一、REA
地址：https://github.com/morluto/rea
项目全称为 Reverse Engineer Anything，其功能是将 AI 编程助手接入 Ghidra、IDA、Hopper 等逆向分析工具，借助 AI 来帮助解析应用程序。
以往要搞明白某个功能是怎样实现的，你得掌握汇编语言，还得熟练操作反编译软件。如今这些工作可以丢给 AI：网页应用、桌面软件、Electron、.NET、Android 安装包都能被它层层拆解，直到二进制层面。它会顺着调用链一路追踪，得出的每个结论都配有相应的证据。
在官方给出的示例里，AI 把一款老游戏中负责计算左右声道的那段函数还原成了 C 代码，三千多组测试结果全部对得上，编译产生的字节与原版完全相同。整个分析过程都在本地完成。
该项目四月才创建仓库，上周星数攀升至 26.9 万，光是这一周就新增 21.4 万，单日最高曾突破 3 万。安装命令是 npx rea-agents setup。
二、skills
地址：https://github.com/mattpocock/skills
作者是在 TypeScript 圈子里颇有名气的 Matt Pocock。他把自己日常编码中实际使用的一套 AI 技能公开了出来。
其中名气最大的是 grill-me：AI 在动手写代码之前，会先反过来向你提问，把边界条件和异常处理的方式弄明白，确认无误后再开始。此外还有先编写失败测试、再修改代码使其通过的流程，以及用于排查 bug 和审查代码架构的技能。每个技能体量都不大，你可以按需自行调整。
它适合那些希望 AI 别一味埋头写代码、而是以工程化方式干活的人。Claude Code、Codex、Cursor 等都支持。
项目于二月建库，上周星数来到 29.2 万，这一周又添了 1.2 万多。
三、diagram-design
地址：https://github.com/cathrynlavery/diagram-design
这是一个专门用来让 AI 绘制图表的技能。一般情况下，AI 画架构图往往会产出一张拥挤且不美观的 Mermaid 图，而这个技能为几十种图表制定了规范：架构图、时序图、四象限、流程图、时间线等等，每一种都提供明暗两种样式。
你只需用平常说话的方式描述需求，它就会自己判断该用什么图类型、按网格进行排版、检查元素有没有重叠，最终产出一份 HTML 文件，双击就能打开，不用安装任何软件。你还可以让它学习你网站用的配色与字体，这样之后画出来的图就会带上你自己的风格。
安装：npx skills add cathrynlavery/diagram-design。
项目四月中旬创建，上周星数到达 5.58 万，本周上升 1.07 万。
四、OpenMontage
地址：https://github.com/calesthio/OpenMontage
它能让 Claude Code、Cursor、Codex 等 AI 编程助手直接化身为视频制作工坊。比如你说“帮我做一个 60 秒的动画，解释神经网络的学习原理”，它就会自主查找资料、撰写脚本、产出画面和配音、完成剪辑与合成。
内部包含十几条制作流水线、上百个工具以及大量技能文件。开始工作前它会先报出价格，生成素材之前会先给你看分镜，得到你的认可后才会接着做。官方示例里有一个 60 秒的短片，花费大约一点多美元。
既支持免费的本地方案（采用开源素材和本地 TTS），也支持对接各类云端视频生成服务。
项目三月底建库，上周星数升至 6.85 万，这一周新增 3300 多。
五、claude-mem
地址：https://github.com/thedotmack/claude-mem
这是为 AI 编程助手赋予长期记忆的项目。用过 AI 写代码的人都懂，一旦新开对话，它就会忘得一干二净，之前修过的 bug、确定的方案都得重新交代一遍。
claude-mem 会在后台持续记录 AI 每次调用了哪些工具、做了哪些修改，然后借助 AI 将这些内容压缩成摘要并存进本地数据库。下次新开对话时，它并非把全部记录原封不动地塞回去，而是先检索索引，挑出相关的几条再去读取细节。官方表示大约可以节省十倍 token。
支持 Claude Code、Codex、Gemini、OpenCode 等。安装：npx claude-mem install。
这是去年八月就创建的老项目，上周星数达到 10.1 万。本月新增 7000 多，这一周新增 3300 多。
六、free-claude-code
地址：https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code
它会在本地运行一个代理，把 Claude Code、Codex 等工具发出的请求转发到其他模型服务商。它已接入六十多家服务商，涵盖各家提供的免费额度，同时也支持连接本地模型。
当某一家服务出问题时，它会自动切换到事先排好的下一个模型，当前这轮对话无需从头再来。它还支持在手机上借助 Telegram 或 Discord 发送语音，让它帮你写代码。
需要指出的是，它并非 Anthropic 的官方项目，背后运行的也不是 Claude 自己的模型。如果你想先零成本体验一下这类 AI 编程工具的工作流程，它的上手门槛比较低。
项目一月底创建，上周星数达到 6.08 万，这一周上涨 3700 多。
七、knowledge-work-plugins
地址：https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins
这是 Anthropic 官方发布的插件合集，主要服务对象是不写代码的人群：销售、法务、财务、市场、客服、产品经理、数据分析人员、生物科研人员等。
总共有十一个插件，每个都封装了对应岗位的专业知识、常见工作流和斜杠命令，并且预置了 Slack、Notion、HubSpot、Snowflake 等常用工具的对接。例如装上销售插件，它能帮你准备好客户通话要用的资料；装上法务插件，它能先替你把合同过一遍。
插件本体只是一批 Markdown 和 JSON 文件，不含任何代码。把你们公司的术语和流程填进去，就能得到专属的定制版本。它主要配合 Claude Cowork 使用，在 Claude Code 里同样可以安装。
项目一月份建库，上周星数达到 2.98 万，这一周增加 2600 多。
八、AirLLM
地址：https://github.com/lyogavin/airllm
这是在小型显卡上运行巨型模型的项目。通常要跑一个七百亿参数的模型，得配备好几张大显存显卡，因为整个模型必须一次性装进显存。
AirLLM 的思路是：模型本来就是一层一层计算的，所以只把当前这一层载入显存，算完就释放，再载入下一层。不需要量化、蒸馏，也不用剪枝。官方表示，七百亿参数的模型用 4G 显存就能运行，而最大的开源模型 Kimi K3（参数量达两万八千亿）实测仅占用三个多 G 显存。上个月它还加入了对训练的支持。
代价是运行速度较慢，本质上是用时间换显存。适合那些想在自己普通电脑上跑一跑原本只有机房才能带动的大模型的人。
这是一个 2023 年就诞生的老项目，上周星数达到 3.88 万，这周忽然又多了 3200 多，主要原因是它刚刚支持了一批新的超大模型。
九、text-to-cad
地址：https://github.com/earthtojake/text-to-cad
过去制作 3D 零件，要先打开建模软件，草图、拉伸、倒角，一步步把模型建出来。现在只需告诉 AI“帮我做一个用来固定树莓派的支架，带四个 M2.5 螺丝孔，壁厚两毫米”，它就会在本地生成 3D 模型，并导出 STEP、STL、3MF 等通用格式。它还会进行可制造性检查，判断这个零件是否真的能被加工出来，并输出一张标注尺寸的工程图。最后甚至可以直接对接 3D 打印、钣金和 CNC 加工服务下单。
支持 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini 等。从一句话描述到手里的实体零件，全程无需懂建模。
项目四月下旬才创建，上周星数达到 2.07 万。本月增加 4800，这一周接近 2000。
十、OpenSRE
地址：https://github.com/Tracer-Cloud/opensre
这是让 AI 替你值夜班的项目。SRE 的职责是保障线上服务稳定，凌晨出了问题，证据往往散落在日志、监控指标、调用链路、最近的发布记录以及聊天消息之中，需要逐个翻查。
OpenSRE 是一套开源工具，用来搭建属于你自己的 AI SRE。告警触发后，它会自动拉取相关的日志、指标、链路和近期部署信息，先对敏感标识进行脱敏处理，再交给模型。模型会在你接入的六十多种工具之间反复查询，提出假设并逐一验证，最终给出附带证据的结论和修复方案，你同意之后它还能直接执行修复，然后把总结发送到 Slack。
你也可以在命令行里直接向它提问：为什么结账接口变得这么慢。
项目一月份建库，上周星数达到 1.19 万，目前仍处于公开测试阶段。
Open2Hub 热榜
