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MaxKB |
一个基于大语言模型（LLM）和增强检索生成（RAG）技术构建的智能体平台，旨在帮助企业快速搭建智能问答系统和知识管理工具。其核心功能包括： RAG 管道集成：支持文档上传和网页自动抓取，自动文本切分与向量化，显著降低大模型幻觉率，提升问答准确性。 智能体工作流编排：内置强大的工作流引擎、函数库和 MCP 工具调用能力，支持复杂业务流程的 AI 自动化。 无代码集成：可快速嵌入第三方业务系统，实现智能问答能力的零代码接入。 多模型兼容：支持 DeepSeek、Llama、Qwen 等私有模型，也支持 OpenAI、Claude、Gemini 等公有模型。 多模态支持：原生支持文本、图像、音频和视频的输入输出。 |
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openai-python |
OpenAI 官方维护的 Python 客户端库，专为 Python 3.8 及以上版本设计，提供对 OpenAI REST API（包括文本生成、聊天、图像、语音等功能）的便捷访问方式。使用此库，你可以在 Python 应用中轻松调用 OpenAI 的各种模型接口，包括 Chat Completions、文本生成、图像生成（DALL·E）、音频转写（Whisper）、嵌入生成等 |
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RIO |
一个 纯 Python 全栈 Web 框架，允许开发者在不涉及前端语言的情况下，通过 Python 定义用户界面和逻辑，适用于 Web 和本地运行 GitHub rio.dev 。 构建模式：采用声明式组件开发，灵感来源于 React 和 Flutter。组件基于 Python dataclass 实现状态管理，并可实时响应状态更新 GitHub DEV Community 。 纯 Python 编写：无需触碰 HTML、CSS 或 JavaScript，组件如 rio.Button, rio.Text, rio.Switch 等均可直接使用.与其他框架的对比： 与 Reflex 相比，Rio 实现是真正的纯 Python，而非 React 封装 Reddit +1 。 与 NiceGUI 相比，Rio 提供更精细的组件状态管理和可维护性 |
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reflex |
个 开源的全栈 Python 框架，允许开发者仅使用 Python 就能构建网页应用，无需掌握 JavaScript 或传统前端框架。纯 Python 开发：前端 UI、后端逻辑全都用 Python 编写，统一语言栈 Reflex +1 。 架构组合：运行时将前端编译成 React + Next.js 应用，并提供 FastAPI 的后端服务，前后端通过 WebSocket 实时同步状态。组件丰富：内置丰富的 UI 组件，且支持将 React 组件封装为 Python 可调用形式扩展使用 blog.adyog.com Reflex 。 数据库与 ORM 支持：集成轻量 ORM（基于 SQLAlchemy），支持 SQLite、PostgreSQL、MySQL 等数据库 blog.adyog.com 。 部署便捷：支持命令行一键部署（如 reflex deploy），并提供自家托管服务 Reflex Cloud，同时支持 CI/CD 集成如 GitHub Action。 |
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Second-Me |
一个致力于构建#AI 身份模型#的开源项目，采用本地训练与部署方式，保障隐私自主管控。该项目由Mindverse（心识宇宙）团队发起。Mindverse 希望在人类与超级智能共存的未来，让每个人都拥有一个“数字身份”，来表达自我、保留独特性并实现价值扩展。被认为是全球首个 AI 身份模型开源项目，目前在 GitHub 上已有超过 13.1k 的 star，表明技术社区对此极为关注 |
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awesome-claude-code |
一个精心策划的资源合集，专注于增强 Claude Code 的工作流程与生产力 |
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gallery-dl |
一款基于 Python 的命令行工具，主要用于从各类 图片托管网站（站点包括 Pixiv、DeviantArt、Tumblr、Twitter、Imgur、Danbooru、ExHentai 等等） 批量下载图片画廊或内容集合。它支持 Windows、macOS 和 Linux 等多个平台，灵活且配置丰富。 |
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instaloader |
一个开源的命令行工具，专门用于从 Instagram 下载内容。 |
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dash |
个开源的 Python 框架，由 Plotly 公司开发，用于构建交互式、数据驱动的 Web 应用程序，尤其是数据可视化和仪表板（dashboards）。Dash 基于 Flask（Python Web 框架）和 plotly.js（JavaScript 图表库），但通过 Python API 封装了前端逻辑，开发者只需使用 Python 编写代码即可。 布局使用 Python 的类（如 html.Div、dcc.Graph）定义，回调函数（callbacks）处理用户交互，极大地降低了开发门槛。它的核心特点是无需编写 JavaScript 代码，开发者仅使用 Python（以及部分支持 R 和 Julia）即可创建复杂的 Web 界面。这使得 Dash 特别适合数据科学家、分析师和工程师，他们可能不熟悉前端开发技术（如 HTML、CSS 和 JavaScript），但希望快速构建专业的数据应用。Plotly 是一家总部位于加拿大的技术公司，成立于 2013 年，专注于数据可视化、数据分析和交互式 Web 应用程序开发。 Plotly 最初因其开源的 JavaScript 图表库 plotly.js 而闻名，该库支持多种图表类型（如折线图、柱状图、散点图、热力图等），并被广泛用于数据可视化。 随着时间发展，Plotly 推出了 Dash 框架，旨在让 Python 用户能够利用 plotly.js 的强大功能，无需直接接触 JavaScript。 |
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MediaCrawler |
一个功能强大的多平台自媒体数据采集工具，支持小红书、抖音、快手、B站、微博、贴吧、知乎等主流平台的公开信息抓取。技术原理 核心技术：基于 Playwright 浏览器自动化框架登录保存登录态 无需JS逆向：利用保留登录态的浏览器上下文环境，通过 JS 表达式获取签名参数 优势特点：无需逆向复杂的加密算法，大幅降低技术门槛。（Playwright 常用于 Web 应用的自动化测试、爬虫开发以及浏览器行为模拟。相比其他工具如 Selenium，它更现代、速度更快，且 API 设计更简洁。） |
