GitHub Trending Top 10 - 2026年4月4日
每日精选 GitHub 上最热门的开源项目，带你发现最新技术趋势。
今日趋势概览
排名
项目名称
语言
今日新增 Stars
1
mlx-vlm
Python
+499
2
onyx
Python
+1,212
3
oh-my-codex
TypeScript
+1,803
4
openscreen
TypeScript
+1,600
5
telegramdesktop
C++
+47
6
goose
Rust
+947
7
agent-framework
Python
+66
8
sherlock
Python
+993
1. mlx-vlm - Mac端视觉语言模型推理框架 项目地址： https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm
一句话定位： 专为 Apple Silicon Mac 设计的视觉语言模型（VLM）推理与微调框架，支持图像、音频、视频多模态理解。
核心亮点：
Apple Silicon 原生优化 - 基于 Apple MLX 框架，充分利用 M1/M2/M3/M4 芯片的神经网络引擎多模态支持 - 支持图像理解、音频分析、视频理解，以及图像+音频的混合输入丰富的模型生态 - 支持 Qwen2-VL、Gemma 4、Phi-4 Multimodal、DeepSeek-OCR 等 20+ 主流模型TurboQuant KV缓存压缩 - 采用随机旋转+码本量化技术，128K上下文下KV内存减少76%OpenAI 兼容 API - 提供 FastAPI 服务器，支持 /chat/completions 和 /responses 端点
技术栈： Python + MLX (Apple Machine Learning framework)
使用方式：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 pip install -U mlx-vlm mlx_vlm.generate --model mlx-community/Qwen2-VL-2B-Instruct-4bit \ --prompt "描述这张图片" --image image.jpg mlx_vlm.generate --model mlx-community/gemma-3n-E2B-it-4bit \ --prompt "描述你听到的内容" --audio audio.wav mlx_vlm.server --port 8080
许可证： MIT
2. onyx - 开源企业级AI问答平台 项目地址： https://github.com/onyx-dot-app/onyx
一句话定位： 企业级开源 AI 问答平台，支持连接多种 LLM 和内部数据源，实现智能知识库问答。
核心亮点：
多数据源集成 - 支持 Slack、GitHub、Google Drive、Notion、Confluence 等 20+ 数据源多模型支持 - 兼容 OpenAI、Anthropic、Azure、Hugging Face 等主流 LLM文档问答 - 上传 PDF、Word、Markdown 等文档进行智能问答权限管理 - 企业级访问控制，支持 SSO、LDAP、SAML 集成自托管部署 - Docker Compose 一键部署，数据完全自主可控
技术栈： Python + TypeScript + PostgreSQL + Vespa (搜索引擎)
使用方式：
1 2 3 4 git clone https://github.com/onyx-dot-app/onyx.git cd onyx/deployment/docker_composedocker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d
许可证： MIT
3. oh-my-codex (OMX) - Codex CLI 工作流增强层 项目地址： https://github.com/Yeachan-Heo/oh-my-codex
一句话定位： OpenAI Codex CLI 的工作流增强层，提供角色系统、技能库和持久化状态管理。
核心亮点：
角色工作流 - 预定义 $deep-interview（深度访谈）、$ralplan（规划）、$team（团队协作）、$ralph（执行）四大角色技能系统 - 可复用的工作流技能，通过 /skills 浏览和调用持久化状态 - .omx/ 目录存储计划、日志、记忆和运行时状态团队模式 - 基于 tmux 的多 Agent 并行执行，支持任务协调Codex 原生兼容 - 不替换 Codex，而是增强其工作流层
技术栈： TypeScript + Rust + Node.js
使用方式：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 npm install -g @openai/codex oh-my-codex omx setup omx --madmax --high $deep -interview "澄清认证模块需求" $ralplan "批准实现方案" $team 3:executor "执行已批准的计划"
许可证： MIT
4. openscreen - 开源屏幕录制演示工具 项目地址： https://github.com/siddharthvaddem/openscreen
一句话定位： Screen Studio 的免费开源替代品，用于创建精美的产品演示视频。
核心亮点：
零成本 - 完全免费，无订阅、无水印，个人和商业用途均可专业功能 - 支持自动/手动缩放、运动模糊、背景定制（壁纸/纯色/渐变）视频编辑 - 内置裁剪、调速、标注（文字、箭头、图片）功能音频录制 - 支持麦克风和系统音频同时录制多格式导出 - 支持不同比例和分辨率输出
技术栈： Electron + React + TypeScript + Vite + PixiJS
使用方式：
1 2 3 4 5 brew install --cask openscreen
许可证： MIT
5. Telegram Desktop - 桌面端即时通讯应用 项目地址： https://github.com/telegramdesktop/tdesktop
一句话定位： Telegram 官方桌面客户端，注重速度、安全性和跨平台同步。
核心亮点：
跨平台 - 支持 Windows、macOS、Linux，消息云端同步端到端加密 - 支持秘密聊天，消息自毁大文件传输 - 支持最大 2GB 文件传输开源安全 - 代码完全开源，接受安全审计Bot API - 支持开发自动化机器人
技术栈： C++ + Qt + OpenSSL
使用方式：
1 2 3 4 5 6 7 8 git clone https://github.com/telegramdesktop/tdesktop.git cd tdesktopcmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release cmake --build build
许可证： GPL-3.0
6. goose - Block 开源 AI Agent 项目地址： https://github.com/block/goose
一句话定位： Block（原 Square）开源的本地可扩展 AI Agent，可自主完成复杂工程任务。
核心亮点：
端到端自动化 - 不仅提供代码建议，还能自主构建项目、执行代码、调试错误MCP 协议支持 - 与 Model Context Protocol 服务器无缝集成多模型配置 - 支持同时配置多个 LLM，优化性能和成本双界面 - 提供桌面应用（Electron）和命令行界面可扩展架构 - 通过扩展系统连接外部 API 和工具
技术栈： Rust + TypeScript + React + Electron
使用方式：
1 2 3 4 5 6 7 8 curl -fsSL https://block.github.io/goose/install.sh | bash powershell -c "irm https://block.github.io/goose/install.ps1 | iex" goose
许可证： Apache-2.0
7. Microsoft Agent Framework - 微软 AI Agent 框架 项目地址： https://github.com/microsoft/agent-framework
一句话定位： 微软官方推出的 AI Agent 构建框架，支持 Python 和 .NET，用于编排多 Agent 工作流。
核心亮点：
多语言支持 - 同时支持 Python 和 .NET 开发Agent 编排 - 支持多 Agent 协作和复杂工作流定义Semantic Kernel 集成 - 与微软 Semantic Kernel 深度整合企业级特性 - 支持遥测、日志、安全等企业需求Azure 原生 - 与 Azure OpenAI、Azure AI Search 无缝集成
技术栈： Python + .NET + Azure SDK
使用方式：
1 2 3 4 5 pip install agent-framework dotnet add package Microsoft.AgentFramework
许可证： MIT
8. sherlock - 社交媒体账号追踪工具 项目地址： https://github.com/sherlock-project/sherlock
一句话定位： 通过用户名在 400+ 社交网络上追踪账号，用于 OSINT（开源情报）调查。
核心亮点：
广泛覆盖 - 支持 400+ 社交平台，包括 Twitter、Instagram、GitHub、Reddit 等批量查询 - 支持从文件批量导入用户名查询结果导出 - 支持 CSV、JSON、XLSX 格式导出Tor 支持 - 可选通过 Tor 网络进行匿名查询Docker 支持 - 提供 Docker 镜像，一键运行
技术栈： Python + Requests + BeautifulSoup
使用方式：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 pip install sherlock-project sherlock username sherlock --file usernames.txt docker run sherlock/sherlock username
许可证： MIT
今日趋势观察 AI 工具持续主导： 今日 Top 8 中有 6 个项目与 AI 相关，涵盖视觉语言模型（mlx-vlm）、AI 问答平台（onyx）、AI 编程助手（oh-my-codex、goose）、AI Agent 框架（agent-framework）。
Mac 生态受关注： mlx-vlm 专门针对 Apple Silicon 优化，反映出开发者对 Mac 本地 AI 推理的强烈需求。
工作流增强成热点： oh-my-codex 通过角色系统和技能库增强 Codex CLI，代表 AI 工具从”单点功能”向”系统化工作流”演进。
数据来源：GitHub Trending (2026-04-04) 本文自动生成，每日更新
