# FLABS 项目与资料
历史参考资料与测试题库；不是最新发布或正式质量排名。

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［FAI 实验室 不可信外部资料开始］
{"library":{"schema":"flabs-resource-library/1","importedAt":"2026-10-13T07:19:39.231373+00:00","sources":[{"id":"github-project-history","name":"GitHub 项目简史 · 我的工具库","capturedAt":"2026-10-13T07:19:39.231373+00:00","sha256":"80a7e84afdfb301ad474a278a0345625d855f78083d8d4b67a93efa4dfb60dd9","note":"合并12个实际存在日期的历史选读与28份使用指南；缺失日期不补造，指南按官方仓库地址去重。历史Star未重新逐项核验。"},{"id":"fashion-textile-research","name":"时尚与纺织 · 模型研究目录","capturedAt":"2026-10-13T07:19:39.231373+00:00","sha256":"74c20d32e54a6a68cb35c2c05886c501ecb66fdb40e7fdef04e07af21b15d828","note":"合并模型目录、原六题与12道扩展草案、三组历史研究说明；图片、私有地址、账户配置与调用记录未公开，不将目录和试点分数作为正式FLABS成绩。"}],"guides":[{"id":"guide-bfefa0db462ca5c030a2","name":"Immich","title":"给照片和视频建一个私人相册","mode":"需要部署","use":"把手机照片备份到自己的电脑或家庭存储设备，按日期、人物和内容浏览，并共享相册。","steps":["准备一台能持续运行、有足够磁盘空间的电脑或家庭存储设备；先给重要照片做独立备份。","进入官方仓库的文档入口，按 Docker Compose 安装指南配置存储位置并启动服务。","在网页创建自己的账号，手机安装官方客户端，填入服务器地址并登录。","先用少量照片测试上传、检索、下载和恢复，再开启需要的相册自动备份。"],"limit":"AGPL-3.0；硬件、电费和备份存储有成本；不要把它作为唯一备份。","url":"https://github.com/immich-app/immich"},{"id":"guide-433473cb110dd7eab770","name":"RustDesk","title":"在外面操作自己家里的电脑","mode":"安装就能用","use":"远程控制自己的电脑，查看文件、运行软件或协助经过授权的家人处理电脑问题。","steps":["两端从官方仓库的 Releases 入口安装适合系统的客户端。","被控制端打开客户端，提供设备编号，并按界面允许连接。","控制端输入对方设备编号发起连接，完成授权后测试鼠标、键盘和画面。","需要文件传输或无人值守时再逐项启用，并设置强密码和必要权限。"],"limit":"AGPL-3.0；只连接获授权设备。自建服务器需要维护，Server Pro 高级功能收费。","url":"https://github.com/rustdesk/rustdesk"},{"id":"guide-472fc879b99854be1512","name":"DuckDB","title":"快速分析表格导出的数据","mode":"命令行工具","use":"直接查询 CSV、Parquet 等数据文件，按类别汇总、筛选和关联多张表。","steps":["从官方安装页选择独立命令行版本，或在已有开发环境安装对应语言客户端。","准备一份带表头的测试 CSV，并保留原文件副本。","执行 SELECT * FROM 'myfile.csv' LIMIT 10; 检查字段和编码。","按需要编写筛选、关联和汇总语句，导出结果后抽样核对。"],"limit":"MIT；需要基础 SQL。不是现成的可视化表格软件，也不适合多人高并发业务写入。","url":"https://github.com/duckdb/duckdb"},{"id":"guide-2654a48caa01902c8b1d","name":"LocalSend","title":"手机电脑之间传原图和大文件","mode":"安装就能用","use":"不经过微信压缩、不先上传网盘，在同一个局域网内互传原图、视频、文件夹和文字。","steps":["手机和电脑从官方项目指向的下载入口安装 LocalSend。","把两台设备连接到同一个可信局域网，并在两端打开软件。","发送端选择“发送”，添加文件，然后选择接收设备。","接收端确认接收，检查保存目录；搜索不到设备时检查访客网络隔离和防火墙。"],"limit":"免费开源；主要适合同一局域网，不是跨城市传文件工具。不要接收不明设备发送的文件。","url":"https://github.com/localsend/localsend"},{"id":"guide-d148e3d2c2843c2bb453","name":"Univer","title":"给自己的网页嵌入在线表格","mode":"需要开发","use":"为业务系统添加类似电子表格的编辑、公式计算和数据填报界面，不是直接替代 Office 的桌面软件。","steps":["先从仓库文档进入官方演示，体验表格编辑是否满足需要。","需要接入自己的系统时，由开发者准备 Node.js 和前端开发环境。","按官方快速开始创建示例，加入表格组件，并导入一份测试数据。","再开发数据保存、登录权限等功能；多人协作和高级功能先确认授权。"],"limit":"核心开源，但完整业务系统需要开发维护；高级能力及商业服务的授权和费用需另核实。","url":"https://github.com/dream-num/univer"},{"id":"guide-752908444a14fc89c267","name":"anydoc","title":"把办公文档变成方便 AI 读取的文字","mode":"命令行工具","use":"将支持的办公文件转换成结构化 Markdown 文本，用于整理资料、全文检索和知识库。","steps":["进入仓库 README，确认当前支持的格式和对应的安装入口。","按照自己的系统选择命令行或 Python / Node.js 接口；有网页演示时可先用非敏感文件体验。","先转换一份小文档，对照原文件检查标题、表格与段落是否保留。","确认结果合格后再做批量转换；图片扫描件另加文字识别环节。"],"limit":"不能把格式转换等同于完整还原排版；扫描件识别及托管增强服务的能力和费用需单独确认。具体安装命令以官方当前说明为准。","url":"https://github.com/firecrawl/anydoc"},{"id":"guide-2b5226bf08105545e1cf","name":"Supabase","title":"给应用接上账号、数据库和文件存储","mode":"需要开发","use":"为网页或应用提供用户登录、数据保存、文件上传等后端功能，避免从零编写整个后端。","steps":["从官方仓库进入文档，选择托管试用或自建；初次体验优先阅读托管快速开始。","创建测试项目，在控制台建立一张测试数据表。","开发者使用官方客户端连接应用，测试读取和新增数据。","上线前配置行级访问规则和登录权限，并测试不同用户不能互相读取私有数据。"],"limit":"需要开发基础；托管资源按套餐收费，自建也有服务器和维护成本。高权限服务密钥不能放在网页前端。","url":"https://github.com/supabase/supabase"},{"id":"guide-e935914e6df86e385397","name":"Syncthing","title":"让两台电脑自动同步指定文件夹","mode":"安装就能用","use":"在自己的设备之间持续同步工作文件、照片或资料，不先上传公共网盘。","steps":["准备两台联网设备，并为重要资料另做独立备份。","从项目官方发布入口为两台设备安装对应版本，分别打开管理界面。","交换并确认设备编号，在一端共享一个只放测试文件的文件夹，另一端接受。","放入小文件并确认双向同步正常，再逐步加入正式目录；按需要启用文件版本保留。"],"limit":"MPL-2.0，免费开源；同步不是冷备份，误删可能传播到其他设备。跨公网速度受双方网络和中继情况影响。","url":"https://github.com/syncthing/syncthing"},{"id":"guide-6b15eaf11d9b70cfb83f","name":"Stirling PDF","title":"在本机搭建一个多功能 PDF 工具箱","mode":"需要部署","use":"合并、拆分、压缩、转换、签名和文字识别 PDF，避免把敏感文件交给陌生在线网站。","steps":["准备可运行 Docker 的电脑，并确认本机 8080 端口未被其他程序占用。","进入仓库 README，按当前 Quick Start 启动官方镜像。","浏览器打开 http://localhost:8080，先上传一份非敏感测试 PDF。","选择合并、压缩或转换功能，下载结果并核对页数、文字和清晰度；正式使用前配置访问控制与备份。"],"limit":"开放核心模式，部分企业功能收费；自托管需要维护。文字识别效果受扫描质量影响，重要文件处理后必须人工检查。","url":"https://github.com/Stirling-Tools/Stirling-PDF"},{"id":"guide-046d80cd7ea6201621da","name":"Netdata","title":"实时定位服务器资源异常","mode":"需要部署","use":"用实时图表查看处理器、内存、磁盘、网络、容器与应用指标，排查卡顿和容量问题。","steps":["选择一台非关键测试机，记录安装前资源占用。","从官方文档选择与操作系统匹配的安装入口并安装代理。","打开本机监控面板，确认处理器、内存、磁盘和网络图表都有数据。","制造一次可控负载并观察变化，再按需要设置告警或加入其他节点；公网使用前配置认证和防火墙。"],"limit":"GPL-3.0；云端和商业能力按方案提供。采集与保留高频指标会消耗资源，Windows 支持范围应按当前官方文档确认。","url":"https://github.com/netdata/netdata"},{"id":"guide-01a789ee2e76a54034a1","name":"OpenLogi","title":"不用账号配置罗技鼠标和键盘","mode":"安装就能用","use":"在本地重映射按键、调整 DPI 和滚轮，按应用切换外设配置。","steps":["先在仓库文档核对自己的罗技设备和操作系统是否受支持。","从 Releases 下载对应系统的官方构建并安装。","连接设备，按系统提示授予必要的输入或辅助功能权限。","先给一个非关键侧键绑定快捷键并测试，再设置按应用配置；保留原厂软件和配置的恢复办法。"],"limit":"代码采用 MIT 或 Apache-2.0 双许可证；品牌与 design/ 设计资产不在代码授权范围内。项目仍在活跃开发且未稳定，并非所有设备和控制项都支持。涉及全局输入权限，只使用可信发布包。","url":"https://github.com/AprilNEA/OpenLogi"},{"id":"guide-ec4b5e65913390d00ced","name":"PhotoCraft","title":"用开源原生工具编辑分层图片和 PSD","mode":"安装就能用","use":"离线修图、制作分层视觉稿，并试验打开和保存 PSD 文件。","steps":["从仓库或项目官网进入官方构建下载入口，选择对应系统版本。","复制一份测试 PSD，避免直接修改唯一原稿。","打开副本，依次测试图层、文字、蒙版和调整图层。","另存为新文件，再用原工作软件打开核对字体、效果和图层；确认兼容后再用于非关键项目。"],"limit":"MIT 或 Apache-2.0；当前为早期测试版，复杂 PSD 兼容和稳定性必须逐文件验证。高分辨率项目需要足够内存和图形性能。","url":"https://github.com/storytold/photocraft"},{"id":"guide-3c87705c98eedbc929a4","name":"ARTEMIS","title":"让开发助手操作安卓真机做自动测试","mode":"需要开发","use":"用自然语言执行跨应用测试，采集截图和 Logcat 日志，辅助复现移动端问题。","steps":["准备安卓真机或模拟器，开启开发者选项和 USB 调试，并只使用测试账号。","安装 README 要求的 Python 3.12+，从官方仓库克隆项目。","Windows 按 README 运行项目提供的 start.bat，确认设备可被 ADB 识别。","配置受支持的模型与 MCP 客户端，从不含支付、删除和隐私数据的短流程开始，核对每一步截图、日志和最终报告。"],"limit":"Apache-2.0；需要开发环境和模型接口，可能产生模型费用。自动操作会受界面变化影响，不应直接执行支付、删除或其他不可逆操作。","url":"https://github.com/google/artemis"},{"id":"guide-30e283a9b3f70e35d81a","name":"uv","title":"快速管理 Python 版本、环境和依赖","mode":"命令行工具","use":"创建隔离的 Python 项目、锁定依赖、运行脚本和工具，减少多个环境管理器混用。","steps":["进入官方安装文档，选择与 Windows、macOS 或 Linux 相符的安装入口。","在空目录运行 uv init example，并进入生成的项目。","用 uv add 添加一个测试依赖，再用 uv run 执行测试脚本。","检查项目配置与锁定文件；确认私有源和持续集成兼容后再迁移旧项目。"],"limit":"Apache-2.0 或 MIT；属于开发命令行工具。迁移旧项目要核对依赖解析和自动化配置。","url":"https://github.com/astral-sh/uv"},{"id":"guide-54893fcda57bb3f84501","name":"Atuin","title":"按上下文找回并加密同步终端命令","mode":"命令行工具","use":"按关键词、目录、时间和退出状态检索历史命令，并可在多台设备间加密同步。","steps":["先在官方支持矩阵确认自己的 Shell 和操作系统支持等级。","按官方安装文档安装客户端并完成 Shell 集成。","导入现有历史，测试全屏搜索以及按目录和状态过滤。","需要跨设备时再选择官方同步或自建服务器，并妥善保管加密密钥。"],"limit":"MIT；命令历史可能包含令牌等敏感信息，启用同步前先检查历史并理解密钥恢复方式。","url":"https://github.com/atuinsh/atuin"},{"id":"guide-c7c9684abfb725296d83","name":"Strix","title":"对获授权的应用执行智能渗透测试","mode":"命令行工具","use":"在测试环境动态检查网页应用和接口，验证漏洞、生成证据、修复建议和报告。","steps":["确认目标属于自己或已经取得明确测试授权，并优先使用隔离测试环境。","准备正在运行的 Docker，以及受支持模型的接口密钥。","严格按官方 Quick Start 安装，设置模型名称和密钥环境变量。","对本地测试应用运行 strix --target ./app-directory，在 strix_runs 中查看结果并逐项人工复核。"],"limit":"Apache-2.0；需要 Docker 和模型接口，模型调用可能收费；云端和企业服务另收费。禁止扫描未授权系统。","url":"https://github.com/usestrix/strix"},{"id":"guide-3523df22bb0ae2ea19d2","name":"freeCodeCamp","title":"沿完整课程路径免费学习编程","mode":"安装就能用","use":"通过互动课程、实验、测验和规定项目学习网页、JavaScript、Python、数据库与后端开发。","steps":["用浏览器打开仓库指向的 freeCodeCamp 学习平台并注册账号。","从完整课程中选择一条认证路径，先完成开头的互动练习。","按顺序完成实验、复习和测验，把规定项目保存为自己的作品。","完成 5 个规定项目并通过考试后领取认证，同时继续用独立项目验证实际能力。"],"limit":"学习平台免费；主要内容与社区以英文为主。代码采用 BSD-3-Clause，课程内容另有版权约束；证书不能替代真实项目能力。","url":"https://github.com/freeCodeCamp/freeCodeCamp"},{"id":"guide-511a5089717fad8aad51","name":"yt-dlp","title":"下载自己有权保存的网络音视频","mode":"命令行工具","use":"从支持的网站保存公开视频、字幕、封面和元数据，并按需要选择格式或处理播放列表。","steps":["先确认内容允许下载，并准备足够的磁盘空间。","Windows 从官方 Releases 下载 yt-dlp.exe；需要合并音视频或转码时另按 FFmpeg 官方说明安装。","在终端进入保存目录，运行 yt-dlp \"视频网址\" 完成第一次测试。","检查文件完整性，再根据 README 增加字幕、格式、命名或播放列表参数。"],"limit":"Unlicense；部分站点会变更、限流或要求登录。必须遵守版权、平台条款和当地法律，不用于绕过付费或访问控制。","url":"https://github.com/yt-dlp/yt-dlp"},{"id":"guide-77b4be38215d4c711f40","name":"Ollama","title":"在自己的电脑上运行开放大模型","mode":"安装就能用","use":"本地运行对话、文本处理和编程模型，并通过本机接口连接聊天客户端或开发工具。","steps":["先根据目标模型确认内存、显存和磁盘空间，低配设备从小模型开始。","从 Ollama 官方下载页安装对应系统版本。","打开终端运行 ollama run gemma4，等待首次模型下载后输入测试问题。","观察速度和资源占用；开发接入时再按官方文档调用 localhost:11434 的接口。"],"limit":"MIT；软件免费，但每个模型有独立许可证。大型模型需要较多内存、显存、磁盘和电力，低配设备可能很慢。","url":"https://github.com/ollama/ollama"},{"id":"guide-72c57f2d6cf280fdecff","name":"Laya","title":"给大量文本做快速结构化判断","mode":"需要开发","use":"把文本快速分到指定类别、给出等级或判断是非，用于客服路由、内容分级和智能体前置决策。","steps":["准备 Python 3.10+ 的隔离环境，并先设计清楚固定选项与判断标准。","按 README 运行 python -m pip install laya。","照 Quickstart 创建 Router，首次运行等待模型检查点下载，并复现部门和紧急度示例。","准备一批有人工答案的真实样本评测准确率，达到要求后再通过 Python、HTTP 或 MCP 接入业务。"],"limit":"Apache-2.0；属于开发组件，不是聊天软件。首次下载需要网络和存储；长文本和专业领域必须用自己的数据评测，必要时微调。","url":"https://github.com/NandhaKishorM/laya"},{"id":"guide-63aed789bb90d69e0e3c","name":"Strata","title":"在高内存游戏电脑上部署大型本地模型","mode":"需要部署","use":"在 Windows 或 Linux 本地运行大型量化模型，通过网页聊天或兼容接口连接编程助手。","steps":["先核对官方硬件表：受支持的 NVIDIA/AMD 显卡至少 12GB 显存、内存至少 32GB、空闲空间约 80GB。","下载仓库压缩包并解压；Windows 双击 START-HERE.bat，Linux 运行 ./setup.sh。","按安装器建议选择适合内存的模型与上下文，等待约 70GB 模型下载完成。","浏览器打开 http://127.0.0.1:8080 测试对话和资源占用，稳定后再连接 OpenAI 或 Anthropic 兼容接口。"],"limit":"MIT；硬件和磁盘门槛高，首次启动可能短暂卡顿。项目较新，兼容性、质量和项目方性能数字均需在自己的机器与任务上复测。","url":"https://github.com/Niko1221/Strata"},{"id":"guide-7465bd540b16b11d74f8","name":"DiPlay","title":"在兼容比亚迪安卓车机上试用 CarPlay","mode":"安装就能用","use":"让允许安装 APK 的兼容比亚迪安卓车机接收有线或无线 CarPlay，并试用部分方向盘键和 HUD 功能。","steps":["停车后阅读兼容性文档，确认车机允许安装 APK 且系统为 Android 7.1+。","从项目官网或指定 Release 下载 APK，安装到车机而不是 iPhone。","先测试有线 CarPlay，核对画面、声音和控制，再按文档尝试无线方式。","出现问题时从设置导出诊断报告，删除热点密码等敏感信息后再提交反馈。"],"limit":"GPL-3.0；公开预览版且非 Apple 认证，未来 iOS 更新后的可用性无保证。主要支持比亚迪，其他品牌不受支持；驾驶中不要安装、调试或操作。","url":"https://github.com/shihabal3amri/DiPlay"},{"id":"guide-3d51735a89c7ae779eff","name":"scrcpy","title":"在电脑上显示并控制安卓手机","mode":"安装就能用","use":"用 USB 或局域网把安卓画面投到电脑，并用键鼠操作、复制粘贴或录屏。","steps":["在 Android 5.0 以上手机的开发者选项中开启 USB 调试，并准备可传数据的数据线。","从官方仓库的 Windows、Linux 或 macOS 入口下载对应版本，Windows 用户解压官方压缩包。","连接手机，在手机上确认这台电脑的 USB 调试授权，然后运行解压目录中的启动程序。","确认画面和控制正常后，再按官方文档尝试无线连接、录屏或分辨率参数。"],"limit":"Apache-2.0；部分手机需额外开启 USB 调试安全设置。只操作本人或获授权设备。","url":"https://github.com/Genymobile/scrcpy"},{"id":"guide-0d8bce7e29a5cd980d4a","name":"Visual Studio Code","title":"搭建可扩展的代码和文本工作台","mode":"安装就能用","use":"编辑代码与文本、搜索文件、管理 Git、调试程序，并通过扩展增加语言和远程开发能力。","steps":["从 VS Code 官方下载页选择自己的操作系统版本并安装。","打开一个测试文件夹，创建或打开代码、Markdown 或文本文件。","按文件类型安装可信的语言扩展，测试搜索、格式化、终端和版本控制。","需要远程或容器开发时再安装对应官方扩展，并逐项检查权限与连接目标。"],"limit":"Code - OSS 源码为 MIT；微软发布的 VS Code 成品采用微软产品许可。第三方扩展的许可、遥测和收费规则各异。","url":"https://github.com/microsoft/vscode"},{"id":"guide-669231e2bbcff448381e","name":"Clash Verge Rev","title":"用图形界面管理网络代理规则","mode":"安装就能用","use":"导入合法配置，切换节点与规则，控制系统代理或虚拟网卡模式。","steps":["准备来源可信且具有合法使用权限的 Mihomo/Clash 配置；软件本身不提供线路。","从官方 Releases 下载对应系统的稳定版安装包并安装。","导入本地配置或合法订阅，检查其中的节点、规则和更新地址。","先启用系统代理做合规测试；确有需要且理解全机影响时才启用虚拟网卡模式。"],"limit":"GPL-3.0；线路服务可能收费。配置方可能接触流量，使用须遵守法律、单位制度和服务条款。","url":"https://github.com/clash-verge-rev/clash-verge-rev"},{"id":"guide-918d65c4957bde905848","name":"青简 Qingjian","title":"在中文输入时顺带积累外语词汇","mode":"安装就能用","use":"正常中文输入时在候选旁显示英语、日语或西班牙语译词，并在本地记录生词和输入统计。","steps":["Windows 10/11 或 macOS 13+ 用户从 qingjian.app/download 获取官方安装包；Linux 用户先阅读 Fcitx5 说明。","按系统提示安装并把青简加入输入法列表。","在设置的通用页选择学习语言，在非敏感文本框测试候选、译词和整句输入。","检查日志与统计设置；云联想默认关闭，只有接受文字发送给自选 AI 服务商时才开启。"],"limit":"GPL-3.0-or-later；Windows 与 macOS 版本仍在测试。输入法权限敏感，只从官方渠道安装。","url":"https://github.com/qingjian-team/qingjian"},{"id":"guide-818761d9b27f12b72b79","name":"Human Atlas","title":"在浏览器交互查看三维人体解剖","mode":"安装就能用","use":"旋转、搜索、隐藏和隔离人体结构，用于解剖学习、教学演示与三维网页研究。","steps":["打开仓库提供的在线演示，无需账号或接口密钥。","用拖动和缩放观察模型，按系统开关显示骨骼、器官等结构。","搜索一个英文结构名并选择结果，使用隔离模式查看位置与说明。","需要自建时由开发者准备 Node.js 22.13 以上环境，再按 README 的原始命令运行和构建。"],"limit":"应用代码 MIT，人体数据 CC BY 4.0；需署名。只供教育，不能用于诊断或手术决策。","url":"https://github.com/ashemag/human-atlas"},{"id":"guide-61ceec7b60d4b1195eb7","name":"Fieldwatch","title":"离线盘点附近 Wi-Fi 与蓝牙广播","mode":"安装就能用","use":"在安卓手机上被动观察周边 Wi-Fi 接入点和低功耗蓝牙广播，过滤记录并导出现场报告。","steps":["阅读仓库说明卡和手册，确认用途符合当地隐私规则，并理解手机扫描限制。","仅从官方仓库 dist/Fieldwatch.apk 下载 APK，临时允许该来源安装未知应用。","安装后授予扫描所需权限，只在自己管理或明确获授权的场所测试。","查看并筛选结果，完成安装后关闭未知应用权限；所有识别和同行提示都要人工复核。"],"limit":"MIT；侧载 APK、个人业余项目。结果受硬件和系统限制，提示仅为线索；不得用于跟踪他人或侵犯隐私。","url":"https://github.com/OffGridPete/Fieldwatch"}],"reports":[{"id":"github-2026-09-16","date":"2026-09-16","text":"# ⭐ GitHub 高星项目精选\n\n**采集日期：2026年9月16日**  \nStar 为 GitHub 实时收藏数，不是质量评分；高 Star 仅代表关注度高，不构成安全性、稳定性或商业适用性保证。\n\n## 一、高星成熟项目\n\n### 1. n8n｜可视化工作流自动化平台\n- **仓库：** https://github.com/n8n-io/n8n\n- **Star：** 204,438\n- **用途：** 用可视化节点连接大模型、数据库、表格、邮件和各类业务系统，也能在节点中编写 JavaScript、Python。\n- **你可以用它做什么：** 自动收集选题、生成商品文案、整理客户信息、处理表格、监控网站变化，搭建“抓取—分析—生成—通知”一体化流程。\n- **门槛与限制：** 自托管需要 Docker；云服务和企业功能可能收费。项目采用 Sustainable Use License，并非标准宽松开源许可证；调用外部模型或商业接口仍需承担相应 API 费用。\n\n### 2. Dify｜大模型应用与知识库搭建平台\n- **仓库：** https://github.com/langgenius/dify\n- **Star：** 155,854\n- **用途：** 可视化搭建聊天助手、知识库问答、Agent 和多步骤工作流，并通过 API 接入网站、小程序或内部系统。\n- **你可以用它做什么：** 建立服装商品知识库、售前客服、文案生成器、资料问答助手，或为微信小程序提供 AI 后端。\n- **门槛与限制：** 本地部署推荐 Docker Compose 2.24.0 以上；模型通常需要自行配置 API Key 或部署本地模型。云版有套餐限制，企业功能收费；许可证基于 Apache 2.0，但附有额外条件。\n\n### 3. ComfyUI｜节点式图像、视频与多媒体生成引擎\n- **仓库：** https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI\n- **Star：** 133,381\n- **用途：** 通过节点工作流控制图片、视频、音频、3D、局部重绘、放大、分割和模型组合。\n- **你可以用它做什么：** 批量制作服装款式图、模特换装图、商品主图、背景替换图和短视频素材，并将固定流程保存成模板反复使用。\n- **门槛与限制：** Windows、Linux、macOS 均可运行，支持 NVIDIA、AMD、Intel、Apple Silicon 等硬件；复杂生成任务仍强依赖显存和模型体积。核心可离线免费运行，官方云服务及部分 API 节点收费；许可证为 GPL-3.0。\n\n### 4. AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI｜经典本地绘图界面\n- **仓库：** https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui\n- **Star：** 164,958\n- **用途：** 为 Stable Diffusion 提供网页操作界面，支持文生图、图生图、局部重绘、放大、扩展脚本等功能。\n- **你可以用它做什么：** 本地生成电商配图、设计草图和社交媒体视觉素材；适合需要大量现成扩展、教程和模型资源的人。\n- **门槛与限制：** Windows 10/11 有安装方案，README 推荐 NVIDIA GPU；AMD、Intel 和纯 CPU 路径也存在，但兼容性或速度可能较差。软件本身免费，模型授权需逐项确认；许可证为 AGPL-3.0。\n\n## 二、新出现且增长较快的项目\n\n> 以下是近期创建且已获得较多 Star 的候选项目。由于今天是首次建立本地 Star 快照，**尚无跨日期数据可计算净增长，均标注“首次采集，增长待验证”**，不把 Trending 排名冒充增长量。\n\n### 5. OpenDesign｜本地优先的 AI 设计工作台\n- **仓库：** https://github.com/nexu-io/open-design\n- **Star：** 96,380\n- **创建时间：** 2026年4月28日\n- **增长状态：** 首次采集，增长待验证\n- **用途：** 使用 AI 编程代理生成网页、桌面与移动端原型、演示文稿、图片、视频及动态视觉，并导出 HTML、PDF、PPTX、MP4。\n- **你可以用它做什么：** 快速制作电商活动页、产品原型、品牌提案、服装展示页面和营销演示稿；可与 Hermes Agent、Codex、Claude Code、Cursor 等工具连接。\n- **门槛与限制：** 原生桌面端面向 Windows 和 macOS；需要配置受支持的代理、模型 API Key 或本地 Ollama/LM Studio/vLLM。项目采用 Apache-2.0，但官方模型服务及第三方模型调用可能收费。\n\n### 6. M3E Canvas｜把界面草图转换成 AI 编程提示词\n- **仓库：** https://github.com/lnkiai/m3e-canvas\n- **Star：** 6,937\n- **创建时间：** 2026年9月2日\n- **增长状态：** 首次采集，增长待验证\n- **用途：** 在浏览器中拖放 Material 3 Expressive 组件，建立页面跳转和交互，再导出中文提示词或 PNG。\n- **你可以用它做什么：** 先画出小程序、Android 应用或 Web 产品的页面结构，再将提示词交给 Codex、Claude Code、Gemini CLI 或 Cursor 生成代码。\n- **门槛与限制：** 在线版无需安装、主要功能免费；可选 AI 辅助需要自备 OpenAI、Claude、Gemini 或 DeepSeek 密钥。完整多页面编辑更适合电脑浏览器；本地开发需要 npm。MIT 许可证。\n\n### 7. Concat｜本地开源视频剪辑工具\n- **仓库：** https://github.com/jub0t/Concat\n- **Star：** 2,113\n- **创建时间：** 2026年8月25日\n- **增长状态：** 首次采集，增长待验证\n- **用途：** 面向 Windows、macOS、Linux 的本地剪辑软件，支持多轨道、裁剪合并、转场、速度控制、离线字幕、本地语音合成和人物抠图。\n- **你可以用它做什么：** 剪辑商品展示视频、口播字幕视频和社交平台短片，不加水印，也不需要订阅。\n- **门槛与限制：** 当前为 **0.2.x Beta 预发布版**，稳定性、效果数量和移动端支持仍有限；最低要求为 2013 年后的 64 位处理器、4GB 内存和约 500MB 存储，流畅处理 1080p/4K 推荐 6 核 CPU、16GB 内存及可用 GPU。当前仅导出 H.264 MP4；AGPL-3.0 许可证。\n\n## 🚀 最适合马上尝试\n\n**M3E Canvas**：直接打开浏览器即可画界面并导出中文 AI 编程提示词，零部署、免费，最适合立即制作小程序或电商页面原型。"},{"id":"github-2026-09-18","date":"2026-09-18","text":"# ⭐ GitHub 高星项目精选\n\n**采集时间：2026年9月18日 07:01（北京时间）**。以下 Star 是 GitHub 收藏数，不是质量评分。已核对仓库页面和 README。\n\n## 一、高星成熟项目\n\n**1. [n8n](https://github.com/n8n-io/n8n)｜204,943 Star**  \n用途：用可视化流程连接应用、数据和 AI。你可以把素材整理、内容草稿和发布前提醒串成工作流。门槛：自建需 Docker；也有云端服务。README 标明采用 *fair-code* 许可，并非无限制免费商用。\n\n**2. [ComfyUI](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI)｜133,678 Star**  \n用途：搭建可复用的图片、视频生成与编辑流程。你可以为服装产品图制作固定的换背景、修图流程。门槛：Windows 有桌面版；本地运行需下载相应模型，显存需求随模型变化；官方云版收费。\n\n**3. [Firecrawl](https://github.com/firecrawl/firecrawl)｜181,657 Star**  \n用途：抓取网页并整理成适合 AI 处理的内容。你可以用它收集公开产品资料，再做竞品信息整理。门槛：README 的快速入门使用 Firecrawl API Key；托管服务按方案计费，自建需要部署。\n\n**4. [WeKnora](https://github.com/Tencent/WeKnora)｜26,155 Star**  \n用途：把 PDF、Word、图片等资料做成可问答的知识库。你可以整理鹿角蕨养护笔记或小程序运营文档，按资料检索答案。门槛：自行部署需配置运行环境及模型服务，比直接使用网页工具复杂。\n\n## 二、新出现的高星代码项目\n\n**本栏不是“已验证增长榜”**：今天是首次保存 Star 快照，尚无可比较的历史记录；以下按仓库创建时间与当前收藏数发现，**增长待验证**。\n\n**5. [anydoc](https://github.com/firecrawl/anydoc)｜21,689 Star｜2026年8月创建**  \n用途：将 Word、PPT、Excel、EPUB、文本型 PDF 等转成 Markdown。你可以先用它整理订货会文档，再交给 AI 检索或摘要。门槛：可用命令行、Python 或 Node.js；普通文本转换可本地完成，扫描版 PDF 需要另选 OCR 服务。\n\n**6. [Unlimited-OCR](https://github.com/baidu/Unlimited-OCR)｜25,808 Star｜2026年6月创建**  \n用途：识别图片和 PDF 页面中的文字及文档结构。你可以处理扫描资料，补上普通 PDF 提取工具读不到的内容。门槛：README 的本地推理示例使用 NVIDIA GPU、CUDA 和 Python 环境；不能据此保证在你的显卡上顺畅运行。\n\n**7. [img2threejs](https://github.com/img2threejs/img2threejs)｜16,284 Star｜2026年7月创建**  \n用途：参考图片，用程序化 Three.js 代码重建可在浏览器展示的三维物体。你可以探索鹿角蕨挂板的网页交互展示。门槛：需要 Python 3.10+ 和 Three.js 开发能力；不是上传图片即可稳定得到成品模型的一键工具。\n\n**今天只推荐先试 anydoc**：它能直接处理你已有的办公文档，且文本转换可在本地完成。"},{"id":"github-2026-09-19","date":"2026-09-19","text":"# ⭐ GitHub 高星项目精选\n\n**Star 是 GitHub 收藏数，不是质量评分。** 以下数量采集于 **2026年9月19日 07:01（北京时间）**；增长以本次与 **9月18日 07:01** 的保存记录比较，约为一天的净变化，并非“日均增长”。\n\n## 一、高星成熟项目\n\n**1. [n8n](https://github.com/n8n-io/n8n)｜205,278 Star**  \n用途：用可视化流程连接服务、数据和 AI 模型。**你可以做：**把小程序运营数据整理、内容草稿生成和人工审核串成自动流程。**门槛：**自托管需 Docker；云端服务及部分企业功能另有商业授权，源码可见不等于无限制免费商用。\n\n**2. [ComfyUI](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI)｜133,801 Star**  \n用途：用节点工作流生成、编辑图片和视频。**你可以做：**复用服装商品图、鹿角蕨宣传图的制作流程。**门槛：**Windows 有桌面版；本地运行所需显存取决于选用模型，官方云端版收费。\n\n**3. [Firecrawl](https://github.com/firecrawl/firecrawl)｜182,001 Star**  \n用途：将网页搜索、抓取结果转为适合程序和 AI 使用的内容。**你可以做：**为资料收集或竞品信息整理建立网页采集环节。**门槛：**README 的快速入门需注册并取得 API 密钥；不能假定所有网站都能抓取或服务无限免费。\n\n## 二、新出现且增长较快的项目\n\n*本栏按已有两次采集的实际净增长列出；增长不代表项目质量或后续趋势。*\n\n**4. [WeKnora](https://github.com/Tencent/WeKnora)｜26,940 Star｜区间净增 785**  \n用途：把文档建成可检索、可问答的知识库。**你可以做：**集中管理鹿角蕨养护资料、商品说明和运营文档，再用问答查找。**门槛：**支持 Docker 部署；需要配置模型或相关服务，所选外部模型可能产生费用。\n\n**5. [img2threejs](https://github.com/img2threejs/img2threejs)｜16,353 Star｜区间净增 69**  \n用途：借助编程代理，将参考图中的物体重建为可在浏览器运行的 Three.js 程序化模型。**你可以做：**尝试制作鹿角蕨挂板的可旋转网页展示。**门槛：**需 Claude Code、Codex 等编程代理及相应开发能力；生成模型不保证与原图精确一致。\n\n**6. [anydoc](https://github.com/firecrawl/anydoc)｜21,747 Star｜区间净增 58**  \n用途：将 Word、演示文稿、表格和文本型 PDF 等转为 Markdown。**你可以做：**先把产品资料、培训文档转换成便于 AI 整理的文本。**门槛：**本地转换可通过命令行使用；扫描版 PDF 的文字识别不在本地完成，启用托管识别会上传整份文档，需注意隐私和服务费用。\n\n**7. [HyperFrames](https://github.com/heygen-com/hyperframes)｜51,368 Star｜首次采集，增长待验证**  \n用途：用 HTML、CSS 和动画制作并渲染视频。**你可以做：**将商品标题、图片、背景素材组合成可重复修改的短视频模板。**门槛：**本地使用要求 Node.js 22+ 和 FFmpeg；项目采用 Apache 2.0 许可，README 称本地渲染无按次收费，但素材与外部 AI 服务费用另计。\n\n**最值得马上试：anydoc。** 它能先把现有文档变成可整理、可检索的文本；从非扫描文件开始，无需改动当前的小程序或视频制作流程。"},{"id":"github-2026-09-20","date":"2026-09-20","text":"# ⭐ GitHub 高星项目精选\n\n采集日期：**2026年9月20日**。以下 Star 是 GitHub 收藏数，**不是质量评分**。\n\n## 一、高星成熟项目\n\n**1. [n8n](https://github.com/n8n-io/n8n)｜205,382 Star**  \n用途：可视化搭建自动化和 AI 工作流。你可以把信息收集、整理、通知串成流程，减少重复操作。**门槛：**README 提供 Docker 自部署方式；采用 *fair-code* 许可，并非无限制开源商用。\n\n**2. [ComfyUI](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI)｜133,925 Star**  \n用途：用节点工作流生成、修改图片和视频。你可以为服装产品图或鹿角蕨宣传图建立可复用的出图流程。**门槛：**需要学习节点与模型配置；本地运行受所选模型及显卡资源限制，官方云端版收费。\n\n**3. [WeKnora](https://github.com/Tencent/WeKnora)｜27,408 Star**  \n用途：把文档建成可检索、可问答的知识库。你可以整理鹿角蕨养护资料、商品说明或小程序运营文档，供团队查询。**门槛：**属于需部署和配置模型的知识库平台，不是下载即用的单文件工具。\n\n## 二、新出现且增长较快的项目\n\n以下增长仅按**本地两次 Star 采集记录**计算，不能代表下载量或使用效果。\n\n**4. [anydoc](https://github.com/firecrawl/anydoc)｜21,806 Star｜9月19日→20日 +59**  \n用途：将 Word、Excel、演示文稿、PDF 等转为 Markdown。你可以先转换商品资料或报表，再交给 AI 整理。**门槛：**支持浏览器演示及本地工具；纯图片扫描 PDF 不能靠本地转换识字，选用托管识别需另配接口密钥。\n\n**5. [img2threejs](https://github.com/img2threejs/img2threejs)｜16,415 Star｜9月19日→20日 +62**  \n用途：根据参考图，用代码构建可在网页展示的三维物件。你可以探索鹿角蕨挂板的可旋转网页展示。**门槛：**需要处理 Three.js 代码；它不是直接生成可制造三维模型的工具。\n\n**6. [CADAM](https://github.com/Adam-CAD/CADAM)｜5,160 Star｜9月19日→20日 +2**  \n用途：用文字或图片辅助生成 CAD 模型。你可以尝试描述独立版本的挂板结构并预览造型。**门槛：**在线演示无需安装；自行部署涉及 Node.js、后端配置，生成结果仍须核对尺寸和结构。\n\n**7. [GenOffice](https://github.com/genspark-ai/genoffice)｜7,242 Star｜7月31日创建；首次采集，增长待验证**  \n用途：在 Windows 上编辑 Word、Excel、演示文稿等文件，并接入 AI 助手。你可以制作订货会演示文稿、整理表格，或让 Codex 辅助生成可编辑文件。**门槛：**桌面应用可本地使用；调用外部 AI 模型需登录相应服务或自备密钥，相关费用取决于服务商。\n\n**今天只推荐先试：GenOffice。**它有 Windows 版本，最贴近你现有的表格、演示文稿和 Codex 工作流。"},{"id":"github-2026-09-21","date":"2026-09-21","text":"# ⭐ GitHub 高星项目精选\n\n**采集时间：2026年9月21日 07:01（北京时间）**。Star 是 GitHub 收藏数，不是质量评分；以下项目均已核对仓库与 README。\n\n## 一、高星成熟项目\n\n**n8n** · [仓库](https://github.com/n8n-io/n8n) · **205,473 Star**  \n用途：用可视化流程连接应用、接口和 AI 服务。你可以把内容整理、审批、发布串成自动化流程。**门槛**：自行部署需 Docker；采用特殊许可，企业功能另有授权。\n\n**Firecrawl** · [仓库](https://github.com/firecrawl/firecrawl) · **182,578 Star**  \n用途：把网页转成便于程序和 AI 使用的内容。你可以用它采集公开产品资料，整理竞品信息。**门槛**：README 的快速入门需要注册并获取接口密钥；使用前需核对服务额度。\n\n**ComfyUI** · [仓库](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI) · **134,105 Star**  \n用途：用节点流程制作 AI 图片、视频等内容。你可以复用工作流，制作鹿角蕨商品图或服装视觉。**门槛**：本地运行要安装相应模型，并考虑显卡与显存；官方也提供付费云端版。\n\n## 二、新出现且增长较快的项目\n\n以下**净增长均由两次实际采集记录相减**，不是 Trending 排名或推算的“日增”。\n\n**HyperFrames** · [仓库](https://github.com/heygen-com/hyperframes) · **51,946 Star**  \n9月19日 07:01 → 9月21日 07:01：**+578**。用途：将 HTML、CSS 和素材渲染成 MP4。你可以用它制作产品介绍或活动短片。**门槛**：需编写页面或借助编程助手；README 称采用 Apache 2.0 许可，无按次渲染费用。\n\n**WeKnora** · [仓库](https://github.com/Tencent/WeKnora) · **27,960 Star**  \n9月20日 07:02 → 9月21日 07:01：**+552**。用途：为文档建立可检索、可问答的知识库。你可以整理鹿角蕨养护资料和商品说明。**门槛**：部署需要 Docker 与 Docker Compose；问答还需配置模型，可接本地 Ollama。\n\n**anydoc** · [仓库](https://github.com/firecrawl/anydoc) · **21,853 Star**  \n9月20日 07:02 → 9月21日 07:01：**+47**。用途：把 Word、Excel、PPT、PDF 等文档转成 Markdown。你可以把现有资料转换后交给 AI 整理。**门槛**：可通过浏览器演示在本地转换，或安装命令行工具；扫描版 PDF 需要另用 OCR。\n\n**GenOffice** · [仓库](https://github.com/genspark-ai/genoffice) · **7,330 Star**  \n9月20日 07:03 → 9月21日 07:01：**+88**。用途：在本机编辑 Word、Excel、PPT，并连接 AI 服务。你可以直接整理报价表和项目文档。**门槛**：README 称应用免费、支持 Windows；连接外部 AI 服务可能需要自行配置密钥并承担相应费用。\n\n**今天只推荐先试：anydoc。**它最适合先把你已有的文档变成可供 AI 整理的文字，而且浏览器演示即可上手。"},{"id":"github-2026-09-28","date":"2026-09-28","text":"# ⭐ GitHub 高星项目精选\n\n**采集时间：2026-09-28**  \nStar 是 GitHub 收藏数，不代表质量评分或适合所有生产环境。\n\n## 一、高星成熟项目\n\n### 1. ComfyUI｜可视化 AI 图像与视频工作流\n🔗 https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI  \n⭐ **135,218 Star**（2026-09-28）\n\n- **用途：** 通过节点工作流生成、编辑和放大图片，也支持视频、音频、三维模型与批量自动化。\n- **你可以做什么：** 在 RTX 4070 上搭建服装商品图、鹿角蕨场景图、背景替换、局部重绘和批量出图流程，并通过接口接入其他系统。\n- **门槛与限制：** Windows 有桌面版和便携版；README 称最低可在 **4GB 显存＋8GB 内存**上运行部分模型，但大型图片、视频模型需要更多显存与硬盘空间。核心可离线使用；部分合作模型节点及官方云服务收费。GPL-3.0 许可。\n\n### 2. n8n｜AI 与业务流程自动化平台\n🔗 https://github.com/n8n-io/n8n  \n⭐ **206,132 Star**（2026-09-28）\n\n- **用途：** 用可视化节点连接 AI 模型、数据库、表格、Webhook 和各类网络服务，构建定时或事件触发的自动化流程。\n- **你可以做什么：** 自动收集电商订单、整理内容素材、生成日报、同步飞书数据，或串联大模型完成“读取资料—生成内容—审核—发送”的工作流。\n- **门槛与限制：** 推荐通过 Docker 部署；复杂流程仍可能需要 JavaScript、Python及接口知识。可自行部署，但采用 **Sustainable Use License／Enterprise License**，不是无限制的传统开源许可；官方云服务和企业功能收费。\n- **近期记录：** 2026-09-21 为 205,473 Star，至 2026-09-28 增加 **659**；本期仍按成熟项目归类。\n\n### 3. Dify｜可视化 AI 应用与知识库平台\n🔗 https://github.com/langgenius/dify  \n⭐ **157,342 Star**（2026-09-28）\n\n- **用途：** 集成 AI 工作流、知识库检索、智能体、模型管理、日志监控和应用接口。\n- **你可以做什么：** 搭建鹿角蕨养护问答、内部资料检索、商品文案生成器，或为微信小程序提供 AI 后端接口。\n- **门槛与限制：** 自行部署最低要求为 **2 核处理器、4GB 内存**，需要 Docker Compose 2.24.0 以上；调用商业模型会产生接口费用。社区版可自建，企业权限和支持服务收费；许可证基于 Apache 2.0，但附带额外条件。\n\n---\n\n## 二、新出现且增长较快的项目\n\n> 以下增长均来自本地多次采集记录，统计区间为 **2026-09-21 07:01—2026-09-28 08:33**。\n\n### 4. WeKnora｜腾讯开源知识库与智能体框架\n🔗 https://github.com/Tencent/WeKnora  \n⭐ **30,604 Star**（2026-09-28）  \n📈 **27,960 → 30,604，净增 2,644 Star**\n\n- **用途：** 将企业文档整合为可检索、可追溯的知识库，同时提供问答、智能体、知识维基和 MCP 服务。\n- **你可以做什么：** 汇总鹿角蕨资料、商品档案、运营文档与小程序说明，建立带来源引用的私有知识助手；也能同步飞书知识库并接入飞书、企业微信等渠道。\n- **门槛与限制：** 标准部署需要 Git、Docker 和 Docker Compose；完整模式会同时运行多个服务。可连接 Ollama 本地模型，但实际内存需求取决于模型；也可使用 DeepSeek、通义千问等接口，接口费用另计。官方建议只部署在内网或私有网络。MIT 许可。\n\n### 5. img2threejs｜参考图片转程序化 Three.js 模型\n🔗 https://github.com/img2threejs/img2threejs  \n⭐ **17,022 Star**（2026-09-28）  \n📈 **16,466 → 17,022，净增 556 Star**\n\n- **用途：** 让 Claude Code、Codex 等编程智能体依据参考图，生成由 Three.js 几何体、材质和程序化结构构成的可动画三维模型。\n- **你可以做什么：** 尝试把产品、展台或鹿角蕨挂板参考图转换成网页可交互的三维展示，并继续修改材质、灯光和动画。\n- **门槛与限制：** 不是摄影测量或一键高精度网格生成器；单张图片无法保证隐藏结构和人物外观完全准确。需要懂 Three.js、TypeScript，并配合具备视觉能力的编程智能体反复校正；部分插件调用托管三维服务时可能产生费用。Apache-2.0 许可。\n\n### 6. anydoc｜办公文档快速转 Markdown\n🔗 https://github.com/firecrawl/anydoc  \n⭐ **22,109 Star**（2026-09-28）  \n📈 **21,853 → 22,109，净增 256 Star**\n\n- **用途：** 将 Word、PowerPoint、Excel、PDF、RTF、EPUB、CSV 等文件转成适合大模型读取的 Markdown。\n- **你可以做什么：** 批量把订货会资料、产品表格和培训文件整理成 AI 可检索文本，再交给 Hermes、Codex 或知识库处理；支持 Python、Node.js、浏览器和命令行。\n- **门槛与限制：** 普通文本型文档可完全本地处理；**扫描版或纯图片 PDF 不提供本地 OCR**，启用托管 OCR 时整个文档会上传至 Firecrawl Parse，较高额度需要接口密钥。MIT 许可。\n\n---\n\n## 🔭 新工具观察：Jev Arena\n\n🔗 https://github.com/NanmiCoder/jev-arena  \n⭐ **106 Star**（2026-09-28）\n\n- 这是一个 **MIT 开源的模型对比与评测工具**，可导入 CSV／Excel，让同一批评论分别经过两个兼容接口的模型，对比速度、费用和标注结果，并生成离线报告与录像回放。\n- 仓库于 2026-09-19 创建，目前缺少可比历史快照，属于**首次采集，增长待验证**；不列入高星或已验证增长项目。\n- 默认比较 Jev 与 DeepSeek，也能接入其他 OpenAI 兼容模型；运行需要 **Node.js 22+**，实际评测需要 OpenRouter、DeepSeek或其他模型接口密钥。\n- **Jev 本身不是这个仓库里开源发布的模型。** 它是 TypeSafe 提供的商业模型服务，通过 `POST /v1/systemone` 调用；当前文档列出的 Jev 1.13 为纯文本模型，价格为每百万输入词元 **0.042 美元**，英文效果最佳，中文等 CJK 内容应先用自己的数据测试。Jev Arena 是评测外壳，Jev 是外部模型接口，两者不能混为一谈。\n\n## 🎯 今天只推荐：OpenMontage\n\n🔗 https://github.com/calesthio/OpenMontage  \n⭐ **61,557 Star**（2026-09-28，首次采集，增长待验证）\n\n**理由：你电脑上已经部署完成，能立即用免费素材、Piper 配音、Remotion／HyperFrames 和 FFmpeg制作商品短片，比重新搭建其他项目更容易马上产出可用视频。**"},{"id":"github-2026-10-07","date":"2026-10-07","text":"# ⭐ GitHub 高星项目精选\n\n**采集时间：2026年10月7日**  \nStar 表示 GitHub 收藏数，不等同于质量评分或商业可靠性保证。\n\n## 一、高星成熟项目\n\n### 1. n8n｜可视化自动化工作流\n🔗 [github.com/n8n-io/n8n](https://github.com/n8n-io/n8n)  \n⭐ **206,784 Star**（2026-10-07）\n\n- **用途：**连接不同软件、数据库和大模型，搭建定时任务、数据处理及 AI 智能体工作流。\n- **你可以做什么：**自动收集招聘信息、整理商品资料、生成日报，把小程序数据同步到表格或消息平台。\n- **增长记录：**2026-09-28 至 2026-10-07，**206,132 → 206,784，净增 652**。\n- **门槛与限制：**建议通过 Docker 部署；复杂流程需要了解接口、鉴权和少量 JavaScript/Python。云服务收费，自托管基础功能可用；采用可持续使用许可，并非完全宽松的开源许可。\n\n### 2. ComfyUI｜节点式 AI 图像与视频生成\n🔗 [github.com/Comfy-Org/ComfyUI](https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI)  \n⭐ **136,340 Star**（2026-10-07）\n\n- **用途：**通过节点工作流运行文生图、图生图、换装、修图、视频和三维相关模型。\n- **你可以做什么：**批量制作服装商品图、模特换装图、小红书封面，以及建立可复用的统一视觉工作流。\n- **增长记录：**2026-09-28 至 2026-10-07，**135,218 → 136,340，净增 1,122**。\n- **门槛与限制：**需要管理模型、节点和工作流；README 标明大型模型最低可在 **4GB 显存＋8GB 内存**环境运行，但速度和可用模型受显卡限制。软件采用 GPL-3.0；部分闭源模型节点或云端服务需要另付接口费。\n\n### 3. Open WebUI｜本地大模型统一聊天界面\n🔗 [github.com/open-webui/open-webui](https://github.com/open-webui/open-webui)  \n⭐ **154,098 Star**（2026-10-07）\n\n- **用途：**为 Ollama、本地模型及 OpenAI 兼容接口提供统一的网页聊天、知识库和扩展平台。\n- **你可以做什么：**把本机 Ollama、OpenRouter等模型集中到一个界面，建立私有资料问答库，让团队通过浏览器使用本地 AI。\n- **增长记录：**2026-09-28 至 2026-10-07，**153,373 → 154,098，净增 725**。\n- **门槛与限制：**可使用 Docker、pip 或 Kubernetes；pip 安装建议 Python 3.11。运行本地模型仍取决于电脑配置；调用云模型会产生接口费用。当前许可包含品牌保留等附加要求，商用或二次分发前需核对许可条款。\n\n---\n\n## 二、新出现且增长较快的项目\n\n### 4. Paperclip｜多智能体工作管理平台\n🔗 [github.com/paperclipai/paperclip](https://github.com/paperclipai/paperclip)  \n⭐ **98,069 Star**（2026-10-07）\n\n- **用途：**集中管理多个 AI 智能体，为它们分配目标、任务、权限和预算，并追踪执行过程与成本。\n- **你可以做什么：**把 Codex、Claude Code、命令行智能体等组织成“虚拟团队”，分别负责开发、资料整理、内容生成和数据分析。\n- **增长记录：**2026-09-28 至 2026-10-07，**89,846 → 98,069，净增 8,223**。\n- **门槛与限制：**要求 **Node.js 24.11+、pnpm 9.15+**；项目本身采用 MIT 许可并支持自托管，但接入的模型和智能体可能产生费用。属于较新的复杂系统，正式业务使用前需要验证权限、预算限制和任务稳定性。\n\n### 5. OpenMontage｜智能体视频制作系统\n🔗 [github.com/calesthio/OpenMontage](https://github.com/calesthio/OpenMontage)  \n⭐ **64,696 Star**（2026-10-07）\n\n- **用途：**把脚本、素材、配音、字幕、网页动画和剪辑串成智能体视频生产流程。\n- **你可以做什么：**制作服装产品短片、鹿角蕨科普视频、商品宣传片和批量社交媒体内容。\n- **增长记录：**2026-09-28 至 2026-10-07，**61,557 → 64,696，净增 3,139**。\n- **门槛与限制：**需要 **Python 3.10+、Node.js 18+、FFmpeg**及 AI 编程助手；基础流程可配合 Piper 和免费素材降低成本，使用商业模型、付费素材或云端生成服务时会产生费用。采用 AGPL-3.0，修改后作为网络服务提供时需注意源码开放义务。\n\n### 6. WeKnora｜腾讯开源知识库与推理平台\n🔗 [github.com/Tencent/WeKnora](https://github.com/Tencent/WeKnora)  \n⭐ **32,306 Star**（2026-10-07）\n\n- **用途：**把文档转换成可检索知识库、问答助手、推理智能体和自动维护的知识百科。\n- **你可以做什么：**建立服装款式资料库、鹿角蕨养护知识库、企业内部操作手册，并通过接口接入小程序。\n- **增长记录：**2026-09-28 至 2026-10-07，**30,604 → 32,306，净增 1,702**。\n- **门槛与限制：**标准版需要 Docker、Docker Compose、Git，并需配置模型、存储和网络；也提供低资源单文件版本。README 标示 MIT 许可；若接入商业大模型、云存储或沙箱服务，相关费用另计。\n\n### 7. anydoc｜办公文档转 Markdown 工具\n🔗 [github.com/firecrawl/anydoc](https://github.com/firecrawl/anydoc)  \n⭐ **22,549 Star**（2026-10-07）\n\n- **用途：**将 Word、PowerPoint、Excel、PDF、EPUB、RTF、CSV 等文件快速转换为适合大模型处理的 Markdown。\n- **你可以做什么：**批量整理订货会资料、商品表格、策划案和培训文件，再交给 AI 做检索、总结或生成内容。\n- **增长记录：**2026-09-28 至 2026-10-07，**22,109 → 22,549，净增 440**。\n- **门槛与限制：**提供 Node.js、Python、Rust和浏览器端版本，MIT 许可；纯文本转换可本地免费运行。扫描版 PDF 不在本地工具的完整识别范围内，通常还需 OCR；使用 Firecrawl 托管解析和 OCR 服务可能收费。\n\n## 今日只推荐一个\n\n**OpenMontage**——你本机已经具备部署基础，最适合马上拿现有服装或鹿角蕨素材制作一条低成本产品短片。"},{"id":"github-2026-10-08","date":"2026-10-08","text":"# ⭐ GitHub 高星项目精选\n\n**采集日期：2026年10月8日**  \nStar 代表 GitHub 收藏数，不等同于质量评分。以下数据已通过 GitHub API、仓库代码及 README 核实。\n\n## 一、高星成熟项目\n\n### 1. Immich｜自建照片与视频云盘\n🔗 https://github.com/immich-app/immich  \n⭐ **115,742 Star**\n\n- **是什么：** 面向个人和家庭的高性能照片、视频管理系统，可看作自托管版 Google Photos。\n- **能做什么：** 手机自动备份、时间线浏览、相册共享、地图定位、人脸与内容检索、重复文件识别。\n- **为什么值得关注：** 数据保存在自己的电脑或服务器上，功能完整，移动端与网页端均可用，社区更新活跃。\n- **适合谁：** 照片数量较多、重视隐私、拥有家庭服务器或 NAS 的用户。\n- **使用门槛：** 中等。官方推荐 Docker Compose，需要配置存储目录、数据库和备份；正式使用前应建立独立备份，不能把 Immich 本身当作唯一备份。\n- **限制：** 开源免费，采用 **AGPL-3.0**；人脸识别和智能搜索会消耗额外 CPU、内存，使用独立服务器或 NAS 更合适。\n\n---\n\n### 2. RustDesk｜可自建服务器的远程桌面\n🔗 https://github.com/rustdesk/rustdesk  \n⭐ **125,367 Star**\n\n- **是什么：** 开源跨平台远程控制工具，定位类似 TeamViewer、向日葵和 AnyDesk。\n- **能做什么：** 远程操作电脑、文件传输、剪贴板同步、多平台连接，并可自建中继与连接服务器。\n- **为什么值得关注：** 自建服务器后，设备连接信息和中继流量不必完全依赖第三方平台，适合管理个人及团队设备。\n- **适合谁：** 需要远程办公、远程维护电脑、管理家中服务器或小型团队设备的人。\n- **使用门槛：** 客户端直接使用门槛低；自建服务端属于中等门槛，需要服务器、开放端口并正确设置访问权限。\n- **限制：** 核心代码采用 **AGPL-3.0**；官方同时提供商业版服务。远程控制软件权限较高，必须使用强密码、访问控制和可信服务器，不能用于未经授权的设备。\n\n---\n\n### 3. DuckDB｜直接分析本地数据的嵌入式数据库\n🔗 https://github.com/duckdb/duckdb  \n⭐ **41,970 Star**\n\n- **是什么：** 专门面向分析任务的进程内 SQL 数据库，常被称作“分析领域的 SQLite”。\n- **能做什么：** 直接用 SQL 查询 CSV、Parquet、JSON 等文件，也可嵌入 Python、R、Java、浏览器及数据分析程序。\n- **为什么值得关注：** 无须先部署数据库服务器，也不必把数据导入复杂的数据仓库；适合快速处理本地大表、日志和统计数据。\n- **适合谁：** 数据分析师、研究人员、开发者，以及需要处理 Excel 导出数据、日志或批量报表的人。\n- **使用门槛：** 低到中等。命令行可直接运行，Python 用户安装对应软件包即可；掌握基础 SQL 后就能使用。\n- **限制：** 免费开源，采用 **MIT** 许可证；强项是单机分析，不适合作为大量用户同时写入的传统业务数据库。\n\n---\n\n### 4. LocalSend｜局域网跨设备传文件\n🔗 https://github.com/localsend/localsend  \n⭐ **93,613 Star**\n\n- **是什么：** 开源、跨平台的局域网文件传输工具，可看作不受品牌限制的 AirDrop。\n- **能做什么：** 在 Windows、macOS、Linux、Android、iOS 之间发送文件、文件夹和文字，不需要登录账号或上传云端。\n- **为什么值得关注：** 设备处在同一局域网即可互传，采用 HTTPS 加密，适合传输大文件或隐私文件。\n- **适合谁：** 同时使用手机、平板和电脑，希望摆脱微信文件压缩、网盘上传和数据线的人。\n- **使用门槛：** 很低。各设备安装客户端后通常可以自动发现；网络隔离或防火墙严格时需要手动放行。\n- **限制：** 免费开源，采用 **Apache-2.0**；主要用于同一局域网，跨互联网远程传输不是它的核心场景。\n\n## 二、新出现且增长较快的项目\n\n> 本栏增长数据来自两次真实快照：**2026年9月28日—10月8日**，间隔约10天。\n\n### 5. Univer｜可嵌入应用的办公套件底座\n🔗 https://github.com/dream-num/univer  \n⭐ **22,451 Star**  \n📈 **10天净增 2,289 Star**（20,162 → 22,451）\n\n- **是什么：** 可嵌入网页和应用的办公文档开发框架，覆盖电子表格、文档、演示文稿、画布、关系表和 PDF。\n- **能做什么：** 开发在线表格、协同办公、数据填报、文档编辑器，以及供 AI 智能体操作的办公界面。\n- **为什么值得关注：** 不只是现成办公软件，而是一套可以二次开发的办公能力底座；公式引擎、画布渲染和插件体系较完整。\n- **适合谁：** 企业软件团队、低代码平台开发者、需要把表格或文档能力嵌入产品的团队。\n- **使用门槛：** 中高。需要熟悉 TypeScript、前端工程和插件架构；直接体验简单，但深度定制需要开发能力。\n- **限制：** 核心仓库采用 **Apache-2.0**；部署协作、权限、服务端存储等完整生产能力时，需要额外工程建设，部分高级服务需单独确认授权与费用。\n\n---\n\n### 6. anydoc｜把办公文档快速转换成 Markdown\n🔗 https://github.com/firecrawl/anydoc  \n⭐ **22,587 Star**  \n📈 **10天净增 478 Star**（22,109 → 22,587）\n\n- **是什么：** 使用 Rust 编写的文档解析工具，可把 Word、PowerPoint、Excel、OpenDocument、RTF、EPUB、CSV 和 PDF 转成结构化 Markdown。\n- **能做什么：** 批量整理文档、建立知识库、为搜索系统或大模型准备文本，也能在浏览器本地转换文件。\n- **为什么值得关注：** 同时提供命令行、Python、Node.js 和浏览器 WebAssembly 接口，接入自动化流程方便；浏览器演示可在本地处理文件。\n- **适合谁：** 知识库开发者、文档自动化团队、数据清洗人员及需要让 AI 读取办公文件的人。\n- **使用门槛：** 低到中等。可通过命令行快速使用，嵌入业务系统则需要 Python、Node.js 或 Rust 开发能力。\n- **限制：** 采用 **MIT** 许可证；本地版本不负责扫描件 OCR，图片型 PDF 需要另配 OCR。官方托管解析服务包含增强能力，可能产生费用。\n\n---\n\n### 7. Supabase｜基于 PostgreSQL 的应用后端平台\n🔗 https://github.com/supabase/supabase  \n⭐ **111,217 Star**  \n📈 **10天净增 399 Star**（110,818 → 111,217）\n\n- **是什么：** 以 PostgreSQL 为核心的开源后端开发平台，常被视为 Firebase 的开源替代方案。\n- **能做什么：** 提供数据库、用户登录、权限控制、自动生成接口、实时数据订阅、文件存储、边缘函数及向量检索。\n- **为什么值得关注：** 可以快速搭建网页、移动应用和 AI 应用后端，同时保留 PostgreSQL 生态和数据迁移能力。\n- **适合谁：** 独立开发者、创业团队、全栈开发者及希望快速验证产品的团队。\n- **使用门槛：** 托管版门槛较低；完整自托管属于中高门槛，需要管理数据库、对象存储、鉴权、网络和备份。\n- **限制：** 主仓库采用 **Apache-2.0**；自托管软件本身可免费使用，但服务器、存储和运维有实际成本。官方云服务按套餐和资源量收费。\n\n## 🏆 本期最值得尝试：LocalSend\n\n理由：**无需服务器、无需注册、无需订阅，也几乎没有学习成本。** 安装后即可在手机与电脑之间直接传输原图、大文件和文件夹，属于今天就能投入使用、且能长期减少传输摩擦的实用工具。"},{"id":"github-2026-10-09","date":"2026-10-09","text":"# ⭐ GitHub 高星项目精选\n\n**采集日期：2026-10-09**  \n**说明：Star 是 GitHub 收藏数，不是质量评分。以下数据均已核对仓库主页、GitHub API 与 README。**\n\n## 一、高星成熟项目\n\n### 1. Syncthing｜不经过网盘，让多台电脑持续同步文件\n- **项目地址：** https://github.com/syncthing/syncthing\n- **实时 Star：** 89,229\n- **使用方式：** `安装就能用`\n- **是什么：** 开源的点对点文件同步软件。文件保存在自己的设备上，各设备直接交换，不必先交给公共云盘。\n- **可以做什么：** 让办公室电脑与家用电脑自动同步工作文件；在电脑、家庭服务器之间建立私人资料库；对指定文件夹做多设备副本。\n- **怎么使用：** 准备两台联网设备 → 从官方发布页安装对应版本 → 分别打开管理界面并交换设备编号 → 一端共享测试文件夹、另一端接受 → 放入小文件确认双向同步结果。\n- **值得关注：** 项目长期维护，强调防止数据丢失、传输安全和跨平台；适合不想把原始文件交给第三方网盘的人。\n- **适用人群：** 个人用户、小团队、家庭服务器用户。\n- **限制：** MPL-2.0 许可证；免费开源，但设备需要同时或间歇联网。它是同步工具，不等于离线冷备份；误删也可能同步到其他设备，重要资料仍要独立备份。\n- **增长记录：** 本地历史中首次采集，增长待验证。\n\n### 2. Stirling PDF｜把常用 PDF 工具放到本机或自己的服务器\n- **项目地址：** https://github.com/Stirling-Tools/Stirling-PDF\n- **实时 Star：** 93,810\n- **使用方式：** `需要部署`\n- **是什么：** 带网页界面的 PDF 处理平台，支持合并、拆分、签名、涂黑、转换、文字识别、压缩及自动化流程。\n- **可以做什么：** 在不上传外部网站的情况下处理合同、报价单和扫描件；给团队搭建内部 PDF 工具箱；通过接口批量处理文档。\n- **怎么使用：** 准备 Docker 环境 → 按 README 的快速启动方式运行官方镜像 → 浏览器打开 `http://localhost:8080` → 先上传非敏感测试 PDF，选择合并或压缩 → 下载结果并核对页数、清晰度和文字。\n- **值得关注：** 同时提供桌面、浏览器和自托管形态，功能覆盖面广，还能把多步处理组合成流程。\n- **适用人群：** 经常处理 PDF 的个人、行政财务团队、需要文档接口的开发者。\n- **限制：** 开放核心模式，许可证并非单一标准开源许可证；部分企业能力和服务收费。自托管需要内存、磁盘及更新维护，文字识别效果受扫描质量和语言模型影响。\n- **增长记录：** 本地历史中首次采集，增长待验证。\n\n### 3. Netdata｜实时看清服务器和电脑哪里变慢\n- **项目地址：** https://github.com/netdata/netdata\n- **实时 Star：** 80,846\n- **使用方式：** `需要部署`\n- **是什么：** 实时基础设施监控平台，可按秒展示处理器、内存、磁盘、网络、容器和应用指标，并提供异常检测。\n- **可以做什么：** 排查服务器突然卡顿、磁盘占满或网络异常；查看容器资源消耗；给多台机器建立统一监控视图。\n- **怎么使用：** 先选一台测试机 → 从官方文档选择适合操作系统的安装入口 → 启动代理后打开本机监控面板 → 制造一次可控负载并观察对应图表 → 再按需要配置告警或接入其他节点。\n- **值得关注：** 开箱后能自动发现大量指标，图表刷新快；既可保留本地数据，也能接入其云端统一管理。\n- **适用人群：** 运维人员、开发者、自托管服务和家庭服务器用户。\n- **限制：** GPL-3.0；核心开源，云端及商业能力按方案提供。持续采集会占用一定资源，公网开放面板前必须配置访问控制；Windows 支持范围需按官方当前文档确认。\n- **增长记录：** 本地历史中首次采集，增长待验证。\n\n## 二、新出现且增长较快的项目\n\n> 本栏按近期创建、当前关注度和活跃维护筛选；由于本地尚无前次快照，今天只记录基线，**不把总 Star 冒充近期净增长**。\n\n### 4. OpenLogi｜轻量、无账号的罗技设备控制工具\n- **项目地址：** https://github.com/AprilNEA/OpenLogi\n- **实时 Star：** 23,166\n- **创建时间：** 2026-05-24\n- **使用方式：** `安装就能用`\n- **是什么：** 本地优先的罗技鼠标、键盘、摄像头控制工具，可替代部分 Logitech Options+ 功能，不要求账号，也不上传遥测。\n- **可以做什么：** 重映射鼠标按键、调整 DPI 和滚轮模式；按应用自动切换配置；为支持的键盘、灯光和摄像头设置参数。\n- **怎么使用：** 先在兼容设备清单核对型号 → 从 Releases 下载对应系统版本 → 连接设备并授权必要的输入权限 → 建立一个测试配置，例如给侧键绑定快捷键 → 切换应用确认配置是否生效。\n- **值得关注：** Windows、macOS、Linux 都是目标平台，配置可保存为普通 TOML 文件，还提供命令行接口。\n- **适用人群：** 罗技外设用户、Linux 用户、反感强制账号和遥测的人。\n- **限制：** Apache-2.0；README 明确标为开发中、尚未稳定，并非所有型号和按键都支持。涉及全局输入权限，安装前应核对发布包来源。\n- **增长记录：** 首次采集 23,166 Star，增长待下次真实采集验证。\n\n### 5. PhotoCraft｜支持图层与 PSD 的新开源图像编辑器\n- **项目地址：** https://github.com/storytold/photocraft\n- **实时 Star：** 26,469\n- **创建时间：** 2026-09-30\n- **使用方式：** `安装就能用`\n- **是什么：** 用 Rust 重写的原生图像编辑器，目标是提供接近 Photoshop 的图层、蒙版、调整图层、文字、矢量、画笔和 PSD 编辑体验。\n- **可以做什么：** 离线修图、制作分层视觉稿、打开和保存带图层的 PSD；开发者还可通过命令行、JSON 控制通道或 MCP 驱动编辑动作。\n- **怎么使用：** 进入项目下载入口并核对系统版本 → 安装或打开官方构建 → 先复制一份测试 PSD 再导入 → 尝试调整图层、文字和蒙版 → 另存为新文件，与原软件打开效果对照。\n- **值得关注：** 项目创建时间很短却已获得较高关注，采用原生图形技术而非网页壳，并把界面操作设计成可自动化命令。\n- **适用人群：** 摄影、平面设计、PSD 协作用户，以及研究创意自动化的开发者。\n- **限制：** README 标注为早期测试版，不应直接承担唯一生产流程；PSD 兼容仍需逐文件验证。仓库说明为 MIT 或 Apache-2.0，GitHub API 当前识别 Apache-2.0；高分辨率和复杂图层对显卡、内存有要求。\n- **增长记录：** 首次采集 26,469 Star，增长待下次真实采集验证。\n\n### 6. ARTEMIS｜让 AI 在真实安卓设备上执行和测试操作\n- **项目地址：** https://github.com/google/artemis\n- **实时 Star：** 11,149\n- **创建时间：** 2026-08-13\n- **使用方式：** `需要开发`\n- **是什么：** 面向安卓自动化和应用测试的工具，可把自然语言任务转换为跨应用操作，并通过 MCP 接入 Codex、Claude Code 等开发助手，同时采集截图和系统日志。\n- **可以做什么：** 自动走完登录、搜索、下单前检查等多步测试；复现界面问题；让开发助手操作真机并读取 Logcat 日志。\n- **怎么使用：** 准备安卓真机或模拟器并开启 USB 调试 → 安装 Python 3.12+，按 README 克隆仓库 → Windows 运行项目提供的 `start.bat` → 接入受支持的模型与开发工具 → 从无支付、无删除风险的测试流程开始，核对截图、日志和执行报告。\n- **值得关注：** 它不只是点击脚本，而是结合界面元素、坐标和视觉定位执行跨应用任务，适合移动应用端到端测试。\n- **适用人群：** 安卓开发者、测试工程师、移动端自动化研究者。\n- **限制：** Apache-2.0；需要开发环境、USB 调试、模型接口和相应费用，自动操作结果受界面变化与模型稳定性影响。不要直接用于支付、删除数据或真实账号的不可逆操作。\n- **增长记录：** 首次采集 11,149 Star，增长待下次真实采集验证。\n\n## 本期最值得尝试\n\n**首选：Stirling PDF。** 它解决的是高频、明确的文档处理问题，网页界面上手快，又能把敏感文件留在本机。若不想部署服务，第二选择是 **OpenLogi**：有兼容的罗技设备即可直接验证按键映射和本地配置，但要接受其仍处于开发阶段。\n\n**离线《GitHub 项目简史》已更新，可在附件中按日期、关键词和使用方式查询。**\n\nMEDIA:F:/AI助理/github-history/GitHub项目简史.html"},{"id":"github-2026-10-10","date":"2026-10-10","text":"# ⭐ GitHub 高星项目精选\n\n**采集日期：2026-10-10**  \n**说明：Star 是 GitHub 收藏数，不是质量评分。以下数据已核对 GitHub API、仓库主页和 README；今天避开了上一期项目。**\n\n## 一、高星成熟项目\n\n### 1. Immich｜把家庭照片库掌握在自己手里\n- **项目地址：** https://github.com/immich-app/immich\n- **实时 Star：** 115,870\n- **使用方式：** `需要部署`\n- **是什么：** 高性能自托管照片与视频管理系统，提供网页端和手机客户端，可自动备份、按时间与地图浏览、共享相册，并按人物和画面内容检索。\n- **可以做什么：** 把手机原图自动备份到家中电脑或存储设备；建立多人家庭相册；检索“海边”“植物”等画面；保留实况照片、RAW 和拍摄信息。\n- **怎么使用：** 准备一台可持续运行且有足够磁盘的电脑或家庭存储设备 → 进入官方安装文档，按 Docker Compose 指南配置存储目录并启动 → 网页创建管理员和用户 → 手机安装客户端、填写服务器地址 → 先备份一个测试相册并验证下载与恢复。\n- **值得关注：** 功能已经覆盖主流云相册的核心体验，但原始文件和账户由自己控制；项目更新活跃，支持重复文件检测、公开分享和多用户。\n- **适用人群：** 家庭照片很多、拥有家庭服务器或重视照片隐私的人。\n- **限制：** AGPL-3.0；软件开源，但硬盘、电费、异地备份和维护有成本。官方明确提醒采用 3-2-1 备份，不能把 Immich 当作唯一备份。\n- **增长记录：** 本地历史中首次采集，增长待验证。\n\n### 2. RustDesk｜可自建中继的远程桌面\n- **项目地址：** https://github.com/rustdesk/rustdesk\n- **实时 Star：** 125,323\n- **使用方式：** `安装就能用`\n- **是什么：** 跨平台远程桌面软件，可直接使用公共协调与中继服务，也可把服务器部署在自己控制的机器上。\n- **可以做什么：** 在外访问家中或办公室电脑；经授权帮助家人处理电脑问题；远程传文件；企业把连接入口留在自己的网络内。\n- **怎么使用：** 两端从 Releases 下载对应系统客户端 → 被控端打开软件并提供设备编号 → 控制端输入编号发起连接 → 被控端确认授权 → 测试键鼠、画面和文件传输；需要无人值守时再设置强密码。\n- **值得关注：** 客户端开箱可用，同时保留自建服务器的选择，不必一开始就部署复杂基础设施。\n- **适用人群：** 个人远程办公、家庭技术支持、小团队运维。\n- **限制：** AGPL-3.0；只可连接已获授权的设备。自建中继需要服务器、网络配置和维护，Server Pro 高级能力收费。\n- **增长记录：** 本地历史中首次采集，增长待验证。\n\n### 3. DuckDB｜直接用 SQL 分析 CSV 和 Parquet\n- **项目地址：** https://github.com/duckdb/duckdb\n- **实时 Star：** 42,041\n- **使用方式：** `命令行工具`\n- **是什么：** 嵌入式分析数据库，不必先搭数据库服务器，就能在本机直接查询文件和程序内的数据。\n- **可以做什么：** 汇总几十个 CSV；分析体积较大的 Parquet；在 Python、R、Java 或浏览器程序中执行 SQL；把筛选和聚合结果导回表格软件。\n- **怎么使用：** 从官方安装页选择独立命令行版或对应语言客户端 → 准备一份带表头的测试 CSV → 执行 `SELECT * FROM 'myfile.csv' LIMIT 10;` 检查字段 → 再编写分组、筛选和关联查询 → 导出结果并抽样核对。\n- **值得关注：** 省去导入数据库服务的环节，适合一次性分析和本地数据管道；支持丰富 SQL、嵌套数据及多种语言接口。\n- **适用人群：** 数据分析师、研究人员、开发者、经常处理批量表格的人。\n- **限制：** MIT；免费开源。需要基础 SQL，不是现成图表软件；主要面向分析型读取，不适合作为多人高并发业务写入数据库。\n- **增长记录：** 本地历史中首次采集，增长待验证。\n\n### 4. uv｜把 Python 环境和依赖管理合成一个高速工具\n- **项目地址：** https://github.com/astral-sh/uv\n- **实时 Star：** 90,548\n- **使用方式：** `命令行工具`\n- **是什么：** 用 Rust 编写的 Python 包与项目管理器，可管理 Python 版本、虚拟环境、依赖锁定、脚本和命令行工具。\n- **可以做什么：** 新建隔离项目；替代 pip 与 virtualenv 的常见流程；固定团队依赖版本；临时运行 Python 工具；给单文件脚本声明依赖。\n- **怎么使用：** 在官方文档选择 Windows、macOS 或 Linux 安装方式 → 进入空目录运行 `uv init example` → 进入项目并用 `uv add` 加入一个测试依赖 → 用 `uv run` 执行脚本 → 检查生成的项目配置和锁定文件后再迁移现有项目。\n- **值得关注：** 一个工具覆盖过去多个 Python 工具的职责，且提供跨平台独立安装程序、全局缓存和通用锁定文件。\n- **适用人群：** Python 开发者、数据分析师、自动化脚本维护者。\n- **限制：** Apache-2.0 或 MIT 双许可证；免费开源。它是开发工具而非图形软件，迁移旧项目时要核对依赖解析、私有源和持续集成配置。\n- **增长记录：** 本地历史中首次采集，增长待验证。\n\n### 5. Atuin｜可搜索、可加密同步的命令历史\n- **项目地址：** https://github.com/atuinsh/atuin\n- **实时 Star：** 31,959\n- **使用方式：** `命令行工具`\n- **是什么：** 用 SQLite 保存 Shell 历史，并记录执行目录、时间、耗时、退出状态等上下文；可选择端到端加密同步或完全离线使用。\n- **可以做什么：** 按关键词、目录、时间和成功状态找回旧命令；在多台电脑间同步常用命令；统计命令使用情况；避免依赖简单文本历史的模糊翻找。\n- **怎么使用：** 先查看官方支持矩阵，确认自己的 Bash、PowerShell、zsh 等环境 → 按官方安装文档安装并完成 Shell 集成 → 导入现有历史 → 用全屏搜索界面查找一条旧命令 → 需要跨设备时再注册同步或部署自己的服务器。\n- **值得关注：** 不只保存命令文本，还能按目录、会话和退出状态过滤；同步可选且历史端到端加密。\n- **适用人群：** 经常使用终端的开发者、运维和研究人员。\n- **限制：** MIT；免费开源。命令历史可能包含令牌、服务器地址等敏感信息，启用同步前应检查历史并理解加密密钥恢复方式；不同 Shell 的支持等级不同。\n- **增长记录：** 本地历史中首次采集，增长待验证。\n\n## 二、新出现且增长较快的项目\n\n> 本栏要求以多次真实快照计算增长。本期候选在本地只有首次采集，因此仅记录基线，不把累计 Star 冒充近期净增长；是否持续快速增长，待后续快照验证。\n\n### 6. Strix｜用智能代理对自己的应用做渗透测试\n- **项目地址：** https://github.com/usestrix/strix\n- **实时 Star：** 67,548\n- **创建时间：** 2025-08-05\n- **使用方式：** `命令行工具`\n- **是什么：** 面向开发与安全团队的开源智能渗透测试工具，会动态运行目标、尝试验证漏洞、生成修复建议和报告，而不只是扫描源代码规则。\n- **可以做什么：** 在测试环境检查网页应用和接口；为代码合并流程增加安全测试；复现并验证高风险发现；生成修复线索和测试报告。\n- **怎么使用：** 只选择自己拥有或明确获授权的测试目标 → 准备正在运行的 Docker 与受支持模型的接口密钥 → 按官方快速开始安装 Strix → 设置模型名称和密钥环境变量 → 对本地测试应用目录执行 `strix --target ./app-directory` → 在 `strix_runs` 中检查证据和报告，再由人工确认修复。\n- **值得关注：** 它强调真实运行、概念验证和多代理协作，试图减少传统静态扫描的误报；仓库在较短时间内获得大量关注。\n- **适用人群：** 应用开发者、安全工程师、经授权的渗透测试人员。\n- **限制：** Apache-2.0；本地开源版免费，但需要 Docker、较充足的计算资源和模型接口，模型调用可能收费；云端与企业服务另有收费。严禁扫描未授权系统，智能代理给出的漏洞和修复必须人工复核。\n- **增长记录：** 今日首次采集 67,548 Star，净增长待后续真实快照验证。\n\n## 🏆 本期最值得尝试\n\n**普通用户首选：RustDesk。** 不用先搭服务器，两台设备安装客户端即可完成第一次受控连接，价值直观；确认长期需要和安全边界后，再决定是否自建中继。\n\n**有家庭服务器：Immich。** 先用少量照片体验搜索、共享和手机备份，但正式迁移前必须先做独立备份。\n\n**开发者首选：uv。** 适合从一个全新测试项目开始，最快感受到环境创建、依赖安装和命令执行的一体化体验。\n\n**安全提醒：Strix 只用于自己拥有或明确获授权的目标，任何自动发现都不能代替人工验证。**\n\n**离线《GitHub 项目简史》HTML 已更新。**"},{"id":"github-2026-10-12","date":"2026-10-12","text":"# ⭐ GitHub 高星项目精选\n\n**采集日期：2026-10-12**  \n*Star 是 GitHub 收藏数，不代表质量评分；以下数量均已通过 GitHub API 实时核查。*\n\n## 一、高星成熟项目\n\n### 1. freeCodeCamp｜免费的交互式编程学校\n- **项目：** [freeCodeCamp/freeCodeCamp](https://github.com/freeCodeCamp/freeCodeCamp)\n- **实时 Star：** 456,892\n- **使用方式：** 安装就能用（直接使用官网，无需本地安装）\n- **是什么：** 一个由非营利组织维护的免费自学平台，课程覆盖响应式网页、JavaScript、Python、关系型数据库、后端与接口等，并通过互动练习、测验和项目完成认证。\n- **可以做什么：** 从零学习编程；按完整路径补齐全栈知识；用结课项目积累作品；准备基础技术面试。\n- **怎么使用：** 准备浏览器和可长期坚持的学习时间 → 从仓库进入 [freeCodeCamp 学习平台](https://www.freecodecamp.org/learn/full-stack-developer-v9/) → 注册后选择一条认证路径 → 完成互动课程、实验和 5 个规定项目 → 通过考试后领取可验证认证。\n- **值得关注：** 不是零散资料合集，而是持续运行的完整学习产品，课程免费、自定进度，代码库近期仍在更新。\n- **适合：** 编程初学者、转行者、需要系统补基础的开发者。\n- **限制：** 平台代码采用 BSD-3-Clause，课程内容另有版权约束；主要课程和社区以英文为主；证书不能替代真实项目能力。首次纳入本地采集，增长待验证。\n\n### 2. yt-dlp｜跨站点音视频下载命令行工具\n- **项目：** [yt-dlp/yt-dlp](https://github.com/yt-dlp/yt-dlp)\n- **实时 Star：** 196,942\n- **使用方式：** 命令行工具\n- **是什么：** youtube-dl 的活跃分支，支持数千个站点，可选择清晰度、字幕、封面、元数据和输出格式，并能调用后处理工具。\n- **可以做什么：** 保存自己有权下载的公开视频；批量归档课程素材；提取字幕或音轨；按固定命名规则整理媒体文件。\n- **怎么使用：** 确认内容允许下载并准备足够空间 → Windows 从 Releases 下载官方 `yt-dlp.exe`，需要合并音视频或转码时另装 FFmpeg → 在终端进入保存目录，先运行 `yt-dlp \"视频网址\"` → 检查画面、声音和文件名，再按官方参数增加字幕、格式或播放列表选项。\n- **值得关注：** 支持范围广、选项细、更新活跃，也能作为脚本中的媒体获取组件。\n- **适合：** 内容归档人员、研究者、开发者和熟悉终端的用户。\n- **限制：** Unlicense；部分站点会改版、限流或要求登录；必须遵守版权、平台条款和当地法律，不应用于绕过付费或访问控制。首次纳入本地采集，增长待验证。\n\n### 3. Ollama｜在本机运行开放模型\n- **项目：** [ollama/ollama](https://github.com/ollama/ollama)\n- **实时 Star：** 182,783\n- **使用方式：** 安装就能用\n- **是什么：** 本地大模型运行与管理工具，提供模型下载、对话、命令行和本地 REST 接口，可连接多种聊天客户端及编程助手。\n- **可以做什么：** 离线聊天与文本处理；在本机测试不同开放模型；给应用提供兼容接口；减少敏感文本上传第三方服务。\n- **怎么使用：** 先确认内存、显存和磁盘容量 → 从 [Ollama 官网](https://ollama.com/download) 安装对应系统版本 → 打开终端运行 `ollama run gemma4`，首次会下载模型 → 输入测试问题并观察速度和资源占用 → 开发接入时使用本地 `http://localhost:11434/api/chat` 接口。\n- **值得关注：** 把模型下载、启动和本地接口统一起来，入门门槛低，生态广且近期持续更新。\n- **适合：** 重视隐私的个人用户、AI 学习者、应用开发者。\n- **限制：** MIT；软件免费，但模型许可证各不相同；大型模型需要较多内存、显存和磁盘，本地运行也有电力成本，低配设备速度可能较慢。首次纳入本地采集，增长待验证。\n\n## 二、新出现且增长较快的项目\n\n> 以下均为近期出现的高关注项目；本地尚无可比历史快照，因此只标注首次采集，不把单次 Star 数冒充增长量。\n\n### 4. Laya｜不生成长文本的快速分类与决策模型\n- **项目：** [NandhaKishorM/laya](https://github.com/NandhaKishorM/laya)\n- **实时 Star：** 32,349\n- **创建日期：** 2026-09-18\n- **使用方式：** 需要开发\n- **是什么：** 面向“多选一、评分、是或否”任务的非自回归决策引擎，可一次前向计算返回结构化答案和概率，支持 100 多种语言，并提供 Python、命令行、HTTP、MCP 等接入方式。\n- **可以做什么：** 把客服消息分部门和紧急度；给内容做规则化分级；在智能体调用昂贵大模型前做快速路由；对大量短文本执行结构化判断。\n- **怎么使用：** 准备 Python 3.10+ 环境 → 在隔离环境运行官方命令 `python -m pip install laya` → 首次创建 `Router()` 时下载检查点 → 用仓库 Quickstart 的部门、紧急度示例测试 → 用自己的标注样本核对准确率后再接入业务。\n- **值得关注：** 它针对的是分类决策而非聊天生成，可能以更低延迟承担高频路由工作；但性能数字主要来自项目方，应在自己的数据上复测。\n- **适合：** AI 应用开发者、客服与内容流程自动化团队、需要本地分类器的研究人员。\n- **限制：** Apache-2.0；首次下载模型需要网络和存储；长文准确率会波动，专业场景需要评测或微调；不是面向普通用户的聊天软件。**首次采集，增长待验证。**\n\n### 5. Strata｜消费级电脑本地运行大型模型的一键方案\n- **项目：** [Niko1221/Strata](https://github.com/Niko1221/Strata)\n- **实时 Star：** 21,608\n- **创建日期：** 2026-09-24\n- **使用方式：** 需要部署\n- **是什么：** 面向 Windows/Linux 的本地推理套件，用量化和内存卸载方式在消费级硬件上运行 Qwen3.8-Flash-Next，并提供网页聊天、本机监控、OpenAI/Anthropic 兼容接口和图片输入。\n- **可以做什么：** 在数据不出本机的条件下聊天、看图、写代码；给 Codex、Claude Code 类工具提供本地模型接口；比较不同量化版本的速度与质量。\n- **怎么使用：** 先核对硬件，官方要求受支持的 NVIDIA/AMD 显卡且至少 12GB 显存、32GB 内存和约 80GB 空间 → 下载仓库压缩包并解压 → Windows 双击 `START-HERE.bat`，Linux 运行 `./setup.sh` → 按安装器推荐选择模型，等待约 70GB 下载完成 → 浏览器打开 `http://127.0.0.1:8080` 测试对话，再按需连接兼容接口。\n- **值得关注：** 把复杂的大模型量化、下载、推理服务和硬件监控整合成一套流程，对不想手工拼装推理环境的人更友好。\n- **适合：** 有高内存游戏电脑的 AI 玩家、开发者和隐私敏感团队。\n- **限制：** MIT；硬件门槛高，当前 12GB 显卡但只有 32GB 内存的设备主要适合其 Coder 版本；首次启动会大量占用内存并可能短暂卡顿；项目很新，兼容性与项目方性能数据均需实机验证。**首次采集，增长待验证。**\n\n### 6. DiPlay｜兼容比亚迪安卓车机的独立 CarPlay 接收端\n- **项目：** [shihabal3amri/DiPlay](https://github.com/shihabal3amri/DiPlay)\n- **实时 Star：** 9,358\n- **创建日期：** 2026-09-24\n- **使用方式：** 安装就能用（公开预览版）\n- **是什么：** 安装在兼容安卓车机上的独立 CarPlay 接收应用，支持有线和无线连接，重点面向允许安装 APK 的比亚迪车机。\n- **可以做什么：** 在兼容车机上显示 CarPlay；试用方向盘媒体键、部分比亚迪 HUD 导航和本地诊断导出；无需额外转接盒。\n- **怎么使用：** 先阅读兼容性文档，确认车机允许安装 APK 且为 Android 7.1+ → 从项目官网或指定 Release 下载 APK 并安装到车机，而不是 iPhone → 先停车测试有线连接，再试无线方式 → 核对声音、导航和按键；异常时在设置中导出诊断报告，并删除热点密码等敏感信息后反馈。\n- **值得关注：** 项目提供完整源码、安装包、验证记录与诊断流程，解决的是具体车机兼容需求，而非概念演示。\n- **适合：** 有兼容比亚迪安卓车机、了解侧载风险并愿意测试的车主和车机开发者。\n- **限制：** GPL-3.0；非 Apple 认证产品，使用的是实验性配件身份，未来 iOS 更新后能否继续工作没有保证；其他汽车品牌不受官方支持；公开预览版可能有音频或固件兼容问题，驾驶中不要调试或操作。**首次采集，增长待验证。**\n\n## 🏆 本期最值得尝试\n\n**普通用户优先试 freeCodeCamp**：无需安装和额外硬件，直接选一条课程路径就能开始，投入风险最低，成果也最容易通过项目验证。\n\n**有 12GB 显存、32GB 以上内存并想探索本地大模型的人，可重点关注 Strata**：它把原本分散的量化模型、推理服务和兼容接口整合了起来；但项目较新，建议先确认约 80GB 空间并把它当测试环境，而不是直接替换稳定生产工具。"},{"id":"github-2026-10-13","date":"2026-10-13","text":"# ⭐ GitHub 高星项目精选\n\n**采集日期：2026-10-13**  \n> Star 是收藏数，不是质量评分；以下数量为本次采集时的 GitHub 实时数据。增长榜必须基于多次采集，本期新项目均为首次记录，暂不虚构涨幅。\n\n## 一、高星成熟项目\n\n### 1. scrcpy：电脑直接显示并控制安卓手机\n\n- **项目地址：** [Genymobile/scrcpy](https://github.com/Genymobile/scrcpy)\n- **实时 Star：** 151,963（2026-10-13）\n- **使用方式：** `安装就能用`\n- **是什么：** 一款跨 Windows、macOS、Linux 的安卓投屏与控制工具。通过 USB 或局域网连接，不要求手机 Root，也不必在手机里长期安装配套应用。\n- **可以做什么：** 在电脑大屏操作手机、用键鼠输入、复制粘贴、录制手机画面、演示应用、调试安卓设备；Android 11 以上还可转发音频。\n- **怎么使用：**\n  1. 准备 Android 5.0 以上手机和数据线，在手机开发者选项中开启 USB 调试。\n  2. 从仓库的 Windows、Linux 或 macOS 官方入口下载安装包，Windows 解压后运行其中的启动程序。\n  3. 首次连接时，在手机上确认这台电脑的 USB 调试授权。\n  4. 电脑出现手机画面后即可用鼠标和键盘操作；需要无线连接、录屏或调低分辨率时，再按官方文档启用对应选项。\n- **值得关注：** 无账号、无广告、基础使用不依赖互联网，项目长期维护；投屏、控制、录制集中在一个轻量工具里。\n- **适合人群：** 安卓应用开发者、测试人员、直播演示者，以及需要在电脑上集中操作手机的人。\n- **限制：** Apache-2.0；部分品牌手机还要开启额外的“USB 调试（安全设置）”。无线连接和高级参数需要命令行；只应操作本人或获授权设备。\n\n### 2. Visual Studio Code：可扩展的代码与文本工作台\n\n- **项目地址：** [microsoft/vscode](https://github.com/microsoft/vscode)\n- **实时 Star：** 193,627（2026-10-13）\n- **使用方式：** `安装就能用`\n- **是什么：** 微软开发的跨平台代码编辑器开源代码库。官方成品 Visual Studio Code 在此基础上加入微软定制和发行组件。\n- **可以做什么：** 编辑代码与普通文本、管理 Git、调试程序、连接远程电脑或容器，并通过扩展支持 Python、网页、小程序、Markdown、数据库等工作。\n- **怎么使用：**\n  1. 从 [VS Code 官网](https://code.visualstudio.com/Download) 下载 Windows、macOS 或 Linux 版本，而不是自行编译仓库。\n  2. 安装后打开一个测试文件夹，创建或打开代码、Markdown 或文本文件。\n  3. 根据文件类型安装可信的语言扩展，首次先测试格式化、搜索、终端和版本控制。\n  4. 需要远程开发或容器开发时再安装对应官方扩展，并检查扩展权限。\n- **值得关注：** 编辑、搜索、调试、版本控制和扩展生态成熟，既能轻量使用，也能组成完整开发环境。\n- **适合人群：** 程序员、数据分析人员、技术写作者、学生，以及需要管理大量纯文本资料的人。\n- **限制：** 仓库中的 Code - OSS 源码为 MIT；微软发布的 Visual Studio Code 成品采用微软产品许可。扩展由不同作者提供，许可证、遥测和收费规则各异；它不是免配置的一体化业务软件。\n\n### 3. Clash Verge Rev：跨平台图形化网络代理客户端\n\n- **项目地址：** [clash-verge-rev/clash-verge-rev](https://github.com/clash-verge-rev/clash-verge-rev)\n- **实时 Star：** 150,862（2026-10-13）\n- **使用方式：** `安装就能用`\n- **是什么：** 基于 Tauri 与 Mihomo 内核的 Windows、macOS、Linux 图形化代理客户端，用界面管理配置、节点、规则、系统代理和虚拟网卡模式。\n- **可以做什么：** 为开发工具或浏览器按规则选择网络出口，切换不同配置，查看连接状态，并通过 WebDAV 备份配置。\n- **怎么使用：**\n  1. 先准备来源可信、具有合法使用权限的 Mihomo/Clash 配置；软件本身不提供代理线路。\n  2. 从仓库 Releases 下载对应系统的稳定版安装包，避免来源不明的二次打包版本。\n  3. 打开软件后导入本地配置或合法订阅，在配置页确认规则与节点内容。\n  4. 先启用系统代理并访问合规测试页面验证；只有确有需要且理解影响时才启用虚拟网卡模式。\n- **值得关注：** 图形界面完整、支持多平台，配置管理、规则编辑和系统代理控制集中，适合替代手工维护复杂配置。\n- **适合人群：** 需要调试跨网络服务、管理多套代理规则的开发者和高级用户。\n- **限制：** GPL-3.0；不含线路服务。配置提供方可能收费并接触网络流量，应审查其可信度。使用必须遵守所在地法律、单位网络制度和服务条款；虚拟网卡模式可能影响全机网络。\n\n## 二、新出现且增长较快的项目\n\n> 以下仓库均于 2026 年 9 月新建并迅速获得数千 Star，但今天是本地增长档案的**首次采集**，只能确认当前热度，净增长待后续真实快照验证。\n\n### 4. 青简 Qingjian：把外语学习放进日常中文输入\n\n- **项目地址：** [qingjian-team/qingjian](https://github.com/qingjian-team/qingjian)\n- **实时 Star：** 6,314（2026-10-13，首次采集，增长待验证）\n- **使用方式：** `安装就能用`\n- **是什么：** 一款中文输入法。在正常拼音候选旁显示一个英语、日语或西班牙语译词，让用户在打字时顺带积累词汇；拼音转换、词库和本地统计默认在设备上完成。\n- **可以做什么：** 中文整句输入、简拼、纠错、双拼和五笔；显示候选译词、记录本地生词与输入统计。可选云联想能连接用户自己填写的 AI 服务。\n- **怎么使用：**\n  1. Windows 10/11 或 macOS 13+ 用户从 [官方下载页](https://qingjian.app/download) 获取安装包；Linux 目前是需要手动启动后台服务的 Fcitx5 版本。\n  2. 按系统提示安装并把“青简”加入输入法列表。\n  3. 在“设置→通用”选择想学习的语言，先在非敏感文本框测试中文候选和译词。\n  4. 检查本地统计、生词与日志设置；云联想默认关闭，只有接受文本发送给自选 AI 服务商时才开启。\n- **值得关注：** 把学习动作嵌入高频输入场景，不要求单独打开背词软件；隐私边界写得较清楚且默认不需要账号。\n- **适合人群：** 经常中文输入、希望低负担积累外语词汇的人，以及输入法产品研究者。\n- **限制：** GPL-3.0-or-later；Windows 与 macOS 版本仍处测试阶段。输入法拥有高度敏感的系统权限，建议只从官方渠道安装；开启云联想后，当前输入和附近文字会发给自选服务商。\n\n### 5. Human Atlas：浏览器里的交互式三维人体解剖图谱\n\n- **项目地址：** [ashemag/human-atlas](https://github.com/ashemag/human-atlas)\n- **实时 Star：** 4,202（2026-10-13，首次采集，增长待验证）\n- **使用方式：** `安装就能用`\n- **是什么：** 基于 React 与 Three.js 的三维人体解剖浏览器，可选择、搜索、隐藏和拆解 2,234 个网格，覆盖 15 个解剖系统和 3,432 个命名概念。\n- **可以做什么：** 在网页旋转人体模型，单独查看骨骼、器官等系统，搜索结构名称，把选中的组织隔离观察；也可把静态网页部署到自己的服务器。\n- **怎么使用：**\n  1. 直接打开项目提供的 [在线演示](https://human-atlas-seven.vercel.app)，无需账号或接口密钥。\n  2. 用鼠标拖动旋转、滚轮缩放，先按解剖系统显示或隐藏结构。\n  3. 搜索一个英文结构名并点击结果，查看其位置与说明；使用隔离模式单独观察。\n  4. 如需自建，由开发者准备 Node.js 22.13 以上环境，严格按 README 的本地运行与构建命令操作。\n- **值得关注：** 直接在普通浏览器中提供结构搜索与逐件交互，代码和现成演示均可核查，适合教学展示和三维网页技术学习。\n- **适合人群：** 生物与医学教育者、学生、科普创作者、Three.js 开发者。\n- **限制：** 应用代码 MIT；人体数据为 CC BY 4.0，使用时需保留署名。模型基于成年男性参考数据，不涵盖全部人体差异；仅供教育，不能用于诊断或手术决策。约 33MB 压缩几何数据，低端设备体验可能受影响。\n\n### 6. Fieldwatch：离线观察附近 Wi-Fi 与蓝牙广播\n\n- **项目地址：** [OffGridPete/Fieldwatch](https://github.com/OffGridPete/Fieldwatch)\n- **实时 Star：** 3,625（2026-10-13，首次采集，增长待验证）\n- **使用方式：** `安装就能用`\n- **是什么：** Android 上的被动无线环境观察工具，只接收手机能看到的 Wi-Fi 接入点与低功耗蓝牙广播，不需要账号、外接设备或后端服务器，数据保留在手机本地。\n- **可以做什么：** 查看周边无线广播、按条件过滤、用可扩展特征库辅助识别设备、记录观察结果并导出报告；适合排查自己场所里的未知无线设备或做现场无线环境盘点。\n- **怎么使用：**\n  1. 先阅读仓库中的说明卡和用户手册，理解手机扫描限制与当地无线隐私规则。\n  2. 仅从仓库官方 `dist/Fieldwatch.apk` 下载 APK，在安卓系统中对本次来源临时允许安装未知应用。\n  3. 安装后按系统提示授予扫描所必需的权限，在自己管理的场所进行短时间测试。\n  4. 查看、筛选并保存结果；完成安装后关闭“允许未知应用”，对任何“跟随”或设备识别提示都做人工复核。\n- **值得关注：** 无云端、无广告、可离线工作，并把扫描、过滤、特征匹配和现场报告放在一个移动端工具里。\n- **适合人群：** 网络运维、无线电爱好者、现场调查人员，以及想盘点本人场所无线设备的安卓用户。\n- **限制：** MIT；个人业余项目，APK 为侧载安装，不在常规应用商店审核链路内。结果会受手机硬件、系统扫描配额、随机地址和设备休眠影响；特征匹配与“可能同行”只是线索，不是身份或法律结论。不得用于跟踪他人或违反隐私法规。\n\n## 🏆 本期最值得尝试\n\n**首选：scrcpy。** 它不需要账号、手机 Root 或长期驻留应用，连接后就能把安卓手机搬到电脑键鼠环境中；投屏、录制、复制粘贴和应用测试都有直接用途，试用成本最低。若你更关注学习工具，可直接在浏览器打开 **Human Atlas**，无需安装即可判断是否有价值。\n\n📎 **最新版离线《GitHub 项目简史》已更新：**"}],"models":[{"id":"model-a312fef47c3a78eb62a1","name":"GPT Image","provider":"OpenAI","version":"GPT Image 各官方版本","deployment":"在线","url":"https://platform.openai.com/docs/guides/image-generation","evidence":"待逐版本核验；2026-10-14（北京时间）本机无认证读取所列出处：HTTP403。原链接及历史记录保留；访问与具体版本仍待核验，此结果不证明模型下线或不可用。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"目录参考；尚未在FLABS完成该条目的运行及质量核验"},{"id":"model-462dae65e801a57eb174","name":"DALL·E","provider":"OpenAI","version":"DALL·E 2 / 3（历史基线；可用性待核验）","deployment":"在线","url":"https://openai.com/index/dall-e-3/","evidence":"待逐版本核验；2026-10-14（北京时间）本机无认证读取所列出处：HTTP403。原链接及历史记录保留；访问与具体版本仍待核验，此结果不证明模型下线或不可用。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"目录参考；尚未在FLABS完成该条目的运行及质量核验"},{"id":"model-902ac057d893ee7cb799","name":"Gemini Image","provider":"Google","version":"Nano Banana / Pro / 2 / 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Ultra等托管服务；底层未披露则单列服务","deployment":"在线","url":"https://platform.stability.ai/docs","evidence":"厂家候选入口；最新具体版本与最优质量尚未核验。绑定确切版本及输入能力后参测，不表示已接通或已有成绩。；2026-10-14（北京时间）所列出处HTTP200，仅核对入口响应；未逐版本核实正文、输入上限、安装或调用能力，不能把网页可读取当作该版本已验证。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"目录参考；尚未在FLABS完成该条目的运行及质量核验"},{"id":"model-ad27056bf0805afa2768","name":"Stable Cascade","provider":"Stability AI","version":"分阶段生成流程固定后参测","deployment":"本地","url":"https://github.com/Stability-AI/StableCascade","evidence":"待逐版本核验；2026-10-14（北京时间）所列出处HTTP200，仅核对入口响应；未逐版本核实正文、输入上限、安装或调用能力，不能把网页可读取当作该版本已验证。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"目录参考；尚未在FLABS完成该条目的运行及质量核验"},{"id":"model-d2f590b00ea12fd08221","name":"Sana","provider":"NVIDIA / 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2.0等","deployment":"本地","url":"https://github.com/Alpha-VLLM/Lumina-Image-2.0","evidence":"厂家候选入口；最新具体版本与最优质量尚未核验。绑定确切版本及输入能力后参测，不表示已接通或已有成绩。；2026-10-14（北京时间）所列出处HTTP200，仅核对入口响应；未逐版本核实正文、输入上限、安装或调用能力，不能把网页可读取当作该版本已验证。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"目录参考；尚未在FLABS完成该条目的运行及质量核验"},{"id":"model-b5af8786cb2aa670dea1","name":"HiDream","provider":"HiDream","version":"HiDream-I1 / E1等生成与编辑版本","deployment":"本地/在线","url":"https://github.com/HiDream-ai","evidence":"厂家候选入口；最新具体版本与最优质量尚未核验。绑定确切版本及输入能力后参测，不表示已接通或已有成绩。；2026-10-14（北京时间）所列出处HTTP200，仅核对入口响应；未逐版本核实正文、输入上限、安装或调用能力，不能把网页可读取当作该版本已验证。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"目录参考；尚未在FLABS完成该条目的运行及质量核验"},{"id":"model-b7a8d7f91deb50e2b6a7","name":"OmniGen","provider":"VectorSpaceLab","version":"OmniGen / OmniGen2","deployment":"本地/在线","url":"https://github.com/VectorSpaceLab/OmniGen2","evidence":"厂家候选入口；最新具体版本与最优质量尚未核验。绑定确切版本及输入能力后参测，不表示已接通或已有成绩。；2026-10-14（北京时间）所列出处HTTP200，仅核对入口响应；未逐版本核实正文、输入上限、安装或调用能力，不能把网页可读取当作该版本已验证。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"目录参考；尚未在FLABS完成该条目的运行及质量核验"},{"id":"model-39009b4f65fa444c94bf","name":"BAGEL","provider":"字节跳动","version":"统一多模态生成与编辑","deployment":"本地","url":"https://github.com/ByteDance-Seed/Bagel","evidence":"待逐版本核验；2026-10-14（北京时间）所列出处HTTP200，仅核对入口响应；未逐版本核实正文、输入上限、安装或调用能力，不能把网页可读取当作该版本已验证。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"目录参考；尚未在FLABS完成该条目的运行及质量核验"},{"id":"model-11b1d90062231ae1a432","name":"Janus","provider":"DeepSeek","version":"Janus / Janus-Pro / JanusFlow","deployment":"本地","url":"https://github.com/deepseek-ai/Janus","evidence":"厂家候选入口；最新具体版本与最优质量尚未核验。绑定确切版本及输入能力后参测，不表示已接通或已有成绩。；2026-10-14（北京时间）所列出处HTTP200，仅核对入口响应；未逐版本核实正文、输入上限、安装或调用能力，不能把网页可读取当作该版本已验证。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"目录参考；尚未在FLABS完成该条目的运行及质量核验"},{"id":"model-30ebab379d38b80e79ce","name":"Show-o","provider":"Show Lab","version":"Show-o / Show-o2等研究模型","deployment":"本地","url":"https://github.com/showlab/Show-o","evidence":"厂家候选入口；最新具体版本与最优质量尚未核验。绑定确切版本及输入能力后参测，不表示已接通或已有成绩。；2026-10-14（北京时间）所列出处HTTP200，仅核对入口响应；未逐版本核实正文、输入上限、安装或调用能力，不能把网页可读取当作该版本已验证。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"目录参考；尚未在FLABS完成该条目的运行及质量核验"},{"id":"model-05ac6b134ad93709a52b","name":"Emu3","provider":"BAAI","version":"统一多模态生成；按公开权重核验","deployment":"本地","url":"https://github.com/baaivision/Emu3","evidence":"厂家候选入口；最新具体版本与最优质量尚未核验。绑定确切版本及输入能力后参测，不表示已接通或已有成绩。；2026-10-14（北京时间）所列出处HTTP200，仅核对入口响应；未逐版本核实正文、输入上限、安装或调用能力，不能把网页可读取当作该版本已验证。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"目录参考；尚未在FLABS完成该条目的运行及质量核验"},{"id":"model-784ced8247de409f65fe","name":"AuraFlow","provider":"fal","version":"基础模型与衍生版本","deployment":"本地/在线","url":"https://huggingface.co/fal","evidence":"厂家候选入口；最新具体版本与最优质量尚未核验。绑定确切版本及输入能力后参测，不表示已接通或已有成绩。；2026-10-14（北京时间）本机无认证读取所列出处：读取未成功（URLError）。原链接及历史记录保留；访问与具体版本仍待核验，此结果不证明模型下线或不可用。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"目录参考；尚未在FLABS完成该条目的运行及质量核验"},{"id":"model-dd4aa84da83d204d9426","name":"Playground","provider":"Playground","version":"Playground v2 / v2.5等；新产品底层另核验","deployment":"本地/在线","url":"https://huggingface.co/playgroundai","evidence":"待逐版本核验；2026-10-14（北京时间）本机无认证读取所列出处：读取未成功（URLError）。原链接及历史记录保留；访问与具体版本仍待核验，此结果不证明模型下线或不可用。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"目录参考；尚未在FLABS完成该条目的运行及质量核验"},{"id":"model-2e1e7d8987611b4ee2d5","name":"Kandinsky","provider":"AI Forever","version":"2.x / 3.x等","deployment":"本地","url":"https://github.com/ai-forever/Kandinsky-3","evidence":"待逐版本核验；2026-10-14（北京时间）所列出处HTTP200，仅核对入口响应；未逐版本核实正文、输入上限、安装或调用能力，不能把网页可读取当作该版本已验证。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"目录参考；尚未在FLABS完成该条目的运行及质量核验"},{"id":"model-37452a4dd3160a4e3068","name":"Phoenix / Lucid","provider":"Leonardo","version":"自研系列与平台代理模型分开","deployment":"在线","url":"https://docs.leonardo.ai/","evidence":"厂家候选入口；最新具体版本与最优质量尚未核验。绑定确切版本及输入能力后参测，不表示已接通或已有成绩。；2026-10-14（北京时间）本机无认证读取所列出处：读取未成功（URLError）。原链接及历史记录保留；访问与具体版本仍待核验，此结果不证明模型下线或不可用。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"目录参考；尚未在FLABS完成该条目的运行及质量核验"},{"id":"model-e313f93358ef0ba49f15","name":"Nova 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/ LoRA / 量化 / 蒸馏","provider":"社区衍生","version":"如各SDXL、FLUX、Qwen衍生；必须登记基座、权重哈希与插件","deployment":"本地/在线","url":"https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image","evidence":"待逐版本核验；2026-10-14（北京时间）本机无认证读取所列出处：读取未成功（URLError）。原链接及历史记录保留；访问与具体版本仍待核验，此结果不证明模型下线或不可用。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"目录参考；尚未在FLABS完成该条目的运行及质量核验"},{"id":"model-6dcc8efa19537672d167","name":"Google: Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)","provider":"google","version":"google/gemini-3.1-flash-lite-image","deployment":"在线","url":"https://openrouter.ai/google/gemini-3.1-flash-lite-image","evidence":"2026-09-22 渠道目录已列出；未实测；2026-10-14（北京时间）在OpenRouter公开模型目录核对精确ID google/gemini-3.1-flash-lite-image，目录列出图像输出。属于渠道元数据，不替代原厂说明、账户调用权限或效果实测。","inputLimit":"上限待核验","capability":"OpenRouter目录列出的输入为图像、文字，输出为图像、文字；本次未调用模型，未在FLABS完成该条目的运行及质量核验。"},{"id":"model-7ba7743eefd327cdce02","name":"Google: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)","provider":"google","version":"google/gemini-3.1-flash-image","deployment":"在线","url":"https://openrouter.ai/google/gemini-3.1-flash-image","evidence":"2026-09-22 渠道目录已列出；未实测；2026-10-14（北京时间）在OpenRouter公开模型目录核对精确ID google/gemini-3.1-flash-image，目录列出图像输出。属于渠道元数据，不替代原厂说明、账户调用权限或效果实测。","inputLimit":"上限待核验","capability":"OpenRouter目录列出的输入为图像、文字，输出为图像、文字；本次未调用模型，未在FLABS完成该条目的运行及质量核验。"},{"id":"model-823191be512ad5497b28","name":"Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)","provider":"google","version":"google/gemini-3-pro-image","deployment":"在线","url":"https://openrouter.ai/google/gemini-3-pro-image","evidence":"2026-09-22 渠道目录已列出；未实测；2026-10-14（北京时间）在OpenRouter公开模型目录核对精确ID google/gemini-3-pro-image，目录列出图像输出。属于渠道元数据，不替代原厂说明、账户调用权限或效果实测。","inputLimit":"上限待核验","capability":"OpenRouter目录列出的输入为图像、文字，输出为图像、文字；本次未调用模型，未在FLABS完成该条目的运行及质量核验。"},{"id":"model-8da1557557402c5184ba","name":"OpenAI: GPT-5.4 Image 2","provider":"openai","version":"openai/gpt-5.4-image-2","deployment":"在线","url":"https://openrouter.ai/openai/gpt-5.4-image-2","evidence":"2026-09-22 渠道目录已列出；未实测；2026-10-14（北京时间）在OpenRouter公开模型目录核对精确ID openai/gpt-5.4-image-2，目录列出图像输出。属于渠道元数据，不替代原厂说明、账户调用权限或效果实测。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"OpenRouter目录列出的输入为图像、文字、文件，输出为图像、文字；本次未调用模型，未在FLABS完成该条目的运行及质量核验。"},{"id":"model-7f3d067a3611f9829318","name":"Google: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview)","provider":"google","version":"google/gemini-3.1-flash-image-preview","deployment":"在线","url":"https://openrouter.ai/google/gemini-3.1-flash-image-preview","evidence":"2026-09-22 渠道目录已列出；未实测；2026-10-14（北京时间）在OpenRouter公开模型目录核对精确ID google/gemini-3.1-flash-image-preview，目录列出图像输出。属于渠道元数据，不替代原厂说明、账户调用权限或效果实测。","inputLimit":"上限待核验","capability":"OpenRouter目录列出的输入为图像、文字，输出为图像、文字；本次未调用模型，未在FLABS完成该条目的运行及质量核验。"},{"id":"model-c4f1bfe1963cc69b18db","name":"Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)","provider":"google","version":"google/gemini-3-pro-image-preview","deployment":"在线","url":"https://openrouter.ai/google/gemini-3-pro-image-preview","evidence":"2026-09-22 渠道目录已列出；未实测；2026-10-14（北京时间）在OpenRouter公开模型目录核对精确ID google/gemini-3-pro-image-preview，目录列出图像输出。属于渠道元数据，不替代原厂说明、账户调用权限或效果实测。","inputLimit":"上限待核验","capability":"OpenRouter目录列出的输入为图像、文字，输出为图像、文字；本次未调用模型，未在FLABS完成该条目的运行及质量核验。"},{"id":"model-805a7fbdb312197fbb26","name":"OpenAI: GPT-5 Image Mini","provider":"openai","version":"openai/gpt-5-image-mini","deployment":"在线","url":"https://openrouter.ai/openai/gpt-5-image-mini","evidence":"2026-09-22 渠道目录已列出；未实测；2026-10-14（北京时间）在OpenRouter公开模型目录核对精确ID openai/gpt-5-image-mini，目录列出图像输出。属于渠道元数据，不替代原厂说明、账户调用权限或效果实测。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"OpenRouter目录列出的输入为文件、图像、文字，输出为图像、文字；本次未调用模型，未在FLABS完成该条目的运行及质量核验。"},{"id":"model-598df9ea76aa09bc28b5","name":"OpenAI: GPT-5 Image","provider":"openai","version":"openai/gpt-5-image","deployment":"在线","url":"https://openrouter.ai/openai/gpt-5-image","evidence":"2026-09-22 渠道目录已列出；未实测；2026-10-14（北京时间）在OpenRouter公开模型目录核对精确ID openai/gpt-5-image，目录列出图像输出。属于渠道元数据，不替代原厂说明、账户调用权限或效果实测。","inputLimit":"未取得该版本和渠道的输入上限证据","capability":"OpenRouter目录列出的输入为图像、文字、文件，输出为图像、文字；本次未调用模型，未在FLABS完成该条目的运行及质量核验。"},{"id":"model-cb99c0621d11a6f6b905","name":"Google: Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image)","provider":"google","version":"google/gemini-2.5-flash-image","deployment":"在线","url":"https://openrouter.ai/google/gemini-2.5-flash-image","evidence":"2026-09-22 渠道目录已列出；未实测；2026-10-14（北京时间）在OpenRouter公开模型目录核对精确ID google/gemini-2.5-flash-image，目录列出图像输出。属于渠道元数据，不替代原厂说明、账户调用权限或效果实测。","inputLimit":"上限待核验","capability":"OpenRouter目录列出的输入为图像、文字，输出为图像、文字；本次未调用模型，未在FLABS完成该条目的运行及质量核验。"},{"id":"model-f3e7f9e87b39557c2065","name":"openai/gpt-image-2.5-flare · 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面料概念","group":"原六题基线","prompt":"制作一张男装面料卖点概念海报，3:4竖版，标题“舒展有度”，副标题“伸展自如，回归利落”。以同一条藏蓝色织物带的三个连续状态表现平整、适度拉伸、恢复平整，从左到右布局；三个状态必须保持相同颜色和织纹。以细线箭头连接三个状态，但不要添加状态文字。强调布料而非橡胶的真实质感，不出现手、人物或成衣。米白背景，克制棚拍光，清楚的阅读顺序。画面只能出现上述两段文字，不添加成分、回弹率、认证和其他性能声明。","checks":["3:4比例","三个状态齐全","从左到右","有连接箭头","藏蓝色一致","织纹一致","中间适度拉伸","末尾恢复平整","无手/人物/成衣","仅规定文字且无额外声明"],"note":"保留原题定义和检查项；历史运行规则与正式FLABS方法分别维护，不凭题目登记产生排名。"},{"id":"baseline-t3","name":"三大卖点 · 中文海报","group":"原六题基线","prompt":"制作一张3:4竖版男装面料概念海报，标题“从容，应对日常”，副标题“一块面料，三种舒适”。下方等宽三栏，从左至右分别为“轻盈”“透气”“易打理”。三栏都以同一种浅灰细纹面料呈现：第一栏用轻柔悬垂，第二栏用空气流动概念，第三栏用平整折叠表达。每栏只出现对应的两字或三字标签，不加说明文字。整体米白、灰、深蓝配色，统一照明，文字清晰、无错字、无重复标签、无品牌标志、无检测数字。全部文字必须准确呈现中文标点。","checks":["3:4比例","三栏等宽","栏序正确","每栏仅一个标签","第一栏悬垂","第二栏气流","第三栏折叠","三栏为同一种面料","配色符合要求","无额外文字/标志/数字"],"note":"保留原题定义和检查项；历史运行规则与正式FLABS方法分别维护，不凭题目登记产生排名。"},{"id":"baseline-i1","name":"正反面 · 标准平铺","group":"原六题基线","prompt":"图1是本次商品【SKU/颜色/正或反面】的唯一商品依据，图2仅提供平铺平整度、构图和留白参考。将图1商品整理为白底标准平铺商品图，3:4竖版，衣物熨平、展开、压平、低体积，边界完整，居中且四周留白。保留原商品颜色、廓形比例、领型、门襟、袖口、口袋、纽扣、拉链、缝线及可见文字；消除杂乱背景和非结构性褶皱。不得新增或删改设计，不得把风格参考的衣服细节复制过来。不要模特、人台、衣架、道具、厚重立体鼓包或投影特效。看不清的设计不自行补画。","checks":["商品轮廓与比例","颜色一致","领口或腰头","门襟与闭合","口袋数量与位置","袖口或裤脚","分割线与缝线","印花或可见文字","辅料与纽扣","正反面身份对应","白底","低体积","熨平","居中完整","无模特衣架"],"note":"保留原题定义和检查项；历史运行规则与正式FLABS方法分别维护，不凭题目登记产生排名。"},{"id":"baseline-i2","name":"一存两增 · 场景搭配","group":"原六题基线","prompt":"生成9:16全身男装场景搭配图。图1只控制人物身份，保持脸型、五官、发型、肤色与年龄感；不得继承图1服装。图2控制场景、镜头高度、视角和光照方向。图3及后续商品图控制指定服装，严格执行【逐件SKU、颜色、内外穿着与穿/搭/拿关系】。保持商品结构与搭配，不增加未指定内搭、配饰或重复衣物。皮肤自然哑光，手足与书、椅子、地面接触合理。人物与服装完整，背景连续，无上下模糊填充、无额外文字。","checks":["商品轮廓","商品颜色","领型","门襟","口袋","袖口或裤脚","缝线","印花","辅料","整套商品身份","人物身份一致","发型肤色一致","服装跨图一致","场景地标一致","镜头光照一致","指定动作正确","单品齐全","穿着关系正确","人体接触合理"],"note":"保留原题定义和检查项；历史运行规则与正式FLABS方法分别维护，不凭题目登记产生排名。"},{"id":"baseline-i3","name":"场景搭配图局部编辑","group":"原六题基线","prompt":"仅将图中的椅子颜色改为深棕色，保留其材质、形状、位置与阴影关系。其他所有区域保持不变，尤其是人物身份、姿势、服装款式与颜色、商品细节、镜头和其他背景元素。输出完整画面，不裁切，不添加文字。","checks":["本轮目标修改成功","前轮修改保持（第二轮）","人物身份保留","姿势保留","服装结构保留","服装颜色保留","非目标背景保留","镜头与照明保留","商品细节无累计漂移","人物无累计漂移"],"note":"保留原题定义和检查项；历史运行规则与正式FLABS方法分别维护，不凭题目登记产生排名。"},{"id":"expansion-h1","name":"床品套件场景还原","group":"家纺专项草案","prompt":"将图1完整床品套件铺设在图2卧室的床上。保留图1的件数、颜色、花型、包边与可见结构；保留图2的房间布局、机位与光向。不得增加枕头或装饰，不改变产品图案，不添加文字。输出一张4:3完整场景。","checks":["输入及输出哈希、实际参考顺序与文件数量","输出尺寸、纵横比及文件可读性","按题目需要进行OCR或像素诊断，单列结果不替代视觉判定","严重失败：床品换款或花型被重画","严重失败：件数增减","研究维度：商品与花型一致性；原草案权重 60%","研究维度：套件数量与尺度关系；原草案权重 20%","研究维度：场景光照与接触；原草案权重 10%","研究维度：构图与完成度；原草案权重 10%"],"note":"核对每件床品、包边、花型相对大小与接缝处连续性。。状态：待授权样本、实证验证和人工校准；保留原草案权重，不作为已确认评分方法。"},{"id":"expansion-h2","name":"窗帘花型与垂坠","group":"家纺专项草案","prompt":"把图1的窗帘装入图2窗口，保留原花型、颜色、帘头结构与左右成对关系。褶皱引起正常透视变化，但不得增删花型元素；保留窗口机位和光照，不增加绑带或饰物。输出一张4:3场景。","checks":["输入及输出哈希、实际参考顺序与文件数量","输出尺寸、纵横比及文件可读性","按题目需要进行OCR或像素诊断，单列结果不替代视觉判定","严重失败：改换花型或帘头","严重失败：捏造透光率等性能文字","研究维度：产品颜色花型与结构；原草案权重 60%","研究维度：褶皱及花型连续；原草案权重 20%","研究维度：安装与遮挡关系；原草案权重 10%","研究维度：交付完成度；原草案权重 10%"],"note":"褶皱连续性与可见材质观感可评，真实遮光率不可由图片证明。。状态：待授权样本、实证验证和人工校准；保留原草案权重，不作为已确认评分方法。"},{"id":"expansion-h3","name":"地毯铺设与边框","group":"家纺专项草案","prompt":"将图1地毯铺在图2场景地面，完整保留地毯边框、中心图案、长宽比例和颜色。保持图2家具布局、镜头与光线；可自然遮挡但不能复制图案、截掉边框或扭曲地毯。输出一张4:3场景。","checks":["输入及输出哈希、实际参考顺序与文件数量","输出尺寸、纵横比及文件可读性","按题目需要进行OCR或像素诊断，单列结果不替代视觉判定","严重失败：中心图案或边框被替换","研究维度：商品图案与边框保真；原草案权重 60%","研究维度：透视与尺度合理性；原草案权重 20%","研究维度：接触和光影；原草案权重 10%","研究维度：完成度；原草案权重 10%"],"note":"尺度以场景参照关系判断，不从图像推断实物尺寸数值。。状态：待授权样本、实证验证和人工校准；保留原草案权重，不作为已确认评分方法。"},{"id":"expansion-p1","name":"四方连续纹样","group":"纺织纹样专项草案","prompt":"使用图1纹样元素设计一张1:1四方连续纹样单元，保留元素造型与主色，不添加文字或新元素。四边必须可无缝拼接。仅输出单个正方形纹样单元，不展示拼贴预览、布料褶皱或透视效果。","checks":["输入及输出哈希、实际参考顺序与文件数量","输出尺寸、纵横比及文件可读性","按题目需要进行OCR或像素诊断，单列结果不替代视觉判定","严重失败：添加禁用元素","严重失败：出现文字或成品场景替代纹样单元","研究维度：元素身份与设计约束；原草案权重 35%","研究维度：四边接缝连续；原草案权重 35%","研究维度：重复节奏与疏密；原草案权重 20%","研究维度：色彩及完成度；原草案权重 10%"],"note":"用原像素3×3拼接检查所有接缝；边缘像素差仅作诊断，不能单独证明设计无缝。。状态：待授权样本、实证验证和人工校准；保留原草案权重，不作为已确认评分方法。"},{"id":"expansion-p2","name":"定位印花一致性","group":"纺织纹样专项草案","prompt":"将图2印花原稿完整印在图1商品正面可见区域的几何中心，图案竖直不镜像，占可见正面宽度约三分之一。保持图1商品颜色、结构、姿态与背景不变。不得改变图2构成、增删文字或添加第二个印花。输出与图1同纵横比的一张图。","checks":["输入及输出哈希、实际参考顺序与文件数量","输出尺寸、纵横比及文件可读性","按题目需要进行OCR或像素诊断，单列结果不替代视觉判定","严重失败：图案镜像或主体变形","严重失败：印花内容增删","研究维度：商品与印花身份保真；原草案权重 60%","研究维度：指定位置与方向；原草案权重 20%","研究维度：表面贴合与遮挡；原草案权重 10%","研究维度：完成度；原草案权重 10%"],"note":"定位相对原商品可见正面量测；不宣称真实印刷色差、牢度或产线可生产。。状态：待授权样本、实证验证和人工校准；保留原草案权重，不作为已确认评分方法。"},{"id":"expansion-p3","name":"纹样配色局部修改","group":"纺织纹样专项草案","prompt":"仅把图1纹样中最深的主色替换为深藏蓝RGB(28,42,65)，保留其余颜色、元素数量、位置、尺度和四边结构。不得增加文字、阴影、材质或构图变化。输出与图1相同纵横比的一张图。","checks":["输入及输出哈希、实际参考顺序与文件数量","输出尺寸、纵横比及文件可读性","按题目需要进行OCR或像素诊断，单列结果不替代视觉判定","严重失败：增删元素或改动结构","研究维度：几何与元素数量保留；原草案权重 60%","研究维度：指定颜色修改；原草案权重 25%","研究维度：非目标区域保留；原草案权重 10%","研究维度：交付完成度；原草案权重 5%"],"note":"RGB目标用于已声明色彩空间的像素诊断；无色彩管理证据时不能声称印染色差达标。。状态：待授权样本、实证验证和人工校准；保留原草案权重，不作为已确认评分方法。"},{"id":"expansion-a1","name":"手袋商品置景","group":"鞋包配饰专项草案","prompt":"将图1手袋放入图2场景中的主要展示平面，保持轮廓、提手、肩带、五金、标识和可见缝线；保留图2镜头与光线。不得新增挂饰、开合结构或品牌文字，完整展示手袋。输出一张4:3图。","checks":["输入及输出哈希、实际参考顺序与文件数量","输出尺寸、纵横比及文件可读性","按题目需要进行OCR或像素诊断，单列结果不替代视觉判定","严重失败：换款或标识变造","研究维度：商品结构与标识保真；原草案权重 60%","研究维度：材质及颜色观感；原草案权重 20%","研究维度：接触光照；原草案权重 10%","研究维度：完成度；原草案权重 10%"],"note":"五金、提手连接、拉链与肩带端点逐项对照。。状态：待授权样本、实证验证和人工校准；保留原草案权重，不作为已确认评分方法。"},{"id":"expansion-a2","name":"鞋款成对展示","group":"鞋包配饰专项草案","prompt":"根据图1鞋款制作白底一双鞋商品图，完整展示左右脚，保持鞋头、鞋底、鞋带孔、拼接、标识和配色。左右脚应为合理镜像结构而非两只同侧鞋；不得捏造参考中不可见的标识，输出一张4:3图。","checks":["输入及输出哈希、实际参考顺序与文件数量","输出尺寸、纵横比及文件可读性","按题目需要进行OCR或像素诊断，单列结果不替代视觉判定","严重失败：两只同侧鞋","严重失败：可见标识或鞋底结构被更换","研究维度：鞋款结构及配色；原草案权重 60%","研究维度：左右鞋配对与差异；原草案权重 20%","研究维度：材质与接地；原草案权重 10%","研究维度：完成度；原草案权重 10%"],"note":"未显示的内部结构不评分；需要补证的维度留空，不能因模型补全就认定真实。。状态：待授权样本、实证验证和人工校准；保留原草案权重，不作为已确认评分方法。"},{"id":"expansion-a3","name":"珠宝微观结构保持","group":"珠宝配饰专项草案","prompt":"把图1珠宝放入图2展示背景，保持可见宝石数量、镶爪、链节、连接结构和轮廓。不得增加宝石、刻字或装饰；反射匹配图2光照，完整展示商品。输出一张1:1图。","checks":["输入及输出哈希、实际参考顺序与文件数量","输出尺寸、纵横比及文件可读性","按题目需要进行OCR或像素诊断，单列结果不替代视觉判定","严重失败：宝石数量或镶嵌结构改变","研究维度：造型镶嵌及标识；原草案权重 60%","研究维度：材质与反射观感；原草案权重 20%","研究维度：摆放接触及光照；原草案权重 10%","研究维度：完成度；原草案权重 10%"],"note":"仅评可见外观，不从图片鉴定宝石真伪、金属纯度或重量。。状态：待授权样本、实证验证和人工校准；保留原草案权重，不作为已确认评分方法。"},{"id":"expansion-b1","name":"包装标签与商品保持","group":"美妆包装专项草案","prompt":"将图1包装商品置于图2场景，保持瓶盖、泵头、瓶身比例、颜色、标签版式与全部可读文字。不得补造被遮挡文案、功效、认证或容量，不添加其他商品。输出一张4:3图。","checks":["输入及输出哈希、实际参考顺序与文件数量","输出尺寸、纵横比及文件可读性","按题目需要进行OCR或像素诊断，单列结果不替代视觉判定","严重失败：品牌文字错误","严重失败：捏造功效或认证","研究维度：包装形态与商品身份；原草案权重 60%","研究维度：可见标签逐字保留；原草案权重 25%","研究维度：光照构图；原草案权重 10%","研究维度：完成度；原草案权重 5%"],"note":"参考可见文字需先人工转录；OCR结果需复核，无法辨读区域不得当作缺字失败。。状态：待授权样本、实证验证和人工校准；保留原草案权重，不作为已确认评分方法。"},{"id":"expansion-m1","name":"织物微距视觉保持","group":"面料材质专项草案","prompt":"将图1面料微距转为平整铺开的近景展示，保持可见织纹方向、主色、纱线粗细相对关系和纹理密度，不添加图案、文字、功能性符号或额外材质。输出一张1:1图。","checks":["输入及输出哈希、实际参考顺序与文件数量","输出尺寸、纵横比及文件可读性","按题目需要进行OCR或像素诊断，单列结果不替代视觉判定","严重失败：织纹类别明显替换","严重失败：捏造性能认证","研究维度：织纹及可见纱线结构；原草案权重 60%","研究维度：纹理尺度一致性；原草案权重 20%","研究维度：光照与材质观感；原草案权重 10%","研究维度：完成度；原草案权重 10%"],"note":"仅评价视觉相似，不推断真实支数、克重、成分、透气率或可制造性。。状态：待授权样本、实证验证和人工校准；保留原草案权重，不作为已确认评分方法。"},{"id":"expansion-c1","name":"配饰穿戴和身份保持","group":"人物与穿搭专项草案","prompt":"给图1人物佩戴图2配饰，保留人物五官、发型、肤色、服装、姿态和原场景。配饰保持自身结构、颜色、标识与材质观感；只调整到自然穿戴尺度和透视，不新增其他配饰。输出与图1同纵横比的一张图。","checks":["输入及输出哈希、实际参考顺序与文件数量","输出尺寸、纵横比及文件可读性","按题目需要进行OCR或像素诊断，单列结果不替代视觉判定","严重失败：换人","严重失败：配饰换款","研究维度：配饰商品一致性；原草案权重 60%","研究维度：人物身份保持；原草案权重 25%","研究维度：穿戴位置与接触；原草案权重 10%","研究维度：完成度；原草案权重 5%"],"note":"遮挡处不可见细节不臆测；配饰与皮肤或衣物的接触应逐处核查。。状态：待授权样本、实证验证和人工校准；保留原草案权重，不作为已确认评分方法。"}],"researchNotes":[{"id":"research-protocol","title":"时尚扩展题库：状态与采样规则","text":"题目定义已编写，真实授权素材、人工校准、模型实测均未完成\n时尚行业扩展专项题库；不混入既有六题综合榜\n一组固定输入与提示词为一个case；模型每case只生成第1轮\n先冻结样本和难度，再调用模型；不能按输出质量挑选或替换样本\n各行业需覆盖结构复杂度、颜色/纹样、遮挡及文字等因素；样本量需依据试验方差与统计目标确定，尚未定稿\n拟设独立保留集；素材未收齐前不声称完成保留集或统计功效设计\n评分锚点草案：0：明显失败或主体目标被破坏；1：重大偏差，无法直接使用；2：明显偏差，需较大修改；3：完成主要要求，存在少量可定位偏差；4：核验点证据充分，未见该维度可见缺陷；null：缺少依据或相关区域不可见；不是0分也不是满分"},{"id":"research-cross-review","title":"历史交叉评审记录（不计入正式工具榜）","text":"已完成的旧规则独立交叉评审；不是fashion-business-v1.0新标准试评。完整角色题内均分，六题等权。试跑协议及重复候选不混合。\n原协议：ai-cross-v1\n原记录生成：2026-09-24T03:55:41.932865+00:00\n结论：部分模型缺题或有核心失败标记，不能把该档案当作当前版本的采购排名。\ngoogle/gemini-2.5-flash-image：未满足完整六题条件；覆盖 4/6题；核心失败标记 有\n  T1：41.25（历史任务参考分）\n  T2：38.75（历史任务参考分）\n  T3：43.75（历史任务参考分）\n  I1：66.6875（历史任务参考分）\n  I2：缺少同协议记录\n  I3：缺少同协议记录\ngoogle/gemini-3-pro-image：未满足完整六题条件；覆盖 4/6题；核心失败标记 有\n  T1：79.375（历史任务参考分）\n  T2：78.75（历史任务参考分）\n  T3：79.375（历史任务参考分）\n  I1：70.0（历史任务参考分）\n  I2：缺少同协议记录\n  I3：缺少同协议记录\ngoogle/gemini-3-pro-image-preview：未满足完整六题条件；覆盖 4/6题；核心失败标记 无\n  T1：79.375（历史任务参考分）\n  T2：74.375（历史任务参考分）\n  T3：91.25（历史任务参考分）\n  I1：86.625（历史任务参考分）\n  I2：缺少同协议记录\n  I3：缺少同协议记录\ngoogle/gemini-3.1-flash-image：81.67708333333333（旧规则参考分）；覆盖 6/6题；核心失败标记 无\n  T1：86.25（历史任务参考分）\n  T2：79.375（历史任务参考分）\n  T3：79.375（历史任务参考分）\n  I1：86.0625（历史任务参考分）\n  I2：75.25（历史任务参考分）\n  I3：83.75（历史任务参考分）\ngoogle/gemini-3.1-flash-image-preview：未满足完整六题条件；覆盖 5/6题；核心失败标记 有\n  T1：78.75（历史任务参考分）\n  T2：56.875（历史任务参考分）\n  T3：66.25（历史任务参考分）\n  I1：77.625（历史任务参考分）\n  I2：75.91666666666667（历史任务参考分）\n  I3：缺少同协议记录\ngoogle/gemini-3.1-flash-lite-image：未满足完整六题条件；覆盖 5/6题；核心失败标记 无\n  T1：88.75（历史任务参考分）\n  T2：61.25（历史任务参考分）\n  T3：93.75（历史任务参考分）\n  I1：82.4375（历史任务参考分）\n  I2：69.125（历史任务参考分）\n  I3：缺少同协议记录\nlocal/flux1-dev-fp8.safetensors：未满足完整六题条件；覆盖 3/6题；核心失败标记 有\n  T1：5.0（历史任务参考分）\n  T2：10.0（历史任务参考分）\n  T3：5.0（历史任务参考分）\n  I1：缺少同协议记录\n  I2：缺少同协议记录\n  I3：缺少同协议记录\nlocal/qwen-image-2.1-bf16：未满足完整六题条件；覆盖 5/6题；核心失败标记 有\n  T1：86.25（历史任务参考分）\n  T2：70.625（历史任务参考分）\n  T3：79.375（历史任务参考分）\n  I1：29.125（历史任务参考分）\n  I2：75.375（历史任务参考分）\n  I3：缺少同协议记录\nopenai/chatgpt-image-latest：未满足完整六题条件；覆盖 5/6题；核心失败标记 有\n  T1：83.75（历史任务参考分）\n  T2：70.625（历史任务参考分）\n  T3：86.25（历史任务参考分）\n  I1：74.75（历史任务参考分）\n  I2：71.54166666666667（历史任务参考分）\n  I3：缺少同协议记录\nopenai/gpt-image-1：未满足完整六题条件；覆盖 5/6题；核心失败标记 有\n  T1：86.25（历史任务参考分）\n  T2：62.5（历史任务参考分）\n  T3：76.25（历史任务参考分）\n  I1：76.8125（历史任务参考分）\n  I2：67.66666666666667（历史任务参考分）\n  I3：缺少同协议记录\nopenai/gpt-image-1-mini：未满足完整六题条件；覆盖 4/6题；核心失败标记 有\n  T1：86.25（历史任务参考分）\n  T2：66.875（历史任务参考分）\n  T3：70.0（历史任务参考分）\n  I1：50.5625（历史任务参考分）\n  I2：缺少同协议记录\n  I3：缺少同协议记录\nopenai/gpt-image-1.5：未满足完整六题条件；覆盖 5/6题；核心失败标记 无\n  T1：78.125（历史任务参考分）\n  T2：68.125（历史任务参考分）\n  T3：70.625（历史任务参考分）\n  I1：64.75（历史任务参考分）\n  I2：75.33333333333333（历史任务参考分）\n  I3：缺少同协议记录\nopenai/gpt-image-2：未满足完整六题条件；覆盖 5/6题；核心失败标记 无\n  T1：91.25（历史任务参考分）\n  T2：78.125（历史任务参考分）\n  T3：86.25（历史任务参考分）\n  I1：81.0625（历史任务参考分）\n  I2：72.58333333333333（历史任务参考分）\n  I3：缺少同协议记录\nopenai/gpt-image-2.5-flare：未满足完整六题条件；覆盖 5/6题；核心失败标记 无\n  T1：88.75（历史任务参考分）\n  T2：72.5（历史任务参考分）\n  T3：85.0（历史任务参考分）\n  I1：74.375（历史任务参考分）\n  I2：75.75（历史任务参考分）\n  I3：缺少同协议记录\nopenai/gpt-image-2.5-sunburst：82.96527777777779（旧规则参考分）；覆盖 6/6题；核心失败标记 无\n  T1：86.25（历史任务参考分）\n  T2：75.625（历史任务参考分）\n  T3：85.0（历史任务参考分）\n  I1：77.5（历史任务参考分）\n  I2：74.66666666666667（历史任务参考分）\n  I3：98.75（历史任务参考分）\ntencent/Hy Image3.5 preview：未满足完整六题条件；覆盖 0/6题；核心失败标记 无\n  T1：缺少同协议记录\n  T2：缺少同协议记录\n  T3：缺少同协议记录\n  I1：缺少同协议记录\n  I2：缺少同协议记录\n  I3：缺少同协议记录\nvertex/gemini-2.5-flash-image：未满足完整六题条件；覆盖 3/6题；核心失败标记 有\n  T1：46.25（历史任务参考分）\n  T2：40.0（历史任务参考分）\n  T3：41.25（历史任务参考分）\n  I1：缺少同协议记录\n  I2：缺少同协议记录\n  I3：缺少同协议记录\nvertex/gemini-3-pro-image：未满足完整六题条件；覆盖 3/6题；核心失败标记 无\n  T1：76.875（历史任务参考分）\n  T2：68.125（历史任务参考分）\n  T3：75.625（历史任务参考分）\n  I1：缺少同协议记录\n  I2：缺少同协议记录\n  I3：缺少同协议记录\nvertex/gemini-3.1-flash-image：未满足完整六题条件；覆盖 3/6题；核心失败标记 无\n  T1：76.875（历史任务参考分）\n  T2：71.875（历史任务参考分）\n  T3：78.75（历史任务参考分）\n  I1：缺少同协议记录\n  I2：缺少同协议记录\n  I3：缺少同协议记录\nvertex/gemini-3.1-flash-lite-image：未满足完整六题条件；覆盖 3/6题；核心失败标记 无\n  T1：73.75（历史任务参考分）\n  T2：65.625（历史任务参考分）\n  T3：79.375（历史任务参考分）\n  I1：缺少同协议记录\n  I2：缺少同协议记录\n  I3：缺少同协议记录\n本轮仅迁入历史研究说明，未重新核验原样本、没有新模型调用，不计入FLABS正式工具榜。"},{"id":"research-pilot","title":"同九例试点评阅（单一AI、非盲评、不具备排名资格）","text":"Codex GPT-6; one AI; non-blind first pass\n原记录生成：2026-09-28T21:36:36.229230+00:00\n范围：同九个案例，合计36个输出；单一AI非盲评，不具备正式排名资格。\n结论：四个模型均有核心失败案例，当前试点不能证明商业交付质量。\nSeedream 5.0 Pro：九例均分 73.06（描述性参考）；核心失败 2/9例。\nQwen-Image 3.0 Pro：九例均分 67.22（描述性参考）；核心失败 3/9例。\nFLUX.2 Max：九例均分 70.83（描述性参考）；核心失败 3/9例。\nLuma Uni-1 Max：九例均分 73.19（描述性参考）；核心失败 2/9例。\n排除案例：P1（mixed reviewer provenance）；P3（mixed reviewer provenance）；H3（mixed reviewer provenance）\n后续需要固定授权样本与同一协议、人工校准，分任务复测；本轮不把非盲评均分转成正式成绩。"}]},"revision":3,"publishedAt":"2026-10-13T17:58:16.013Z"}
［FAI 实验室 不可信外部资料结束］

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