这次咱不聊通用 AI 网站，专门扒一扒 GitHub 上那些藏得深、用着爽的 AI 工具，全是能直接上手的干货，程序员和工具党看完绝对得收藏！

先给大家安利一个叫 “LangChain” 的开源项目，地址是https://github.com/langchain-ai/langchain。可能有人听过这名字，但没真正用过 —— 说白了，它就是个帮你 “组装” AI 应用的工具箱。你想想看，平时用 ChatGPT 只能单个对话，想让 AI 连数据库查数据、读 PDF 文档、甚至控制其他软件，是不是得自己写一大堆代码？但 LangChain 把这些功能都做成了 “模块”，比如处理文档的 “Document Loaders”、连接数据库的 “SQL Integrations”，你只要像搭积木一样把它们拼起来，就能快速做出一个定制化的 AI 工具。

我之前帮朋友做过一个 “AI 简历分析器”，就是用 LangChain 搭的：先让它读取 PDF 格式的简历（用了 PyPDFLoader 模块），再调用 OpenAI 的模型提取关键信息（比如工作经验、技能关键词），最后还能生成一份分析报告。整个过程没写几行核心代码，要是从零开发，至少得折腾两三天，用它半天就搞定了。而且它支持 Python 和 JavaScript 两种主流语言，不管你平时用啥写代码，都能无缝衔接。不过有个小提醒，刚上手建议先看它的官方文档，里面有很多现成的示例，跟着跑一遍很快就能入门。

再说说另一个宝藏项目 “Stable Diffusion WebUI”，地址是https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui。要是你觉得 Midjourney 生成图片得等队列、调参数不方便，那这个工具绝对能满足你 —— 它是个本地化的 AI 绘画工具，下载到自己电脑上就能用，还带可视化界面，不用记复杂的指令。

小索奇我亲测过，用它生成图片的时候，能调的参数特别细：比如 “采样方法” 选 Euler a 能出图快，选 DPM++ 2M Karras 细节更丰富；“CFG Scale” 数值越高，AI 越按你的提示词来，越低越自由发挥。最香的是它支持 “插件扩展”，比如装个 “ControlNet” 插件，就能用线稿控制人物姿势，装个 “LoRA” 插件能精准还原特定风格（比如迪士尼画风、古风美人）。不过它对电脑配置有点要求，至少得有 6GB 以上显存的显卡，不然生成图片会很慢。但只要配置够，生成速度比在线工具快多了，而且所有图片都存在自己电脑里，隐私也有保障。

还有个适合职场人的工具叫 “ChatGPT-Next-Web”，地址是https://github.com/Yidadaa/ChatGPT-Next-Web。你是不是觉得用 ChatGPT 网页版的时候，聊天记录不好管理，想导出还得复制粘贴？这个项目就是个增强版的 ChatGPT 客户端，不仅能同步聊天记录，还能一键导出成 PDF、Markdown 格式，甚至能自定义主题颜色 —— 比如我喜欢深色模式，就把界面调成了黑色，晚上用眼睛不那么累。

它还有个超实用的功能叫 “prompt 模板”，比如你经常要写会议纪要，就可以存一个 “会议纪要模板”，里面写好 “请总结以下会议内容，分点列出决议事项和责任人：[会议内容]”，下次用的时候直接调用模板，不用重复输入提示词。而且它支持部署到自己的服务器上，不用担心官方账号被封的问题。我身边做产品经理的朋友，几乎人手一个，都说比直接用网页版方便太多。

最后再提一个小众但好用的工具 “AI-Code-Translator”，地址是https://github.com/LAION-AI/AI-Code-Translator。要是你遇到过 “想把 Python 代码改成 Java，或者把旧的 JavaScript 代码改成 TypeScript” 的情况，这个工具就能帮上忙 —— 它能自动识别代码语言，然后转换成你想要的目标语言，还能修复转换过程中出现的语法错误。比如我之前把一段 Python 的数据分析代码转换成 R 语言，本来以为得手动改半天，结果它转换完之后，只需要微调几个函数名就能用，省了我好多时间。不过要注意，复杂的代码转换完之后，最好还是自己检查一遍，确保逻辑没问题，毕竟 AI 偶尔也会犯小错。

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