云雀 · 轻技术笔记

GitHub Trending AI 热点 · 2026-10-31

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今天最刺眼的一件事不是某个项目涨了多少，而是 DeepSeek Harness 的生态在同一天集体涨过一万 star。本体 deepseek-ai/deepseek-harness 涨 3,083，插件 dsh-our-free-model 涨 6,003 —— 插件比本体涨得快一倍，IM 接入插件 dsh-im 涨 530，QQ 桥接 qq-bridge 涨 532。这不是巧合，是一个底座刚刚被生态承认的形状：dsh 的 README 只有 77 行，全文只给了一行启动命令 npx @deepseek-ai/dsh web，剩下的全在 docs/ 里，架构说明只有一句「一切皆插件」，底座是 Cordis，论文《A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability》挂在 arXiv 2608.25512 上。本体不写功能，功能全在别人仓库里写。 而它一边这么写，一边在标题下加粗一句 THERE WILL BE COMPATIBILITY-BREAKING CHANGES，还专门放了个 SAFETY.md 让人先读。

第二条线是视频。今天前 28 名里有 7 个在做视频，而且分三种完全不同的做法：lemo-opuscar 把电影质感写成 66 种代码化的影像风格，video-shotcraft 把宣传片拆成 124 张镜头配方卡（从 216 个 demo 收敛出来），hypit 发明了一种叫 SVML 的视频源码格式（锚定在词上而不是秒上），ffmpeg-skill 给 agent 一个 42 工具的本地剪辑引擎，Concat 直接写了个开源 CapCut，openfilm 干脆让每个镜头就是一个网页、导出一个 frame(t) 函数。六种做法指向同一个判断：视频的生成已经便宜到不值得竞争了，编排、复现、可编辑才值钱。 hypit 的三个示例把成本摊开了：64 个 headless Chromium 并发，一条 20 秒的足球榜 UGC 总成本 1.15 美元。

第三条线更值得慢慢看：能自证的才开始值钱，而且「公开自己失败」正在变成一种信用。 ponytail 18 万 star 一天涨 2,888，它的关键数据几乎全埋在 img alt 属性里——代码量 -53%、耗时 -41%、成本 -26%、token -45%，还有高风险逻辑带测试的比例 98% vs 68%、注入 bug 捕获率 66% vs 46%、盲测 110 比 67，正文只留了其中几组。ffmpeg-skill 的 10 条设计原则里第 7 条是 Unknown is not missing：解析不了的 FFmpeg 能力记 unknown，绝不记 missing。earshot 干脆把 v1 的失败贴出来——盲测 15 次只对 8 次，README 原话是 a coin flip。headcount 有一条更狠：技能写的是从业者该知道什么，写不了监管上个月刚公布的东西。这批项目的共同点不是说自己强，是说自己哪里不行、并且给出数字。

最后说两个反常识。第一，输出 token 砍 8 倍，账单只降 15%。answer-me-with-html 的基准是 9 个模型、3 个题各 3 次取中位数：手写 HTML 平均 4,893 token / 31 秒，用它 612 token / 12 秒，8 倍少、2.6 倍快 —— 但它自己写明账单只降约 15%，因为每轮还得读系统提示、你的问题和对话历史。降的是「模型写的」，不是「你付的」。第二，x erj 的 4 个失败全是同一个缺口：和 Elasticsearch 8.13.4 闭环对比是 55 胜 26 平 4 负，ingest 吞吐 1.72 倍、磁盘小 1.61 倍，4 个失败全在高写入速率下的 read p99。它还老实交代什么时候不值得用 —— 对模型已经认识的热门公共库，它 neutral to harmful。能赢的场景和会输的场景写得一样清楚，这份诚实比 star 数更能说明它被认真用过。

值得关注的项目

  1. Ebony-Vinyl/dsh-our-free-model 仓库：https://github.com/Ebony-Vinyl/dsh-our-free-model stars：★ 52,645（JavaScript）｜今日新增：+6,003 简介：DeepSeek Harness 插件，装上就能白嫖大模型：聚合注册表 76 家 provider、10 个账号渠道，不用登录注册填 API Key。 为什么火：今天涨 6,003，全场第一，而它自己一个模型都没有 —— 它是 DeepSeek Harness 的插件。README 里最硬的两组数字：聚合注册表 76 家 provider、10 个账号渠道；适配内核从 0.1.5 到 0.1.7-rc.2。思考强度给了 none 到 max 七档、预算三档（2048 / 8192 / 上限），恢复窗口 900 秒和 300 秒、8192 tokens、131072 字符，转发端口从 18899 改到 18900 是它自己的恢复机制。上游只认 OpenCode 的 opencode.ai/inference/v1 和 Kilo 的 api.kilo.ai/api/gateway 两家，清单用 Ed25519 签名。真正让它今天爆的是那句话：不用登录、不用注册、不用填 API Key。

  2. google/elephant-goldfish-model 仓库：https://github.com/google/elephant-goldfish-model stars：★ 6,509（Python）｜今日新增：+3,632 简介：Google 出的开源评审技能：Elephant 拿上下文起草规格，Goldfish 只看文档和源码、看不到之前的对话，专门挑缺失的假设。 为什么火：6,509 star 一天涨 3,632，是今天体量最小的爆发之一。它解决的问题很窄也很准：主 agent 的上下文越长，reviewer 继承的错误假设就越多，「我们前面说好的」在 reviewer 那边根本不成立。它的做法是让评审失忆 —— Elephant 持有项目上下文起草规格，Goldfish 只有文档和它引用的源码，看不到任何之前的对话，专门找缺失的假设、含糊的需求和实现风险，最后由人拍板。硬约束是金鱼评审必须开全新子 agent 上下文。Apache 2.0，README 里明确写着「非 Google 官方支持产品」，还老老实实列了 agy CLI 1.4.10 与 1.4.8 的前缀差异（issue #220 / #196）。

  3. deepseek-ai/deepseek-harness 仓库：https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness stars：★ 266,650（TypeScript）｜今日新增：+3,083 简介：DeepSeek 官方的开源 agent harness：一切皆插件，底座是 Cordis，一条命令起 Web UI，端口 3080。 为什么火：26.6 万 star 一天涨 3,083，而它的 README 只有 77 行、2,673 字节 —— 全文只给了一行启动命令 npx @deepseek-ai/dsh web（默认 http://127.0.0.1:3080），剩下全在 docs/ 里。这可能是今天体量与 README 体积比最极端的一个。它的架构说明才是重点：everything-is-a-plugin，底座是 Cordis，论文《A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability》发在 arXiv 2608.25512。而本体不写功能 —— 今天涨得最猛的那个插件（dsh-our-free-model，+6,003）、IM 接入插件（dsh-im，+530）、QQ 桥接（qq-bridge，+532）全在别人仓库里。它同时是最敢预告破坏性变更的：README 标题下就写着 developer preview，加粗一句 THERE WILL BE COMPATIBILITY-BREAKING CHANGES，还专门放了个 SAFETY.md 让人先读。MIT。

  4. DietrichGebert/ponytail 仓库：https://github.com/DietrichGebert/ponytail stars：★ 180,838（JavaScript）｜今日新增：+2,888 简介：让 agent 像屋里最懒的资深工程师那样干活：代码量砍 53%、耗时砍 41%，同时保住测试覆盖率。 为什么火：18 万 star 一天涨 2,888，而它的关键数据几乎全埋在 img alt 属性里 —— 这是今天不读源码就发现不了的一个。alt 里是一整句：代码量 -53%、耗时 -41%、成本 -26%、token -45%，正文只留了其中几组。同一批 alt 里还有更硬的：高风险逻辑带测试的比例 98% vs 68%，注入 bug 捕获率 66% vs 46%，盲测 110 比 67，安全任务 6 项 30 次运行全过，日期选择器实现 335 行 vs 10 行。它把省下来的时间也算了：一场 band 成本 23.80 美元、5,670 万 token、168k 输出、33 轮、52 分 14 秒，reuse 71%。形状是 7 级 ladder 加 4 条红线（validation / error handling / security / accessibility）、8 条命令，要 Claude Code 2.1.290 以上。最后推送 10-29 —— 不是停更项目在吃老本。

  5. yetone/magpie 仓库：https://github.com/yetone/magpie stars：★ 26,193（Go）｜今日新增：+2,664 简介：Go 单二进制协议网关：127.0.0.1:3425 同时说 OpenAI Chat、OpenAI Responses、Anthropic Messages、Gemini 四种协议。 为什么火：26,193 star 涨 2,664。它是一台协议翻译机：网关跑在 127.0.0.1:3425，四种协议互转，流式、tool call、reasoning 块全带；alt 里还写了它 7 天内从各家模型那边保留下来的 5,812 个价格取值。README 里那张支持的 agent 清单我逐个数过 —— 69 个，Claude Code、Claude Desktop、Codex、Gemini CLI、Cursor CLI、Cline、DeepSeek Harness、Hermes Agent、OpenClaw 全在列。它还写了 5 种路由模式和 5 个对标 New API 的中间件包，默认关掉 key 遮蔽、留 {{API_KEY_k3v9x2mq}} 这种占位符，插件跑在 Bun 上，支持 OTLP 导出。奇怪但诚实的一条：仓库不接受 PR。

  6. AienTech/dossier 仓库：https://github.com/AienTech/dossier stars：★ 3,357（TypeScript）｜今日新增：+2,351 简介：自托管求职工作台：自动写定制简历和求职信，Next.js 16 + PostgreSQL 18，12 套主题 21 种文档语言。 为什么火：3,357 star 一天涨 2,351，是今天增速第三。它是个自托管的求职工作台：自己写定制简历和求职信，技术栈 Next.js 16 + PostgreSQL 18，许可 AGPL-3.0。README 给的实测数字挺实在：镜像约 1.7 GB，容器至少得给 768 MB；简历渲染约 0.25 秒，applications 列表 20–90 毫秒。更值得看的是它把限制写在最显眼的位置 —— 四条：仅桌面、仅单用户、仅英文界面、仅单实例。12 套简历主题、21 种文档语言，但一次只服务一个人。这年头敢把限制顶在 README 开头的项目不多了。

  7. lemomo-ai/lemo-opuscar 仓库：https://github.com/lemomo-ai/lemo-opuscar stars：★ 9,731（JavaScript）｜今日新增：+1,737 简介：给 Claude Code 的电影质感工具箱：66 种影像风格写成代码，12 个分组，按配方生成片头、运镜和转场。 为什么火：9,731 star 涨 1,737，做的是把电影质感写成代码 —— 66 种风格分 12 组，做成 Claude Code 能直接调的工具箱。66 这个数字藏在 HTML 注释里（<!--n-->66<!--/n-->），组内分布是 7 / 8 / 8 / 7 / 4 / 5 / 7 / 5 / 4 / 4 / 2 / 5。它给了实际规格：默认输出 1920×1080@24fps，OPUSCAR 98 那套片长 6 分 31 秒，风格库里 77 个 2D、4 个 2.5D、17 个 3D。依赖卡得很死：Node 20+、ffmpeg 7+、Python 3.11+，并明说 Ubuntu 24.04 自带的 ffmpeg 6.1 太老得自己编。代码 MIT、影片素材 CC BY 4.0，三条语音轨道明确排除在外。

  8. makecindy/cindy 仓库：https://github.com/makecindy/cindy stars：★ 8,698（TypeScript）｜今日新增：+1,376 简介：开源多端 Agent 客户端：Claude Code / Codex / Pi 三种 harness 装进同一个客户端，电脑即服务器，手机远程接管。 为什么火：8,698 star 涨 1,376，是一个开源的多端 Agent 客户端：macOS、Windows、Linux、iOS、Android 都能跑，把 Claude Code、Codex、Pi 三种 harness 装进来，工作区和记忆跨设备接力，后端不在这个仓库里。工程细节是 pnpm monorepo（Electron 桌面 + Expo / React Native 移动端），claude-code / codex / ripgrep 三个二进制不进仓库、按平台下载，Android platform-tools 固定版本加 sha256 校验后在 Windows 打包前拉取。但今天它最值得说的不是功能而是合规细节 —— 官方发行版内置 TapDB 遥测，README 里承认了一个真实存在的 bug：企业 SSO 跳过同意步骤，若该登录在重启后被恢复，当前迁移可能把全新安装也标记为已同意，从而未经明确同意就开始上报；关掉 Usage statistics 就能挡住。另外 Apache-2.0 只覆盖源码，模型权重、数据集、prompt、商标不自动被覆盖。

  9. Vincentwei1021/video-shotcraft 仓库：https://github.com/Vincentwei1021/video-shotcraft stars：★ 15,107（TypeScript）｜今日新增：+1,325 简介：代码化产品宣传片：抓你自己的真实截图，从 124 张镜头配方卡里挑，用 Remotion 动画化，交付 MP4 加剪映草稿。 为什么火：1.5 万 star 涨 1,325。README 开头那句是它全部的立足点：It is not a video generator —— 每一帧都是代码画出来的，不是模型生成的，所以它拿的是你自己的产品截图而不是幻觉的产品。配方库是 10 个类别共 150 个镜头（Opening 11、Camera 13、Transitions 19、Typography 25、UI Entrance 22、Interaction 13、Data 9、Light & Emphasis 23、Rhythm 8、Outro 7，加起来正好 150），是从 216 个 demo 里收敛出来的 —— 收敛本身比数量更说明成熟度。交付物包括 1920×1080 / 30fps / h264 的 MP4、可编辑的 Remotion 工程，还有剪映草稿（已在 macOS 的 JianYing Pro 11.2 上验证，Windows 未测）。连无头 Linux 的三个坑都写进 README：并发上限是 2、新版 Chrome 砍了旧 headless 模式、remotion.media 在某些网络下不通。

  10. kajisho5/ffmpeg-skill 仓库：https://github.com/kajisho5/ffmpeg-skill stars：★ 4,092（Python）｜今日新增：+1,294 简介：给 coding agent 的本地视频剪辑引擎：42 个 FFmpeg 工具，机器可读契约，MCP 默认只暴露 12 个核心。 为什么火：4,092 star 涨 1,294，是今天最像工程论文的一个项目。它的核心不是工具多，是那份机器可读的契约 —— input_schema 由 argparse 运行时派生，CI 一漂移就失败；每个工具还带 role、capabilities、idempotency_hint 这些字段，失败时返回结构化 JSON（kind 分 input / ffmpeg / output / missing_tool / timeout / verification / interrupted）。10 条设计原则里第 7 条是 Unknown is not missing：解析不了的 FFmpeg 能力记 unknown，绝不记 missing，因为它编不出那条能力就不该装作有。CI 里实测了 FFmpeg 5.1.1、6.1、7.1、8.x、9.x 五个版本和 Python 3.9 / 3.13 两端，安全表检查日期 2026-10-22、当前条目是 CVE-2026-8461。它还诚实标了边界：不做人脸或主体检测（选什么留在画面里是调用方的事）、不删位置会变的烧录字幕、只有 Apple VideoToolbox 一条 GPU 路径。

  11. jub0t/Concat 仓库：https://github.com/jub0t/Concat stars：★ 12,813（Rust）｜今日新增：+1,079 简介：本地免费开源的 CapCut 替代品：Rust 引擎加 GPU 合成器，100 个特效，本地 Whisper 字幕，能挂 MCP server 给 agent 用。 为什么火：1.28 万 star 涨 1,079，形态是本地免费开源的 CapCut 替代品：Rust 原生引擎 + GPU 合成器，100 个特效/滤镜/转场，导出 H.264 / HEVC / AV1、最高 4K 60、10-bit 色彩，字幕走本地 Whisper 下载一次后离线可用。它对 agent 友好的地方是内置 MCP server（concat --mcp）加 JSON-RPC API，从源码构建还能拿到 gRPC 和命令行工具。当前版本 0.2.8，AGPL-3.0-or-later。它把 beta 状态写在正文最前面：Concat is in beta: it works, and it still has edges.。构建要求 Rust 1.93+ 和 FFmpeg 7+ 开发库，Windows ARM 构建已经停了（issue #326），未签名安装会被 SmartScreen 拦，macOS 要手动 xattr 解隔离，iOS 只能侧载。

  12. milind-soni/OpenMausBot 仓库：https://github.com/milind-soni/OpenMausBot stars：★ 8,327（TypeScript）｜今日新增：+1,043 简介：开源版 Grok Bot：聊天应用里每个 bot 有自己的模型、自己的电脑、自己的应用，Apache 2.0，跑在你机器上。 为什么火：8,327 star 涨 1,043，README 第一段就是一张竞争表：2026 年七周内出了四个闭源个人 agent 产品（Grok Bot、Muse、dots、Cue），每一个都把模型、电脑和数据留在厂商那边；它是那个形状的开源版，Apache 2.0，还多列了 Instinct 做对比（五个「Open XXX」一行一个，附各自的差别说明）。架构是两个进程：harness server 在 127.0.0.1:8799 掌管每个 agent 进程，app 在 5199，一条 SSE 事件流折进状态，每个 provider 的原生协议被归一成一条运行时事件流。三个 MCP server 里 snowluma 只暴露安全子集且发送强制白名单，snowluma-host 只有一个 status 工具，web-search-safe 带 SSRF 防护。它也承认边界：Ubuntu Wayland 上的主机控制还关着，issue #345 未解，Linux 打包路径仍有 Beta 标记。

  13. xerj-org/xerj 仓库：https://github.com/xerj-org/xerj stars：★ 17,674（Rust）｜今日新增：+891 简介：Rust 写的 Elasticsearch 兼容检索引擎加 MCP server：一个二进制，让 agent 用检索片段代替 grep 整个文件。 为什么火：1.77 万 star 涨 891，是今天唯一把和 Elasticsearch 的正面对比表直接放进 README 的 Rust 项目：ES-YAML 一致性测试 1,444 / 1,454 通过、0 失败、10 跳过，每次 commit 都跑；和 ES 8.13.4 闭环对比是 55 胜 26 平 4 负，ingest 吞吐 1.72 倍、磁盘占用小 1.61 倍 —— 而 4 个失败全是同一个缺口，高写入速率下的 read p99。它自己的核心对比表更有意思：8 个任务、4 种语言、每组跑 16 次，from memory only 烧 260,916 个输出 token、11.18 美元、解出 11/16；grep 驱动 26,477、3.27 美元、16/16；XERJ 9,982、1.58 美元、16/16 —— 同样解出题，少 26 倍 token，单个 Java 任务上最高能少 278 倍。底下是 tree-sitter AST 感知的代码索引（约 1,500 文件/秒，其中 parse 占 72%）、23 个 MCP 工具、8,000 词的默认检索预算。它也写清了什么时候不值得用：对模型已经认识的热门公共库，它 neutral to harmful。

  14. sandbox-quantum/switch 仓库：https://github.com/sandbox-quantum/switch stars：★ 2,301（Python）｜今日新增：+878 简介：把每个 IM 频道变成房间，让多个 agent 和人在同一段对话里协作，支持 Slack / Teams / Discord / Telegram / Mattermost。 为什么火：2,301 star 涨 878，形态是让每个 IM 频道变成一个「房间」，多个 AI agent（任意框架、任意模型）跟人在同一段对话里协同工作，上下文归企业所有。它 README 里的「What Switch is not」三条否定比功能列表更能说明定位：不是消息应用、不是 agent 提供商（它不发货任何 agent 也不发货任何模型）、不是黑盒自助平台，底下还有 4 个成熟度等级从「agent 进日常 IM」到「全公司跑在 Switch 上」。最硬的一节是遥测：一张字段表列了 8 类数据（事件名、App 版本、发布通道、操作系统、agent provider、结果与错误码、计数与标志、匿名客户端 ID），并写明每一项都取自固定枚举词表 —— 自由文本根本无法传输；下面还附了绝不采集清单：源码、prompt、文件路径、仓库名、用户名、API key、错误堆栈、IP。许可 Apache 2.0 + Commons Clause。

  15. hypit-ai/hypit 仓库：https://github.com/hypit-ai/hypit stars：★ 26,832（TypeScript）｜今日新增：+778 简介：给 agent 的视频创作语言 SVML：整条工作流写成源码、锚定在词上，一条命令产出 100 个变体。 为什么火：2.68 万 star 涨 778，它发明了一种叫 SVML 的东西 —— 把整个视频工作流写成源码文件（素材、字幕、B-roll、特效），锚定在词上而不是秒上，所以改一句话时间轴会自己重排。标语是 1 command, 100 variants, 100M views。它给了三个示例的真实成本：GOAT DEBATE 20 秒足球榜，2 条 Seedance 2 Mini 720p 的嘲讽 A-roll + 1 张 2K 肖像 + 10 条 GPT Image 2 的 1K B-roll + WhisperX 词级对齐，64 个 headless Chromium 进程并发渲染，总成本 1.15 美元；DAILY CREATINE 1.07 美元；NICE RIDE 1.09 美元 —— 每条都在 1 美元出头。还有一句反直觉的话：Generation models are optional —— 一个工作流可以完全靠代码渲染出字幕、动效和成品，一次模型服务费都不花。

  16. Ryze-AI-Adgent/open-seo-mcp-skills 仓库：https://github.com/Ryze-AI-Adgent/open-seo-mcp-skills stars：★ 8,129（Shell）｜今日新增：+700 简介：免费 SEO MCP 加 8 个 GEO 技能：排名和流量用你自己的真实 Search Console 与 GA4，关键词量走 Google Ads。 为什么火：8,129 star 涨 700，8 个 SEO / GEO 技能加一个 MCP 端点（https://connector.get-ryze.ai/mcp）。它真正在说的是一件买过 SEO 工具的人都难受的事：大部分工具是 DataForSEO API 的一层 UI —— 要么自带 key 按次付费，要么付托管订阅并且每次数据调用再加约 28% 加价；代码是免费的，数据从来不是。它的做法是把数据源拆开：排名和流量用你自己的真实 Google Search Console 和 GA4（GA4 里还单列 ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini 的 AI 引荐流量），关键词量用 Google Ads 关键词规划师，竞品关键词、外链和 SERP 走 DataForSEO。对比表把价格摊开：托管版工具费约 10 美元/月，Semrush / Ahrefs 120 美元/月起，而且前两者的排名和流量是估算的，它的是真实位置。

  17. CopilotKit/OpenBot 仓库：https://github.com/CopilotKit/OpenBot stars：★ 8,631（TypeScript）｜今日新增：+665 简介：每个 AI 同事分一台自己的电脑：独立浏览器、独立登录、独立文件，动作先过网关裁决并落审计行。 为什么火：8,631 star 涨 665，架构表摊开就是一家公司：app 在 3010，server 在 3001，agent-computer 在 4100（Chromium 加独立浏览器 profile），agent-bot 在 4200，agent-langgraph 在 4201，supervisor 在 4500（容器内 4300），PostgreSQL 带 pgvector 在 5432 —— 加起来 31 条路由、12 个初始同事、fintech 示例目录里另有 10 个。它 README 里那句是全篇最硬的一句：There is no path that acts without the record existing first. —— 网关解析目标、按 CEL 策略裁决、先写审计行，再去调电脑；策略缺失一律不允许，坏规则拒绝而不是放行。Routines 还有三条硬限制：15 分钟下限、最多 20 个启用中、连续 10 次失败自动关闭（理由是别把模型预算烧光）。人接管时 bot 动作是被拒绝而不是排队，秘密永不进 transcript。

  18. google/artemis 仓库：https://github.com/google/artemis stars：★ 15,800（Python）｜今日新增：+659 简介：Google 的 Android 自动化测试台：自然语言指令驱动真机或模拟器，AndroidWorld 99%+ 任务完成率。 为什么火：1.58 万 star 涨 659，是 AndroidWorld 99%+ SOTA 那份成绩背后的项目（基准覆盖 20+ 应用、100+ 多步任务）。但今天该看的是它的诚实：Flash profile 每步 3–5 秒、Pro profile 每步 15–40 秒（Planner / Operator / Checker 三个角色），而 Flash 的限制清单 README 直接列出来 —— 没有任务计划、没有执行前安全网、没有检查点验证、没有最终报告、没有 ADB shell。执行档位 --verification-level 分 off / final / checkpoints / strict 四档，默认 final。Explorer 的 grounding 档位写死了 never chosen by the agent，必须用户自己设。还有一条细节值得记：手机端装的无障碍 helper 只在本地监听不外发，首次任务会有约 3 秒延迟。

  19. rlaope/oh-my-hermes 仓库：https://github.com/rlaope/oh-my-hermes stars：★ 4,919（Python）｜今日新增：+640 简介：Hermes Agent 之上的调度层：10 个工作流、100 多个专家技能，DAG 模式把目标拆成节点并行跑。 为什么火：4,919 star 涨 640，是 Hermes Agent 上面的一层操作层：10 个 ulw- 前缀工作流、100 多个 omh-* 专家技能、ast-grep 覆盖 28 种语言，/dag-ulw 把目标拆成节点图、就绪节点并行、同时运行的节点绝不共享写作用域。它的证据等级表是今天最该抄走的一张：Plan · not run 意味着什么都还没跑；Code · running 意味着执行器正在跑、OMH 在看着；Code · reported done 意味着执行器说做完了但没人检查结果；Test · verified 才代表真过了。还有一条定价纪律 —— 算不出价格的运行读 unknown，绝不读 0 美元。README 的 img alt 里记着一次 /dag-ulw 跑 7 条 lane，用 Claude Opus 5.5、GPT-6.1 Sol、DeepSeek V4.1 Flash、GLM 5.3、Kimi K3.1 Pro，每个 lane 各自记 model、effort、tokens。

  20. openfilm/openfilm 仓库：https://github.com/openfilm/openfilm stars：★ 3,744（TypeScript）｜今日新增：+582 简介：把一部片子表达成文件夹里的一个 film.html：每个镜头是一个网页，导出一个 frame(t) 函数，同一个 t 永远画出同一张。 为什么火：3,744 star 涨 582，形态是把一部片子表达成文件夹里的一个 film.html —— <section> 当轨道，元素当片段，<iframe src="title.html#t=0,4"> 引用页面片段，<video src="assets/footage.mp4#t=12,18" at="4" speed="0.5"> 描述裁切和位置。每个 shot 是一个网页，导出 window.film = { frame(t), duration, ready, width, height }。因为帧可以乱序、并行、帧间请求（用于运动模糊），这条契约就让渲染在任何机器上可复现。它的自检机制很聪明：look 命令把每一帧用两种打乱的顺序各画一遍，diff 出变化的帧并点名，顺带报页面错误、字体加载失败、缺失的音频文件、被画框裁掉的文字。它明确不依赖 Remotion 或 HyperFrames 任何框架，导出物里直接给 Final Cut Pro、Premiere Pro、DaVinci Resolve 的时间线。

  21. QingYunA/answer-me-with-html 仓库：https://github.com/QingYunA/answer-me-with-html stars：★ 4,890（JavaScript）｜今日新增：+578 简介：让 agent 用 Markdown 写页面的技能：CLI 负责排版配色画图，输出 token 比手写 HTML 少 8 倍。 为什么火：4,890 star 涨 578，它把一件人人都踩过的事量化了：模型手写 HTML 时大半 token 花在算 SVG 坐标和抄 CSS 上，箭头还经常指错。它的做法是模型只写 Markdown 草稿，CLI（am.mjs）负责排版、配色、画图，约 50 毫秒后出一个单文件 HTML。基准是 9 个模型、3 个题各跑 3 次取中位数、Claude Sonnet 5.5、纯 Claude Code：手写平均 4,893 token、31 秒，用它 612 token、12 秒 —— 8 倍少、2.6 倍快。页面 token 构成也摊开了：SVG 坐标与路径 47%、CSS 15%、HTML 标签 17%、文字 21%。但它没有夸大 —— 账单只降约 15%，因为每轮还得读系统提示、你的问题和对话历史。另外它还带一个航空维修手册出身的 ASD-STE100 写作检查（句长、冗词、被动语态），默认只警告。

  22. lexmount/moli 仓库：https://github.com/lexmount/moli stars：★ 21,723（Rust）｜今日新增：+566 简介：Rust 自研的 headless 浏览器内核：DOM 优先、像素按需，同一端口给 CDP / WebDriver Classic / BiDi 三种协议。 为什么火：2.17 万 star 涨 566，是今天唯一一个自己写浏览器内核的项目 —— Rust 写的，README 里明说 not a Chromium wrapper。它的主张是 DOM 优先、像素按需：绝大多数 agent 任务只要结构，不需要持续渲染的视觉世界，所以默认 LayoutPolicy::Mock 给确定性几何，真要几何、命中测试、截图时才现算一遍 layout 并立刻丢弃（FrozenLayoutTree）。为了证明这不是口号，它给了公开网页爬取测试（192 个 URL，成功判定要求 JS 跑完后产出有意义内容，挑战页和登录墙都不算）：Moli 103 个有用页面、成功率 53.6%、中位 1.43 秒、73 MiB；Chrome Headless 101 个、52.6%、1.43 秒、773 MiB；Lightpanda 85 个、44.3%；Obscura 57 个、29.7%。内存那一栏的差距才是重点 —— 样本工作负载里峰值 PSS 102.46 MiB vs Chromium 的 348.82 MiB，进程线程 1/24 vs 11/123。

  23. Leonxlnx/earshot 仓库：https://github.com/Leonxlnx/earshot stars：★ 3,301（Python）｜今日新增：+535 简介：给 coding agent 的耳朵：描述声音、匹配度打分、找出长录音里最好的一瞬、分辨真实录音还是代码合成。 为什么火：3,301 star 涨 535，给 coding agent 装耳朵：描述一个声音长什么样、给匹配度打分、在长录音里找出最好的那一瞬间、分辨真实录音还是代码合成，还能反向用代码造声（forge）和把录音翻译成代码（fit）。但今天最值得看的是它自己的失败记录 —— v1 版本的盲测里作者听 15 次只对了 8 次，README 原话是 a coin flip，唯一听出来的是自制 impact（尾巴消失太快），后面还补了一句 One listener and 15 trials is a small test, not a proof。后面专门有一段讲 Goodhart：搜索优化的是它自己的模型，模型会被讨好，模型检查一旦被搜索刷过就不再能区分真伪 —— The realness model is easy to fool（一个模态共振器加一个房间加一点底噪就读成 real），它给出的替代判据是 model-free 测量加人工盲测。量化的一面也不含糊：词表 322 条、held-out 125 个真实录音上「strong」命中 98%、精确到变体 61%、真实 vs 合成 ROC-AUC 0.92。

  24. Derpyu520/qq-bridge 仓库：https://github.com/Derpyu520/qq-bridge stars：★ 3,334（JavaScript）｜今日新增：+532 简介：把 QQ 消息接进 DeepSeek Harness 的桥：白名单群私聊进安全聊天，主人私聊才给完整工具。 为什么火：3,334 star 涨 532，它今天的 README 是一份事故复盘。第一个坑：HTTP token 和 WS token 是两个不同的值，所以桥接每次启动的第一次 WS 连接几乎必然失败一次（code=1006），它写了一句很有分寸的话 —— 这条序列是正常的，不是故障。第二个坑更硬：它逐字节比对出 SnowLuma 1.14.9 和 1.14.20 的原生组件（dll / node）完全相同、变的只有 JS 层（index.mjs 涨了 414 KB），所以升级不会修「原生 hook 挂不上 QQ」这类问题。第三个是 P0：0.2.1 删掉了 persona 里的 {{cwd}} 提示词变量，结果每个回合在系统提示装配阶段直接 error、模型一次都没跑，QQ 侧表现就是「发消息完全没反应」。还有一条排障细节：DNS 先返回 IPv6 而本机没有 IPv6 出口，导致每次白等 20 秒，改成 IPv4 优先加逐地址故障切换才解决。许可 PolyForm Noncommercial 1.0.0，README 自己注明「这不是 OSI 认可的开源许可」。

  25. xmanrui/dsh-im 仓库：https://github.com/xmanrui/dsh-im stars：★ 2,857（JavaScript）｜今日新增：+530 简介：DeepSeek Harness 的 IM 接入插件：13 个内置渠道加 AI Office Connector，32 条斜杠命令，每个渠道独立凭据与工作区。 为什么火：2,857 star 涨 530，是 DeepSeek Harness 的 IM 接入插件，13 个内置渠道加一个 AI Office Connector，32 条斜杠命令，每个渠道可接多个机器人、凭据和会话绑定彼此独立。它的渠道表值得逐行看，因为每个渠道的机制都不一样：飞书长连接带三种任务过程展示、微信走腾讯 iLink 长轮询且最终回复按 1800 字符分段、钉钉 Stream 长连接带 AI Card 流式、企业微信 HTTP 回调、Slack Socket Mode、Discord Gateway v10 首次 @ 后建原生 Thread、WhatsApp 每秒编辑同一条消息显示工具进度。更值钱的是它给每个渠道标了实测成熟度 —— QQ、飞书、WhatsApp 的文字和文本附件都实测过，Telegram 只测了文字、文件没验，Discord 和 Slack 待真实群验收，Matrix 的加密明确只供非敏感测试（「请勿将其视为完整的端到端保密保障」）。群聊天记录默认留 14 天，图片每张最多 30 MB、每条消息最多 20 张。

  26. nano-muse/nanoMuse 仓库：https://github.com/nano-muse/nanoMuse stars：★ 2,899（Swift）｜今日新增：+478 简介：浙江大学团队的开源个人 agent：手机端塞进 Alpine Linux 跑 agent，桌面端接 DeepSeek Harness，一账号打通所有设备。 为什么火：2,899 star 涨 478，是浙江大学团队的论文项目（arXiv 2610.08699，《nanoMuse: An Open-Source Personal Agent for Every Device You Own》），首发 2026-09-25，二十六天到 2,000 star，版本号叫 1.0.9 Tiller。它有个别致的技术路线：手机端把 agent 跑在 APK 里的 Alpine Linux under proot 里，带 shell、浏览器和 MCP；桌面端跑 DeepSeek Harness 加 Python runtime；登录后在 relay 上互相请求，对话文本过 relay 而文件和截图留在原地。它跟 Meta Muse 和 OpenMinis 的对比表做得很克制 —— iOS 那一栏直接写 Not on iOS, where the system does not allow it（系统不允许用屏幕操控 app），不装。能力上它会主动问：删除、发送、付费前先停下，可以记一次 / 本对话 / 永久三种许可。许可 GPL-3.0-or-later，手机端基于 OpenMinis 1.13。

  27. reason-machines/reason-network 仓库：https://github.com/reason-machines/reason-network stars：★ 1,338（Rust）｜今日新增：+448 简介：队友 agent 之间的点对点加密网络：每个人电脑上的 coding agent 会话都出现在网络上，能互相发消息。 为什么火：1,338 star 涨 448，形态是让队友电脑上的每个 coding agent 会话都出现在网络上 —— 谁在线、哪个仓库和分支、忙还是闲、正在做什么，任意一方都能给对的那个发消息。支持 11 种 agent，Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、opencode、DeepSeek Harness 都在列。技术上走 iroh 的点对点直连，失败才走 relay，relay 只看得到加密字节；投递分级也不同 —— Claude Code / Codex / opencode 是会话中接收且空闲可被唤醒，Cursor / Gemini / Copilot 要等工具调用后或回合结束才收。它只暴露 5 个 MCP 工具，消息最多带 10 个文件、每个 256 KB、合计 512 KB，收到的副本存到本地 inbox 但永不作为可执行文件也不会自动打开。对投递语义的区分是今天最值得注意的：Acceptance is not agent consumption, and a reply is not proof of task completion.

  28. cbrock84/headcount 仓库：https://github.com/cbrock84/headcount stars：★ 2,524（Markdown）｜今日新增：+443 简介：给 agent 组织一家公司：CEO 之上 16 个部门、172 个技能，每个部门一个可独立安装的插件，技能按 department:skill 寻址。 为什么火：2,524 star 涨 443，做法不是加提示词，是「加一个部门」：CEO 之上 16 个部门、172 个技能，技能以 department:skill 寻址（security:threat-modeling、finance:unit-economics），每个部门是一个可独立安装的插件，项目只加载需要的部分。它有两条设计判据写得极准：一是 reviewer-class 部门（security、legal-risk）的阻断性结论不可被被审部门推翻，所以 CISO 和 CLO 直接向 CEO 汇报而不是向被监督的职能汇报；二是 agent 按独占写入面拆分而不是按话题拆 —— 按话题拆没有可检查的边界，两个都做 SEO 和 UI 的 agent 最后会改到同一个文件。还有一条更狠的：A skill states what a competent practitioner knows. It cannot state what the regulator published last month —— 监管义务会动，技能写完就定死了，所以 184 个来源里 125 个可引用、其余是 read-and-cite。MIT。