📦 AI ｜ System Prompt ｜ 开源项目
📌 简单说：
👉 这是一个公开整理的 Claude Fable 5.1 系统提示词文件，内容涵盖模型行为、产品信息、安全规则、工具使用、文件处理和记忆机制等，可用于研究 AI Agent 的系统提示词设计。
🔗 GitHub：
Claude-Fable-5.1.md
📂 #Claude #Fable51 #SystemPrompt #AI #PromptEngineering #LLM #AIAgent #GitHub #开源项目
Search: #LLM
- 🧠 Claude Fable 5.1 System Prompt
📦 AI ｜ System Prompt ｜ 开源项目
📌 简单说：
👉 这是一个公开整理的 Claude Fable 5.1 系统提示词文件，内容涵盖模型行为、产品信息、安全规则、工具使用、文件处理和记忆机制等，可用于研究 AI Agent 的系统提示词设计。
🔗 GitHub：
Claude-Fable-5.1.md
📂 #Claude #Fable51 #SystemPrompt #AI #PromptEngineering #LLM #AIAgent #GitHub #开源项目 - 🤖 🔁 Awesome AI Agents
📦 AI Agent资源合集 ｜ 开源项目
🌐 GitHub：
https://github.com/slavakurilyak/awesome-ai-agents
📌 简单说：
👉 一个精选 AI Agent 导航合集，帮助快速发现适合不同任务的 AI 助手和工具。:contentReference[oaicite:0]{index=0}
📂 #AI #Agent #LLM #开源 -
- 🤖 🔁 MNN LLM Android
📦 本地大模型 ｜ Android ｜ 开源项目
🌐 GitHub：
https://github.com/alibaba/MNN
📥 下载：
https://github.com/alibaba/MNN/blob/master/apps/Android/MnnLlmChat/README.md#releases
📌 简单说：
👉 阿里巴巴开源的 Android 本地大模型应用，可在手机上离线运行 AI，无需联网即可进行聊天和推理。
📂 #Android #AI #LLM #本地部署 #离线AI #开源 -
- 🧠 🔁 LLM Torrent Models
📦 AI模型资源 ｜ 大语言模型下载 ｜ 本地部署资源
🌐 模型资源：
1️⃣ CKPT：
https://ckpt.cc/top
2️⃣ HuggingBay：
https://huggingbay.xyz/
📌 简单说：
👉 Torrent 下载适合大型语言模型文件分发，可以减少单一服务器压力，并方便用户获取大体积模型资源。社区也有通过 Torrent 分发开源模型的尝试。
⚠️ 注意：
➤ 下载前请确认模型许可证和使用权限
➤ 部分模型可能有商业使用限制
➤ 建议优先选择官方或可信来源模型仓库，例如 Hugging Face 等公开模型平台。
➤ 下载和分享资源时请遵守当地法律法规
📂 #AI模型 #LLM #Torrent #本地AI #模型下载 -
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- 🧠 🔁 CanIRun.ai
📦 本地AI检测 ｜ 模型兼容性 ｜ 硬件分析工具
🌐 官网：
https://www.canirun.ai/
📌 简单说：
👉 CanIRun.ai 是一个“AI 版 Can I Run It”工具，打开网页即可自动检测你的电脑硬件，并告诉你哪些大模型可以在本地运行、运行效果如何，帮助你在下载或部署本地模型前做出判断。
⚙️ 特点：
• 自动识别 GPU 与显存
• 模型兼容性评分系统
• 支持主流开源大模型库
• 完全浏览器运行（隐私友好）
• 零安装、即开即用
📂 #CanIRunAI #本地模型 #LLM #AI工具 #硬件检测
📁 AI工具 - 🧠 🔁 LM Studio Models
📦 本地大模型 ｜ GGUF模型库 ｜ AI模型下载
🌐 模型库：
https://lmstudio.ai/models
📌 简单说：
👉 LM Studio Models 是 LM Studio 官方模型目录，收录了大量可本地运行的开源 AI 模型，可以直接下载并在 LM Studio 中使用，无需依赖云端服务。 :contentReference[oaicite:0]{index=0}
🔥 热门模型：
• Qwen 3 / Qwen 3.6
• Qwen3-Coder
• Qwen3-Coder-Next
• Gemma 4
• DeepSeek-R1
• GPT-OSS
• GLM-4.7
• Devstral
• MiniMax M2
• Nemotron 系列
💻 适用场景：
👉 AI聊天
👉 代码生成
👉 图像理解
👉 文档分析
👉 Agent工作流
👉 本地知识库
🔒 优势：
所有模型均可在本地电脑运行，数据无需上传云端，更适合隐私敏感场景。
📂 #LMStudio #LocalAI #LLM #GGUF #开源模型
📁 AI工具 - 🔁 Free LLM API Resources
📦 免费AI接口 ｜ API资源合集 ｜ 开发者工具
🌐 GitHub：
https://github.com/cheahjs/free-llm-api-resources
📌 简单说：
👉 一个收集免费 LLM API、AI 模型接口和开发资源的开源项目，涵盖 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等热门模型，方便开发者快速测试和集成 AI 能力。
⚠️ 注意：
• 免费接口可能随时失效或限流
• 不建议用于生产环境
• 更适合学习、测试和原型开发
📂 #API #LLM #AI开发 #开发者资源
📁 开发工具 / AI资源 - 🔁 Free LLM API Keys
📦 免费AI接口 ｜ LLM API Keys ｜ 开发者资源
🌐 GitHub：
https://github.com/alistaitsacle/free-llm-api-keys/blob/main/README_CN.md
📌 简单说：
👉 一个开源项目，整理并分享可用于测试的大模型 API Keys，涵盖 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等热门模型，支持 OpenAI 兼容接口，方便开发者快速体验和开发 AI 应用。
⚠️ 注意：
• 公共 Key 可能随时失效或额度耗尽
• 不适合生产环境使用
• 建议仅用于学习、测试和原型验证
📂 #API #LLM #GPT #Claude #Gemini #DeepSeek
📁 开发者工具 / AI资源 - 🔁 MiniMind
📦 从零训练LLM ｜ 小参数大模型 ｜ AI学习项目
➤ 从0训练｜2小时即可训练超小型 LLM
➤ 轻量模型｜最低仅 64M 参数规模
➤ 完整链路｜支持 Pretrain / SFT / RLHF / LoRA
➤ 多模态扩展｜包含视觉与 Omni 模型
➤ 兼容生态｜支持 transformers / ollama / vllm
➤ 学习友好｜适合大模型原理与训练实践
🌐 GitHub：
https://github.com/jingyaogong/minimind
📌 简单说：
👉 一个超热门的大模型学习项目，主打“从零训练自己的 LLM”，用极低成本快速理解大模型训练全流程。适合 AI 学习、研究与个人复现。
———— 商务合作————
📂 #LLM #大模型 #AI训练 #机器学习
📁 Windows / AI工具 - 🔁 Awesome LLM Apps
📦 AI应用合集 ｜ LLM项目 ｜ 开源案例库➤ AI项目合集｜收录大量 LLM 应用案例
➤ 多领域覆盖｜聊天 / Agent / RAG / 语音 / 图像
➤ 开源即用｜附带完整源码与部署方式
➤ 多模型兼容｜支持 OpenAI / Claude / Gemini 等
➤ 学习参考｜适合开发者快速搭建 AI 项目
➤ 持续更新｜热门 AI App 持续收录
🌐 项目地址：
https://www.zdoc.app/zh/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
📌 简单说：
👉 一个收录各种 AI / LLM 开源应用的项目导航库，非常适合找灵感与学习参考。
———— 商务合作————
📂 #LLM #AIAgent #开源项目 #AI应用
📁 Windows / 开发工具 - #LLM 一个简单的恰到好处LLM应用框架，能够让你以最“Code Center“的方式无缝集成LLM能力
https://github.com/NiJingzhe/SimpleLLMFuncGitHub
GitHub - NiJingzhe/SimpleLLMFunc: A simple and well-tailored LLM application framework that enables you to seamlessly integrate…A simple and well-tailored LLM application framework that enables you to seamlessly integrate LLM capabilities in the most "Code-Centric" manner. LLM As Function, Prompt As Code. ... - 🔥 AI 圈大地震！3.5GB 模型性能干翻 Claude、Gemini？！🔥
忘掉那些几十上百 GB 的庞然大物吧！一款名为 VibeThinker 的离线模型，正在颠覆我们对“强大”的认知！
🚀 为什么说它是“核弹”？
✅ 性能逆天: 在多项基准测试中，击败了 Claude, Gemini, Qwen, DeepSeek 等所有顶级模型！
✅ 体积小到离谱: 整个模型只有 3.5 GB，比一部电影还小！
✅ 你的电脑就能跑: 无需顶级显卡，普通电脑甚至个人服务器就能轻松运行。
✅ 全能选手: 写代码、写文章、逻辑推理... 样样精通。
这可能是实现“人人都能本地运行超强 AI”的第一步。
→ 前往 GitHub 探索项目
→ 前往 Hugging Face 下载模型
频道 | 💬 群组 | 📬 投稿 | 📨 商务
#AI #开源 #LLM #本地模型 #黑科技 -
- #AI #LLM Shinkai 是一个双击安装 AI 管理器（Ollama 与 Windows、Mac 和 Linux 兼容）。它允许您下载/使用 AI 模型、RAG，并使用工具为您执行作
https://github.com/dcSpark/shinkai-nodeGitHub
GitHub - dcSpark/shinkai-node: Shinkai allows you to create AI agents without touching code. Define tasks, schedule actions, and…Shinkai allows you to create AI agents without touching code. Define tasks, schedule actions, and let Shinkai write custom code for you. Native crypto support included. - dcSpark/shinkai-node - #LLM 基于开源项目 FunClip 进行修改，集成了自动语音识别 (ASR)、说话人分离、SRT 字幕编辑以及基于 LLM 的总结功能。项目使用 Gradio 提供了一个直观易用的用户界面
https://github.com/MotorBottle/Private-ASRGitHub
GitHub - MotorBottle/Private-ASR: 本地部署音视频转文字区分说话人+LLM总结 - Moded from FunClip - Offline video/auduio Transcription + SD + LLM conclusion本地部署音视频转文字区分说话人+LLM总结 - Moded from FunClip - Offline video/auduio Transcription + SD + LLM conclusion - MotorBottle/Private-ASR - #LLM 一个轻量级、支持全链路且易于二次开发的大模型应用项目 基于 Dify 、Ollama&Vllm、Sanic 和 Text2SQL 等技术构建的一站式大模型应用开发项目，采用 Vue3、TypeScript 和 Vite 5 打造现代UI。具备处理 CSV 文件 📂 表格问答的能力。同时，能方便对接第三方开源 RAG 系统 检索系统 🌐等
https://github.com/apconw/sanic-webGitHub
GitHub - apconw/Aix-DB: Aix-DB 基于 LangChain/LangGraph 框架，结合 MCP Skills 多智能体协作架构，实现自然语言到数据洞察的端到端转换。Aix-DB 基于 LangChain/LangGraph 框架，结合 MCP Skills 多智能体协作架构，实现自然语言到数据洞察的端到端转换。 - apconw/Aix-DB - #AI #llm 这是一份入门AI/LLM大模型的逐步指南，包含教程和演示代码，带你从API走进本地大模型部署和微调，代码文件会提供Kaggle或Colab在线版本
https://github.com/Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CNGitHub
GitHub - Hoper-J/AI-Guide-and-Demos-zh_CN: 这是一份入门AI/LLM大模型的逐步指南，包含教程和演示代码，带你从API走进本地大模型部署和微调，代码文件会提供Kaggle或Colab在线版本，即便没有显卡也可以…这是一份入门AI/LLM大模型的逐步指南，包含教程和演示代码，带你从API走进本地大模型部署和微调，代码文件会提供Kaggle或Colab在线版本，即便没有显卡也可以进行学习。项目中还开设了一个小型的代码游乐场🎡，你可以尝试在里面实验一些有意思的AI脚本。同时，包含李宏毅 (HUNG-YI LEE）2024生成式人工智能导论课程的完整中文镜像作业。 - Hoper-J/AI-Guide-an... -
- #翻译 #LLM 使用大模型技术全自动翻译视频的Agent,本项目利用LLM Agent的反思机制，通过校验翻译结果控制翻译的时长，实现音视频的自动同步和高质量翻译。
经过实测，项目目前能够实现中文到英文、法文、葡萄牙文、西班牙文、德文、俄语的自动翻译，以及英文到法文、葡萄牙文、西班牙文、德文、俄语的自动翻译，其他语言暂未测试。
https://github.com/caixikai/tiktokwit?tab=readme-ov-file - #LLM #AI Agenter Daily News Collector 是一个基于开源 LLM 的自动新闻收集工作流程展示项目，由 Agently AI 应用程序开发框架提供支持。
您可以使用此项目生成几乎任何新闻收集主题。您需要做的就是简单地输入新闻收藏的字段主题。然后你等待，人工智能代理将自动完成他们的工作，直到生成高质量的新闻集合并保存到一个MD文件中。
https://github.com/AgentEra/Agently-Daily-News-CollectorGitHub
GitHub - AgentEra/Agently-Daily-News-Collector: An open-source LLM based automatically daily news collecting workflow showcase…An open-source LLM based automatically daily news collecting workflow showcase powered by Agently AI application development framework. - AgentEra/Agently-Daily-News-Collector - #自动化 #LLM
Unstract 是一个开源的无代码平台，可让您自动化任何规模的文档处理工作流程。Unstract 利用尖端的 AI 超越了 IDP（智能文档处理）和 RPA（机器人流程自动化）的当前功能
官网：https://unstract.com
Github：https://github.com/Zipstack/unstract
使用Unstract，您可以实现机器对机器的自动化。你可以启动API，接收复杂的文档并返回结构化的JSON，所有这些都使用简单的无代码方法。您还可以启动非结构化数据 ETL 管道，它可以从各种云文件/对象存储系统中读取复杂文档，并将结构化数据写入常用的数据仓库和数据库。
步骤
第 1 步：将文档添加到无代码 Prompt Studio 并执行提示工程以提取必填字段 第 2 步：将 Prompt Studio 项目配置为 API 部署或为 ETL Pipeline 配置输入源和输出目标 第 3 步：将工作流部署为非结构化数据 API 或非结构化数据 ETL Pipelines！
📡发布：https://noisevip.cn/18237.html
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🎁访问主页： www.noisework.cn - #LLM #AI RAG-GPT 利用 LLM 和 RAG 技术，从用户定制的知识库中学习，为各种查询提供上下文相关的答案，确保快速准确的信息检索
https://github.com/open-kf/rag-gptGitHubGitHub - gpt-open/rag-gpt: RAG-GPT, leveraging LLM and RAG technology, learns from user-customized knowledge bases to provide contextually…RAG-GPT, leveraging LLM and RAG technology, learns from user-customized knowledge bases to provide contextually relevant answers for a wide range of queries, ensuring rapid and accurate information... - #LLM #模型 ssc-FinLLM 是能够支持 金融咨询-金融nlp任务-简单金融计算--金融研判 金融链路的金融大模型，由书生·浦语2.0（InternLM2）指令微调而来
https://github.com/haidizym/ssc-FinLLMGitHub
GitHub - haidizym/ssc-FinLLM: ssc-FinLLM-金融大模型ssc-FinLLM-金融大模型. Contribute to haidizym/ssc-FinLLM development by creating an account on GitHub. - #LLM #AI 🚀 KIMI AI 长文本大模型免费服务，支持高速流式输出、联网搜索、长文档解读、图像解析、多轮对话，零配置部署，多路token支持，自动清理会话痕迹
https://github.com/LLM-Red-Team/kimi-free-api - #AI #LLM
Flyflow一行代码即可解锁低延迟可微调LLM模型
介绍
Flyflow是在2024年3月推出的一项针对模型微调API集成的一项服务，Flyflow 是中间件，旨在针对所有LLM的响应、延迟、安全性等进行优化，构建为开源、用 golang 编写的高性能，以及可选的自托管以实现最大的灵活性。
⚠️：截止本文发送时间该服务处于早期运行阶段
官网：https://flyflow.dev
GITHUB:https://github.com/flyflow-devs/flyflow
特征
Flyflow 使用 openai 自动跟踪您的查询模式，您可以使用它来微调 mixtral MoE 或 llama 70b，以匹配查询模式上 GPT4 的质量。
推理
Flyflow 通过在许多不同的推理提供程序之间进行负载均衡，可以大幅提高令牌限制和可靠性。
使用 anyscale、together.ai 和 fal 等提供商托管您的自定义精细模型，并使用与 GPT4 相同的质量水平来优化延迟、令牌/秒和速率限制。
这也实现了更高的可靠性，因为如果提供商发生故障，我们可以放弃回退来接载负载。
安全性和可观测性
Flyflow 还可以充当安全中间件，防止敏感信息到达推理提供者（包括 openai 和 microsoft）。
提供易于配置的插件，允许您从查询中过滤 PII，以及帮助您了解组织如何使用 LLM 的高级可观测性工具。
可配置性
Flyflow 被设计为具有极强的可配置性。后端是用 golang 编写的，旨在最大限度地提高性能，同时不影响开发人员的灵活性。
API端点可用模型
Model Name | API String | Context Length…
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🎁访问主页： www.noisework.cn - #LLM
Klu-LLM协作优化应用程序
Klu是一个用于协作处理提示、评估和优化LLM驱动的应用程序，可加快原型完成、助手和工作流。跟踪更改并集成到您的产品开发工作流程中。Klu 与您首选的模型提供程序集成，并连接来自不同来源的数据，为您的应用程序提供独特的上下文。它提供了对 Anthropic Claude 2 和 OpenAI GPT-4 等 LLM 的统一 API 访问，使开发人员能够快速测试提示工程和性能
官网：https://klu.ai
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🎁访问主页： www.noisework.cn - #LLM Chocolate Factory 是一款开源的 LLM 应用开发框架，旨在帮助您轻松打造强大的软件开发 SDLC + LLM 生成助手。无论您是需要生成前端页面、后端 API、SQL 图表，还是测试用例数据，Chocolate Factory 都能满足您的需求。
https://github.com/unit-mesh/chocolate-factoryGitHub
GitHub - unit-mesh/choco-builder: ChocoBuilder (Chocolate Factory) is a cutting-edge LLM toolkit designed to empower you in creating…ChocoBuilder (Chocolate Factory) is a cutting-edge LLM toolkit designed to empower you in creating your very own AI assistant.Chocolate Factory 是一款开源的 LLM 应用开发框架，旨在帮助您轻松打造强大的软件开发 SDLC + LLM 生成助手。无论... - #AI #LLM
开源LLM工程平台
介绍
Langfuse 是一个开源的 LLM 工程平台，可帮助团队协作调试、分析和迭代其 LLM 应用程序。
官网：https://langfuse.com
核心平台功能
发展
- **可观察性：**检测应用并开始将跟踪引入到 Langfuse（快速入门、跟踪
)
◦ 跟踪应用中的所有 LLM 调用和所有其他相关逻辑
◦ 适用于 Python 和 JS/TS 的异步 SDK，以及应用程序接口（在新选项卡中打开）
◦ OpenAI SDK、Langchain、LlamaIndex、LiteLLM、Flowise 和 Langflow 的集成
- **Langfuse 用户界面：**检查和调试复杂的日志和用户会话（演示、跟踪、会话）)
- **提示：**在 Langfuse 中管理、版本控制和部署提示（提示管理)
-
监控
- **分析学：**跟踪指标（LLM 成本、延迟、质量）并从仪表板和数据导出（分析）中获得见解)
- **评估：**收集和计算你的LLM完成的分数（分数和评估
)
◦ 运行基于模型的评估
◦ 收集用户反馈
◦ 在 Langfuse 中手动对观测值进行评分
演示
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