[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-Pythagora-io--gpt-pilot":3,"tool-Pythagora-io--gpt-pilot":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},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",158594,2,"2026-04-16T23:34:05",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[45,13,15,14],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":76,"owner_website":76,"owner_url":77,"languages":78,"stars":116,"forks":117,"last_commit_at":118,"license":119,"difficulty_score":32,"env_os":120,"env_gpu":121,"env_ram":121,"env_deps":122,"category_tags":128,"github_topics":130,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":137,"updated_at":138,"faqs":139,"releases":169},8194,"Pythagora-io\u002Fgpt-pilot","gpt-pilot","The first real AI developer","GPT Pilot 是一款旨在成为“真正 AI 开发者”的开源工具，它超越了传统的代码自动补全或简单的辅助功能，能够独立构建完整的应用程序。与传统 AI 助手不同，GPT Pilot 不仅能编写代码，还能主动调试错误、与你讨论技术难题、请求代码审查，并实现完整的功能模块。\n\n它的核心理念是：在大语言模型能力范围内，AI 可以完成约 95% 的编码工作，而剩余关键的 5% 仍需人类开发者把控，直到通用人工智能（AGI）完全成熟。这种“人机协作”模式让开发者从繁琐的重复劳动中解放出来，专注于架构设计与核心逻辑决策。\n\nGPT Pilot 特别适合希望提升开发效率的软件工程师、全栈开发者以及技术团队。无论是快速原型验证，还是生产级应用开发，它都能作为得力的编程伙伴全程参与。其独特之处在于模拟真实开发流程，具备上下文理解与多轮交互能力，而非单次生成代码片段。\n\n目前，GPT Pilot 已演进为 Pythagora VS Code 插件的核心引擎，用户可直接在熟悉的编辑环境中体验这一创新工作流。虽然原仓库已停止维护，但其技术理念仍在持续迭代中，值得关注与研究。","\u003Cdiv align=\"center\">\n\n# 🧑‍✈️ GPT PILOT 🧑‍✈️\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n[![Discord](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDiscord-Join%20Us-5865F2?style=social&logo=discord)](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FHaqXugmxr9)\n[![GitHub Repo stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot)\n[![Twitter Follow](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002FPythagoraAI?style=social)](https:\u002F\u002Fx.com\u002FPythagoraAI)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ycombinator.com\u002F\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPythagora-io_gpt-pilot_readme_29c3ffee12ef.png\" alt=\"Pythagora-io%2Fgpt-pilot | Trendshift\" style=\"width: 250px; height: 93px;\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cbr>\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Frepositories\u002F466\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPythagora-io_gpt-pilot_readme_4a68feb902da.png\" alt=\"Pythagora-io%2Fgpt-pilot | Trendshift\" style=\"width: 250px; height: 55px;\" width=\"250\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cbr>\n\u003Cbr>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n   \n### GPT Pilot doesn't just generate code, it builds apps!\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\nThis repo is not being maintained anymore.\n\n# Visit [Pythagora.ai](https:\u002F\u002Fwww.pythagora.ai\u002F) for more info\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n[![See it in action](https:\u002F\u002Fimg.youtube.com\u002Fvi\u002Fo1nEvwjKziw\u002F0.jpg)]([https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002F4g-1cPGK0GA](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=o1nEvwjKziw))\n\n(click to open the video in YouTube) (1:04min)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmarketplace.visualstudio.com\u002Fitems?itemName=PythagoraTechnologies.pythagora-vs-code\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPythagora-io_gpt-pilot_readme_f278e61280df.png\" alt=\"Pythagora-io%2Fgpt-pilot | Trendshift\" style=\"width: 185px; height: 55px;\" width=\"185\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\nGPT Pilot is the core technology for the [Pythagora VS Code extension](https:\u002F\u002Fmarketplace.visualstudio.com\u002Fitems?itemName=PythagoraTechnologies.pythagora-vs-code) that aims to provide **the first real AI developer companion**. Not just an autocomplete or a helper for PR messages but rather a real AI developer that can write full features, debug them, talk to you about issues, ask for review, etc.\n\n---\n\n📫 If you would like to get updates on future releases or just get in touch, join our [Discord server](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FHaqXugmxr9) or you [can add your email here](http:\u002F\u002Feepurl.com\u002FiD6Mpo). 📬\n\n---\n\n\u003C!-- TOC -->\n* [🔌 Requirements](#-requirements)\n* [🚦How to start using gpt-pilot?](#how-to-start-using-gpt-pilot)\n* [🔎 Examples](#-examples)\n* [🐳 How to start gpt-pilot in docker?](#-how-to-start-gpt-pilot-in-docker)\n* [🧑‍💻️ CLI arguments](#-cli-arguments)\n* [🏗 How GPT Pilot works?](#-how-gpt-pilot-works)\n* [🕴How's GPT Pilot different from _Smol developer_ and _GPT engineer_?](#hows-gpt-pilot-different-from-smol-developer-and-gpt-engineer)\n* [🍻 Contributing](#-contributing)\n* [🔗 Connect with us](#-connect-with-us)\n* [🌟 Star history](#-star-history)\n\u003C!-- TOC -->\n\n---\n\nGPT Pilot aims to research how much LLMs can be utilized to generate fully working, production-ready apps while the developer oversees the implementation.\n\n**The main idea is that AI can write most of the code for an app (maybe 95%), but for the rest, 5%, a developer is and will be needed until we get full AGI**.\n\nIf you are interested in our learnings during this project, you can check [our latest blog posts](https:\u002F\u002Fblog.pythagora.ai\u002F2024\u002F02\u002F19\u002Fgpt-pilot-what-did-we-learn-in-6-months-of-working-on-a-codegen-pair-programmer\u002F).\n\n---\n\n\u003Cbr>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n### **[👉 Examples of apps written by GPT Pilot 👈](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot\u002Fwiki\u002FApps-created-with-GPT-Pilot)**\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cbr>\n\n---\n\n# 🔌 Requirements\n\n- **Python 3.9+**\n\n# 🚦How to start using gpt-pilot?\n👉 If you are using VS Code as your IDE, the easiest way to start is by downloading [GPT Pilot VS Code extension](https:\u002F\u002Fbit.ly\u002F3IeZxp6). 👈\n\nOtherwise, you can use the CLI tool.\n\n### If you're new to GPT Pilot:\n\nAfter you have Python and (optionally) PostgreSQL installed, follow these steps:\n\n1. `git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot.git` (clone the repo)\n2. `cd gpt-pilot` (go to the repo folder)\n3. `python3 -m venv venv` (create a virtual environment)\n4. `source venv\u002Fbin\u002Factivate` (or on Windows `venv\\Scripts\\activate`) (activate the virtual environment)\n5. `pip install -r requirements.txt` (install the dependencies)\n6. `cp example-config.json config.json` (create `config.json` file)\n7. Set your key and other settings in `config.json` file:\n   - LLM Provider (`openai`, `anthropic` or `groq`) key and endpoints (leave `null` for default) (note that Azure and OpenRouter are suppored via the `openai` setting)\n   - Your API key (if `null`, will be read from the environment variables)\n   - database settings: sqlite is used by default, PostgreSQL should also work\n   - optionally update `fs.ignore_paths` and add files or folders which shouldn't be tracked by GPT Pilot in workspace, useful to ignore folders created by compilers\n8. `python main.py` (start GPT Pilot)\n\nAll generated code will be stored in the folder `workspace` inside the folder named after the app name you enter upon starting the pilot.\n\n# 🔎 [Examples](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot\u002Fwiki\u002FApps-created-with-GPT-Pilot)\n\n[Click here](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot\u002Fwiki\u002FApps-created-with-GPT-Pilot) to see all example apps created with GPT Pilot.\n\n### PostgreSQL support\n\nGPT Pilot uses built-in SQLite database by default. If you want to use the PostgreSQL database, you need to additional install `asyncpg` and `psycopg2` packages:\n\n```bash\npip install asyncpg psycopg2\n```\n\nThen, you need to update the `config.json` file to set `db.url` to `postgresql+asyncpg:\u002F\u002F\u003Cuser>:\u003Cpassword>@\u003Cdb-host>\u002F\u003Cdb-name>`.\n\n# 🧑‍💻️ CLI arguments\n\n### List created projects (apps)\n\n```bash\npython main.py --list\n```\n\nNote: for each project (app), this also lists \"branches\". Currently we only support having one branch (called \"main\"), and in the future we plan to add support for multiple project branches.\n\n### Load and continue from the latest step in a project (app)\n\n```bash\npython main.py --project \u003Capp_id>\n```\n\n### Load and continue from a specific step in a project (app)\n\n```bash\npython main.py --project \u003Capp_id> --step \u003Cstep>\n```\n\nWarning: this will delete all progress after the specified step!\n\n### Delete project (app)\n\n```bash\npython main.py --delete \u003Capp_id>\n```\n\nDelete project with the specified `app_id`. Warning: this cannot be undone!\n\n### Other command-line options\n\nThere are several other command-line options that mostly support calling GPT Pilot from our VSCode extension. To see all the available options, use the `--help` flag:\n\n```bash\npython main.py --help\n```\n\n# 🏗 How GPT Pilot works?\nHere are the steps GPT Pilot takes to create an app:\n\n1. You enter the app name and the description.\n2. **Product Owner agent** like in real life, does nothing. :)\n3. **Specification Writer agent** asks a couple of questions to understand the requirements better if project description is not good enough.\n4. **Architect agent** writes up technologies that will be used for the app and checks if all technologies are installed on the machine and installs them if not.\n5. **Tech Lead agent** writes up development tasks that the Developer must implement.\n6. **Developer agent** takes each task and writes up what needs to be done to implement it. The description is in human-readable form.\n7. **Code Monkey agent** takes the Developer's description and the existing file and implements the changes.\n8. **Reviewer agent** reviews every step of the task and if something is done wrong Reviewer sends it back to Code Monkey.\n9. **Troubleshooter agent** helps you to give good feedback to GPT Pilot when something is wrong.\n10. **Debugger agent** hate to see him, but he is your best friend when things go south.\n11. **Technical Writer agent** writes documentation for the project.\n\n\u003Cbr>\n\n# 🕴How's GPT Pilot different from _Smol developer_ and _GPT engineer_?\n\n- **GPT Pilot works with the developer to create a fully working production-ready app** - I don't think AI can (at least in the near future) create apps without a developer being involved. So, **GPT Pilot codes the app step by step** just like a developer would in real life. This way, it can debug issues as they arise throughout the development process. If it gets stuck, you, the developer in charge, can review the code and fix the issue. Other similar tools give you the entire codebase at once - this way, bugs are much harder to fix for AI and for you as a developer.\n  \u003Cbr>\u003Cbr>\n- **Works at scale** - GPT Pilot isn't meant to create simple apps but rather so it can work at any scale. It has mechanisms that filter out the code, so in each LLM conversation, it doesn't need to store the entire codebase in context, but it shows the LLM only the relevant code for the current task it's working on. Once an app is finished, you can continue working on it by writing instructions on what feature you want to add.\n\n# 🍻 Contributing\nIf you are interested in contributing to GPT Pilot, join [our Discord server](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FHaqXugmxr9), check out open [GitHub issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot\u002Fissues), and see if anything interests you. We would be happy to get help in resolving any of those. The best place to start is by reviewing blog posts mentioned above to understand how the architecture works before diving into the codebase.\n\n## 🖥 Development\nOther than the research, GPT Pilot needs to be debugged to work in different scenarios. For example, we realized that the quality of the code generated is very sensitive to the size of the development task. When the task is too broad, the code has too many bugs that are hard to fix, but when the development task is too narrow, GPT also seems to struggle in getting the task implemented into the existing code.\n\n## 📊 Telemetry\nTo improve GPT Pilot, we are tracking some events from which you can opt out at any time. You can read more about it [here](.\u002Fdocs\u002FTELEMETRY.md).\n\n# 🔗 Connect with us\n🌟 As an open-source tool, it would mean the world to us if you starred the GPT-pilot repo 🌟\n\n💬 Join [the Discord server](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FHaqXugmxr9) to get in touch.\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n\n# 🧑‍✈️ GPT PILOT 🧑‍✈️\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n[![Discord](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDiscord-Join%20Us-5865F2?style=social&logo=discord)](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FHaqXugmxr9)\n[![GitHub Repo stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot)\n[![Twitter Follow](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002FPythagoraAI?style=social)](https:\u002F\u002Fx.com\u002FPythagoraAI)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ycombinator.com\u002F\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPythagora-io_gpt-pilot_readme_29c3ffee12ef.png\" alt=\"Pythagora-io%2Fgpt-pilot | Trendshift\" style=\"width: 250px; height: 93px;\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cbr>\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Frepositories\u002F466\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPythagora-io_gpt-pilot_readme_4a68feb902da.png\" alt=\"Pythagora-io%2Fgpt-pilot | Trendshift\" style=\"width: 250px; height: 55px;\" width=\"250\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cbr>\n\u003Cbr>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n   \n### GPT Pilot 不仅能生成代码，还能构建应用！\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n此仓库已不再维护。\n\n# 欲了解更多信息，请访问 [Pythagora.ai](https:\u002F\u002Fwww.pythagora.ai\u002F)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n[![观看演示](https:\u002F\u002Fimg.youtube.com\u002Fvi\u002Fo1nEvwjKziw\u002F0.jpg)]([https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002F4g-1cPGK0GA](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=o1nEvwjKziw))\n\n（点击可在 YouTube 中打开视频）（1分04秒）\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmarketplace.visualstudio.com\u002Fitems?itemName=PythagoraTechnologies.pythagora-vs-code\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPythagora-io_gpt-pilot_readme_f278e61280df.png\" alt=\"Pythagora-io%2Fgpt-pilot | Trendshift\" style=\"width: 185px; height: 55px;\" width=\"185\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\nGPT Pilot 是 [Pythagora VS Code 扩展](https:\u002F\u002Fmarketplace.visualstudio.com\u002Fitems?itemName=PythagoraTechnologies.pythagora-vs-code) 的核心技术，旨在提供 **首个真正的 AI 开发者助手**。它不仅仅是自动补全工具或 PR 提交信息的辅助工具，而是一位能够编写完整功能、调试代码、与你讨论问题、请求代码评审等的真正 AI 开发者。\n\n---\n\n📫 如果您希望获取未来版本的更新信息或与我们联系，请加入我们的 [Discord 服务器](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FHaqXugmxr9)，或者您也可以在此处填写您的电子邮箱地址 ([http:\u002F\u002Feepurl.com\u002FiD6Mpo](http:\u002F\u002Feepurl.com\u002FiD6Mpo))。📬\n\n---\n\n\u003C!-- 目录 -->\n* [🔌 需求](#-requirements)\n* [🚦 如何开始使用 gpt-pilot？](#how-to-start-using-gpt-pilot)\n* [🔎 示例](#-examples)\n* [🐳 如何在 Docker 中启动 gpt-pilot？](#-how-to-start-gpt-pilot-in-docker)\n* [🧑‍💻 CLI 参数](#-cli-arguments)\n* [🏗 GPT Pilot 是如何工作的？](#-how-gpt-pilot-works)\n* [🕴 GPT Pilot 与 _Smol developer_ 和 _GPT engineer_ 有何不同？](#hows-gpt-pilot-different-from-smol-developer-and-gpt-engineer)\n* [🍻 贡献](#-contributing)\n* [🔗 与我们联系](#-connect-with-us)\n* [🌟 星标历史](#-star-history)\n\u003C!-- 目录 -->\n\n---\n\nGPT Pilot 的目标是研究大型语言模型在多大程度上可以用于生成完全可用、可投入生产的应用程序，同时由开发者负责监督实施过程。\n\n**核心理念是：AI 可以编写应用程序的大部分代码（或许高达 95%），但剩下的 5% 仍需要开发者来完成——在我们实现通用人工智能之前，这一点将一直如此**。\n\n如果您对我们在此项目中的学习成果感兴趣，可以查看 [我们的最新博客文章](https:\u002F\u002Fblog.pythagora.ai\u002F2024\u002F02\u002F19\u002Fgpt-pilot-what-did-we-learn-in-6-months-of-working-on-a-codegen-pair-programmer\u002F)。\n\n---\n\n\u003Cbr>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n### **[👉 GPT Pilot 编写的应用示例 👈](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot\u002Fwiki\u002FApps-created-with-GPT-Pilot)**\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Cbr>\n\n---\n\n# 🔌 需求\n\n- **Python 3.9+**\n\n# 🚦如何开始使用 gpt-pilot？\n👉 如果您使用 VS Code 作为 IDE，最简单的方式是下载 [GPT Pilot VS Code 扩展](https:\u002F\u002Fbit.ly\u002F3IeZxp6)。👈\n\n否则，您可以使用命令行工具。\n\n### 如果您是 GPT Pilot 的新用户：\n\n在安装好 Python 和（可选）PostgreSQL 后，请按照以下步骤操作：\n\n1. `git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot.git`（克隆仓库）\n2. `cd gpt-pilot`（进入仓库目录）\n3. `python3 -m venv venv`（创建虚拟环境）\n4. `source venv\u002Fbin\u002Factivate`（或在 Windows 上运行 `venv\\Scripts\\activate`）（激活虚拟环境）\n5. `pip install -r requirements.txt`（安装依赖项）\n6. `cp example-config.json config.json`（创建 `config.json` 文件）\n7. 在 `config.json` 文件中设置您的密钥及其他配置：\n   - LLM 提供商（`openai`、`anthropic` 或 `groq`）的密钥和端点（默认值为 `null`）（请注意，Azure 和 OpenRouter 可通过 `openai` 设置支持）\n   - 您的 API 密钥（如果为 `null`，则会从环境变量中读取）\n   - 数据库设置：默认使用 SQLite，PostgreSQL 也应能正常工作\n   - 您还可以选择更新 `fs.ignore_paths`，添加不应被 GPT Pilot 追踪的文件或文件夹，例如编译器生成的文件夹\n8. `python main.py`（启动 GPT Pilot）\n\n所有生成的代码都将存储在名为“workspace”的文件夹中，该文件夹以您启动 pilot 时输入的应用程序名称命名。\n\n# 🔎 [示例](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot\u002Fwiki\u002FApps-created-with-GPT-Pilot)\n\n[点击此处](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot\u002Fwiki\u002FApps-created-with-GPT-Pilot) 查看所有由 GPT Pilot 创建的应用示例。\n\n### PostgreSQL 支持\n\nGPT Pilot 默认使用内置的 SQLite 数据库。如果您想使用 PostgreSQL 数据库，需要额外安装 `asyncpg` 和 `psycopg2` 包：\n\n```bash\npip install asyncpg psycopg2\n```\n\n然后，您需要更新 `config.json` 文件，将 `db.url` 设置为 `postgresql+asyncpg:\u002F\u002F\u003Cuser>:\u003Cpassword>@\u003Cdb-host>\u002F\u003Cdb-name>`。\n\n# 🧑‍💻️ CLI 参数\n\n### 列出已创建的项目（应用）\n\n```bash\npython main.py --list\n```\n\n注意：对于每个项目（应用），此命令也会列出“分支”。目前我们只支持一个分支（称为“main”），未来计划增加对多个项目分支的支持。\n\n### 加载并从项目的最新步骤继续\n\n```bash\npython main.py --project \u003Capp_id>\n```\n\n### 加载并从项目的特定步骤继续\n\n```bash\npython main.py --project \u003Capp_id> --step \u003Cstep>\n```\n\n警告：这将删除指定步骤之后的所有进度！\n\n### 删除项目（应用）\n\n```bash\npython main.py --delete \u003Capp_id>\n```\n\n删除具有指定 `app_id` 的项目。警告：此操作不可撤销！\n\n### 其他命令行选项\n\n还有一些其他命令行选项，主要用于支持从我们的 VSCode 插件调用 GPT Pilot。要查看所有可用选项，请使用 `--help` 标志：\n\n```bash\npython main.py --help\n```\n\n# 🏗 GPT Pilot 是如何工作的？\n以下是 GPT Pilot 创建应用程序的步骤：\n\n1. 您输入应用名称和描述。\n2. **产品负责人代理** 就像现实生活中一样，什么都不做。:)\n3. 如果项目描述不够清晰，**需求撰写者代理** 会提出几个问题，以便更好地理解需求。\n4. **架构师代理** 拟定应用将使用的技术栈，并检查这些技术是否已安装在本地机器上；若未安装，则进行安装。\n5. **技术负责人代理** 列出开发者需要实现的开发任务。\n6. **开发者代理** 针对每项任务，以人类可读的形式详细说明实现该任务所需的步骤。\n7. **代码猿代理** 根据开发者的描述和现有文件，完成代码修改。\n8. **评审员代理** 对任务的每一步进行审查；若发现错误，会将其退回给代码猿代理。\n9. **故障排除员代理** 在出现问题时，帮助您向 GPT Pilot 提供有效的反馈。\n10. **调试器代理** 虽然大家都不太想见到他，但当事情不顺时，他却是您的最佳伙伴。\n11. **技术文档编写员代理** 为项目编写文档。\n\n\u003Cbr>\n\n# 🕴 GPT Pilot 与 _Smol developer_ 和 _GPT engineer_ 有何不同？\n\n- **GPT Pilot 与开发者协作，共同构建一个完全可用且可投入生产的应用**。我认为目前（至少在短期内）AI 还无法在没有开发者参与的情况下独立创建应用。因此，**GPT Pilot 会像真实开发者一样，逐步编写代码**，并在开发过程中及时调试遇到的问题。如果遇到卡壳的情况，作为负责人的您可以直接查看代码并修复问题。而其他类似工具通常会一次性生成整个代码库，这样一来，无论是 AI 还是开发者，都很难定位和修复其中的 bug。\n  \u003Cbr>\u003Cbr>\n- **支持规模化开发**：GPT Pilot 并非仅用于创建简单应用，而是旨在适应任何规模的项目。它内置了代码筛选机制，因此在每次与大语言模型的对话中，无需将整个代码库都纳入上下文，而是只向 LLM 展示当前任务相关的代码片段。当应用开发完成后，您可以通过提供新增功能的指令继续推进项目。\n\n# 🍻 贡献\n如果您有兴趣为 GPT Pilot 做贡献，请加入我们的 [Discord 社区](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FHaqXugmxr9)，浏览公开的 [GitHub 问题](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot\u002Fissues)，看看是否有您感兴趣的议题。我们非常欢迎您协助解决这些问题。建议您先阅读上述博客文章，了解其架构设计，再深入代码库。\n\n## 🖥 开发工作\n除了研究之外，GPT Pilot 还需要在各种场景下进行调试和优化。例如，我们发现生成代码的质量对开发任务的粒度非常敏感：当任务过于宽泛时，生成的代码往往包含大量难以修复的 bug；而当任务过于细化时，GPT 又似乎难以将新内容融入现有代码中。\n\n## 📊 数据监控\n为了持续改进 GPT Pilot，我们正在收集部分事件数据，您可随时选择退出数据收集。更多详情请参阅 [这里](.\u002Fdocs\u002FTELEMETRY.md)。\n\n# 🔗 与我们联系\n🌟 作为一款开源工具，如果您能为 GPT-Pilot 仓库点个赞，对我们来说将是莫大的鼓励 🌟\n\n💬 欢迎加入 [Discord 社区](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FHaqXugmxr9)，与我们互动交流。","# GPT Pilot 快速上手指南\n\n> **⚠️ 重要提示**：根据官方 README，该仓库（gpt-pilot）已停止维护。核心功能已迁移至 [Pythagora VS Code 插件](https:\u002F\u002Fmarketplace.visualstudio.com\u002Fitems?itemName=PythagoraTechnologies.pythagora-vs-code)。如果您希望获得更稳定的 AI 开发体验，建议直接使用 VS Code 插件。以下内容仅针对希望研究源码或使用 CLI 版本的开发者。\n\nGPT Pilot 旨在成为真正的 AI 开发伙伴，它不仅能生成代码，还能通过多智能体协作（产品负责人、架构师、技术主管、开发者、审查员等）逐步构建完整的生产级应用。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Windows, macOS 或 Linux\n*   **Python 版本**：Python 3.9 或更高版本\n*   **数据库**（可选）：默认使用内置 SQLite。若需使用 PostgreSQL，需额外安装数据库服务。\n*   **API Key**：需要准备 LLM 提供商的 API Key（支持 OpenAI, Anthropic, Groq 等）。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 克隆项目\n打开终端，执行以下命令获取源码：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot.git\ncd gpt-pilot\n```\n\n### 2. 创建并激活虚拟环境\n建议使用虚拟环境以避免依赖冲突：\n\n```bash\npython3 -m venv venv\n```\n\n激活环境：\n*   **macOS \u002F Linux**:\n    ```bash\n    source venv\u002Fbin\u002Factivate\n    ```\n*   **Windows**:\n    ```bash\n    venv\\Scripts\\activate\n    ```\n\n### 3. 安装依赖\n安装项目所需的 Python 包：\n\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\n*(可选) 如果您计划使用 PostgreSQL 代替默认的 SQLite，请额外安装：*\n```bash\npip install asyncpg psycopg2\n```\n\n### 4. 配置项目\n复制示例配置文件并编辑：\n\n```bash\ncp example-config.json config.json\n```\n\n使用文本编辑器打开 `config.json`，配置以下关键信息：\n*   **LLM Provider**: 设置提供商（如 `openai`, `anthropic`, `groq`）。\n*   **API Key**: 填入您的 API Key（若留空 `null`，将从环境变量读取）。\n*   **Database**: 默认使用 sqlite，如需更改可在此处配置连接字符串。\n*   **Ignore Paths**: 可在 `fs.ignore_paths` 中添加需要忽略的文件夹（如编译生成的目录）。\n\n## 基本使用\n\n配置完成后，即可启动 GPT Pilot 开始构建应用。\n\n### 启动应用\n在终端运行：\n\n```bash\npython main.py\n```\n\n### 操作流程\n1.  **输入应用信息**：程序启动后，根据提示输入应用名称和功能描述。\n2.  **智能体协作**：GPT Pilot 将自动调用多个智能体（规格撰写者、架构师、技术主管、开发者、代码猴子、审查员等）逐步完成任务：\n    *   明确需求与技术栈。\n    *   检查并安装所需环境。\n    *   拆解开发任务并编写代码。\n    *   自动审查与调试。\n3.  **查看结果**：所有生成的代码将保存在 `workspace\u002F\u003C应用名称>` 目录下。\n\n### 常用命令行参数\n\n*   **列出已有项目**：\n    ```bash\n    python main.py --list\n    ```\n*   **继续开发指定项目**：\n    ```bash\n    python main.py --project \u003Capp_id>\n    ```\n*   **从特定步骤继续**（注意：这将删除该步骤之后的所有进度）：\n    ```bash\n    python main.py --project \u003Capp_id> --step \u003Cstep>\n    ```\n*   **删除项目**：\n    ```bash\n    python main.py --delete \u003Capp_id>\n    ```\n*   **查看所有帮助选项**：\n    ```bash\n    python main.py --help\n    ```\n\n---\n*更多由 GPT Pilot 生成的应用案例，请访问官方 Wiki 查看。*","一位初创公司的全栈开发者需要在周末前独立交付一个包含用户认证、数据看板和管理后台的 MVP 产品，时间紧任务重。\n\n### 没有 gpt-pilot 时\n- 开发者需手动搭建项目骨架，逐个配置路由、数据库连接和基础中间件，耗时数小时且易出错。\n- 编写重复性高的 CRUD 代码和前端组件时，只能依赖零散的代码片段或手动敲击，效率低下且容易疲劳。\n- 遇到复杂的跨文件 Bug 时，需要在多个文件间反复切换排查，缺乏全局视角，调试过程漫长。\n- 功能开发中断频繁，每次上下文切换（如从写接口转到修样式）都会打断心流，导致整体进度缓慢。\n- 独自面对庞大代码库感到孤立无援，缺乏实时“结对编程”伙伴来讨论架构或审查逻辑漏洞。\n\n### 使用 gpt-pilot 后\n- gpt-pilot 直接生成完整的项目结构和可运行的基础框架，开发者只需确认技术栈，几分钟内即可启动核心业务逻辑开发。\n- 针对具体功能需求，gpt-pilot 自动编写包括后端 API、数据库模型及前端页面在内的全套代码，将编码时间缩短 90%。\n- 当出现错误时，gpt-pilot 能自主分析堆栈信息，定位跨文件问题并给出修复方案，甚至直接应用补丁，大幅降低调试门槛。\n- 开发者全程保持专注，仅需通过自然语言描述需求或审核关键决策，gpt-pilot 负责处理细节实现和上下文衔接。\n- gpt-pilot 扮演全天候结对程序员角色，主动询问需求细节、提示潜在风险并请求代码审查，让单人开发拥有团队般的协作感。\n\ngpt-pilot 将开发者从繁琐的编码劳动中解放出来，使其真正专注于产品逻辑与创新，实现了单人团队快速构建生产级应用的可能。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPythagora-io_gpt-pilot_f278e612.png","Pythagora-io","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FPythagora-io_31f699b4.png","",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io",[79,83,87,91,95,99,102,106,109,112],{"name":80,"color":81,"percentage":82},"Python","#3572A5",64.8,{"name":84,"color":85,"percentage":86},"TypeScript","#3178c6",27.6,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"JavaScript","#f1e05a",4.7,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"Smarty","#f0c040",0.9,{"name":96,"color":97,"percentage":98},"CSS","#663399",0.5,{"name":100,"color":101,"percentage":98},"Shell","#89e051",{"name":103,"color":104,"percentage":105},"EJS","#a91e50",0.3,{"name":107,"color":108,"percentage":105},"Dockerfile","#384d54",{"name":110,"color":111,"percentage":105},"HTML","#e34c26",{"name":113,"color":114,"percentage":115},"Mako","#7e858d",0,33771,3501,"2026-04-16T09:36:34","NOASSERTION","Linux, 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Oobabooga，需启用 API 模式以模拟 OpenAI 接口。详细配置指南请参阅官方 Wiki：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot\u002Fwiki\u002FUsing-GPT%E2%80%90Pilot-with-Local-LLMs","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot\u002Fissues\u002F640",{"id":151,"question_zh":152,"answer_zh":153,"source_url":154},36656,"使用较小的本地开源模型（如 Llama 3.1 70B）时遇到问题怎么办？","较小的模型（即使是量化版本如 Q8）在处理复杂任务（如 React Hello World）时，可能会因生成无效的 JSON 格式而破坏 GPT-pilot 的通信流程。如果必须使用本地模型，建议尝试参数量更大的模型以提高稳定性，或者考虑使用 Aider 等其他工具作为替代方案。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot\u002Fissues\u002F857",{"id":156,"question_zh":157,"answer_zh":158,"source_url":159},36657,"如何在现有的代码项目中继续使用 GPT-pilot 进行开发？","从 gpt-pilot 0.2.x 版本（及 Pythagora 0.2.x VSCode 扩展）开始，已原生支持加载现有项目。该功能目前处于实验阶段，受限于大模型的上下文窗口大小，能加载的文件数量有限。建议在使用时选择支持更大上下文窗口的 LLM API。如果您使用的是旧版本，可以手动合并相关 PR 中的代码文件来实现此功能。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot\u002Fissues\u002F381",{"id":161,"question_zh":162,"answer_zh":163,"source_url":164},36658,"使用 OpenRouter 接口时报错\"Model xxx is not available\" (404) 如何解决？","当使用 OpenRouter 时出现 404 错误提示模型不可用，通常是因为模型名称缺少提供商前缀。请尝试在模型名称前添加 `openai\u002F` 或其他适当的前缀。例如，将 `anthropic\u002Fclaude-3-sonnet` 改为 `openai\u002Fanthropic\u002Fclaude-3-sonnet`，或者直接使用完整的路径格式如 `openrouter\u002Flynn\u002Fsoliloquy-l3`。系统内部会处理这些前缀，但正确的输入格式对路由至关重要。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot\u002Fissues\u002F883",{"id":166,"question_zh":167,"answer_zh":168,"source_url":149},36659,"有哪些推荐的本地模型后端适配器可以配合 GPT-pilot 使用？","除了官方的 Ollama 和 LiteLLM 支持外，社区用户成功使用了多种适配器：1. Oobabooga (Text Generation WebUI)：开启 API 模式模拟 OpenAI 接口，兼容性最好；2. LM Studio；3. 基于 NousResearch 的函数调用仓库自行编写的适配器。其中 Oobabooga 被反馈为目前兼容性最佳的方案，特别是对于无法在 Ollama 中运行的纯 Transformers 模型。",[]]