Sim：开源AI agent工作流构建器，极简界面助力快速搭建并部署连接多种工具的LLM解决方案。

• 支持云端（sim.ai）和自托管两种模式，快速启动仅需几分钟
• 兼容Docker、Dev Containers、手动安装多种部署方式，灵活适配开发环境
• 利用PostgreSQL+pgvector实现向量嵌入，支持知识库和语义搜索功能
• 内置Copilot管理服务，简化API密钥配置，提升自托管体验
• 技术栈涵盖Next.js、Bun、Tailwind CSS、React Flow、Socket.io等现代前端后端技术
• 低代码/无代码界面，支持用React构建智能agent流程，助力自动化和多工具集成
• 活跃社区，13000+星标，1500+分支，开放贡献，Apache-2.0许可证保障自由使用
• 支持本地GPU/CPU模型运行，免外部API，提升数据隐私和响应速度

Sim从根本上简化了复杂AI流程的设计和部署，适合研发、自动化及业务集成长期使用。

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Starchive：一款集自动下载与高级音频处理于一体的YouTube视频归档利器，支持多格式抓取与智能音乐混音，助力内容创作者突破传统边界。

• 自动抓取访问的YouTube及社交平台视频，支持MP4、WAV音频、字幕（VTT）、缩略图及元数据（JSON）多格式下载
• 利用Ultimate Vocal Remover实现人声与伴奏分离，结合BPM、调性、节拍检测，精确解析音乐结构
• 交互式Blend Shell提供实时混音界面，自动匹配节拍与调性，智能调整音高与速度，避免人声冲突，确保无缝融合
• 采用rubberband技术实现高精度音频同步，支持基于静音分割的片段编辑与智能插入
• 命令行工具覆盖从下载、分析到混音全流程，支持后台运行和手动视频ID输入，灵活高效
• 架构基于Go语言，配套Firefox插件自动触发下载，后台排队处理不影响浏览体验
• 依赖yt-dlp、ffmpeg、rubberband及AI分离工具，持续更新以适应视频平台变化

Starchive突破了传统视频下载工具的局限，将自动化与智能音频处理深度融合，使视频归档和音乐创作成为一体化流程，极大提升创作效率与品质。适合音乐制作人、内容编辑和技术爱好者长期使用。

Awesome-Scientific-Datasets-and-LLMs：科学大模型与数据集全景汇总，助力科研智能化升级：

• 涵盖多学科：生命科学🧬、化学⚗️、物理⚛️、天文🌌、材料学🪨、地球科学🌍、神经科学等核心领域，资源丰富全面。
• 数据类型多样：涵盖文本QA、视觉问答（VQA）、图像-文本、视频-文本等多模态数据，支持预训练、微调及科学推理等多种任务。
• 发展轨迹清晰：从迁移学习到大规模知识整合，再到指令跟随与自主科学Agent，展现科学LLM的四大范式变革。
• 详实时间线：2018年至2025年间，精选标志性模型与数据集，助力把握科研AI发展脉络。
• 开源与闭源兼备：包含众多开源项目，如Intern-S1（241B参数）、ChemLLM、ShizhenGPT等，方便科研团队快速落地与创新。
• 专业评测集：覆盖学术论文、临床对话、医学影像、蛋白质序列等，配备多维度指标（准确率、F1、BLEU、AUROC等），确保模型能力客观量化。
• 跨语种支持：中英双语及多语言资源，兼顾全球科研需求，提升模型适用性与泛化能力。
• 持续更新：项目活跃，定期整合最新论文和数据，关注前沿趋势，保持科研资源的长效价值。

科学研究正从数据积累向智能洞察跃迁，这份汇总为科研人员提供了系统的工具链与知识地图，促进跨领域协作与突破。

eBPF高质量项目推荐： Linux内核网络包的函数调用跟踪利器 ，由清华大学的学霸团队研发。

SRE工程师经常遇到网络故障，比如内核中莫名其妙发了RST，大量的网络通讯中，想定位它极其困难。 常见方式是tcpdump抓一段时间包，再逐个分析找RST包。

现在不用了，可以直接指定RST包的相关函数进行HOOK， 精确捕获这些包。并且，还有这个函数的调用堆栈，可以更快的确定业务的问题。