探索 Rust 项目
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跨平台视频下载器，基于 Rust、Tauri 和 Vue 开发。支持从数百个网站下载视频、音频、字幕和元数据。提供图形界面，无需命令行操作。功能包括播放列表下载、质量选择、自动更新和智能队列管理。
BAML 是一个用于构建可靠 AI 工作流和代理的简单提示语言。它将提示工程转变为模式工程，支持 Python、TS、Ruby、Java、C#、Rust、Go 等多种语言。提供完整的类型安全、流式处理和重试机制，即使模型不支持原生工具调用 API 也能可靠工作。
促进 Wasm 模块与 JavaScript 之间的高级交互。基于 Rust 开发，提供轻量级绑定，支持 ECMAScript 模块，并与 Web IDL 绑定提案设计兼容。
🚂 Rust on Rails，为个人项目和初创公司设计的单人框架。提供约定优于配置、ORM 集成、控制器、视图、后台任务、调度器、邮件、存储和缓存等核心功能，助力快速开发。
Rust 编写的嵌入式数据库，提供线程安全的 BTreeMap API。支持 ACID 事务、原子操作、零拷贝读取、写入批处理、键前缀订阅、多键空间、合并操作符及前缀编码压缩。采用无锁设计，针对闪存优化，支持 crash-safe ID 生成器。
功能丰富的 AUR 助手，基于 Rust 开发。提供交互式搜索与安装、AUR 包升级、PKGBUILD 下载与语法高亮等功能，支持配置文件自定义，可跟踪 -git 包。
基于 Rust 的终端幻灯片工具，支持 Markdown 格式。功能包括图片与 GIF、自定义主题、代码高亮、PDF 导出、LaTeX 公式、Mermaid 图表、代码执行及热重载等。
一款美观、私密且安全的桌面投资追踪应用。本地存储数据，无需订阅或云端服务。支持多账户资产追踪、性能分析、目标规划及扩展插件系统。跨平台，支持 Windows、macOS 和 Linux。
基于 Rust 的轻量级 JavaScript 运行时，专为无服务器应用设计。在 AWS Lambda 上启动速度提升 10 倍，成本降低 2 倍，内存占用低。
基于终端的IDE与文本编辑器，提供直观的非模态体验，支持多光标、LSP、插件扩展。性能卓越，可高效处理GB级大文件，内存占用极低。内置命令面板、菜单系统和完整鼠标支持，易于上手。
命令行 WebSocket 客户端，类似 netcat/curl，具备 socat 高级功能。支持文本/二进制模式、代理、广播、远程调试等。跨平台，提供预编译二进制。
下一代开源版本控制系统。用 Rust 构建，专为大规模二进制资产与团队协作优化。采用内容寻址存储与不可变修订链，提供快速分支、按需下载与可验证的真实性。支持 C/C++、C#、Python 等多语言 API。
提供 Rust 并发编程工具集，包含原子操作、数据结构、内存管理、线程同步及实用工具，支持 no_std 和 alloc 环境。
基于 Rust 构建模块化、可扩展的 LLM 应用。支持 20+ 模型提供商统一接口、10+ 向量存储集成，具备完整的 GenAI 语义规范兼容性与 WASM 支持。
安全私有的自主 AI 代理运行时，基于 Rust 构建。提供沙箱执行环境，通过声明式 YAML 策略保护数据与网络，支持多工具与策略动态管理。
跨会话记忆机制，通过钩子读取本地内存状态并注入系统提示，属于 Unicity AOS。支持 32KB 上下文限制，只读处理。
系统提示构建器，组装代理身份和系统提示。从工作空间配置和 spark.toml 加载，管理 spark 身份，持久化状态。用于 Astrid OS 的 IPC 通信，作为 /etc/profile 的模拟。
提供文件系统工具集，用于代理通过 VFS airlock 执行读、写、替换、grep、列表、创建、删除、移动操作。内核强制路径边界与写时复制隔离。
基于 Electron 的下一代文本编辑器实验项目，核心逻辑采用 Rust 编写。注重协作、高性能、可扩展性与 Web 兼容性，但项目已归档，不再积极开发。
区块链创新平台，核心为 Rust 编写的 Substrate 框架。现已整合至 Polkadot SDK，代码库合并以提升协作效率。原仓库贡献者请向新仓库提交 PR。
面向 Rust 初学者和进阶者的教育博客，包含多篇教程文章，涵盖并发编程、标准库特性、生命周期等主题。文章附有社区维护的多语言翻译。
高性能本地推理框架，支持NPU/GPU/CPU，覆盖PC、移动端及Linux/IoT，提供Day-0前沿模型支持，如Qwen3-VL、Gemma-3n等。
用 Rust 编写的极简、安全的 Python 解释器，专为 AI 设计。启动时间极快 (<1μs)，性能接近 CPython，支持类型检查和快照状态。完全隔离主机环境，仅通过可控外部函数调用访问资源，适用于运行 LLM 生成的代码。
