Github 2024-06-01开源项目月报 Top20

根据Github Trendings的统计，本月(2024-06-01统计)共有20个项目上榜。根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：

ChatGPT桌面应用程序和Noi的开源问题

• 创建周期：527 天
• 开发语言：Rust
• 协议类型：GNU Affero General Public License v3.0
• Star数量：48224 个
• Fork数量：5496 次
• 关注人数：48224 人
• 贡献人数：30 人
• Open Issues数量：630 个
• Github地址：https://github.com/lencx/ChatGPT.git
• 项目首页: https://nofwl.com

ChatGPT桌面应用程序，适用于Mac、Windows和Linux，是一个开源项目，受到了很多关注。然而，由于未经授权的重新打包和潜在的侵权纠纷问题，推出了一个名为Noi的后继应用程序，作为一个更强大的AI封装应用。

Dify.AI: 开源的LLM应用程序开发平台

• 创建周期：299 天
• 开发语言：Python, TypeScript
• 协议类型：Other
• Star数量：14984 个
• Fork数量：2007 次
• 关注人数：14984 人
• 贡献人数：79 人
• Open Issues数量：52 个
• Github地址：https://github.com/langgenius/dify.git
• 项目首页: https://dify.ai

Dify.AI是一个开源的LLM应用程序开发平台，集成了后端作为服务和LLMOps。它涵盖了构建生成式AI原生应用所需的核心技术栈，包括内置的RAG引擎。Dify已经帮助构建了超过10万个应用程序，并允许用户基于任何LLMs部署自己的助手API和GPTs版本。

本地托管的PDF文件操作工具

• 创建周期：464 天
• 开发语言：Java, HTML
• 协议类型：GNU General Public License v3.0
• Star数量：23260 个
• Fork数量：1652 次
• 关注人数：23260 人
• 贡献人数：104 人
• Open Issues数量：164 个
• Github地址：https://github.com/Stirling-Tools/Stirling-PDF.git

一个本地托管的网络应用程序，提供对PDF文件的各种操作。它是一个使用Docker的综合工具，允许进行分割、合并、转换、重新组织、添加图像、旋转和压缩PDF文件等任务。该应用程序通过不发出用于跟踪或记录的出站调用来确保隐私，并且文件在任务执行期间要么存在于客户端，要么仅暂时存在于服务器内存中。

开放式WebUI（前身为Ollama WebUI）

• 创建周期：147 天
• 开发语言：Svelte
• 协议类型：MIT License
• Star数量：7242 个
• Fork数量：641 次
• 关注人数：7242 人
• 贡献人数：59 人
• Open Issues数量：67 个
• Github地址：https://github.com/open-webui/open-webui.git
• 项目首页: https://openwebui.com

开放式WebUI（前身为Ollama WebUI）是一个用户友好的界面，支持LLM运行器，如Ollama和兼容OpenAI的API。

开发人员在线工具集合

• 创建周期：1497 天
• 开发语言：Vue, TypeScript
• 协议类型：GNU General Public License v3.0
• Star数量：13001 个
• Fork数量：1597 次
• 关注人数：13001 人
• 贡献人数：39 人
• Open Issues数量：361 个
• Github地址：https://github.com/CorentinTh/it-tools.git
• 项目首页: https://it-tools.tech

一个在线工具集合，为开发人员提供出色的用户体验，对开发人员和IT专业人员非常有用。

OpenUI：描述和实时渲染UI的工具

• 创建周期：16 天
• 开发语言：TypeScript, Python
• 协议类型：Apache License 2.0
• Star数量：1199 个
• Fork数量：90 次
• 关注人数：1199 人
• 贡献人数：3 人
• Open Issues数量：2 个
• Github地址：https://github.com/wandb/openui.git

OpenUI是一个工具，允许用户使用他们的想象描述UI并实时查看其渲染。它旨在使构建UI组件的过程变得有趣、快速和灵活，并且正在W&B进行使用，用于测试和原型化构建强大应用程序的下一代工具。

Fabric: 用人工智能增强人类能力的开源框架

• 创建周期：40 天
• 开发语言：Python, JavaScript
• 协议类型：MIT License
• Star数量：5128 个
• Fork数量：406 次
• 关注人数：5128 人
• 贡献人数：22 人
• Open Issues数量：2 个
• Github地址：https://github.com/danielmiessler/fabric.git

Fabric 是一个开源框架，旨在利用人工智能增强人类能力。它提供了将问题分解为组件的哲学，并提供了一种提示的框架方法。该框架包括快速入门指南、设置 fabric 客户端、使用模式、创建 fabric mill、结构、组件、CLI-native 特性、直接调用模式、示例以及主要贡献者的详细信息。

KANs: Kolmogorov-Arnold Networks (KANs：科尔莫戈洛夫-阿诺尔德网络)

• 创建周期：7 天
• 开发语言：Jupyter Notebook
• 协议类型：MIT License
• Star数量：4045 个
• Fork数量：298 次
• 关注人数：4045 人
• 贡献人数：7 人
• Open Issues数量：42 个
• Github地址：https://github.com/KindXiaoming/pykan.git

Kolmogorov-Arnold Networks (KANs)是多层感知器（MLPs）的一个有前途的替代品，其具有基于科尔莫戈洛夫-阿诺尔德表示定理的坚实数学基础。KANs在边缘上具有激活功能，而MLPs在节点上具有激活功能，使得KANs在模型准确性和可解释性方面更好。

GPT研究员：全面在线研究的自主代理

• 创建周期：362 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：MIT License
• Star数量：9076 个
• Fork数量：1174 次
• 关注人数：9076 人
• 贡献人数：34 人
• Open Issues数量：29 个
• Github地址：https://github.com/assafelovic/gpt-researcher.git
• 项目首页: https://gptr.dev

GPT研究员是一种自主代理，旨在对各种任务进行全面的在线研究。它可以生成详细、客观、无偏见的研究报告，并提供定制选项，以便专注于相关资源、大纲和课程。受最近的论文启发，GPT研究员解决了速度、确定性和可靠性等问题，通过并行代理工作提供更稳定的性能和更快的速度。

DataTalks.Club的MLOps Zoomcamp课程

• 创建周期：937 天
• 开发语言：Jupyter Notebook
• Star数量：9624 个
• Fork数量：1816 次
• 关注人数：9624 人
• 贡献人数：67 人
• Open Issues数量：5 个
• Github地址：https://github.com/DataTalksClub/mlops-zoomcamp.git

DataTalks.Club的MLOps Zoomcamp课程是一个免费资源，为MLOps提供学习材料和指导。它包括视频教程、技术常见问题解答，并通过Slack和Telegram等社交媒体平台鼓励参与互动。

NocoBase: 可扩展的企业解决方案构建平台

• 创建周期：1299 天
• 开发语言：TypeScript
• 协议类型：Other
• Star数量：6120 个
• Fork数量：806 次
• 关注人数：6120 人
• 贡献人数：53 人
• Open Issues数量：51 个
• Github地址：https://github.com/nocobase/nocobase.git
• 项目首页: https://www.nocobase.com

NocoBase是一个以可扩展性为首要考虑因素的开源平台，旨在构建企业应用程序和解决方案，无需编码。

使用函数调用构建AI助手的工具包

• 创建周期：650 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：Mozilla Public License 2.0
• Star数量：1796 个
• Fork数量：195 次
• 关注人数：1796 人
• 贡献人数：12 人
• Open Issues数量：14 个
• Github地址：https://github.com/phidatahq/phidata.git
• 项目首页: https://docs.phidata.com

Phidata是一个使用函数调用构建AI助手的工具包。函数调用使LLMs能够通过调用函数并根据响应智能地选择下一步，就像人类解决问题一样。

Hydra: 游戏启动器与内置比特流客户端

• 创建周期：41 天
• 开发语言：TypeScript
• 协议类型：MIT License
• Star数量：753 个
• Fork数量：72 次
• 关注人数：753 人
• 贡献人数：12 人
• Open Issues数量：24 个
• Github地址：https://github.com/hydralauncher/hydra.git
• 项目首页: https://hydralauncher.site

Hydra是一个游戏启动器，拥有自己的内置比特流客户端和自主管理的重打包抓取器。它是用TypeScript（Electron）和Python编写的，通过使用libtorrent处理种子系统。

Fastfetch：快速系统信息获取工具

• 创建周期：1147 天
• 开发语言：C
• 协议类型：MIT License
• Star数量：2075 个
• Fork数量：114 次
• 关注人数：2075 人
• 贡献人数：74 人
• Open Issues数量：5 个
• Github地址：https://github.com/fastfetch-cli/fastfetch.git

Fastfetch是一个类似neofetch的工具，主要用C语言编写，用于获取系统信息并以美观的方式显示出来。它注重性能和可定制性，目前支持Linux、Android、FreeBSD、MacOS和Windows 7+。

Perplexica - 人工智能驱动的搜索引擎

• 创建周期：22 天
• 开发语言：TypeScript
• 协议类型：MIT License
• Star数量：1587 个
• Fork数量：156 次
• 关注人数：1587 人
• 贡献人数：2 人
• Open Issues数量：11 个
• Github地址：https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica.git

Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，是Perplexity AI的替代选择。它旨在利用人工智能提供先进的搜索功能。

MiniCPM-V 和 OmniLMM: 图文理解的开源多模态大模型系列

• 创建周期：78 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：Apache License 2.0
• Star数量：861 个
• Fork数量：49 次
• 关注人数：861 人
• 贡献人数：8 人
• Open Issues数量：10 个
• Github地址：https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V.git

MiniCPM-V 和 OmniLMM 是面向图文理解的开源多模态大模型系列。它们接受图像和文本输入，并提供高质量的文本输出。MiniCPM-V 2.0 版本能够处理任意长宽比的图像，具有 180 万像素，实现了类似 Gemini Pro 的场景文字识别能力和与 GPT-4V 相当的低幻觉率。OmniLMM-12B 模型在多个基准测试中优于同规模的其他模型，并实现了比 GPT-4V 更低的幻觉率。

InternVL Family: 与商用多模态模型接近的开源套件

• 创建周期：178 天
• 开发语言：Jupyter Notebook, Python
• 协议类型：MIT License
• Star数量：2261 个
• Fork数量：145 次
• 关注人数：2261 人
• 贡献人数：5 人
• Open Issues数量：65 个
• Github地址：https://github.com/OpenGVLab/InternVL.git
• 项目首页: https://arxiv.org/abs/2404.16821

InternVL Family是GPT-4V的开创性开源替代品，旨在通过开源套件缩小与商用多模态模型之间的差距。它提供了一种多模态对话模型，接近GPT-4V的性能。

PokéRogue：口袋妖怪同人Roguelite游戏

• 创建周期：379 天
• 开发语言：TypeScript
• 协议类型：GNU Affero General Public License v3.0
• Star数量：297 个
• Fork数量：100 次
• 关注人数：297 人
• 贡献人数：24 人
• Open Issues数量：8 个
• Github地址：https://github.com/pagefaultgames/pokerogue.git

PokéRogue是一款基于浏览器的口袋妖怪同人游戏，受到了Roguelite类型游戏的重大启发。玩家可以在不断战斗的同时收集堆叠的物品，探索不同的生物群落，与训练师、boss等展开战斗。

GLaDOS 人格核心项目

• 创建周期：407 天
• 开发语言：Python
• 协议类型：MIT License
• Star数量：1076 个
• Fork数量：102 次
• 关注人数：1076 人
• 贡献人数：4 人
• Open Issues数量：5 个
• Github地址：https://github.com/dnhkng/GlaDOS.git

该项目旨在构建GLaDOS的真实版本，涉及硬件和软件以创建一个有意识、互动和具象化的实体。这包括训练语音生成器、创建逼真的“人格核心”，实现记忆和视觉功能，并设计可3D打印的零件和一个动画系统。