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可能用得上的的github项目

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本文最后更新于 2024-10-04，文中内容可能已过时。

开源地址：https://github.com/barter-rs/barter-rs 项目介绍 Barter 提供了一个多线程的交易引擎框架，注重性能和简洁性。这个框架允许你在几乎相同的环境中进行策略回测，让你对算法交易充满信心。 Barter 包括以下几个组件：

Barter-Data: 高性能的数据集成库，支持与领先的加密货币交易所的 WebSocket 集成。 Barter-Integration: 用于构建灵活网络集成的底层高性能框架。 Barter-Execution: 目前正在开发中，将提供更多的订单执行功能。 项目技术分析 快速：利用 Rust 的高效特性，Barter 构建了一个多线程交易引擎，保证了处理速度。 简单：通过模块化数据架构，降低复杂度，使开发者更容易理解和使用。 可定制：通过一组特质定义组件间通信方式，Barter 具有高度扩展性，可以适应各种需求。 应用场景 无论你是个人投资者还是专业团队，Barter 可以在以下场合大显身手：

实时交易：构建你的策略，并在实际市场环境中运行，得益于其事件驱动的设计，你可以快速响应市场变化。 回测系统：在模拟环境中测试你的交易策略，确保它们在真实交易中的表现。 教育与研究：了解不同市场条件下的交易行为，帮助学生或研究人员学习金融市场的算法交易。 项目特点 高性能：Rust 语言的强大性能，确保了 Barter 在处理大量数据和并发操作时的效率。 易用：通过模块化设计，各个组件之间相互独立，易于理解与调试。 可扩展：基于一套公开的接口定义，你可以轻松添加自定义的数据源、策略和执行逻辑。 全面支持：提供详细的 API 文档和活跃的社区支持，助你解决遇到的问题。 如果你对构建自己的交易系统感兴趣，或者想提升现有系统的性能，Barter 是值得一试的选择。立即加入 Barter 社区，开始你的探索之旅吧！

ScreenPipe 是一个开源的全天候本地屏幕与麦克风记录工具，为 AI 应用程序提供全方位上下文数据的支持。 该项目旨在成为 Rewind.ai 的替代方案，支持 Windows、Linux 和 macOS 等多平台应用，并且使用 Rust 语言构建。 开源地址：https://github.com/mediar-ai/screenpipe

🚀 项目特点

① 数据自主性与安全性：所有数据均存储在本地，用户完全拥有数据控制权，确保数据隐私安全。

② 多种应用集成：支持与 Ollama 等多种 AI 工具集成，易于开发个性化 AI 应用。

③ 插件系统：ScreenPipe 引入了 “pipe” 插件系统，方便用户自定义功能，如实时的语音转文本、屏幕内容识别等。

图片 🌟 使用场景 ① 会议记录与内容索引：在会议中实时记录屏幕内容和语音，生成可搜索的会议记录。

② 开发者工具集：为开发 AI 应用提供基于屏幕和语音数据的上下文支持，提升模型训练效果。

③ 个人知识管理：自动记录并整理屏幕和语音活动，用于个人知识管理和回顾。

功能特点 自动提取：使用 GPT-4 和 Whisper 技术自动分析视频内容，提取精彩片段。 语音转录：下载视频后自动转录其中的语音。 讲话人识别：能够识别并区分视频中的不同讲话人。 视频裁剪：将视频垂直裁剪，适配短视频格式。

项目还有个功能，如果大家有需要的话也可以用，输入YouTube的视频链接，能自动下载视频。 使用步骤 1、生成字幕： 使用 Pytube 下载YouTube视频作为输入。（如果不是YouTube视频可忽略） 利用 Whisper 模型，生成视频的字幕。如果系统性能不足，可以考虑使用 Whisper API。 若需更快的处理，可选择使用 Faster-Whisper，这是一个优化版本，提供更快的处理速度而不显著降低准确度。

2、识别视频亮点： 根据生成的字幕，使用 OpenAI API 通过特定提示词来识别视频中的精彩片段或亮点。 设定参数 temperature 大于0以获取每次执行时不同的亮点。 使用 Moviepy 库根据选定的起始和结束时间来裁剪视频。

3、自动裁剪视频： 将选定的视频片段转换为竖屏格式（9:16），在裁剪时确保画面中心保留发言者。 首先，使用深度学习模型检测画面中的所有面部，并分析每张脸的嘴唇运动以识别发言者。 结合使用 WebRTC VAD 分析视频提取的音频，以确定某一帧是否有发言者活动，通过视觉和音频线索精确地识别活跃发言者。 使用 OpenCV 库对活跃发言者周围进行裁剪，并将所有帧合成以生成最终视频。

项目链接 https://github.com/SamurAIGPT/AI-Youtube-Shorts-Generator

ComfyUI-Yolain-Workflows 是由 yolain 精心打造的一系列工作流程，开发者是一位对编程美学和开发效率有着深刻见解的开发者。 这个开源项目是一个强大的 ComfyUI 工作流合集，全部基于 comfyui-easy-use node 包构建。这些工作流程不仅提高了开发效率，同时也保证了代码的可读性和易用性。 开源地址：https://github.com/yolain/ComfyUI-Yolain-Workflows

Midday 是一个集成了多种功能的一站式工具，旨在帮助用户更高效地管理业务，方便自由职业以及个体创业者日常工作中使用 图片 开源地址：https://github.com/midday-ai/midday Midday 是为那些需要同时处理多个业务任务的专业人士设计的。它将时间跟踪、发票管理、文件存储、数据导出和财务分析等功能整合到一个系统中，使用户能够更加专注于他们的核心业务。

项目收集了大量关于 LLM （尤其是 OpenAI o1）的最新研究论文，精选的博客文章帮助你从不同角度理解 LLM 的应用和挑战。

实际的项目案例展示了 LLM 在各种场景下的应用，从聊天机器人到内容生成，应有尽有。

开源地址：https://github.com/hijkzzz/Awesome-LLM-Strawberry

Metahuman Stream 是一个开源项目，它帮你创建能够实时进行音视频同步对话的数字人。这个项目不仅能够实现基本的商用效果。 开源地址：https://github.com/lipku/metahuman-stream

最简洁的番茄钟，运行后常驻菜单栏，通过全局快捷键激活，随着一声仿真番茄钟音效，就开始倒计时了。

与标准的番茄钟一样，可设置工作时间、小憩时间、长休息时间、一组中工作的次数（到次数后进行长休息），以及一组自定义快捷键。 https://github.com/ivoronin/TomatoBar.git

OpenRecall 是一个完全开源的、以隐私为先的替代专有解决方案，如微软的 Windows Recall。使用 OpenRecall，你可以轻松访问你的数字历史，提高你的记忆和生产力，同时不泄露你的隐私。 openrecall

Video-subtitle-remover (VSR) 是一款基于AI技术，将视频中的硬字幕去除的软件。 主要实现了以下功能：

无损分辨率将视频中的硬字幕去除，生成去除字幕后的文件 通过超强AI算法模型，对去除字幕文本的区域进行填充（非相邻像素填充与马赛克去除） 支持自定义字幕位置，仅去除定义位置中的字幕（传入位置） 支持全视频自动去除所有文本（不传入位置） 支持多选图片批量去除水印文本

为GPT/GLM等LLM大语言模型提供实用化交互接口，特别优化论文阅读/润色/写作体验，模块化设计，支持自定义快捷按钮&函数插件，支持Python和C++等项目剖析&自译解功能，PDF/LaTex论文翻译&总结功能，支持并行问询多种LLM模型，支持chatglm3等本地模型。接入通义千问, deepseekcoder, 讯飞星火, 文心一言, llama2, rwkv, claude2, moss等

主要特点 YouDub-webui 融合了多项先进技术，提供了一套完整的视频中文化工具包，其主要特点包括：

视频下载: 支持通过链接直接下载 YouTube 视频。无论是单个视频、播放列表还是频道内的多个视频，均能轻松下载。 AI 语音识别: 利用先进的 AI 技术，将视频中的语音高效转换为文字。不仅提供精确的语音到文本转换，还能自动对齐时间并识别不同说话者，极大地增强了信息的丰富性和准确性。 大型语言模型翻译: 结合大型语言模型如 GPT，实现快速且精准的中文翻译。无论是俚语还是专业术语，均能得到恰当的翻译，确保内容的准确性与地道性。 AI 声音克隆: 通过 AI 声音克隆技术，生成与原视频配音相似的中文语音。这不仅提升了视频的观看体验，也保留了原视频的情感和语调特色。 视频处理: 综合了音视频同步处理、字幕添加、视频播放速度调整和帧率设置等多项功能。用户可以根据需要生成高质量的最终视频，实现无缝的观看体验。 自动上传: 支持将最终视频自动上传到 Bilibili 平台。用户可以在不离开 YouDub-webui 的情况下，将视频上传到 Bilibili 平台，实现一键式的视频中文化处理。 YouDub-webui 的这些特点使其成为一个强大且易于使用的视频中文化工具，无论是个人用户还是专业团队，都能从中受益。

智能视频多语言AI配音/翻译工具 - Linly-Dubbing — “AI赋能，语言无界”

项目简介 Linly-Dubbing 是一个基于AI的多语言视频配音和翻译工具，为用户提供多样化和高质量的配音选项。该项目利用最新的AI技术，包括语音识别、大型语言模型翻译、AI声音克隆及数字人唇同步技术，以实现视频内容的自然多语种体验。Linly-Dubbing支持中文及多种其他语言的配音和字幕翻译，适合国际教育和全球内容本地化使用。 项目链接https://github.com/Kedreamix/Linly-Dubbing

Firecrawl 是一个高级数据抓取和处理平台，可将整个网站转换成适用于大型语言模型（LLM）的Markdown或结构化数据。这一工具通过单一API实现网站的爬取、抓取和数据提取，非常适合开发者和数据科学家快速获取并整理网络数据。Firecrawl支持多种数据格式和自定义提取选项，适用于各种数据集成和分析需求。 项目链接

Sherlock是一个开源工具，允许用户通过用户名在400多个社交网络中追踪社交媒体账户。这个项目特别适用于需要在多个平台上找到特定用户名的安全研究人员和其他专业人士。通过一个简单的命令行界面，Sherlock能快速定位并汇报在各大社交网络上的账户存在情况，从而帮助用户进行网络调查和数据分析。 [项目链接]((https://github.com/sherlock-project/sherlock)

无CA证书HTTPS/TLS数据抓包 eBPF技术驱动，支持Linux/Android（x86_64/Aarch64） 可以在root的情况下简单的对http抓包， Linux上可以hook指定函数抓取mysqld的sql执行脚本 https://github.com/gojue/ecapture

本周 star 增长数 550+

New OFRAK（Open Firmware Reverse Analysis Konsole）是一个二进制分析和修改平台，具有解包、分析、修改和重新打包二进制文件等功能。

GitHub 地址→https://github.com/redballoonse

https://github.com/rust-lang/mdBook Markdown自建在线目录型式网站

LLM-Aided OCR 是一款基于多模态大语言模型（LLM）的开源 OCR 工具。 GitHub 地址：https://github.com/Dicklesworth

https://zhuanlan.zhihu.com/p/257419216

Maltrail 是一种恶意流量检测系统，利用包含恶意和/或通常可疑跟踪的公开可用（黑）列表，以及从各种 AV 报告和自定义用户定义列表编译的静态跟踪，其中跟踪可以是域名中的任何内容（例如 对于 Banjori 恶意软件）、URL（例如 对于已知的恶意可执行文件）、IP 地址（例如 ）或 HTTP User-Agent 标头值（例如 用于自动 SQL 注入和数据库接管工具）。此外，它还使用（可选）高级启发式机制，以帮助发现未知威胁（例如新的恶意软件）。 https://github.com/stamparm/maltrail

本周 star 增长数：2,000+

Tabler 一个基于 Bootstrap 的 HTML 仪表盘 UI 工具包，可自定义所需布局和组件。只要你会一点基础的 HTML 和 CSS 知识，便可灵活使用 tabler。它的特性：

多端支持，支持移动设备、平板、桌面； 多浏览器支持，兼容主流的浏览器，比如：Chrome、Firefox+、Safari、Opera； HTML5 和 CSS3； 代码整洁； 配有 Demo 页面； GitHub 地址→https://github.com/tabler/tabler

一个自托管的 git 服务，自带 CI/CD 以及看板功能。此外，onedev 具有支持检索、正则查询代码、静态分析代码变更、定制化 issue 状态和区域等特性。

GitHub 地址→https://github.com/theonedev/onedev

#github #opensource #自用

更新于 2024-10-04
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