[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-openai--gpt-5-coding-examples":3,"tool-openai--gpt-5-coding-examples":61},[4,18,26,36,44,53],{"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",155373,2,"2026-04-14T11:34:08",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"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":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"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",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"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":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":77,"owner_email":77,"owner_twitter":77,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":96,"forks":97,"last_commit_at":98,"license":99,"difficulty_score":32,"env_os":100,"env_gpu":101,"env_ram":100,"env_deps":102,"category_tags":107,"github_topics":108,"view_count":32,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":17,"created_at":115,"updated_at":116,"faqs":117,"releases":118},7442,"openai\u002Fgpt-5-coding-examples","gpt-5-coding-examples","GPT-5 coding examples","gpt-5-coding-examples 是一个精选的代码示例库，展示了如何仅通过单条自然语言提示词，利用 GPT-5 或 GPT-5.2 模型全自动生成完整的应用程序。这些示例涵盖网站搭建、前端应用、互动游戏及用户界面等场景，旨在证明大模型在无需人工编写代码的情况下，也能快速构建高质量的原型。\n\n该项目主要解决了从创意到落地过程中的“冷启动”难题。传统开发往往需要繁琐的环境配置和基础代码编写，而这里提供的方案让用户只需描述需求，即可瞬间获得可运行的代码框架，极大地缩短了验证想法的时间。\n\n无论是希望快速原型开发的程序员、寻求灵感的设计师，还是完全不懂编程的普通用户，都能从中受益。开发者可以利用集成的 Codex CLI 在终端中实现代码生成、沙箱执行与实时预览的一体化流程；非技术用户则可直接通过 ChatGPT 浏览器界面生成并预览单页应用，零门槛体验创造乐趣。\n\n其核心亮点在于“零样本（zero-shot）”生成能力，即无需额外微调或复杂指令，仅凭一条提示词即可完成从逻辑构思到文件落地的全过程。这不仅是一个代码仓库，更是一本生动的提示词教科书，帮助用户理解如何通过优化描述来驾驭 ","gpt-5-coding-examples 是一个精选的代码示例库，展示了如何仅通过单条自然语言提示词，利用 GPT-5 或 GPT-5.2 模型全自动生成完整的应用程序。这些示例涵盖网站搭建、前端应用、互动游戏及用户界面等场景，旨在证明大模型在无需人工编写代码的情况下，也能快速构建高质量的原型。\n\n该项目主要解决了从创意到落地过程中的“冷启动”难题。传统开发往往需要繁琐的环境配置和基础代码编写，而这里提供的方案让用户只需描述需求，即可瞬间获得可运行的代码框架，极大地缩短了验证想法的时间。\n\n无论是希望快速原型开发的程序员、寻求灵感的设计师，还是完全不懂编程的普通用户，都能从中受益。开发者可以利用集成的 Codex CLI 在终端中实现代码生成、沙箱执行与实时预览的一体化流程；非技术用户则可直接通过 ChatGPT 浏览器界面生成并预览单页应用，零门槛体验创造乐趣。\n\n其核心亮点在于“零样本（zero-shot）”生成能力，即无需额外微调或复杂指令，仅凭一条提示词即可完成从逻辑构思到文件落地的全过程。这不仅是一个代码仓库，更是一本生动的提示词教科书，帮助用户理解如何通过优化描述来驾驭 AI 编程潜力，将抽象创意迅速转化为可视化的数字产品。","# GPT-5* Coding Examples\n\nThis repository contains a curated collection of demo applications **generated entirely in a single [GPT-5](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fmodels\u002Fgpt-5) or [GPT-5.2](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fmodels\u002Fgpt-5.2) prompt**, without writing any code by hand.\n\nThese demos were selected to showcase the model’s strengths in coding — especially quickly scaffolding websites, front-end applications, games, and interactive UIs from natural-language descriptions. They’re intended as inspiration for you to build your own ideas.\n\n## Explore Examples\n\nYou can explore the demos by cloning this repo and running it locally.\n\n```\ncd front-end\nnpm install\nnpm run dev\n```\n\nThe app will be available at `localhost:3000`.\n\nYou can also visit the [hosted version](https:\u002F\u002Fgpt5-coding-examples.vercel.app\u002F).\n\nFrom there, you can view any example, see the zero-shot prompt that created the code, and remix it for your own ideas.\n\n## Build with GPT-5\n\nIf you want to experiment with similar prompts, you can try GPT-5 in your preferred coding environment:\n\n- **[Codex CLI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fcodex)** – A lightweight coding agent that runs in your terminal.\n- **Your favorite IDE or coding tool** – Use GPT-5 within your existing workflow to generate and refine code.\n- **[ChatGPT](https:\u002F\u002Fchatgpt.com)** – Open ChatGPT and choose GPT-5 to generate and preview code in the browser.\n\nChoose an example, copy its prompt for inspiration, and adapt it to your own needs.  \nLet GPT-5 build your idea, then iterate on the prompt or code to explore variations.\n\n### For Developers: Codex CLI\n\nWe recommend using the [**Codex CLI**](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fcodex) with GPT-5 for a seamless coding experience.\n\nThe Codex CLI runs in your terminal: given a prompt, it will generate code, execute it in a sandbox, and even preview the results live.\n\nExample:\n\n```bash\ncodex --model gpt-5 --full-auto \"Build a simple photobooth application with camera access in a single HTML file\"\n```\n\nGPT-5 will scaffold the app, write files, install dependencies as needed, and show a live preview. This is the **go-to solution** for developers who want to bootstrap apps or add features quickly.\n\nYou can also use GPT-5 with any other AI coding tool that supports the model.\n\n### For Non-Developers: ChatGPT\n\nIf you don’t have a coding environment, you can use [**ChatGPT**](https:\u002F\u002Fchatgpt.com) (with GPT-5) to build and preview apps entirely in the browser:\n\n1. Copy an example’s prompt for inspiration and customize it to make it your own.\n2. Let GPT-5 generate the code (HTML\u002FCSS\u002FJavaScript).\n3. Open it in **Canvas** preview to see it run live.\n4. Download or copy the output HTML for real-world use.\n\nWith this method, _anyone_ can create a working single-page app — no local setup required.\n\n> [!NOTE]\n> We are not accepting contributions at this time.  \n> This repo is for **reference and inspiration only**. If you’d like to build on these ideas, please fork the repo for your own experiments.\n","# GPT-5* 编码示例\n\n本仓库包含一系列精选的演示应用，**完全由一条 [GPT-5](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fmodels\u002Fgpt-5) 或 [GPT-5.2](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fmodels\u002Fgpt-5.2) 提示词生成**，无需手动编写任何代码。\n\n这些示例旨在展示模型在编码方面的强大能力——尤其是能够根据自然语言描述快速搭建网站、前端应用、游戏以及交互式 UI。它们希望能为你自己的创意提供灵感。\n\n## 探索示例\n\n你可以通过克隆本仓库并在本地运行来体验这些演示：\n\n```\ncd front-end\nnpm install\nnpm run dev\n```\n\n应用将在 `localhost:3000` 上可用。\n\n你也可以访问[托管版本](https:\u002F\u002Fgpt5-coding-examples.vercel.app\u002F)。\n\n在那里，你可以查看任意示例、了解生成代码的零样本提示，并将其改造以实现自己的想法。\n\n## 使用 GPT-5 进行开发\n\n如果你想尝试类似的提示，可以在你喜欢的开发环境中使用 GPT-5：\n\n- **[Codex CLI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fcodex)** — 一个轻量级的编码助手，可在终端中运行。\n- **你最喜欢的 IDE 或编码工具** — 在现有工作流中使用 GPT-5 来生成和优化代码。\n- **[ChatGPT](https:\u002F\u002Fchatgpt.com)** — 打开 ChatGPT 并选择 GPT-5，即可在浏览器中生成并预览代码。\n\n选择一个示例，复制其提示作为灵感，并根据自身需求进行调整。让 GPT-5 帮你构建想法，然后不断迭代提示或代码，探索不同的可能性。\n\n### 针对开发者：Codex CLI\n\n我们推荐使用带有 GPT-5 的 **Codex CLI**（[GitHub 地址](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fcodex)），以获得流畅的编码体验。\n\nCodex CLI 直接在终端中运行：只需提供一个提示，它就会生成代码、在沙盒环境中执行，并实时预览结果。\n\n示例：\n\n```bash\ncodex --model gpt-5 --full-auto \"用单个 HTML 文件构建一个具有摄像头访问权限的简单照相亭应用\"\n```\n\nGPT-5 将搭建应用框架、编写文件、按需安装依赖，并显示实时预览。对于希望快速启动项目或添加功能的开发者来说，这无疑是**首选方案**。\n\n你也可以将 GPT-5 与其他支持该模型的 AI 编码工具结合使用。\n\n### 针对非开发者：ChatGPT\n\n如果你没有编程环境，可以使用 [ChatGPT](https:\u002F\u002Fchatgpt.com)（配备 GPT-5）在浏览器中完全构建并预览应用：\n\n1. 复制某个示例的提示作为灵感，并根据需要自定义。\n2. 让 GPT-5 生成代码（HTML\u002FCSS\u002FJavaScript）。\n3. 在“画布”预览中打开，即可看到应用实时运行。\n4. 下载或复制生成的 HTML，用于实际部署。\n\n通过这种方法，**任何人都可以创建一个可用的单页应用**，无需本地设置。\n\n> [!注意]\n> 目前我们暂不接受贡献。  \n> 本仓库仅用于**参考和启发**。如果你希望在此基础上进一步开发，请先 fork 本仓库进行实验。","# GPT-5 编程示例快速上手指南\n\n本指南旨在帮助开发者快速体验由 GPT-5 或 GPT-5.2 模型通过单条提示词（Zero-shot）生成的前端应用示例。这些示例展示了模型在快速搭建网站、游戏及交互式 UI 方面的能力。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Windows, macOS 或 Linux\n*   **Node.js**：建议安装 LTS 版本（v18 或更高），用于运行前端演示项目。\n    *   国内用户推荐使用 [Node.js 淘宝镜像](https:\u002F\u002Fnpmmirror.com\u002Fmirrors\u002Fnode\u002F) 下载。\n*   **Git**：用于克隆代码仓库。\n*   **包管理器**：`npm` (随 Node.js 安装) 或 `pnpm`\u002F`yarn`。\n    *   *推荐*：国内开发者可配置 npm 镜像源以加速依赖安装：\n      ```bash\n      npm config set registry https:\u002F\u002Fregistry.npmmirror.com\n      ```\n\n## 安装步骤\n\n1.  **克隆仓库**\n    将示例代码库克隆到本地：\n    ```bash\n    git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fgpt-5-coding-examples.git\n    cd gpt-5-coding-examples\n    ```\n\n2.  **进入前端目录并安装依赖**\n    进入 `front-end` 目录并安装项目所需的 Node.js 依赖：\n    ```bash\n    cd front-end\n    npm install\n    ```\n\n3.  **启动开发服务器**\n    运行以下命令启动本地开发服务：\n    ```bash\n    npm run dev\n    ```\n\n## 基本使用\n\n安装完成后，您可以通过以下两种方式体验 GPT-5 的编程能力：\n\n### 方式一：本地浏览示例库\n启动服务后，在浏览器中访问：\n```text\nhttp:\u002F\u002Flocalhost:3000\n```\n*   **功能**：您可以查看各个演示应用，阅读生成该代码的原始提示词（Prompt），并基于此进行二次创作。\n*   **在线预览**：若不想本地运行，也可直接访问托管版本：[https:\u002F\u002Fgpt5-coding-examples.vercel.app\u002F](https:\u002F\u002Fgpt5-coding-examples.vercel.app\u002F)\n\n### 方式二：使用 Codex CLI 快速构建（推荐开发者）\n如果您希望在终端直接让 GPT-5 生成并运行新应用，推荐使用 OpenAI 的 **Codex CLI**。\n\n1.  **执行命令**\n    在终端中运行以下命令（需已安装 codex 并配置好 API Key）：\n    ```bash\n    codex --model gpt-5 --full-auto \"Build a simple photobooth application with camera access in a single HTML file\"\n    ```\n2.  **效果**\n    GPT-5 将自动搭建项目结构、编写代码、安装依赖，并在沙箱环境中提供实时预览。这是快速引导新项目或添加功能的首选方案。\n\n### 方式三：使用 ChatGPT 浏览器构建（无需本地环境）\n如果您没有本地开发环境，可以直接使用 **ChatGPT** (选择 GPT-5 模型)：\n\n1.  从示例库中复制一个 Prompt 作为灵感并进行修改。\n2.  让 GPT-5 生成完整的 HTML\u002FCSS\u002FJS 代码。\n3.  点击 **Canvas** 预览窗口实时查看运行效果。\n4.  下载生成的 HTML 文件即可直接使用。","一位非技术背景的市场运营人员急需在周五下午为即将举办的线下活动制作一个带有实时倒计时和报名表单的互动宣传页。\n\n### 没有 gpt-5-coding-examples 时\n- **开发门槛高**：因不懂 HTML\u002FCSS\u002FJS 代码，只能依赖外部开发人员或购买昂贵的模板，沟通成本极高。\n- **迭代周期长**：即使找到开发者，修改一个简单的颜色或文案也需要等待数小时甚至隔天才能看到效果。\n- **环境配置难**：若尝试自学搭建本地开发环境，会被 Node.js 安装、依赖冲突等技术细节劝退，无法快速上手。\n- **创意落地慢**：脑海中构思的“拍照打卡”或“动态抽奖”等交互功能，因缺乏现成代码参考而被迫放弃。\n\n### 使用 gpt-5-coding-examples 后\n- **零代码生成**：直接复制仓库中类似的单页应用提示词（Prompt），让 GPT-5 在浏览器中一键生成完整的可运行代码。\n- **即时预览修改**：利用 ChatGPT 的 Canvas 功能实时查看页面效果，通过自然语言指令（如“把按钮改成红色”）秒级完成调整。\n- **无需本地部署**：完全跳过安装环境和配置服务器的步骤，直接在云端生成并下载最终的 HTML 文件即可上线使用。\n- **灵感快速变现**：参考仓库中现有的游戏或交互 UI 案例，轻松将复杂的“拍照亭”或“积分排行榜”功能整合进自己的活动页。\n\ngpt-5-coding-examples 通过将成熟的提示词范式转化为即插即用的代码能力，让任何人无需编写一行代码即可在几分钟内将创意变为可交互的现实应用。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fopenai_gpt-5-coding-examples_c44efcf7.png","openai","OpenAI","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fopenai_1960bbf4.png","",null,"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai",[81,85,89,92],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"HTML","#e34c26",98.3,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"CSS","#663399",0.6,{"name":90,"color":91,"percentage":88},"JavaScript","#f1e05a",{"name":93,"color":94,"percentage":95},"TypeScript","#3178c6",0.5,1875,287,"2026-04-13T05:17:20","MIT","未说明","不需要 GPU",{"notes":103,"python":100,"dependencies":104},"该工具本身是代码示例集合，运行前端演示仅需安装 Node.js 和 npm。若要使用其核心功能（生成代码），需通过外部服务访问 GPT-5 模型（如 Codex CLI、ChatGPT 网页版或支持该模型的 IDE），本地无需部署模型或配置 CUDA 环境。",[105,106],"Node.js (隐含，需支持 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