1. 很棒的奥辛特
文件搜索
- eyedex——开放目录搜索引擎。
- Meawfy – 先进的 Mega.nz 文件搜索引擎。借助我们的智能爬虫技术，搜索并发现 Mega.nz 上的文件。即时访问超过 900 万个已编入索引的文件。
- ODCrawler – 开放目录搜索引擎。查找数百万个公开可用的文件！
社交媒体工具/Telegram
- CCTV (⭐2.4k) – 闭路电视 Telegram Vision 凭借其开源设计和 Telegram API 集成，彻底革新了位置追踪技术。该技术提供 50-100 米范围内的精准追踪，用户可以实时监控他人的后勤或安全状况，从而重新定义我们探索周围环境的方式。
- Geogramint (⭐699) – 用于 Telegram 的 OSINT 地理定位工具，可查找附近的用户和群组。
- Telegram Finder – 一种通过电话号码、linkedin 网址或电子邮件查找 Telegram 用户的工具。
- Telerecon (⭐1.2k) – 用于研究和调查 Telegram 的侦察框架。
- Telepahty (⭐1.1k) – Telepathy 是一款存档 Telegram 聊天记录并分析应用内通信模式的工具。通过提供对用户互动、消息频率和内容趋势的洞察，Telepathy 帮助调查人员了解 Telegram 群组和频道内的动态和关系。
- TeleTracker (⭐452) – TeleTracker 是一套简单的 Python 脚本，专为任何调查 Telegram 频道的人设计。它可以帮助您快速发送消息并轻松收集有用的频道信息。
- TOsint (⭐713) – Tosint（Telegram OSINT）是一款功能强大的工具，旨在从 Telegram 机器人和频道中提取有价值的信息。对于安全研究人员、调查人员以及任何有兴趣从各种 Telegram 实体收集见解的人来说，它都是重要的资源。
电子邮件搜索 / 电子邮件检查 / GitHub
- InfoStealers – 索引暗网暴露的信息窃取者日志，并使安全团队、调查人员、研究人员和数字取证专业人员可以搜索和操作它们。
域名和 IP 研究 / GitHub
- Focsec – 威胁情报 API，用于检测 IP 地址是否与 VPN、代理、TOR 或机器人相关联。
图片搜索/GitHub
- KartaVision – KartaView 图片搜索引擎。它支持自然语言搜索和按图搜索。
数据和统计/GitHub
隐私和加密工具/GitHub
2. 超棒的极地
Polars 插件/导入/导出
- polars_io (⭐2) – 由@alipatti在 Polars 中延迟读取 Stata、SAS 和固定宽度文件。
Polars 插件/数学和统计函数
- polars_rns (⭐1) – 通过表达式 API 在 Polars 中生成随机数，由@alipatti提供。
前往 / 杂项
- go-polars（⭐32）该项目为 Polars 创建 Go 绑定。
3. 超棒的 Angular
分析/ Google 开发者专家
- rybbit (⭐7.6k) – 一个隐私友好的 Google Analytics 替代方案。本指南将指导您如何将其与 Angular 集成。
TypeScript / Google 开发者专家
- guardz (⭐2) – 轻量级、零依赖的 TypeScript 类型保护，用于通过结构化错误处理进行运行时验证。
4. 很棒的 Azure Openai Llm
核心主题 / 1.🎯RAG 系统
- RAG 基础知识– 核心概念和实施策略
- RAG 架构设计– 系统设计模式和最佳实践
- RAG 应用程序– 实际实现和用例
- GraphRAG——基于图的检索方法
- 矢量数据库– 比较和选择指南
核心主题 / 2.🌌Azure OpenAI
- Azure AI 服务– Azure AI 搜索、AI 服务
- 参考架构——经过验证的架构模式和示例
核心主题 / 3.🤖LLM 应用
- 开发框架——构建 LLM 应用程序的工具
- 性能优化——缓存策略和用户体验改进
- 新兴概念——氛围编码和情境工程等新范式
- 机器人集成– 机器人系统法学硕士
- 示范项目——鼓舞人心的案例和展示
核心主题 / 4.🤖代理开发
- 设计模式——经过验证的代理系统架构方法
- 开发框架——用于构建代理的工具和库
核心主题 / 5.🧠快速工程与微调
- 模型微调– PEFT (LoRA)、RLHF 和监督微调
- 模型优化——量化和性能优化
- 高级技术——专家混合（MoE）和其他模式
核心主题 / 6.🏄♂️挑战与能力
- AGI 及其社会影响– 关于通用人工智能的讨论
- OpenAI 生态系统– 产品路线图和战略方向
- 技术限制– 上下文限制和解决方案（例如 RoPE）
- 安全与保障——构建值得信赖的人工智能系统
核心主题 / 7.🌍LLM概况
- 模型分类法——法学硕士的分类与比较
- 模型集合– 可用模型的综合列表
- 领域特定模型——针对软件开发和其他领域的专用模型
- 多模态模型——处理文本、图像、音频和视频的模型
🏗️框架/LangChain 和 LlamaIndex
- LangChain Agents – 代理实现和关键分析
- 框架比较– LangChain 与其他框架
工具 / 9.📊数据集
- 训练数据集——用于模型训练和微调的高质量数据集
工具 / 10.📝评估方法
- 评估框架——法学硕士评估方法和指标
工具 / 11.🧠研究与调查
- 商业应用——行业用例和实施策略
- 从零开始构建——了解 LLM 内部原理的教育资源
- 多语言资源– 韩语、日语和其他语言的 LLM 资源
- 学习资料——教程、课程和补充资源