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2025.10.27 本周最佳开源项目🔝:ladybird

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🏆2025.10.27周榜最佳项目前3名

  • 榜单增长:第1名: LadybirdBrowser/ladybird 下一代开源浏览器引擎探索
    • 开源地址:https://github.com/LadybirdBrowser/ladybird
    • 📅 开源时间:2024-05-30
    • ⭐ 总星标数量:54,293⭐
    • 🔺周Star增长量:4,407⭐
    • 📝 项目描述: 一个全新的浏览器和网络引擎。由网络驱动 标准优先方法,Ladybird 旨在通过以下方式呈现现代网络 性能好,稳定性好,安全性好。
  • 榜单增长:第2名: minio/minio 高性能对象存储
    • 开源地址:https://github.com/minio/minio
    • 📅 开源时间:2015-01-15
    • ⭐ 总星标数量:57,450⭐
    • 🔺周Star增长量:1,580⭐
    • 📝 项目描述: 采用 Go 编写的开源对象存储服务。支持存储图片、视频、日志等文件,还拥有方便操作的 Web 管理后台。虽然轻量却有着不错的性能,同时采用 RS code 编码算法实现即使丢失一半的硬盘,依旧可以找回数据。适用于大数据、机器学习等场景
  • **榜单增长:第3名: jaywcjlove/awesome-mac **
    • 开源地址:https://github.com/jaywcjlove/awesome-mac
    • 📅 开源时间:2016-07-17
    • ⭐ 总星标数量:91,863⭐
    • 🔺周Star增长量:1,326⭐
    • 📝 项目描述: 收集各种类别非常好用的 Mac 应用程序、软件以及工具。通过 Pull Request 或者 issues 推荐优秀好用的Mac应用,希望能帮助大家快乐、高效的工作.

2025.10.22-2025.10.27 周榜排行

排名 项目名 Star⭐ 上周增长量
1 LadybirdBrowser/ladybird 54.3k 🔺4,407
2 minio/minio 57.4k 🔺1,580
3 jaywcjlove/awesome-mac 91.9k 🔺1,326
4 Shubhamsaboo/awesome-llm-apps 73.5k 🔺1,002
5 dyad-sh/dyad 17.3k 🔺782
6 chatanywhere/GPT_API_free 33.8k 🔺741
7 anthropics/claude-code 40.5k 🔺683
8 xyflow/xyflow 33.4k 🔺434
9 meilisearch/meilisearch 54.2k 🔺406
10 ml-tooling/best-of-ml-python 22.6k 🔺393
11 punkpeye/awesome-mcp-servers 73.7k 🔺381
12 hiroi-sora/Umi-OCR 39.2k 🔺377
13 ashishps1/awesome-system-design-resources 27.2k 🔺372
14 ruanyf/weekly 77.9k 🔺371
15 schollz/croc 31.7k 🔺368
16 anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial 25.2k 🔺368
17 jj-vcs/jj 21.6k 🔺338
18 Flowseal/zapret-discord-youtube 17.6k 🔺312
19 Alvin9999/new-pac 70.1k 🔺300
20 datawhalechina/happy-llm 20.6k 🔺298

: 数据统计参见github:https://github.com/OpenGithubs/github-weekly-rank

2025.10.22-2025.10.27 周榜项目详情

1. 下一代开源浏览器引擎探索 https://github.com/LadybirdBrowser/ladybird

  • ⭐ 总星标数量:54.3k
  • 🔺 上周增长数量:4,407⭐
  • 🔺 上月增长数量:5,334⭐
  • 📅 开源时间:2024-05-30
  • 📝 项目描述:一个全新的浏览器和网络引擎。由网络驱动 标准优先方法,Ladybird 旨在通过以下方式呈现现代网络 性能好,稳定性好,安全性好。

2. 高性能对象存储 https://github.com/minio/minio

  • ⭐ 总星标数量:57.4k
  • 🔺 上周增长数量:1,580⭐
  • 🔺 上月增长数量:1,948⭐
  • 📅 开源时间:2015-01-15
  • 📝 项目描述:采用 Go 编写的开源对象存储服务。支持存储图片、视频、日志等文件,还拥有方便操作的 Web 管理后台。虽然轻量却有着不错的性能,同时采用 RS code 编码算法实现即使丢失一半的硬盘,依旧可以找回数据。适用于大数据、机器学习等场景
  • ⭐ 总星标数量:91.9k
  • 🔺 上周增长数量:1,326⭐
  • 🔺 上月增长数量:1,876⭐
  • 📅 开源时间:2016-07-17
  • 📝 项目描述:收集各种类别非常好用的 Mac 应用程序、软件以及工具。通过 Pull Request 或者 issues 推荐优秀好用的Mac应用,希望能帮助大家快乐、高效的工作.

4. 精选 LLM 应用灵感大全 https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps

  • ⭐ 总星标数量:73.5k
  • 🔺 上周增长数量:1,002⭐
  • 🔺 上月增长数量:2,747⭐
  • 📅 开源时间:2024-04-29
  • 📝 项目描述:摘要支持最先进的模型,帮助你快速了解仓库内容。总结此仓库:关于使用 OpenAI、Anthropic、Gemini 和开源模型构建的包含 AI 代理和 RAG 的精彩大语言模型应用合集。

5. 私有AI 应用构建器 Dyad https://github.com/dyad-sh/dyad

  • ⭐ 总星标数量:17.3k
  • 🔺 上周增长数量:782⭐
  • 🔺 上月增长数量:2,165⭐
  • 📅 开源时间:2025-04-11
  • 📝 项目描述:一个 本地运行、开源免费的 AI 应用构建工具,它让你无需被云平台锁定,使用自己的 AI 模型密钥,在 Mac 或 Windows 上快速搭建 AI 驱动的全栈应用。「你控制代码、你控制模型、你控制托管环境」——所有代码默认保存在本地,可随意部署、迁移或扩展。
  • ⭐ 总星标数量:33.8k
  • 🔺 上周增长数量:741⭐
  • 🔺 上月增长数量:1,136⭐
  • 📅 开源时间:2023-04-23
  • 📝 项目描述:一个实用的项目。GPT_API_free 为用户提供了免费的 GPT API 接口,让更多人可以方便地使用 GPT 技术进行开发和创新。这个项目可以降低技术门槛,促进人工智能的普及和应用。

7. Claude 编程使用全景图 https://github.com/anthropics/claude-code

  • ⭐ 总星标数量:40.5k
  • 🔺 上周增长数量:683⭐
  • 🔺 上月增长数量:5,390⭐
  • 📅 开源时间:2025-02-23
  • 📝 项目描述:Claude 不止会聊天,它还能写代码!这个项目总结了它在开发场景下的高效用法,是你把 Claude 用出生产力的秘籍。

8. React 可视化流程图组件 https://github.com/xyflow/xyflow

  • ⭐ 总星标数量:33.4k
  • 🔺 上周增长数量:434⭐
  • 🔺 上月增长数量:1,643⭐
  • 📅 开源时间:2019-07-15
  • 📝 项目描述:强大灵活的流程图引擎。该项目是用于构建基于节点的编辑器和交互式图表,支持 React 和 Svelte 框架。它开箱即用且高度可定制,适用于开发工作流和流程图等场景。来自 @塔咖 的分享

9. 极速全文搜索引擎 https://github.com/meilisearch/meilisearch

  • ⭐ 总星标数量:54.2k
  • 🔺 上周增长数量:406⭐
  • 🔺 上月增长数量:630⭐
  • 📅 开源时间:2018-04-23
  • 📝 项目描述:开箱即用、响应快速的搜索服务,适用于网站搜索和文档检索等场景。

10. Python 机器学习资源精选 https://github.com/ml-tooling/best-of-ml-python

  • ⭐ 总星标数量:22.6k
  • 🔺 上周增长数量:393⭐
  • 🔺 上月增长数量:583⭐
  • 📅 开源时间:2020-11-30
  • 📝 项目描述:精选 Python 生态中最优秀的机器学习库与工具合集,涵盖训练、可视化、部署等 ML 开发全流程。

11. MCP 服务器与工具精选 https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers

  • ⭐ 总星标数量:73.7k
  • 🔺 上周增长数量:381⭐
  • 🔺 上月增长数量:2,119⭐
  • 📅 开源时间:2024-11-30
  • 📝 项目描述:本项目收集了与 Model Context Protocol(MCP)相关的服务器端实现和工具资源,帮助开发者快速了解可用方案。涵盖自托管、API 网关、上下文管理等方向,方便 AI 应用快速接入和集成,适合研究人员与企业团队参考使用。

12. OCR 文字识别模板 https://github.com/hiroi-sora/Umi-OCR

  • ⭐ 总星标数量:39.2k
  • 🔺 上周增长数量:377⭐
  • 🔺 上月增长数量:1,075⭐
  • 📅 开源时间:2022-03-28
  • 📝 项目描述:OCR software, free and offline. 开源、免费的离线OCR软件。支持截屏/批量导入图片,PDF文档识别,排除水印/页眉页脚,扫描/生成二维码。内置多国语言库。
  • ⭐ 总星标数量:27.2k
  • 🔺 上周增长数量:372⭐
  • 🔺 上月增长数量:863⭐
  • 📅 开源时间:2023-10-25
  • 📝 项目描述:一个全面的系统设计资源项目。ashishps1/awesome-system-design-resources 汇集了各种系统设计的学习资料、案例和工具。对于学习系统设计和从事相关工作的人来说,这个项目是一个宝贵的资源库。

14. 技术资讯周刊 https://github.com/ruanyf/weekly

  • ⭐ 总星标数量:77.9k
  • 🔺 上周增长数量:371⭐
  • 🔺 上月增长数量:1,711⭐
  • 📅 开源时间:2018-10-13
  • 📝 项目描述:科技爱好者周刊,每周五发布

15. 安全传文件工具 https://github.com/schollz/croc

  • ⭐ 总星标数量:31.7k
  • 🔺 上周增长数量:368⭐
  • 🔺 上月增长数量:557⭐
  • 📅 开源时间:2017-10-17
  • 📝 项目描述:可以让任意两台计算机,安全方便地传输文件和文件夹的工具。轻松实现端到端加密的跨平台文件传输,还支持多文件传输、传输中断和恢复等功能
  • ⭐ 总星标数量:25.2k
  • 🔺 上周增长数量:368⭐
  • 🔺 上月增长数量:6,673⭐
  • 📅 开源时间:2024-04-02
  • 📝 项目描述:来自 Anthropic 的交互式提示工程学习平台,通过可视化与实时反馈,帮助用户掌握高效的提示构建技巧,适用于 LLM 应用开发者与研究者。

17. 下一代版本控制系统 https://github.com/jj-vcs/jj

  • ⭐ 总星标数量:21.6k
  • 🔺 上周增长数量:338⭐
  • 🔺 上月增长数量:1,027⭐
  • 📅 开源时间:2020-12-18
  • 📝 项目描述:Google 工程师开发的现代 Git 替代方案,具有简洁的 CLI、支持 Git 互通,基于 Rust 实现,强调分支管理和变更追踪效率。
  • ⭐ 总星标数量:17.6k
  • 🔺 上周增长数量:312⭐
  • 🔺 上月增长数量:1,148⭐
  • 📅 开源时间:2024-10-09
  • 📝 项目描述:一个具有特定功能的项目。Flowseal/zapret-discord-youtube 可能用于对 Discord 和 YouTube 进行某种限制操作,对于有特定网络管理需求的用户来说,这个项目值得关注,它或许能提供一种独特的解决方案。

19. 科学上网代理配置集合 https://github.com/Alvin9999/new-pac

  • ⭐ 总星标数量:70.1k
  • 🔺 上周增长数量:300⭐
  • 🔺 上月增长数量:581⭐
  • 📅 开源时间:2016-03-23
  • 📝 项目描述:翻墙-科学上网、自由上网、免费科学上网、免费翻墙、fanqiang、油管youtube/视频下载、软件、VPN、一键翻墙浏览器,vps一键搭建翻墙服务器脚本/教程,免费shadowsocks/ss/ssr/v2ray/goflyway账号/节点,翻墙梯子,电脑、手机、iOS、安卓、windows、Mac、Linux、路由器翻墙、科学上网、youtube视频下载、youtube油管镜像/免翻墙网站、美区apple id共享账号、翻墙-科学上网-梯子

20. 中文 LLM 学习首选地图 https://github.com/datawhalechina/happy-llm

  • ⭐ 总星标数量:20.6k
  • 🔺 上周增长数量:298⭐
  • 🔺 上月增长数量:2,405⭐
  • 📅 开源时间:2024-05-28
  • 📝 项目描述:一个系统性的 LLM 学习教程,将从 NLP 的基本研究方法出发,根据 LLM 的思路及原理逐层深入,依次为读者剖析 LLM 的架构基础和训练过程。结合目前 LLM 领域最主流的代码框架,演练如何亲手搭建、训练一个 LLM,走入 LLM 的浩瀚世界,探索 LLM 的无尽可能。

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