@DivyanshT91162:每位开发人员都应收藏的100个GitHub仓库。我不会一次性全部列出,而是分成5部分发布……
摘要
一条Twitter推文,列出了20个对开发人员至关重要的GitHub仓库,涵盖AI工具、工作流自动化和LLM框架,是5部分系列的第一部分。
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缓存时间: 2026/07/03 16:41
每个开发者都应该收藏的100个GitHub仓库。与其一次性全部列出,我将分成5篇发布,方便大家保存和探索。第1天/共5天
- Ollama — 本地运行LLM → http://github.com/ollama/ollama
- LangChain — 构建AI智能体和LLM应用 → http://github.com/langchain-ai/langchain…
- Dify — 开源AI应用构建器 → http://github.com/langgenius/dify
- Langflow — 可视化AI工作流构建器 → http://github.com/langflow-ai/langflow…
- n8n — 开源工作流自动化 → http://github.com/n8n-io/n8n
- Open WebUI — 类似ChatGPT的本地AI界面 → http://github.com/open-webui/open-webui…
- Aider — 终端里的AI结对编程 → http://github.com/Aider-AI/aider
- Browser Use — AI驱动的浏览器自动化 → http://github.com/browser-use/browser-use…
- Firecrawl — 将网站转换为LLM就绪数据 → http://github.com/mendableai/firecrawl…
- Mem0 — AI智能体的记忆层 → http://github.com/mem0ai/mem0
- CrewAI — 构建多智能体AI系统 → http://github.com/crewAIInc/crewAI…
- AutoGen (Microsoft) — AI智能体框架 → http://github.com/microsoft/autogen…
- MetaGPT — 一个仓库里的AI软件公司 → http://github.com/geekan/MetaGPT
- Continue — VS Code的AI编程助手 → http://github.com/continuedev/continue…
- Open Interpreter — 让AI在本地执行代码 → http://github.com/OpenInterpreter/open-interpreter…
- ComfyUI — 基于节点的AI图像生成 → http://github.com/comfyanonymous/ComfyUI…
- vLLM — 高性能LLM推理引擎 → http://github.com/vllm-project/vllm…
- llama.cpp — 几乎任何设备上运行LLM → http://github.com/ggml-org/llama.cpp…
- Transformers — Hugging Face的机器学习库 → http://github.com/huggingface/transformers…
- LlamaIndex — 将LLM与你的数据连接 → http://github.com/run-llama/llama_index…
保存这篇。第2部分明天发布。关注 @DivyanshT91162 以免错过。
ollama/ollama
来源:https://github.com/ollama/ollama
Ollama
开始使用开放模型构建。
下载
macOS
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
或手动下载 (https://ollama.com/download/Ollama.dmg)
Windows
irm https://ollama.com/install.ps1 | iex
或手动下载 (https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe)
Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
手动安装说明 (https://docs.ollama.com/linux#manual-install)
Docker
Ollama 官方 Docker 镜像 (https://hub.docker.com/r/ollama/ollama) ollama/ollama 可在 Docker Hub 上获取。
库
- ollama-python (https://github.com/ollama/ollama-python)
- ollama-js (https://github.com/ollama/ollama-js)
社区
- Discord (https://discord.gg/ollama)
- X (Twitter) (https://x.com/ollama)
- Reddit (https://reddit.com/r/ollama)
开始使用
ollama
系统会提示你运行一个模型,或将 Ollama 连接到现有智能体或应用,如 Claude Code、OpenClaw、OpenCode、Codex、Copilot 等。
编程
启动特定集成:
ollama launch claude
支持的集成包括 Claude Code (https://docs.ollama.com/integrations/claude-code)、Codex (https://docs.ollama.com/integrations/codex)、Copilot CLI (https://docs.ollama.com/integrations/copilot-cli)、Droid (https://docs.ollama.com/integrations/droid) 和 OpenCode (https://docs.ollama.com/integrations/opencode)。
AI 助手
使用 OpenClaw (https://docs.ollama.com/integrations/openclaw) 将 Ollama 转变为跨 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord 等的个人 AI 助手:
ollama launch openclaw
与模型聊天
运行并与 Gemma 4 (https://ollama.com/library/gemma4) 聊天:
ollama run gemma4
完整列表见 ollama.com/library (https://ollama.com/library)。
更多详情请查看快速入门指南 (https://docs.ollama.com/quickstart)。
REST API
Ollama 提供用于运行和管理模型的 REST API。
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
"model": "gemma4",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "为什么天空是蓝色的?"
}
],
"stream": false
}'
所有端点请参阅 API 文档 (https://docs.ollama.com/api)。
Python
pip install ollama
from ollama import chat
response = chat(model='gemma4', messages=[
{
'role': 'user',
'content': '为什么天空是蓝色的?',
},
])
print(response.message.content)
JavaScript
npm i ollama
import ollama from "ollama";
const response = await ollama.chat({
model: "gemma4",
messages: [{ role: "user", content: "为什么天空是蓝色的?" }],
});
console.log(response.message.content);
支持的后端
- llama.cpp (https://github.com/ggml-org/llama.cpp) 项目由 Georgi Gerganov 创立。
文档
- CLI 参考 (https://docs.ollama.com/cli)
- REST API 参考 (https://docs.ollama.com/api)
- 导入模型 (https://docs.ollama.com/import)
- Modelfile 参考 (https://docs.ollama.com/modelfile)
- 从源码构建 (https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/development.md)
社区集成
想要添加你的项目?请提交 Pull Request。
聊天界面
网页
- Open WebUI (https://github.com/open-webui/open-webui) — 可扩展的自托管 AI 界面
- Onyx (https://github.com/onyx-dot-app/onyx) — 连接的 AI 工作空间
- LibreChat (https://github.com/danny-avila/LibreChat) — 增强型 ChatGPT 克隆,支持多提供商
- Lobe Chat (https://github.com/lobehub/lobe-chat) — 现代聊天框架,带插件生态系统 (文档 (https://lobehub.com/docs/self-hosting/examples/ollama))
- NextChat (https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web) — 跨平台 ChatGPT UI (文档 (https://docs.nextchat.dev/models/ollama))
- Perplexica (https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica) — AI 驱动搜索引擎,开源 Perplexity 替代
- big-AGI (https://github.com/enricoros/big-AGI) — 专业人士的 AI 套件
- Lollms WebUI (https://github.com/ParisNeo/lollms-webui) — 多模型网页界面
- ChatOllama (https://github.com/sugarforever/chat-ollama) — 带知识库的聊天机器人
- Bionic GPT (https://github.com/bionic-gpt/bionic-gpt) — 本地部署的 AI 平台
- Chatbot UI (https://github.com/ivanfioravanti/chatbot-ollama) — ChatGPT 风格网页界面
- Hollama (https://github.com/fmaclen/hollama) — 极简网页界面
- Chatbox (https://github.com/Bin-Huang/Chatbox) — 桌面和网页 AI 客户端
- chat (https://github.com/swuecho/chat) — 团队聊天网页应用
- Ollama RAG Chatbot (https://github.com/datvodinh/rag-chatbot.git) — 使用 RAG 与多个 PDF 聊天
- Tkinter-based client (https://github.com/chyok/ollama-gui) — Python 桌面客户端
桌面
- Dify.AI (https://github.com/langgenius/dify) — LLM 应用开发平台
- AnythingLLM (https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm) — Mac、Windows 和 Linux 的多合一 AI 应用
- Maid (https://github.com/Mobile-Artificial-Intelligence/maid) — 跨平台移动和桌面客户端
- Witsy (https://github.com/nbonamy/witsy) — Mac、Windows 和 Linux 的 AI 桌面应用
- Cherry Studio (https://github.com/kangfenmao/cherry-studio) — 多提供商桌面客户端
- Ollama App (https://github.com/JHubi1/ollama-app) — 桌面和移动多平台客户端
- PyGPT (https://github.com/szczyglis-dev/py-gpt) — Linux、Windows 和 Mac 的 AI 桌面助手
- Alpaca (https://github.com/Jeffser/Alpaca) — Linux 和 macOS 的 GTK4 客户端
- SwiftChat (https://github.com/aws-samples/swift-chat) — 跨平台,包括 iOS、Android 和 Apple Vision Pro
- Enchanted (https://github.com/AugustDev/enchanted) — 原生 macOS 和 iOS 客户端
- RWKV-Runner (https://github.com/josStorer/RWKV-Runner) — 多模型桌面运行器
- Ollama Grid Search (https://github.com/dezoito/ollama-grid-search) — 评估和比较模型
- macai (https://github.com/Renset/macai) — macOS 客户端,支持 Ollama 和 ChatGPT
- AI Studio (https://github.com/MindWorkAI/AI-Studio) — 多提供商桌面 IDE
- Reins (https://github.com/ibrahimcetin/reins) — 参数调优和推理模型支持
- ConfiChat (https://github.com/1runeberg/confichat) — 注重隐私,可选加密
- LLocal.in (https://github.com/kartikm7/llocal) — Electron 桌面客户端
- MindMac (https://mindmac.app) — Mac 的 AI 聊天客户端
- Msty (https://msty.app) — 多模型桌面客户端
- BoltAI for Mac (https://boltai.com) — Mac 的 AI 聊天客户端
- IntelliBar (https://intellibar.app/) — macOS 的 AI 驱动助手
- Kerlig AI (https://www.kerlig.com/) — macOS 的 AI 写作助手
- Hillnote (https://hillnote.com) — Markdown 先行的 AI 工作空间
- Perfect Memory AI (https://www.perfectmemory.ai/) — 根据屏幕和会议历史个性化提高生产力的 AI
移动端
- Ollama Android Chat (https://github.com/sunshine0523/OllamaServer) — Android 上一键启动 Ollama
上面列出的 SwiftChat、Enchanted、Maid、Ollama App、Reins 和 ConfiChat 也支持移动平台。
代码编辑器与开发
- Cline (https://github.com/cline/cline) — VS Code 扩展,支持多文件/整个仓库编程
- Continue (https://github.com/continuedev/continue) — 任何 IDE 的开源 AI 代码助手
- Void (https://github.com/voideditor/void) — 开源 AI 代码编辑器,Cursor 替代
- Copilot for Obsidian (https://github.com/logancyang/obsidian-copilot) — Obsidian 的 AI 助手
- twinny (https://github.com/rjmacarthy/twinny) — Copilot 和 Copilot chat 替代
- gptel Emacs client (https://github.com/karthink/gptel) — Emacs 的 LLM 客户端
- Ollama Copilot (https://github.com/bernardo-bruning/ollama-copilot) — 将 Ollama 用作 GitHub Copilot
- Obsidian Local GPT (https://github.com/pfrankov/obsidian-local-gpt) — Obsidian 的本地 AI
- Ellama Emacs client (https://github.com/s-kostyaev/ellama) — Emacs 的 LLM 工具
- orbiton (https://github.com/xyproto/orbiton) — 无需配置的文本编辑器,支持 Ollama 标签补全
- AI ST Completion (https://github.com/yaroslavyaroslav/OpenAI-sublime-text) — Sublime Text 4 AI 助手
- VT Code (https://github.com/vinhnx/vtcode) — 基于 Rust 的终端编码代理,使用 Tree-sitter
- QodeAssist (https://github.com/Palm1r/QodeAssist) — Qt Creator 的 AI 编码助手
- AI Toolkit for VS Code (https://aka.ms/ai-tooklit/ollama-docs) — 微软官方 VS Code 扩展
- Open Interpreter (https://docs.openinterpreter.com/language-model-setup/local-models/ollama) — 计算机的自然语言界面
库与 SDK
- LiteLLM (https://github.com/BerriAI/litellm) — 100+ LLM 提供商的统一 API
- Semantic Kernel (https://github.com/microsoft/semantic-kernel/tree/main/python/semantic_kernel/connectors/ai/ollama) — 微软 AI 编排 SDK
- LangChain4j (https://github.com/langchain4j/langchain4j) — Java LangChain (示例 (https://github.com/langchain4j/langchain4j-examples/tree/main/ollama-examples/src/main/java))
- LangChainGo (https://github.com/tmc/langchaingo/) — Go LangChain (示例 (https://github.com/tmc/langchaingo/tree/main/examples/ollama-completion-example))
- Spring AI (https://github.com/spring-projects/spring-ai) — Spring 框架 AI 支持 (文档 (https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/chat/ollama-chat.html))
- LangChain (https://python.langchain.com/docs/integrations/chat/ollama/) 和 LangChain.js (https://js.langchain.com/docs/integrations/chat/ollama/) 含示例 (https://js.langchain.com/docs/tutorials/local_rag/)
- Ollama for Ruby (https://github.com/crmne/ruby_llm) — Ruby LLM 库
- any-llm (https://github.com/mozilla-ai/any-llm) — Mozilla 的统一 LLM 接口
- OllamaSharp for .NET (https://github.com/awaescher/OllamaSharp) — .NET SDK
- LangChainRust (https://github.com/Abraxas-365/langchain-rust) — Rust LangChain (示例 (https://github.com/Abraxas-365/langchain-rust/blob/main/examples/llm_ollama.rs))
- Agents-Flex for Java (https://github.com/agents-flex/agents-flex) — Java 智能体框架 (示例 (https://github.com/agents-flex/agents-flex/tree/main/agents-flex-llm/agents-flex-llm-ollama/src/test/java/com/agentsflex/llm/ollama))
- Elixir LangChain (https://github.com/brainlid/langchain) — Elixir LangChain
- Ollama-rs for Rust (https://github.com/pepperoni21/ollama-rs) — Rust SDK
- LangChain for .NET (https://github.com/tryAGI/LangChain) — .NET LangChain (示例 (https://github.com/tryAGI/LangChain/blob/main/examples/LangChain.Samples.OpenAI/Program.cs))
- chromem-go (https://github.com/philippgille/chromem-go) — Go 向量数据库,支持 Ollama 嵌入 (示例 (https://github.com/philippgille/chromem-go/tree/v0.5.0/examples/rag-wikipedia-ollama))
- LangChainDart (https://github.com/davidmigloz/langchain_dart) — Dart LangChain
- LlmTornado (https://github.com/lofcz/llmtornado) — 多种推理 API 的统一 C# 接口
- Ollama4j for Java (https://github.com/ollama4j/ollama4j) — Java SDK
- Ollama for Laravel (https://github.com/cloudstudio/ollama-laravel) — Laravel 集成
- Ollama for Swift (https://github.com/mattt/ollama-swift) — Swift SDK
- LlamaIndex (https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/llm/ollama/) 和 LlamaIndexTS (https://ts.llamaindex.ai/modules/llms/available_llms/ollama) — LLM 应用的数据框架
- Haystack (https://github.com/deepset-ai/haystack-integrations/blob/main/integrations/ollama.md) — AI 管道框架
- Firebase Genkit (https://firebase.google.com/docs/genkit/plugins/ollama) — Google AI 框架
- Ollama-hpp for C++ (https://github.com/jmont-dev/ollama-hpp) — C++ SDK
- PromptingTools.jl (https://github.com/svilupp/PromptingTools.jl) — Julia LLM 工具包 (示例 (https://svilupp.github.io/PromptingTools.jl/dev/examples/working_with_ollama))
- Ollama for R - rollama (https://github.com/JBGruber/rollama) — R SDK
- Portkey (https://portkey.ai/docs/welcome/integration-guides/ollama) — AI 网关
- Testcontainers (https://testcontainers.com/modules/ollama/) — 基于容器的测试
- LLPhant (https://github.com/theodo-group/LLPhant?tab=readme-ov-file#ollama) — PHP AI 框架
框架与智能体
- AutoGPT (https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT/blob/master/docs/content/platform/ollama.md) — 自主 AI 智能体平台
- crewAI (https://github.com/crewAIInc/crewAI) — 多智能体编排框架
- Strands Agents (https://github.com/strands-agents/sdk-python) — AWS 的模型驱动智能体构建
- Cheshire Cat (https://github.com/cheshire-cat-ai/core) — AI 助手框架
- any-agent (https://github.com/mozilla-ai/any-agent) — Mozilla 的统一智能体框架接口
- Stakpak (https://github.com/stakpak/agent) — 开源 DevOps 智能体
- Hexabot (https://github.com/hexastack/hexabot) — 对话式 AI 构建器
- Neuro SAN (https://github.com/cognizant-ai-lab/neuro-san-studio) — 多智能体编排 (文档 (https://github.com/cognizant-ai-lab/neuro-san-studio/blob/main/docs/user_guide.md#ollama))
RAG 与知识库
- RAGFlow (https://github.com/infiniflow/ragflow) — 基于深度文档理解的 RAG 引擎
- R2R (https://github.com/SciPhi-AI/R2R) — 开源 RAG 引擎
- MaxKB (https://github.com/1Panel-dev/MaxKB/) — 即用型 RAG 聊天机器人
- Minima (https://github.com/dmayboroda/minima) — 本地或完全本地 RAG
- Chipper (https://github.com/TilmanGriesel/chipper) — 带 Haystack RAG 的 AI 界面
- ARGO (https://github.com/xark-argo/argo) — Mac/Windows/Linux 上的 RAG 和深度研究
- Archyve (https://github.com/nickthecook/archyve) — 支持 RAG 的文档库
- Casibase (https://casibase.org) — 带 RAG 和 SSO 的 AI 知识库
- BrainSoup (https://www.nurgo-software.com/products/brainsoup) — 原生客户端,支持 RAG 和多智能体自动化
机器人与消息
- LangBot (https://github.com/RockChinQ/LangBot) — 多平台消息机器人,带智能体和 RAG
- AstrBot (https://github.com/Soulter/AstrBot/) — 多平台聊天机器人,带 RAG 和插件
- Discord-Ollama Chat Bot (https://
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