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GitHub 热榜项目 - 周榜(2026-08-22)

共发现热门项目： 16 个Token赞助前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。这周gtihub热榜，明显聚焦 AI 基础设施与本地化部署：Agent 记忆、上下文数据库、模型路由与多供应商兼容成为主线，配套出现小模型端侧推理、Mac / Apple Silicon 优化和本地训练工具，说明行业正从单点应用转向可复现、可迁移、可控成本的工程

 CoderJia
2026-08-22 11:21:14

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 34

#github #AI
第239篇视觉SLAM前端之特征提取——ORB/SIFT/SuperPoint对比

本文介绍了视觉SLAM前端中的特征提取技术，重点对比了ORB、SIFT和SuperPoint三种主流方法。SIFT具有优秀的尺度和旋转不变性但计算量大；ORB在速度与精度间取得平衡，成为SLAM主流选择；SuperPoint通过深度学习获得更优特征但需要GPU支持。文章从区分度、稳定性和速度三个维度分析了特征点的选择标准，并针对SLAM应用场景给出了工程实践建议：控制特征点数量、保证均匀分布、分层

 郑伟强dev
2026-08-22 05:01:09

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 3

#算法 #人工智能 #github +4
人工智能70年：繁荣与萧条周期的14个启示

德意志银行研究院主题策略师Adrian Cox在最新报告中指出，AI的70年历程充满繁荣与萧条的交替，而当前这轮投资与估值热潮，正在重演历史上多次出现的技术革命范式。与此密切相关的是，AI的进步速度已超越摩尔定律。以对数坐标呈现训练算力的历史数据，可以清晰看出，自1956年至今，用于训练主要AI系统的算力增长跨越了数十个数量级，而线性图表的视觉呈现则几乎将这一趋势完全掩盖。报告援引数据显示，目前美

 中國龍在廣州
2026-08-21 11:15:00

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#人工智能 #大数据 #github +4
GitHub万星神器！Coqui TTS：免费、多语言、能克隆你声音的AI，还要什么付费服务？

在文本转语音（TTS）领域，商业服务长期占据主导地位，每月高昂的费用和网络依赖让许多开发者望而却步。今天要介绍的Coqui TTS（代号🐸TTS）正是打破这一局面的开源利器。Coqui TTS 是一个功能完整、生产可用的深度学习TTS库，由原Mozilla TTS团队核心成员创建。它不仅支持1100+语言的预训练模型，还集成了ⓍTTSv2、YourTTS、VITS、Bark等最新架构，完全免费、

小妖同学学AI
2026-08-20 20:30:27

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 1

#github #人工智能
Hugging Face Optimum 源码静态评测：模型部署优化框架的工程结构与验证边界

摘要 Hugging Face Optimum 是一个专注于深度学习模型推理优化与硬件适配的开源框架。本次静态评测基于提交 787038e023d43f52fa599a71e5b0d0416d5c5c5f，对项目工程结构进行源码级分析。结果显示：代码主要围绕模型导出、量化、图优化和硬件适配等核心功能构建项目采用清晰的模块化设计，包含命令行入口、任务处理、并行化优化等分层结构识别出74个Pyt

TunerT_TQ
2026-08-20 00:30:00

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 19

#github #开发语言 #人工智能
超级智能来了以后，谁来治理它

如果规则是公开的、客观的，而且能够约束最强的参与者，那么制度本身也可以成为一种制衡力量。因为超级智能一旦真的具有巨大的经济、科研和社会能力，谁能够使用它，谁能够决定它怎样发布，本身就会影响整个社会的资源分配。如果因为人工智能存在风险，就把最先进的模型永久锁在极少数实验室和机构里，那么这种治理方式本身也可能带来新的问题。而是人工智能进入一个新的阶段以后，个人、企业、政府、开放生态和公共制度之间，应该

 中國龍在廣州
2026-08-19 11:15:00

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 4

#人工智能 #大数据 #github +2
第122篇自定义消息类型——rosidl与接口设计

本文详细讲解了ROS2中自定义消息类型的完整流程和设计原则。主要内容包括：1）创建步骤：编写.msg文件、配置CMakeLists.txt和package.xml；2）设计原则：单一职责、使用标准类型、包含Header、版本控制等；3）跨语言使用方式（Python/C++）；4）版本兼容性管理建议。文章强调自定义消息是ROS2开发的基本功，建议开发者通过实践掌握消息定义、编译和使用的完整流程，并注

 郑伟强dev
2026-07-29 00:13:18

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 8

#c++#开发语言 #算法 +4
【无标题】

《诗海》是一个纯前端实现的古诗词阅读器开源项目，收录34.4万首古诗词，采用无框架、无构建的极简技术方案。核心特色包括：单HTML文件承载全站功能，两级索引实现高效数据加载（首屏仅18KB），支持智能搜索/分页加载/主题切换等功能；同步提供微信小程序版本，数据通过云函数分发。项目基于MIT协议开源，数据源自chinese-poetry仓库，通过Python预处理后分块存储，采用Canvas生成分享

 Ethan_Teng
2026-08-17 15:23:20

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#python #java #javascript +4
AI与深度学习：从原理到应用

深度学习是人工智能领域过去十年最激动人心的突破。从识别一张图片中的猫，到与人类进行流畅对话，再到辅助医生拯救生命，深度学习正在不断拓展机器能力的边界。它不是魔法，而是数学、算法和数据的精妙结合。理解深度学习的基本原理，不仅能帮助我们更好地使用这些工具，也能让我们在这个AI驱动的时代中，做出更明智的判断和选择。未来已来，而深度学习正是那扇通往未来的大门。

笨鸟先飞，勤能补拙
2026-08-17 11:04:42

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 7

#人工智能 #github #深度学习 +4
大模型安全与智能体对抗实战：从提示词风险到执行级安全控制的全景架构

摘要（149字）：《大模型安全与智能体攻防进阶》专栏聚焦工业级AI安全对抗体系，以Agentic Botnet僵尸网络攻防为核心场景，提出动态防御框架。通过供应链投毒检测→诱饵诱捕→分布式熔断三层防护链，结合A1-A5仲裁协议与执行护栏（如数据最小可见性、硬隔离Harness关卡），解决智能体协作中的权限穿透与上下文越权风险。全专栏以统一威胁模型（CASE-DEF-0007）贯穿9期内容，涵盖攻

 TunerT_TQ
2026-08-17 07:42:55

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 30

#安全 #架构 #github +1
复现Github深度学习项目：在算家云从选GPU到跑通PyTorch的完整流程

第一次使用云 GPU，比较稳的顺序是：先看项目环境要求，再选匹配镜像；连接后先做环境体检；用最小样例跑通；最后才上传完整数据、扩大 batch size 或开始长时间训练。这样做不一定让每个项目一次成功，但至少能把问题缩小到显卡、驱动、Python 环境、项目依赖、数据路径或存储规则中的某一层，排查起来会轻松很多。

student_upupgpu
2026-08-16 19:30:54

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 18

#深度学习 #github #pytorch
Python 异步编程高级应用指南

异步编程是 Python 中一种强大的编程范式，它允许我们在等待IO操作完成时执行其他任务，从而提高程序的性能和响应速度。通过掌握异步编程的高级应用，我们可以编写更加高效、响应速度更快的代码。在实际应用中，异步编程可以用于Web服务器、爬虫、数据库操作等多种场景，大大提高代码的效率和响应速度。希望本文对你理解和应用 Python 异步编程有所帮助！

第一程序员
2026-04-27 21:59:16

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 7

#rust #github #python
Python消息队列实战：Kafka与Confluent深度解析

高性能：优化的C扩展实现完整功能：支持所有Kafka特性生产者/消费者：支持消息生产和消费分区支持：支持分区和副本事务支持：支持事务性消息Confluent Kafka为Python开发者提供了强大的Kafka操作能力。通过高性能的C扩展实现和完整的功能，Confluent Kafka使得消息队列开发变得非常高效。从Rust开发者的角度来看，Confluent Kafka比Rust的rdkafka

第一程序员
2026-05-15 20:16:00

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 8

#rust #github #python
Wpomniagent（WP 万灵智体）首个正式版发布

WP万灵智体(WPOmniAgent)是一款WordPress自主AI运维系统，首个正式版于2026年7月发布。核心功能包括：支持10+AI模型(DeepSeek、GPT-4o等)，提供PHP代码执行、文件管理、自动文章撰写等15+工具；实现系统级定时任务、多角色协同工作；具备自学习能力，可动态创建新工具；内置完整安全审计和SEO优化功能。系统采用模块化架构，支持多语言界面和会话管理，为WordP

dddds22
2026-07-17 06:10:54

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 5

#github #自动化 #人工智能
Python 数据科学实战：从数据到洞察

Python数据科学是一个强大的工具，它可以帮助我们从数据中提取有价值的洞察。通过掌握Python数据科学的核心概念和最佳实践，我们可以解决各种复杂的问题，从预测房价到客户 churn 分析。预测分析客户细分欺诈检测推荐系统图像识别自然语言处理通过不断学习和实践，我们可以掌握Python数据科学的精髓，构建更加准确、高效的数据分析和机器学习模型。

第一程序员
2026-05-07 12:35:04

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 12

#rust #github #python
实习生拍桌子：“为啥我Tool越多，Agent成功率反而下降？主管你帮我看看“，我和实习生一起调研后，才发现有这么多的影响因素

我带的实习生上周跑来找我，表情挺激动的，说他做的Agent系统越改越不对劲。他原本的思路很简单——功能不够就加Tool嘛，搜索一个不够就加三个，文件读写不够再加数据库操作，加到最后手上差不多有五六十个Tool。

小天才学习机打游戏
2026-06-05 11:45:08

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 9

#java #开发语言 #github +4
Python 网络编程实战：构建可靠的网络应用

Python的网络编程能力非常强大，从基本的套接字编程到高级的Web框架，都提供了丰富的工具和库。通过掌握这些知识，我们可以构建各种网络应用，从简单的客户端工具到复杂的分布式系统。构建Web应用和API服务开发客户端工具和脚本创建分布式系统和微服务实现实时通信应用开发网络爬虫和数据采集工具通过不断学习和实践，我们可以掌握Python网络编程的精髓，构建更加可靠、高效的网络应用。

第一程序员
2026-05-07 12:30:04

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 8

#rust #github #python
【论文阅读】Agent 记忆机制（18）：MemCon——将记忆访问变成可在线学习的控制过程

应该保存什么？应该如何组织已经保存的记忆？Mem0 关注事实记忆的新增、修改、删除和忽略；A-MEM 关注记忆之间如何建立动态关联；G-Memory 使用图结构组织任务经验和推理规则；Voyager 将成功轨迹抽象成可以复用的技能；MemoryBank 通过遗忘机制控制记忆的生命周期。这些方法都在改进记忆本身，但在实际 Agent 系统中，还有一个容易被忽视的问题：即使记忆库中已经保存了正确经验，

weixin_45642847
2026-07-24 21:02:47

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 5

#论文阅读 #学习 #github +2
ACI（Agent Capability Interface）：安卓本地智能体能力接口框架深度解析

摘要： ACI（智能体能力接口）是ZorvAI项目的核心框架，旨在将安卓应用功能转化为AI可调用的本地工具，实现全链路设备内执行（通过Android Binder IPC）。其架构分为控制端（ZorvAI）与受控端（应用服务），支持动态发现、跨进程调用及五层鉴权机制，关键能力包括浏览器控制（如页面抓取、脚本执行）和本地HTTP请求（访问局域网设备）。技术价值在于：1）隐私与低延迟（数据不出设备）；

exegg
2026-08-05 17:33:34

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 20

#android #python #kafka +3
从 0 学习 Alibaba Open Code Review（九）：为 Code Review Agent 增加风险分级

第八篇已经把 Code Review Agent MVP 的 V1 跑通了。Git diff↓↓↓也就是说，第八篇解决的是“能不能跑起来”的问题。但是只生成报告还不够。哪些问题最严重？哪些问题应该优先修？哪些只是建议？所以第九篇开始给 Agent MVP 增加一个新能力：风险分级。本篇完成了 Code Review Agent MVP 的风险分级能力。新增。为每条 OCR comment 增加se

郝同学今天做大做强了吗
2026-07-08 12:54:10

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 11

#学习 #github
Meta首个Agent生图模型登场，空降竞技场第二

Muse Image 在生成图像时可以使用多种工具。首先是编写代码。在训练过程中，该模型学会了通过写代码来生成精准的图表和二维码。Meta 旗下的超智能实验室 Meta Superintelligence Labs 推出了图像生成模型 Muse Image，并同步预览了 Muse Video。目前，Muse Image 已经接入 Meta AI 应用、网页端以及部分地区的社交平台，Muse Vid

模型启动机
2026-07-08 10:24:45

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 5

#人工智能 #python #算法 +2
Python微服务架构：从单体到分布式的演进

独立部署：每个服务可以独立部署和升级松耦合：服务之间通过API通信独立团队：每个服务由独立团队负责技术多样性：不同服务可以使用不同技术栈可扩展性：可以独立扩展每个服务Python提供了强大的微服务开发能力。通过FastAPI、Flask等框架，可以轻松构建高性能的微服务架构。从Rust开发者的角度来看，Python的微服务生态更加成熟和易用。在实际项目中，建议合理设计微服务边界，并注意服务间通信和

 第一程序员
2026-05-21 23:52:25

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 4

#rust #github #python
AI 驱动的命令行工具：从 CLI 到智能 Agent 的构建实践

AI 驱动的 CLI 工具将"指令-执行"模式升级为"意图-翻译-执行-反馈"循环。落地建议：第一，简单翻译任务用单次 LLM 调用，多步骤任务才启动 Agent 循环；第二，危险命令黑名单 + 用户确认是安全底线，不能省略；第三，Agent 在沙箱环境中执行，限制文件系统和网络访问；第四，每步验证执行结果，LLM 幻觉生成的错误命令必须被捕获和纠正。智能 CLI 不是让用户不再学命令行，而是让命

 第一程序员
2026-06-19 10:09:17

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 16

#rust #github #python
Google ｜Kubernetes 源码静态评测：从 17,887 个源文件看清云原生平台的架构与治理能力

本文对Kubernetes源码进行了静态分析，结果显示：项目规模：共17,887个源文件，其中99.9%为Go语言实现架构特征： 10个一级模块构成清晰目录结构 cmd目录包含主要组件入口 pkg目录实现核心逻辑 staging目录提供模块化API边界工程治理证据：发现30个构建/依赖配置线索识别100个测试文件存在交付自动化与供应链追踪配置分析价值：可作为工程尽调参考支持后续验

 TunerT_TQ
2026-08-16 08:27:56

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 10

#云原生 #kubernetes #架构 +2
[特殊字符] 嘘！别声张！我用这 10 个“查无此人“的免费开发神器，把 5000 块月账单干到了 0，故事完整版

摘要：独立开发者阿杰如何用10个免费工具实现零成本运营本文讲述了一位27岁的独立开发者阿杰如何通过发掘10个鲜为人知的免费工具，将他月支出5000多元的云计算账单降为0元的故事。阿杰开发的短链工具FlashBuck面临高昂的云服务费用，迫使他踏上"GitHub考古"之旅，发现了包括Zeabur（万能部署平台）和Turso（边缘数据库）在内的优质免费替代方案。这些工具不仅解决了他的成本问题，还带来

 weixin_56622231
2026-03-06 00:19:16

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 4

#人工智能 #github #python +3
Python数据清洗与预处理

最近在学习数据科学的过程中，我发现数据清洗与预处理是数据分析和机器学习的重要环节。作为一个从后端转 Rust 的萌新，我认为了解 Python 的数据清洗与预处理技术是非常有必要的，它可以帮助我们处理和准备数据，为后续的分析和建模做准备。Python 提供了多种库和工具来进行数据清洗与预处理，如 pandas、NumPy、scikit-learn 等。今天，我就来分享一下 Python 数据清洗与

 第一程序员
2026-04-11 11:42:53

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 7

#github #python
Python自动化办公：提升工作效率的利器

Python在自动化办公方面非常强大，能够大大提高工作效率。作为一个非科班转码者，我深刻体会到学习Python自动化办公的重要性。我的学习过程并不是一帆风顺的，遇到了很多困难和挫折，但通过不断地实践和学习，我逐渐掌握了Python自动化办公的各种技巧。保持学习，保持输出。虽然现在我还是个菜鸡，但我相信只要坚持，总有一天能成为真正的「第一程序员」！

第一程序员
2026-03-29 09:45:44

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 74

#github #python
Python与Rust性能对比分析

最近在学习 Rust 的过程中，我经常听到人们讨论 Rust 的性能如何优异，比 Python 快多少多少倍。作为一个从后端转 Rust 的萌新，我对这个问题非常好奇，于是决定自己做一些测试，对比 Python 和 Rust 的性能差异。今天就来分享一下我的测试结果和分析，希望能帮到和我一样的萌新们。通过测试和分析，我们可以看到 Rust 在大多数性能测试中都比 Python 快很多，尤其是在计算

 第一程序员
2026-04-09 23:23:08

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 12

#github #python
从 140K Star GitHub 仓库看 Agent 系统 Prompt 应该怎么写

从这个 GitHub 仓库可以看到，成熟 Agent Prompt 的重点不是华丽表达，而是具体、可执行、可检查的工作规范。问题作用角色是否清楚明确它是回答问题，还是直接完成任务工具是否清楚明确它能用什么工具，什么时候使用流程是否清楚避免跳过读取、修改、验证和纠错步骤验收是否清楚明确做到什么程度才算完成对于研究生课题组而言，这个主题的启发是：以后无论是写论文调研 Agent、代码 Agent，还是

 1830swu
2026-06-23 20:57:43

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 6

#github
【论文阅读】Agent 记忆机制（31）：MemAgent——通过强化学习让固定长度记忆处理百万级长文本

随着大语言模型上下文窗口不断扩展，很多人会自然地认为：只要上下文足够长，模型就能记住并利用所有信息。但在实际的 Agent 系统中，“能够放进去”和“能够有效使用”是两件不同的事情。计算成本快速增长标准 Transformer 的注意力计算复杂度会随着序列长度增加而迅速上升。即使模型理论上支持超长上下文，推理延迟和显存占用也可能难以接受。信息利用能力下降重要信息虽然仍然位于上下文窗口中，但模型不一

 weixin_45642847
2026-08-06 23:08:41

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 14

#论文阅读 #github #人工智能 +2
【论文阅读】Agent 记忆机制（1）：A-Mem——让 Agent 记忆从“存储”走向“自进化”

最近Agent超火，然而我的科研课题和 Agent 没有一点关系，于是读读 Agent 相关论文，希望学习一下这一最新的技术，后续打算自己也做一做 Agent 项目。本文主要整理的是 **A-Mem: Agentic Memory for LLM Agents** 这篇论文。先暂时写一个初稿，后续慢慢补充。

weixin_45642847
2026-07-08 01:33:53

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 18

#论文阅读 #人工智能 #github +1
GitHub 热榜 8 月第一周：多人 Agent 协作框架领跑，文档转 Markdown 爆发

数据来源：GitHub Search API、仓库 README（2026-08-01 至 08-07）

七牛云行业应用
2026-08-07 14:03:12

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 16

#github #人工智能
ibbot联机能力全面升级：开启基于Agent的Web4新时代

ibbot智体机灵联机能力升级：开启Web4智能体协作新时代 ibbot智体机灵宣布全面升级联机能力，突破传统AI平台的信息孤岛限制，构建智能体互联网新生态。本次升级包含三大核心功能：智能同步助手：实现角色智能体的自动发现、一键部署和跨设备同步，告别手动更新时代。多智能体协作：支持角色共享、任务协同和经验传承，形成智能体军团作战能力。云端即时调用：通过API密钥安全接入云端智能体服务，实现&

lauo
2026-03-28 14:07:08

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 3

#人工智能 #github #架构 +1
Python自动化测试实战

最近在学习 Python 的过程中，我开始关注自动化测试。作为一个从后端转 Rust 的萌新，我认为了解 Python 的自动化测试是非常有必要的，它可以帮助我们确保代码的质量和可靠性。Python 提供了多种库和工具来进行自动化测试，如 unittest、pytest、selenium 等。今天，我就来分享一下 Python 自动化测试的相关知识和实战经验，希望能帮到和我一样的萌新们。自动化测试

 第一程序员
2026-04-11 11:41:13

 862

 7

#github #python
Python 数据可视化高级应用指南

Python 的数据可视化库提供了丰富的功能，从基本的折线图、柱状图到复杂的 3D 图表和交互式仪表板。通过掌握这些高级应用，我们可以更有效地分析和展示数据。在实际应用中，数据可视化可以用于股票分析、销售数据分析、数据科学分析等多种场景，帮助我们更好地理解数据，做出更明智的决策。希望本文对你理解和应用 Python 数据可视化有所帮助！

第一程序员
2026-04-29 14:40:13

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 10

#rust #github #python
从Java到Agent开发：3个月转型指南，轻松掌握大模型应用核心能力

今天，就为大家带来一份专为Java开发者定制的3个月大模型Agent开发转型计划，从基础入门到企业级部署，全程干货拉满，帮你平稳过渡，实现技能升级！

Python秒杀
2026-03-24 14:25:24

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 7

#java #RAG #人工智能 +1
【论文阅读】Agent 记忆机制（35）：MAGMA——用多关系图与意图路由实现结构化长期记忆检索

前面已经阅读了 A-MEM、Mem0、MemoryOS、Nemori 等不同类型的 Agent 记忆方法。Mem0 关注记忆的新增、更新和删除；A-MEM 关注记忆之间如何动态建立关联；MemoryOS 关注如何用分层架构管理不同生命周期的记忆；Nemori 关注如何识别情节边界，并将连续交互组织成更加稳定的记忆单元。不过，大多数记忆系统在真正召回信息时，仍然主要依赖语义相似度。用户问题↓编码为向

 weixin_45642847
2026-08-10 22:40:41

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 25

#论文阅读 #人工智能 #学习 +2
【agent 开发】RAG 的瓶颈不只是检索：从 Verbal-R3 看 Agent 如何用好知识

做RAG系统时，很多人都会遇到一个很反直觉的问题：检索器明明已经把相关文档找出来了，最后生成的答案却还是不对。一开始，我们很容易把问题归因到检索本身。是不是embedding模型不够好？是不是chunk size切得不合理？是不是topK太小？是不是应该再加一层reranker？这些方向当然都有价值，但它们默认了一个前提：只要相关文档被召回，后面的LLM就能稳定地读懂它、筛选它，并把它转化成正确答

 m0_72351119
2026-05-28 19:46:26

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 15

#python #网络 #开发语言 +4
【GitHub项目推荐--Roboflow Python：一站式计算机视觉模型开发与部署利器】

是Roboflow平台的官方Python软件包，为开发者提供了与Roboflow托管的各种计算机视觉资源进行交互的完整工具集。Roboflow作为一个全面的计算机视觉平台，提供了从数据准备、模型训练到部署的全流程解决方案，而roboflow-python正是连接开发者与这个强大平台的桥梁。技术定位：在当今人工智能蓬勃发展的时代，计算机视觉已成为众多行业的核心技术。然而，从数据收集、标注、模型训

 旅之灵夫
2026-03-04 19:46:44

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 8

#github #人工智能
别再看二手教程了！这是三巨头亲撰的 AI 落地与 Agent 实战手册

今天我们为大家整理了 9 份来自 AI 三巨头的重磅指南，涵盖了从基础提示工程到进阶智能体（Agents）开发，再到企业级落地的全链路知识体系。

Python秒杀
2026-03-12 10:58:35

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 6

#人工智能 #RAG #github
Python与Rust混合编程实战：发挥两种语言的优势

最近在学习 Rust 的过程中，我一直在思考如何将 Rust 与 Python 结合起来，发挥两种语言的优势。Python 以其简洁易学、生态丰富而闻名，而 Rust 则以其内存安全、高性能而受到青睐。如果能够将两者结合起来，岂不是能创造出既开发效率高又运行性能好的应用？今天就来分享一下我的 Python 与 Rust 混合编程实践，希望能帮到和我一样的萌新们。Python 与 Rust 的混合编

 第一程序员
2026-04-08 13:12:42

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 11

#github #python
Python网络爬虫实战

最近在学习 Python 的过程中，我开始关注网络爬虫。作为一个从后端转 Rust 的萌新，我认为了解 Python 的网络爬虫技术是非常有必要的，它可以帮助我们从互联网上获取数据，为后续的分析和应用做准备。Python 提供了多种库和工具来进行网络爬虫，如 requests、BeautifulSoup、Scrapy 等。今天，我就来分享一下 Python 网络爬虫的相关知识和实战经验，希望能帮到

 第一程序员
2026-04-12 19:57:34

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 12

#github #python
告别手动建文件夹：Python 批量创建指南

本文依托 Python 语言设计两类自动化目录搭建方案。结合 POI 兴趣点分类业务需求，分别实现根目录下单层一级文件夹批量创建，以及一级文件夹嵌套二级子文件夹的多层级目录批量创建。

m0_57493278
2026-05-18 11:18:31

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 7

#github #python
Python asyncio 高级应用指南

asyncio 是 Python 中强大的异步 I/O 框架，它允许我们编写高效的并发代码。通过掌握 asyncio 的高级应用，我们可以编写更加高效、响应迅速的应用程序。在实际应用中，asyncio 可以用于网络请求、文件 I/O、数据库操作、Web 服务器等多种场景，大大提高应用程序的并发性能和响应速度。希望本文对你理解和应用 Python asyncio 有所帮助！

第一程序员
2026-04-28 23:23:15

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 16

#rust #github #python
用不同的 Agent 优化 OpenSpec 各阶段效能：HagiCode 实践总结

摘要 HagiCode团队针对OpenSpec工作流中通用提示词的问题，开发了阶段特定的agent优化方案。该方案通过参数化模板系统和动态提示词加载，实现了不同开发阶段的差异化处理：阶段划分：明确Explore（探索）、New（新建提案）、FF（快速生成）、Apply（应用变更）等阶段的特定需求动态参数：通过PromptScenario枚举和FilePromptProvider实现运行时参数注

 newbe36524
2026-05-08 14:57:45

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 19

#github