五十六个民族儿女寄语十九大

是一个开源的AI驱动的软件开发代理平台，它集成了多种AI功能，如代码编写、安全漏洞检测、工作流程自动化等，旨在帮助开发者减少编码工作量，提高开发效率，并促进创新，同时支持与各种大型语言模型提供商的兼容性，允许开发者在不同的开发环境中灵活地使用AI技术。

是一个用于构建和部署由大语言模型（LLMs）驱动的 AI Agent 和逻辑流程（Workflows）的可视化工具。它不仅提供了类似积木搭建式的可视化界面来快速创建Agent，还提供一套完整的API系统，使每个Agent都能轻松集成进任意技术栈的应用中。你可以将它看作是 AI 世界的前端工程图板：可视化 + 可部署 + 模块配置自由。

OpenAI 发布了一个开源工具，旨在通过自然语言与代码的交互，增强开发者的终端工作效率。这款工具运行在本地终端中，允许开发者用自然语言生成代码、编辑文件和运行命令，特别适合那些习惯于命令行环境的开发者。

项目系统地整理了多个经过验证的优质 Prompt 模板，涵盖了编程、写作、设计等多种不同的应用场景。通过这些模板，ChatGPT 可以轻松地转变为专业的顾问，为用户提供高质量的服务。

ider是一款运行在终端中的AI结对编程工具，它能与大型语言模型（LLM）无缝协作，直接在您的本地Git仓库中编辑代码。无论是启动新项目，还是优化现有代码库，Aider都能成为您最得力的助手。它支持等顶级AI模型，几乎可以连接任何LLM，让编程体验如虎添翼。

可以从 Dockerfile 创建自己的 WebVM 环境，自由定制所需功能。

是一个高性能且开源的 SQL 数据库，专为时间序列和事件数据而设计。适用于金融服务、物联网、机器学习、DevOps 和可观察性应用程序。它包括 PostgreSQL 行协议的端点，使用 InfluxDB 行协议的模式无关的高吞吐数据获取方式，用于查询、批量导入导出的 REST API。整个代码库使用 Java 和 C++ 构建，没有依赖项，并且 100% 没有垃圾收集。

是一个开源的数据分析与可视化项目，由askorama团队开发和维护。该项目旨在为用户提供一套强大而易用的工具集，帮助用户轻松处理和理解大规模数据，通过创建交互式且引人入胜的数据可视化图表，揭示隐藏在数据背后的深层次洞察。

它通过HTTPS实现端到端加密传输，无需互联网或外部服务器，即可在局域网内高速、安全地传输文件和文本。这意味着，即使您的设备不在同一个物理局域网内，只要通过Tailscale等工具组建虚拟局域网，LocalSend依然能够实现文件传输。： 只需在需要传输文件的设备上分别安装客户端，并确保它们连接到同一Wi-Fi网络（即使是插网线的电脑也能与连接Wi-Fi的手机相连）。： 除了文件和文件夹，LocalSend还支持文本传输，这对于需要快速分享代码片段、笔记或链接的用户来说非常实用。

Agent模式相当于智能驾驶，由人提供目标，AI自己规划分析然后逐步实现完成任务，它会新建一个后台的连接，相当于是人的操作代理。Chaterm是一款AI驱动的终端工具，相比传统终端工具，除了加入诸多的AI Agent能力，也加入了比如零信任认证等大量安全性相关的能力，目前该项目刚刚发布，我们期待这款工具在未来能有更优秀的表现！：可配置的全局Alias，给复杂的命令和批处理脚本设置一个全局的别名，无需再输入复杂的指令，即使移动化场景下也能高效完成输入，提高工作效率！合合信息近日正式发布开源项目——

是一款基于 Web 的开源数据库设计工具，采用 React 和 Node.js 技术栈开发，支持通过浏览器直接使用。

AnythingLLM 是一款面向所有人的一体化人工智能应用程序。任何人都可以在本地轻松构建基于 LLM 的 AI 应用程序，无需昂贵的云端 AI 服务或繁琐的模型部署流程。它集成了 RAG、向量数据库和强大的代理功能，因此任何企业或个人都可以轻松利用 AI 的潜力。

是一家全球支付转换公司，旨在简化和优化企业的支付操作。它提供了一个统一的平台来管理各种支付处理器之间的交易，包括 Adyen、Braintree、PayPal、Worldpay、Fiserv、Stripe、Authorize.net 和 Checkout。

是一个基于 WebGL 的 JavaScript 库，它提供了一套易于使用的 API 用来在浏览器中创建和显示 3D 图形。通过抽象和简化 WebGL 的复杂性，Three.js 使开发者无需深入了解 WebGL 的详细技术就能够轻松构建和渲染3D场景、模型、动画、粒子系统等。

MinIO 是一个高性能的分布式对象存储系统。它是软件定义的，在行业标准硬件上运行，并且 100% 开源，主要许可证是 GNU AGPL v3。支持多种操作系统和架构。

是一种基于NoSQL的分布式数据库，它旨在通过优化存储和查询机制来提供卓越的性能和可靠性。它支持水平扩展和高并发访问，并提供灵活的数据模型，使开发人员能够轻松地存储和检索各种类型的数据。

基于 Python，使用深度学习模型（U?Net / U?2?Net）进行图像分割，一键识别前景，剔除背景，输出带透明通道的最终图像。支持本地命令行、Python 包、服务端 API、集成到第三方工具等各种形式。

是微软官方开发的，专为 Windows 10/11 设计，旨在通过增强系统原生功能，大幅提升用户操作效率。其模块化设计集成了，涵盖窗口管理、文件处理、快捷操作等场景，被誉为“Windows 用户的瑞士军刀”。

是一个开源的、高性能的时序型数据库，并且在时序型数据库DB-Engines Ranking上排名第一。专门用于收集、存储、处理和可视化时间序列数据的平台。时间序列数据是按时间顺序索引的数据点序列。数据点通常由同一来源的连续测量组成，用于跟踪随时间的变化。

是一个开源免费（MIT license），强大且灵活的 Windows 系统管理工具。主要用于简化和优化 Windows 系统的安装、调整、故障排除和更新过程。它通过提供一套自动化的脚本和工具，帮助用户减少手动操作，提高系统效率和稳定性。这个工具集包括安装程序、系统调整、故障排除和更新管理等功能模块，支持自定义配置，以满足不同用户的需求。