本期带来本周涨星最猛的 10 个 GitHub 开源项目，涵盖 AI 科研、代码理解、终端编程、TTS 端侧部署、视频生成 Agent 等方向。
01 给 AI 装一套科研全家桶
scientific-agent-skills 刚刚破 2.5 万 Star，本周还在涨。它是一套开箱即用的 Agent 技能包，一口气覆盖了科研、科学计算、工程、数据分析、金融还有写作。以前让 AI 帮你做正经研究，它经常东一榔头西一棒子，不太靠谱。装上这套技能之后，AI 干活就有章法多了，知道该按什么流程来。
开源地址：K-Dense-AI/scientific-agent-skills
02 写论文这事被它做成了流水线
academic-research-skills 专门给 Claude Code 做的学术研究技能，把写论文的全流程串成了一条管线：查资料、写、审、改、定稿，一环扣一环自动往下走。一周就加了一万多 Star，现在快两万了。
开源地址：Imbad0202/academic-research-skills
03 把陌生代码库变成一张地图
Understand-Anything 目前接近 2 万 Star。它能把一个代码库变成可交互的知识图谱，让你搜索、提问、还能可视化地到处点点看看。读陌生项目之前，先让它给你画张地图，心里就有底了。
开源地址：Lum1104/Understand-Anything
04 让 AI 一上来就懂你整个项目
codegraph 是本周黑马，一周猛涨 1.4 万多 Star，现在 1.8 万了。思路是提前把整个代码库索引成一张代码知识图谱，然后喂给 AI。支持 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 这些主流工具，建好图之后 AI 一上来就对你的项目了如指掌，不用每次重新摸索。
05 终端里又冒出一个想干掉 Cursor 的
oh-my-pi 目前 6000 多 Star，跑在终端里，主打一个改代码改得准。最亮眼的是 Hashline 编辑系统，模型用内容哈希锚点定位代码，不用重新输入整行，解决了空白符不匹配导致编辑失败的经典问题，据说能减少 61% 的 token 消耗。内置 32 个工具、完整的 LSP 集成支持 40 多种语言，约 27000 行 Rust 代码把 ripgrep、glob、bash、AST 操作、语法高亮全部做进进程内。支持 40 多个 LLM 提供商、14 种 Web 搜索后端。
开源地址：can1357/oh-my-pi
06 把 Agent 做成产品的十二条军规
12-factor-agents 把经典的 12-Factor App 思路搬到了 AI Agent 上，目前 2.1 万 Star。核心理念：把 LLM 当做自然语言到工具调用的转换引擎，把 Agent 做成无状态的规约器，用确定性代码控制流程而不是让 Agent 自己瞎跑。项目还附带了三个实战工作坊和脚手架工具，跑一条命令就能初始化一个符合这些原则的新项目。
开源地址：humanlayer/12-factor-agents
07 从零开始手搓 AI 工程
ai-engineering-from-scratch 目前 1.2 万多 Star，口号：学会它、造出来、发出去。这个项目准备了 428 节课、20 个阶段、大约 320 小时的学习内容，从线性代数一直讲到自主多智能体系统。每节课结构统一：先讲问题，再讲概念，然后自己从数学原理实现一遍，再用 PyTorch 或 sklearn 实现一遍，最后做成可交付的 AI 工件。四种语言实现：Python、TypeScript、Rust、Julia。
开源地址：rohitg00/ai-engineering-from-scratch
08 不联网也能说话的端侧 TTS
Supertonic 是一个端侧文本转语音系统，大约 99M 参数，在 CPU 上就能跑出很快的实时速度。基于 ONNX Runtime 运行，完全离线，不用把文本传到云端。v3 版本支持 31 种语言，还新增了 Expression Tags 功能，可以用标签控制语音的情感表达。提供了 11 个平台的 SDK。
09 把拍视频拆成一个 AI 剧组
ViMax 是港大数据智能实验室 HKUDS 出的。它把视频制作拆成了导演、编剧、制片、视频生成器几个 AI 角色，组成一个 Agent 剧组，从剧本一路协作做到成片。支持三种输入模式：Idea2Video、Script2Video、甚至能把小说改成视频的 Novel2Video。还有个 AutoCameo 功能，上传照片就能把你作为角色嵌入视频里，保持外观一致。
开源地址：HKUDS/ViMax
10 总结
本期 10 个项目涵盖：AI 科研工具（2 个）、代码理解（2 个）、终端编程（1 个）、Agent 开发规范（1 个）、AI 工程学习（1 个）、端侧 TTS（1 个）、视频生成（1 个）。整体趋势是 AI 工具正在往专业化、协作化方向走。