【GitHub热门项目】（2025-11-07）

✨ 【系列说明】每天精选 Github 平台 10 个热门开源项目，涵盖 AI、后端、前端、工具等多个领域，助力开发者快速捕捉技术趋势、发现优质工具～欢迎收藏、转发，也可以在评论区推荐你关注的优质项目！

一、今日热门项目列表（共 10 个）

1. 项目 1：BettaFish（微舆）

📌 相关地址： https://github.com/666ghj/BettaFish

🌟 star量： 18.1 K

📝 语言： Python

📌 项目简介： 创新的多 Agent 舆情分析系统，支持对 30 + 国内外主流社交平台数据进行爬取与分析，用户通过对话式提问即可获取舆情监测、情感分析及趋势预测结果

🔑 核心特性：

• 特性 1：AI 驱动的爬虫集群 24 小时运行，覆盖微博、小红书等 10 + 主流社交平台，实时捕捉热点内容及海量用户评论
• 特性 2：引入多 Agent “论坛” 协作机制，通过辩论碰撞避免单一模型局限，提升分析质量与决策支持能力
• 特性 3：支持公私域数据无缝融合，基于 Python 模块化设计，轻量化且可一键部署，易于扩展定制

🎯 适用场景： 舆情分析研究、社交平台数据挖掘、多 Agent 系统学习、垂直业务数据分析等

2. 项目 2：Skyvern

📌 相关地址： https://github.com/Skyvern-AI/skyvern

🌟 star量： 16.7 K

📝 语言： Python、JavaScript/TypeScript

📌 项目简介： 使用大语言模型（LLMs）和计算机视觉自动化基于浏览器的工作流，提供简单 API 端点替代脆弱或不可靠的自动化解决方案。

🔑 核心特性：

• 特性 1：支持工作流构建与链式任务，可组合多个操作形成完整工作流（如下载发票、电商购物流程等）
• 特性 2：提供 UI 界面（Workflow UI Builder、Past Runs UI 等），支持可视化构建和分析工作流、查看历史运行结果
• 特性 3：集成 LLM 缓存机制，减少 LLM 调用成本，优化性能
• 特性 4：支持与 Langchain、LlamaIndex 等集成，扩展使用场景
• 特性 5：具备浏览器视口实时流传输、自动工作流生成等功能

🎯 适用场景： 自动化浏览器端工作流（如数据提取、表单提交、多步骤操作等）、替代传统不可靠的自动化方案、开发和部署基于浏览器的自动化任务

3. 项目 3：NocoBase

📌 相关地址： https://github.com/nocobase/nocobase

🌟 star量： 18.2 K

📝 语言： JavaScript（推测，基于开源无代码平台常见技术栈）

📌 项目简介： 以可扩展性为先的开源无代码开发平台，可快速部署以获得私有、可控且高可扩展性的无代码开发环境。

🔑 核心特性：

• 特性 1：可扩展性优先，具备极高的可扩展性
• 特性 2：开源属性，支持私有部署和控制
• 特性 3：部署便捷，几分钟内即可完成部署

🎯 适用场景： 快速构建各类应用、企业内部系统开发、无需大量编码的开发场景、私有可控的无代码平台搭建等

4. 项目 4：LocalAI

📌 相关地址： https://github.com/mudler/LocalAI

🌟 star量： 37.6 K

📝 语言： Go​

📌 项目简介： 免费开源的 OpenAI 替代方案，作为兼容 OpenAI API 的本地 AI 推理工具，支持多种模型（LLM、图像、音频等）在消费级硬件上本地运行，无需依赖 GPU。​

🔑 核心特性：

• 特性 1：OpenAI API 兼容，可直接替换现有应用中的 OpenAI 接口，适配已有应用和库​
• 特性 2：无需昂贵 GPU，支持在消费级硬件运行，无需依赖云服务​
• 特性 3：支持多种模型类型（LLM、图像生成、音频处理等）及多后端（llama.cpp、vLLM 等），可灵活切换
• ​特性 4：隐私优先，数据本地存储，不泄露至外部​
• 特性 5：支持 P2P 推理和分布式计算，具备去中心化能力
• ​特性 6：易于设置，支持二进制安装、Docker、Kubernetes 等多种部署方式​

🎯 适用场景： AI 应用本地部署、隐私敏感场景下的 AI 推理、开发调试兼容 OpenAI API 的应用、学习研究本地 AI 模型运行机制、构建包含自主代理和语义搜索的完整本地 AI 栈等

5. 项目 5：OpenTUI

📌 相关地址： https://github.com/sst/opentui

🌟 star量： 4.6 K

📝 语言： TypeScript（主要）、Go

📌 项目简介： 一个用于构建终端用户界面（TUIs）的 TypeScript 库，是 opentui 和 terminaldotshop 的基础 TUI 框架。

🔑 核心特性：

• 特性 1：包含核心库（@opentui/core），提供命令式 API 和基础组件，可独立使用
• 特性 2：支持多框架集成，包括 SolidJS（@opentui/solid）、React（@opentui/react），Vue 和 Go 绑定暂未维护
• 特性 3：提供快速启动方式，通过 bun create tui 可快速开始项目
• ​特性 4：集成 Tree-Sitter，支持代码语法高亮等功能，包含相关解析器和查询文件管理
• 特性 5：包含丰富示例，覆盖输入、自动完成、滚动等多种终端交互场景

🎯 适用场景： 终端用户界面（TUI）开发、命令行工具交互界面构建、学习终端 UI 框架使用

6. 项目 6：How To Secure A Linux Server

📌 相关地址： https://github.com/imthenachoman/How-To-Secure-A-Linux-Server

🌟 star量： 22.3 K

📝 语言： Markdown

📌 项目简介： 一个不断更新的 Linux 服务器安全配置指南，旨在教授用户如何保护 Linux 服务器，涵盖多种安全措施并提供实用操作指导。

🔑 核心特性：

• 特性 1：涵盖多方面安全内容，包括 SSH 安全、防火墙配置、入侵检测与防御、审计工具等
• 特性 2：提供可直接复制粘贴的命令，方便用户操作（需根据实际情况修改）
• 特性 3：支持社区协作，用户可通过 fork、提交 PR 或 issue 参与贡献
• ​特性 4：包含多种审计与监控工具的使用指导，如 CrowdSec、Lynis、OSSEC 等

🎯 适用场景： 学习 Linux 服务器安全知识、家庭 Linux 服务器加固配置、服务器安全审计与防护实践

7. 项目 7：MCP Go SDK

📌 相关地址： https://github.com/modelcontextprotocol/go-sdk

🌟 star量： 2.8 K

📝 语言： Go

📌 项目简介： Model Context Protocol (MCP) 的官方 Go 软件开发工具包，用于构建和使用 MCP 客户端与服务器，实现 MCP 协议的相关功能。

🔑 核心特性：

• 特性 1：力求完整实现 MCP 规范的所有功能，且符合规范语义
• 特性 2：遵循 Go 语言及标准库特性，采用类似net/http等包的设计风格，符合 Go 语言习惯
• 特性 3：包含多个可导入包（如mcp、jsonrpc、auth等），分别提供核心 API、传输实现、OAuth 支持等功能
• 特性 4：支持客户端和服务器多种功能（如客户端的 Roots、Sampling，服务器的 Prompts、Resources 等）
• 特性 5：采用 MIT 许可证，支持语义化版本控制，便于版本管理和升级

🎯 适用场景： 开发 MCP 客户端和服务器应用、集成 MCP 协议到 Go 项目中、学习 MCP 协议的 Go 语言实现方式

8. 项目 8：Rachoon

📌 相关地址： https://github.com/ad-on-is/rachoon

🌟 star量： 0.43 K

📝 语言： JavaScript/TypeScript（基于 Nuxt.js、adonisJS 等框架）

📌 项目简介： 现代的自托管发票平台，为自由职业者、小企业等提供发票创建、跟踪及客户管理等功能。

🔑 核心特性：

• 特性 1：支持创建和管理发票与报价单
• 特性 2：提供客户管理功能，可组织和搜索客户信息
• 特性 3：支持付款跟踪，能记录付款状态、查看余额和逾期发票
• 特性 4：允许自定义品牌，使用 nunjucks 模板进行高度定制
• 特性 5：支持多货币和税务设置，可全球开票
• 特性 6：提供 PDF 导出功能，可快速下载专业外观的 PDF 文件
• 特性 7：包含仪表板洞察，展示收入、待付款和客户统计等快照

🎯 适用场景： 自由职业者发票管理、小企业 billing 处理、需要自主掌控账单流程的个人或组织

9. 项目 9：Kotatsu

📌 相关地址： https://github.com/KotatsuApp/Kotatsu

🌟 star量： 7.3 K

📝 语言： Kotlin

📌 项目简介： 免费开源的 Android 漫画阅读器，带有内置的在线内容源

🔑 核心特性：

• 特性 1：支持 1200 + 在线漫画目录，可搜索漫画名称、类型等并使用多种过滤条件
• 特性 2：支持收藏分类自定义，包含阅读历史、书签及隐身模式
• 特性 3：可下载漫画离线阅读，支持第三方 CBZ 档案，适配 Material You UI，优化手机、平板和桌面设备
• 特性 4：提供新章节通知、更新动态及漫画推荐，集成 Shikimori、AniList 等追踪服务
• 特性 5：支持密码 / 指纹保护应用访问，可自动同步数据到同一账号的其他设备，兼容 Android 6.0 + 旧设备

🎯 适用场景： Android 设备上的漫画在线阅读、离线阅读，适合漫画爱好者日常使用

10. 项目 10：ggml

📌 相关地址： https://github.com/ggml-org/ggml

🌟 star量： 13.5 K

📝 语言： C（核心库）、Python（辅助脚本、转换工具等）

📌 项目简介： 用于机器学习的张量库，支持多种模型的训练与推理

🔑 核心特性：

• 特性 1：低级别跨平台实现，支持广泛的硬件
• 特性 2：支持整数量化，无第三方依赖
• 特性 3：具备自动微分功能，包含 ADAM 和 L-BFGS 优化器
• 特性 4：运行时零内存分配

🎯 适用场景： 机器学习模型的训练与推理（如 MNIST、GPT-J、GPT-2、SAM 等）、跨平台机器学习应用开发、学习研究机器学习张量运算原理