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FastAPI

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Agent Deck:可自部署的带人设、知识库与代码沙箱的迷你 AI Agent

ggxj-php/Agent-Deck · 可自部署的 AI Agent:身份卡换人设(名字/语气/头像/表情包/主题色)、工具按组开关、本地知识库检索、沙箱里写代码并自己验证,带网页后台。

Agent Deck 是一个可自部署的迷你 AI Agent,提供终端对话和带网页后台的网页版两种用法。它用「身份卡」切换人设(名字、语气、欢迎语、头像、表情包、主题色),支持按组开关工具、配置本地知识库检索(PDF/DOCX/HTML/TXT 解析与多路混合检索)、在沙箱中读写文件并编译运行代码自行验证,还能联网搜索与打开网页读原文。项目包含 FastAPI 后端、SSE 流式输出、会话持久化到 SQLite、账号邀请制与后台管理(模型/Key/用户/流量/黑名单等),并提供 Docker 与 CI 配置。

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Portfolio AI Assistant:基于简历知识库的招聘问答助手

VidhiDixit2000/portfolio-ai-assistant · Recruiter-facing chat assistant grounded in my resume — answers questions about my experience with classification routing and streaming responses, built so it can't invent experience I don't have. FastAPI on Render, React on Vercel.

面向招聘方的对话式助手,从作者简历知识库中作答,支持按职位描述(JD)评分、上传或设置 JD、以 NDJSON 流式返回答案,并借助每次会话的状态与求职知识库缓存来避免编造简历中没有的经历;后端采用 FastAPI(主用 OpenAI,自动回退到 Groq),前端采用 React 并部署在 Vercel,后端部署在 Render。

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PortfolioPilot AI:用 AI 生成并定制开发者作品集

abhishek25001011-boop/PortfolioPilot-AI · AI-powered portfolio builder that turns a single prompt into a personalized, recruiter-ready portfolio using open-source Gemma AI and Ollama..

PortfolioPilot AI 是一个面向开发者的 AI 作品集构建器,可将个人资料、技能与项目整理为可定制的作品集页面。它提供五种设计风格、编辑时实时预览、基于 Ollama 的内容生成与分区重写、作品集质量分析、PDF 简历导入、招聘者视角展示、本地草稿管理和 ZIP 导出。前端使用 React+TypeScript+Vite,后端为 Python FastAPI,AI 功能依赖可访问的 Ollama 服务器与配置的模型。

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AI Recruitment ATS:基于 FastAPI 的 AI 辅助招聘申请人跟踪系统

mriaz764/ai-recruitment-ats

这是一个以学习为目的、逐步构建的申请人跟踪系统(ATS),后端使用 FastAPI、PostgreSQL 和 SQLAlchemy,采用模块化单体架构与 router→controller→service→repository 分层。已实现职位管理、用户注册登录与 JWT 认证、组织级权限隔离、候选人管理、私有简历上传下载、申请流程与状态更新、面试相关模块、简历文本提取与结构化解析,以及 Alembic 迁移、pytest 测试和 Ruff 代码检查。候选人到职位的匹配、嵌入、RAG 和 AI Agent 工作流仍属计划内容,作者明确该项目尚不可用于生产环境。

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CodeGuard AI:结合静态分析与 AI 辅助的代码审查平台

nischalk987/CodeGuardAI · CodeGuard AI is an AI-powered code review platform that helps developers identify potential bugs, security vulnerabilities, performance issues, and code quality problems. Built with FastAPI, React, and the Groq API, it aims to streamline code reviews through intelligent analysis, actionable recommendations, and a scalable, modular architecture.

CodeGuard AI 是一个早期 MVP 阶段的 AI 辅助代码审查平台,结合确定性静态分析与可解释的 AI 发现,用于识别潜在缺陷、安全漏洞、性能问题和代码质量问题。项目包含 React 前端、FastAPI 后端、本地 CLI 扫描(内置确定性检查和可选 Semgrep)、PostgreSQL 持久化审查 API、Redis 队列与 Celery worker,并可通过显式 opt-in 调用 Groq 或 Hugging Face 进行单文件 AI 审查。仪表盘目前仅展示标注为示例的数据,GitHub PR 审查与内联发现尚在规划中。AI 建议定位为辅助性提示,不替代人工审查。

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CodeSage:基于 Claude 的 AI 代码审查工具

akshayKarai/AI-Code-reviewer · CodeSage is a full-stack AI Code Reviewer that analyses any code snippet and returns structured, actionable feedback. Paste your code, choose your focus areas, and get back a quality score, categorised issues with line references, fix suggestions, and even a refactored snippet.

CodeSage 是一个全栈 AI 代码审查应用:用户粘贴代码并选择审查重点后,后端将结构化提示发送给 Anthropic Claude 模型,返回质量评分(0–100)、按严重程度分类并带行号的问题、修复建议、代码亮点以及可选的代码重构片段,另提供代码解释功能。项目由 FastAPI 后端与 Streamlit 前端组成,支持 16 种语言,并以 REST API 形式提供审查与解释接口。

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MediAgent:面向患者与临床团队的医疗 AI 双门户平台

sjsu-masters-projects/medi-agent · Patient app and clinician dashboard over a FastAPI backend, where LangGraph agents triage incoming chat, pull structured data out of uploaded medical documents, and answer medication questions from retrieved FDA label text.

MediAgent 是一个双门户医疗平台,包含患者端 PWA 与临床医生端 PWA,后端基于 FastAPI,并使用 LangGraph/ADK 智能体对聊天进行分流、从上传的医疗文档中提取结构化信息,并基于检索到的 FDA 药品说明书文本回答用药问题。功能覆盖文档上传与 OCR、带引用的信息抽取、患者助手(文本与语音,支持 en-US 与 es-MX,引用 MedlinePlus、DailyMed、RxNorm)、临床医生审核的护理计划、预约与双向消息、通知中心、SMART on FHIR 沙盒导入以及临床医生仪表盘与 Naranjo ADR 审核。

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Fusion:面向任务执行的 AI 聊天工作台,支持多模型与 Agent 工作流

HyxiaoGe/fusion · 面向多模型与 Agent 工作流的 AI 聊天产品,采用 Next.js + FastAPI monorepo 架构。

Fusion 是一个面向任务执行的 AI 聊天产品,让 AI 从回答问题走向完成任务:根据用户意图按需选择模型能力与工具,在一次对话中完成搜索、阅读、规划和结构化执行,并分层呈现回答依据与 Agent 执行轨迹。项目采用 Next.js + FastAPI monorepo 架构,后端包含能力路由、Agent runtime、工具、文件与知识库模块,前端提供流式会话、回答依据与轨迹界面;模型目录由 LiteLLM 统一提供,另含管理员侧模型状态、MCP 服务、使用量与脱敏审计等治理能力。

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Inkwell:基于 OpenAI 的 RAG 知识平台,提供引用式问答与管理控制台

AlexsandroSunaga/Inkwell · RAG knowledge platform: FastAPI, OpenAI embeddings, Next.js console, cited chat.

Inkwell 是一个 RAG 知识平台,采用前后端分离架构:后端基于 FastAPI、SQLAlchemy,使用 OpenAI 的 text-embedding-3-small 做嵌入、gpt-4o-mini 做对话,提供文档摄取、检索与聊天 REST API;前端为 Next.js + React + Tailwind 控制台,包含营销页、概览仪表盘、知识库管理、带引用与证据检查器的检索助手、用量与内容缺口分析等功能。README 提供了本地运行、部署到 Vercel 与 Railway/Fly/Render 的方式,并附带不含 OpenAI 密钥也可运行的测试。

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XNewsBot:从 X 收集新闻并用 Claude 策展后推送到 LINE 的机器人

Tomato-1101/XNewsBot · Collects news from X, has Claude pick and summarize it, and sends it on LINE.

XNewsBot 是一个 Python 项目,每天两次(早晚)从 X(Twitter)按预设关键词收集新闻,由 Claude Code 会话进行策展(区分大新闻并生成摘要),再通过 LINE Bot 推送。大新闻带摘要即时推送,其余以标题列表呈现、点击查看详情;用户可经由 LINE 对话设置或修改订阅的新闻类型与早晚推送时间。它由常驻 FastAPI + APScheduler 服务器(负责 LINE Webhook 与按时推送)和周期运行的 Claude Code 策展流程两部分组成。

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Atriveo App:把工程履历与职位描述编译为一页 ATS 安全 PDF 简历的全栈工具

atishay-kasliwal/atriveo-app · A full-stack application that automatically captures job applications through a Chrome extension, tracks them in a centralized dashboard, and provides insights to improve your job search.

Atriveo App 是一个全栈应用,通过 Chrome 扩展自动捕获职位申请,在集中式仪表盘中追踪,并提供洞察以改进求职过程。其核心是一个“证据编译器”:把结构化工程成就(成就卡 AC 库)与职位描述结合,经 JD 门控、波束搜索组合、全局信息增益优化(15 条要点布局)与确定性 LaTeX→PDF 渲染,输出一页 ATS 安全的 PDF 简历;同时提供 LinkedIn 抓取→MongoDB→职位描述桶、编译队列、编译历史与信任报告等配套能力。

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FilingScope:基于混合 RAG 与持久化 AI Agent 的 SEC 财报文件循证研究

NamTV2712/Enterprise-Document-QA- · FilingScope — evidence-grounded SEC filing research with hybrid RAG, durable Agents, FastAPI, Qdrant, React and Groq.

FilingScope 是一个面向 SEC 10-K 财报文件的研究系统,提供 Quick Research 与 Deep Research 两种模式:前者流式输出带引用的答案,后者由单个有界 AI Agent 以持久化进度、证据、结果与取消机制完成研究目标。其混合 RAG 管线组合 BM25、Qdrant 语义向量检索、RRF 融合、交叉编码器重排与循证生成,技术栈包括 Python、FastAPI/SSE、React/TypeScript、SQLite、Docker 与 Groq。README 给出了受控开发基准、性能记录、校验门禁与已知局限,并声明证据可检视但正确性不作保证。

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HealthCare Project:面向越南医院场景的智能医疗就诊与挂号平台

JasonTM17/HealthCare_Project · Educational Vietnamese hospital-style healthcare platform with Spring Boot, Next.js, FastAPI AI/RAG, Docker, and reproducible PostgreSQL demo data.

这是一个面向多院区医院运营的数字化医疗平台,提供患者、医生、管理员三类角色的完整门户:支持按院区/科室/医生分流的在线挂号、带悲观锁的号源防冲突控制、预约全生命周期管理、电子病历与诊断文件存储与角色隔离,并内置 FastAPI 实现的 AI 医疗助手(症状分诊与基于 RAG 的医学知识检索),带提示注入防御、患者隐私拒答与失败时回退的本地规则等安全护栏。系统采用 Next.js 前端、Spring Boot 核心后端、PostgreSQL/Redis/MinIO 存储与 Docker Compose 部署,含可复现的演示数据。

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Jobsy:AI 简历优化与求职匹配工具

Sidharths916/jobsy-showcase · Jobsy — AI resume optimizer. Deep recruiter analysis, XYZ rewrites, ATS simulation, mock interviews, live job matching. Free, no sign-up.

Jobsy 是一个面向求职者的 AI 简历优化工具,提供五个功能:简历优化(四阶段 AI 流程,包含招聘官扫描、按 Google XYZ 公式重写要点、ATS 模拟与 7 秒速览测试,并可选模拟面试评分)、求职信生成、LinkedIn 资料重写、基于简历的实时职位匹配,以及技能缺口分析与免费学习资源推荐。项目采用 FastAPI 后端与零构建步骤的原生 HTML/CSS/JS 前端,无数据库、全无状态,处理即丢弃不存储数据;免费档使用服务端 Gemini Flash 密钥并做限流,Pro 档由用户自带 Anthropic API 密钥(仅存 sessionStorage,服务器仅做转发)。

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licai:本地化个人理财全资产看板与市场 AI 问答助手

SnowWarri0r/licai · 本地化个人理财助手 — A股/基金/理财/现金/数字资产/机器人全资产看板 + 市场AI问答 + 个股K线盘口详情 + 板块对比 + 早盘信息简报 + 资讯AI解读。只给客观信息,不荐买卖。

licai 是一个本地化部署的个人理财助手,把 A股、基金、银行理财、现金、数字资产和量化机器人统一装进一个看板,并提供市场 AI 问答、个股详情(K线/盘口/分时)、全市场榜单、板块雷达、全球指数、早盘简报与复盘归因等功能。数据全部存储在本地 SQLite,没有云端和账号;AI 问答挂了约 40 个数据工具,会自行选择工具取数后做客观解读,只给客观信息不给买卖建议。

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Unridden:读取本地 LLM 末位 logits 的零生成决策 API

potto007/unridden · Zero-generated-token decision API: reads a local LLM's final-position label logits to answer Choice, Score and true/false questions. Apache-2.0.

Unridden 是一个本地决策 API,通过读取本地 LLM 末位标签 logits 来回答结构化问题,不生成任何 token。用户提供 state 和一个命名问题映射,服务为每个问题返回一个类型化答案:Choice(选项)、Score(分数)或 Noul(真/假概率)。它在本地以单个 llama.cpp 子进程运行,一次处理一个请求,不采样也不追加 token,适用于将客服消息路由到团队、评估紧急程度或判断是否报告重复扣款等分类与判定场景。

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multimodal-rag:跨文本、图像、音频与视频的统一搜索问答工具

Daubingweirdie414/multimodal-rag · Enable unified search and AI answers across text, images, audio, and video using multimodal retrieval-augmented generation with source citations.

multimodal-rag 是一个本地运行的 Windows 应用,将文本、PDF、图像、音频和视频等不同格式文件统一处理为可检索数据,借助向量空间模型与 AI 模型实现一次输入即可跨文件类型搜索,并在回答中附带来源文件引用,点击引用可打开原始文件。

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LLMForge:面向 OWASP VulnerableApp 的真实 LLM 漏洞靶场

SasanLabs/LLMForge · LLMForge is probably the most modern AI vulnerability lab for OWASP VulnerableApp — real-LLM-backed labs for prompt injection, LLM-orchestrated BOLA, and RAG attacks.

LLMForge 是 OWASP VulnerableApp 的 AI/LLM 漏洞模块,是一个故意存在漏洞的 FastAPI 应用,接入现有的 VulnerableApp-facade 生态,提供针对本地真实 LLM(通过 Ollama 运行)的攻防实验套件,而非模拟响应。它覆盖多个渐进难度的实验:提示注入(10 关,目标是提取系统提示中的隐藏密钥)、间接提示注入(4 关,外部内容中的隐藏指令)、LLM 编排导致的 BOLA(医疗聊天机器人,3 关)、RAG 上下文投毒(3 关)与 RAG 敏感数据泄露(4 关)。每个关卡通过声明式装饰器框架定义并标注已知攻击向量与载荷,用于自动生成关卡 UI 和与 facade 兼容的漏洞清单。项目定位为教育与防御性安全研究。

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Beaconfolio:面向求职软件工程师的可自托管作品集与招聘沟通平台

mavrovde/beaconfolio · Beaconfolio — a fork-and-go, self-hostable portfolio and recruiter-communication platform for job-seeking software engineers. Angular 22 SSR + FastAPI + pgvector semantic search + local LLMs.

Beaconfolio 是一个 fork-and-go、可自托管的作品集与招聘方沟通平台,面向求职的软件工程师。它提供作品集展示、多语言站点、带语义搜索的博客、AI 自动生成标签、管理后台,以及招聘收件箱、机会管道和互动分析等求职功能。技术上采用 Angular 22 SSR、FastAPI、PostgreSQL 16 + pgvector,并使用本地 Ollama 模型(nomic-embed-text 嵌入、llama3.2 生成)实现语义检索与标签生成;同时通过 llms.txt、JSON Resume 接口和结构化数据提升招聘方与 AI 助手的可发现性。

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