用TypeScript轻松搞定文本分块的高效工具。

轻量级设计，无多余依赖；高速分块，性能强劲；提供多种分块器，满足不同场景需求

chonkie-ts | #工具
工具
ai-agent-papers：AI智能体研究资源库。它为研究人员和开发者提供了一个全面的AI智能体论文集合，助力快速了解领域前沿动态。

涵盖多种智能体能力与应用场景；定期更新，紧跟最新研究成果；提供详细分类，方便快速定位感兴趣的内容
AI工程领域的宝藏手册，从零开始构建智能Agent的全方位指南

涵盖从基础工具使用到高级规划策略的完整知识体系；提供丰富的实践资源和代码实现；持续更新，紧跟AI工程前沿动态

AI-angineers-handbook | #指南
指南
Awesome-Search-RL：一个汇集强化学习与搜索任务前沿研究的宝藏资源库。它为研究人员和开发者提供了一个全面的论文和代码集合，帮助快速了解和应用该领域的最新成果

涵盖多篇高引用论文（>50引用）和高星项目（>200星）；提供丰富的搜索与强化学习结合的案例；持续更新，紧跟学术界最新动态
Tokasaurus：为高吞吐量任务设计的LLM推理引擎，让模型运行更高效。支持多种并行化技术，优化内存和计算资源，提升模型推理速度。

支持数据、管道和张量并行化，无缝扩展到多GPU；采用Hydragen技术，自动检测共享前缀，显著提升计算效率；低CPU开销，适合小模型和高性能GPU部署
py-pglite：让Python测试与PostgreSQL无缝对接，无需安装PostgreSQL，即可在测试中享受PostgreSQL的强大功能。

内存中运行，测试速度飞快；每个测试模块独立数据库，完全隔离；支持SQLAlchemy和SQLModel，无缝集成现有测试框架
Claude Composer CLI：为Claude Code提供增强工具，通过自动化和灵活配置提升用户体验。

自动处理权限对话框，减少中断；支持多种规则集和工具集，灵活控制操作；系统通知增强可见性，实时掌握运行状态
Awesome-LLM-Scientific-Discovery：汇集大型语言模型（LLM）在科学研究中的前沿论文、工具和资源。它为研究人员、开发者和爱好者提供了一个全面的概览，助力探索LLM在科学发现中的应用。

从自动化到自主化的三级框架，清晰划分LLM在科学研究中的角色；涵盖从文献综述到实验规划、数据分析再到假设验证的全流程；提供丰富的研究论文和工具资源，助力快速入门和深入研究
adb-mcp：为Adobe工具（Photoshop和Premiere）打造的AI Agent接口项目，让AI通过MCP协议直接控制创意软件。

交互式图形支持拖拽和缩放；支持层级模块的可折叠节点；错误容忍的局部可视化功能，方便调试
torchvista：用一行代码在Jupyter等笔记本中直观可视化PyTorch模型的前向传播过程。

交互式图形支持拖拽和缩放；支持层级模块的可折叠节点；错误容忍的局部可视化功能，方便调试
Before
After
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