🚀 2025 年 10 月 GitHub 十大热门项目排行榜 🔥

欢迎来到 2025 年 10 月 GitHub 热门开源项目排行榜！本期榜单精选了十个备受关注的仓库，横跨从提示工程教程、桌面代理框架、Claude 实用指南到金融 AI 分析、知识记忆引擎与云存储的多样化场景。这些项目不仅强化了 AI 学习路径、代理自主性与隐私保护，还为开发者提供了高效的集成工具与实验平台，推动开源从理论探索向生产级应用加速转型。

prompt-eng-interactive-tutorial

🌟 Star 数：25.3K+
📚 Anthropic 开源的交互式提示工程教程，Claude 模型优化从入门到进阶
prompt-eng-interactive-tutorial 是 Anthropic 推出的开源教育项目，提供全面的逐步指导，帮助用户掌握为 Claude AI 模型设计高效提示的技巧。它涵盖基础结构到高级链式提示与工具集成，通过 9 章互动课程与 Playground 实验环境，让学习者实践写作、调试提示。该教程强调 80/20 原则，适用于聊天机器人、法律、金融与编码等实际场景，已成为提示工程领域的热门学习资源。

基础到高级课程：从提示结构与常见失败模式入手，逐步深入链式提示、工具调用与检索增强生成（RAG）
互动 Playground 支持：内置 Claude 3 Haiku 模型的在线实验环境，便于实时测试与迭代提示示例
实战导向设计：9 章课程序列化教学，包括练习题与故障排除，覆盖聊天、分析与代码生成等用例
开源与社区友好：MIT 许可，鼓励贡献与扩展，适合自学或团队培训
💡 prompt-eng-interactive-tutorial 适合 AI 开发者、产品设计师及希望提升 Claude 提示效率的初学者与专家，作为提示工程实践的理想起点。
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Agent-S

🌟 Star 数：7.7K+
🤖 开源代理框架：像人类一样使用电脑，实现自主 GUI 交互与任务自动化
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Agent-S 是 Simular AI 开发的开源代理框架，旨在让 AI 代理像人类用户一样自主操作电脑。它通过 Agent-Computer Interface 实现复杂 GUI 交互，支持跨平台桌面环境自动化，已在 OSWorld 等基准上达到 SOTA 性能。该项目强调零样本泛化与安全执行，适用于研究与生产级代理开发。

自主 GUI 操作：利用 UI-TARS-1.5-7B 等 grounding 模型精准理解界面并执行动作，支持复杂任务如文件管理与应用导航
跨平台兼容：无缝运行于 Linux、macOS 与 Windows（单屏设置），便于多环境测试与部署
SOTA 性能基准：在 OSWorld (S3) 上达 69.9% 成功率，零样本泛化出色于 WindowsAgentArena 与 AndroidWorld
本地代码执行环境：安全沙箱下运行 Python/Bash 脚本，直接操控主机资源，适用于自动化脚本与工具调用
💡 Agent-S 适合 AI 研究者、代理开发者及自动化工程师，用于构建智能桌面代理与跨平台任务执行系统。
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Claude Cookbooks

🌟 Star 数：26K+
📖 Anthropic 官方 Claude 实用食谱：Jupyter 笔记本与指南，助力开发者高效构建 AI 应用
claude-cookbooks 是 Anthropic 发布的开源资源库，汇集了使用 Claude AI 模型的实用 Jupyter 笔记本与代码指南。它涵盖从基础提示工程到高级代理构建、工具集成与技能自定义的多种场景，提供可复制的代码片段与最佳实践，帮助开发者快速集成 Claude 到项目中。该项目强调实际应用与社区贡献，已成为 Claude 生态学习与开发的热门起点。

全面笔记本系列：包括技能介绍（Excel/PowerPoint/PDF 生成）、金融应用（仪表盘与报告自动化）、自定义技能开发，以及工具使用（如内存管理、评估框架）
实战导向示例：覆盖子代理协作、PDF 解析、JSON 输出控制、提示缓存与 AWS 集成，支持从简单任务到复杂多代理系统的构建
易集成与扩展：提供 API 密钥设置、虚拟环境指南与贡献流程（MIT 许可），兼容 VS Code 与 JupyterLab，便于本地实验
社区驱动优化：鼓励 PR 提交新指南或修复，包含故障排除与性能提示，适用于编码、研究与业务自动化场景
💡 claude-cookbooks 适合 Claude 用户、AI 开发者及团队寻求实用 AI 集成灵感的实践者，作为从入门到生产的桥梁。
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nanoGPT

🌟 Star 数：48.4K+
🤖 最简洁、高效的 GPT 训练与微调仓库，300 行代码实现中等规模 GPT
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nanoGPT 是 Andrej Karpathy 推出的开源项目，旨在提供最简单、最快的从零训练或微调中等规模 GPT 模型的代码库。它基于 PyTorch，重写了 minGPT 以优先性能，适合初学者快速上手 Transformer 架构，同时支持专业级实验，如复现 GPT-2 在 OpenWebText 上的结果。该项目强调代码的可读性和可 hack 性，已成为 LLM 学习与研究的经典起点。
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极简代码结构：核心文件仅 train.py（~300 行训练循环）和 model.py（~300 行 GPT 模型定义），易于理解与修改
高性能训练：支持从零训练 GPT-2 (124M) 参数模型，在 8x A100 40GB 节点上约 4 天完成；兼容 PyTorch 2.0 torch.compile() 加速
灵活加载与微调：可加载 OpenAI GPT-2 预训练权重，支持自定义数据集微调（如 Shakespeare 字符级训练，仅需几分钟 GPU 时间）
完整工具链：包含数据准备、采样生成、评估基准脚本，以及分布式训练（PyTorch DDP）；额外支持模型剖析与性能基准测试
💡 nanoGPT 适合 LLM 初学者、研究者及希望快速原型化 GPT 变体的开发者，作为 Transformer 实践的理想入门工具。
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ebook2audiobook

🌟 Star 数：14.1K+
📚🔊 AI 驱动的电子书转有声书工具，支持语音克隆与 1100+ 语言
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ebook2audiobook 是一个开源项目，由 DrewThomasson 开发，专注于将非 DRM 电子书（EPUB/MOBI 等）自动转换为高质量有声书。它集成多种先进 TTS 模型，支持章节拆分、元数据嵌入、语音克隆与多语言输出，提供 Gradio Web UI、CLI 与 Docker 部署选项。该工具强调低硬件需求与自然语音合成，已成为内容创作者与残障辅助的热门选择，尤其在多语种 audiobook 生成领域脱颖而出。

章节化智能转换：自动解析电子书结构，按章节生成独立音频文件，支持元数据（如标题、作者）嵌入 M4B/MP3 输出
多 TTS 模型集成：兼容 Coqui XTTSv2、Bark、VITS、Fairseq 等引擎，提供高保真语音合成与可选语音克隆（基于用户音频样本）
超广语言覆盖：支持 1107+ 语言（默认英语），通过 ISO 代码轻松切换，适用于全球内容本地化
部署灵活高效：最低 4GB RAM 运行，支持 CPU/GPU/MPS 加速；一键 Docker 启动，包括 Colab/Kaggle 远程选项，便于实验与生产
💡 ebook2audiobook 适合内容创作者、AI 音频爱好者、残障辅助工具开发者及多语种 audiobook 生产团队，用于快速从文本到语音的自动化转换。
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WinBoat

🌟 Star 数：14K+
🐧 Windows 应用无缝运行在 Linux 桌面，优雅集成与自动化部署
winboat 是一个开源项目，由 TibixDev 开发，专注于在 Linux 环境中提供 Windows 应用的原生级集成体验。它利用 Docker 容器、FreeRDP 和 KVM 虚拟化技术，构建优雅的 Electron 界面，支持一键自动化安装、文件系统共享与资源监控。该工具允许用户运行单个 Windows 应用或访问完整桌面，已成为 Linux 用户桥接 Windows 生态的热门桥梁，尤其适用于开发、办公与跨平台迁移场景。
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优雅桌面集成：Electron 驱动的 UI 将 Windows 应用作为原生 Linux 窗口运行，支持全屏桌面访问与智能卡直通
自动化部署流程：通过简单偏好设置完成 Docker + KVM 容器安装，兼容主流 Linux 发行版，便于快速上手
文件系统与资源共享：自动挂载用户主目录，实现双系统间无缝文件访问，内置监控工具跟踪性能与资源使用
社区活跃 Beta 版：MIT 许可鼓励贡献，目前处于 0.9.0 特性冻结阶段，支持 Discord 与社交渠道反馈
💡 winboat 适合 Linux 桌面用户、开发者及混合环境团队，用于简化 Windows 软件兼容与提升跨平台生产力。
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Supermemory

🌟 Star 数：13.1K+
🧠 AI 时代的高速可扩展记忆引擎与应用，支持多源存储与 LLM 无缝集成
supermemory 是一个开源的记忆管理引擎和应用，专为 AI 时代打造，提供极致快速、可无限扩展的记忆存储与检索能力。它允许用户轻松从笔记、链接、文件等多种来源添加记忆，支持与 Notion、Google Drive 等服务的集成，并通过聊天界面智能交互。同时，借助 MCP 协议，它能将记忆暴露给任意 LLM，实现跨工具的无缝知识共享。该项目已成为个人知识库、AI 代理增强与生产力工具的热门选择。

多源记忆导入：支持 URL、PDF、纯文本、笔记、链接与文件格式，一键粘贴、上传或链接添加，便捷高效
外部服务集成：无缝连接 Notion、Google Drive、OneDrive 等，实现统一记忆管理和跨平台同步
智能聊天交互：通过“Open Chat”功能与记忆对话，快速检索与生成洞见，提升知识利用率
MCP 协议赋能：一键集成到任意 AI 工具（如 ChatGPT 等），无登录、无付费，支持多 LLM 共享记忆
开发与贡献友好：基于 Bun 构建，提供完整贡献指南、Issues 标签与本地开发环境，鼓励社区优化
💡 supermemory 适合 AI 爱好者、知识工作者、开发者及构建智能代理的团队，用于持久化记忆存储与跨 AI 工具协作。
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TradingAgents-CN

🌟 Star 数：11.8K+
📈 基于多智能体 LLM 的中文金融交易框架，专为 A 股/港股/美股分析优化

TradingAgents-CN 是 TradingAgents 的中文增强版开源框架，由 hsliuping 开发，利用多智能体 LLM 协作实现股票投资决策。它整合基本面、技术面、新闻与社交分析，支持多市场实时评估与风险管理，提供可视化界面与企业级部署。该项目全中文化设计，已成为中文金融 AI 社区的热门工具，尤其适用于量化交易与投资研究。

多智能体协作架构：四大分析师（基本面、技术面、新闻面、社交媒体）+ 看涨/看跌研究员辩论 + 交易员决策 + 多层风险管理，形成完整投资链条
灵活市场与深度支持：覆盖 A 股、港股、美股；5 级研究深度（2-25 分钟），智能时间预估与进度可视化
多 LLM 集成与管理：兼容 DashScope、DeepSeek、Google AI、OpenRouter 等 60+ 模型，一键切换与持久化配置
企业级功能扩展：用户权限管理、Docker 容器化部署（amd64/arm64）、MongoDB + Redis 数据库优化、SSE 实时通知与报告导出（Markdown/Word/PDF）
💡 TradingAgents-CN 适合中文投资者、量化交易开发者、金融研究者及企业团队，用于多市场股票分析、AI 决策辅助与自动化投资流程。
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Open Notebook

🌟 Star 数：8.8K+
📓 开源 Notebook LM 替代品，隐私优先的多模态 AI 笔记与播客生成工具

open-notebook 是 lfnovo 开发的开源项目，提供隐私导向的 Notebook LM 替代方案，支持自托管部署与高度自定义。它集成多模态内容处理、AI 驱动的智能交互与高级播客生成，适用于研究笔记、知识管理与内容创作。项目采用 MIT 许可，强调数据控制与灵活扩展，已成为隐私敏感用户的热门选择。

隐私优先自托管：完全本地运行，无云依赖，确保数据主权，支持服务器、Raspberry Pi 或 NAS 部署
多模型 AI 支持：兼容 16+ 提供商如 OpenAI、Anthropic、Ollama 与 LM Studio，灵活切换后端
多模态内容组织：处理 PDF、视频、音频、网页、Office 文档等，支持智能搜索与向量检索
高级播客生成：1-4 说话人模式，自定义角色与脚本控制，生成高质量音频输出
智能聊天与引用：上下文感知对话、全文搜索，内置引用机制提升准确性与可追溯性
💡 open-notebook 适合研究者、知识工作者及团队，用于私有 AI 辅助笔记、内容分析与播客自动化生产。
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MinIO

🌟 Star 数：57.5K+
☁️ 高性能开源对象存储，S3 兼容，专为 AI/ML 与大数据优化
MinIO 是一个高性能、S3 兼容的对象存储解决方案，由 MinIO 团队开发并以 GNU AGPLv3 许可开源。它专为云原生环境设计，支持大规模数据湖、AI/ML 工作负载与分析管道，提供无缝的 AWS S3 API 集成与企业级耐用性。该项目强调速度与可扩展性，已成为 Kubernetes 原生存储的首选，已被全球数千组织采用。

S3 API 完全兼容：无缝迁移现有 S3 工具与应用，支持多租户、加密与访问控制
AI 与分析优化：内置纠删码（erasure coding）确保高可用，吞吐量达数百 GB/s，适合边缘计算与大数据
分布式高性能架构：Go 语言实现，轻量级部署，支持单节点到全球分布式集群
社区版源代码分发：推荐从源构建以获取最新功能与安全更新，企业版提供额外支持
💡 MinIO 适合云架构师、数据工程师、AI 团队及私有云部署者，用于构建高效、可扩展的对象存储基础设施。
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结论

2025 年 10 月的 GitHub 热门项目榜单清晰展现出开源技术演进的三大核心趋势：

AI 教育与代理工具深度融合：从交互式提示教程到自主 GUI 代理，AI 学习资源与自动化框架正加速开发者技能升级与任务落地。
知识管理与多模态创新加速：笔记工具、记忆引擎与内容转换项目强调隐私自托管与跨模态集成，推动个人与团队知识生态的智能化转型。
基础设施与垂直应用强化：金融 AI 框架与高性能存储服务优化生产级部署，支持从数据安全到行业决策的全链路效率提升。

整体来看，这些项目不仅助力开发者优化 AI 工作流、构建个性化代理，更驱动开源生态向更智能、更隐私优先的方向演进，为下一代应用注入可持续的创新动力。

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