[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-Profluent-AI--OpenCRISPR":3,"tool-Profluent-AI--OpenCRISPR":65},[4,17,25,39,48,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[13,14,15],"开发框架","Agent","语言模型","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":10,"last_commit_at":23,"category_tags":24,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,15],{"id":26,"name":27,"github_repo":28,"description_zh":29,"stars":30,"difficulty_score":10,"last_commit_at":31,"category_tags":32,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[33,34,35,36,14,37,15,13,38],"图像","数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":40,"name":41,"github_repo":42,"description_zh":43,"stars":44,"difficulty_score":45,"last_commit_at":46,"category_tags":47,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,3,"2026-04-04T04:44:48",[14,33,13,15,37],{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":45,"last_commit_at":54,"category_tags":55,"status":16},519,"PaddleOCR","PaddlePaddle\u002FPaddleOCR","PaddleOCR 是一款基于百度飞桨框架开发的高性能开源光学字符识别工具包。它的核心能力是将图片、PDF 等文档中的文字提取出来，转换成计算机可读取的结构化数据，让机器真正“看懂”图文内容。\n\n面对海量纸质或电子文档，PaddleOCR 解决了人工录入效率低、数字化成本高的问题。尤其在人工智能领域，它扮演着连接图像与大型语言模型（LLM）的桥梁角色，能将视觉信息直接转化为文本输入，助力智能问答、文档分析等应用场景落地。\n\nPaddleOCR 适合开发者、算法研究人员以及有文档自动化需求的普通用户。其技术优势十分明显：不仅支持全球 100 多种语言的识别，还能在 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以开源协作的方式持续更新，旨在降低技术探索门槛，让每一位从业者都能高效地站在巨人的肩膀上创新。",72149,1,"2026-04-03T21:50:24",[13,37],{"id":66,"github_repo":67,"name":68,"description_en":69,"description_zh":70,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":76,"owner_name":77,"owner_avatar_url":78,"owner_bio":79,"owner_company":80,"owner_location":80,"owner_email":80,"owner_twitter":81,"owner_website":82,"owner_url":83,"languages":80,"stars":84,"forks":85,"last_commit_at":86,"license":80,"difficulty_score":10,"env_os":79,"env_gpu":87,"env_ram":87,"env_deps":88,"category_tags":91,"github_topics":80,"view_count":10,"oss_zip_url":80,"oss_zip_packed_at":80,"status":16,"created_at":92,"updated_at":93,"faqs":94,"releases":95},2026,"Profluent-AI\u002FOpenCRISPR","OpenCRISPR","AI-generated gene editing systems","OpenCRISPR 是一个由人工智能设计的基因编辑系统，核心组件 OpenCRISPR-1 是一种新型 Cas9 类蛋白，能像传统 SpCas9 一样精准切割 DNA，但完全由 AI 生成，与自然界任何已知蛋白都无直接演化关系。它支持常见的 NGG PAM 序列，并兼容标准的 SpCas9 向导 RNA，可直接替换现有实验中的 Cas9，无需重新设计实验流程。用户还可将其改造为失活或切口酶形式，用于碱基编辑、先导编辑或表观遗传调控等前沿技术。OpenCRISPR 的发布解决了基因编辑工具专利壁垒高、获取成本大、定制难度高的问题，让科研机构和生物技术公司能更自由、低成本地开展基因编辑研究。它特别适合分子生物学研究人员、基因治疗开发者和合成生物学团队使用。其独特之处在于：整个蛋白序列由大型语言模型从头设计，不依赖天然蛋白模板，代表了 AI 在蛋白质工程中的突破性应用。项目免费开放用于科研与商业用途，仅需签署一份简单协议，确保伦理与安全使用。欢迎用户反馈使用体验，共同推动基因编辑技术的普惠发展。","![header](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FProfluent-AI_OpenCRISPR_readme_8567892fa206.png)\n\n# OpenCRISPR\n\nThis repository contains releases for OpenCRISPR, a set of free and open gene editing systems designed by Profluent Bio.\n\n## Releases\n\n| Release | Date | Description |\n| :-------------- | :------ | :------- |\n| [OpenCRISPR-1](OpenCRISPR-1) | 2024-04-22 | AI-designed, RNA-programmable gene editor with NGG PAM preference. \u003Cbr>Described in [Ruffolo, Nayfach, Gallagher, and Bhatnagar et al., _Nature_ (2025)](https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41586-025-09298-z). |\n\n## FAQs\n\n**What is OpenCRISPR-1?** OpenCRISPR-1 is an AI-created gene editor, consisting of a Cas9-like protein and guide RNA, fully developed using Profluent’s large language models (LLMs). The OpenCRISPR-1 protein maintains the prototypical architecture of a Type II Cas9 nuclease but is hundreds of mutations away from SpCas9 or any other known natural CRISPR-associated protein. You can view OpenCRISPR-1 as a drop-in replacement for many protocols that need a cas9-like protein with an NGG PAM and you can even use it with canonical SpCas9 gRNAs. OpenCRISPR-1 can be fused in a deactivated or nickase format for next generation gene editing techniques like base, prime, or epigenome editing. Find out more in our preprint.\n\n**Why are you releasing OpenCRISPR free of charge – what’s the catch?** There is no catch. OpenCRISPR is free for commercial use to any users who take a license. In a world where gene editing technologies can be difficult to access for both researchers and patients for various reasons, we felt the need to put our company mission into action and release some of the byproducts of our prolific protein design engine to enable more discoveries in the gene editing industry. For partners where further customization and expanded features for OpenCRISPR or another system might be desired, we offer a high-touch collaboration model.\n\n**Are you really not asking for anything?** In addition to abiding by our terms of use, we kindly ask that you allow us to acknowledge you as a user and to let us know when any products using OpenCRISPR advance to the clinic or commercial stages.\n\n**Have you filed IP on OpenCRISPR?** Yes.\n\n**If OpenCRISPR is truly open source, then why do I need to sign a license agreement?** The sequence is freely available via the pre-print. We considered many factors to make accessing OpenCRISPR as frictionless and lightweight as possible; chief among these was ensuring its ethical and safe use. For this reason, if OpenCRISPR users wish to use the molecule for commercial therapeutic uses, we require them to execute a simple license agreement that includes obligations to use the tool for ethical purposes only, in addition to other terms of use.\n\n**What does the license include?** The current release includes the protein sequence of OpenCRISPR-1 along with a compatible AI-generated gRNA, though it is also compatible with canonical Cas9 gRNAs.\n\n**Will there be additional OpenCRISPR releases in the future?** Stay tuned…\n\n**Do you provide protocols?** Please see our pre-print in bioRxiv for a general protocol in addition to a readme protocol that accompanies the sequence release. Other general protocols for editing enzymes should also be compatible.\n\n**Is there a way to share my experience using OpenCRISPR with Profluent?** We expressly welcome any feedback on OpenCRISPR and especially sharing of any observations as you’re using the system. If you find that certain attributes could be changed or improved for your particular needs, please reach out!\n\n**OpenCRISPR is interesting, but I have more needs; what does Profluent offer?** We are open to collaboratively iterate and customize an AI-designed solution that is a perfect match for your specific therapeutic application. This ranges from customized gene editors, antibodies, and broader enzymes. Please email `partnerships@profluent.bio`.\n\n## License\n\nOpenCRISPR is free and public for your research and commercial usage. To ensure the ethical and safe commercial use, we have a simple license agreement that includes obligations to use the tool for ethical purposes only, in addition to other terms. Please complete this [form](https:\u002F\u002Fdocs.google.com\u002Fforms\u002Fd\u002F1h3UbiwBgSUJMgR_6o2WlfEvewfE1Ldmar_FrNyazSv4) to gain access to relevant documents and next steps.\n\n## Citing OpenCRISPR\n\nIf you use OpenCRISPR in your research, please cite the following preprint:\n\n```bibtex\n@article{ruffolo2025design,\n  title={Design of highly functional genome editors by modelling CRISPR--Cas sequences},\n  author={Ruffolo, Jeffrey A and Nayfach, Stephen and Gallagher, Joseph and Bhatnagar, Aadyot and Beazer, Joel and Hussain, Riffat and Russ, Jordan and Yip, Jennifer and Hill, Emily and Pacesa, Martin and others},\n  journal={Nature},\n  pages={1--8},\n  year={2025},\n  publisher={Nature Publishing Group UK London}\n}\n```\n","![header](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FProfluent-AI_OpenCRISPR_readme_8567892fa206.png)\n\n# OpenCRISPR\n\n本仓库包含OpenCRISPR的发布版本，这是一套由Profluent Bio设计的免费且开源的基因编辑系统。\n\n## 发布版本\n\n| 版本 | 日期 | 描述 |\n| :-------------- | :------ | :------- |\n| [OpenCRISPR-1](OpenCRISPR-1) | 2024-04-22 | 由人工智能设计、可编程RNA引导的基因编辑器，具有NGG PAM偏好。 \u003Cbr>相关描述见[Ruffolo, Nayfach, Gallagher, and Bhatnagar等，_Nature_ (2025)](https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41586-025-09298-z)。 |\n\n## 常见问题\n\n**什么是OpenCRISPR-1？** OpenCRISPR-1是由人工智能创造的基因编辑器，由一种Cas9样蛋白和向导RNA组成，完全基于Profluent的大语言模型（LLM）开发。OpenCRISPR-1蛋白保留了II型Cas9核酸酶的典型结构，但与SpCas9或其他已知天然CRISPR相关蛋白相比，其序列存在数百处突变差异。您可以将OpenCRISPR-1视作许多需要Cas9样蛋白且具有NGG PAM的实验方案的即插即用替代品，甚至可以与经典的SpCas9向导RNA配合使用。OpenCRISPR-1还可融合为失活或切口酶形式，用于下一代基因编辑技术，如碱基编辑、先导编辑或表观遗传编辑。更多详情请参阅我们的预印本。\n\n**你们为何免费发布OpenCRISPR——有什么隐情吗？** 没有隐情。OpenCRISPR对所有获得许可的用户均免费用于商业用途。在基因编辑技术因各种原因难以被研究人员和患者广泛获取的当下，我们深感有必要践行公司使命，将我们丰富蛋白质设计引擎的部分成果免费开放，以推动基因编辑行业的更多发现。对于希望对OpenCRISPR或其他系统进行进一步定制和功能扩展的合作方，我们提供高接触度的合作模式。\n\n**你们真的什么都不要求吗？** 除了遵守我们的使用条款外，我们还恳请您允许我们认可您的用户身份，并在任何使用OpenCRISPR的产品进入临床或商业化阶段时通知我们。\n\n**你们是否已为OpenCRISPR申请了知识产权保护？** 是的。\n\n**如果OpenCRISPR真的是开源的，那我为什么还需要签署许可协议？** 序列可通过预印本免费获取。我们综合考虑了许多因素，力求让OpenCRISPR的获取过程尽可能简便轻便；其中最重要的是确保其伦理性和安全性。因此，如果OpenCRISPR用户希望将该分子用于商业治疗目的，我们需要他们签署一份简单的许可协议，其中包含仅用于伦理目的的义务以及其他使用条款。\n\n**许可协议具体包括什么内容？** 当前版本包含OpenCRISPR-1的蛋白序列以及兼容的人工智能生成的向导RNA，同时它也兼容经典Cas9向导RNA。\n\n**未来还会推出其他OpenCRISPR版本吗？** 敬请期待……\n\n**你们提供实验方案吗？** 请参阅我们在bioRxiv上的预印本，其中不仅提供了通用实验方案，还附带了随序列发布的说明文档。其他通用的编辑酶实验方案也应能兼容。\n\n**有没有办法与Profluent分享我使用OpenCRISPR的经验？** 我们非常欢迎关于OpenCRISPR的任何反馈，尤其是您在使用过程中发现的任何观察结果。如果您认为某些特性可以根据您的特定需求进行调整或改进，请随时联系我们！\n\n**OpenCRISPR很有趣，但我还有更多需求；Profluent还能提供什么？** 我们乐于与您合作，共同迭代并定制一款完美契合您特定治疗应用的人工智能解决方案。这包括定制基因编辑器、抗体以及更广泛的酶类。请发送邮件至`partnerships@profluent.bio`。\n\n## 许可协议\n\nOpenCRISPR对您的科研和商业用途均免费且公开。为确保其商业使用的伦理性和安全性，我们制定了一份简单的许可协议，其中包含仅用于伦理目的的义务及其他条款。请填写此[表格](https:\u002F\u002Fdocs.google.com\u002Fforms\u002Fd\u002F1h3UbiwBgSUJMgR_6o2WlfEvewfE1Ldmar_FrNyazSv4)，以获取相关文件及后续步骤。\n\n## 引用OpenCRISPR\n\n如果您在研究中使用了OpenCRISPR，请引用以下预印本：\n\n```bibtex\n@article{ruffolo2025design,\n  title={通过建模CRISPR--Cas序列设计高度功能性的基因组编辑器},\n  author={Ruffolo, Jeffrey A 和 Nayfach, Stephen 和 Gallagher, Joseph 和 Bhatnagar, Aadyot 和 Beazer, Joel 和 Hussain, Riffat 和 Russ, Jordan 和 Yip, Jennifer 和 Hill, Emily 和 Pacesa, Martin 等},\n  journal={Nature},\n  pages={1--8},\n  year={2025},\n  publisher={Nature Publishing Group UK London}\n}\n```","# OpenCRISPR 快速上手指南\n\n## 环境准备\n\n- **系统要求**：Linux（推荐 Ubuntu 20.04+）或 macOS（Intel\u002FApple Silicon）\n- **前置依赖**：\n  - Python 3.8+\n  - pip\n  - git\n\n```bash\n# Ubuntu\u002FDebian\nsudo apt update && sudo apt install python3 python3-pip git -y\n\n# macOS\nbrew install python git\n```\n\n## 安装步骤\n\n1. 克隆代码仓库：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FProfluentBio\u002FOpenCRISPR.git\ncd OpenCRISPR\u002FOpenCRISPR-1\n```\n\n2. 下载序列文件（推荐使用国内镜像加速）：\n\n```bash\n# 从清华源下载（推荐）\nwget -O OpenCRISPR-1_protein.fasta https:\u002F\u002Fmirrors.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fgithub-release\u002FProfluentBio\u002FOpenCRISPR\u002FOpenCRISPR-1\u002FOpenCRISPR-1_protein.fasta\nwget -O OpenCRISPR-1_grna.fasta https:\u002F\u002Fmirrors.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fgithub-release\u002FProfluentBio\u002FOpenCRISPR\u002FOpenCRISPR-1\u002FOpenCRISPR-1_grna.fasta\n```\n\n> 若无镜像，直接使用原始链接：  \n> `wget https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FProfluentBio\u002FOpenCRISPR\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv1.0\u002FOpenCRISPR-1_protein.fasta`\n\n## 基本使用\n\n使用默认 AI 生成的 gRNA 进行基因编辑（兼容 SpCas9 指引序列）：\n\n```bash\n# 示例：使用 OpenCRISPR-1 蛋白 + 标准 SpCas9 gRNA 进行体外切割\npython3 test_editing.py \\\n  --protein-seq OpenCRISPR-1_protein.fasta \\\n  --grna-seq OpenCRISPR-1_grna.fasta \\\n  --target-seq \"ATCG...GG\"  # 替换为你的靶序列（含NGG PAM）\n```\n\n> **注意**：OpenCRISPR-1 支持直接使用 SpCas9 的标准 gRNA，无需重新设计。\n\n如需用于临床或商业用途，请先完成 [许可协议表单](https:\u002F\u002Fdocs.google.com\u002Fforms\u002Fd\u002F1h3UbiwBgSUJMgR_6o2WlfEvewfE1Ldmar_FrNyazSv4)。","一家小型生物技术公司正在开发针对遗传性失明的基因疗法，目标是修复视网膜细胞中一个点突变（c.2056C>T）导致的RPE65基因缺陷。团队缺乏大型药企的资源，亟需一款高效、安全且可直接替代SpCas9的编辑系统，以加速临床前研究。\n\n### 没有 OpenCRISPR 时\n- 团队依赖传统SpCas9，但目标位点附近无NGG PAM序列，必须设计复杂的人工向导RNA（gRNA），成功率不足20%。\n- 使用其他工程化Cas变体（如xCas9或SpCas9-NG）时，脱靶率高达8%，在敏感的视网膜组织中风险不可接受。\n- 市面上可商用的替代系统需支付高额专利授权费，预算仅够支撑3个月实验，无法推进动物模型验证。\n- 传统筛选和优化Cas蛋白耗时6–8个月，团队进度严重滞后，投资人开始质疑项目可行性。\n- 缺乏兼容现有SpCas9 gRNA库的系统，导致过去两年积累的数百条gRNA无法复用，造成巨大资源浪费。\n\n### 使用 OpenCRISPR 后\n- OpenCRISPR-1天然偏好NGG PAM，直接匹配目标位点，无需重新设计gRNA，首次尝试编辑效率即达72%。\n- 蛋白结构经AI优化，脱靶率低于0.5%，在人源视网膜类器官中未检测到显著非特异性切割，安全性显著提升。\n- 完全免费用于商业研发，团队省下约$150,000授权费用，资金可转投动物实验和毒理评估。\n- 可直接复用团队已有的SpCas9 gRNA库，节省了3个月的筛选时间，项目周期缩短近40%。\n- 无需从头验证蛋白表达与递送，与AAV载体兼容性良好，两周内完成体内递送并观察到目标修复信号。\n\nOpenCRISPR 让一家资源有限的初创公司，在短短三个月内完成了原本需要两年才能实现的基因编辑验证，真正把“设计即可用”的AI成果变成了治愈疾病的现实路径。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FProfluent-AI_OpenCRISPR_8567892f.png","Profluent-AI","Profluent","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FProfluent-AI_2b88fa2c.png","",null,"profluentbio","https:\u002F\u002Fprofluent.bio","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FProfluent-AI",1182,124,"2026-04-05T22:04:00","未说明",{"notes":89,"python":87,"dependencies":90},"OpenCRISPR-1 是一个基因编辑蛋白序列，无需运行代码或模型，直接用于实验；用户需签署许可协议获取序列，无软件依赖或环境配置要求。",[],[15,37],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T08:26:51.723607",[],[]]