这里收集值得关注的 AI 开源项目，包括模型、推理框架、智能体、数据工具、评测工具和实际应用。
一篇完整的项目介绍至少应包括：仓库地址与许可证、解决的问题、适合与不适合的场景、最低运行条件、安装过程中的坑，以及你亲自验证过的功能。若项目需要模型、数据集或外部服务，也请把额外成本说清楚。
项目维护者可以持续更新版本进展、迁移提示和路线图；普通使用者则更适合写真实使用记录。遇到长时间无人维护、依赖存在安全风险或演示与代码不一致，也可以客观指出。这里不按星标数量排序，更看重资料是否能帮别人少走弯路。
标题里建议写项目名和具体用途，正文注明测试日期与版本。这样半年后项目更新了，后来的人仍能判断这篇经验对应哪个阶段，也方便作者在原帖补一段迁移说明，而不是重新发一篇几乎相同的介绍。
推荐帖可以照这个思路写
先用自己的话说明为什么会找到它，以及它替代了原来哪种方案。然后给出实际测试环境：系统、硬件、项目版本、安装方式和测试日期。安装命令可以贴，但不要只复制 README；真正有价值的是哪一步与文档不同、花了多久、失败后怎么处理。
功能介绍尽量用一个完整任务来证明。例如介绍检索项目，可以写资料规模、导入耗时、准备了哪些问题、哪些能答对、哪些始终找不到。介绍推理框架，则记录模型格式、上下文、首字延迟、吞吐与显存。没有亲自测试的功能明确标注，不用替项目补宣传词。
如果你是维护者，也欢迎说清项目当前的短板和希望获得哪类反馈。一个仍在开发中的项目并不可怕，可怕的是把实验功能写成生产可用。社区会尊重坦诚的范围说明，也会保留版本更新和问题修复记录，方便后来者判断项目是否适合当下。