AI ContentCraft 是一款集文本生成、语音合成与图像生成于一体的综合性内容创作工具。旨在帮助创作者快速生成故事、播客脚本以及多媒体内容，支持中英双语转换，极大提升创作效率。核心功能• 🎯 故事生成： 根据主题自动生成短篇故事。• 📝 剧本转换： 将生成的故事转换为标准剧本格式。• 🎙️ 播客内容： 自动生成播客大纲及对话脚本。• 🗣️ 语音合成： 提供多种语音风格的文本转语音功能。• / 2025-03-21 18:04:01 / 查看 663 次

GitAgent 是一款智能化 AI 工具，可以轻松连接到任何 GitHub 仓库，帮助你完成以下任务： • 语义搜索：基于特定查询快速定位代码片段。 • 指令重构：根据你的需求，智能调整代码结构。 • 自动注释：为代码添加清晰、易读的注释。 • 文档生成：自动生成 README 文件或 Dockerfile 等项目文档。功能亮点 1. 语义搜索快速查找与你的查询相关的代码，提高开发效率。 2. / 2025-03-21 18:12:43 / 查看 114 次

- AI多模态故事生成系统：MM-StoryAgent，多模态、多智能体框架一款AI多模态故事生成系统：MM-StoryAgent，多模态、多智能体框架可以自动生成包含文字、图像以及多声道音频（旁白、音效、背景音乐）的故事视频，可用于儿童故事快速创作故事生成采用多阶段写作流程，模拟专家和新手作家对话来优化故事质量，先生成故事大纲，再扩展为完整章节框架中设计了多个智能体，把原始故事文本转换为模态特定 / 2025-03-21 18:25:32 / 查看 457 次

一个开源的实时AI图像生成器。由通过Together.ai的通量驱动。- https://loras.dev/技术堆栈通量发展来自BFL的形象模特在一起AI为了推论Next.js带顺风的app路由器可观测性螺旋锥对网站分析来说似乎合理 / 2025-03-21 18:46:11 / 查看 266 次

- https://hub.docker.com/r/ihxrainbow/weekly_report-docker- https://github.com/guaguaguaxia/weekly_report weekly_report - 周报生成器： 简单描述工作内容，帮你生成完整周报docker run -d -p 3000:3000 --name weekly \-e llm_provi / 2025-03-21 18:48:34 / 查看 113 次

Story Flicks 是一款基于多模态AI大模型的开源工具，用户只需输入故事主题，即可自动生成包含 高清图像、动态分镜、多语言配音、智能字幕 的完整短视频。项目完全免费，代码公开于GitHub，支持灵活配置和二次开发，真正实现“输入文字，输出电影”的零门槛创作体验。二、核心功能与技术架构全流程AI生成能力文本生成：调用GPT-4o、阿里云Bailian等模型，自动生成故事脚本并拆解为分镜逻辑。 / 2025-03-21 18:56:37 / 查看 148 次

- https://github.com/stanford-oval/stormcd /data/site/htmltoo.labsgit clone https://github.com/stanford-oval/stormcd stormconda create -n storm -y python=3.11conda activate stormpip install -r requ / 2025-03-21 18:58:19 / 查看 89 次

PlayAI隆重推出其AI语音工具PlayNote，利用其革命性的PlayDialog技术，实现情感丰富的对话生成，让用户能够将任何文本轻松转换成自然、流畅的播客、旁白和故事内容。PlayNote工具的优势：• 支持将PDF、文本、视频等多种格式的媒体转换成对话形式• 快速制作播客、演讲、旁白以及儿童故事• 提供API接口，便于自动化内容生成• 能够在两种不同的声音间创建播客• 为长篇文 / 2025-03-21 19:00:36 / 查看 133 次

Next.js AI Chatbot 是一个 基于 Next.js 和 Vercel AI SDK 构建的 开源 AI 聊天机器人模板，支持 多种大语言模型（LLM），并可快速部署到 Vercel。该模板提供了 强大的 AI API、现代化 UI 组件、数据持久化、身份验证 等功能，适用于 AI 对话、内容生成、智能客服 等应用场景。 / 2025-03-21 19:11:50 / 查看 1 次

什么是GraphRAG？GraphRAG是一种基于图的知识检索增强技术，它结合了知识图谱的广泛知识表示能力和大语言模型（LLM）的生成能力。与传统的RAG方法相比，GraphRAG通过构建知识图谱和社区层次结构，显著提升了复杂信息处理的能力。具体来说，GraphRAG的工作流程包括以下几个步骤：从原始文本中提取知识图谱：使用自然语言处理技术从非结构化文本中提取实体和关系。构建社区层次结构：利用图统 / 2025-03-26 01:50:12 / 查看 123 次