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已收录 107 款 · 覆盖 12 个场景

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按你要做的事找软件：写代码、改文档、做图、算数据。每一款都说清适合谁、不适合谁，只链接到官网和开源仓库。

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编辑精选

5 / 11
  1. Visual Studio Code写脚本、网页和多数语言都能先用它，扩展多、启动快。
  2. Git记录改动、分支和协作的基础工具，写代码几乎都会用到。
  3. Python脚本、数据分析、爬虫和不少课程作业的默认语言。
  4. Zotero抓文献、生引用、插到 Word 或 Markdown 里。
  5. Figma浏览器里做界面和原型，个人档免费，也有教育优惠。
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从你要做的事出发，每个场景都挑了可以长期用的选项。

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按类型、场景和平台筛选，精选的排在前面。

共 107 款

  • Sunshine

    开源

    自托管的游戏串流服务端，把本机游戏画面实时推给 Moonlight 客户端，局域网与公网组网后都能用。

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  • Moonlight

    开源

    开源游戏串流客户端，连 NVIDIA GameStream 或 Sunshine 服务端，把另一台电脑的游戏画面低延迟拉到本机。

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  • Heroic Games Launcher

    开源

    开源游戏启动器，把 Epic、GOG、Amazon 三个商店的游戏库收进一个跨平台界面，Linux 上靠 Wine/Proton 跑 Windows 游戏。

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  • ECC

    开源

    给 Claude Code、Codex 这类编码代理装上 plan→test→review→verify 的工程流程，含 71 个 agent、311 个 skill。适合想让代理按流程干活的人；代价是它会往你的配置里写 hooks 和规则，别叠加安装。

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  • hermes-agent

    开源

    带学习闭环的终端 AI 代理：自己沉淀技能、跨会话检索记忆，还能常驻云主机从 Telegram 指挥。适合把代理当长工用的人；代价是一键脚本会顺带拉起 Python、Node、FFmpeg 一整套依赖。

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  • REA

    开源

    一个 MCP 服务，让编码代理去逆向原生二进制、Electron 应用、.NET 程序集和网站，每条结论都附证据。适合想复刻某个功能的人；代价是深度分析要自备 Hopper / Ghidra / IDA。

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  • AutoGPT

    开源

    可视化的 AI 代理搭建与运行平台：拖块编排、定时与触发执行，也能自托管。适合让非技术同事自己搭流程的团队；注意平台部分是 Polyform Shield 协议，不能拿来卖成竞品托管服务。

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  • Ollama

    开源

    一条命令在本机跑开源大模型，自带 REST 接口和 Python / JS SDK，还能直接接 Claude Code、Codex 等编码代理。适合想离线试模型的人；代价是模型文件动辄几 GB，速度完全看你本地硬件。

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  • Transformers

    开源

    Python 里跑预训练模型的通用层：一个 pipeline 覆盖文本、视觉、音频与多模态，Hub 上百万级 checkpoint 直接加载。适合要推理或微调的人；不适合想拿它拼神经网络积木的人——它刻意不做模块化抽象。

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  • Ponytail

    开源

    一个 prompt，让编码代理先读完代码再动手、能复用就不新写：官方基准里代码量 -53%、时间 -41%、token -45%。适合被过度实现烦到的人；代价是它会坚持砍掉你认为必要的抽象。

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  • Dify

    开源

    开源 LLM 应用平台：可视化工作流、RAG 管道、Agent、LLMOps 与后端 API 一套自带，能自托管也能用云。适合要把 Prompt 变成可交付应用的团队；注意社区版是基于 Apache 2.0 加附加条件的自有协议。

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  • Open WebUI

    开源

    自托管的 AI 聊天前端，接 Ollama 或任何 OpenAI 兼容接口，自带 RAG、多模型对比、RBAC 与插件。适合已经跑起本地模型、要给团队一个界面的场景；代价是功能密度极高，Docker 卷漏挂就会丢库。

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  • LangChain

    开源

    Python 里搭 LLM 应用与代理的抽象层：模型、嵌入、向量库可随时替换。适合快速做原型又想留后路的团队；如果你要的是可控的复杂代理，官方自己会让你去看 LangGraph。

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  • MoneyPrinterTurbo

    开源

    给一个主题就自动写脚本、配音、配素材、上字幕合成高清短视频，支持 9:16 / 16:9 / 1:1。适合批量做口播类短视频的人；代价是几乎每步都要接付费 API，成片质量取决于你选的模型与素材源。

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  • Graphify

    开源

    把代码库解析成可查询的知识图谱，让代理用 query / path / explain 代替 grep。代码部分走 tree-sitter 纯本地、不出机器；代价是文档与 PDF 那一路仍要调模型，且图要自己定期重建。

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  • Browser Use

    开源

    让 AI 像人一样操作浏览器，有 Python 库、CLI 与托管云三条路，Python 库本身 MIT 免费。适合要把重复网页操作自动化的开发者；代价是模型推理与云浏览器另收费，验证码也只能靠云方案缓解。

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  • Caveman

    开源

    装完让代理用最少的 token 说话、读压缩后的日志：官方测整会话输入 token 少 33.2%，Auto 档比 Opus 顶配便宜 54%。适合按量付费的重度用户；如果你按请求计费（如订阅制），省输出 token 并不省钱。

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  • TradingAgents

    开源

    把交易流程拆成分析师、研究员、交易员、风控与组合经理的多代理框架，产出带 HTML 报告的决策链。只适合做策略研究与回测——官方明确声明它不是投资建议，实盘盈亏自负。

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  • LLMs-from-scratch

    开源

    《Build a Large Language Model (From Scratch)》的官方代码库，一章一章用 PyTorch 手写 GPT：注意力、预训练、分类微调、指令微调。适合真想看懂 LLM 内部的人；只想调 API 的话这里没有捷径。

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  • claude-mem

    开源

    给编码代理装跨会话记忆：5 个生命周期 hook 自动抓取工具调用、压缩成摘要，下次会话自动注入。适合长项目反复断线的场景；注意 `npm install -g claude-mem` 只装 SDK，不注册 hook。

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  • Deep-Live-Cam

    开源

    一张图即可做实时换脸与视频 deepfake，支持嘴部遮罩与多人换脸，GPU 下可实时。仅适合自己出镜或已取得肖像授权的内容创作；拿他人面孔做冒充或欺诈，既违规也可能违法。

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  • Taste Skill

    开源

    一组可移植的 Agent Skills，专治 AI 生成界面的「AI 味」：布局、字体、动效、间距都有明确禁令。适合让代理直接产出像样前端的人；代价是 v2 需要 Node 22+ 和本机 Chrome，没有浏览器就没有自动检查。

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  • vLLM

    开源

    高吞吐的大模型推理与服务引擎：PagedAttention 管显存、连续批处理提吞吐、量化覆盖广，自带 OpenAI 兼容接口。适合要并发服务的生产部署；个人只想本地聊天的话它太重。

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  • RAGFlow

    开源

    开源 RAG 引擎，强在复杂格式文档的解析与可追溯引用，答案能追到具体分块。适合要给企业文档做问答的人；代价是 Docker 起步就要 4 核 16G，且镜像暂不支持 macOS。

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  • PaddleOCR

    开源

    百度飞桨的 OCR 与文档解析工具包，能把 PDF/图片转成 Markdown 或 JSON 给 LLM 用，100+ 语种。适合中文扫描件与表格公式多的场景；代价是模型与依赖不轻，轻量的只需 PP-OCRv6 tiny 档。

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  • OpenHands

    开源

    把编码代理变成自托管的控制台：一个界面切换本地 / Docker / 云后端，也能挂 Claude Code、Codex 等第三方代理。适合要让代理常驻并接 Slack、GitHub 自动化的人；代价是无沙箱模式等于把整机文件系统交给它。

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  • crawl4ai

    开源

    把任意网页抓成干净、适合喂给 LLM 的 Markdown，支持深度爬取、CSS/XPath 结构化抽取和 stealth 反爬。适合做 RAG 数据源与 Agent 联网；代价是自己跑就得自己养浏览器和代理。

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  • DeerFlow

    开源

    字节开源的 super agent harness：编排子代理、记忆、沙箱与技能，接调研、编码这类要跑几分钟到几小时的任务。适合想自建长任务代理的人；代价是配置与安全都重，README 明确警告网关管理员权限等同代码执行。

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  • LobeHub

    开源

    自托管的智能体工作空间：把代理当员工来招、排班、汇报，有 Agent Groups、Pages、定时任务和可编辑的白盒记忆。适合要长期养一批代理的人；代价是要自备 OpenAI API key 并自己运维。

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  • rtk

    开源

    单个 Rust 二进制：在 shell 输出进入 LLM 上下文之前压缩它，覆盖 100+ 命令，开销 10ms 以内。适合天天用 Claude Code / Codex 烧 token 的人；代价是只拦 Bash 调用，内置 Read / Grep 管不到。

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  • archify

    开源

    给编码代理装的 skill：一句话把想法、方案或代码库变成可交互的单文件 HTML 图。适合要把系统讲给别人听的人；代价是产出质量全看你用的代理，README 里还夹带大量推广内容。

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  • Hello-Agents

    开源

    Datawhale 的中文智能体系统教程，16 章从 ReAct 手写讲到上下文工程、通信协议、Agentic RL 与评估。适合想从「调 API」走到「造框架」的人；代价是要按章节啃，且采用 CC BY-NC-SA，不能商用。

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  • Unsloth

    开源

    Unsloth 现在是桌面应用：本地跑和微调 LLM、扩散、语音等模型，支持 GGUF / MLX / Qwen3.8 / FLUX，还能导出 GGUF。适合不想写代码做微调的人；代价是要自己管 GPU，且对外暴露时必须先设管理员密码。

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  • LlamaFactory

    开源

    统一微调框架：100+ 模型，从 LoRA / QLoRA / 全参到 PPO / DPO / KTO，命令行与零代码 Web UI 双入口。适合要在自己机器上微调的人；代价是 README 没有 Windows 路径，且第三方站点均被官方声明为非授权。

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  • headroom

    开源

    在工具输出、日志、RAG 片段进入 LLM 之前压缩它们，全程本地运行不上传内容。适合被长上下文撑爆的编码代理用户；代价是收益取决于内容重复度，散文几乎压不动。

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  • AI-For-Beginners

    开源

    微软的 12 周 24 节 AI 课程：从符号 AI、神经网络到 CV 与 NLP，TensorFlow 与 PyTorch 双实现。适合系统补基础的人；代价是内容停留在经典深度学习，不覆盖大模型与强化学习。

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  • system_prompts_leaks

    开源

    收录各主流聊天机器人与编码代理的系统提示词原文，按厂商 / 产品 / 模型分目录，更新很勤。适合做提示词工程与代理行为研究的人；代价是来源是第三方整理，不能当官方文档，版本要自己对。

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  • ai-engineering-from-scratch

    开源

    528 节课 20 个阶段的 AI 工程课程，自己实现模型内部、检索管线与代理运行时，附三个带本地批改器的项目。适合想补工程内功的人；代价是要真写代码，Python/TS/Rust 都会碰。

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  • strix

    开源

    开源的 AI 渗透测试代理：真跑代码、真出 PoC 来验证漏洞，而不是静态扫描报一堆误报。适合对有授权的目标做上线前自查；代价是要 Docker 加自己的 LLM key，且只能用于自有资产。

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  • OpenMontage

    开源

    把编码代理变成视频工作室：12 条流水线、700+ 技能与制作知识文件，从脚本、素材、配音到成片全包。适合批量产短视频的人；代价是要自备一堆付费 API key，成本按条算。

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  • mem0

    开源

    给 AI 应用加记忆层：分 User / Session / Agent 三级记住偏好，跨会话检索。适合做长期陪伴型助手与客服；代价是默认依赖 OpenAI 做抽取与嵌入，且自托管现已默认开启鉴权。

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  • AnythingLLM

    开源

    一体化、本地优先的 AI 应用：接本地或云端 LLM、吃文档、带多用户权限与无代码 Agent 构建器。适合在内网给团队搭私有问答；代价是多用户只在 Docker 版，且默认带遥测。

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  • RustDesk

    开源

    开源远程桌面，能自建中继服务器把数据留在自己手里。适合被 TeamViewer 商用检测卡住、又不想按年付费的人。

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  • keepassxc

    开源

    离线加密的密码管理器：账号、密码、TOTP 存进一个 KDBX 文件，浏览器集成与自动填充全在本地完成。

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  • Syncthing

    开源

    开源的设备间文件同步工具，点对点直传，不经第三方服务器。

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  • Mineradio

    开源

    以电影镜头、粒子视觉和歌词舞台为核心的沉浸式桌面音乐播放器。

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  • MusicBrainz Picard

    开源

    按 MusicBrainz 数据库自动识别曲目并补全标签与封面，把散乱的音乐库整理成一致的元数据。

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