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将GitHub链接转换为适合LLM的格式

GitHub to LLM Converter是一个在线工具，旨在帮助用户将GitHub上的项目、文件或文件夹链接转换成适合大型语言模型（LLM）处理的格式。这一工具对于需要处理大量代码或文档数据的开发者和研究人员来说至关重要，因为它简化了数据准备过程，使得这些数据可以被更高效地用于机器学习或自然语言处理任务。该工具由Skirano开发，提供了一个简洁的用户界面，用户只需输入GitHub链接，即可一键转换，极大地提高了工作效率。

新一代AI工程师在GitHub上构建

GitHub Models是GitHub推出的新一代AI模型服务，旨在帮助开发者成为AI工程师。它将行业领先的大型和小型语言模型直接集成到GitHub平台，让超过1亿用户能够直接在GitHub上访问和使用这些模型。GitHub Models提供了一个交互式的模型游乐场，用户可以在这里测试不同的提示和模型参数，无需支付费用。此外，GitHub Models与Codespaces和VS Code集成，允许开发者在开发环境中无缝使用这些模型，并通过Azure AI实现生产部署，提供企业级安全和数据隐私保护。

AI生成SQL，查询GitHub数据

GitHub Data Explorer是一个基于人工智能生成SQL的工具，可以查询GitHub事件数据并可视化展示结果。它提供了自然语言查询接口，用户可以通过简单的问题描述来获取需要的数据。用户可以探索GitHub数据，无需具备SQL或数据可视化技能。

GitHub事件数据探索工具

GitHub数据探索器是一款基于AI生成SQL的工具，能够让用户通过自然语言提问，生成相应的SQL查询语句，并可视化展示结果。它可以帮助用户无需具备SQL或绘图技能，快速地探索GitHub数据。GitHub数据探索器的数据源来自GH Archive，一个记录和存档GitHub事件数据的非营利项目。该工具适用于编程领域的数据分析和研究。

AI驱动的GitHub活动周报平台

Weekly Github Insights是一个AI驱动的平台，它汇总了用户过去7天内在GitHub上的活动，提供全面的总结，帮助用户保持信息更新和动力。

GitHub Copilot Workspace，用自然语言从想法到代码再到软件。

GitHub Copilot Workspace 是一个革命性的开发环境，它利用自然语言处理技术，允许开发者从构思想法到编写代码再到构建软件的整个过程中获得人工智能的辅助。这个产品通过减少样板工作的负担，提升了开发者的生产力，并且降低了编程的入门门槛。它旨在帮助专业开发者和业余爱好者更高效地将创意转化为代码。

GitHub问题的Chrome扩展助手

GitHub Issue Helper Chrome Extension是一个Chrome浏览器插件，利用大型语言模型（LLM）来总结GitHub上的问题，并根据问题内容提出可能的解决方案。这个插件的主要优点在于它能够自动总结GitHub问题，并提供自定义选项，允许用户通过LLM API密钥进一步定制功能。它对于开发者和项目维护者来说是一个强大的工具，因为它可以节省时间并提高处理问题效率。该插件在GitHub上开源，遵循MIT许可证。

一键生成个性化GitHub个人资料README

GitHub Readme Generator是一个在线工具，它允许用户快速生成个性化的GitHub个人资料README文件。这个工具的重要性在于它简化了创建README的过程，使得用户可以轻松地展示他们的项目、技能和个人成就。它主要面向开发者和开源贡献者，帮助他们更有效地在GitHub上展示自己。该工具是免费的，易于使用，并且可以自定义多种样式和颜色。

GitHub Copilot企业版,为组织提供智能编程辅助

GitHub Copilot Enterprise是GitHub Copilot的企业计划,面向使用GitHub企业版的组织和企业客户。它当前处于测试阶段,提供了Copilot Chat和Copilot pull request summaries等智能编程辅助功能。用户可以提名所在组织试用该产品。

生成个性化的GitHub个人资料页面。

Github Profile Generator是一个在线工具，允许用户通过简单的界面自定义和生成他们的GitHub个人资料页面。它支持添加个人介绍、技能展示、统计数据和支持信息等。这个工具的主要优点是用户友好，可以快速生成具有吸引力的个人资料，帮助开发者展示他们的技术背景和项目经验。

使用AI提升GitHub项目的专业性和吸引力。

Unleash the Power of Github README's 是一个专注于提升GitHub项目展示效果的网站，通过AI技术帮助开发者创建专业、吸引人的README文件。该产品通过集成的AI特性简化内容创作流程，提高项目价值，优化搜索引擎可见度，从而增强GitHub项目的专业性和吸引力。

高效的 Intel GPU 上的 LLM 推理解决方案

这是一种在 Intel GPU 上实现的高效的 LLM 推理解决方案。通过简化 LLM 解码器层、使用分段 KV 缓存策略和自定义的 Scaled-Dot-Product-Attention 内核，该解决方案在 Intel GPU 上相比标准的 HuggingFace 实现可实现高达 7 倍的令牌延迟降低和 27 倍的吞吐量提升。详细功能、优势、定价和定位等信息请参考官方网站。

比较各种大型语言模型（LLM）的定价信息

LLM Pricing是一个聚合并比较各种大型语言模型（LLMs）定价信息的网站，这些模型由官方AI提供商和云服务供应商提供。用户可以在这里找到最适合其项目的语言模型定价。

使任何URL转换为LLM友好的输入

jina-ai/reader是一款网站转换工具,可将任何URL转换为LLM友好格式,以提高你的语言模型的输出质量。只需简单地将URL添加前缀https://r.jina.ai/即可使用。支持标准模式和流式模式,提供更流畅的内容传输体验。该工具由Jina AI开发,免费提供使用。

帮助您成为LLM专家的博客。

LLM Logs是一个专注于帮助用户优化其内容以适应大型语言模型的博客。它提供全面的LLM SEO指南，帮助用户提高在AI生成的响应中的可见性。

构建LLM应用的开发平台

LLM Spark是一个开发平台，可用于构建基于LLM的应用程序。它提供多个LLM的快速测试、版本控制、可观察性、协作、多个LLM支持等功能。LLM Spark可轻松构建AI聊天机器人、虚拟助手等智能应用程序，并通过与提供商密钥集成，实现卓越性能。它还提供了GPT驱动的模板，加速了各种AI应用程序的创建，同时支持从零开始定制项目。LLM Spark还支持无缝上传数据集，以增强AI应用程序的功能。通过LLM Spark的全面日志和分析，可以比较GPT结果、迭代和部署智能AI应用程序。它还支持多个模型同时测试，保存提示版本和历史记录，轻松协作，以及基于意义而不仅仅是关键字的强大搜索功能。此外，LLM Spark还支持将外部数据集集成到LLM中，并符合GDPR合规要求，确保数据安全和隐私保护。

一个用于LLM预训练的高效网络爬虫工具，专注于高效爬取高质量网页数据。

Crawl4LLM是一个开源的网络爬虫项目，旨在为大型语言模型（LLM）的预训练提供高效的数据爬取解决方案。它通过智能选择和爬取网页数据，帮助研究人员和开发者获取高质量的训练语料。该工具支持多种文档评分方法，能够根据配置灵活调整爬取策略，以满足不同的预训练需求。项目基于Python开发，具有良好的扩展性和易用性，适合在学术研究和工业应用中使用。

扩展LLM上下文窗口

LLM Context Extender是一款旨在扩展大型语言模型（LLMs）上下文窗口的工具。它通过调整RoPE的基础频率和缩放注意力logits的方式，帮助LLMs有效适应更大的上下文窗口。该工具在精细调整性能和稳健性方面验证了其方法的优越性，并展示了在仅有100个样本和6个训练步骤的情况下，将LLaMA-2-7B-Chat的上下文窗口扩展到16,384的非凡效率。此外，还探讨了数据组成和训练课程如何影响特定下游任务的上下文窗口扩展，建议以长对话进行LLMs的精细调整作为良好的起点。

使用简单、原始的 C/CUDA 进行 LLM 训练

karpathy/llm.c 是一个使用简单的 C/CUDA 实现 LLM 训练的项目。它旨在提供一个干净、简单的参考实现,同时也包含了更优化的版本,可以接近 PyTorch 的性能,但代码和依赖大大减少。目前正在开发直接的 CUDA 实现、使用 SIMD 指令优化 CPU 版本以及支持更多现代架构如 Llama2、Gemma 等。

高质量的数据集、工具和概念，用于大型语言模型的微调。

mlabonne/llm-datasets 是一个专注于大型语言模型（LLM）微调的高质量数据集和工具的集合。该产品为研究人员和开发者提供了一系列经过精心筛选和优化的数据集，帮助他们更好地训练和优化自己的语言模型。其主要优点在于数据集的多样性和高质量，能够覆盖多种使用场景，从而提高模型的泛化能力和准确性。此外，该产品还提供了一些工具和概念，帮助用户更好地理解和使用这些数据集。其背景信息包括由 mlabonne 创建和维护，旨在推动 LLM 领域的发展。

一个为LLM生成Git提交信息的插件

llm-commit 是一个为 LLM（Large Language Model）设计的插件，用于生成 Git 提交信息。该插件通过分析 Git 的暂存区差异，利用 LLM 的语言生成能力，自动生成简洁且有意义的提交信息。它不仅提高了开发者的提交效率，还确保了提交信息的质量和一致性。该插件适用于任何使用 Git 和 LLM 的开发环境，免费开源，易于安装和使用。

快速转换数据，使数据可被任何人使用AI

Kater是一个AI数据分析工具，可以快速转换数据，遵循软件开发最佳实践，使数据可被任何人使用AI。它可以通过以英语提问的方式与数据进行交互，提供智能标签、分类和数据整理功能，并帮助用户定义语义层、度量层和文档等。Kater还可以将验证的答案存储在查询库中，以便提供更准确的回答。

无限令牌，无限制，成本效益高的LLM推理API平台。

Awan LLM是一个提供无限令牌、无限制、成本效益高的LLM（大型语言模型）推理API平台，专为高级用户和开发者设计。它允许用户无限制地发送和接收令牌，直到模型的上下文限制，并且使用LLM模型时没有任何约束或审查。用户只需按月付费，而无需按令牌付费，这大大降低了成本。Awan LLM拥有自己的数据中心和GPU，因此能够提供这种服务。此外，Awan LLM不记录任何提示或生成内容，保护用户隐私。

基于ComfyUI前端开发的LLM工作流节点集合

ComfyUI LLM Party旨在基于ComfyUI前端开发一套完整的LLM工作流节点集合，使用户能够快速便捷地构建自己的LLM工作流，并轻松地将它们集成到现有的图像工作流中。

GitHub Copilot Chat,智能编程助手

GitHub Copilot Chat是一个编程智能助手,能够理解自然语言描述的编码任务,并给出代码建议、代码片段等,帮助开发者编写代码。

基于LLM的代理框架，用于在代码库中执行大规模代码迁移。

Aviator Agents 是一款专注于代码迁移的编程工具。它通过集成LLM技术，能够直接与GitHub连接，支持多种模型，如Open-AI o1、Claude Sonnet 3.5、Llama 3.1和DeepSeek R1。该工具可以自动执行代码迁移任务，包括搜索代码依赖、优化代码、生成PR等，极大提高了代码迁移的效率和准确性。它主要面向开发团队，帮助他们高效完成代码迁移工作，节省时间和精力。

客户数据搜索、统一和检索的LLM工具

IdentityRAG是一个基于客户数据构建LLM聊天机器人的工具，能够从多个内部源系统如数据库和CRM中检索统一的客户数据。该产品通过实时模糊搜索处理拼写错误和不准确信息，提供准确、相关和统一的客户数据响应。它支持快速检索结构化客户数据，构建动态客户档案，并实时更新客户数据，使LLM应用能够访问统一且准确的客户数据。IdentityRAG以其快速响应、数据实时更新和易于扩展的特点，受到快速增长、数据驱动的企业的信任。

无需复杂的公式、SQL或编码，轻松转换您的数据。

Chat Data Prep是一款简单易用的数据处理工具。它能够帮助您合并列、汇总记录、翻译语言、转换格式并执行复杂的计算。它还提供了清理数据、删除异常值等功能。Chat Data Prep不需要编写复杂的公式，只需用简单的英文指令即可完成数据处理。无论您是数据科学家、业务分析师还是销售和营销运营人员，Chat Data Prep都能帮助您更高效地处理数据。

ChatGPT 数据与分析是一个全面的资源、材料和指南目录，旨在帮助您掌握人工智能的艺术。

ChatGPT 数据与分析是一个包含资源、材料和指南的综合目录，涵盖了与 ChatGPT 相关的内容。该目录旨在帮助您提高 AI 技能。本书提供了 ChatGPT 的提示，可帮助您释放创造力，提高工作效率。提示清晰简明。本目录中的所有材料都经过精心策划，确保来源可靠和权威，为您提供高质量的信息和指导。

通过自然语言问题探索GitHub仓库的工具

GitHub Assistant 是一款创新的编程辅助工具，它利用自然语言处理技术，使用户能够通过简单的语言问题来探索和理解GitHub上的各种代码仓库。该工具的主要优点在于其易用性和高效性，用户无需具备复杂的编程知识即可快速获取所需信息。产品由 assistant-ui 和 relta 共同开发，旨在为开发者提供一个更加便捷和直观的代码探索方式。GitHub Assistant 的定位是为编程人员提供一个强大的辅助工具，帮助他们更好地理解和利用开源代码资源。