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发现一个GitHub全站排名第一的开源神器，教你从零手搓任何软件，目前已经斩获52w+ star 它收集了海量教程，教你如何把各种热门软件从头搓出来比如：用 Java 打造自己的区块链，用 Python 做一个机器人，自己写一个 NoSQL 数据库，用 C++ 开发一款游戏，还有操作系统、渲染引擎…… 它背后的逻辑来自费曼的一句话：真正理解一样东西，唯一的方式就是自己造出来不管你是刚入门的新手，还是有多年经验的开发者，都能在这里找到能挑战自己的项目

阿西_出海

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Наука и технологии Образование

Anya Rossi• Live Now

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如果你翻墙之后，还只会刷每日大赛，那真的有点浪费了因为互联网真正值钱的东西，其实大量都藏在 GitHub 很多最新的 AI 工具、自动化项目、效率工作流，几乎都会第一时间出现在那里这两年越来越明显的一件事是：会用 GitHub 的人，已经开始用 AI 放大自己的效率了很多原本需要团队完成的事情，现在一个人就能做我的建议是收藏起来，认真看看这个视频它真正有价值的地方，不是教你“看网站”，而是让你开始理解： AI 时代里，普通人该去哪里找机会

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Suu

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GitHub 上有个项目火了，叫 Godogen。简单说就是：你给 AI 一句话，它自己给你做一个游戏出来。不是生成几段代码那种，是从建工程、写逻辑、生成素材、跑引擎、截图检查，到发现画面不对再自己修，整套流程自动跑。它的口号也很直接： Prompt in, Godot game out. 说人话就是：你描述游戏，它负责把第一版做出来。

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Vincent

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AI 最猛的一步，不是替你工作。而是开始自己赚钱了。刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。它不是普通 AI 助手，而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。你只要装上它、接好 LLM，它就能自己评估任务、提交结果，甚至把整套流程跑完。更关键的是，它不是做完就结束，而是会从每一次任务和反馈里继续学习，把经验变成下一次任务的能力。这意味着一件事：我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段，走向“AI 直接成为生产者”的阶段。以前你雇人接单。以后你可能是部署一个 Agent 去接单。以前 AI 是工具。现在 AI 开始像个微型公司。一句话总结： AI 的下一场竞争，不是谁更聪明，而是谁先拥有能自己变现的 Agent。更狠的是，CashClaw 还是开源的。你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上，把它变成你自己的赚钱系统。如果这条路跑通，很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。你觉得下一波先被重构的，会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？

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GitHub ⭐ 最高的神奇项目Build Your Own X 这个仓库拥有 46.7 万 star 简直是程序员的宝藏地图，教你从零自己造各种牛逼技术：操作系统（500行代码就能实现一个小 OS）、编译器、企业级数据库、网络协议、区块链、神经网络、编程语言、3D 渲染器、Web 浏览器…几十个系统应有尽有。每个教程都分步拆解，配套代码示例和练习理解原理 > 会用就完事，不是简单抄代码支持多语言：C / Python / Go / TypeScript 安装和开始也超简单： - 打开 GitHub 仓库 - 挑选你想学的项目 - 按照教程一步步动手实现几分钟，你就能开始自己搭建操作系统、数据库、编译器、3D渲染器

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开发者Hailey

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🎬 90% 的人没用明白 Codex。因为一开始就把它当成了 ChatGPT。但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。

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Martin

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最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl，一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。一句话总结：它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说：网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。现在很多 AI 项目的数据流程其实都是：网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

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开发者Hailey

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这个开源项目是真屌，一比一复刻任何网站可以配合Claude Code使用，我是用的cursor，给 Agent 提供目标网站的 URL，它会自动帮你克隆整个网站。它会自动去撸目标网站, 然后把整个网站一块一块地拆解重建。试了试我自己当时用Wordpress做的导航网站，一模一样🤡，数据都完完整整爬了下来。

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知识分享官

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今天在 TapTap 开发者沙龙的现场，有观众问「心动是一家游戏公司，为什么要做一个什么都能干的通用 Agent ?」我的回答是，未来别说游戏公司，任何一个公司、一个个人、一个学生，都可以做一个自己的通用 Agent。因为软件行业已经被彻底颠覆了，只是很多人还没有意识到。

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我这两天开发了一个新项目，这是一个书签管理器，准备开源了，可以把自己浏览器的书签一键导出成一个精美的导航网站，导出后可以托管到自己的服务器，纯 JS+TailwindCSS 实现，支持了搜索功能和不同主题的切换，有兴趣的伙伴可以联系我体验一下🫡

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viggo

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Reddit的联合创始人承认：我们最初的用户，基本上是伪造的。怎么伪造？就是他和另一个创始人Steve，用不同的用户名不断发帖。最开始那几个礼拜，网站上99%的帖子都是他们俩自己发的。先创造出一个“很多人在用”的假象。等真实的用户进来，看到一个热闹的社区，自然就留下了。这就是硅谷著名的增长黑客策略：“Fake it till you make it”。先用欺骗手段制造繁荣，再用繁荣吸引真实用户。这套玩法是不是很熟悉？从伪造用户数据开始，到后来审查言论、操纵信息流、人为设定“社区标准”。控制叙事的基因，从第一天就写在代码里了。一个社区的根基如果是建立在精心设计的假象之上，那么它后来所标榜的“开放”和“真实”有多少可信度？当一个平台从诞生之初就在操纵用户观感，我们又该如何看待它今天呈现给我们的内容？这仅仅是一个创业故事，还是一种系统性欺骗的开端？

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墓碑科技

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Anthropic engineer 这句话很关键： “你不应该一直 prompt Claude。你应该搭一个会自己 prompt 自己的 system。” 这可能是最近看到最值得保存的 Claude workflow 之一视频里她拆了很多人正在犯的同一个问题：用了 Claude 几个月，但每次还是从零开始新开 session 重新解释背景重新贴上下文重新写 prompt 然后关掉 tab，一切停止她讲到几个细节： CLAUDE.md 在你输入第一个字前，就可能吃掉 14% 95% 用户从来没装过的 plugins 不需要你手动输入 prompt，也能运行的 workflows 以及为什么“打一条 prompt 然后关掉页面”，等于把 90% 的能力留在桌上真正有意思的是： Claude 的价值不只是回答你的问题而是你能不能把它放进一套系统里让它记住规则读取上下文调用 plugins 跑 workflows 甚至在你不输入下一条 prompt 的时候，继续推进任务如果你用了 Claude 几个月，但每次 session 还是从头开始那你至少还有 28 个 untouched features 可能是 30 个今晚与其再刷一集剧，不如看完这个视频看完先 bookmark

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0x_Miko

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GitHub 上口碑最好的加密货币交易机器人 Freqtrade，是一群匿名开发者从 2017 年开始写的。项目叫 Freqtrade，四万八千多星，Python 写的，GPL-3 开源协议。今年 4 月刚发了 v2026.3 版本，仓库提交次数超过三万一千次。通过 ccxt 接了三十多个交易所，还内置了一个叫 FreqAI 的机器学习模块，能根据你自己的数据实时重新训练模型。市面上同类的工具，coinrule 的规则策略一个月收三到六十美元，cryptohopper 同样的功能收二十到一百美元，3commas 也是每月三十到一百美元。而且这些东西随时可能倒闭、涨价，或者因为你违反条款就直接封你号。 Freqtrade 不光有这些功能，还在此基础上可以训练神经网络。完全免费，可以自己托管，默认就开了模拟交易模式。说到底，如果你自己没有优势，什么机器人也救不了你。但如果你有优势，干嘛还要把钱白白交给 Cryptohopper 的支付系统？赶紧收藏，不然这可能是你这辈子犯的最大的错误。

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兄弟们这个牛P Tnkr：机器人的 GitHub 首个为机器人研发打造的“一体化开源平台”，让机器人研发变得像开源软件那样简单。集成了机器人研发的四个核心要素： 🧩 硬件：设计、装配、零件管理 💻 软件：控制系统与传感器代码 📊 数据：从现实世界收集的运行数据 🧠 模型：驱动机器人智能化的AI模型 Tnkr 的理念是： “让机器人研发像写代码一样可协作、可复现、可开源。” 用户可以： ✅ 上传自己的机器人项目 ✅ 发布装配说明与源码 ✅ 让他人重建、修改、贡献数据 ✅ 共同改进模型，让机器人越用越聪明这是一个真正的“物理智能”协作网络。

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小互

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学 AI的兄弟们，别再死磕调包了，现在从零写一个大语言模型，比学会怎么熟练使用PyTorch还简单😂 看看这两个19岁本科生，四个月从零造了完整的机器学习框架和大模型。两个19岁的滑铁卢大学本科小哥哥，四个月前对机器学习一窍不通，现在他们从零造了一套完整的机器学习框架，还训出了一个1200万参数的大语言模型，能直接在你的浏览器里跑。说明大多数人学AI的顺序完全搞反了，大家都是先学调包，再学模型架构，最后才敢碰一点点底层。这两人反过来，从梯度下降的微积分开始写，先写自动微分引擎，再写BPE分词器，然后一层一层搭Transformer，最后反而比绝大多数调了三年包的工程师理解得都要深。还有一个很少有人看出来的点，现在AI的真正门槛，早就不在模型架构了。 Transformer的论文2017年就发了，每一层的数学都是公开的，随便一个大学生都能背下来。真正难的是那些论文里从来不写的东西，怎么写Flash Attention把内存占用降一个数量级，怎么把加bias加激活加归一化合并成一个内核，怎么把整个数据集一次性扔进GPU，让训练全程零数据传输，这些才是决定你能不能真的把模型跑起来的关键。大厂也正在把简单的事情变复杂， PyTorch为了兼容所有情况，堆了无数层抽象，最后你都不知道自己写的一行代码在GPU上到底在干什么ಠ_ಠ 而开源正在把复杂的事情变简单，这两个人用Rust写后端，TypeScript写前端，底层跑得飞快，上层用起来和PyTorch一样简单，代码加起来不到一万行，还比任何一个主流框架都干净，这你受得了吗哈哈这才是最好的AI教育，不是看一百篇论文，或者刷十个在线课程，而是从第一性原理出发，自己造一个轮子。当你亲手写过一次自动微分，你就再也不会觉得AI是什么神秘的黑魔法了。它就是一堆精心优化的矩阵运算，加一点聪明的数据流管理，仅此而已。我觉得这个视频最恐怖的地方不是两个大学生有多厉害，而是它证明了两年前还只有大厂实验室才能干的事，现在已经变成了普通人的业余爱好项目。最后想说，我们处在一个最好的时代，科技平权的时代， AI的民主化不是大厂给你发API密钥，咱们任何人只要愿意花四个月时间，就能在自己的电脑上，造一个属于自己的大语言模型。想玩的直接去他们的GitHub仓库，npm install就能跑。浏览器demo的链接我放评论区了👇

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AYi

63,694 просмотров • 3 месяцев назад

啊？AI可以自己找活干了？给大家介绍一个炸裂的开源项目 Hephaestus - 这玩意儿让AI Agent自己规划工作，自己发现问题，自己创建任务！抽象到什么程度？它内嵌了个kanban....让AI自己拆解card自己做.... 传统的Agent框架都是你提前写死所有流程，遇到没预料到的情况就傻眼。Hephaestus 直接换了个思路：只定义三个阶段（分析-实现-验证），然后Agent自己看着办。举例：测试Agent在跑测试时，发现了一个性能优化机会，它不是记个log就完事，而是自己创建了一个新的调查任务，然后放到kanban里，然后另一个Agent接手去研究，确认可行后又自己创建实现任务。整个工作流就这么自己长出了一个分支。你给它一个PRD，它分析出5个组件，创建5个并行任务。其中一个Agent干完了发现bug，自己创建修复任务。另一个Agent发现可以优化，自己创建优化分支。工作流是实时生成的，而不是一开始就预测好的。我有空也会测一下试试，看看它能不能真的从0到1自己把活干完。总之先增加到待测试列表。项目地址：

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karminski-牙医

41,543 просмотров • 9 месяцев назад

很多人用AI，都用错了。这是Claude代码创造者Boris Cherny的观点。他说，太多人想把AI模型塞进一个盒子里。强制它执行死板的流程。第一步，第二步，第三步。像个机器人产线工人。结果呢？效果反而更差。真正聪明的做法是什么？给它工具。给它自由。给它一个目标。然后让它自己想办法去解决问题。别一开始就喂给它海量信息。给它一个能自己找信息的工具就行了。这让人想起一个老问题。是精密的计划经济能赢？还是自由的市场能赢？答案好像越来越清楚了。技术在进步，但背后的哲学却总在重复。到底是控制带来效率，还是自由带来繁荣？

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墓碑科技

25,584 просмотров • 4 месяцев назад

淘到一个狠项目。 Godot，一个 11.2 万 stars 的开源游戏引擎，MIT 协议，全免费。 Unity 一年订阅费够你雇一个程序员，但这玩意儿直接全免。它表面看是个免费游戏引擎，说白了就是 Unity 的平替。但免费只是表面。 Godot 的 2D 引擎是它最硬的底牌。专属 2D 渲染，像素坐标直接控制，不套 3D 管线模拟。做 2D 游戏的都懂， Unity 那套 2D 是 3D 引擎上盖了层薄皮。Godot 反过来，2D 引擎从根上就是 2D 的。节点架构也干净。场景树组织一切，一个节点一个职责。没拿投资没收版税，纯靠社区捐赠活了 12 年。stars 货真价实，开发者都用脚投票的。 ai 时代对普通人来说，这事儿很简单：你想做游戏，以前得先凑一笔引擎钱。现在不用了。下一个安装包，几十兆，双击打开，建项目直接开干。官方文档里有个 Your first 2D game 教程，跟着走，30 分钟就能跑通一个会动的小角色了，看我做的小视频，在 mac 电脑运行，非常出色。而且，做出来的游戏全是你的，没人抽成，没人管你赚了多少。别只收藏。今晚下一个编辑器，跑一遍入门教程。30 分钟你就能判断这玩意儿适不适合你的下一个项目。

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