如果你正在做 LLM 应用（尤其是 RAG、Agent 类产品），Ragas 绝对值得一试。它解决了评估这个关键痛点，而且设计优雅、文档清晰。即使最终不用它，它的指标设计思路（如忠实度、上下文相关性）也值得借鉴。最后提醒一句：工具再好，也不能替代对业务的理解。评估指标要和产品目标对齐——比如客服机器人更看重准确性，而创意写作助手可能更关注多样性。别为了追求高分而优化错了方向！

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Turso数据库是一个新兴的Rust语言开发的SQLite兼容数据库，正在成为轻量级嵌入式数据库的新选择。它保留了SQLite的核心优势如零配置和低资源占用，同时通过Rust语言特性提升了性能与安全性。Turso支持异步I/O、增强的并发控制、数据变更捕获和向量操作等现代化功能，并提供了多语言绑定。其独特的Model Context Protocol服务器实现了AI自然语言操作数据库的创新方式。虽

本文分享了作者从Java后端转向Godot游戏引擎的开发体验。作为一款C++编写的开源引擎，Godot以其基于节点的场景系统和分层架构设计打动开发者，既保证性能又提供灵活性。文章通过安装方式、Hello World示例和角色移动代码，展示了Godot可视化与脚本融合的特点，以及GDScript语言的易用性。同时分析了其2D/3D差异化渲染策略，指出Godot特别适合独立游戏开发和教育用途，但也存在

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以上就是本期GitHub热门项目精选。从这些项目中我们可以看到，开源社区正在朝着更加智能化、实用化的方向发展。不论你是从事AI开发、教育还是工具开发，相信总能找到对你有帮助的项目。

ArchiveBox和Jupyter AI是两款解决实际问题的优秀开源工具。ArchiveBox采用插件化架构和双重存储策略实现高效的网页存档，支持多进程并发处理，性能优化建议包括选择性启用提取器和存储分层。Jupyter AI通过分层架构和变量插值机制将AI能力无缝集成到Jupyter环境，其统一的ModelProvider接口支持多AI服务切换。两款工具都体现了良好的工程实践，ArchiveB

摘要：Llama-Stack作为2025年专为Llama 4应用开发的Python框架，提供统一API层、灵活插件架构和多语言支持，简化了从模型部署到应用构建的全流程。该框架支持17B参数大模型运行，包含预打包发行版和多种实用工具，显著降低开发门槛。文章详细介绍了其核心优势、架构设计、应用场景及安装方法，是开发者构建企业级Llama服务的理想选择。

家人们，最近刷GitHub有点上头！作为写了10年Java的老炮，转全栈后才发现开发工具能这么“卷”——不是功能多到爆炸，就是速度快到离谱。今天掏8个压箱底的：有让前端打包从“猜谜”变“导航”的神器，有比Python检查器快10倍的Rust狠货，还有能帮你写代码、测代码的AI代理…每个都让我拍大腿：早干嘛去了！

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