逛逛的粉丝推荐的 GitHub 项目，收藏一波。
01
论文配图自动生成：AutoFigure-Edit
写论文最头疼的是什么？画图啊！尤其是那些流程图、架构图，画一张得折腾半天。
最近在 GitHub 上发现一个叫 AutoFigure-Edit 的开源项目，专门解决这个问题。它入选了 ICLR 2026，属于学术圈的正经工具。
说白了，这玩意儿就是把你的论文方法部分文字丢进去，它能自动生成专业的论文配图，而且是可编辑的 SVG 格式。
它的核心工作流程是这样的：先用 LLM 根据文字生成一个草图，然后用 SAM3 做图像分割识别出各个图标区域，再通过 RMBG-2.0 去背景，最后组装成完整的矢量图。
最牛的是它支持风格迁移，你可以丢一张参考图进去，它会模仿那个风格来画你的图。这对于想要统一论文配图风格的人来说，简直是救星。
项目还内置了一个 Web 界面，生成的图可以直接在浏览器里编辑，拖拖拽拽就能调整，非常方便。
开源地址：https://github.com/ResearAI/AutoFigure-Edit
02
零代码网页自动化：WebRPA
说到网页自动化，大部分人第一反应是写 Python 爬虫。但对于不会编程的人来说，这就很痛苦了。
WebRPA 这个项目很有意思，它是一个可视化的网页自动化工具，通过拖拽模块就能构建自动化工作流，完全不用写代码。
这个项目内置了整整 260 个功能模块，覆盖了网页操作、数据采集、文件处理、媒体转换、AI 对话等各种场景。而且它自带 Python 3.13 和 Node.js 环境，解压就能用。
它的功能非常全面：浏览器自动化用的是 Playwright，支持 CSS 选择器、XPath 等多种定位方式；数据处理支持 JSON、正则表达式、Excel 读写；媒体处理基于 FFmpeg，能搞定 50 多种视频音频格式转换；AI 能力支持 OpenAI、智谱、通义千问等多家服务商。
特别值得一提的是它的触发器系统，支持 Webhook、定时任务、文件监控、热键监听等 10 种触发方式，可以做出很复杂的自动化流程。
作者是个大一新生，能把项目做到这个完整度，确实挺厉害的。
开源地址：https://github.com/pmh1314520/WebRPA
03
Claude Code 效率神器：Trellis
如果你经常用 Claude Code 写代码，那 Trellis 这个项目一定要看看。
它是一个专门为 Claude Code、Cursor、Codex 设计的 AI 框架工具箱，核心卖点是让 AI 能够持久记住你的项目规范和最佳实践。
很多人的痛点是，每次跟 AI 聊天都要重新描述一遍代码规范、组件风格、文件结构之类的。Trellis 通过自动注入机制解决了这个问题，你写一次规范，它就会在每次对话开始时自动加载进去。
它还支持并行会话功能，可以在不同的 worktree 里同时跑多个 AI 任务，互不干扰。这对于需要同时开发多个功能的场景特别有用。
项目结构设计得挺清晰的，spec 目录存放规范文档，workspace 目录是个人工作空间，不同人协作也不会冲突。还有一个很实用的功能是用 /trellis:record-session 记录工作日志，下次启动时 AI 能自动读取之前的上下文。
跟普通的 CLAUDE.md 文件相比，Trellis 的分层架构更灵活，只会加载当前任务相关的规范，不会把所有东西都塞给 AI。
开源地址：https://github.com/mindfold-ai/Trellis
04
QQ 机器人接入：qqbot
想把 AI 接到 QQ 上？sliverp 开源的这个 qqbot 项目可以帮到你。
它是 OpenClaw 框架的一个插件，通过 QQ 开放平台的长连接事件订阅机制，实现消息和事件的回调处理。
整个配置流程其实不算复杂。首先去 QQ 开放平台注册账号、创建机器人，拿到 AppID 和 AppSecret。然后用 openclaw plugins install @sliverp/qqbot@latest 安装插件，把凭证配置好就能用了。
项目文档写得很详细，从账号注册、实名认证到机器人创建的每一步都有截图说明，对新手很友好。
需要注意的是，QQ 开放平台的机器人目前只支持私聊，不支持群聊。不过对于个人使用来说，私聊够用了。
开源地址：https://github.com/sliverp/qqbot
05
生产级 AI Agent 框架：CountBot
CountBot 是一个用 21K 行代码实现的生产级 AI Agent 框架，今年 2 月刚开源。
项目的定位是字数统计工具，但它的架构设计得很通用，采用了工具即智能体的理念，为后续扩展 AI 文本分析、写作辅助等功能预留了空间。
技术栈方面，它基于 Flutter 开发，支持 Windows、macOS、Linux 三端，还适配了鸿蒙 HarmonyOS 6.0。对于想学习跨端开发的同学来说，这个项目是个不错的参考。
作为一个生产级框架，它的代码组织、模块划分、错误处理都比较规范，可以作为学习 AI Agent 架构设计的参考案例。
开源地址：https://github.com/countbot-ai/CountBot
06
OpenClaw 骨架模板：ai-openclaw-skeletons
这个项目是 OpenClaw 生态的一部分，提供了 AI Agent 开发的骨架模板。
OpenClaw 是一个开源的全能 AI 助手框架，在 GitHub 上有超过 16 万 Star，主打的是让 AI 真正能干活，而不只是聊天。
ai-openclaw-skeletons 这个仓库提供了一系列项目模板，可以帮助开发者快速搭建基于 OpenClaw 的 AI 应用。如果你想在 OpenClaw 生态里做二次开发，这个骨架项目可以帮你省去很多初始化工作。
开源地址：https://github.com/1596941391qq/ai-openclaw-skeletons
07
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