一、Crush 终端编程助手

Charmbracelet Crush 是一款面向终端的 AI 编程助手，支持多模型协作（如 OpenAI、Anthropic、Groq），可在 macOS、Linux、Windows 等平台无缝运行。

开源 1 个多月就获得 11K 的 Star 了。

开源地址：https://github.com/charmbracelet/crush

它支持会话管理、LSP（语言服务器协议）集成增强代码理解，以及 MCP扩展功能。

用户可通过环境变量配置 API 密钥，直接在终端调用模型完成代码生成、重构和调试任务。

二、AI 老婆

一个开源的、可以自己部署运行的「数字伴侣」开源项目。

它想让你拥有一个像真人一样能聊天、能互动、甚至能陪你玩游戏的 AI 小伙伴，而且完全掌握在你自己的手里。

开源地址：https://github.com/moeru-ai/airi

堪称开源平替版的 Neuro-sama，让你自己在家就能搭建并拥有一个聪明、互动性强、甚至能陪你玩的电子伙伴。

三、Drawnix 白板

一款开源白板协作工具，无缝切换思维导图、流程图绘制模式，支持 Mermaid 语法解析，支持 SaaS 部署或本地运行。

开源地址：https://github.com/plait-board/drawnix

基于 Plait 绘图框架和 Slate 富文本引擎，提供实时协作、多格式导出（PNG/JSON）和自动保存能力，适配桌面及移动设备。

四、文件服务器

这是一个轻量便携文件服务器，仅需 Python 环境即可运行。

开源地址：https://github.com/9001/copyparty

支持断点续传、重复文件检测、WebDAV/FTP 协议，并具备媒体文件索引和缩略图生成功能。适用于局域网共享或临时文件传输场景。

多线程上传加速，无文件大小限制，基于 IP/CIDR 的访问权限管理，双击执行文件即可启动服务，自动生成 QR 码分享链接。

五、编程智能体工具包

Serena 是强大的编程智能体工具包，通过 MCP 服务器为 AI 大模型提供代码检索与编辑能力。

支持 VS Code、Claude 等 IDE/代理集成，利用 LSP 解析代码符号结构，实现精准函数定位、引用查询和自动化重构。

开源地址：https://github.com/oraios/serena

六、OpenAI Codex CLI

OpenAI Codex CLI 是轻量级终端编程 Agent，支持 ChatGPT 账户或 API 密钥认证。

通过沙盒环境运行命令，自动生成/优化代码，集成版本控制（Git）和测试执行，提供交互式与非交互式两种模式。

开源地址：https://github.com/openai/codex

七、其他开源项目

System Prompts Leaks：收集了 ChatGPT、Claude、Gemini 等主流 AI 聊天助手的系统提示词（System Prompts）

Claude Code Router：Claude 编程 Agent 的路由框架，支持将请求分发至 OpenRouter、DeepSeek 或本地模型（Ollama）。

WinApps：在 Linux 无缝运行 Windows 应用，比如 Office、Adobe 等等。

八、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

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九、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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