GitHub Trending
1. luongnv89/claude-howto
这是一个针对Claude Code的视觉化、示例驱动的综合学习指南。它通过结构化路径和可复用的生产级模板，帮助开发者从基础命令快速掌握高级代理、钩子、技能和MCP服务器等核心功能，旨在释放Claude Code的全部潜力，提升开发自动化效率。
2. microsoft/VibeVoice
微软开源的VibeVoice是一系列前沿语音AI模型，包含ASR与TTS。其核心创新在于采用7.5Hz超低帧率连续语音分词器，结合LLM与扩散模型，能高效处理长序列音频。ASR支持单次处理60分钟音频并生成带说话人、时间戳的结构化文本；TTS可合成90分钟多说话人对话。适用于长视频转录、实时语音交互及多语言内容生成等场景。
3. Yeachan-Heo/oh-my-claudecode
专为Claude Code设计的团队优先多智能体编排框架，提供零配置、自然语言驱动的开发体验。核心功能包括团队协作管道、智能模型路由和自动并行化，支持Claude、Codex和Gemini多模型协同工作。适用于复杂软件开发场景，能显著提升团队协作效率并优化AI资源使用成本。
4. shanraisshan/claude-code-best-practice
该项目是Claude Code AI编程助手的官方最佳实践合集，系统整理了子代理、命令、技能、工作流等核心功能的使用范例。它通过具体实现案例，帮助开发者高效配置和扩展Claude Code，提升AI辅助编程的自动化与协作效率。
5. NousResearch/hermes-agent
Hermes Agent 是一款具备自我学习能力的AI智能体，其核心创新在于内置了闭环学习系统，能够从经验中创建并优化技能，实现跨会话的个性化记忆与用户建模。它支持多种大模型后端和部署方式，提供完整的终端界面及多平台消息网关，适用于自动化任务、研究开发和日常助手等场景。
6. obra/superpowers
Superpowers 是一个基于可组合“技能”的智能体软件开发框架，为编码助手（如 Claude、Cursor）提供结构化工作流。它通过引导式设计、子智能体驱动开发、强制测试驱动开发等自动化技能，将模糊需求转化为可执行的代码实现计划，提升开发效率与代码质量。
7. microsoft/agent-lightning
微软开源的AI智能体训练框架，支持零代码改动优化现有智能体。兼容主流框架，可对多智能体系统进行选择性强化学习与提示词优化，大幅降低训练门槛。
8. PaddlePaddle/PaddleOCR
PaddleOCR是一款领先的开源OCR工具包，能将PDF和图像转换为结构化数据（JSON/Markdown），支持100多种语言。其核心亮点包括轻量级视觉语言模型PaddleOCR-VL-1.5，可精准解析复杂文档（如弯曲、扫描件），并集成PP-StructureV3实现表格、文本坐标提取。适用于RAG、智能体应用开发，已被Dify等顶级项目采用。
9. Dimillian/Skills
这是一个面向Apple平台开发者的可复用技能库，包含16个聚焦工程任务的自动化技能，如生成App Store更新日志、调试iOS应用、优化SwiftUI/React性能、执行多智能体代码审查等。项目通过模块化设计帮助开发者高效处理重复性任务，提升开发与代码质量。
10. sherlock-project/sherlock
Sherlock是一款开源工具，可通过用户名在400多个社交网络中快速查找关联账户。支持命令行操作，提供Tor代理、多格式导出等功能，适用于安全研究、数字取证和身份验证场景。
11. neovim/neovim
Neovim是Vim的现代化分支，专注于提升可扩展性和开发体验。它重构了代码架构，支持异步任务、嵌入式终端和强大的API，允许用多种语言开发高级GUI和插件。兼容大部分Vim生态，适合追求高效、可定制编辑器的开发者。
12. vas3k/TaxHacker
TaxHacker是一款自托管AI会计应用，利用LLM自动解析收据、发票和交易数据，支持自定义提示词与分类。它具备多货币（含加密货币）自动转换、结构化存储和灵活导出功能，专为自由职业者和小型企业设计，可在本地部署以保障数据隐私。
13. OpenBMB/ChatDev
ChatDev 2.0是一个零代码多智能体编排平台，通过配置即可快速构建定制化多智能体系统，用于自动化完成软件开发、数据可视化、3D生成等复杂任务。其核心是基于大语言模型的智能体协作框架，无需编程即可实现工作流编排，显著降低了多智能体应用的门槛。
14. jwasham/coding-interview-university
这是一个全面的计算机科学自学路线图，专为软件工程师技术面试设计。它涵盖了数据结构、算法、系统设计等核心主题，并包含精选的学习资源和实践指南。项目源自作者成功入职亚马逊的经验，旨在帮助开发者高效备战顶级科技公司面试，避免浪费时间。