阿里最近开源了一个AI代码审查工具，真可以。
Open Code Review ：阿里出品的代码审查CLI，架构上走的是确定性流水线加LLM Agent的混合路线。
评论能精准落到具体行，内置了NPE、线程安全、XSS、SQL注入这些常见坑的检测规则。
OpenAI和Anthropic兼容的模型都能接。
可以审Git Diff，也可以全量扫整个文件。
https://github.com/alibaba/open-code-review

之前真没想过，家里那台普通路由器除了上网还能干这个。
一个用WiFi信号做空间感知和生命体征监测的开源项目RuView ，全程不用摄像头。
靠WiFi CSI技术实现人体存在检测，穿墙也能感知。
接触式或非接触式测呼吸和心率。
活动识别、跌倒检测、睡眠质量分析。
硬件成本很低，ESP32节点大概9美元，跑边缘AI，支持接入Home Assistant和Apple Home。
🔗https://github.com/ruvnet/RuView

一张照片扔进去，Three.js代码直接给你吐出来，img2threejs v1.3刚刚发布了。
它不走网格路线，也不用手动建模，全靠程序化生成。对着一张某宝刀之类的参考图，它就能给你整出一套可用的Three.js模型代码。
v1.3这波升级主要啃了几块硬骨头：
几何重建更准了，材质生成更细了，整体输出质量上了一个台阶。
演示里用的是CS2里那把M9 Bayonet | Doppler Phase 3的图，效果自己看。
🔗: https://github.com/hoainho/img2threejs

Google最近开源了一款叫Magika的工具，用AI来识别文件类型，效果相当不错。
整个模型也就几MB大小，跑在单CPU上毫秒级就能出结果，覆盖了200多种格式，平均准确率能到99%左右。
Google自己已经在Gmail、Drive和Safe Browsing里大规模用上了，每周处理数千亿个文件，还集成到了VirusTotal里。
命令行、Python、JavaScript都能调，比传统的file命令好用太多了。
GitHub：https://github.com/google/magika

OfficeAI开源的OfficeCLI，给AI Agent用的一套Office自动化命令行工具。
单文件二进制、开源免费，不用装Microsoft Office就能跑。Word、Excel、PowerPoint三件套全支持。
对Agent来说，这项目等于把Office文件操作收敛成了一组稳定可调的命令接口。
以前让Agent做PPT，得拼凑Python库、XML处理、模板、截图工具，流程散还容易出错。
OfficeCLI把这些全收进一个CLI里——创建文件、读取结构、修改元素、渲染预览检查，一条命令搞定一套动作，很适合现在Agent的工作流。
https://github.com/iOfficeAI/OfficeCLI

还在熬夜对着Excel一行行复制粘贴做PPT？GitHub上这个JavaScript库或许能让你早点下班。
项目叫PptxGenJS，MIT协议，老外开源的，星星攒了不少。Node、React、浏览器里都能跑，不用装Office也不用买授权，纯代码生成原生.pptx文件，Keynote和Google Slides也能正常打开。
4行代码就能搓出一页PPT，API设计得挺顺手
网页上的HTML表格，一行代码直接转成幻灯片
图表、图片、形状、企业母版这些要素都支持
纯本地跑，不经过任何后端服务，数据不用出机器
https://github.com/gitbrent/PptxGenJS

同一个AI，别人两周上线一个项目，你还在跟"记不住规范"斗智斗勇？
问题不在AI，是你缺个能管住它的框架。
GitHub刚破11k星的Trellis，专治这个：
.trellis/spec/ 沉淀规范，每次会话自动喂上下文，不用从头教。
PRD→实现→审查，全链路留痕，AI再也不会写着写着就飘了。
Spec跟着仓库版本走，团队经验自动沉淀，新人上手直接抄作业。
一套结构通吃14个AI编程平台，换工具不用重搭工作流。
http://github.com/mindfold-ai/Trellis/blob/main/README_CN.md

公网裸奔的Web服务，随时可能被扫到漏洞。
SafeLine（雷池）是一个自部署WAF，把企业级的入口防护做成了普通开发者也能几分钟装好、在控制台里配明白的工具。
你的真实业务藏在它后面，外部请求先过它：判断有没有SQL注入、XSS、命令注入、SSRF、路径穿越、RCE这些常见攻击，再决定放行、拦截、限速还是丢人机验证。
暴力破解、HTTP Flood、恶意爬虫、漏洞扫描也都能拦。独立开发者、自建服务玩家、中小团队官网、安全和运维——这类人最需要它。
入口有层防护，和裸奔上公网，体验差别很大。
🔗 https://github.com/chaitin/SafeLine

AI操控电脑这件事，终于有了统一的开源方案Cua。
不用为每个操作系统单独写适配，macOS、Linux、Windows一套代码全兼容。
底层驱动鼠标键盘、访问终端、截取屏幕，全都有。
可以在本地跑，也可以部署到云沙箱，行为完全一致。
它内置了OSWorld和ScreenSpot基准测试，还能导出操作轨迹用于训练模型。
Apple Silicon上几乎感知不到损耗。
开源，MIT协议，拿来就能用。
🔗：https://github.com/trycua/cua

网络安全行业缺400多万人的时候，AI代理可以帮你补上这个缺口。前提是你得给它们正确的操作指南。
这个仓库有817个结构化网络安全技能，覆盖29个安全领域，每个技能都按六套行业框架打了标签。
威胁狩猎用什么命令、取证分析跑什么工具、事件响应走什么流程，AI跟着走就行。不是脚本合集，是给AI用的实战工作流。
🔗 https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

以前让AI帮你改代码，你得先喂它一堆上下文：这是什么项目、用什么框架、依赖关系怎么样？每次换项目都要重新解释一遍。
OpenWiki直接在代码库里生成一份专供AI读取的wiki，它自己看文档就能理解项目，不用你口述。
代码变了它还能自动开PR更新文档，保持同步。不是给你看的文档，是给AI看的文档。用AI编程的人应该明白这种差别。
🔗 https://github.com/langchain-ai/openwiki

AI Job Search这个仓库直接让Claude Code帮你全自动找工作。
克隆下来填好个人资料，AI负责分析职位空缺、调整简历、写求职信、自动准备每份申请。分析匹配度、生成个性化简历、写定制求职信、第二个Agent审查改进。
找工作最烦的就是每个职位都要重复做同样的事，这套流程直接自动化了。
GitHub 21.7k星。
🔗 https://github.com/MadsLorentzen/ai-job-search

OpenManus：MetaGPT团队开源的通用AI Agent框架，Manus的免费平替
功能特点：
任务规划与推理：接收自然语言任务，自主拆解执行步骤
自主网页浏览：通过Playwright浏览器自动化获取信息
工具调用与执行：集成多种工具完成实际动作
MCP支持：通过run_mcp.py启用MCP工具版本
多LLM支持：可配置OpenAI等任意兼容模型
多Agent扩展：含DataAnalysis Agent（数据分析与可视化），在config.toml中启用
🔗https://github.com/FoundationAgents/OpenManus

任天堂的铁拳砸下来，Switch模拟器几乎全军覆没。
RomM走的是另一条路：它不是模拟器，是帮你管理自己游戏库的工具。自托管，自动整理ROM、拉封面、存元数据、浏览器直接玩。
🔗 https://github.com/rommapp/romm

AI代理正在进入真实生产环境，但知道怎么管它们的人还不够多。
GitHub发布的Agentic AI Developer认证（GH-600），覆盖代理架构与SDLC流程、工具调用与环境交互、记忆/状态/执行管理、评估与错误分析、多代理协调、护栏与问责这六个领域。
如果你已经在用Copilot、Claude Code、Codex，很多技能你已经有了，剩下的就是系统化补齐。考一次$165，120分钟。

查航班这件事，大家习惯了打开网页或App，但如果你正在Claude Code里写代码、做规划、讨论行程，切出去查完再切回来，上下文断了。
FlyAI把航班、酒店、景点搜索直接塞进终端，自然语言问，结构化数据出，不用开浏览器。
背后是飞猪的实时库存，能搜能订。八种命令覆盖机票火车酒店景点万豪套餐，开箱即用。
在终端里把旅行规划做完，不用来回切。
🔗 https://github.com/alibaba-flyai/flyai-skill

提示工程已经走到头了，现在真正拉开差距的是行为工程。
Karpathy发现LLM总是犯同样的可预测错误，过度工程化、忽略现有模式、乱加依赖、重写太多。既然错误是可预测的，就可以预防。
一个65行左右的CLAUDE.md文件，四条原则，直接针对这些可预测的错误做约束。
没有框架没有插件没有魔法，只有一个Markdown文件。
192k星标说明这东西确实有用。
🔗 https://github.com/multica-ai/andrej-karpathy-skills

70B模型一定要买A100/H100才能跑？这个假设可能过时了。
Mesh LLM把你手头所有能跑的设备，旧游戏PC、备用工作站、积灰的服务器，变成统一推理集群，暴露一个OpenAI兼容API。
能本地跑就本地跑，不能跑就路由到其他节点，单个节点都不够就自动分片。
与其买一块怪物级GPU，不如让你已有的每个GPU协同工作。
🔗 https://github.com/Mesh-LLM/mesh-llm

Pi.Alert，开源WIFI/LAN入侵检测与设备监控面板，GPL 3.0，社区维护分支（leiweibau）：
核心能力：
设备发现：arp-scan、Pi-hole DNS/DHCP v5/v6、Fritzbox、Mikrotik、UniFi、OpenWRT、AsusWRT、pfSense、OPNsense、Adguard Home、Satellite Scan
入侵检测：陌生设备连接即时识别并通知，支持免登录匿名设备标记
常连设备保活：Always Connected标记，设备断网触发告警（Ping监控跨子网）
流氓DHCP检测：识别局域网内未经授权的DHCP服务器
Web服务监控：HTTP状态码/SSL证书/响应时间变化告警
通知渠道：Frontend/Mail/Pushsafer/Pushover/ntfy/Telegram（通过shoutrrr）
管理面板：设备历史记录、手动nmap扫描、Wake-on-LAN、网络关系拓扑图、配置编辑器、多语言界面（18种语言）
API：集成Home Assistant/Homepage，支持远程操作
卫星模式：Pi.Alert-Satellite独立扫描并上报结果
部署：Linux/apt系统（树莓派/DietPi/Ubuntu），一键安装脚本或Docker容器（NetAlertX）。前端登录密码安装时随机生成，pialert-cli修改。
推荐使用leiweibau维护分支（持续更新），原版pucherot已停更。
🔗 https://github.com/leiweibau/Pi.Alert

如果你还在为YouTube广告、后台播放限制、长视频总结费时间这些事头疼，YTPro值得你花5分钟装上试试。
原生接Gemini AI一键总结长视频，SponsorBlock跳恰饭，纯后台播放，全能下载，APK极小老安卓流畅跑。
开源免费，不用交月费
🔗 https://github.com/prateek-chaubey/YTPRO

如果你在玩Coolify或Dokploy，OpenShip值得对比一下。
跟它们同属自部署平台赛道，但多了一个完整邮件服务器和一个让AI操盘的MCP端点。
自带桌面应用比纯网页丝滑，4K星还在涨。先装个桌面版连个VPS试试，邮件服务器不用再单独折腾。
🔗 https://github.com/oblien/openship