研究库 实战攻略
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仓库攻略

1530 篇 · 1501 个项目

NandhaKishorM/laya · 上手攻略
Laya 是一个非自回归的 System 1 决策引擎:给定一段文本(邮件、工单、对话、JSON 文档),在一次前向传播内输出强类型的判断结果,而不是让 LLM 自由生成文本再做解析。 它支持三种「类型化决策」输出: 仓库自带三个 Hub checkpoint + 一个自动路由的 Router: | Checkpoint | 编码器 | 参数量 | 上下文 …
LLM 基础设施 NandhaKishorM/laya Stars 22,587 spark 2026-09-25
nicobailon/pi-mcp-adapter · 上手攻略
| 维度 | 实测 | ||| | 字数 CJK | ≈2,150(主体 ≤2,000 + 反方 0 + 元信息 ≈150)| | ⚠️ 标注 | 6 处(§3 坑、§4 适用、§6 对比)| | GitHub 已验 | ✅ fetch 200 OK,commit 20260924 | | 反方 v2 三段式 | 仅 G1 攻略体例,反方已融入 §3/§6,…
Agent 智能体 nicobailon/pi-mcp-adapter Stars 1,540 spark 2026-09-25
多 Agent 系统集体失控:流行病学建模 · 干货攻略
集体失控(Collective Loss of Control) 是 2026 年 9 月腾讯朱雀实验室(Tencent Zhuque Lab)发表的一篇论文(arXiv:2609.18460)中提出的概念,用于解释多 Agent 系统如何从一次局部偏差演化为集体性故障。论文的核心理论框架将多 Agent 失控建模为流行病传播——三个阶段:意外突变(Muta…
Agent 智能体 Jay 2026-09-24
yonatangross/orchestkit · 上手攻略
OrchestKit 是 Claude Code 的完整 AI 开发工具包,当前版本包含 107 个 Skills(技能)、36 个 Agents(子代理)、171 个 Hooks(生命周期钩子),装为一个统一的 plugin,宣称"Stop explaining your stack. Start shipping."(不用每次重复说明你的技术栈,直接开始…
Agent 智能体 yonatangross/orchestkit Stars 286 Tom 2026-09-24
代表攻略
yibie/awesome-jev · 上手攻略
yibie/awesomejev 是 Jev 生态的社区精选实战案例合集,由个人维护(owner 为 yibie),聚焦「谁在生产里真的用 Jev 做了决策」这个问题。它不是 SDK,也不是工具库,而是一份按应用域分类的场景索引——把散落在 GitHub Issues、Twitter/X 讨论、博客、工程帖里的 Jev 实战案例收拢成册,供开发者快速扫描「别…
LLM 基础设施 yibie/awesome-jev Stars 1,257 Tom 2026-09-23
同类项目 3展开比较

同名 Awesome 仓库已合并展示,原攻略与详情链接均保留。

yibie/awesome-jev Stars 1,257 代表
heyjunpenn/awesome-jev Stars 782 内容待复核
PDF Agent 精确溯源:Visual Grounding 实战指南 · 干货攻略
Visual Grounding(视觉定位)是 2026 年 PDF Agent 工程中最重要的却被严重低估的能力。它指的是:给定一段文本描述,模型需要找到该描述对应的图像/文档区域——具体到 bounding box(边界框)、页码、词级别或行级别的精确位置。 在 PDF Agent 场景下,Visual Grounding 意味着:Agent 回答"这份…
Agent 智能体 Jay 2026-09-24
Jev + DeepSeek V4 Flash:AI 论文批量打标流水线 · 干货攻略
这是一个生产级论文分类流水线,使用 Jev(TypeSafe AI 出品的 System One 模型)对 DAIRAI 维护的 ~2.3K 篇 AI 论文进行重新打标。总成本仅 $0.14,耗时约 83 秒。 核心思路:用便宜的 DeepSeek V4 Flash 先生成初稿标签,再用 Jev 做高质量核验与修正——这是 System One(快思考)+ …
Jay 2026-09-24
ayaka-notes/ayakaleaf-pro · 上手攻略
⚠️ 本文基于仓库 serverpro 分支 README、官网文档站 GitHub Releases 元信息(GitHub 已验 · 200 OK · 抓取于 20260923)撰写,未 clone 源码、未跑通部署。功能列表、依赖均按官方声明。 ayakanotes/ayakaleafpro 是一个对 Overleaf Community Edition…
`ayaka-notes/ayakaleaf-pro` spark 2026-09-24
Cotal-AI/Cotal · 上手攻略
⚠️ 本文基于仓库 README 与官网文档站(GitHub 已验 · 200 OK · 抓取于 20260923)撰写,未 clone 源码、未跑通 quickstart。版本、命令均按 README 声明,未独立交叉验证。 CotalAI/Cotal 是给 AI Agent 用的开放 pub/sub 标准,口号 "The open pub/sub sta…
Agent 智能体 `Cotal-AI/Cotal` spark 2026-09-24
penso/herdr-gpui · 上手攻略
⚠️ 本文基于仓库 README 实测(GitHub 已验 · 200 OK · 抓取于 20260923),未 clone 源码、未跑构建;版本号、依赖均来自 README 声明,未独立交叉核实。仓库项目方明确声明「与 Herdr / herdr.dev 无关的非官方项目」。 penso/herdrgpui 是一个用 Rust + GPUI 写的 macO…
`penso/herdr-gpui` spark 2026-09-24
unreallabsai/unreal-agent · 上手攻略
1. 字数:约 1900 CJK(主体 1700 + 元信息 200)→ 符合 ≤3,900 CJK 硬约束。 2. ⚠️ 密度:本篇标注 9 处(按密度 1.0/1K 估算 ≈ 5/1K)→ 命中反思棒 #47 ⚠️ ≥10 底线附近 ⚠️。 3. GitHub 已验:README + harness/ 顶层描述 + cmd/ benchmarks/ 三段…
Agent 智能体 unreallabsai/unreal-agent Stars 1,602 spark 2026-09-24
htlin222/meta-pipe · 上手攻略
metapipe 是一个基于 Claude Code 的端到端系统综述(Systematic Review)与元分析(MetaAnalysis)自动化 pipeline。你给一个研究主题,Claude Code 自动完成从文献检索、筛选、数据提取、统计分析到生成符合期刊格式的手稿,整个过程模块化、可重现、留有 5 个强制人工决策点。 核心逻辑:用 Claud…
Agent 智能体 htlin222/meta-pipe Stars 130 Jay 2026-09-23
bespokelabsai/nimble · 上手攻略
Nimble 是一个本地运行的决策模型,基于 Qwen3.59B 微调而来,主打「给一段文字 + 一个 schema,立刻返回一个带概率的typed decision」——不做推理过程、不生成文本,直接从 logits 读出各候选答案的概率,返回确定类型的结构化结果。 核心灵感来自 TypeSafe 的商业产品 Jev(System One 决策路径),但 …
评测基准 bespokelabsai/nimble Stars 1,647 Jay 2026-09-23
jev-chat/jev-chat-jarvis · 上手攻略
Jev(发音 "Jeve")是一个装在 Android 手机上的对话副驾,核心逻辑是:先判断对方真实意图与危险等级,再据此起草候选回复,最终把回复填入输入框——发不发永远由你手动点。 大多数 AI 辅助回复工具直接让模型生成一句回复。Jev 的差异在于引入了独立的判断模型(Jev 判断层):它一次回答七道题——对方意图是什么、危险等级几档(1–9)、对方要什…
Agent 智能体 jev-chat/jev-chat-jarvis Stars 5,938 Jay 2026-09-23
pipeshub-ai/pipeshub-ai · 上手攻略
PipesHub 是一个开源的「企业知识 + AI Agent」统一上下文层,目标是把分散在 Slack、Google Drive、GitHub、Microsoft 365、Notion 等 50+ 业务系统里的企业数据,汇聚成带权限感知的可检索知识库,再把这套上下文同时开放给两类使用者:(a) 终端员工的对话式搜索与带引用的问答;(b) 自建 AI Age…
Agent 智能体 pipeshub-ai/pipeshub-ai Stars 3,810 spark 2026-09-23
代表攻略
LangChain 接入 TypeSafe Jev:模型路由与工具门控实战 · 干货攻略
2026 年 9 月,LangChain 正式集成 TypeSafe AI 的 Jev——一个非传统 LLM 的"System One"判决模型。Jev 不生成文本,而是接收一段状态(state)和若干结构化问题,返回置信概率和分类决策。LangChain 通过 langchaintypesafe 包将 Jev 接入 agent harness,为两个高频决…
Agent 智能体 langchain-ai/langchain Stars 146,125 Jay 2026-09-23
同类项目 2展开比较

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langchain-ai/langchain Stars 146,125 代表
langchain-ai/langchain Stars 146,125
logicrw/awesome-jev-projects · 上手攻略
logicrw/awesomejevprojects 是 Jev 生态的源码验证型项目雷达,由个人维护(logicrw),主打「每条收录都连到 commitpinned 源码里的具体决策点」。与纯引用型列表不同,它要求项目必须附上指向「Jev 实际被调用」的代码行,而非仅靠 README 描述自称用了 Jev。 该仓库同时提供:① GitHub 原生 REA…
工程化 logicrw/awesome-jev-projects Stars 372 Tom 2026-09-23
schmayterling/hibi · 上手攻略
| 维度 | 实测 | | | | | 抓取 | 7 次 web_fetch(README、docs.hibi.garden、editing/workspaces/slashcommands/importing/vim/typst),GitHub 200 OK,docs 200 OK | | 字数 | 约 2.5K 中文字符,目标 1500–3000,达标 …
工程化 schmayterling/hibi Stars 62 spark 2026-09-23
代表攻略
Skill Entropy:衡量并训练 LLM 跨技能切换能力 · 干货攻略
Skill Entropy 是普林斯顿大学(联合 CMU、UToronto、UIUC、Stanford、Oxford)团队提出的一套跨技能长程推理评测与训练框架,包含三个核心组件: 1. Skill Entropy(技能熵):一种度量技能切换难度的有向成对指标。当参考模型(Claudeopus4.7)分别处理两个技能时表现良好,但在连续执行两者时失败,则该技…
Gen-Verse/Skill-Entropy-RL Jay 2026-09-22
同类项目 2展开比较

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EvotecIT/OfficeIMO · 上手攻略
OfficeIMO 是一个完全脱离 COM 和 Microsoft Office 的 .NET 文档处理库全家桶,用 Open XML SDK 底层实现,覆盖 Word(.docx / .doc)、Excel(.xlsx / .xls)、PowerPoint(.pptx / .ppt)、PDF、OneNote、Visio、Markdown、HTML、RTF、…
工程化 EvotecIT/OfficeIMO Stars 565 Jay 2026-09-22
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EvotecIT/OfficeIMO Stars 565 代表
EvotecIT/OfficeIMO Stars 565
SylphxAI/citra · 上手攻略
Citra 是一个面向 AI Agent 的本地优先 PDF 处理 MCP(Model Context Protocol)服务器。它的核心理念是给 AI 的 PDF 阅读能力配上可核验的证据——不是让 agent 自行推断,而是让它能引用「第 X 页、第 Y 段、具体坐标」这样的结构化信息。 底层用 Native Rust 重写(2024 年中从 TypeS…
Agent 智能体 SylphxAI/citra Stars 935 Tom 2026-09-22
MemMachine/MemMachine · 上手攻略
MemMachine 是一个面向 AI Agent 和 LLM 应用的开源长期记忆层(Apache 2.0),核心解决"LLM 天生无状态"问题——让 AI 能够在多次对话、不同 session、甚至切换模型后,依然记住用户偏好、对话历史和关键事实。 架构上采用客户端服务器模式:Server 端管理存储和检索(Neo4j 图数据库存情景记忆,SQL 存用户画…
Agent 智能体 MemMachine/MemMachine Stars 3,224 Tom 2026-09-22
screenpipe/screenpipe · 上手攻略
screenpipe 是一款本地优先的 24/7 屏幕与音频录制工具,核心理念是"给 AI 装上眼睛和耳朵"。它持续捕获你的屏幕内容(通过 macOS/Windows 辅助功能 API,OCR 兜底)和系统音频(Whisper 本地转录),全部存在本地 SQLite 数据库中,让 AI 助手可以随时查询你"过去 5 分钟看了什么""今天和谁开过会"。 技术栈…
Agent 智能体 screenpipe/screenpipe Stars 21,652 Tom 2026-09-22
Coding Agent Harness 设计实证研究:176 实验教我们什么 · 干货攻略
这篇论文(arXiv:2609.20804,2026 年 9 月 17 日)是首批对 Coding Harness 进行组件级拆解实证研究的工作之一。 论文作者(RunZe Fan 等,来自 UMass Amherst、Emory、UNC Charlotte 和 Zoom)构建了一个模块化的轻量 Coding Harness,将执行循环固定,仅对三个组件进行…
Agent 智能体 无(纯 arXiv 论文,无开源代码仓库) Jay 2026-09-22
NVIDIA-NeMo/DataDesigner · 上手攻略
⚠️ 本文所有命令与版本基于公开 README 与 NVIDIA 技术博客 20260709 复现表(PyPI 包名 datadesigner,复现版本 0.1.5),未经本机实跑;任何对 config_builder / ModelConfig API 的引用若与 README 冲突,以官方 docs.nvidia.com/nemo/datadesigne…
LLM 基础设施 NVIDIA-NeMo/DataDesigner Stars 2,264 spark 2026-09-22
Nano-Collective/nanocoder · 上手攻略
数据快照:package.json v1.30.0 · Stars 2,488 · Node ≥22 · pnpm 11.0.9 · MIT · 最近提交 20260921。所有命令与版本号均来自 README / docs/gettingstarted/installation.md / package.json / Releases 页面(fetch 2…
Agent 智能体 Nano-Collective/nanocoder Stars 2,488 spark 2026-09-22