2026-02-08 日报

今日热点

今日GitHub热榜聚焦AI安全与能力扩展两大趋势，从自动化漏洞发现到大模型技能生态，反映出AI技术在安全边界与能力拓展方面的双重探索。

排名	项目	语言	今日	总计	简介
1	KeygraphHQ/shannon	TypeScript	+3,139	10,068	Fully autonomous AI hacker ...
2	obra/superpowers	Shell	+686	46,998	An agentic skills framework...
3	openai/skills	Python	+592	6,038	Skills Catalog for Codex
4	microsoft/litebox	Rust	+584	1,142	A security-focused library ...
5	ComposioHQ/awesome-claude-skills	Python	+443	32,029	A curated list of awesome C...
6	likec4/likec4	TypeScript	+274	2,083	Visualize, collaborate, and...
7	aquasecurity/trivy	Go	+168	31,689	Find vulnerabilities, misco...
8	gitbutlerapp/gitbutler	Rust	+85	18,004	The GitButler version contr...
9	p-e-w/heretic	Python	+69	4,746	Fully automatic censorship ...
10	OpenBMB/MiniCPM-o	Python	+44	23,164	A Gemini 2.5 Flash Level ML...
11	viarotel-org/escrcpy	JavaScript	+27	7,845	📱 Display and control your ...
12	wavetermdev/waveterm	Go	+25	17,149	An open-source, cross-platf...

趋势洞察

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  AI/ML 工具         ████████████████████████  7 个项目        │
│  其他               ██████████                3 个项目        │
│  开发工具             ███                       1 个项目        │
│  安全工具             ███                       1 个项目        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

项目深度解读

1. KeygraphHQ/shannon — AI安全测试

一句话总结：全自动AI黑客工具，以96.15%成功率发现Web应用实际漏洞，实现安全测试自动化。

价值主张

维度	说明
解决痛点	人工渗透测试成本高、效率低，难以全面覆盖潜在安全漏洞
目标用户	企业安全团队、开发人员、渗透测试专家、DevOps工程师
核心亮点	全自动化AI驱动 + 无需提示源码感知 + 高精度漏洞发现 + XBOW基准96.15%成功率

技术架构

graph LR
    A[Web应用输入] --> B[AI分析引擎]
    B --> C[漏洞识别]
    C --> D[漏洞验证]
    D --> E[安全报告生成]

技术特色：

AI驱动的自主漏洞发现技术，大幅提升安全测试效率
源码感知能力，无需人工提示即可发现深层次漏洞
高精度验证机制，确保发现的漏洞具有实际利用价值

热度分析

项目Star数过万且单日增长3000+，表明安全领域对AI自动化测试工具的高度需求
作为开源AI安全工具，填补了自动化渗透测试市场空白，社区关注度极高

快速上手

# 克隆项目
git clone https://github.com/KeygraphHQ/shannon.git
cd shannon

# 安装依赖并运行
npm install
npm run scan -- --target <web_app_url>

注意事项

许可证信息未知，商业使用前需确认授权条款
使用前应确保有合法授权，避免对未经授权的系统进行扫描
AI发现的漏洞需要人工验证，可能存在误报情况
建议仅用于自有系统或获得明确授权的系统测试

2. obra/superpowers — 智能技能框架

一句话总结：一种实用智能技能框架与软件开发方法论，提升个人与团队效能。

价值主张

维度	说明
解决痛点	解决软件开发过程中技能获取与应用效率低下问题
目标用户	软件开发者、技术团队、个人提升者
核心亮点	实用框架 + 方法论 + 智能化 + 可扩展 + 持续改进

技术架构

graph LR
    A[技能定义] --> B[技能获取]
    B --> C[技能应用]
    C --> D[效果评估]
    D --> E[持续优化]

技术特色：

基于Shell的跨平台兼容性
模块化技能框架设计
轻量级实现，易于集成

热度分析

项目获得近5万星，增长迅速，表明方法获得广泛认可
零开放问题，表明项目维护良好，用户问题已得到有效解决

快速上手

# 克隆项目
git clone https://github.com/obra/superpowers.git
# 进入目录并执行安装
cd superpowers && ./install.sh

注意事项

项目使用Shell脚本，可能需要特定的Shell环境
需要理解项目背后的方法论才能有效利用框架
可能需要根据个人需求调整框架内容

3. openai/skills — AI技能库

一句话总结：一个为OpenAI Codex设计的可组合技能集合，旨在提升AI编程能力。

价值主张

维度	说明
解决痛点	解决AI模型缺乏结构化编程技能指导的问题
目标用户	AI开发者、研究人员和希望提升AI编程能力的用户
核心亮点	可组合技能结构 + Codex专用优化 + 实用代码示例

技术架构

graph LR
    A[技能定义] --> B[技能分类]
    B --> C[技能组合]
    C --> D[Codex应用]
    D --> E[代码生成]

技术特色：

技能模块化设计，便于组合使用
针对Codex模型优化的提示模板
结构化的技能分类系统

热度分析

项目近期Star增长迅速(+592 today)，表明社区关注度高涨
作为OpenAI官方项目，在AI编程生态中占据重要位置

快速上手

# 克隆项目
git clone https://github.com/openai/skills.git

# 查看技能目录
cd skills && ls -R

注意事项

项目许可证未知，使用前需确认授权条款
需要OpenAI API访问权限才能充分利用Codex相关功能
技能可能需要根据具体应用场景进行调整

4. microsoft/litebox — 安全库操作系统

一句话总结：安全导向的轻量级库操作系统，支持内核和用户双模式执行。

价值主张

维度	说明
解决痛点	在保证安全性的同时提供灵活的双模式执行能力
目标用户	安全研究人员、系统级开发者、安全工具开发者
核心亮点	安全导向设计 + 内核用户双模式支持 + Rust内存安全保证

技术架构

graph LR
    A[应用请求] --> B[安全检查]
    B --> C{执行模式}
    C --> D[内核模式执行]
    C --> E[用户模式执行]
    D --> F[结果返回]
    E --> F

技术特色：

安全导向的库操作系统架构设计
Rust语言提供内存安全保障
支持内核和用户模式无缝切换

热度分析

项目单日增长584个Star，表明近期获得安全领域高度关注
较低Fork数与高Star数对比，显示项目更多作为参考而非二次开发

快速上手

git clone https://github.com/microsoft/litebox.git
cd litebox
cargo build

注意事项

许可证未知，使用前需确认授权方式
项目为早期阶段，API和功能可能不稳定
作为库操作系统，需要系统级编程知识才能有效使用

5. ComposioHQ/awesome-claude-skills — Claude技能精选

一句话总结：精选Claude技能资源库，助力AI工作流高效定制与扩展。

价值主张

维度	说明
解决痛点	解决Claude AI功能碎片化、集成困难的问题
目标用户	Claude AI开发者、AI研究人员及企业应用集成者
核心亮点	精选高质量资源 + 提供实用工具 + 社区驱动更新

技术架构

graph LR
    A[Claude用户] --> B[技能资源库]
    B --> C[筛选分类]
    C --> D[工具集成]
    D --> E[工作流定制]

技术特色：

采用Python编写，便于扩展和定制
结构化组织Claude相关资源，便于查找
社区驱动更新，保持内容时效性

热度分析

项目Star数超3.2万，单日增长443，表明Claude生态系统热度持续攀升
作为资源聚合型项目，在AI工具生态中占据重要参考位置

快速上手

# 访问项目资源库
git clone https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills.git
cd awesome-claude-skills
# 查看README获取完整资源列表
cat README.md

注意事项

资源质量参差不齐，使用前需自行评估
部分资源可能需要API访问权限或付费订阅
Claude API持续更新，部分技能可能随API变更而失效

6. likec4/likec4 — 架构可视化工具

一句话总结：从代码自动生成实时架构图，支持团队协作与架构演进的工具

价值主张

维度	说明
解决痛点	传统架构图与代码脱节，维护成本高，无法反映系统真实架构状态
目标用户	软件开发团队、架构师、技术负责人
核心亮点	代码驱动架构图 + 实时同步更新 + 团队协作功能 + 支持架构演进历史

技术架构

graph LR
    A[源代码] --> B[代码解析]
    B --> C[架构模型]
    C --> D[可视化渲染]
    D --> E[协作界面]

技术特色：

基于TypeScript的全栈开发实现
采用代码静态分析技术提取架构信息
实时更新机制确保架构图与代码同步

热度分析

项目Star数增长迅速，今日新增274星，表明社区关注度持续上升
虽然Open Issues为0，但Fork数相对较少，说明项目可能处于早期发展阶段

快速上手

# 安装likec4
npm install -g likec4

# 初始化项目
likec4 init my-architecture

# 启动服务
likec4 dev

注意事项

项目许可证未知，可能存在商业使用限制
项目可能处于早期阶段，API和功能可能会有较大变化
需要一定的学习成本，特别是配置代码到架构图的映射关系

7. aquasecurity/trivy — 全方位安全扫描器

一句话总结：Trivy是一款开源安全扫描工具，可快速检测容器、Kubernetes和代码中的漏洞、配置错误和密钥泄露。

价值主张

维度	说明
解决痛点	统一扫描多种环境的安全风险，解决安全检查工具碎片化问题
目标用户	DevOps团队、安全工程师、云原生应用开发者
核心亮点	轻量级快速扫描 + 多环境支持 + 丰富的漏洞数据库

技术架构

graph LR
    A[输入源] --> B[扫描引擎]
    B --> C[漏洞数据库]
    B --> D[分析检测]
    D --> E[安全报告]

技术特色：

轻量级设计，无需预装依赖
使用NVD等公共漏洞数据库
支持多种扫描模式（文件系统、容器镜像等）

热度分析

项目Star数超过3万，近7天增长168，表明项目在安全工具领域受关注度高
作为CNCF沙盒项目，在云原生安全领域具有生态影响力，社区活跃

快速上手

# 扫描容器镜像中的漏洞
docker run --rm -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock aquasec/trivy:latest image your-image-name

# 扫描文件系统中的漏洞
trivy fs /path/to/directory

注意事项

扫描大型容器镜像可能需要较长时间和较多资源
定期更新漏洞数据库以确保扫描结果的准确性
对于私有容器仓库，可能需要配置认证信息

8. gitbutlerapp/gitbutler — Git管理客户端

一句话总结：基于Rust/Tauri/Svelte构建的现代化Git桌面客户端，提供直观的分支管理界面和操作体验。

价值主张

维度	说明
解决痛点	传统Git命令行操作复杂，图形界面工具功能有限
目标用户	需要可视化Git操作的开发者和团队
核心亮点	直观的分支管理 + 可视化提交历史 + 跨平台支持 + 与原生Git深度集成

技术架构

graph LR
    A[用户界面 Svelte] --> B[Tauri框架]
    B --> C[Rust后端]
    C --> D[Git操作]
    D --> E[本地仓库]

技术特色：

基于Rust构建高性能跨平台桌面应用
使用Tauri实现轻量级且安全的应用架构
Svelte提供响应式且高效的UI体验

热度分析

项目获得18k+星标且持续增长(+85今日)，表明开发者社区对其高度认可
774次Fork显示开发者对其技术实现和功能的积极参与和贡献意愿
0个Open Issues可能表明项目管理严格或处于稳定发展阶段

快速上手

# 克隆仓库
git clone https://github.com/gitbutlerapp/gitbutler.git
cd gitbutler

# 安装依赖
npm install

# 运行应用
npm run tauri dev

注意事项

项目尚未明确许可证信息，使用前需确认开源许可条款
作为较新的项目，长期维护路线和社区支持情况需要持续关注
可能存在与某些Git工作流程的兼容性问题，建议先在非关键项目中测试

9. p-e-w/heretic — AI审查绕过工具

一句话总结：自动解除大型语言模型的内容限制，实现无障碍的AI对话能力。

价值主张

维度	说明
解决痛点	语言模型内容限制过于严格，阻碍正常使用与研究
目标用户	需要突破AI限制的研究人员、开发者和高级用户
核心亮点	自动化 + 无需修改模型 + 保持功能完整性

技术架构

graph LR
    A[用户输入] --> B[Heretic处理]
    B --> C[绕过提示]
    C --> D[语言模型]
    D --> E[无限制输出]

技术特色：

利用提示工程技巧绕过安全机制
不需要修改底层模型参数
保持模型原有功能完整性

热度分析

项目获得4746 stars且持续增长，显示社区高度关注与需求
无开放问题表明项目相对成熟或社区通过其他渠道交流

快速上手

pip install heretic
python -m heretic "你想输入给模型的提示"

注意事项

此工具可能违反AI服务提供商的使用条款
使用时需考虑伦理和法律边界
可能被用于生成不当内容

10. OpenBMB/MiniCPM-o — [手机端多模态]

一句话总结：轻量级多模态大模型，支持视觉语音处理及全双工直播，可在手机端高效运行。

价值主张

维度	说明
解决痛点	提供高性能多模态AI能力，解决移动端算力限制问题
目标用户	移动应用开发者、AI研究人员、内容创作者
核心亮点	轻量化设计 + 多模态融合 + 全双工实时交互 + 低资源适配

技术架构

graph LR
    A[多模态输入] --> B[特征提取]
    B --> C[多模态融合]
    C --> D[模型推理]
    D --> E[全双工输出]

技术特色：

轻量化模型设计，适配移动端低算力环境
多模态信息融合技术，实现跨模态理解与生成
全双工实时交互技术，支持低延迟流式处理

热度分析

项目星数增长迅速，单日增长44星，表明社区关注度持续走高
作为OpenBMB开源社区项目，在移动端多模态AI领域具有重要生态地位

快速上手

# 安装依赖
pip install minicpm-o

# 基本使用
from minicpm_o import MiniCPM
model = MiniCPM.from_pretrained("OpenBMB/MiniCPM-o")
response = model.generate("描述这张图片", image=image)

注意事项

模型在移动端运行时需要注意资源占用和功耗管理
多模态处理对输入数据格式有特定要求，需参考官方文档
全双工模式可能需要特定硬件支持以获得最佳性能

11. viarotel-org/escrcpy — Android控制工具

一句话总结：基于JavaScript的Android设备图形化控制工具，实现屏幕投射与远程操作。

价值主张

维度	说明
解决痛点	需要图形化方式远程控制Android设备，无需物理接触设备
目标用户	开发者、测试人员、Android设备管理员
核心亮点	轻量级实现 + 跨平台支持 + 简易集成 + 低延迟控制

技术架构

graph LR
    A[Android设备] --> B[ADB连接]
    B --> C[JavaScript处理]
    C --> D[Web界面]
    D --> E[用户控制]
    E --> A

技术特色：

使用JavaScript实现跨平台兼容性
通过ADB协议与Android设备通信
提供Web界面实现图形化控制

热度分析

项目获得7845个Star且持续增长(+27 today)，表明该项目在Android远程控制领域具有较高认可度
相对较少的Fork数(569)可能暗示项目维护良好，用户倾向于直接使用而非分叉

快速上手

# 安装依赖
npm install

# 启动服务
npm start

# 连接Android设备
adb connect <device-ip>:<port>

注意事项

需要预先安装ADB工具并配置Android设备调试模式
确保设备与计算机在同一网络或通过USB连接
可能需要root权限或启用USB调试模式以获得完整功能

12. wavetermdev/waveterm — 现代终端工作流工具

一句话总结：WaveTerm是一款跨平台终端工具，通过集成多种功能实现开发工作流程的无缝衔接。

价值主张

维度	说明
解决痛点	传统终端工具功能分散，工作流程不连贯
目标用户	开发者、系统管理员、需要高效命令行操作的用户
核心亮点	跨平台支持 + 现代化界面 + 工作流集成 + 高性能 + 可扩展性

技术架构

graph LR
    A[用户输入] --> B[命令解析]
    B --> C[功能处理]
    C --> D[渲染输出]
    D --> E[终端交互]

技术特色：

基于Go语言构建，实现跨平台兼容性
采用现代UI设计，提升终端使用体验
内置多种开发工具集成，减少应用切换

热度分析

项目获得17k+星标且持续增长，表明终端工具有稳定需求
零开放问题反映项目维护良好，用户体验较佳

快速上手

# 下载并运行WaveTerm
go install github.com/wavetermdev/waveterm@latest
waveterm

注意事项

项目许可证未知，需注意商业使用限制
作为新兴终端工具，可能存在兼容性问题

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主题	推荐项目	亮点
今日最热	KeygraphHQ/shannon	Fully autonomous ...
值得关注	obra/superpowers	An agentic skills...
快速上手	openai/skills	Skills Catalog fo...
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Generated on 2026-02-08 | Powered by GitHub Trending Reporter

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