为 Neta Art API 提供的 AI Agent 技能和 CLI 工具集，使 Agent 能够生成多媒体、管理角色并运行互动故事冒险。

Tuna-2 是一种统一的多模态模型，通过使用直接的像素嵌入取代复杂的视觉编码器和 VAE，从而同时提升图像理解和生成能力。

FEDOT 是一个开源的 Python AutoML 框架，它使用进化算法自动设计和优化机器学习流水线（包括预处理、特征工程和模型）。它支持分类、回归、聚类和时间序列预测，集成了流行的 ML 库，提供简单的 API，并提供可复现的流水线导出功能。

MORL‑Baselines 是一个可靠的多目标强化学习算法（单策略与多策略，SER/ESR）的 PyTorch 库。它遵循 MO‑Gymnasium API，提供实用工具、自动 W&B 日志记录，并与 Open RL Benchmark 集成，支持可复现的实验。

一个 AI 驱动的工具，可将 YouTube、Bilibili 和本地文件中的视频转换为结构化笔记、思维导图和可搜索的知识资产。

BlockRun MCP 是一个开源 MCP 服务器，为 AI 代理（Claude、Codex 等）提供 19 个实时工具——市场数据、网络搜索、媒体生成、链上查询，以及在 Polymarket 上进行真实 USDC 下注的能力。代理可通过自托管 USDC 钱包（通过 x402 微支付协议）或预付 API 密钥按调用付费。服务器通过单个 `npx` 命令安装，兼容多种 MCP 客户端，并支持人工在环支出审批，是自主代理访问实时数据并执行真实操作的实用桥梁。

一个通过结合 2D 与 3D 扩散先验，在粗到细的管线中，从单张 2D 图像生成高质量 3D 对象的系统。

基于 PyTorch 的多模态与迁移学习库，提供标准化、基于流水线的 API，以创建可持续、可复用的 AI 工作流。

一款面向 AI 图像和视频模型的视觉化、多语言提示构建工具，通过一个包含 5000 多个双语标签的精选标签库和预览图像，帮助用户组装高质量的英文提示。

一个用于可及性训练和微调扩散模型的库，专注于内存高效的文本到视频和文本到图像生成。

LaminDB 是一个开源、类 Git 的数据管理工具，专为 AI/ML 领域设计，尤其适用于多模态生命科学数据。它支持文件、表格和数组格式的版本控制，追踪代码与环境的来源信息，支持分支/合并，并将 ACID 安全的元数据存储在 SQLite/Postgres 中。与 Python/R 工具（Polars、DuckDB）、生物本体和工作流管理器集成，为科研与生物技术领域提供可追溯、符合 FAIR 原则的数据集。

一个自托管的 Web 界面，可在最低仅 8GB RAM 的硬件上本地运行多种生成式 AI 模型，支持文本、图像、音频、视频和 3D 生成。

Bizcity Twin AI 是一个开源 WordPress 插件，可将网站转变为企业的统一 AI「大脑」。它标准化来自多个渠道的消息，构建带有溯源的单一知识图谱（KG），并通过托管控制平面（MCP）向 LLM（Claude、ChatGPT）暴露数据。核心服务（身份、KG、推理、自动化、日志、权限）不可变；开发者通过轻量级插件（act、channel、view）添加领域特定功能。项目提供 CLI 脚手架工具、诊断功能和实时演示，采用 GPL-2.0-or-later 许可证发布。

MCP Feedback Enhanced 是一个安全强化的 MCP 服务器，为长时间 AI 任务添加基于 Web（可选 Tauri 桌面）的 UI，用于人类介入反馈。它可在本地、SSH 和 WSL 环境中运行，支持会话追踪、图像、Markdown 和多语言 UI，是原始 interactive-feedback-mcp 项目的维护分支。

一款结合实时语音识别、本地Whisper回退和AI驱动文本清理的macOS语音输入工具，实现跨应用的无缝双语输入。

Hailuo AI Pulse 是一款专为 Windows 设计的简洁AI工作空间，提供内容生成、分析和创意自动化功能。

一个用于编排生成式视频、音频和图像工作流程的 AI 流水线 SDK，内置哈希验证的来源清单。

Midjourney Lab 是一个支持文本、图像、音频和视频多模态生成与处理的 Windows 基础机器学习平台。

一个用于内容生成、分析与创意自动化的轻量级 Windows AI 工作空间。

一款用于为视频和图像库添加多模态语义搜索的 Android SDK，允许用户通过含义查找特定时刻。

一个可自托管的 AI 时尚平台，能将您的衣橱数字化，并利用生成式 AI 根据天气、场合和风格推荐并可视化穿搭。

Pisper 是一款跨平台的多智能体聊天和工作流工具，可让您分支、并行化和自动化 LLM 对话。它基于开源的 Pi Coding Agent 构建，提供桌面、终端和移动客户端，支持按需插件、安全的本地数据存储，以及可选的 LAN/P2P 远程连接。

一个开放研究项目，探索基于 Engram 的记忆注入，用于 LLM 与 Stable Diffusion，以在不产生灾难性遗忘的情况下实现参数高效的知识更新。

一款面向实时多模态应用和智能硬件的 AIOS，提供从 AI 原生编码到设备端推理的集成开发体验。

用于统一多模态 AI 生成的命令行界面，允许媒体团队和 AI Agent 通过单个 API 密钥和积分余额生成图像、视频、音频和文本。

Hezo是一个开源服务器+Web UI，允许你在沙箱容器内构建和运行有组织的AI代理团队（CEO、队长、工程师、设计师等）。你提供自己的LLM提供商密钥，设置令牌和容器小时预算，平台处理秘密保护、Git集成和统一“元框架”，规范化不同的模型运行时。使用单个二进制文件安装，自托管或使用Hezo Cloud，并通过组织图风格UI管理项目。

一个将图像转换为3D网格的流程，允许用户运行并比较多个开源重建模型，以找到最佳输出。

一个系统，能为任何现有开放世界游戏中的NPC加入动态、由LLM驱动的语音对话和同步面部动画，而无需修改游戏的源代码。

通过提取视觉元素生成一致角色，将照片转化为手绘海报和交互式桌面宠物的创意工具包

一套用于高质量图像标注、VLM 推理以及使用本地模型和外部 API 进行复杂图像合成的进阶 ComfyUI 节点集合。

一个与 Claude 兼容的“技能”，提供编写正确 Seedance 2.0 视频生成提示词（字节跳动的多模态模型）的 Markdown 指南。通过将 Markdown 复制到 ~/.claude/skills 或使用 npx skills add 进行安装。指南涵盖了限制、参考语法、镜头语言、提示词结构以及适用于广告、戏剧、MV、教育等领域的模板，内容源自字节跳动官方文档。采用 MIT 授权。

一个跨平台 Python 工具，可自动完成中国 MOOC 服务（智慧职教、AI 优课、资源库）中的学习进度追踪、讨论发帖及 AI 辅助作业提示。通过调用官方 API，并可选地调用 DeepSeek 生成参考答案（60–100% 相关性）。支持预构建可执行文件或源码运行，内置安全延迟以模拟人类操作。

一款专为 AI 电影制作者设计的脚本到屏幕同步工具，用于分析提示遵守度，并评估 AI 视频模型如何将剧本指令可视化。

GeometricKernels 是一个 Python 库，为非欧几里得域（流形、图、网格）提供热核与 Matérn 核。它让高斯过程模型能在这些空间上运行，并提供 TensorFlow (GPflow)、PyTorch (GPyTorch) 与 JAX (GPJax) 的适配器。通过 `pip install geometric_kernels` 安装并添加所需的后端即可使用。仓库包含丰富的笔记本、JMLR 论文引用以及清晰的贡献流程。

ReverseDiff.jl 是一个 Julia 库，用于快速、基于磁带的反向模式自动微分，能够计算原生 Julia 代码的梯度、雅可比矩阵、海森矩阵和高阶导数。它支持磁带重用、非分配式线性代数优化、与 ForwardDiff 的混合模式兼容，是需要高效梯度计算的机器学习或科学计算项目理想的后端选择。

FLARE（原子罕见事件的快速学习）是一个 Python 库，使用稀疏高斯过程回归和 ACE 类型描述符构建贝叶斯原子间力场。它提供不确定性感知分子动力学、实时主动学习以及 LAMMPS 对势实现，使材料和罕见事件的快速、高精度模拟成为可能。

EEGPT 是一个使用双重自监督学习方法设计的预训练 Transformer 模型，旨在克服低信噪比问题，实现通用 EEG 特征提取。

IBM/materials 是一套真正的开源大型基础模型套件，专为化学与材料科学设计。它提供预训练的单模态模型（SMILES、SELFIES、图、3D结构）和多模态融合工具，均可通过统一的Python包装器（FM4M‑Kit）或Hugging Face网页UI访问。仓库包含安装说明、示例笔记本以及Hugging Face上托管模型的链接。

HanLP 是一个开源的多语言 NLP 工具包（提供 Python 核心以及 Java/Go 客户端），为分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义角色标注、AMR、摘要、情感分析、语言检测等任务提供生产级预训练模型。它提供两种 API：轻量级 RESTful 服务（无需 GPU）以及基于 PyTorch/TensorFlow 的原生 Python 库。模型涵盖 130 种语言，并提供兼顾速度的多任务联合模型与高精度的单任务模型。安装方式仅需 `pip install hanlp`（原生）或 `pip install hanlp_restful`（REST）。该库返回一致的 JSON 输出，并包含可视化工具、自定义词典支持及详尽的文档。

一个将 ChatGPT 与 Midjourney 以及数十种生成式 AI 后端（图像、视频、音乐、舞蹈、换脸）整合的网页 UI。可通过 Docker、Vercel 或预编译的二进制文件部署，并透过环境变量进行配置。支持语音输入、GPT-4-vision 图像上传、实时聊天，以及用于切换模型端点的“GPT-Store”。

Flash‑Sparse‑Attention (FSA) 是一个基于 Triton 的 PyTorch 模块，为 Native Sparse Attention 提供了优化版本。通过重新排序循环并将工作拆分为三个专用核心，它减少了内存流量并消除了原子加法，在现代 NVIDIA GPU 上对长序列 LLM 的训练和推理速度提升了 2‑3 倍。它适用于 PyTorch ≥ 2.4、transformers ≥ 4.45，并在 Ampere/Hopper 硬件上支持 fp16/bf16。

一个零依赖的 Claude Code 插件，为机器学习研究人员添加研究防护机制、自动触发技能和后台代理，帮助避免在论文复现、实验调试和训练启动过程中因错误配置、未经验证的主张或破坏性命令而导致的高成本 AI 助手失误。

Paper2Agent 是一个多代理 Python 系统，可自动将研究论文（及其代码）转换为可运行的 MCP 服务器，将论文的方法公开为 AI 可调用的工具。用户将“paper2agent”技能安装到编程助手（Claude Code、Codex、Gemini CLI）中，然后提示助手将论文 URL“代理化”。该系统会生成专业子代理来解析论文、建立隔离环境、封装原始代码、执行验证测试，并将所有内容打包成包含使用说明的 ZIP 文件。生成的服务器可在本地运行或托管于 Hugging Face，随后可连接回编程助手进行交互式科学查询。

一个使用 AI 代理实现自然语言控制 3D 建模的 Blender 插件，支持本地与远程 LLM 后端。

`loss‑landscapes` 是一个基于 PyTorch 的库，可在模型参数空间的低维切片上采样标量指标（损失、梯度范数、曲率、期望回报等），便于轻松创建损失面可视化图。它提供灵活的 `Metric` 抽象、子空间生成器（直线、平面等）以及 `ModelWrapper` 以兼容标准模型和强化学习智能体。原始 2019 年版本已损坏，正在重写中，因此 API 可能会变化。

fauxnix是一个基于npm的工具，可将精选的bash命令子集翻译为PowerShell，使LLM代理无需虚拟机即可在Windows上运行熟悉的Linux风格命令。它提供确定性翻译、MCP服务器集成、批量执行和广泛测试，旨在提升Windows环境中AI驱动代码助手的可靠性。

MedSci Skills 是一个开源集合，包含 59 个 AI 代理“技能”，可自动化完整的临床研究流程——包括文献搜索、研究设计、数据清理、统计分析、论文撰写、合规性检查，以及针对 AI 研究的可重现模型架构与验证。它专为 Claude Code、Copilot、Cursor 等工具设计，可通过 npx、GitHub CLI 或 Claude 插件安装，并提供端到端的演示（如诊断准确性、荟萃分析、流行病学、CNN 分割、外部验证），能输出论文、图表及符合指南的审计报告。

一个MCP服务器，使AI代理能够直接在Rhino中创建和编辑3D几何