如果你不愿意为软件付费，或者正在寻找更具灵活性和可定制性的解决方案，那么开源替代品可能是你的最佳选择。OpenAlternative 是一个汇集了大量开源软件的 GitHub 项目集合，旨在帮助你找到合适的开源替代品，并提供现有产品的评论和评测。无论你是企业用户还是个人开发者，这里都能满足你的需求。这个项目由 Piotr Kulpinski 发起，它不仅仅是一个简单的列表，更是一个充满活力的社区，

过去市场上出现了大量的所谓个人支付基本采取以下几种方式：第一种 普通的微信号的收款码。这个不支持信用卡支付、受限于个人账户20万每年的限额、同时官方对这方面不提供接口回调。有些第三方通过...

你是否曾经在线购物时苦恼于如何选择适合自己的衣服？“这件衣服到底穿在我身上是什么样子呢？”Visual Try-On 开源项目为你提供了一个解决方案：通过虚拟试衣技术，帮助用户在线上更直观地“试穿”衣物，从而更好地作出购买决策。???? 项目简介Visual Try-On 是一个开源的虚拟试衣系统，允许用户将衣服穿在虚拟人物模型上进行视觉化展示。甚至个人开发者学习如何通过 AI 技术实现图像处理。

AingDesk 是一款由国内团队开发的开源 AI 客户端工具，致力于零门槛实现本地化 AI 部署与管理。通过可视化界面，用户可一键将 DeepSeek、Llama 等上百款主流 AI 模型部署至个人电脑，同时集成个人知识库管理和深度联网搜索功能，实现“本地算力+云端智能”的混合架构。开源地址：https://github.com/aingdesk/AingDesk01模型管理：AI 的百宝箱①

无论你是寻找一个不臃肿的任务管理工具来逃离配置地狱，还是想研究世界顶级 Rails 团队的最新代码实践，Fizzy 都是一个极具价值的开源项目。它不仅仅是一个简单的 RAG 工具，而是一个企业级的、模块化的全流程解决方案，解决复杂异构文档的知识提取与精确问答难题。、截图或现有的图表图片，AI 利用多模态视觉能力会识别图片中的元素与结构，并将其复刻为可编辑的 draw.io 图表。，它不仅能提取文本

而且内置的多模态 Benchmark 覆盖视觉问答等任务，并提供统一的评估体系，方便研究者快速对比实验效果。比如 Word、电子书、网页存档的自动解析与分块，不需要编写复杂脚本即可构建统一格式的知识库。RAG 系统：简单来说，就是让 AI 模型能先检索相关信息，再生成答案，从而提高准确性。运行一个完整的 RAG Pipeline 了。先来看看效果，基于这个开源项目搭建的 RAG 系统的真实示例。A

它通过发射事件的方式收集智能体运行数据，比如提示、工具调用，存储到 LightningStore，然后应用算法（如APO）生成优化资源（如新提示模板）。比如用户上传一篇 ICML 论文，DeepCode 能自动解析其中的算法，生成 Python 实现，并附带测试用例和文档。多智能体系统架构，能够理解复杂需求，如研究论文或自然语言描述，并通过智能体协作自动生成高质量的、可运行的代码。共同完成你下达的

原理是通过将传统的、单一的、冗长的系统提示词，解构为一系列可动态匹配、可强制执行的行为准则（Guidelines）和工具（Tools）与传统的 Postman 等工具相比，Hoppscotch 更加轻量级，同时保留了核心的 API 测试功能。这个项目使用起来非常方便，pip 安装一下。更厉害的是，即使图片被进行了旋转、裁剪、压缩、调整亮度等多种常见的处理，这个水印依然能够。在当今被巨头引擎主导的浏

这个公众号历史发布过很多有趣的开源项目，如果你懒得翻文章一个个找，你直接关注微信公众号：逛逛 GitHub ，后台对话聊天就行了。提供了健全的应用模板和编排框架，你可以基于它们快速构建各种 AI Agent ，将创意变为现实。，实现强大的 AI 应用开发和更多定制化业务逻辑，是构建低代码 AI 产品的理想选择。，把不同的功能模块拖到画布上，然后用线把它们连接起来，告诉它们谁先谁后执行。开箱即用，用

下达指令后，直接在本地的 Mac 笔记本中自动拆解执行任务了，指令、访问浏览器网页、数据交互都是在这台 Mac 笔记本上，是本地算力太局限了，背后的 AI 大模型估计也就部署个 14B 模型，相比于超大尺寸、参数规模的模型，虽然在使用 Manus 的时候，右侧会有一个实时执行的进度显示，这个其实是。中访问一个个的网页，最终得到了结果生产了一个 CSV 文件保存到本地了。这里补充一下，既然是本地运行