产品库

自动生成Python、Java、TypeScript、JavaScript、Kotlin的人工智能文档/注释，支持GitHub、GitLab、Bitbucket。

Snorkell.ai是一个自动化生成文档的工具，它可以在每次合并拉取请求时自动生成和更新GitHub项目的文档，确保文档始终与代码库保持一致。它支持Python、Java、TypeScript、JavaScript和Kotlin等编程语言，生成人类可读且易理解的文档。

为初学者设计的AI Python编程课程

AI Python for Beginners 是由 DeepLearning.AI 提供的在线课程，由全球知名的 AI 领导者 Andrew Ng 亲自授课。课程旨在帮助初学者学习 Python 编程基础，并教授如何将 AI 工具集成到数据操作、分析和可视化中。通过这个课程，学习者可以发现 Python 在商业、市场营销和新闻等领域的应用，解决实际问题并提高效率。课程通过 AI 助手辅助学习，提供即时反馈，解答问题，快速识别并解决编程中的错误，确保学习者在编码过程中得到有效支持。

javascript神经网络库

Synaptic是一个开源的javascript神经网络库，提供了基本的神经元、网络、训练器和网络构建工具。它可以用于构建和训练各种类型的神经网络，如感知机、长短时记忆网络(LSTM)、液态状态机和Hopfield网络。Synaptic还提供了一些示例和演示，帮助用户学习和使用神经网络。

JavaScript国际象棋AI

Betafish.js是一个JavaScript库，提供国际象棋AI功能。它可以根据传入的FEN字符串进行棋局分析，并生成下一步最佳的AI移动。Betafish.js具有高效的搜索算法和优化的评估函数，能够在给定的思考时间内做出最佳的决策。它适用于构建在线棋局、教育项目或者用于测试和演示AI算法。

TypeScript框架，优雅构建MCP服务器

LiteMCP是一个TypeScript框架，用于优雅地构建MCP（Model Context Protocol）服务器。它支持简单的工具、资源、提示定义，提供完整的TypeScript支持，并内置了错误处理和CLI工具，方便测试和调试。LiteMCP的出现为开发者提供了一个高效、易用的平台，用于开发和部署MCP服务器，从而推动了人工智能和机器学习模型的交互和协作。LiteMCP是开源的，遵循MIT许可证，适合希望快速构建和部署MCP服务器的开发者和企业使用。

构建多智能体系统的JavaScript框架

KaibanJS是一个专为JavaScript开发者设计的框架，用于构建和协调AI智能体。它允许开发者以类似微服务的方式处理AI任务，每个智能体负责不同的任务，如数据处理、处理和输出生成，全部自动协同工作。KaibanJS强调易用性和原生JavaScript支持，使得JavaScript开发者也能享受到构建复杂AI系统的能力。

强大的客户端JavaScript库，用于ChatGPT

chatgpt.js是一个强大的客户端JavaScript库，用于ChatGPT。它提供了一个简单的界面，让用户可以轻松地与ChatGPT进行对话。该库可在浏览器中直接使用，无需服务器端的支持。它具有高度可定制的界面和功能，可用于构建各种聊天机器人应用。ChatGPT.js可以轻松集成到任何网站或应用程序中，帮助用户实现智能对话交互。

TypeScript客户端，用于OpenAI的实时语音API。

openai-realtime-api是一个TypeScript客户端，用于与OpenAI的实时语音API进行交互。它提供了强类型的特性，并且是OpenAI官方JavaScript版本的完美替代品。该客户端修复了许多小错误和不一致性，并且完全兼容官方和非官方事件。它支持Node.js、浏览器、Deno、Bun、CF workers等多种环境，并且已发布到NPM。该技术的重要性在于它能够为开发者提供一种更安全、更便捷的方式来集成和使用OpenAI的实时语音功能，特别是在需要处理大量数据和请求时。

定制化JavaScript运费计算，优化电子商务体验

JsRates是一款用于定制化运费计算的创新型Shopify应用，通过JavaScript提供了商家无与伦比的灵活性和控制力，为其独特的业务需求设计定制化的运费规则。通过JsRates优化您的运费策略，适应市场需求。

Python机器学习库

scikit-learn是一个简单高效的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，可用于分类、回归、聚类、降维等任务。它基于NumPy、SciPy和matplotlib构建，具有易用性、性能优越以及可重复使用的特点。scikit-learn开源可商用，采用BSD许可证。

为图片添加可调节放大镜效果的JavaScript库。

Magnifier Lens Effect 是一个JavaScript库，允许用户为任何图片添加放大镜效果，并通过滚动鼠标滚轮来调整放大倍数。该库易于集成和自定义，适用于需要图像细节展示的网页。

AI代理工具集，赋能复杂任务处理。

Composio是一个为AI代理提供高质量工具和集成的平台，它简化了代理的认证、准确性和可靠性问题，使得开发者能够通过一行代码集成多种工具和框架。它支持100多种工具，覆盖了GitHub、Notion、Linear等90多个平台，提供了包括软件操作、操作系统交互、浏览器功能、搜索、软件开发环境（SWE）以及即席代理数据（RAG）等多种功能。Composio还支持六种不同的认证协议，能够显著提高代理调用工具的准确性。此外，Composio可以作为后端服务嵌入到应用程序中，为所有用户和代理管理认证和集成，保持一致的体验。

AI驱动的后端代码生成平台

Amplication是一个开源的、强大的开发平台，旨在革新.NET和Node.js应用程序的创建过程。它通过AI技术将想法快速转化为生产就绪的代码，自动化后端应用程序开发，确保一致性、可预测性，并符合最高标准。Amplication的用户友好界面促进了API、数据模型、数据库、认证和授权的无缝集成。它基于灵活的插件架构构建，允许轻松定制代码，并提供多样化的集成选项。Amplication专注于协作，简化了面向团队的开发，使其成为从初创公司到大型企业各规模团队的理想选择。

基于 Python 和 FastAPI 的非官方 Suno API。

SunoAPI 是一个基于 Python 和 FastAPI 的非官方 Suno API。它支持生成歌曲、歌词等功能，并带有内置的令牌维护和保持活跃功能，让您无需担心令牌过期。SunoAPI 采用全异步设计，运行速度快，适合后续扩展。用户可以轻松使用 API 生成各种音乐内容。

Python中创建精美表格的库

Great Tables是一个Python库，用于创建美观且功能丰富的表格。它支持Pandas或Polars DataFrame作为数据源，提供了多种格式化选项和自定义功能，非常适合数据分析和报告生成。该库由Rich Iannone和Michael Chow主要维护，采用MIT许可证，强调简洁而强大的设计哲学。

低代码的python机器学习库

PyCaret是一个开源的、低代码的Python机器学习库,它可以自动化机器学习工作流程。PyCaret 可以让你花费更少的时间编写代码,更多的时间用于分析。PyCaret模块化设计,每个模块封装了特定的机器学习任务。PyCaret中一致的函数集可以在工作流中执行任务。PyCaret中有许多数据预处理功能可供选择,从缩放到特征工程。有大量有趣的教程可以帮助你学习PyCaret,你可以从我们的官方教程开始。PyCaret使机器学习变得简单有趣。

Mac上的简单助手，使用llama-cpp-python。

LLaMA Assistant for Mac是一个基于llama-cpp-python库开发的桌面客户端，旨在通过预定义需求为用户提供帮助。它采用了大量来自其他项目的代码，但用llama-cpp-python替代了ollama部分，以实现更符合Python编程风格的解决方案。

Semantic Kernel的OpenAPI插件，支持.NET和Python。

Semantic Kernel OpenAPI插件是一个为Semantic Kernel设计的插件，它允许开发者轻松地将现有的API集成为插件，增强AI代理的能力，使其在实际应用中更加多样化。这个插件的发布标志着开发者可以利用现有的API功能，将其转化为AI解决方案中的插件，简化流程，提升开发效率。

下一代Python笔记本

marimo是一个开源的Python反应式笔记本，它具有可复现性、对git友好、可以作为脚本执行，并且可以作为应用程序分享。它通过自动运行受影响的单元格来响应单元格的更改，消除了管理笔记本状态的繁琐工作。marimo的UI元素如数据框架GUI和图表，使得数据处理变得快速、未来感和直观。marimo笔记本以.py文件存储，可以与git版本控制一起使用，可以作为Python脚本运行，也可以导入符号到其他笔记本或Python文件中，并使用你喜欢的工具进行lint或格式化。所有这些都在现代的 AI 支持的编辑器中进行。

一个用于Lumina模型的Python包装器

ComfyUI-LuminaWrapper是一个开源的Python包装器，用于简化Lumina模型的加载和使用。它支持自定义节点和工作流，使得开发者能够更便捷地集成Lumina模型到自己的项目中。该插件主要面向希望在Python环境中使用Lumina模型进行深度学习或机器学习的开发者。

一个简单而强大的Python库，用于使用大型语言模型（LLMs）。

promptic是一个轻量级、基于装饰器的Python库，它通过litellm简化了与大型语言模型（LLMs）交互的过程。使用promptic，你可以轻松创建提示，处理输入参数，并从LLMs接收结构化输出，仅需几行代码。

Langroid是一个基于Python的轻量级LLM框架

Langroid是一个轻量级、可扩展和原则性的Python框架,可以轻松地构建基于LLM的应用程序。您可以设置代理,为它们配备可选组件(LLM、向量存储和方法),分配它们任务,并让他们通过交换消息协作解决问题。这个多代理范例的灵感来自Actor框架(但您不需要了解任何关于这个的知识!)。Langroid提供了一个全新的LLM应用程序开发方式,在简化开发人员体验方面进行了深思熟虑;它不使用Langchain。我们欢迎贡献--请参阅贡献文档以获取贡献想法。

Jspreadsheet是一个功能强大的JavaScript数据网格插件，提供类似于Microsoft Excel和Google Sheets的功能。

Jspreadsheet是一款JavaScript插件，可以创建在线电子表格，拥有类似于Excel和Google Sheets的功能。其数据网格和数据表功能可帮助用户管理、排序、过滤和可视化大量数据。

Vanna: 用AI快速生成SQL的Python包

Vanna.AI是一个基于Python的AI SQL助手，能够帮助您快速生成SQL查询语句。它支持Snowflake、BigQuery、Athena、Postgres等多种数据库，可以帮助您简化SQL的创建流程。您只需提供数据库的架构信息，Vanna会根据您的需求自动生成相应的SQL代码。Vanna具有高精度和安全性，您的数据库内容永远不会发送到Vanna的服务器。

Python 网络爬虫和浏览器自动化库

Crawlee 是一个用于构建可靠爬虫的 Python 网络爬虫和浏览器自动化库，提取数据用于AI、LLMs、RAG或GPTs。它提供了统一的接口来处理 HTTP 和无头浏览器爬取任务，支持自动并行爬取，基于系统资源进行调整。Crawlee 用 Python 编写，包含类型提示，增强了开发体验并减少了错误。它具备自动重试、集成代理轮换和会话管理、可配置的请求路由、持久化 URL 队列、可插拔的存储选项等功能。相较于 Scrapy，Crawlee 提供了对无头浏览器爬取的原生支持，拥有简洁优雅的接口，并且完全基于标准的异步 IO。

自动提取和总结 arXiv 研究论文的 Python 工具。

该产品是一个 Python 脚本，利用 Gemini API 从 arXiv 获取和总结研究论文。它帮助研究人员、学生和爱好者快速提取关键信息，从而节省阅读冗长文献的时间。该工具不仅适合个体用户，还可以自动化日常的文献检索，提升研究效率。产品免费提供，易于安装和配置。

Python自然语言处理工具包

NLTK是一个领先的Python平台，用于处理人类语言数据。它提供了易于使用的接口，用于访问50多个语料库和词汇资源，如WordNet，并提供了一套文本处理库，用于分类、标记、解析和语义推理。它还提供了工业级NLP库的封装，并有一个活跃的讨论论坛。NLTK适用于语言学家、工程师、学生、教育者、研究人员和行业用户。NLTK可以免费使用，并且是一个开源的社区驱动项目。

轻量级Python库，用于使用大型语言模型进行网站抓取。

Parsera是一个轻量级的Python库，专门设计用于与大型语言模型（LLMs）结合，以简化网站数据抓取的过程。它通过使用最少的令牌来提高速度并降低成本，使得数据抓取变得更加高效和经济。Parsera支持多种聊天模型，并且可以自定义使用不同的模型，如OpenAI或Azure。

Dria-Agent-α是基于Python的大型语言模型工具交互框架。

Dria-Agent-α是Hugging Face推出的大型语言模型（LLM）工具交互框架。它通过Python代码来调用工具，与传统的JSON模式相比，能更充分地发挥LLM的推理能力，使模型能够以更接近人类自然语言的方式进行复杂问题的解决。该框架利用Python的流行性和接近伪代码的语法，使LLM在代理场景中表现更佳。Dria-Agent-α的开发使用了合成数据生成工具Dria，通过多阶段管道生成逼真的场景，训练模型进行复杂问题解决。目前已有Dria-Agent-α-3B和Dria-Agent-α-7B两个模型在Hugging Face上发布。

Streamlit是一个开源Python库,用于快速构建数据应用和机器学习产品原型。

Streamlit是一个开源Python库,让数据科学家和机器学习工程师可以快速地在Web浏览器中创建Beautiful,自定义的机器学习应用程序和数据应用程序。无需学习前端Web开发,Streamlit应用可以在几分钟内从简单的脚本构建。Streamlit提供了简单的API来创建各种交互式小部件,如文本、图像、表格、图表、视频等,从而使数据探索和展示变得轻松。它具有内置支持的数据框架,如Pandas、Numpy、Matplotlib等。它兼容大多数Python机器学习库,如Scikit-learn、TensorFlow等。