GitHub Trending AI Top3 包含 RuView、claude-scientific-skills 和 airi 三个项目。RuView 利用 WiFi 信号实现无摄像头人体姿态与生命体征检测；claude-scientific-skills 提供可复用的科研工程技能库；airi 是自托管语音交互与游戏执行数字伙伴。文章对比了三者定位并给出 Docker 及本地部署的实操步骤，强调隐私感知、工作流提效与实时交互三种技术路线。
今天对 GitHub Trending（AI 相关）里最热的 3 个仓库，按'它解决什么问题 / 适合谁 / 上手成本'做一次可直接落地的拆解。
| 排名 | 仓库 | 一句话定位 | 语言 | Stars（约） |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ruvnet / RuView | 用 WiFi 信号做人体姿态 + 呼吸/心跳 + 存在检测（无摄像头） | Rust | ~25k |
| 2 | K-Dense-AI / claude-scientific-skills | 给 Agent '装技能包'：科研/工程/分析/写作可复用工具链 | Python | ~11.7k |
| 3 | moeru-ai / airi | 自托管'语音聊天 + 游戏执行'的数字伙伴（Web/Win/macOS） | TypeScript | ~22.1k |
核心感受：这 3 个项目分别代表了 '感知智能（RuView）/ 工具智能（skills）/ 交互智能（airi）' 三条路径。
它利用 WiFi 的 CSI（信道状态信息）'看见'人的姿态与生命体征，而不是用摄像头。这对隐私敏感场景很有冲击力。
使用 Docker 快速跑 UI，确认流程是否通：
docker pull ruvnet/wifi-densepose:latest
docker run -p 3000:3000 ruvnet/wifi-densepose:latest
# 浏览器打开 http://localhost:3000
⚠️关键点：完整功能需要 CSI-capable 硬件（ESP32-S3 或研究网卡等）。普通电脑 WiFi 往往只能做更粗粒度的 RSSI 存在检测。
这是一个'可拷贝、可复用、可迁移'的 Agent Skills 工具集合：把科研/工程/分析任务拆成技能目录，让支持该标准的 Agent 自动发现并调用。
~/.claude/skills/、~/.cursor/skills/ 等目录。uv，并给出 macOS/Linux/Windows 安装方式。git clone https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills.git
# 以 Claude Code 为例（全局安装）
cp -r claude-scientific-skills/scientific-skills/* ~/.claude/skills/
如果需要装 uv：
# macOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Windows (PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c"irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
airi 更像'可运行的交互体'：它强调实时语音聊天，同时还能去'玩游戏/执行动作'（Minecraft、Factorio 等），并提供 Web/桌面多端路线。
它在 README 里给了两个非常'开发者友好'的入口：
方式 A：pnpm 本地开发
pnpm i && pnpm dev
方式 B：Nix 一条命令运行
nix run github:moeru-ai/airi
定位：它不是'又一个聊天 UI'，而是更偏 实时交互 + 多模态执行 的工程实验场。
| 我想要的结果 | 最推荐 | 原因 |
|---|---|---|
| 不用摄像头也能做人体感知/隐私友好监测 | RuView | WiFi CSI 路线有差异化，且给了 Docker 快速验证链路 |
| 让 AI Agent 在科研/分析任务里'更像专业助手' | claude-scientific-skills | 技能资产化，可复制、可迁移、可团队共享 |
| 做一个能说话、还能执行动作/玩游戏的数字伙伴 | airi | 交互 + 行为执行定位清晰，工程路线丰富 |
为了不让收藏夹变成'赛博墓地'，给自己设一个最短闭环：
pnpm dev 是否能启动 stage web（确认依赖、性能、交互链路）。今天这 3 个仓库让我更确信一件事：
最后把链接放这里，方便回访：
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