🔥 GitHub 开源热榜 (2026-08-31 ~ 2026-09-06)

📅 周期：2026-08-31 ~ 2026-09-06 | 🕐 更新：2026-09-07

共收录 12 个项目，按 Star 数排序

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📊 本期概览

本期榜单（2026-08-31 ~ 2026-09-06）共收录 12 个项目，累计 Star 13，193。技术栈以 🐍Python、📜JavaScript 为主；应用场景集中在 AI创作、多模态生成、AI教育、AI生活应用以及LLM幻觉解决方案。

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🚀 01 · lnkiai/m3e-canvas

📘 TypeScript | 零代码开发 | ⭐ 4,274 | 🔱 365 | ✨ 潜力项目

📋 项目介绍

M3E Canvas 是一个在浏览器中运行的交互式设计工具，专为 Material 3 Expressive 设计语言打造。它允许用户通过拖拽的方式，快速组装出符合M3规范的手机或桌面应用界面。其核心创新在于，它能将设计好的界面（包括屏幕间的跳转流程、主题、组件状态等）直接转换成一份结构清晰的自然语言提示词（Prompt），供AI编程工具（如Claude Code, Cursor等）直接使用，从而生成可运行的应用程序代码。

🎨 使用场景

UI/UX快速原型设计、AI辅助开发

🎯 核心价值

1. “设计即代码”的桥梁：通过生成Prompt，将可视化设计无缝衔接到AI编程工作流，解决了从设计到代码实现的鸿沟。
2. 高效的M3原型构建：提供了丰富的M3组件库和“磁吸连接”、“智能整理”等便捷功能，让界面搭建过程直观、快速且符合规范。
3. 强大的主题定制与响应式支持：深度集成Material 3 Expressive主题系统，并同时支持手机和桌面画布，让多设备设计变得简单。Sketch Material 3 | 服务于Web 前端开发

💡 推荐语

如果你厌倦了反复向AI描述“我想要一个带按钮和列表的界面”，M3E Canvas正是你需要的那个**“设计-提示词”转换器**。它让你像搭积木一样在浏览器中拼出Material 3界面，然后一键生成AI能精确理解的Prompt。无论是快速验证想法，还是为AI编程提供精确的“设计稿”，它都能让整个流程变得无比顺畅。

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🚀 02 · ashemag/human-atlas

📘 TypeScript | 前端 | ⭐ 1,340 | 🔱 352 | ✨ 潜力项目

📋 项目介绍

Human Atlas 是一个开源的交互式3D人体解剖学探索器。它基于BodyParts3D 4.0（成人男性参考解剖数据集）构建，将人体分解为 2,234个 可独立选择的网格，涵盖 15个 解剖系统，并支持搜索 3,432个 命名概念。用户可以通过旋转、缩放、隔离结构、切换系统图层和“爆炸视图”等功能，直观地探索人体构造。该项目旨在提供一个免费、无门槛的教育工具，而非医疗诊断设备。

🎨 使用场景

医学教育、医患辅助沟通

🎯 核心价值

1. 完全免费与开源：基于MIT许可证（代码）和CC BY 4.0（数据），无需API密钥或账户。
2. 数据丰富且可交互：包含数千个可独立操作的结构，提供搜索、隔离、爆炸视图等深度探索功能。
3. 性能优化：通过几何体批处理、GPU纹理控制和压缩技术，在浏览器中流畅加载并渲染包含约228万个三角形的模型。
4. 跨设备与易用性：响应式设计，在手机和桌面端均可使用，并提供清晰的控制面板。
5. 开放与可验证：提供了数据验证脚本，并明确声明了数据来源和限制，保证了透明度和可复现性。

💡 推荐语

Human Atlas 将复杂的解剖学数据转化为触手可及的3D交互体验。它不仅是医学生和教育工作者的强大工具，更是任何对自身构造好奇之人的数字窗口。在完全免费开源的同时，它凭借流畅的性能和丰富的数据，为解剖学教育和探索设立了新的开放标准。

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🚀 03 · GangTailorUpgrade/undress-service

🐍 Python | AI fashion | ⭐ 1,135 | 🔱 1 | ✨ 潜力项目

📋 项目介绍

Dress AI Service 是一个开源、可自行部署的AI时尚助手平台。它能帮你将衣柜数字化，通过AI自动为衣物照片打上分类、颜色、风格等标签，并根据场合、天气和个人风格智能推荐穿搭，还能生成逼真的AI试穿效果图。整个平台注重隐私，所有数据和处理都在本地完成。

🎨 使用场景

个人日常穿搭、时尚爱好者、博主

🎯 核心价值

1. 隐私至上：100%自托管，所有照片和数据留在本地，没有隐私泄露风险。
2. 功能全面：覆盖了从衣物数字化、智能推荐到AI可视化生成的完整流程。
3. 技术先进：集成了CLIP、SDXL、FLUX等多种前沿AI模型，并支持本地LLM（Ollama）进行推理。
4. 开箱即用：提供Docker一键部署和详细的配置选项，降低了使用门槛。

💡 推荐语

Dress AI Service 将强大的AI时尚工作室带入你的本地环境。它不仅是一个智能衣橱管理器，更是一位懂得色彩、天气与场合的私人造型师。如果你追求数据隐私，同时又渴望体验前沿AI带来的穿搭灵感，这个项目绝对是你的不二之选。

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🚀 04 · Rion-Wu-tech/wechat-intelligence-hub

🐍 Python | 知识管理 | ⭐ 992 | 🔱 1,036 | 💡 新星项目

📋 项目介绍

WeChat Intelligence Hub 是一个本地优先的微信个人情报系统。它不是一个简单的聊天记录查看器，而是一个将本地微信聊天数据转化为可检索、可核查、可行动的个人情报的工作平台。其核心功能包括：将联系人历史、群聊主题整理成日报/简报；追踪待回复事项、承诺、商机和复联线索；并能生成任意指定时间范围的情报报告。项目强调只读、隐私保护，并深度集成了Codex AI助手环境，支持通过自然语言进行复杂查询。

🎨 使用场景

个人知识管理与复盘、团队协作与项目管理

🎯 核心价值

1. 情报转化而非单纯存储：核心价值在于将非结构化的聊天数据，通过确定性引擎，提炼为日报、待办、商机雷达等高价值信息产品。
2. 本地优先与隐私安全：所有处理均在本地进行，只读设计，不发送消息、不操作UI，最大程度保障聊天数据隐私。
3. 自然语言交互（Codex集成）：深度集成Codex AI工作流，用户无需记忆命令，直接用自然语言提问（如“查看过去24小时需要处理的事情”），极大降低使用门槛。
4. 高度可配置与个性化：支持通过个人说明、计划文档、自定义标签来初始化系统，使生成的报告和建议更贴合个人工作流与优先级。

💡 推荐语

WeChat Intelligence Hub 重新定义了微信聊天的价值——从碎片化的对话流，升级为你个人的专属情报工作站。它不仅仅是一个本地优先、注重隐私的聊天记录分析工具，更是一位能帮你追踪承诺、识别商机、生成日报的智能助理。如果你渴望将微信中流动的信息真正转化为个人生产力，这个项目提供了从技术到工作流的完整解决方案。

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🚀 05 · 2akouwu/reverify

🐍 Python | AI幻觉解决方案 | ⭐ 964 | 🔱 207 | 💡 新星项目

📋 项目介绍

Reverify 是一个旨在阻止AI模型凭空捏造事实的工具。它采用“AI提议，确定性工具裁决”的核心模式：当AI对二进制文件或代码提出一个结构性或行为性断言（claim）时，Reverify会使用其纯Python逆向工具包或集成引擎（如angr、Unicorn）对照真实的数据（ground truth）进行核查，并返回带证据的 VERIFIED（已验证）/ REFUTED（已驳斥） 结果。它同时提供CLI工具和MCP服务器，方便AI代理（如Claude Code）直接调用，确保只有经过验证的事实才能被采纳，并能通过“账本（ledger）”机制在上下文重置后依然保留已验证的状态。

🎨 使用场景

AI辅助逆向工程、Agent事实核查

🎯 核心价值

1. 从根本上抑制AI幻觉：通过将验证责任从“概率模型”转移到“确定性工具”，确保了关于代码/二进制的事实性断言100%可核查，在逆向工程这类AI极易出错的领域尤其有效（基准测试显示，模型在71个系统文件上的教科书式答案错误率达97%，Reverify全部捕获且零误报）。
2. 构建持久且可审计的事实层：“账本（ledger）”机制将每个已验证/驳斥的事实持久化存储，使得上下文重置、会话压缩或进程重启后，AI能迅速恢复已知事实，避免重复犯错，且所有证据均可回溯审计。
3. 工具链深度集成与灵活性：既是独立的CLI，又是MCP服务器，能无缝融入AI代理的工作流。核心为纯Python，零外部依赖即可运行基础功能，同时允许按需安装成熟的逆向引擎（capstone、angr等），兼顾轻量与强大。
4. 严格的自我验证与可靠性：项目通过独立对照（如纯解析器对比lief）、模糊测试、CI矩阵测试等方式验证自身工具链的准确性，并以 SLSA构建 provenance 保证发布版本的可溯源性和完整性。

💡 推荐语

Reverify 为AI的‘胡言乱语’问题开出了一剂猛药——它不再轻信模型的自信，而是引入确定性工具作为终极裁判。在逆向工程这个AI幻觉的重灾区，它用近乎完美的准确率（零误报）证明了其价值。无论你是希望AI助手输出可靠代码的分析师，还是构建下一代智能Agent的开发者，Reverify提供的‘提议-验证-证据’闭环，以及能让事实在上下文重置后依然鲜活的‘账本’机制，都将是你对抗AI幻觉、构建可信自动化的利器。

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🚀 06 · pierrenade/short-video-generator-AI

🐍 Python | 内容创作 | ⭐ 850 | 🔱 154 | 💡 新星项目

📋 项目介绍

short-video-generator-AI 是一个免费、开源的AI短视频生成工具，旨在将YouTube长视频或本地视频文件自动转化为适合TikTok、Shorts、Reels等平台的竖屏短视频。它的核心工作流包括：下载视频、使用 faster-whisper 生成带时间戳的转录文本、通过LLM（支持OpenAI/Gemini/MuAPI）根据“病毒式传播”框架（如情感高峰、观点炸弹、实用价值等）智能识别并排序精彩片段，最后自动裁剪并渲染出多个竖屏短片，并可选添加AI生成的钩子（hook）开场。

🎨 使用场景

内容创作者、自媒体

🎯 核心价值

1. 免费且开源：为创作者提供了一个完全免费、无水印、无积分限制的SaaS工具（如OpusClip）替代方案。
2. AI驱动的智能高光提取：不依赖随机裁剪，而是利用LLM基于精心设计的“病毒式传播”标准（情感、冲突、金句等）对转录文本进行评分和排序，力求选出最具爆款潜质的片段。
3. 全流程自动化：从输入链接/文件到输出成片，一条命令即可完成下载、转写、分析、剪辑、生成字幕和配音的全流程。
4. 灵活的使用方式：既提供命令行工具（CLI）用于快速批量处理，也提供本地Web界面，方便可视化操作和调整参数（如片段数量、比例、分辨率）。
5. 灵活的LLM选择：支持对接多种大语言模型API，包括提供免费额度的Gemini，方便用户根据成本和需求选择。

💡 推荐语

short-video-generator-AI 将繁琐的短视频剪辑工作简化为一条命令。它不是你常见的傻瓜式裁剪器，而是一个懂得‘爆款逻辑’的AI剪辑师——通过分析转录文本，它能精准定位视频中最具传播力的高光时刻，并一键生成竖屏成品。如果你正在寻找一个免费、开源且智能的OpusClip替代品，这个项目绝对值得你立刻尝试。

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🚀 07 · anthropics/fermats-last-theorem

📦 Lean | 数学、费马大定理 | ⭐ 843 | 🔱 71 | 💡 新星项目

📋 项目介绍

这个仓库包含了 费马大定理 (Fermat’s Last Theorem) 在 Lean 4 中的完整、机器可检查的证明。该证明遵循了 Frey-Serre-Ribet-Wiles-Taylor-Wiles 的经典论证路径。整个证明由AI代理生成，但经过了Lean内核的严格检查。项目不仅提供了证明源码，还包含了完整的离线的可浏览HTML文档（约390MB），方便读者按步骤阅读，并提供了双重验证流程（使用Comparator和独立的nanoda内核）以确保证明的可靠性。

🎨 使用场景

数学研究验证、AI+math

🎯 核心价值

1. 历史性成就：将一个极其复杂、深刻的数学定理的完整证明首次在主流定理证明器中完全形式化，是形式化数学领域的里程碑。
2. 极高的可靠性保证：不依赖单一信任。通过 Lean内核、Comparator（检查陈述一致性与公理依赖）和独立的nanoda内核 三重验证，最大限度消除了编译器或单个工具实现中的潜在错误，确立了证明的可靠性。
3. 完整的可访问性：提供的离线HTML浏览包将证明结构、定理依赖关系可视化，极大降低了阅读和理解这种复杂证明的门槛，使其对更广泛的受众开放。
4. 严格的公理审查：项目明确检查并确保最终定理 fermat_last_theorem 的证明仅依赖于 Lean 的三个标准公理（propext, Classical.choice, Quot.sound），没有使用任何未经声明的公理或逻辑捷径。

💡 推荐语

fermats-last-theorem 在Lean 4中的完成，不仅仅是数学史上一个300年难题的最终形式化闭环，更标志着一个新时代的开端——AI与形式化验证协作证明复杂数学定理的时代。这个项目不仅提供了机器可核验的证明，还通过多重内核检查、完整依赖追溯和离线可读网页，将’可验证’做到了极致。无论你是数学家、逻辑学家，还是AI研究者，这都是一份值得深入研读的、关于信任与证明的杰作。

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🚀 08 · yczz/oc-english

📜 JavaScript | 语言学习、教育游戏 | ⭐ 829 | 🔱 9 | 💡 新星项目

📋 项目介绍

oc-english (带着OC学英语) 是一款创新的养成类英语学习桌面应用 (目前支持macOS)。它将英语学习与虚拟角色养成、房间装饰深度结合。用户可以创建并自定义属于自己的Q版OC (Original Character，原创角色)，通过完成人教版小学至初中英语教材的跟练和单元考来赚取积分，再用积分在商店为OC购买装扮、为小家添置家具。应用内包含完整的捏脸、换装、2.5D等距房间布置系统，以及配套的13册教材、语法卡和考试系统。

🎨 使用场景

英语学习者

🎯 核心价值

1. 创新的学习模式：将重复性的背单词、做练习转化为有明确目标和奖励的游戏行为 (“赚积分→打扮角色/布置房间”)，有效提升学习内驱力。
2. 内容与教材同步：内置13册人教版同步教材与配套语法卡，学习内容贴近课堂，实用性强。
3. 高自由度个性化系统：提供丰富的捏脸选项 (发型、眼型、瞳色等)、9部位换装 (50件装扮) 和18件可自由摆放的家具，满足用户的创造与收集欲。
4. 完整的本地应用体验：基于Tauri构建，包体小 (~10MB)、启动快，数据本地存储，隐私安全，并提供完整的开发、测试与打包流程。

💡 推荐语

带着OC学英语 巧妙地绕开了‘坚持学习’的难题——它不谈意志力，只谈创造和装扮的快乐。在这里，学英语不再是目的，而是你让OC变美、让小家变温馨的唯一途径。对于厌倦了传统背词软件、喜欢养成游戏的学习者来说，这或许是你‘玩着玩着就把英语学了’ 的理想形态。

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🚀 09 · vinzdg/codenotch

🕊️ Swift | AI助手监控 | ⭐ 695 | 🔱 92 | 💡 新星项目

📋 项目介绍

Codenotch 是一款专为macOS设计的轻量级桌面应用，它会在屏幕边缘显示一个小型的“刘海”状指示器，用于实时监控你多个AI编程助手（如Claude Code、Cursor、Codex、Antigravity等）的使用额度消耗情况。它通过借用这些工具在您Mac上已有的登录凭证或本地状态，直接读取官方数据源（如API端点、本地SQLite数据库），从而显示每个助手的剩余额度、当前会话状态（繁忙/等待输入）等关键信息，无需额外登录。

🎨 使用场景

AI编程用户

🎯 核心价值

1. 统一的额度监控中心：将分散在不同AI编程工具中的使用额度信息，整合到一个始终可见的屏幕边缘指示器上，一目了然。
2. 真实、可靠的读数：声明其数据源均来自工具官方或应用自身（如OAuth令牌、本地状态），而非估算，并区分了数据可靠性等级（official/derived/manual），保证信息可信。
3. 极简且智能的交互：默认以“小药丸”形态安静驻留屏幕边缘，悬停展开详细信息，并提供“始终显示”或“完全隐藏”选项，不干扰工作流。
4. 尊重隐私与安全性：绝不自行执行登录操作，所有凭证均“借用”自您Mac上已登录的工具；应用更新通过EdDSA签名确保安全；支持关闭特定工具的凭证读取，并遗忘其数据。

💡 推荐语

Codenotch 是AI编程助手重度用户的‘仪表盘’——它将你分散在Claude Code、Cursor、Codex等工具中的使用额度，安静地汇总到屏幕边缘的‘刘海’里。无需额外登录，不猜测不估算，只真实反映你账户的状态。如果你受够了在不同工具间切换查看余额，或担心在关键时刻耗尽配额，这个小工具将成为你工作流中不可或缺的‘电量指示灯’。

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🚀 10 · ahujasid/camera-to-blender

🐍 Python | 3D重建 | ⭐ 467 | 🔱 49 | 💡 新星项目

📋 项目介绍

camera-to-blender 是一个能将现实物体照片快速转化为3D模型并直接导入Blender的工具。其工作流为：用手机拍摄物体照片 → (可选)通过Gemini API自动移除背景 → 调用Tripo3D API生成3D模型 → 通过WebSocket连接自动将模型发送并导入到Blender中，整个过程在一分钟内完成。项目由三个核心部分组成：一个Python后端服务器（协调API调用和WebSocket连接）、一个手机端相机网页应用，以及一个用于接收模型并导入的Blender插件。

🎨 使用场景

3D重建/制作

🎯 核心价值

1. 极简的工作流：将原本复杂的“拍摄-修图-建模-导入”流程，压缩为“拍照-等待-发送到Blender” 三步，极大地降低了从现实到数字资产的门槛。
2. AI驱动的自动化：利用 Tripo3D 先进的大模型进行单图3D重建，并可选 Gemini 进行智能背景移除，保证了生成模型的可用性与便捷性。
3. 无缝的Blender集成：通过自定义的WebSocket插件，实现了模型生成后的自动导入，无需手动下载和拖拽文件，体验流畅。
4. 移动友好的设计：专门优化的手机相机界面配合 ngrok 的内网穿透，使得用户可以用手机在任意位置“扫描”物体，直接传回电脑上的Blender。

💡 推荐语

camera-to-blender 将繁琐的3D重建工作变成了一次简单的拍照行为。它打通了手机摄像头、AI云端模型与Blender之间的通路——拍一张照片，一个3D模型就‘粘贴’在了你的Blender场景里。对于任何希望从现实世界中快速获取3D资产的创作者来说，这是一个能极大提升前期效率的‘魔法工具’。

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🚀 11 · PhiloLabs/fable51-worlds

📜 JavaScript | AI编程 | ⭐ 448 | 🔱 23 | 💡 新星项目

📋 项目介绍

fable51-worlds 是一个将AI生成能力与代码化世界构建相结合的项目。它接收一个简单的提示（如地点名称、一张照片或一段视频），然后由 Claude Fable 5.1 智能体集群执行一个完整的工作流：进行实地调研（调用地图、高程等API）、生成构建世界所需的全部代码和资产规格、最终输出一个可直接在浏览器中运行的Three.js交互式3D场景。这个场景是完全由代码生成的，不依赖任何游戏引擎或预制3D模型库，每个建筑、街道和植物都由代码实时构建。

🎨 使用场景

虚拟内容创作、3D可视化场景

🎯 核心价值

1. 从“生成像素”到“生成代码”的范式转变：与传统AI生图或3D生成不同，本项目输出的不是不可编辑的像素或网格，而是可读、可验证、可编辑的代码。这使得生成的“世界”成为一种持久的、可迭代的软件资产。
2. 极高的可验证性与可靠性：每个生成的世界都附有独立的QA报告，通过 Playwright 自动化测试将渲染视图与真实照片对比，并由专门的审查智能体进行评估，确保几何与视觉上的准确性。
3. 组合性与可编辑性：由于世界由代码构成，其所有组件（如建筑生成器、街道布局引擎）都是模块化的。用户可以像修改普通代码一样进行精准修改（如“加深商店橱窗”），修改结果可稳定复现。
4. 透明且可复现的构建流程：项目完整公开了从“提示”到“世界”的整个构建链条（侦察、资产生成、运行时、验证），所有阶段都可以重新运行，实现了“世界即代码”的透明性和可审计性。

💡 推荐语

fable51-worlds 重新定义了AI创造虚拟世界的方式——它不生成注定会消散的像素，而是交付你可以阅读、验证和修改的代码。一个简单的提示，就能转化为一个由Claude Fable 5.1智能体集群精心构建、可交互、可验证的3D场景。对于任何希望将AI创意转化为可控、可迭代、可审计的数字资产的人来说，这是一个极具启发性且面向未来的项目。

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🚀 12· op7418/guizang-yingzao-skill

🐍 Python | AI创作 | ⭐ 356 | 🔱 33 | 💡 新星项目

📋 项目介绍

guizang-yingzao-skill (营造) 是一个为Claude Code或Codex设计的AI技能，它能将你拍摄的中国古建筑、街巷、文化场所或地方风物的照片，转化为经过真正艺术指导的编辑海报。它不仅仅是套用滤镜或简单排版，而是通过一个严谨的流程：先分析照片的构图与内容，保护建筑的身份锚点，然后基于内置的“食谱 (Recipe)”和参考图确定艺术方向，设计中文字体排版与图文空间关系，最后将原图、参考图和一张标记了文字区域的稀疏排版垫图一起交给图像模型，进行整体性的重绘与融合，生成一张具有编辑级质感的海报。

🎨 使用场景

内容创作者、艺术设计、AI技能

🎯 核心价值

1. 真正的“艺术指导”而非滤镜：项目核心在于模拟一个完整的设计流程，包括构图分析、概念命题、字体设计、图文互动、材质融合，而非简单的风格迁移。它旨在生成具有编辑思想和视觉逻辑的海报。
2. 对文化主体的尊重与保护：工作流中明确包含“保护身份锚点”的步骤，确保真实建筑的关键特征（如飞檐、匾额、轮廓）不会被AI随意“优化”或改变，保留其真实性。
3. 严谨、可解释的生成前门控：在调用高成本的图像生成模型前，会执行一系列确定性检查（如字体覆盖、碰撞检测、图文契约），确保输入条件满足设计意图，减少了随机性和资源浪费。
4. 模块化的设计与反馈机制：流程清晰分解为照片预检、创意命题、设计编译、图像生成、读图诊断等步骤。生成后会进行一次低成本读图评估，并将修改决定交还给用户，支持定向反馈和迭代。

💡 推荐语

guizang-yingzao-skill 让AI从一个图像生成器，蜕变为一位懂得中国建筑与文化之美的艺术指导。它不满足于产出漂亮的图片，而是遵循一套严谨的设计语言——从保护古建的身份锚点，到推敲中文字体的空间关系——最终将一张普通的旅行快照，升华为一张具有编辑级深度和在地文化气质的海报。对于任何希望将AI融入专业视觉创作流程的人来说，这是一个极具启发性的范本。

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📌 说明

• 数据来源：GitHub Search API
• 排序方式：Star 数降序
• 时间范围：2026-08-31 ~ 2026-09-06（30天活跃窗口）