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通义千问DeepResearch：阿里巴巴的开源AI智能体
探索由阿里巴巴推出的开创性开源AI智能体——通义深思。该模型拥有305亿参数，并且每token仅激活33亿参数，效率极高，在长时程、深层信息检索任务中表现出色。通义深思在Humanity's Last Exam和BrowserComp等一系列智能体搜索基准测试中均取得了业界领先的性能，其能力建立在WebAgent项目的技术之上。了解其核心功能，包括自动合成数据生成、在智能体数据上持续预训练，以及强大的强化学习技术。学习如何配置和运行该模型，为您的深层研究需求提供支持，充分利用其与ReAct和Heavy推理范式的兼容性。
NVSTLY/图标：金融标志的宝库
探索 NVSTLY/icons GitHub 仓库，这是一个全面且积极维护的透明Logo集合，涵盖纽交所和纳斯达克上市公司、主流加密货币、山寨币、迷因币以及用于外汇行情显示的国旗。这个开源项目旨在提供高品質、常常是定制化的视觉素材，这是金融应用和平台必不可少的。了解项目的结构、正在进行的开发目标，以及如何为这个宝贵的资源做出贡献。无论您是开发人员、设计师还是金融爱好者，NVSTLY/icons 都提供了一个现成的素材库来丰富您的项目。
EdgarTools：轻松提取Python SEC EDGAR数据
使用 EdgarTools 释放 SEC EDGAR 文件的强大功能，这是一款专为轻松提取和分析数据而设计的 Python 库。这个开源项目极大地简化了访问公司财务、内幕交易和基金持股的操作，让您只需几行代码即可检索关键信息。了解 EdgarTools 如何简化复杂的金融数据解析，使其对开发人员和分析师都触手可及。了解其直观的 API、全面的备案支持以及它如何为 AI 管道准备数据。深入了解快速入门指南，并探索真实的金融分析解决方案。
SEC-Edgar：轻松下载 SEC 文件
使用 SEC-Edgar，一个开源的 Python 库，释放 SEC EDGAR 数据库的强大功能。该项目简化了为单个公司甚至多个实体同时下载定期报告、申报文件和表格的繁琐过程。无论您是金融分析师、学生还是研究人员，SEC-Edgar 都能为您提供一种访问关键金融数据的便捷方式。了解如何安装和使用这个有价值的工具，只需一个命令即可获取申报文件，从而为您节省大量数据收集时间。
GitHub API：渲染带代码的 Markdown
探索如何利用 GitHub REST API，在你的应用程序中直接将 Markdown 文档转换为 HTML 或纯文本。本指南详细介绍了渲染 Markdown 的具体端点、参数和代码示例，包括支持上下文感知链接的 GitHub Flavored Markdown (GFM)。学习如何进行身份验证、设置必要的请求头，并利用 JSON 和纯文本模式无缝集成到你的开源工作流中。无论你是构建文档工具、创建自定义界面，还是自动化内容生成，掌握 Markdown API 都能显著提升你的开发流程。
Marked.js：您的项目的快速 Markdown 解析器
Marked.js：一款疾速的 JavaScript 库，可高效解析和编译 Markdown 为 HTML。 Marked 专为速度和多功能性而打造，可在浏览器、服务器以及通过其命令行界面中无缝运行。探索其强大的配置选项、可扩展的功能以及在超过 150 万个项目中的广泛应用。无论您是构建 Web 应用、文档还是命令行工具，Marked.js 都能提供一个稳健轻量的解决方案，满足您所有的 Markdown 需求。了解如何将其集成到您的工作流程中，并利用其功能实现更清晰、更高效的内容渲染。
一周内打造你自己的大语言模型服务器
探索大型语言模型（LLM）的世界，尽在 Tiny LLM。这是一门专为系统工程师设计的实践性开源课程。您将学习如何利用 Apple Silicon 上的 MLX 从零开始构建和优化 LLM 服务基础架构。为期一周的学习之旅将涵盖从基础矩阵运算到高级 C++/Metal 内核以及高吞吐量请求批处理等所有内容。无论您是想深入了解 LLM 内部机制，还是希望部署自己的 LLM，Tiny LLM 都将提供清晰的指导和社区支持，助您轻松掌握 LLM 服务。
利用开源MCP项目自动化小红书
探索“xiaohongshu-mcp”项目，这是一个功能强大的开源工具，可实现与小红书（Xiaohongshu）的程序化交互。该项目采用 Go 语言开发，能够自动化执行多种任务，包括登录、发布内容（文本和图片）、搜索帖子、检索包含互动指标的动态详情以及发布评论。它遵循模型上下文协议（MCP）标准，因此能够兼容 Claude Code CLI、Cursor 和 VSCode 等 AI 客户端。无论您是希望简化工作流程的内容创作者，还是正在探索 AI 集成的开发者，该项目都为自动化您的小红书内容生产提供了强大的解决方案。
Koog: 适用于 AI 代理的 Kotlin 框架
探索 Koog，一个用于构建强大、可扩展且已准备好投入生产环境的 AI 代理的官方 Kotlin 框架。这个开源项目赋能开发者跨越各种平台（包括后端服务、Android、iOS、JVM 和 Web 浏览器）创建 AI 代理。Koog 凭借 JetBrains 在 AI 领域的专业知识，为复杂的 LLM 挑战提供解决方案，其特色包括纯 Kotlin 实现、MCP 集成、嵌入能力、自定义工具创建以及灵活的图工作流系统。通过其多平台支持和一系列现成组件，了解 Koog 如何简化您的 AI 代理开发。
在 Docker 中运行 Windows：实用指南
发现如何使用 `dockur/windows` 项目轻松地在 Docker 容器中运行 Windows。本指南将探讨其功能，如 ISO 下载、KVM 加速和基于 Web 的查看。学习如何通过 Docker Compose、Docker CLI 或 Kubernetes 进行设置，并通过选择版本、语言、磁盘大小和用户凭据来定制您的 Windows 体验。我们还将介绍高级配置，如 RDP 访问、自定义 IP 地址以及设备直通。无论您是需要 Windows 环境进行测试的开发人员，还是好奇的用户，该项目都提供了灵活而强大的解决方案。