2025年10月24日 github Java 热门项目速报 上榜11个项目

数据统计时间：2025-10-24 07:30:18

1. spring-ai-alibaba/examples

📊 数据指标：

⭐ stars : 1.8k | 🍴 forks : 832

🔗 https://github.com/spring-ai-alibaba/examples

项目介绍

项目概述

Spring AI Alibaba Examples 是一个开源仓库，旨在通过丰富的示例模块展示 Spring AI 与 Spring AI Alibaba 的集成应用。项目覆盖从基础使用到高级功能的完整实践路径，帮助开发者快速掌握 AI 能力在 Java 应用中的落地方法。

功能特点

每个子模块均配有独立的 README.md，详细说明了配置方式、核心代码和运行步骤。示例涵盖大模型调用、提示词工程、AI Agent 设计、流式输出处理等典型场景，体现 AI 项目开发的最佳实践。

社区与文档

项目配套官网 java2ai.com 提供系统化文档和教程。开发者可通过 GitHub 参与贡献，共同完善生态建设，推动 Spring 生态在 AI 领域的发展。

2. Initial-One/Java-humanify

📊 数据指标：

⭐ stars : 95 | 🍴 forks : 22

🔗 https://github.com/Initial-One/Java-humanify

项目简介

Java Humanify 是什么

Java Humanify 是一个利用大语言模型（LLM）对反编译或混淆的 Java 代码进行“人性化”处理的工具。它能自动重命名类、方法、字段和局部变量，使其更具可读性，并为类、构造函数和方法生成标准 Javadoc 注释。

核心功能与技术实现

该工具基于 JavaParser 和 Symbol Solver 在抽象语法树（AST）层面操作，确保重构后的代码语义与原代码完全一致且仍可编译。支持多种 LLM 提供商（如 OpenAI、DeepSeek、Ollama），并提供离线启发式命名（dummy 模式）以零成本实现基础优化。

使用流程与优势

通过 analyze → suggest → apply → annotate 四阶段流水线，实现从代码分析到注释生成的全自动流程。支持批量处理、并发请求与代码片段截断，兼顾性能与成本。一键命令 humanify 简化操作，适用于源码逆向分析、维护遗留系统等场景。

3. SonarSource/sonarqube-mcp-server

📊 数据指标：

⭐ stars : 144 | 🍴 forks : 18

🔗 https://github.com/SonarSource/sonarqube-mcp-server

SonarQube MCP Server

项目简介

SonarQube MCP Server 是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务，旨在实现与 SonarQube Cloud 或 SonarQube Server 的无缝集成，以增强代码质量与安全性分析能力。它支持在开发代理环境中直接分析代码片段，提升开发流程中的实时反馈效率。

功能特性

该服务提供丰富的工具集，涵盖代码片段分析、依赖风险检测、问题状态管理、质量门禁查询、系统健康检查等。支持多种主流 IDE 和开发平台（如 VS Code、Cursor、GitHub Copilot 等），并通过 Docker 镜像简化部署。同时兼容 HTTP 传输模式，适用于多用户或 Web 客户端场景。

配置与安全

项目支持通过环境变量灵活配置连接方式（Cloud 或 Server）、自定义存储路径及网络参数。内置安全机制限制 HTTP 服务默认仅绑定本地回环地址，并支持挂载自定义证书以适配私有 CA 环境，确保企业级安全合规。

构建与扩展

使用 JDK 21+ 和 Gradle 构建，生成独立 JAR 文件。可通过本地运行或容器化方式部署。集成 SonarQube for IDE 后，可实现自动文件分析与深度上下文感知，进一步优化开发者体验。

4. polymorphicshade/Tubular

📊 数据指标：

⭐ stars : 2.6k | 🍴 forks : 73

🔗 https://github.com/polymorphicshade/Tubular

项目简介

概述

Tubular 是 NewPipe 的一个分支，旨在提供更纯净、功能更丰富的开源 YouTube 使用体验。它基于广受欢迎的轻量级视频聚合应用 NewPipe，进一步集成了多项增强功能，专注于提升用户的观看效率与内容控制能力。

核心功能

本项目集成了 SponsorBlock 技术，可自动跳过视频中的赞助片段、广告和其他非必要部分，同时支持 ReturnYouTubeDislike，恢复显示被隐藏的 YouTube 视频“不喜欢”计数，帮助用户更好判断视频质量。这些特性共同提升了内容的真实性和观看流畅性。

发展规划

未来计划包括持久化自定义跳过段落、支持 SponsorBlock 章节标记、点击诱饵过滤、关键词正则过滤、通过 Cookie 导入订阅与获取推荐内容，以及离线播放等高级功能，持续优化用户体验。

开源许可

Tubular 遵循 GNU General Public License v3.0 开源协议，确保代码自由开放，用户可自由使用、修改和分发。

5. kknifer7/FreeBox

📊 数据指标：

⭐ stars : 368 | 🍴 forks : 58

🔗 https://github.com/kknifer7/FreeBox

项目简介

FreeBox 是一款基于 JavaFX 开发的跨平台桌面端影视播放软件，致力于为用户提供轻量、易用且功能丰富的多媒体观看体验。软件支持 Windows、macOS 和 Linux 系统，安装包小巧（小于50M），并提供自动更新功能，便于长期维护和使用。

核心功能

该软件兼容 TVBox 生态，支持导入多种播放源，包括直接配置接口链接（导入源）和通过 TVBox-K 实现安卓端资源在 PC 上的无缝播放。内置“源审计”功能可帮助开发者或维护者检测站点可用性，分析请求响应数据，提升资源管理效率。同时，软件依赖 VLC 播放器实现视频解码，确保播放稳定性。

扩展与生态

FreeBox 支持直播源播放，并计划后续增加影片缓存、弹幕、字幕、在线放映室等功能。项目完全开源免费，遵循 GPL-3.0 协议，鼓励社区参与贡献。开发者可通过 GitHub 提交 Issue 或 PR，共同推动项目发展，打造一个面向技术探索与合法内容管理的开放平台。

6. PortSwigger/bypass-bot-detection

📊 数据指标：

⭐ stars : 375 | 🍴 forks : 19

🔗 https://github.com/PortSwigger/bypass-bot-detection

Bypass Bot Detection Burp Suite Extension

项目简介

Bypass Bot Detection 是一款专为 Burp Suite 设计的插件，旨在帮助安全研究人员绕过基于 TLS 指纹识别的机器人检测机制。通过修改客户端的 TLS 协议版本、密码套件以及 User-Agent 等特征，该工具可模拟主流浏览器（如 Firefox、Chrome 和 Safari）的指纹行为，从而规避服务器端的自动化检测策略。

功能特点

插件支持多种模式：Firefox、Chrome 和 Safari 模式分别还原对应浏览器的加密配置；HTTP/2 降级功能可强制使用 HTTP/1.1，避免因 HTTP/2 指纹暴露自动化行为；Brute Force 模式则尝试多种 TLS 配置组合，提升绕过成功率。用户可通过右键菜单快速应用不同配置，并在 Proxy History 中查看响应差异。

使用与构建

需 Java JDK 17+ 环境，通过 Gradle 构建 JAR 文件后加载至 Burp。建议使用最新版 Burp（含 Early Adopter 版本），以兼容 Montoya API。操作时会修改网络设置，故不建议与其他主动扫描工具并行使用。

7. xoureldeen/Vectras-VM-Android

📊 数据指标：

⭐ stars : 1.5k | 🍴 forks : 132

🔗 https://github.com/xoureldeen/Vectras-VM-Android

项目简介

概述

Vectras VM 是一款基于 QEMU 的 Android 平台虚拟机应用，旨在让用户在移动设备上运行多种操作系统，包括 Windows、Linux、macOS 和 Android 等。通过直观的界面和强大的底层支持，它为开发者、测试人员和科技爱好者提供了便捷的跨系统实验环境。

功能与兼容性

该应用支持从2010年至今的多个操作系统版本，适用于2021年后发布的主流安卓设备，推荐使用骁龙855或更高性能处理器以确保流畅运行。最低需Android 6.0系统及3GB RAM，建议配置为Android 8.1以上、8GB RAM并具备良好散热能力。

安装与更新

用户可从 GitHub 发布页或官方网站下载稳定版本，同时项目团队提供持续集成的 Beta 版本，便于体验最新功能。安装简单，支持 OpenAPK 等第三方平台分发。

社区与支持

项目拥有活跃的 Telegram 和 Discord 社群，提供文档教程与视频引导，帮助新手快速上手。开源且遵循 GPL v2 许可证，依赖 QEMU、PROOT、Termux 等开源技术，社区贡献友好。

8. ageerle/ruoyi-ai

📊 数据指标：

⭐ stars : 4.2k | 🍴 forks : 1k

🔗 https://github.com/ageerle/ruoyi-ai

RuoYi AI 项目介绍

企业级AI助手平台

RuoYi AI 是一个开箱即用的智能AI平台，专为企业级应用设计。它深度集成 FastGPT、扣子（Coze）、DIFY 等主流AI开发平台，支持多模型接入与统一管理，提供强大的RAG（检索增强生成）能力，满足复杂业务场景下的智能化需求。

核心功能亮点

平台支持 OpenAI GPT-4、通义千问、ChatGLM、智谱AI 等多种大模型，并通过 Spring AI MCP 协议构建可扩展的AI工具生态。具备实时流式对话、AI编程辅助、知识库检索、工作流编排等能力，同时兼容 Milvus、Weaviate、Qdrant 等向量数据库，实现安全可控的私有化部署。

技术架构与生态集成

采用 Spring Boot 3.4 + Vue 3 的前后端分离架构，结合 Langchain4j 实现本地化RAG方案，集成 DALL·E-3、MidJourney 等多模态AI服务，支持智能PPT生成、文档解析与图像理解。前端基于 Vben Admin 构建，安全体系由 Sa-Token 与 JWT 双重保障。

开源协作与社区支持

项目遵循 MIT 开源协议，鼓励社区贡献。提供完整使用文档、在线体验环境及多个代码托管平台仓库。拥有活跃的微信、QQ 技术交流群，并与 PPIO、优云智算等算力服务商合作，助力开发者快速落地AI应用。

9. power721/alist-tvbox

📊 数据指标：

⭐ stars : 2.9k | 🍴 forks : 542

🔗 https://github.com/power721/alist-tvbox

AList-TvBox 项目介绍

项目概述

AList-TvBox 是一个专为 TvBox 设计的 AList 代理服务器，旨在将 AList 的文件列表功能无缝集成到 TvBox 播放平台中。项目支持视频播放列表展示与全局搜索功能，极大提升了本地或云端媒体资源的访问体验。

功能特性

支持自定义站点配置、解析规则和黑名单过滤，用户可通过简单的 JSON 配置添加、重命名或屏蔽指定资源站。同时兼容 Docker 部署，提供 haroldli/alist-tvbox 和 xiaoya-tvbox 等镜像，便于快速搭建一体化环境。

使用方式

项目基于 Java 开发，可通过 Maven 构建并运行 JAR 包，也可使用一键脚本部署小雅 AList 环境。默认服务端口为 4567，TvBox 客户端只需加载 http://ip:4567/sub/0 即可接入资源。内置默认账号密码均为 admin，安全起见建议及时修改。

10. Geniusay/ChopperBot

📊 数据指标：

⭐ stars : 2.2k | 🍴 forks : 378

🔗 https://github.com/Geniusay/ChopperBot

项目简介

什么是 ChopperBot

ChopperBot 是一个多功能、智能化、可个性化定制的全自动多平台直播视频剪辑与发布机器人。它能够自动发现各大直播平台的热门内容，智能识别高能片段，无需人工干预即可完成视频切片、标题生成、封面设计、内容上传等全流程操作，并为不同平台自动创建专属账号进行发布。

核心特性

支持斗鱼、虎牙、B站、抖音、Twitter 等主流平台；采用插件化架构，支持热插拔与DIY扩展；具备热点追踪能力，实时捕捉热门直播与话题；提供可视化管理界面，实现任务监控、爬虫管理、弹幕分析、视频处理等功能模块一体化集成。

技术架构与成果

系统由爬虫、热点监控、视频切片、AI处理、账号管理等多个模块构成，基于JDK 11+运行，开箱即用。已成功应用于千万级播放量的B站AI切片账号“麻衣不爱做饭”，验证了其高效性与实用性。

11. apache/incubator-xtable

📊 数据指标：

⭐ stars : 1.1k | 🍴 forks : 188

🔗 https://github.com/apache/incubator-xtable

项目简介

Apache XTable™（孵化中）是一个跨表格式转换工具，旨在实现不同数据处理系统与查询引擎之间的双向互操作性。它支持主流开源表格式，包括 Apache Hudi、Apache Iceberg 和 Delta Lake，帮助用户在不同生态间无缝迁移和共享数据。

核心特性

XTable 通过统一的表模型简化数据湖管理，允许用户以一种格式写入数据，同时享受其他格式的集成能力。例如，Hudi 用户可直接利用 Databricks 的 Photon 引擎，或在 Snowflake 中查询 Iceberg 表。转换过程仅需实现少量接口，便于扩展新格式支持。

使用方式

项目提供可执行的 bundled JAR 和 Docker 镜像，支持通过 YAML 配置源表与目标格式。用户可自定义转换器、Hadoop 配置及 Iceberg 元数据目录，灵活适配 AWS、Azure、GCP 等存储环境，实现自动化表格式同步。