全部 AI 精选，可按分级、类型、是否付费、收录时间筛选，按关键词搜索。
这是一个开源工具集项目，标语为“给你的 AI 一副身体，和一点人味”，内容包含带记忆和场合感知的 QQ 陪聊功能以及可控制安卓手机的 MCP。README 列出三个可分开使用也可组合的组件：ai-companion（角色卡、记忆账本、拟人化发送、唤醒策略）、安卓控制 MCP 等，标签涉及 adb、onebot、persona、model-context-protocol、deepseek 等。README 还给出让桌面版 AI 代为安装的提示词与安装说明，项目使用 MIT 许可证、要求 Node ≥18。
一个在个人电脑上本地运行大模型的方案，其中 Qwen3.8-Flash-Next 运行在 Strata 引擎上，另有一套为 PolyStrata 编写的第二引擎支持 GLM 5.3 Flash、DeepSeek V4 Flash、LFM2.5、Qwen3.6、Ornith 1.5、Gemma 4、Tiel Coder 和 MiniCPM-V 等模型。提供 Windows 和 Linux 一键安装，并在 localhost 暴露 OpenAI/Anthropic 兼容 API。
这是 Strands Agents 推出的开源 AI 智能体沙箱引擎，通过 OS 隔离、默认拒绝的 Dogwood 策略和把密钥置于智能体之外的凭据注入，限制智能体可执行、读写和访问网络的范围。项目用 Rust 编写，目前支持 Apple 芯片的 macOS，并计划支持 Linux；标签涉及智能体安全、出网控制、MCP、零信任等。
这是 AI 聊天应用 Whirl 的开源仓库，以 MIT 许可发布 whirl.chat 的完整代码。据 README，它基于 Next.js 和 Convex 构建，通过 OpenRouter 接入多家模型，支持可调思考等级、“活文档”式可编辑的侧边产物以及自托管。仓库另附自托管、架构说明与贡献指南等文档。
一个将 Pi 编程智能体经提前编译（AOT）打包为单一原生可执行文件的项目。README 和简介称其无需 JIT，也不需要 Node.js 或 Bun，支持 Linux x86-64/ARM64、Android（Termux）、Apple 芯片 macOS 和 Windows x64，并称相比在 Node 上运行的 Pi 启动快 10 倍、CPU 占用少 7 倍、内存占用少 4.5 倍。
heqiangdiao-wq/AI-Cross-Border-Ecommerce-Agent-Toolkit
这是一个把跨境电商运营 SOP 拆解为 7 个可复用 AI Agent 工作流的开源仓库，每个工作流包含标准 Prompt、输入模板与真实案例。据 README，其方法论拆解自一份 38 页的 Shopee 巴西站运营手册，仓库以文档形式交付方法论对应表、Prompt、流程顺序与模板案例，而非软件或 SaaS 产品，当前状态标注为 v0.3 beta。
这是一个 GitHub 仓库，提供 Grandet Skill 和一个匿名 MCP 服务器，用于让 AI 智能体查找任意模型最便宜的 API 并接入使用，价格数据来自 grandet.ai 上 1,800 多家官方、推理与中转服务商的标价。README 给出了网站、远程 MCP 服务器地址（无需注册和 API 密钥）以及向 Codex、Claude Code、Cursor 等智能体安装技能的方式。
该项目把 llama.cpp 移植到已越狱的 PlayStation 5 上，允许主机原生运行 GGUF 格式模型，从 Qwen 3.8 开始。README 说明它借助主机 GPU 推理，提供 OpenAI 与 Anthropic 兼容 API 和适配电视的界面，可在无 PC、无云端、无账号的情况下为局域网内设备提供模型服务，另新增了 Ollaya 的决策模型支持。适合拥有越狱 PS5、想在家搭私有模型服务的读者。
这是一个用于协调 Claude、Codex 和 Cursor 等多个编码代理窗口的开源工具，通过共享任务、确认回执、前置检查、并行测试、来源绑定证明和独立审查来组织多代理协作。它内置若干技能（复用经验教训、简化代码、工作量预测），并提供双语本地仪表盘跟踪进度、决策与证据，以及 MCP 插件。
Project Maya 是用于在自有 GPU 上私有运行 GLM-5.3-Flash（321B MoE）和 DeepSeek-V4.1-Flash-1017（748B MoE）的项目，支持单卡至 16 卡、NVIDIA 与 AMD、Linux 与 Windows（实验性）。包含推理引擎、服务器、仪表盘、OpenAI 与 Anthropic 兼容 API 以及量化工具，可处理并发请求并支持图片。
这是一个开源决策模型系列的项目仓库，模型规模从 0.8B 到 27B，一次推理即为每个选项给出校准概率，仅在不确定时输出简短思考。项目提供面向 vLLM、llama.cpp 和 MLX 的推理引擎，并提供 Hugging Face 模型页、arXiv 技术报告、API 文档与博客链接。
这是一个开源项目仓库，内容为 AI API 中转站的实测评测排行与切换工具，实测可用率、延迟和价格，面向 Claude Code 与 Codex 等使用场景，仓库标注语言/框架为 Tauri，并附有 folkbench.com 主页、Telegram 群组和发布版本等信息。