简介

文章精选8个热门开源项目，包括老乡鸡开源菜谱、无代码数据库NocoDB、OpenAI终端编程助手、Web安全学习工具WebGoat、TEN语音AI框架、无限画板tldraw、阿里DeepResearch智能模型等。这些工具覆盖日常应用开发、AI语音交互、数据库管理、安全学习等多个领域，帮助开发者快速构建应用、提升编程效率，是技术爱好者不可多得的学习资源。

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一、老乡鸡的经典菜谱

上周发了一个帖子，直接把这个叫 CookLikeHoc 的老乡鸡开源项目干到 GitHub 热榜第一。

开源地址：https://github.com/Gar-b-age/CookLikeHOC

老乡鸡官方看到这么热门的开源项目，直接注册了 GitHub 账号。跑到 issus 里面去送会员卡了。。。

本来只想送给开源项目的作者，但是直接贴到了公开的评论区，被看到人给领了。

官方工作人员欲哭无泪，评论区更是疯狂玩梗，纷纷打卡留念，这个官方工作人员太可爱了，太讨喜了。

这何尝不是一个顶级营销。老乡鸡官方工作人员看到我的帖子 也在评论区送个卡吧 哈哈哈哈哈哈

二、NocoDB无代码数据库

NocoDB 能让你用操作电子表格的简单方式，来管理强大的数据库。

国外很火的 Airtable 的开源替代，NocoDB有丰富的电子表格界面，支持网格、画廊、看板等多种视图。

你可以轻松创建、读取、更新和删除数据，设置不同的字段类型，还能精细控制访问权限。

开源地址：https://github.com/nocodb/nocodb

三、OpenAI 终端编程助手

OpenAI 推出的 Codex CLI ，对标 Claude Code。

用 npm 或 Homebrew 一行命令就能搞定。装好后，在终端输入 Codex，就能与这个编程助手对话了。

开源地址：https://github.com/openai/codex

Claude Code 最近几周爆出降智、懒惰的问题，再加上 Open AI 发布了新的代码模型GPT-5-Codex，导致 Codex 用户量疯狂增长，大部分都是来源于 Claude Code。

Codex 登上本周开源热榜也不稀奇。

四、故意不安全的 Web 应用

WebGoat 很特别，它是一个故意设计得不安全的 Web 应用，目的却是教你如何变得更安全。

通过实战演示常见的服务端应用漏洞，帮助学习者了解安全技术和渗透测试方法。

不过在使用前要注意：运行 WebGoat 时你的电脑会非常脆弱，最好断开网。项目默认绑定到本地地址以减少风险，但安全起见还是隔离网络环境为好。

开源地址：https://github.com/WebGoat/WebGoat

五、TEN 语音 AI 框架

TEN Agent 是一个开源且免费的实时对话式语音 AI 代理（Voice Agent）开发框架。

解决语音交互中「听得清、说得准」的核心痛点，为开发者提供了一套集成了低延迟传输、音频 3A 处理、多模态交互和主流大模型的一站式解决方案，让开发者能快速构建各种能听会说的 AI 应用。

开源地址：https://github.com/TEN-framework/ten-framework

比如：用 TEN Agent 和Gemini 分享你的猫猫，视频图像识别+屏幕共享+实时语音交流：

1️⃣ 高质量的实时语音交互：提供完整的音视频传输解决方案，具备超低延迟和实时语音打断功能，并集成音频 3A 处理（回声消除、自动增益、降噪），确保在不同环境中都能清晰通话。

2️⃣ 集成主流模型与工具：已集成多种主流大语言模型（LLM）、语音识别（STT）和语音合成（TTS）服务，包括 Gemini 2.0、OpenAI Realtime、DeepSeek 等，并适配了Dify和Coze等主流AI工作流编排平台，便于快速开发。

3️⃣ 支持硬件开发：已支持 ESP32芯片，可用于开发智能语音硬件（如智能玩具、智能家居设备）。

六、无限画布

tldraw 是一款免费开源、支持多人实时协作的在线数字白板工具，适合绘图、图表制作和团队 brainstorming。

目前在 GitHub 上已经获得 4 万多 Star 了。

开源地址：https://github.com/tldraw/tldraw

你可以把它想象成一块可以无限扩展的数字草稿纸，既简单易用，又蕴含强大的能力

使用起来特别简单，几行代码就能嵌入你的应用。

七、阿里通义 DeepResearch

阿里通义实验室开源了 DeepResearch，这是一个专门用于深度信息检索任务的智能 Agent 模型。

目前已经有 14.3K 的 Star。

别看它总参数量达到305亿，但每次推理只需激活33亿参数，效率非常高。

这个模型在多项智能搜索基准测试中都表现优异，特别是在需要长时间、深层次探索的任务上。

它最厉害的地方在于完全自动化的数据生成流程，能够自我训练和优化。研究人员还用了端到端的强化学习方法，让模型在非稳定环境下也能保持稳定训练。

对于使用者来说，它支持两种推理模式：ReAct 适合快速测试模型核心能力，而 IterResearch 模式则能发挥模型的全部潜力。现在你不仅可以直接下载模型权重，还能通过 OpenRouter 的 API 来调用，无需自己准备 GPU 资源。

八、AI大模型学习路线

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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