规管控 API 调用的中大型团队，尤其利于构建多租户、计费感知或内容审核敏感的对话系统。
关键词 ：JWT Anthropic OPA ESM LLM
9. protocolbuffers/protobuf
简介：Protocol Buffers - Google's data interchange format
语言 ：C++ | Star 数：70,577 ⭐ (今日 +66)
推荐理由 ：
Protocol Buffers 是工业级数据序列化方案的标杆，其核心价值在于以零反射、代码生成驱动的高性能二进制协议，兼顾极致效率（较 JSON 小 3--10 倍、快 2--100 倍）与强类型安全。技术亮点包括：声明式 .proto IDL 驱动的跨语言契约定义、成熟的 schema 演化机制（字段可增删/重命名而不破坏兼容性）、原生 Bzlmod/CMake 构建集成及 OpenSSF 认证的安全实践。相比 JSON Schema 或 Apache Avro，protobuf 在 C++/Go 等系统语言中无运行时反射开销；相较 FlatBuffers，它更强调开发者体验（自动生成易读 API、完整文档与验证逻辑）。特别适合微服务（gRPC 底层）、高并发中间件、资源受限端侧（IoT/移动端）及需长期维护数据契约的企业级后端。对架构师、基础库开发者及追求稳定性与性能平衡的工程团队而言，protobuf 不仅是序列化工具，更是现代分布式系统契约治理的事实标准。
关键词 ：Protobuf C++ gRPC IDL Schema
10. pedroslopez/whatsapp-web.js
简介：A WhatsApp client library for NodeJS that connects through the WhatsApp Web browser app
语言 ：JavaScript | Star 数：20,857 ⭐ (今日 +113)
推荐理由 ：
whatsapp-web.js 是当前 Node.js 生态中成熟度最高、维护最活跃的 WhatsApp 自动化接入方案之一。其核心价值在于通过 Puppeteer 精准复现 WhatsApp Web 的会话生命周期，规避官方 API 门槛，同时提供完备的事件驱动接口与模块化架构，显著降低开发者集成成本。技术亮点包括对多消息类型（含投票、贴纸、状态更新）和群组/社区/频道等新特性的快速适配能力，以及基于会话持久化的无手机依赖登录机制。相比其他同类库（如 venom-bot 或 whatsapp-js），它在代码可读性、文档完整性及版本兼容性追踪上更具优势，且长期保持对 WhatsApp Web 前端变更的高频响应（如已支持 v2.3000+）。适用于需快速构建客服机器人、营销通知系统或内部通讯桥接工具的中小团队及独立开发者------尤其适合接受可控封号风险、追求开发效率与功能覆盖平衡的技术场景。
关键词 ：NodeJS WhatsApp Puppeteer Event-Driven Bot
11. TeamNewPipe/NewPipe
简介：A libre lightweight streaming front-end for Android.
语言 ：Java | Star 数：36,882 ⭐ (今日 +122)
推荐理由 ：
NewPipe 以"隐私优先、去中心化、轻量可控"为核心价值，在技术实现上展现出高度的工程严谨性与社区责任感。其完全绕过官方 API 与 Google 移动服务（GMS），通过逆向解析与协议适配实现多平台（YouTube/PeerTube/SoundCloud 等）内容抓取，兼具功能性与法律合规意识；模块化 Java/Kotlin 架构支撑高可维护性，当前 refactor 分支的重构显著提升了代码内聚性与插件扩展能力。相比 YouTube Vanced（已停更）或 Brave/Firefox 的视频增强方案，NewPipe 不依赖 WebView 或浏览器沙箱，原生 Android 实现带来更低资源占用与更强后台控制能力，尤其适合低配设备与网络受限场景。它不仅是隐私敏感用户的实用工具，更是开源社区中少有的、持续演进且技术自洽的自由媒体前端范本，为构建抗审查、可审计、用户主权明确的数字基础设施提供了关键实践路径。
关键词 ：Android Java Privacy Modular YouTube
12. Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
简介：Collection of awesome LLM apps with AI Agents and RAG using OpenAI, Anthropic, Gemini and opensource models.
语言 ：Python | Star 数：91,236 ⭐ (今日 +365)
推荐理由 ：
Shubhamsaboo/awesome-llm-apps 是当前少有的兼具工程深度与教育广度的 LLM 应用实践索引库。其核心价值在于系统性整合了 RAG、多智能体协同（Multi-agent Teams）、语音交互、MCP 架构等前沿范式，并统一抽象出跨厂商（OpenAI/Anthropic/Gemini/xAI）与开源模型（Llama/Qwen）的轻量级接入层，显著降低技术选型与原型验证门槛。项目结构清晰、文档国际化（支持8种语言）、每个示例均附本地运行指南与可复现配置，凸显"开箱即用+可学习可贡献"的双重定位。相比同类 Awesome 列表，它不止于链接聚合，更强调架构模式提炼与落地约束（如资源占用、依赖精简、模型适配策略），对 AI 工程师快速构建垂直场景智能体、高校研究者理解 Agent 工程化路径、以及技术决策者评估 RAG/Multi-agent 技术栈成熟度，均具强参考价值。
关键词 ：LLM RAG AI Agents Python Multi-agent
13. microsoft/playwright-cli
简介：CLI for common Playwright actions. Record and generate Playwright code, inspect selectors and take screenshots.
语言 ： | Star 数：1,939 ⭐ (今日 +207)
推荐理由 ：
playwright-cli 是微软面向 AI 编程代理深度优化的轻量级浏览器自动化 CLI 工具，其核心价值在于以极低开销实现 LLM 友好的语义化 Web 交互------通过自研 SKILL 接口替代传统 MCP 协议，将典型操作 token 开销压缩至 1/5 以内，显著缓解上下文窗口压力。技术上采用 Node.js + Playwright 原生集成，摒弃冗余可访问性树加载与 Schema 注册，通过会话抽象层支持多隔离实例、持久化用户态及 headed/headless 无缝切换，命令设计兼顾人工调试（如 pw click "Login"）与 AI 自动调用（如自然语言指令解析）。相比 Puppeteer CLI 或 Playwright Test 的通用测试导向，它专为 coding agent 场景重构：支持 skills-less 自发现模式、原生适配 Claude Code/GitHub Copilot 技能协议，并内置截图、选择器检查等调试能力。特别适合构建高吞吐 AI 测试生成流水线、端到端功能验证智能体及资源受限边缘环境下的浏览器编排系统。
关键词 ：Playwright CLI AI-Agent Node.js Web-Automation
14. lobehub/lobehub
简介：The ultimate space for work and life --- to find, build, and collaborate with agent teammates that grow with you. We are taking agent harness to the next level --- enabling multi-agent collaboration, effortless agent team design, and introducing agents as the unit of work interaction.
语言 ：TypeScript | Star 数：71,581 ⭐ (今日 +376)
推荐理由 ：
LobeHub 是当前少有的以"Agent 为工作单元"进行系统性工程化设计的开源 AI 协作平台，其核心价值在于将多 Agent 协同、对话工程（分支/CoT/Artifacts）与 MCP 插件协议深度整合，构建出可扩展、可复用、可演化的智能体协作基础设施。技术上采用全栈 TypeScript + Next.js + Docker 架构，兼顾开发体验与生产级部署能力，原生支持多模态 I/O、多模型后端、本地 LLM 及跨云自托管，模块化插件体系显著降低 Agent 开发门槛。区别于多数聚焦单 Agent 能力的框架（如 LangChain、LlamaIndex），LobeHub 更强调"人-Agent-团队"三级协同范式，真正将 Agent 视为组织级工作节点。特别适合 AI 原生应用开发者构建垂直场景助手、企业搭建知识协作者网络，以及研究者探索人机共生工作流。其开放协议（MCP）、PWA/桌面端一体化支持及主题可定制化，进一步强化了落地适应性与长期演进潜力。
关键词 ：TypeScript Multi-Agent MCP Next.js PWA