--- title: "GitHub AI 项目回溯周报｜2026-03-23 至 2026-03-29" description: "2026 年 3 月第四周，GitHub 日榜上的 AI 项目比较分散，有装进编码 Agent 的技能和编排插件、Agent 框架、OCR 模型，也有在 PyPI 上被人投毒的 LiteLLM。本期依据互联网档案馆存下的日榜补写。" pubDate: 2026-03-29 tags: ["GitHub AI 日报", "回溯周报", "Agent Skills", "AI 安全", "Agent 编排"] --- 这一期是 2026 年 9 月补写的。本站的 AI 日报从 2026 年 8 月 24 日才开始，之前没有记录，就按周往回补，材料是互联网档案馆存下的 GitHub Trending 日榜，每天一份。这一周每天上榜 9 到 15 个仓库，七天加起来 42 个，这里从中挑了 10 个 AI 项目。 这一周的名单比较散。和编码 Agent 有关的有三个，last30days-skill 和 obsidian-skills 是装进 Agent 的技能，oh-my-claudecode 给 Claude Code 加上多 Agent 编排。AgentScope 是 Agent 框架，Onyx 是可以自己部署的 AI 对话平台。模型方面，chandra 是 OCR 模型，minimind 教人从零训练一个小语言模型。另外三个里，MoneyPrinterTurbo 自动生成短视频，Strix 用 Agent 做渗透测试，LiteLLM 是调用各家大模型的统一接口，它在 PyPI 上的两个版本这一周被人投了毒。 挑选的条件有三条。AI 得是项目的核心能力，存档页上的 Star 要过 1,000，到周日为止的 90 天里还有提交或发布。资源清单、教程、书的配套代码和提示词合集都不收；前面几周收过的项目，除非这一周发了主版本号升级的新版，也不再收。排序先看这一周上了几天榜，再看单日涨得最多的那天。单日增星是存档那一刻页面上显示的当天数字，每天存档的钟点不一样，只能大致比较。表里的 Star 是这一周最后一次上榜时页面上显示的总数，许可证、发布和提交记录都截至 3 月 29 日。 ## 十个项目 | # | 项目 | 上榜 | 单日最多增星 | Star | 方向 | |---|---|---|---|---|---| | 1 | [mvanhorn/last30days-skill](https://github.com/mvanhorn/last30days-skill) | 5 天 | +2,824（03-27） | 14,667（03-29） | 近 30 天话题调研技能 | | 2 | [Yeachan-Heo/oh-my-claudecode](https://github.com/Yeachan-Heo/oh-my-claudecode) | 3 天 | +1,402（03-27） | 15,206（03-29） | Claude Code 多 Agent 编排 | | 3 | [datalab-to/chandra](https://github.com/datalab-to/chandra) | 3 天 | +913（03-27） | 7,256（03-28） | OCR 模型 | | 4 | [agentscope-ai/agentscope](https://github.com/agentscope-ai/agentscope) | 2 天 | +904（03-28） | 21,324（03-28） | Agent 框架 | | 5 | [onyx-dot-app/onyx](https://github.com/onyx-dot-app/onyx) | 2 天 | +547（03-28） | 19,429（03-28） | 自托管 AI 对话平台 | | 6 | [harry0703/MoneyPrinterTurbo](https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo) | 1 天 | +1,056（03-24） | 52,342（03-24） | AI 短视频生成 | | 7 | [jingyaogong/minimind](https://github.com/jingyaogong/minimind) | 1 天 | +478（03-23） | 42,370（03-23） | 从零训练小模型 | | 8 | [kepano/obsidian-skills](https://github.com/kepano/obsidian-skills) | 1 天 | +367（03-23） | 15,997（03-23） | Obsidian Agent 技能 | | 9 | [BerriAI/litellm](https://github.com/BerriAI/litellm) | 1 天 | +289（03-25） | 40,435（03-25） | 大模型统一接口 | | 10 | [usestrix/strix](https://github.com/usestrix/strix) | 1 天 | +200（03-25） | 21,417（03-25） | AI 渗透测试 | ## 逐个看 ### 1. [mvanhorn/last30days-skill](https://github.com/mvanhorn/last30days-skill) last30days-skill 是一个调研技能。装进 Claude Code 以后输入 `/last30days` 加一个话题，它就去 Reddit、X、YouTube、Hacker News、Polymarket 这些地方翻最近 30 天的内容，看大家在点赞、转发、下注和镜头前说些什么，再写成一份带出处的综述。README 说最多十个来源并行搜，一次要两到八分钟，赶时间可以加 `--quick`。Gemini CLI 和 Codex 也能装。README 标题写着 v2.9.5，这一版加了 Bluesky 来源和对比模式，问一句 X vs Y，它分三路并行调研，再把两边并排比较。 3 月 25 日到 27 日，它连着三天排在日榜第一。3 月 24 日的提交把 YouTube 字幕整段交给模型，以前只截前两百个字符。3 月 29 日的一次提交改了上手流程，Reddit、Hacker News 和 Polymarket 不用配置就能用，安装向导会从 Chrome、Firefox、Safari 里自动取出 X 的登录 cookie，README 说 cookie 只放在内存里，不写进磁盘。GitHub 上最近一次正式发布还是 3 月 6 日的 v2.9.0。许可证是 MIT。 ### 2. [Yeachan-Heo/oh-my-claudecode](https://github.com/Yeachan-Heo/oh-my-claudecode) oh-my-claudecode 简称 OMC，README 给自己的定位是 Claude Code 的多 Agent 编排，口号是不用学 Claude Code，直接用 OMC。推荐的 Team 模式是一条分阶段的流水线，依次做计划、写需求文档、执行、验证，验证不过就进入修复环节循环。它也能在 tmux 里拉起真实的 Codex、Gemini CLI 进程当帮手，任务做完进程就退出。README 列了 32 个专门的 Agent，简单任务派给 Haiku，复杂推理交给 Opus，说这样能省三到五成 token。额度用完时还能开一个守护进程，等额度恢复了自动接着干。 这一周它发了三个版本，3 月 28 日一天就发了两个，最新的 v4.9.3 标题写着修了 MCP 桥接和三十多个问题，前一版的标题是安全加固、项目记忆和韩语本地化。3 月 29 日它排到日榜第一。当天合进的改动里有几处是给状态栏加东西，比如每个模型的周额度和最近调用过哪个工具。npm 上的包名叫 oh-my-claude-sisyphus，同一作者还做了给 Codex 用的 oh-my-codex。许可证是 MIT。 ### 3. [datalab-to/chandra](https://github.com/datalab-to/chandra) chandra 是 Datalab 的 OCR 模型，把图片和 PDF 转成保留版面信息的 HTML、Markdown 或 JSON。按 README 的功能清单，它支持 90 多种语言，手写、带勾选框的表单、表格、数学公式和复杂版面都能处理，图片和示意图会被抽出来配上说明。可以用 Hugging Face 在本地跑，也可以起一个 vLLM 服务来调用。 它 3 月 26 日到 28 日在榜上，离 3 月 18 日的 v0.2.0 已经一个多星期。那次发布推出了 Chandra OCR 2，发布说明写着参数从上一代的 90 亿降到 40 亿，olmOCR 基准得分 85.9%，自称是目前最好的成绩。这一周仓库没有提交。代码是 Apache-2.0，模型权重用改过的 OpenRAIL-M 许可。研究、个人使用和融资或收入不到两百万美元的初创公司可以免费用，但不能拿去和 Datalab 自己的 API 竞争。 ### 4. [agentscope-ai/agentscope](https://github.com/agentscope-ai/agentscope) AgentScope 是一个 Agent 框架，README 自称可以直接用在生产环境，思路是顺着模型自己的推理和调用工具能力走，少用死板的提示词和固定编排去约束它。框架里有现成的 ReAct Agent、工具、技能、人在回路的干预、记忆、规划、实时语音、评估和模型微调，支持 MCP 和 A2A 协议，可以部署在本地、云上的无服务器环境或者 Kubernetes 集群。方法有论文，arXiv 编号 2402.14034。 3 月 26 日它发了 v1.0.18，工具可以放到后台执行，模型的思考内容在广播出去之前会被过滤掉，调参模块加了提示词调优和模型选择。3 月 27 日仓库又合进一条新闻，说团队开源了一个叫 CoPaw 的个人助理，建在 AgentScope、AgentScope-Runtime 和 ReMe 上。许可证是 Apache-2.0。 ### 5. [onyx-dot-app/onyx](https://github.com/onyx-dot-app/onyx) Onyx 是一个可以自己部署的 AI 对话平台，各家大模型和自己部署的模型都能接，也能在完全断网的环境里跑。README 列的功能有自定义 Agent、网页搜索、RAG、MCP、深度研究、代码执行和图片生成，还能从四十多个外部应用拉取知识，连带原来的访问权限一起同步过来。README 说它的索引和检索在千万级文档的规模下照样快、照样准。 这一周它在 3 月 25 日发了 v3.0.5，同一天还给 2.9 到 2.12 四条旧版本线各发了补丁。提交里有一条是绕开通过 litellm 调用 Anthropic 模型时的思考模式问题，后端依赖文件里 litellm 写死在 1.81.6。仓库根目录的许可证写明，ee 目录下的代码用 Onyx 企业版许可，其余部分是 MIT；README 也说社区版免费，企业版另有面向大公司的功能。 ### 6. [harry0703/MoneyPrinterTurbo](https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo) MoneyPrinterTurbo 只要一个视频主题或关键词，就能全自动写文案、找素材、配字幕和背景音乐，合成一条高清短视频，竖屏横屏都行，一次还能批量生成好几条挑着用。文案可以让 AI 写，也可以自己写；大模型的选择很多，OpenAI、DeepSeek、Moonshot、通义千问、文心一言、Gemini、Ollama 都能接，README 建议国内用户用 DeepSeek 或 Moonshot，不需要 VPN。素材按 README 的说法是无版权的高清视频，也可以换成自己的。 这一周仓库只有一个提交，3 月 25 日加了 Upload-Post 集成，做好的视频可以同时发到 TikTok 和 Instagram。最近一次正式发布还是去年 5 月的 v1.2.6。[MoneyPrinterV2](https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinterV2) 这一周也在榜上，它的 README 把 MoneyPrinterTurbo 列为社区做的中文版。许可证是 MIT。 ### 7. [jingyaogong/minimind](https://github.com/jingyaogong/minimind) minimind 想让普通人从零训练一个语言模型。README 说花 3 块钱的 GPU 租用成本，在单张 NVIDIA 3090 上训练 2 小时，就能得到一个约 64M 参数的超小模型。整条训练流程都开源了，预训练、监督微调、LoRA、DPO、PPO 和 GRPO 这些强化学习算法、工具调用、Agentic RL 和蒸馏都有，核心算法全用 PyTorch 原生代码从零写，不依赖第三方库的高层接口。README 也说它同时是一套面向大模型入门的教程。 3 月 25 日的一次提交标题是 minimind-3，README 开头从 25.8M 的模型改成了约 64M，结构图、模型代码和分词器也一起换了。GitHub 上的正式发布还停在去年 10 月的 v2。许可证是 Apache-2.0。 ### 8. [kepano/obsidian-skills](https://github.com/kepano/obsidian-skills) obsidian-skills 是一组给 Obsidian 用的 Agent 技能，照 Agent Skills 规范写成，Claude Code、Codex CLI、OpenCode 这类支持技能的 Agent 都能装。里面有五个技能，第一个教 Agent 写 Obsidian 风格的 Markdown，双链、嵌入、callout、属性这些语法都包括在内；另外两个管 Bases 文件和 JSON Canvas 画布文件。还有一个通过 Obsidian 的命令行操作笔记库，最后一个用 Defuddle 把网页抽成干净的 Markdown，省下 token。 这一周只有 3 月 29 日的一个提交，链接本身就是 .md 文件时跳过 Defuddle。仓库没有发过版本。许可证是 MIT。 ### 9. [BerriAI/litellm](https://github.com/BerriAI/litellm) LiteLLM 让人用 OpenAI 的格式调用一百多种大模型，Bedrock、Azure、Vertex AI、Anthropic、Groq 都在里面，既有 Python SDK，也有一个可以自己部署的 AI 网关，能发虚拟 key。 3 月 24 日仓库里加进一篇安全通告，标题是疑似供应链事件。通告说 PyPI 上的 1.82.7 和 1.82.8 两个版本被人上传了恶意代码，会搜刮环境变量、SSH 密钥、云服务凭据、Kubernetes token 和数据库密码，加密后发往一个不属于 LiteLLM 的域名，这两个版本已经从 PyPI 下架。通告认为入口是 CI 安全扫描用到的 Trivy，用官方 Docker 镜像的用户不受影响，新版本暂停发布，团队请了谷歌的 Mandiant 协助调查。之后几天，仓库删掉了所有发布和部署工作流，发布到 PyPI 改走 GitHub Actions 的 OIDC。3 月 27 日，通告又补上一份核对过校验和的安全版本清单。它 3 月 25 日上了榜。许可证是 MIT，enterprise 目录除外。 ### 10. [usestrix/strix](https://github.com/usestrix/strix) Strix 做的是 AI 渗透测试。按 README 的说法，它是一群像真黑客那样行动的自主 Agent，动态运行代码找漏洞，再写出概念验证来确认，所以不会是误报。它们手里有 HTTP 代理、多标签页浏览器、终端、Python 运行环境和侦察工具，能查越权、各类注入、SSRF、XSS、业务逻辑和认证上的漏洞。它还能接进 CI，每个 PR 跑一遍，发现问题就拦下。要跑起来需要 Docker 和一个大模型的 API key。README 特意写了一句，只测自己的应用或者拿到授权的应用。 3 月 23 日它发了 v0.8.3，默认模型换成 gpt-5.4，系统提示词加了测试范围核对，也要求 Agent 更严格地通过工具调用来干活。许可证是 Apache-2.0。 ## 几条线索 LiteLLM 的事，和日榜上另外两个仓库连得上。它的通告认为入口在 CI 里做安全扫描的 Trivy，[Trivy](https://github.com/aquasecurity/trivy) 自己在 3 月 24 日也上了日榜。同一周入选的 Onyx，后端依赖文件把 litellm 写死在 1.81.6，而通告给受影响用户的建议，就是钉在 1.82.6 或更早的版本上。 技能这种格式，在三个项目里都看得到。obsidian-skills 照 Agent Skills 规范写，同一套文件 Claude Code、Codex CLI、OpenCode 都能用。last30days-skill 本身就是一个技能，Claude Code、Gemini CLI、Codex 都能装。AgentScope 的新闻栏里，去年 11 月有一条是支持 Anthropic 的 Agent Skill。 让几个 Agent 分工，这一周也有三个项目在做。oh-my-claudecode 的 Team 模式把计划、需求、执行、验证、修复拆成流水线，还能拉上 Codex 和 Gemini CLI 一起干。Strix 按攻击类型和目标分派专门的 Agent，让它们并行跑、互相通报发现。AgentScope 有一个消息中心，用来编排多个 Agent 的工作流。 ## 来源 互联网档案馆存下的 GitHub Trending 日榜，每天一份。 - [3 月 23 日](https://web.archive.org/web/20260323121816/https://github.com/trending) - [3 月 24 日](https://web.archive.org/web/20260324123144/https://github.com/trending) - [3 月 25 日](https://web.archive.org/web/20260325120535/https://github.com/trending) - [3 月 26 日](https://web.archive.org/web/20260326121727/https://github.com/trending) - [3 月 27 日](https://web.archive.org/web/20260327132205/https://github.com/trending) - [3 月 28 日](https://web.archive.org/web/20260328111526/https://github.com/trending) - [3 月 29 日](https://web.archive.org/web/20260329115903/https://github.com/trending) 各项目的许可证、发布、提交和 README 内容，取自 GitHub 上对应仓库截至 2026 年 3 月 29 日的历史记录。