GitHub 16.7K Star!DeepSeek、Qwen 本地跑,这个推理引擎值得关注
以前想运行一个参数规模达到数百 B 的大模型,通常离不开数据中心级别的 GPU 和昂贵的硬件资源。普通开发者想在自己的电脑上部署这类模型,往往第一步就被显存限制劝退。但现在,有个开源项目正在尝试改变这件事。
一个 goroutine 泄漏,让我重新读懂了 Go 的 WebSocket 库
一个 goroutine 泄漏,让我重新读懂了 Go 的 WebSocket 库 公众号:AI开发的后端厨师,CSDN && 知乎:巴塞罗那的风 我以为 Upgrade 返回 nil 就代表连接建好了。
GitHub 39.6K+ Star!4G 显卡直跑 2.8T 超大模型!普通电脑跑千亿模型
2026 年更新到 v4.0.0 的开源项目 AirLLM 彻底推翻这个结论 —— 不量化、不蒸馏、不剪枝,完整原始权重无损精度,4GB 消费级显卡就能跑 70B Llama,3.72GB 显存跑 2.8T Kimi K3 MoE 超大模型。
别再无脑复制 JSON!MCP 配置四大隐性 bug + 四条安全红线
我花了半个晚上,把一份 MCP 配置指南里提到的每一个包,都拿到 npm 的包主页上核了一遍它的当前状态。结果不太好:8 个包里 3 个已经废弃,1 个根本不存在。这篇给你三样东西:八个包的实测状态清单、三处照着抄就会失败的地方、还有一套明天就能用的配置四步。
GitHub 22.2K+ Star!能自我改进、续跑长任务的自进化框架来了
写代码、跑长任务的 AI 开发者一定遇过这种崩溃场景:终端断连、会话清零,再次打开对话,AI 完全忘了昨天改到哪、踩过什么坑;传统 Agent 框架被固定提示词、写死工具格式束缚,面对陌生抽象推理题直接崩盘。
把 GitHub 网址改几个字母,再庞大的开源项目也能看懂
于是团队内部开发了 Devin Wiki 和 Devin Search 两套核心组件,专门用来帮 AI 快速吃透复杂项目。
GitHub 官方MCP服务器!让AI直接操控仓库完成开发任务
大模型应用正从单纯对话转向工具调用,Model Context Protocol 为AI接入外部服务提供统一标准。GitHub 推出自家 MCP 服务器,打通大模型与 GitHub 平台能力。
GitHub 最实用的 14 个开源项目,手把手教你跑起来
从装到用,一条一条给步骤;每条都写清楚它管到哪儿工具不值钱,能塞进你手头那摊活儿里的工具才值钱。GitHub 上最值得动手的 14 个开源项目,我捋成了一份能照着做的清单:替谁干活、几步跑起来、哪儿硌手,都写清了。Star 数只说明它被看见过,跑通一遍才算数。别从头读到尾。
GitHub 36.7K+ Star!1100 + 大厂认证 AI 技能库,Agent 有一线工程经验
让 Cursor、Copilot、Claude 直接拥有一线团队工程经验现在做开发,不管写 Java、Go 还是前端。 AI 编码工具已经成为日常标配。Cursor、Claude Code、GitHub Copilot 极大解放了重复样板代码的工作量。
GitHub 41.1K+ Star!开源低代码,100 + 数据源搭建企业内部工具
每次查订单、改数据、导出报表都要排队等开发排期,中小企业的内部工具什么时候才能自己说了算?