folo·18 天前
盘点 17 个 6 月份牛牛牛的 GitHub 开源项目。
原创 逛逛 2026-07-04 10:13 北京
01
计算机视觉工具集
supervision 是一个计算机视觉工具集，做 CV 项目的人应该都不陌生。
它封装了检测、追踪、标注、可视化等一整套常用功能，省去了重复造轮子。
如果你在做 CV 项目，supervision 可以直接拿来当基础设施。
具体能做啥，你拿下面这几个例子就能很好的有体感：
开源地址：https://github.com/roboflow/supervision02
首个开源智能体视频生产系统
OpenMontage 把自己描述成全球首个开源智能体视频生产系统。12 条流水线、52 个工具、500 多个 Agent 技能。
数字看着唬人，落到实际就是你给它一段需求，它调度多个 Agent 协作产出视频。
视频类 Skill 的复杂度比文本类高一个数量级，因为时间轴、素材、剪辑决策都要建模。
本月涨了快 3 万个 star，是这一类目里最受欢迎的项目。OpenMontage 把这套东西开源出来，对整个 Skill 生态都是好事。
如果你想用 Agent 做视频自动化生产，可以从这个仓库入手。
开源地址：https://github.com/calesthio/OpenMontage03
给产品经理准备的 100 多个 Skill
pm-skills 是一个面向产品经理的 Skill 市场，里面有 68 个 PM Skill、42 条链式工作流，打包成 9 个插件。
覆盖从需求发现、产品策略、执行、上线到增长的完整产品经理工作流。
它把产品经理行业里的成熟方法论做成了 Skill，但更多是国外的... 国内的产品经理可以参考。
非开发者可以在 Claude Cowork 里加 marketplace，一键装下全部 9 个插件。
开发者可以在 Claude Code 里用命令行装，OpenAI 的 Codex CLI 也原生支持同一套 marketplace 协议。
其他像 Cursor、OpenCode 这些工具，复制 skills 目录过去就能用，只是会丢掉斜杠命令。
开源地址：https://github.com/phuryn/pm-skills04
把 IDE 变成 Agent 舰队的调度中心
orca 的定位是 Agent Development Environment，也就是能并行跑一支 Agent 舰队，每个 Agent 用你自己的订阅，不用按 token 计费。
桌面和移动端都支持的。
我自己跑多 Agent 完成不同任务的时候经常觉得一个终端不够用。
Orca 这种产品形态是 AI Coding 工具链演化到一定阶段的必然产物。
当单个 Agent 需要跑个几十分钟出结果，你想并行做很多事儿的时候，就会有这种多 Agent 管理的诉求。
开源地址：https://github.com/stablyai/orca05
终端里的 Agent 多路复用器
又来一个，herdr 是一个住在终端里的 Agent 多路复用器，类似 tmux，只不过对象换成了 Agent。
这个开源项目也是解决同时跑多 Agent 的管理需求。
一个终端不够用，开多个 tab 来回切有觉得很烦。herdr 这种形态可以让你在一个终端里同时挂多个 Agent，统一调度、统一查看输出。
本月 6 千个 star。因为是 Rust 写的，启动快占用还是很小的。
开源地址：https://github.com/ogulcancelik/herdr06
15MB 的轻量数据库客户端
dbx 是一个 15MB 的轻量数据库客户端，Rust 写的跨平台。
覆盖 MySQL、PostgreSQL、SQLite、Redis、MongoDB 等这些主流数据库。
我自己电脑上装了 TablePlus，每次开都嫌它重。dbx 这种 15MB 的工具正好可以补上轻量客户端这个空位。
如果你想要一个不臃肿的数据库客户端，dbx 值得一试。
开源地址：https://github.com/t8y2/dbx07
Apple 官方出手：在 Mac 上跑 Linux 容器
Container 是 Apple 官方开源的 Linux 容器工具，Swift 写的，专门为 Apple Silicon 优化。
用 M 系列芯片做开发的人应该都装过 Docker Desktop，它走的是在 Mac 上模拟一整套 Docker 体验的路子。
Container 换了个思路，用 macOS 自带的虚拟化框架跑轻量 Linux 虚拟机，每个容器对应一个 VM。
实际效果就是跑容器更省内存，启动更快。本月它拿下了 2万多个 star，社区对 Mac 上容器新方案的期待已经攒了很久。
如果你日常在 Mac 上跑容器化服务，可以换上试试。
开源地址：https://github.com/apple/container08
把整个代码库变成知识图谱
codebase-memory-mcp 是一个 MCP，定位特别。
它把整个代码库索引成一张持久化的知识图谱，查询是亚毫秒级的，号称比传统方式省 99% 的 token。
自己写不同项目的时候经常要在多个仓库之间切换，每次切都要重新喂一遍代码上下文。
这种通过某种手段让 AI 读取大型项目库更效率、更省 token 的方案还挺多的。我之前就推荐过很多，可以翻一翻。
对做 RAG 或者代码智能的工具开发者来说，这个项目值得认真看一下。
开源地址：https://github.com/DeusData/codebase-memory-mcp09
NVIDIA 的世界模型开放平台
cosmos 是 NVIDIA 出的世界模型开放平台，包含模型、数据集和工具，面向机器人、自动驾驶、智慧基础设施这类 Physical AI 场景。
世界模型这个方向在 2025 年开始爆发，NVIDIA 用平台化的方式做这件事，跟自家硬件业务是配套的。
仓库里包含世界模型的预训练权重、视频处理工具、数据集，以及一整套评估方案。
但这个方向离普通开发者还远。但作为风向标值得一看，Physical AI 是接下来几年的大趋势。
开源地址：https://github.com/NVIDIA/cosmos10
阿里出的轻量进程内向量数据库
zvec 是阿里巴巴出的轻量向量数据库，C++ 写的很快。
它不需要单独部署服务可以嵌入到应用里。对做 RAG 应用的人来说，这种形态特别适合中小规模场景，省去了维护一个独立向量数据库的麻烦。
本月 3000 个 star，规模不大但增速稳定。
如果你在做 RAG 应用又不想专门维护一个向量数据库实例，可以试试 zvec。
开源地址：https://github.com/alibaba/zvec0111
Windows 用户的瑞士军刀
last30days-skill：跨 Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket 和 Web 做主题调研，输出带引用的总结。
open-notebook：是 NotebookLM 的开源替代，灵活度和功能都更强。
system_prompts_leaks：收集了各家 AI 产品的系统提示词，从 Claude Fable 5 到 ChatGPT 5.5 Thinking 再到 Cursor 等都有，持续更新。
openai/plugins是 OpenAI Plugins 的官方仓库。
taste-skill是一个让你的 AI 不再生成套路化口水内容的 Skill。
MoneyPrinterTurbo是用 AI 大模型一键生成高清短视频的老牌项目。
Agent-Reach让你的 AI Agent 读取和搜索 Twitter、Reddit、YouTube、GitHub、B 站、小红书，一个 CLI、零 API 费用。
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