Mini-SGLang 是一款轻量易读的推理框架（仅约 5000 行 Python 代码），通过基数缓存、分块预填充、重叠调度、张量并行，以及 FlashAttention/FlashInfer 内核等优化方案，实现大语言模型的高速运行与服务部署。该框架依赖 CUDA 环境，支持源码快速安装，可启动兼容 OpenAI 规范的 API 或交互式终端，适配单 / 多 GPU 部署，能以低延迟、可扩展吞吐量完成模型（如通义千问、Llama 系列）的测试与落地。核心优势：提供透明可修改的引擎，助力研发、基准测试或生产环境下，快速落地高效的大语言模型推理服务。
油管：https://youtu.be/6fWDo812hsY
ty 是由 Astral 公司（知名工具 uv、Ruff 的研发团队）基于 Rust 语言开发的超高速 Python 类型检查器兼语言服务程序。
它的运行速度是 mypy、Pyright 这类主流工具的10~100 倍，不仅能输出详尽易懂的错误提示信息，还支持代码自动补全、悬停查看注解等 IDE 核心功能，同时完美适配大型项目开发，也兼容「部分类型注解」的开发模式。可通过命令 uvx ty check 直接试用该工具。借助 ty，开发者能提前排查代码潜在 Bug，通过实时反馈大幅提升编码效率，在 VS Code 等编辑器中显著优化开发生产力。
油管：https://youtu.be/ugiG3H6EPXg
PentestGPT 是一款免费开源的 AI 工具，可自动化完成渗透测试工作，涵盖 Web 渗透、密码学破解等 CTF 竞赛常见场景的靶机演练。该工具支持 Docker 快速部署，配置好 API 密钥（兼容 Anthropic、OpenAI 接口或本地大模型）后，执行命令pentestgpt –target [IP]即可启动，全程提供交互式指导，覆盖扫描探测、漏洞利用、报告生成全流程。全新 v1.0 版本新增自主智能体与会话保存功能，既能提升白帽黑客的渗透效率与测试精准度，也能帮助新手快速掌握渗透测试步骤，助力资深从业者高效攻克复杂目标。
油管：https://youtu.be/jQUxkCWbC2M
Uncloud 是一个开源的自托管基础设施工具集，目标是帮助开发者在普通服务器环境中，构建一套可控、简洁、易理解的服务运行与管理体系。
它关注的是：
如何在不引入复杂平台的前提下，完成服务部署、节点管理和基础运行能力。
油管：https://youtu.be/HZtOIJ2Zz8s
「AI 帮我画点东西」这件事经常被理解成生成图片、生成插画。但在真实的工程和产品场景中，更有价值的其实是：AI 帮你生成“结构”，而不是像素。
next-ai-draw-io 正是一个围绕这个思路构建的实验性项目。
油管：https://youtu.be/XA54uQPcV1o
但如果你顺着它的设计一路看下去，会发现它压根就没打算参加这场比赛。
Lynx 更像是在回答一个非常具体的问题：
在一个已经被信息流、动态 UI、复杂交互榨干性能预算的 App 里，还能不能继续用前端的方式写界面？
油管：https://youtu.be/6A2BJ_8PzQA
您可以使用 Tinker 和 Tinker Cookbook 轻松微调大型语言模型（LLM），满足您的特定需求，而无需管理复杂的训练基础设施。Tinker 负责分布式训练，并使用高效的 LoRA 适配器来降低成本并加快定制速度。Cookbook 提供了现成的示例和工具，适用于聊天、数学推理和强化学习等任务，帮助您快速构建和改进 AI 模型。
Star 数：48.4K+ 最简洁、高效的 GPT 训练与微调仓库，300 行代码实现中等规模 GPT nanoGPT 是 Andrej Karpathy 推出的开源项目，旨在提供最简单、最快的从零训练或微调中等规模 GPT 模型的代码库。它基于 PyTorch，重写了 minGPT 以优先性能，适合初学者快速上手 Transformer 架构，同时支持专业级实验，如复现 GPT-2 在 OpenWebText 上的结果。
油管：https://youtu.be/ySZQOiJWMWU
支持多种对比布局，包括并排展示、交互式滑块、分割视图和垂直堆叠，适用于展示健身变化、家居装修、美容效果等多种场景。只需上传两张图片，选择所需的布局，添加标签，即可生成高质量的对比图或视频。
油管：https://youtu.be/fyzayHwjFGc
提供一个多智能体大语言模型框架，在金融交易／股票分析场景中模拟“真实交易机构”的角色分工（比如：基本面分析师、情绪分析师、技术分析师、交易员、风控团队等）——这一点延续了原版 TradingAgents 的核心理念。
油管：https://youtu.be/mJ_QjbGsV0A
在大模型时代，聊天、问答、分析这些看似“智能”的能力背后，其实依赖一个关键技术：检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）。
而 RAG 工作流的性能高低，很大程度上由一个基础组件决定——
Embedding（向量嵌入模型）。
油管：https://youtu.be/dODsbHB9_m4
支持多源存储与 LLM 无缝集成 supermemory 是一个开源的记忆管理引擎和应用，专为 AI 时代打造，提供极致快速、可无限扩展的记忆存储与检索能力。它允许用户轻松从笔记、链接、文件等多种来源添加记忆，支持与 Notion、Google Drive 等服务的集成
油管：https://youtu.be/Ye87JljQr6s