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精选 Kotlin Multiplatform 最佳库、工具和资源列表，涵盖 iOS 和 Android 平台，提供开发、测试、UI 等全方位支持。
基于 Python 的一体化 Android 远程渗透测试工具，利用 ADB 和 Metasploit Framework 自动化获取 Meterpreter 会话。支持设备连接、文件传输、应用管理、屏幕录制及网络扫描等操作，一键完成漏洞利用。
用于在页面重新加载时持久化和恢复 Vuex 状态的插件。支持 localStorage、sessionStorage 和 cookies，并可与 Nuxt.js 集成。
为 Mac OS X 优化的 Vim 与 tmux 配置，集成 MacVim、iTerm2 及 Solarized 配色方案。提供快捷键驱动的文件导航、搜索与代码编辑功能。
基于 PyTorch 的 BLIP 代码库，支持视觉-语言统一理解与生成。提供预训练模型、微调代码及推理演示，涵盖图像描述、视觉问答、图文检索等任务。
提供 Amazon EC2 实例对比的网站。基于 TypeScript 开发，支持本地构建与数据抓取。社区驱动，由 Vantage 维护。
高性能无服务器事件与数据处理平台，基于 Go 语言开发。支持实时处理、多种数据源与触发器，集成 Jupyter、Kubeflow 等工具，可在 Kubernetes 或 Docker 环境中运行。
MCP 集成平台，让 AI 代理在任何规模下可靠使用工具。提供智能连接器 Strata、100+ 预构建集成及可扩展的 MCP 沙盒环境，支持 LLM 训练与强化学习。
自动化全合一 OS 命令注入漏洞利用工具，基于 Python 开发，支持多版本 Python，用于渗透测试中自动检测和利用命令注入漏洞。
提供一系列 npm 包，简化 GitHub Actions 开发，支持核心功能、执行、缓存、HTTP 客户端等，主要使用 TypeScript 编写。
精选顶级 AI 工具的系统提示词合集，为 AI Agent 构建者和提示工程师提供实用参考，涵盖 ChatGPT、Claude、Perplexity 等多种平台。
受 GitHub for Mac 启发的 Git 命令行工具，旨在让 Git 更易用。提供简洁的命令如 sw、sync、publish，自动处理暂存与合并，简化工作流。
为 Linux 提供完整的 Windows 95 主题转换，包含图标、GTK2/3 主题、XFCE 窗口管理器、Plymouth 启动画面及 Plus! 主题工具，支持 HiDPI 和 LibreOffice。
适用于 Rails、Sinatra 等 Ruby 应用的分页库。支持 Active Record 查询，提供简单 API 生成分页链接。已进入维护模式，建议查看替代方案。
基于 Spring Boot 3 + Vue 3 的前后端分离学习型小说项目，包含门户、作家后台、平台管理等子系统，提供小说推荐、检索、阅读、评论、会员、充值订阅等功能，配备保姆级教程。
开源微信小程序商城服务端 API，基于 Node.js + ThinkJS + MySQL。高仿网易严选商城界面，功能参考 ecshop，提供完整购物流程。需配合微信小程序端使用。
基于 Vue 2.6.10、TypeScript 和 Element UI 的极简后台模板。提供权限认证、多环境构建、国际化、动态主题、Mock 数据及丰富组件（如富文本、图表、拖拽表格等），支持 PWA。
面向前端开发者的算法与数据结构学习项目，从基础理论到框架应用，通过真实面试题帮助构建完整的算法体系，提升源码阅读与问题解决能力。
基于 TypeScript 的极简、可扩展框架，用于构建现代以太坊 dApp。提供核心状态管理与多种钱包连接器，依赖最小化。
基于 Swift 的动画头像，响应文本框交互。包含中性、活跃、兴奋、害羞等多种状态，支持头部旋转和表情变化。提供调试模式和矢量素材。
开源纯文本笔记与待办管理器，支持 Markdown，可与 Nextcloud/ownCloud 同步，适用于 Linux、macOS 和 Windows。
Yeoman 生成器，用于快速搭建 AngularJS 项目。提供脚手架、控制器、指令、路由等生成命令，支持 Sass、CoffeeScript 和 TypeScript，内置 Grunt 构建流程。
专为嵌入式系统设计的 JavaScript 引擎，仅需 10 kB RAM 和 100 kB ROM。支持 ES5 子集的严格模式，提供字节码编译与执行功能。
开源 MMOG 服务端引擎，使用 C++ 编写。开发者仅需 Python 脚本即可完成游戏逻辑，支持热更新。提供多客户端插件（Unity3D、UE4、OGRE 等），底层为多进程分布式动态负载均衡架构。
基于 TensorFlow 的文本分类卷积神经网络实现，参考 Kim 的论文。支持自定义参数训练与评估，适用于多种文本分类任务。
为 libretro 模拟器平台收集的 BIOS 文件合集，与 System.dat 保持一致，涵盖 3DO、街机等系统，提供精确的哈希值校验。
基于 PyTorch 和 TorchText 的序列到序列模型教程，涵盖从基础到注意力机制的实现，以德语到英语翻译为例。