Github 今日推荐 AI工具系统提示大揭秘！7500+行代码全公开，开发者必看！

最新推荐文章于 2025-12-06 03:26:38 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-06 03:26:38 发布 · 1.6k 阅读 · 7 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#github #人工智能

今日推荐：system-prompts-and-models-of-ai-tools

这是一个收集并分析多种AI工具（如Cursor、Devin、Replit Agent等）系统提示和内部模型的GitHub仓库，包含超过7000行代码的详细解析。公⭐众⭐号：开源热榜

1system-prompts-and-models-of-ai-tools

  • 今日星标

    860

  • 总星标数

    62688

https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools

open-sourceaivscodetraedevincursorboltcopilotv0windsurfreplitlovablegithub-copilotdevinaisystem-promptscursoraiwindsurf-aitrae-idetrae-aicluely

这个项目收集了多个热门AI工具（如Cursor、Devin、Replit Agent等）的系统提示词和内部模型，包含超过7000行代码和配置信息，帮助开发者了解这些工具的工作原理。所有内容由作者手动提取或整理自开源项目，部分来自官方版本。项目还提供了安全建议，并支持通过捐款或加密货币来持续更新和维护。

2ottomator-agents

  • 今日星标

    572

  • 总星标数

    2992

  • 主要语言

    Python

https://github.com/coleam00/ottomator-agents

这个项目是 oTTomator 推出的 Live Agent Studio 平台的开源 AI 智能体集合，里面包含了各种前沿的 AI 助手代码和工作流程。平台的目标是让大家学习和使用 AI 技术，既能自己动手实现这些智能体，也能直接拿来解决实际问题。所有智能体都是开源的，社区可以一起改进和分享。使用这些 AI 助手需要消耗平台代币（初始会免费赠送），因为背后需要支付大模型和 API 的成本。未来这里会成为探索 AI 应用的热门社区，还会加入更多新工具和教程。

3twenty

  • 今日星标

    425

  • 总星标数

    30815

  • 主要语言

    TypeScript

https://github.com/twentyhq/twenty

reactjavascriptgraphqlopen-sourcesalesmarketingtypescriptwebreactjspostgresqlcrmmonorepocustomerhacktoberfestcrm-systemnestjsgood-first-issue

Twenty 是一个开源 CRM（客户关系管理）系统，旨在提供一个现代化、可自由定制的 Salesforce 替代方案。它由社区驱动，专注于解决传统 CRM 价格昂贵、数据封闭的问题，同时借鉴了 Notion、Airtable 等工具的友好用户体验。Twenty 支持个性化布局、自定义对象和字段、权限管理、自动化工作流等功能，技术栈基于 TypeScript、N

最低0.47元/天 解锁文章
opentrending
关注
揭秘！提示工程架构师引领的提示系统开发者社区运营之道
AI 原生应用开发的博客
09-08 639
很多社区的误区是：把“提示工程社区”做成“提示词技巧分享群”——每天发“10个爆款提示词”“ prompt 高阶技巧”，但开发者学完后还是不知道“如何用这些技巧解决自己的问题”。提示工程架构师的第一个动作，是用“系统思维”重新定义社区的核心价值社区的价值，不是“教你写提示词”，而是“让你参与共建一套可复用的提示系统生态”模块库：可复用的提示词模块（比如“用户意图识别模块”“风格控制模块”）；工具链：辅助设计、调试、优化提示系统的工具（比如“提示词效果分析工具”“合规检查工具”）；场景案例。
10大AI原生应用工具推荐：2024年开发者必备神器
AI 算法实战派
07-27 1266
本文专为前端/后端开发者、AI工程师、全栈开发者打造，聚焦2024年最值得关注的AI原生工具。这些工具不是“传统工具+AI插件”，而是从产品设计第一天就将大模型、智能体等AI能力作为核心逻辑，能彻底改变开发者的工作方式（比如从“手动敲代码”到“用自然语言下指令”）。本文将按“工具分类→核心功能→使用场景→真实案例”的逻辑展开，先解释“AI原生应用”的定义，再逐一介绍10款工具（附代码示例和操作截图），最后总结如何选择适合自己的工具。传统工具时代。
【亲测免费】 LMCache：加速大规模语言模型服务的关键
gitblog_00182的博客
03-27 1006
在现代人工智能领域，大规模语言模型（LLM）已成为处理复杂自然语言任务的核心技术。然而，LLM的高延迟和低吞吐量问题一直是技术从业者面临的挑战。LMCache，一个专门为LLM设计的缓存引擎扩展，提供了一个创新的解决方案，旨在减少响应时间（TTFT）并提升系统吞吐量。 ## 项目介绍 LMCache的核心概念是将可重用的文本键值对（KV cache）存储在多个位置（包括GPU、CPU DRAM...
【开源项目】当大模型推理遇上“性能刺客”：LMCache 实测手记
qq_34598061的博客
06-21 1682
LMCache 是一个 LLM 服务引擎扩展，用于减少 TTFT 并提高吞吐量 ，尤其是在长上下文场景下。通过将可重用文本的 KV 缓存存储在各个位置，包括 （GPU、CPU DRAM、本地磁盘），LMCache 在任何服务引擎实例中重用任何重用文本（不一定是前缀）的 KV 缓存。因此，LMCache 节省了宝贵的 GPU 周期，减少了用户响应延迟。
LMCache 实现细节与数据流转完全解析
jack.li的博客
11-06 968
LMCache是一个高效的大语言模型KV缓存系统，采用分层架构设计，包含核心引擎、存储管理和GPU连接器。其主要功能包括将KV缓存从GPU提取到CPU/磁盘/远程存储，并按token分块（默认256）哈希存储。检索时支持前缀匹配和部分命中，通过异步存储优化性能。系统提供与主流推理框架的集成接口，支持多级存储后端，显著提升LLM推理效率。
【亲测免费】 LMCache安装与配置指南
gitblog_00286的博客
04-03 1899
LMCache 是一个为大型语言模型（LLM）设计的缓存服务引擎扩展，它的主要目的是减少响应时间（TTFT）和提高吞吐量，尤其是在长上下文场景下。LMCache 通过在 GPU、CPU DRAM 和本地磁盘等多个位置存储可重用文本的键值（KV）缓存，实现了在任何服务引擎实例中重用任何重用文本的 KV 缓存。这样，LMCache 可以节省宝贵的 GPU 周期，并减少用户响应延迟。 该项目主要使用 ...
使用 ollama 部署本地模型，零基础入门到精通，非常详细收藏我这一篇就够了
m0_65555479的博客
08-15 3180
在本地启动并运行大型语言模型。运行Llama 2，Code Llama和其他模型。自定义并创建您自己的。
【免费下载】 Mooncake与LMCache整合：构建高性能KVCache大模型服务系统
gitblog_01000的博客
06-11 869
在大型语言模型(LLM)服务领域，KVCache(键值缓存)技术已成为提升推理效率的关键。Mooncake和LMCache作为该领域的两个重要项目，通过深度整合实现了性能的显著提升。 Mooncake最初是为知名大模型聊天服务Kimi设计的服务平台，采用KVCache为中心的分布式架构，通过分离Prefill(预填充)和Decode(解码)操作并优化KVCache重用，大幅提升了系统吞吐量。经过...
《开发者必备！效率工具大揭秘》，常用CLI工具与VS Code插件详解，提升开发效率与代码质量的最佳实践
07-08
Tabnine利用AI技术实现了智能代码补全。 适合人群：具有一定编程基础，尤其是前端开发人员和使用VS Code作为主要IDE的开发者。 使用场景及目标：①CLI工具适用于项目初期搭建、开发过程中以及项目结束后的维护；②VS...
2025年全栈开发火力全开：AI开发工具最爱的技术栈大揭秘！
surfirst的博客
03-01 1844
**摘要：** AI开发工具正改变软件开发，选择合适技术栈是关键。基于Web的工具（如v0.dev）适合原型设计，推荐React+Supabase；基于VSCode的工具（如Cursor）适合维护，推荐Next.js+Supabase+Vercel。零基础开发者可从Next.js、Supabase入手，AI辅助下快速实现全栈开发，提升效率！
vllm核心引擎逻辑和kvcache和lmcache
Lt_jue的博客
04-09 1136
vllm的核心引擎逻辑梳理
大模型缓存系统 LMCache，知多少 ？
jike007gt的博客
06-23 731
众所周知，无论大型语言模型（LLMs）变得多么智能，在读取外部文本、视频等上下文信息时，依然面临推理速度慢、成本高昂的核心问题。LMCache 正是为了解决这一痛点而设计——基本思想是：每一段文本，模型只需读取一次。在真实应用中，大量数据往往是被重复读取的。无论是热门书籍、历史对话记录，还是新闻报道等内容，都会在不同请求中多次出现。这正印证了“帕累托法则”中的经典理念：20% 的知识内容被使用了 80% 的时间。
LMCache 开源项目使用教程
gitblog_00479的博客
04-03 1029
LMCache 是一个为大型语言模型（LLM）设计的缓存服务引擎扩展，它的目的是减少服务响应时间（TTFT）并提高吞吐量，特别是在长上下文场景下。LMCache 能够在 GPU、CPU DRAM 和本地磁盘等多种位置存储可复用的文本的键值（KV）缓存，从而在任何服务引擎实例中复用任何已复用文本的 KV 缓存（不仅限于前缀）。这样，LMCache 可以节省宝贵的 GPU 周期，并减少用户的响应延迟。...
LMCache 大模型加速利器
jack.li的博客
11-06 715
LMCache技术文档合集解析 摘要： 本文档集合详细介绍了LMCache框架的核心技术内容，包含四篇深度技术文章。第一篇全面解析LMCache架构与二次开发指南；第二篇提供NPU适配完整方案；第三篇深入探讨P2P GPU通信技术；第四篇分析Python替代CUDA Kernel的可行性。文档覆盖从基础概念到高级优化的全链路技术要点，特别适合希望深入理解LMCache框架并进行定制开发的工程师。每篇文章均包含清晰的阅读指引和耗时预估，其中NPU适配和P2P通信两篇为重点推荐内容，包含大量实战代码示例和性能优
提升 LLM 推理效率的秘密武器：LM Cache 架构与实践
2403_87082399的博客
08-17 1101
LM Cache 是以记忆机制提升 LLM 系统性能的有效路径。通过缓存 prompt、token 或 KV 状态，系统能以更低延迟、更高吞吐显著缩减成本，广泛用于聊天机器人、内容生成、代码辅助、RAG 等核心场景。如果你正在构建或优化 LLM 推理服务，LM Cache 无疑值得你纳入技术架构考量中。
NanoKVM项目贡献指南：如何参与开源社区开发
最新发布
gitblog_00250的博客
12-06 1017
想要为**NanoKVM开源项目**贡献代码但不知从何入手？这份完整的**NanoKVM贡献指南**将为你指明方向！无论你是新手开发者还是经验丰富的程序员，都能在这里找到适合自己的参与方式。🚀 ## 💡 为什么你应该参与NanoKVM开发？ **NanoKVM**是一个基于RISC-V架构的紧凑型IP-KVM设备，让你能够像坐在电脑前一样远程访问和控制计算机。参与这个项目不仅能够： -
LMCache远程缓存访问：跨节点数据共享的高效实现方案
gitblog_00479的博客
10-04 1077
在长上下文大模型推理场景中，跨节点的缓存共享是提升性能的关键技术。LMCache通过精心设计的远程缓存访问机制，实现了分布式环境下KV缓存的高效共享，使长上下文LLM推理速度提升10倍、成本降低10倍。本文将深入剖析LMCache远程缓存访问的实现方案，包括核心架构、关键技术及实际应用案例。 ## 远程缓存架构概览 LMCache的远程缓存系统采用分层架构设计，主要由客户端接口、网络传输层、序...
Cloud Custodian Docker部署终极指南：cask工具简化容器化运行
gitblog_01177的博客
12-03 822
在云原生时代，容器化部署已成为企业级应用的标准实践。Cloud Custodian作为业界领先的云资源管理工具，通过Docker部署可以大大简化环境配置和运维复杂度。本文将为您详细介绍如何使用cask工具快速实现Cloud Custodian的Docker容器化运行。 [![Cloud Custodian Logo](https://raw.gitcode.com/gh_mirrors/cl/c
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值