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## 今日概览
– 总收录数：10 个
– 主要语言分布：TypeScript 4、JavaScript 2、Python 1、HTML 1、Shell 1、未标注 1
– 热门主题：AI 智能体 Skills 工具链、空间智能与 3D 可视化、Agent 协作教室、AI 网关与模型路由、系统设计面试、GPT 图像提示词库
## Top 10 热门仓库
### 1. ayghri/i-have-adhd
– **描述**：一个让编程智能体停止” burying the answer”的 Skill，输出 ADHD 友好、聚焦可读。
– **语言**：Python
– **总 Star**：37,820
– **今日新增 Star**：3,854
– **核心内容总结**：这是一个面向 Claude Code / Codex / Cursor 等编程智能体的 Skill 包，核心目标是强制 Agent 把答案放在最前面，避免把关键结论埋在冗长输出里。它用一套输出规范（行动优先、编号步骤、零废话）改造智能体的回复风格，显著提升人类阅读效率。项目以 Python 实现，已被大量开发者 Star，并进入 GitHub Trending 日榜首位。适合任何被 AI 长输出折磨、希望”先看结论”的开发者。
– **应用场景**：日常使用编程智能体的工程师、技术 Lead，希望智能体输出更聚焦、更易扫读的团队。
– **链接**：点击查看仓库
### 2. bilawalsidhu/gods-eye-view
– **描述**：浏览器里的”间谍卫星”模拟器，数据是真的——在照片级真实 3D 地球上做开源空间智能。
– **语言**：JavaScript
– **总 Star**：23,693
– **今日新增 Star**：1,588
– **核心内容总结**：一个纯浏览器运行的实时空间情报可视化项目，把真实地理空间数据叠加到照片级 3D 地球上，类似”上帝视角”的卫星监控界面。底层基于 WebGL / 三维地球引擎，可加载真实影像与地理图层，做态势感知与空间分析。开源、可自托管，既是炫酷 demo 也是地理空间可视化研究原型。技术亮点在于把真实数据源与高保真渲染结合，体验接近商业级态势大屏。
– **应用场景**：地理空间可视化爱好者、GIS 开发者、需要做态势感知/监控大屏的团队。
– **链接**：点击查看仓库
### 3. cathrynlavery/diagram-design
– **描述**：面向 Claude Code、Codex、Pi 的 38 种编辑级图表类型，自包含 HTML+SVG，无阴影、无 Mermaid 套路。
– **语言**：HTML
– **总 Star**：37,603
– **今日新增 Star**：1,287
– **核心内容总结**：一套为 AI 编程智能体设计的图表模板库，提供 38 种编辑出版级图表类型，全部以自包含的 HTML + SVG 实现。强调干净、无阴影、非 Mermaid 默认风格，输出可直接用于文档与演示。智能体调用这些模板可生成更专业、更可控的架构图 / 流程图。项目纯前端、零依赖，便于嵌入各类工作流。日增 Star 超过 1200，是本周 AI 图表生成方向最热的仓库之一。
– **应用场景**：需要让 AI 生成高质量架构图、流程图的开发者与文档工程师。
– **链接**：点击查看仓库
### 4. freestylefly/awesome-gpt-image-2
– **描述**：Prompt as Code —— GPT Image 2 / 2.5 提示词与案例库，530+ 案例、20+ 工业级模板与可复用 Skills。
– **语言**：JavaScript
– **总 Star**：30,778
– **今日新增 Star**：957
– **核心内容总结**：一个围绕 GPT Image 2 / 2.5 的中文提示词与案例开源库，强调”Prompt as Code”理念——把提示词工程化、可复用、可版本管理。已收录 530+ 真实生成案例、20+ 套工业级模板，并新增 2.5 同提示词对比专区，附完整提示词与生成记录。配套可复用 Skills，方便智能体直接调用。对做 AI 图像生成、电商图、海报的创作者非常实用，日增近千 Star。
– **应用场景**：AI 绘画创作者、电商/营销设计、需要稳定可控图像生成的团队。
– **链接**：点击查看仓库
### 5. liquidslr/system-design-notes
– **描述**：《System Design Interview – An Insider’s Guide》一书的读书笔记。
– **语言**：未标注
– **总 Star**：18,664
– **今日新增 Star**：891
– **核心内容总结**：作者把热门系统设计面试书《System Design Interview》的要点整理成结构化笔记，覆盖 URL 短链、限流、缓存、负载均衡、消息队列等经典系统设计方案。内容以图表 + 文字形式呈现，适合面试突击与系统性查漏补缺。长期位居 Trending，是面试准备类repo 的常青树。今日新增 891 Star，说明系统设计面试需求持续旺盛。
– **应用场景**：准备后端 / 架构师面试的工程师、想系统补系统设计的开发者。
– **链接**：点击查看仓库
### 6. Tencent/teamai-cli
– **描述**：Make Every Team AI Native —— 让每个团队都 AI 化。
– **语言**：TypeScript
– **总 Star**：3,698
– **今日新增 Star**：837
– **核心内容总结**：腾讯开源的团队级 AI 原生 CLI 工具，目标是把 AI 能力下沉到团队日常协作与研发流程中。通过命令行即可编排团队知识、Agent 与自动化任务，让非算法背景的团队也能快速 AI 化。项目基于 TypeScript 实现，提供可扩展的插件/技能机制。作为大厂出品的轻量 CLI，日增 837 Star，适合想低成本引入 AI 工作流的团队试用。
– **应用场景**：希望把 AI 融入研发/协作流程的中小团队、技术管理者。
– **链接**：点击查看仓库
### 7. THU-MAIC/OpenMAIC
– **描述**：Open Multi-Agent Interactive Classroom —— 一键获得沉浸式多智能体学习体验。
– **语言**：TypeScript
– **总 Star**：35,195
– **今日新增 Star**：806
– **核心内容总结**：清华大学 MAIC 实验室开源的多智能体互动课堂，一键拉起由多个 AI 角色（老师、助教、同学）组成的沉浸式学习环境。基于 TypeScript 实现，支持角色编排、对话调度与教学场景定制。把”多智能体协作”用于教育场景，是 Agent 应用落地的新范式。日增 806 Star，体现教育与 Agent 结合的高关注度。
– **应用场景**：教育科技团队、想用多智能体做教学/培训的开发者。
– **链接**：点击查看仓库
### 8. obra/superpowers
– **描述**：一套真正可用的智能体 Skills 框架与软件开发方法论。
– **语言**：Shell
– **总 Star**：284,622
– **今日新增 Star**：731
– **核心内容总结**：由 Jesse Vincent（obra）维护的明星级 Agent Skills 框架，把”搜索→规划→编辑→验证”的实战模式沉淀为可复用的方法论与技能包。核心主张是让智能体编码工作流结构化、可审计、可复现，而非又一个聊天壳。采用 Shell 脚本实现，零运行时依赖，易于 fork 与版本化。总 Star 已达 28 万+，是 2026 年本地优先 Agent 框架的代表作之一。
– **应用场景**：追求”可阅读、可 fork、可版本化”的本地智能体运行时的开发者。
– **链接**：点击查看仓库
### 9. vastsa/PI-Desktop
– **描述**：本地优先的 AI 编码智能体桌面端：Electron + Rust 宿主核心 + pi Agent Harness + 可装插件。
– **语言**：TypeScript
– **总 Star**：2,220
– **今日新增 Star**：636
– **核心内容总结**：一个本地优先的 AI 编码智能体桌面应用，架构上用 Electron 做界面、Rust 做宿主核心，内嵌 pi Agent Harness 并可安装用户自定义插件。强调数据留在本地、Agent 在桌面端持续运行。TypeScript 为主，兼顾扩展性与跨平台。日增 636 Star，是”本地优先 AI 编码桌面”方向的新晋热门。
– **应用场景**：希望把 AI 编码 Agent 跑在本地桌面、注重隐私与可扩展性的开发者。
– **链接**：点击查看仓库
### 10. diegosouzapw/OmniRoute
– **描述**：永不停止编码——免费 MIT AI 网关：一个端点、352 家供应商（150+ 免费）、1200+ 模型。
– **语言**：TypeScript
– **总 Star**：64,105
– **今日新增 Star**：591
– **核心内容总结**：一个免费、MIT 许可的开源 AI 网关，提供单一端点聚合 352 家模型供应商（含 150+ 免费模型）、1200+ 模型，覆盖 Kimi、Claude、GPT、Gemini、GLM、DeepSeek、MiniMax 等。兼容 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、Cline、Copilot 等主流编码客户端，支持配额感知的自动降级、RTK+Caveman 压缩可节省 15–95% token。还支持 MCP/A2A 与桌面/PWA。总 Star 6.4 万，是模型路由/网关赛道的头部开源项目。
– **应用场景**：需要统一接入多模型、降本增效、避免厂商锁定的 AI 应用开发者。
– **链接**：点击查看仓库
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