简介

本文精选三个GitHub热门开源项目：Claude代码逆向分析工具，揭示AI巨头核心架构；Windows-MCP系统控制助手，实现AI原生操作Windows；以及智能求职投递系统，自动化简历投递与岗位分析。这些项目展示了AI技术的实际应用价值，为开发者提供了学习和实践大模型技术的优质资源。

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嗨喽各位宝子！又到开源项目盘点的时间了，公众号每天都会送上3款GitHub 开源项目，供大家学习使用！

一、analysis_claude_code

GitHub上这个逆向项目彻底炸了，claude code已狂飙到9640STAR，你知道他们牛到什么程度？用Claude自己来反编译claude的源码，5万行混淆JS代码，3个月时间全部破译，他们就把AI巨头的核心架构偷了个精光。更疯狂的是发现了H2A异步引擎，每秒处理1万条消息，零延迟直接碾压，还有WU2智能压缩，能把92%的AI记忆高效压缩，6层安全防护，全被扒了个底朝天。不只是代码分析，完整技术文档、系统架构图、实现蓝图应有尽有。

https://github.com/shareAI-lab/analysis_claude_code

二、Windows-MCP

它是可以帮你操作Windows的MCP，你知道他牛到什么程度？它让AI直接接管你的Windows系统，不是模拟点击，是真正的原声控制。打开浏览器查询天气预报，打开word，打开邮箱，整理文件，启动软件，一句话全搞定，响应速度0.7秒，你话音刚落就执行完了，更厉害的是兼容性逆天，从老古董WIN7到最新WIN11，统统支持，不只是点击拖拽，还能执行复杂指令、批量处理，就像有了私人助理，chatGPT、claude, 随便接入，任何大模型都能用。

https://github.com/CursorTouch/Windows-MCP

三、get-jobs

GitHub上这个自动投简历项目真的太炸裂了，它跟传统手动投递真不一样，用AI技术帮你智能投简历，它支持boss直聘、猎聘、拉钩、51job、智联这些主流平台，它还会自动过滤不活跃HR、猎头岗位，自动更新黑名单企业，避免重复投递不合适的公司、以及避免外包公司，投完后通过微信推送结果，让你及时跟进。另外，AI还会分析每个岗位描述，然后生成个性化的打招呼内容。以前手动投递确实累，一个个平台切换、复制、粘贴，现在同样时间能投更多岗位，针对性还更强，重点是完全开源，工具只是辅助，关键还得提升自己能力。

https://github.com/loks666/get_jobs

四、AI大模型学习和面试资源

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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