爱吃折耳根的Ace (@_zheergen)
@_zheergen
每天帮你筛 AI / Web3 / 加密市场信息差
关注工具、项目、链上数据和交易机会
少看噪音，多看信号
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🚨 把巴菲特、芒格、段永平、李录塞进 AI 投研团队？这个开源项目有点意思
GitHub 5.6K+ stars 的 AI Berkshire，可以理解成一个基于 Claude Code / Codex 的价值投资研究框架
安装很简单一句话：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
定位很直白：AI 时代的伯克希尔。把巴菲特、芒格、段永平、李录这几套价值投资方法，拆成一套可执行的投研流程
它基于 Claude Code，把价值投资里最难标准化的几件事做成 Skill：
> 研究公司是不是好生意
> 分析管理层和护城河
> 看财务质量和现金流
> 判断估值和安全边际
> 做多 Agent 对抗分析
> 写投资备忘录
> 做组合配置和风险复盘
简单来说，它不是让 AI 随便分析股票，而是把价值投资里最核心的思维框架（巴菲特式、芒格式等）做成了可执行的 AI 研究流程。
适合认真做价值投资、想用 AI 提升投研深度和效率的用户，建议保存看看
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🚨 终于有一个能把 AI 交易全流程真正跑通的硬核项目了！
今天这个项目叫 OpenAlice，GitHub 5.6K Star
OpenAlice 号称是「你的一人华尔街」，它把研究分析、仓位管理、下单执行、持续监控、智能退出整个交易闭环都打通了，
核心亮点：
> 支持股票、加密货币、商品、外汇、宏观等多资产类别
> 采用 Trading-as-Git 的思路，订单像写代码一样 stage → commit → push 执行，历史完整可追溯
> 内置强 Guard Pipeline + 实时风控，每一步都要过安全检查
> 支持多 Broker 统一管理（UTA），不用来回切换平台
> 可自调度自动化运行（写个配置文件就能 24/7 自己跑）
> 支持 Claude Code、Codex 等 Agent CLI
它最吸引人的地方有三个：
1、跨资产：股票、加密、商品、外汇、宏观都能放进同一个研究和交易框架里。
2、全生命周期：不只看入场信号，还覆盖研究、仓位大小、持仓监控、风险管理和退出决策
3、全生命周期：不只看入场信号，还覆盖研究、仓位大小、持仓监控、风险管理和退出决策
它还支持 Unified Trading Account，把 CCXT、Alpaca、Interactive Brokers 这类不同券商 / 交易所抽象成统一工作区，让 AI 不直接乱碰底层 broker，而是通过统一账户层处理。
对做美股、港股、加密、外汇、宏观交易和量化研究的人来说，这个方向强烈得看。
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🚨 终于有一个能把 AI 交易全流程真正跑通的硬核项目了！
今天这个项目叫 OpenAlice，GitHub 5.6K Star
OpenAlice 号称是「你的一人华尔街」，它把研究分析、仓位管理、下单执行、持续监控、智能退出整个交易闭环都打通了，
核心亮点：
> 支持股票、加密货币、商品、外汇、宏观等多资产类别
> 采用 Trading-as-Git 的思路，订单像写代码一样 stage → commit → push 执行，历史完整可追溯
> 内置强 Guard Pipeline + 实时风控，每一步都要过安全检查
> 支持多 Broker 统一管理（UTA），不用来回切换平台
> 可自调度自动化运行（写个配置文件就能 24/7 自己跑）
> 支持 Claude Code、Codex 等 Agent CLI
它最吸引人的地方有三个：
1、跨资产：股票、加密、商品、外汇、宏观都能放进同一个研究和交易框架里。
2、全生命周期：不只看入场信号，还覆盖研究、仓位大小、持仓监控、风险管理和退出决策
3、全生命周期：不只看入场信号，还覆盖研究、仓位大小、持仓监控、风险管理和退出决策
它还支持 Unified Trading Account，把 CCXT、Alpaca、Interactive Brokers 这类不同券商 / 交易所抽象成统一工作区，让 AI 不直接乱碰底层 broker，而是通过统一账户层处理。
对做美股、港股、加密、外汇、宏观交易和量化研究的人来说，这个方向强烈得看。
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🚨 卧槽！终于有一个把量化全流程打通的开源平台了
Qbot 是一个支持完全本地部署的 AI 量化投研平台，从数据获取、策略开发、回测、模拟交易到实盘交易，形成完整闭环
Qbot核心特点：
> 支持股票、基金、期货和加密货币
> 内置大量因子和策略模型，还支持自动化因子挖掘
> 支持机器学习、深度学习和强化学习策略
> 提供 GUI 和 Web 界面，操作相对友好
> 支持邮件、飞书、微信等实时通知
> 持续更新中，功能已经比较完善
简单来说，它把量化交易中最麻烦的「数据 → 策略 → 回测 → 实盘」这一整套流程，打造成了一个相对完整的本地化平台
我是 Ace，这边平时也会整理一些 AI / Web3 / 加密市场的新工具和实测体验，不整太多术语。感兴趣的朋友可以顺手关注一下，下次见！
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🚨 卧槽！A 股、美股、港股、加密、量化研究的人有福了
清华大学重磅开源：全球首款 K 线金融大模型 Kronos 来了！现在 GitHub 已经 32K+ stars，它把 K 线当成一种市场语言
不是只看收盘价，而是把 open、high、low、close、volume、amount 这些信息，转换成模型能理解的 token，然后像语言模型学习文字一样，去学习金融市场里的价格波动、成交量变化和跨资产节奏，核心亮点：
> 45 个全球交易所数据
> 120 亿+ K 线记录预训练
> 支持价格序列预测
> 支持波动率预测
> 支持合成 K 线生成
> Zero-shot 场景表现不错
> 提供 Kronos-mini / small / base 等模型
> 适合量化研究、策略验证、市场结构分析
金融市场噪音很大，K 线也不是水晶球。真正用起来，还是要结合基本面、资金面、宏观、成交结构和风控。
但对于做 A 股、美股、港股、加密、量化策略的人来说，Kronos 这个方向强烈建议收藏
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🚨 中国人到底还能不能买美股？这份指南把规则讲透了
最近有些新手、老手都在问我：
中国人现在还能不能买美股？怎么开户？怎么入金？怎么报税？券商怎么选？资金以后怎么回来？
刚好看到一个 GitHub 项目：chinese-buy-us-stock-guide，现在 5.3K stars。
它不是教你冲哪只股票，也不是券商开户链接合集，而是把中国大陆投资者买美股这件事，从规则层面拆得很细：
开户、税务、合规、券商选择、银行入金、加密入金、出金、美国税号、政策变化，基本都讲到了
想系统搭建美股投资基建、把规则彻底搞懂？这个开源指南值得收藏(视频介绍的更详细)
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🚨 卧槽！白毛股神 Serenity @aleabitoreddit 的研究方法，被做成了开源 Skill
Serenity 在 A 股和美股圈子里以供应链深度研究着称，很多人都把她当成「白毛股神」级别的存在。
她最强的地方在于：不追热点，而是把一个赛道拆解成供应链各环节，找到真正的瓶颈和稀缺环节，再去匹配公司和证据。
现在有人把她的这套研究框架，做成了一个可直接用的 serenity-skill，这个 Skill 能做什么：
> 把一个热门赛道（AI、半导体、机器人等）拆成供应链各层级
> 自动识别瓶颈环节（供应商少、验证周期长、扩产难等）
> 要求 AI 用公告、财报、订单、专利等证据来验证，而不是空谈逻辑
> 输出带优先级排序的股票/基金列表 + 风险提示
简单来说，它把 Serenity 那种「先找瓶颈、再找证据」的硬核研究方法，变成了 AI 可以直接调用的结构化流程。
对做 A 股、美股、港股量化或者主题投资的人来说，这个 Skill 可以作为研究辅助工具，帮你把模糊的赛道 hype，变成更有逻辑和证据支撑的个股筛选，所以建议保存
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🚨 卧槽！AI 自己写策略、自己回测、自己优化参数的量化平台来了
QuantDinger 现在 GitHub 8.8K stars
定位很直接：一个 self-hosted、local-first 的 AI 量化交易平台
它把「策略研究 → 回测验证 → 实盘执行」这个流程，用 AI 的方式串联了起来，核心亮点：
> 支持 crypto、股票、外汇等市场
> 支持 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Grok 等多 LLM 研究
> 支持 Python-native 策略开发
> 支持确定性回测、手续费、滑点、逐笔交易分析
> 支持 IBKR、MT5、Alpaca、10+ crypto venues
> 自托管，API keys 和交易凭证留在自己环境里
> Agent 默认 paper-only，实盘需要显式解锁和权限配置
> 每次 Agent 调用都有 audit log
对于玩 A 股、美股、港股、加密和外汇的人来说，它的价值不是预测明天涨跌，而是把交易想法变成一套可验证的策略流程，强烈保存看看
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🚨 做 A 股、美股、港股量化交易，单纯盯 K 线和财报已经是不够了
各大媒体新闻发出来通常是滞后的，真正值得看的，是新闻发生前那些已经开始异常的信号
WorldMonitor 现在 60K+ stars，它把 400+ 个信息源（军事、能源、供应链、气候、基础设施等）聚合在一起，并用本地 AI 进行交叉验证和风险评分，而不是简单堆新闻
而是把世界上正在发生的各种原始信号放到一起：
哪里有冲突升级，哪里有航班异常，哪里有能源波动，哪里有基础设施风险，哪里新闻突然密集出现
核心能力：
> 双地图引擎（3D 地球 + 平面地图），支持大量数据图层
> 国家风险指数（Instability Index），对重点国家进行多维度压力评分
> 金融雷达，覆盖全球主要交易所、大宗商品和加密货币
> 跨领域信号关联（比如军事行动 + 能源价格变化）
> 完全本地运行，数据不上传，隐私性较好
做宏观、加密市场、地缘政治、OSINT、风险监控的人，一定要保存看看，强烈建议
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🚨 做 A 股、美股、港股量化交易，单纯盯 K 线和财报已经是不够了
各大媒体新闻发出来通常是滞后的，真正值得看的，是新闻发生前那些已经开始异常的信号
WorldMonitor 现在 60K+ stars，它把 400+ 个信息源（军事、能源、供应链、气候、基础设施等）聚合在一起，并用本地 AI 进行交叉验证和风险评分，而不是简单堆新闻
而是把世界上正在发生的各种原始信号放到一起：
哪里有冲突升级，哪里有航班异常，哪里有能源波动，哪里有基础设施风险，哪里新闻突然密集出现
核心能力：
> 双地图引擎（3D 地球 + 平面地图），支持大量数据图层
> 国家风险指数（Instability Index），对重点国家进行多维度压力评分
> 金融雷达，覆盖全球主要交易所、大宗商品和加密货币
> 跨领域信号关联（比如军事行动 + 能源价格变化）
> 完全本地运行，数据不上传，隐私性较好
做宏观、加密市场、地缘政治、OSINT、风险监控的人，一定要保存看看，强烈建议
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🚨 终于有人把“金融数据 + AI Agent”这件事打通了
OpenBB 目前 GitHub 上已有 近 7 万 star，是一个开源的金融数据与研究平台，被很多人称为「开源版 Bloomberg Terminal」
以前做金融研究，最烦的不是不会分析，而是数据太散：一个终端看行情，一个表格存模型，一个网站翻 SEC 文件，一个工具跑图表，最后还要复制给 AI 总结。
现在它把过去只有机构才能轻松获取的专业数据，整合成了人人可用的工具，核心亮点：
> 覆盖股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益等多个市场
> 包含财务数据、高管信息、股东结构、地区分布等细粒度信息
> 支持 AI 集成，一条指令就能让 AI 调取数据并生成深度研报
> 数据可自部署，保护隐私和数据安全
只输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了
做股票研究、量化分析、基金投研、AI 金融 Agent 的，强烈建议保存看看
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🚨 卧槽！终于有开源项目把量化交易全流程打通了
QuantConnect Lean 目前 GitHub 上已有 20k+ star，是一个成熟的开源算法交易引擎。
它把数据接入、策略开发、回测、模拟盘和实盘执行全部整合在一起，形成了一套完整的量化闭环，而不是只做其中某一块，核心能力：
> 支持股票、加密货币、外汇、期权、期货等多个资产
> 高性能事件驱动回测引擎，可精准模拟滑点、交易成本和市场冲击
> 支持 Python 和 C# 编写策略
> 可直接对接多家券商和数据源，实现从回测到实盘的一条龙
> 内置丰富的绩效分析和可视化工具
它真正有用的地方，是把量化交易最麻烦的工程底座标准化：你负责策略逻辑，它负责回测、撮合、组合、交易执行这些脏活。
做股票、期货、期权、加密货币量化研究，或者想让 AI Agent 写策略、回测策略的人，建议保存看看
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🚨 卧槽！终于有开源项目把量化交易全流程打通了
QuantConnect Lean 目前 GitHub 上已有 20k+ star，是一个成熟的开源算法交易引擎。
它把数据接入、策略开发、回测、模拟盘和实盘执行全部整合在一起，形成了一套完整的量化闭环，而不是只做其中某一块，核心能力：
> 支持股票、加密货币、外汇、期权、期货等多个资产
> 高性能事件驱动回测引擎，可精准模拟滑点、交易成本和市场冲击
> 支持 Python 和 C# 编写策略
> 可直接对接多家券商和数据源，实现从回测到实盘的一条龙
> 内置丰富的绩效分析和可视化工具
它真正有用的地方，是把量化交易最麻烦的工程底座标准化：你负责策略逻辑，它负责回测、撮合、组合、交易执行这些脏活。
做股票、期货、期权、加密货币量化研究，或者想让 AI Agent 写策略、回测策略的人，建议保存看看
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🚨 卧槽！顶级交易员从零演示用 Claude 搭建交易工具
一位加拿大华裔美女的顶级交易员花了 23 分钟，从零演示如何用Claude AI @claudeai 搭建交易工具。
她现场给AI下指令，实时生成预市场扫描器、回测脚本和策略代码。
是免费教程，全程手把手教你，配有中文和英文字幕。
保存它吧，你会感谢我的
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我去！国外已经刷屏了，国内好像还没啥人聊🔥
PewDiePie @pewdiepie 搞了个本地版 ChatGPT / Claude：Odysseus。
GitHub 5 月 31 日晚上才建，短短 2 天现在已经冲到 2 万星左右，涨得非常猛。
Odysseus 是什么？
本地 / 自托管 AI 工作空间——运行在你自己的电脑或服务器上，也可以按需接 API。无云端强依赖、无账号绑定、无遥测追踪，数据尽量留在自己手里。
包含 Agent——不是只能聊天的那种，而是能执行真实任务的代理，比如网页浏览、文件编辑、文档处理、研究报告、邮件分类 / 自动回复等等。
功能——聊天界面、记忆、Deep Research、图像生成 / 编辑、MCP 支持、图库、资料库、文件工具、Shell、Web 工具等等。基本就是把他自己定制的“ChatOS”，慢慢做成了一个完整的 AI 生产力套件。
他之所以构建它，是因为他厌倦了不稳定的自托管设置以及将数据交给大科技公司。
项目地址：
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🚨 一个工具就能把小红书、抖音、快手、B站、微博、贴吧、知乎的内容全爬下来
目前 GitHub 上已经有 5.2 万+ star，非常火爆
做内容分析的人，这个开源项目基本绕不开的
它最大的优势是不用搞复杂的 JS 逆向，而是通过浏览器登录态直接获取签名，门槛比传统爬虫低非常多
之前这些让人头疼的数据，现在终于有统一答案了！MediaCrawler 核心亮点：
> 支持小红书 / 抖音 / 快手 / B站 / 微博 / 贴吧 / 知乎
> 支持笔记、视频、帖子、问答、评论等公开信息抓取
> 支持关键词搜索和指定 ID 采集
> 基于 Playwright 模拟真实浏览器环境
> 支持登录态缓存、代理配置、数据落库
> 适合做内容选题、舆情分析、竞品研究、AI 数据采集
现在很多人博主也在用它爬数据，数据这件事，终于要变简单了！
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🚨 卧槽！终于有人把 A 股 + 美港股的免费数据源彻底打通了！
一个作者两个硬核开源项目，把原本散落在各个平台的原始数据，整合成了 AI 能直接调用的数据层。
从此不用再自己对接各种接口、处理反爬、或者花几万块买专业数据了。
A 股版：a-stock-data
覆盖实时行情、资金流、股东户数、龙虎榜、全量公告、研报 PDF 下载、概念板块、北向资金、融资融券、大宗交易、解禁等。
> 7 层架构
> 28 个端点
> 13 个数据源
> 零第三方 data wrapper 依赖
美港股版：global-stock-data
覆盖美股期权链、SEC EDGAR 结构化 XBRL、503 个 GAAP 指标、纯 Python 技术指标计算、资金流、财报三表、全市场列表等。
> 8 层架构
> 18 个端点
> 5 个数据源
> 仅依赖 requests
这两个项目最大的价值，不是又多了几个股票接口。
而是直接封装成 Skill，可以让 Claude、GPT、Cursor、Codex 这类 AI Agent 直接调用，瞬间变成你的量化数据助手
做 A 股 / 美股 / 港股复盘、AI 投研、自动化报告、量化分析的人，建议保存看看。
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🚨 卧槽！终于有人把 A 股 + 美港股的免费数据源彻底打通了！
一个作者两个硬核开源项目，把原本散落在各个平台的原始数据，整合成了 AI 能直接调用的数据层。
从此不用再自己对接各种接口、处理反爬、或者花几万块买专业数据了。
A 股版：a-stock-data
覆盖实时行情、资金流、股东户数、龙虎榜、全量公告、研报 PDF 下载、概念板块、北向资金、融资融券、大宗交易、解禁等。
> 7 层架构
> 28 个端点
> 13 个数据源
> 零第三方 data wrapper 依赖
美港股版：global-stock-data
覆盖美股期权链、SEC EDGAR 结构化 XBRL、503 个 GAAP 指标、纯 Python 技术指标计算、资金流、财报三表、全市场列表等。
> 8 层架构
> 18 个端点
> 5 个数据源
> 仅依赖 requests
这两个项目最大的价值，不是又多了几个股票接口。
而是直接封装成 Skill，可以让 Claude、GPT、Cursor、Codex 这类 AI Agent 直接调用，瞬间变成你的量化数据助手
做 A 股 / 美股 / 港股复盘、AI 投研、自动化报告、量化分析的人，建议保存看看。
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🚨 散户的 AI 投研团队，开始有点像样了
最近试了很多 AI 金融产品后，我越来越觉得： 大厂卷功能，小产品卷体验，昨天看到这个 AI @Antseer_ai，我觉得很有研究，昨天体验了今天分享一下，而且还是免费的
现在散户最缺的可能不是信息，而是一个能分工干活的投研团队
Antseer 做的就是这个方向：把宏观、量化、链上、风控、情绪、鲸鱼信号这些金融角色，拆成一个个可以调用的 AI Skill / Agent
核心亮点：
> 股票 / 加密资产多维评分
> DEX 代币做市阶段识别
> Bitfinex 鲸鱼反向信号监控
> 链上、CeFi、TradFi、宏观数据接入
> Web / MCP / CLI 都能用
> Skill 会根据真实市场信号和用户反馈持续迭代
我觉得它最有意思的点是：以前机构投研靠团队分工。
宏观看宏观，量化跑模型，风控盯风险，链上分析师看资金流。
Antseer 想补的就是这块：不是给你一个万能答案，而是让不同 Skill 各自负责一块判断。
比如世界杯预测场景，把 Polymarket 链接丢进去后，它可以自动聚合盘口数据，计算 fair probability，再和市场定价做对比，找出可能的错价机会。
这类工具不能当成喊单机
真正有价值的是：把原本散在各处的数据、逻辑和判断流程，压进一套可调用的金融 Agent 工作流里
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🚨 想让 66 位投资大佬一起帮你看盘？还不知道？
热门开源项目 UZI-Skill（游资技能库） —— 打破 A股/港股/美股壁垒的 AI 投研引擎
输入股票代码，Claude 秒变你的私人量化分析师，输出 Bloomberg 风格结构化报告。核心亮点：
> 66位大佬辩论室模式：模拟巴菲特、索罗斯等 9 大流派 + Serenity @aleabitoreddit 白毛女神等 66 位 AI 评审员，三轮互审，最终用红绿灯给出【安全 / 观望 / 看多】评级
> 内置 22 维免费数据源 + 180 条量化规则 + 17 种机构分析方法
> 支持多档深度（Lite 30秒 / Medium 5-8分钟 / Deep 15-20分钟）
> 完美适配 Claude、Hermes、Gemini 等主流模型，模块化技能自由组合
完全免费数据源（东方财富、akshare、yfinance 等），无需 API Key。
无论是散户日常看盘、团队复盘，还是量化研究，都能直接用
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有个开发者被 AI Agent 气到了：一个 5 行代码能解决的小问题，它硬是写了 500 行，还顺手加了一堆抽象和依赖。
于是他做了 Ponytail，一个专门让 AI 少写废代码的工具。它的设定很有梗：像团队里那个话不多、但一眼能看穿问题的老工程师。你给他 50 行代码，他看完直接用 1 行替掉。
效果夸张：代码量减少 80–94%，成本降低 47–77%，速度提升 3–6 倍。
支持 Claude Code、Codex、Copilot CLI、OpenCode、Gemini CLI 等工具。
Ponytail 会在 Agent 写代码前先问一句：这东西真的需要写吗？标准库能不能解决？项目里有没有现成实现？一行能不能搞定？实在不行，才让它写最少的代码。
安装超简单：Claude Code 用户直接：
/plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail
然后 /plugin install ponytail@ponytail
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A dev got so frustrated watching his AI agent write 500 lines for a 5-line problem that he built a fix.
He called it Ponytail. Named after the guy every team has - long ponytail, oval glasses, been there longer than the version control. You show him fifty lines; he looks at them, says nothing, and replaces them with one.
Now your agent does the same. Before writing anything, it looks for a reason not to.
80-94% less code. 47-77% cheaper. 3-6x faster.
The best code is the code you never wrote.
GitHub Repo:
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🚨 谷歌悄无声息地扔出预测未来的AI核武器！
TimesFM：扔一段历史数据，几秒钟就能预测未来！ 销售预测、股价走势、网站流量、能源负荷、加密货币波动……
现在 24K+ stars，安装超简单（一行命令搞定）：
pip install timesfm[torch]
这些让人头疼的数字，现在终于有统一答案了！TimesFM 核心亮点：
> 在 1000 亿 真实世界时间序列数据上训练
> 零样本直接预测，完全不用微调或再训练
> 几秒出结果，还自带置信区间
> 100% 本地运行 + 100% 开源，普通电脑就能跑
> 完全免费！ 以前熬夜调 ARIMA、Prophet、Excel，现在一行代码搞定。
Google @GoogleAI 自己已经在 BigQuery 和 Sheets 里大规模使用。预测这件事，终于要变简单了！
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生化危机女主 Milla Jovovich @MillaJovovich 在 GitHub 开源了一套 AI 记忆宫殿，星标已经冲到 56K+。
MemPalace 做的不是普通聊天记录搜索，而是把 AI 的长期记忆从“摘要缓存”，改成一个可以翻阅的档案空间。
它的思路挺反直觉：
不急着让模型帮你总结。
而是先把对话原文完整存下来，
再用检索和分层结构，把几个月前的灵感、某段代码里的小 bug、某次聊天里的细节重新找出来。
它主打几个点：
→ 完全本地运行
→ MIT 开源
→ 不需要 API Key
→ 支持 Claude Code、ChatGPT、Slack exports
→ 用 ChromaDB 做语义检索
→ 声称 LongMemEval Raw 达到 96.6%
→ 19 个 MCP tools
有意思的是，它也有争议。
独立分析认为，MemPalace 真正强的地方不一定是“宫殿隐喻”本身，而是它选择了 verbatim-first：先完整保存原文，再让检索系统去找。
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一位加拿大美女顶级交易员花了31分钟，从零演示如何用Claude AI搭建交易工具。
她现场给AI下指令，实时生成预市场扫描器、回测脚本和策略代码。
免费教程，全程手把手教你，配有中文和英文字幕。
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我去！国外已经刷屏了，国内好像还没啥人聊🔥
PewDiePie @pewdiepie 搞了个本地版 ChatGPT / Claude：Odysseus。
GitHub 5 月 31 日晚上才建，短短 2 天现在已经冲到 2 万星左右，涨得非常猛。
Odysseus 是什么？
本地 / 自托管 AI 工作空间——运行在你自己的电脑或服务器上，也可以按需接 API。无云端强依赖、无账号绑定、无遥测追踪，数据尽量留在自己手里。
包含 Agent——不是只能聊天的那种，而是能执行真实任务的代理，比如网页浏览、文件编辑、文档处理、研究报告、邮件分类 / 自动回复等等。
功能——聊天界面、记忆、Deep Research、图像生成 / 编辑、MCP 支持、图库、资料库、文件工具、Shell、Web 工具等等。基本就是把他自己定制的“ChatOS”，慢慢做成了一个完整的 AI 生产力套件。
他之所以构建它，是因为他厌倦了不稳定的自托管设置以及将数据交给大科技公司。
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生化危机女主 Milla Jovovich @MillaJovovich 在 GitHub 开源了一套 AI 记忆宫殿，星标已经冲到 56K+。
MemPalace 做的不是普通聊天记录搜索，而是把 AI 的长期记忆从“摘要缓存”，改成一个可以翻阅的档案空间。
它的思路挺反直觉：
不急着让模型帮你总结。
而是先把对话原文完整存下来，
再用检索和分层结构，把几个月前的灵感、某段代码里的小 bug、某次聊天里的细节重新找出来。
它主打几个点：
→ 完全本地运行
→ MIT 开源
→ 不需要 API Key
→ 支持 Claude Code、ChatGPT、Slack exports
→ 用 ChromaDB 做语义检索
→ 声称 LongMemEval Raw 达到 96.6%
→ 19 个 MCP tools
有意思的是，它也有争议。
独立分析认为，MemPalace 真正强的地方不一定是“宫殿隐喻”本身，而是它选择了 verbatim-first：先完整保存原文，再让检索系统去找。
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PewDiePie @pewdiepie 搞了个本地版 ChatGPT / Claude：Odysseus。
GitHub 5 月 31 日晚上才建，短短 2 天现在已经冲到 2 万星左右，涨得非常猛。
Odysseus 是什么？
本地 / 自托管 AI 工作空间——运行在你自己的电脑或服务器上，也可以按需接 API。无云端强依赖、无账号绑定、无遥测追踪，数据尽量留在自己手里。
包含 Agent——不是只能聊天的那种，而是能执行真实任务的代理，比如网页浏览、文件编辑、文档处理、研究报告、邮件分类 / 自动回复等等。
功能——聊天界面、记忆、Deep Research、图像生成 / 编辑、MCP 支持、图库、资料库、文件工具、Shell、Web 工具等等。基本就是把他自己定制的“ChatOS”，慢慢做成了一个完整的 AI 生产力套件。
他之所以构建它，是因为他厌倦了不稳定的自托管设置以及将数据交给大科技公司。
项目地址：
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