一个强大的知识图谱生成工具，能从文本中提取实体和关系，并生成可交互的图形。

支持文本上传和直接输入两种方式；使用OpenAI的GPT-4o模型，精准提取实体关系；生成的图谱可交互，支持拖拽、缩放和过滤

knowledge-graph-llms | #工具
工具
matplot2tikz：将Python的matplotlib图表无缝转换为LaTeX兼容的TikZ/PGFPlots格式。

输出格式为PGFPlots，保留更多图表信息，易于理解和编辑；支持多种图表类型，包括2D图表和部分3D图表；提供方便的清理功能，优化导出文件的大小和质量
dbhub：一个通用数据库网关，支持多种数据库的连接与操作

实现了Model Context Protocol（MCP）服务器接口，可无缝对接多种MCP客户端；支持PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQL Server等主流数据库；提供Docker和NPM安装方式，部署简单快捷
Robo-DM：为机器人学习打造的高效数据管理框架。

高性能，支持快速读写；内存高效，智能加载和压缩数据；支持多种视频编解码器，自动选择最优编解码器
OML-1.0-Fingerprinting：为AI模型提供独特的“指纹”保护，防止未经授权的使用

通过微调生成秘密指纹，确保模型所有权可验证；支持多种指纹生成策略，灵活适应不同需求；优化多GPU训练，大幅提升指纹嵌入效率
HeurAgenix：一个创新的两阶段LLM驱动超启发式框架 | #框架

它通过让LLM从对比解中学习进化策略来自动改进启发式算法，并结合LLM引导和测试时扩展技术自适应地选择当前最优启发式进行问题求解，同时通过新的双奖励机制有效解决了轻量级选择器在噪声监督下的微调难题，显著提升了组合优化问题的求解性能和自动化水平。
框架
Unregistry：让Docker镜像传输变得轻量又高效。无需外部镜像仓库，直接将本地Docker镜像推送到远程服务器。

仅传输缺失的镜像层，效率提升90%；基于SSH传输，无需额外配置和暴露端口；支持多平台镜像推送，满足多样化部署需求
slime：一个专注于大规模强化学习扩展的LLM后训练框架，助力高效训练和灵活数据生成。

高性能训练，通过连接Megatron与SGLang实现高效多模式训练；灵活的数据生成工作流，支持自定义数据生成接口和服务器引擎；提供GLM4-9B和Qwen3-4B模型示例，方便快速上手。
一个现代的开源健身教练平台，帮助你创建健身计划、跟踪进度并访问全面的健身数据库。

提供详细的健身指导和视频演示；支持多语言界面；采用Feature-Sliced Design架构，代码清晰易维护

workout-cool | #数据库
数据库
fang：为CLI开发提供一站式解决方案，让命令行应用开发变得轻松又优雅。

全功能集成，自带帮助页面、错误提示、版本号等功能；高度可定制，支持自定义主题和输出；提供man页面和shell补全功能，提升用户体验
Claude-Code-Usage-Monitor：实时监控Claude AI令牌使用情况的终端工具。帮助开发者实时跟踪Claude AI的令牌消耗，预测何时会耗尽，避免超出限制。

每3秒刷新一次，实时更新无闪烁；支持多种计划（Pro、Max5、Max20等），自动检测最高限制；提供智能预测，提前预警令牌耗尽时间
MuCodec：超低比特率音乐编解码器，让音乐传输更高效。

实现0.35kbps超低比特率音频压缩，压缩效率极高；支持48kHz双声道音频重建，音质清晰；提供完整的模型和推断代码，易于上手
Before
After
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