"prototyping"

📦 开源项目

par274/sharpemu

sharpemu：实验性PlayStation 5模拟器项目 — sharpemu是一个开源的实验性PlayStation 5模拟器项目，使用C#编写。该项目旨在实现PlayStation 5游戏的模拟运行，具有重要的研究和开发价值。通过sharpemu，开发者可以深入了解PlayStation 5的架构和运行机制

C#★ 1.2k⑂ 71other

+349 ★☆

logisim-evolution/logisim-evolution

logisim-evolution：数字逻辑设计工具和模拟器 — logisim-evolution是一个数字逻辑设计工具和模拟器，用于教育和研究目的。它支持数字电路设计、模拟和测试，包括FPGA和Verilog、VHDL语言支持。通过logisim-evolution，用户可以轻松设计和测试数字电路，提高学习和工作效率

Java★ 7.3k⑂ 965tools

☆

foundation/foundation-sites

foundation-sites：响应式前端框架 — foundation-sites是一个强大的工具，允许开发者快速创建响应式的网站原型和生产代码。它支持多种设备和屏幕尺寸，确保用户获得最佳的浏览体验。通过使用foundation-sites，开发者可以节省时间和精力，专注于创建高质量的网站。

HTML★ 29.8k⑂ 5.4kbackend

☆

thoughtbot/factory_bot

factory_bot：Ruby 测试数据设置库 — factory_bot 是一个用于设置 Ruby 对象作为测试数据的库，它帮助开发者更方便地创建测试数据，从而提高测试效率。通过使用 factory_bot，开发者可以更容易地管理测试数据，并使测试代码更简洁。factory_bot 是 Ruby 开发者中很受欢迎的测试工具。

Ruby★ 8.2k⑂ 2.6kdata

☆

donnemartin/system-design-primer

system-design-primer：大型系统设计入门 — system-design-primer是一个帮助开发者学习大型系统设计的项目，包括设计模式、系统开发和面试准备等内容。它提供了丰富的资源，包括Anki闪存卡，帮助开发者更好地理解和应用系统设计知识。通过这个项目，开发者可以更好地准备系统设计面试，提升自己的职业技能

Python★ 357k⑂ 57.1kweb

☆

penpot/penpot

penpot：开源设计工具 — penpot是一个开源设计工具，用于设计和代码协作。它提供了一个平台，让设计师和开发者可以共同合作，提高设计和开发的效率。penpot使用Clojure语言开发，具有高度的可定制性和扩展性

Clojure★ 53.1k⑂ 3.4ktools

+728 ★☆

zml/zml

zml：零损害的AI模型部署 — zml项目旨在打破AI模型部署的硬件限制，允许用户在任何硬件上部署任何模型，使用Zig语言和OpenXLA、MLIR、Bazel等技术，实现高性能和灵活的AI模型部署。该项目对于AI应用的开发和部署具有重要意义。通过zml，开发者可以更容易地将AI模型部署到不同的硬件平台上，提高AI应用的效率和可靠性。

Zig★ 3.7k⑂ 160ai-ml

☆

chrisbanes/cheesesquare

cheesesquare：Android 设计库示例 — cheesesquare 项目是使用 Kotlin 语言开发的，主要用于演示 Android Design 库的新功能。它为开发者提供了一个学习和参考的例子，展示了如何使用 Android Design 库来创建 Material Design 风格的应用程序。通过这个项目，开发者可以更好地理解 Android Design 库的特性和用法

Kotlin★ 7.6k⑂ 1.8kmobile

☆

pointfreeco/swift-composable-architecture

swift-composable-architecture：组合式架构库 — swift-composable-architecture是一个Swift库，帮助开发者以一致和可理解的方式构建应用程序。它注重组合、测试和用户体验，使得开发者可以更容易地构建和维护应用程序。同时，它支持SwiftUI和UIKit，提供了模块化和测试性的特点。

Swift★ 14.8k⑂ 1.7kmobile

☆

grafana/pyroscope

pyroscope：连续性能分析平台 — pyroscope是一个开源的连续性能分析平台，帮助开发人员调试性能问题到单行代码级别。它支持多种编程语言，包括Go、Python和Ruby，能够实时监控和分析性能瓶颈。通过使用pyroscope，开发人员可以快速定位和解决性能问题，提高应用程序的性能和可靠性

Go★ 11.5k⑂ 772devops

☆

github/spec-kit

spec-kit：Spec驱动开发工具包 — spec-kit是一个基于Python的工具包，旨在帮助开发人员开始Spec驱动开发。它提供了一系列工具和库，帮助开发人员更高效地开发和测试软件。通过使用spec-kit，开发人员可以更好地管理软件的开发过程，并提高软件的质量

Python★ 119.4k⑂ 10.6kai-ml

☆

ValveSoftware/Proton

Proton：Steam Play兼容工具 — Proton是一个开源项目，用于提高Linux系统上Steam游戏的兼容性。它基于Wine和其他组件，提供了一个兼容层，允许用户在Linux系统上运行Windows游戏。Proton的开发对于推动Linux游戏生态系统的发展具有重要意义

C++★ 32.2k⑂ 1.5ktools

☆

huggingface/transformers

transformers：机器学习模型框架 — transformers提供了一个统一的框架，用于定义和使用最先进的机器学习模型，包括自然语言处理、语音识别和计算机视觉等领域。该框架支持PyTorch和其他流行的深度学习库，能够方便地进行模型的推理和训练。transformers的出现大大促进了机器学习模型的发展和应用。

Python★ 162.5k⑂ 33.9kai-ml

☆

facebook/litho

litho：Android UI 构建框架 — litho 是一个声明式框架，用于构建高效的 Android UI。它允许开发者使用 Kotlin 语言定义 UI 组件，并自动优化 UI 的渲染和更新。通过使用 litho，开发者可以创建高性能和可维护的 Android 应用。

Kotlin★ 7.8k⑂ 763mobile

☆

ashishps1/awesome-low-level-design

awesome-low-level-design：低级设计学习资源 — awesome-low-level-design 项目致力于收集和分享免费的低级设计学习资源，帮助开发者提高面试技巧和编程能力。通过该项目，学习者可以学习 Java 语言和面向对象编程（OOPS）等相关知识。同时，项目中包含了设计模式、SOLID 原则和 UML 等重要主题.

Java★ 25.3k⑂ 6.2kother

☆

rohitg00/ai-engineering-from-scratch

ai-engineering-from-scratch：从零开始的AI工程实践 — ai-engineering-from-scratch项目提供了一个从零开始学习和构建AI应用的平台，涵盖了机器学习、深度学习、计算机视觉等多个领域。通过该项目，开发者可以学习到AI工程的基础知识和实践经验。同时，该项目还涉及了LLM、NLP、强化学习等前沿技术

Python★ 37.9k⑂ 6.3kai-ml

☆

MiniMax-AI/skills

skills：人工智能技能开发库 — skills是一个开源的C#库，用于开发和集成人工智能技能。它提供了一种简单的方式来创建和管理AI能力，使得开发者可以更加容易地将AI集成到自己的应用程序中。通过使用skills，开发者可以快速构建智能应用，提高用户体验

C#★ 13k⑂ 1.1kother

☆

Genesis-Embodied-AI/genesis-world

genesis-world：机器人与嵌入式AI学习模拟平台 — genesis-world是一个模拟平台，用于机器人和嵌入式AI的学习和研究。它提供了一个虚拟环境，用于测试和训练机器人和AI模型。该平台的开发使用Python语言，具有广泛的应用前景。

Python★ 29.5k⑂ 2.8kai-ml

☆

AntonOsika/gpt-engineer

gpt-engineer：代码生成实验平台 — gpt-engineer是一个使用Python语言开发的CLI平台，用于实验代码生成技术。它提供了一个灵活的环境，允许用户测试和改进代码生成模型。通过使用gpt-engineer，开发者可以更好地理解和利用代码生成技术，推动AI和自动化代理的发展

Python★ 55.2k⑂ 7.3kai-ml

☆

nasa/fprime

fprime：飞行软件和嵌入式系统框架 — fprime提供了一种构建和管理复杂系统的方法，使用C++语言开发，主要用于航天领域。它的设计目标是提高系统的可靠性和可维护性。通过使用fprime，开发人员可以更高效地创建和测试软件系统

C++★ 11.5k⑂ 1.7kbackend

+22 ★☆

asgeirtj/system_prompts_leaks

system_prompts_leaks：提取的系统提示 — system_prompts_leaks项目旨在收集和更新来自多家AI公司的系统提示，包括Anthropic的Claude、OpenAI的ChatGPT和Google的Gemini等。该项目使用JavaScript语言，定期更新以跟踪最新的AI模型和技术。通过提供这些系统提示，system_prompts_leaks项目为AI开发者和研究人员提供了宝贵的资源

JavaScript★ 56k⑂ 9.2kai-ml

☆

x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools

system-prompts-and-models-of-ai-tools：AI工具系统提示和模型 — system-prompts-and-models-of-ai-tools项目提供了丰富的AI工具系统提示和模型，涵盖了多个开源项目，如Claude Code、Cluely、CodeBuddy等，能够帮助开发者提高编码效率和质量。该项目的目的是促进AI工具在软件开发中的应用，推动开发过程的自动化和智能化。通过提供这些系统提示和模型，开发者可以更好地利用AI工具，提高开发效率和生产力

★ 141.8k⑂ 34.8kai-ml

☆

taichi-dev/taichi

taichi：基于Python的高效GPU编程 — taichi是一个高效的GPU编程框架，允许用户使用Python语言进行编程。它提供了便捷的API和高性能的执行能力，使其成为计算机图形学、可微编程和稀疏计算等领域的理想选择。taichi的出现使得GPU编程变得更加简单和高效。

C++★ 28.3k⑂ 2.4kgame

☆

thoughtbot/guides

guides：编程风格指南 — guides为Ruby开发者提供了一系列的编程风格指南和最佳实践，帮助他们编写更清晰、更可维护的代码。通过遵循这些指南，开发者可以提高代码的质量和可读性，减少错误和bugs。同时，guides也为开发团队提供了一致的编程风格，提高团队合作的效率

Ruby★ 9.6k⑂ 1.4kbackend

☆

react-boilerplate/react-boilerplate

react-boilerplate：高可扩展的前端基础框架 — react-boilerplate提供了一个高可扩展的基础框架，帮助开发者快速构建复杂的Web应用。它集成了诸如redux、redux-saga和styled-components等流行库，提供了最佳的开发体验和性能。通过使用react-boilerplate，开发者可以专注于业务逻辑的开发，而不必担心基础框架的搭建

JavaScript★ 29.5k⑂ 6kweb

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jordansissel/fpm

fpm：多平台包管理工具 — fpm可以帮助用户轻松地为多个平台（如deb、rpm等）创建包，提高包管理的效率和可靠性。它支持各种包格式，提供了便捷的包创建和管理功能。通过使用fpm，用户可以更好地管理和分发软件包。

Ruby★ 11.5k⑂ 1.1kbackend

☆

cypress-io/cypress

cypress：快速、简单、可靠的浏览器测试框架 — cypress是一个开源的测试框架，用于测试任何在浏览器中运行的应用程序。它提供了快速、简单、可靠的测试解决方案，帮助开发人员提高代码质量和可靠性。通过使用cypress，开发人员可以更好地确保他们的应用程序在不同浏览器和环境中运行正常

TypeScript★ 50.7k⑂ 3.6kweb

+19 ★☆

facebook/flow

flow：JavaScript静态类型检查 — flow通过为JavaScript添加静态类型检查，帮助开发者在编码过程中发现错误，提高代码质量和可维护性。同时，flow还可以提高开发者的生产力，减少调试时间。因此，flow是JavaScript开发者提高代码质量和效率的重要工具。

Rust★ 22.3k⑂ 1.9ktools

☆

probot/probot

probot：GitHub 应用框架 — probot 提供了一种简单的方式来构建 GitHub Apps，从而可以自动化和改进 GitHub 工作流程。通过使用 probot，可以更高效地管理 GitHub 仓库和项目。同时，probot 还支持 TypeScript 等多种编程语言

TypeScript★ 9.6k⑂ 1kbackend

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NirDiamant/agents-towards-production

agents-towards-production：生产级GenAI代理构建教程 — agents-towards-production项目提供了从原型到企业部署的生产级GenAI代理构建教程，使用Jupyter Notebook语言，涵盖了agent、agent-framework、agentic-ai、agents、ai-agents、deployment、genai、generative-ai、langgraph、llm、llms、mcp、mlops、multi-agent-systems、observability、production、python、rag、tutorials等主题，帮助开发者快速构建生产级GenAI代理。该项目的教程采用代码优先的方式，确保开发者能够快速上手并部署自己的GenAI代理。通过该项目，开发者可以学习到如何将GenAI代理从原型阶段发展到企业部署阶段

Jupyter Notebook★ 21k⑂ 2.8kai-ml

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coqui-ai/TTS

TTS：深度学习文本转语音工具包 — TTS是一个基于深度学习的文本转语音工具包，支持多种语音合成模型和声码器，包括Glow-TTS、HiFiGAN和MelGAN等。它已在研究和生产环境中得到广泛应用，能够生成高质量的语音。TTS的主要特点包括支持多说话人语音合成、声码器和语音合成模型的选择等

Python★ 45.7k⑂ 6.2kai-ml

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BuilderIO/agent-native

agent-native：构建原生应用框架 — agent-native是一个用于构建原生应用的框架，支持使用TypeScript语言开发。它提供了一套完善的工具和库，帮助开发者快速构建高性能的原生应用。agent-native的出现使得开发者可以更容易地构建跨平台的应用程序。

TypeScript★ 1.2k⑂ 122ai-ml

+147 ★☆

foundry-rs/foundry

foundry：以太坊应用开发工具包 — foundry提供了一系列工具和库，用于以太坊智能合约的开发、测试和部署。它支持多种语言，包括Solidity、Vyper等，能够提高开发效率和代码质量。通过使用foundry，开发者可以更容易地构建、测试和部署以太坊应用。

Rust★ 10.5k⑂ 2.6kblockchain

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xkcoding/spring-boot-demo

spring-boot-demo：Spring Boot深入学习项目 — spring-boot-demo项目旨在提供一个实战平台，帮助开发者深入学习Spring Boot的各项功能和特性。通过这个项目，开发者可以了解如何使用Spring Boot构建Web应用、如何配置和优化应用等。同时，spring-boot-demo也是一个很好的学习和实践Java和Spring的资源。

Java★ 34.1k⑂ 10.9kweb

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alibaba/fish-redux

fish-redux：Flutter 应用框架 — fish-redux 是一个综合性的 Flutter 应用框架，提供了组件、适配器、AOP 和响应式编程等功能。它可以帮助开发者快速构建和管理 Flutter 应用。fish-redux 的设计目标是提高开发效率和应用性能。

Dart★ 7.3k⑂ 833mobile

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openai/gym

gym：强化学习算法开发工具包 — gym提供了一个开发和比较强化学习算法的平台，允许用户定义环境和代理，实现算法的开发和测试。通过使用gym，研究人员和开发者可以更容易地比较和优化不同的强化学习算法。gym的设计目标是提供一个简单、灵活和可扩展的平台，以促进强化学习的研究和应用

Python★ 37.2k⑂ 8.7kother

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stanfordnlp/dspy

dspy：语言模型编程框架 — dspy提供了一个强大的平台，用于构建和训练语言模型，使得开发者可以更好地控制和定制模型的行为。通过使用dspy，开发者可以创建更复杂和更智能的语言模型应用。同时，dspy也为语言模型的研究和开发提供了一个新的途径

Python★ 36k⑂ 3.1kbackend

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olimorris/codecompanion.nvim

codecompanion.nvim：AI 编程助手 — codecompanion.nvim 通过集成多种 AI 服务，如 Copilot 和 OpenAI，提供智能代码补全、代码审查和代码生成等功能。该插件使用 Lua 编写，支持 Neovim 和 nvim。其主要目的是提高编程效率和准确性，减少开发时间和成本。

Lua★ 6.7k⑂ 435ai-ml

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