GitHub 精选 | 读 PDF、跑量化、管一屋子 AI Agent
大家好,我是宇恒。
今天逛 GitHub Trending,挑了三个我自己看着就想 star 的项目——一个解决科研人天天头疼的「PDF 变数据」,一个把炒股研究变成跟 AI 聊天,还有一个专门治「我同时开了八个 AI agent 快管不过来了」。方向都不一样,挑你感兴趣的看。
一、olmOCR:把 PDF 榨成干净文本,一百万页不到 200 刀
🔗 https://github.com/allenai/olmocr
来自 Allen AI(AI2)的开源工具,用一个 7B 的 VLM(视觉语言模型)把 PDF、扫描件转成干净的纯文本 / Markdown。
为什么值得关注:
传统 OCR 一碰到多栏排版、公式、表格、手写就崩,页眉页脚还全给你混进正文里。olmOCR 直接用视觉模型硬啃这些复杂版式——公式、表格、手写都能处理,自动去掉页眉页脚,还能按人类的阅读顺序还原多栏文档。
数字也很硬:最新 v0.4.0 在自家 olmOCR-Bench(1400 篇文档、7000+ 测试用例)上拿到 82.4 分,超过 Marker(76.1)、DeepSeek-OCR(75.7)、Mistral OCR API(72.0)。成本压到每百万页不到 200 美元,跑大规模语料几乎没有心理负担。
适合谁:做 LLM 训练要清洗 PDF 语料的、需要批量把论文/年报/合同数字化的研究者和工程师。我自己搭科研流水线,这种工具是刚需。
二、Vibe-Trading:跟 AI 聊两句,就把回测跑了
🔗 https://github.com/HKUDS/Vibe-Trading
港大数据智能实验室(HKUDS)出品,把「炒股研究」做成了一个对话式工作台——你用大白话问一个金融问题,它帮你出分析、生成策略、直接跑回测。
为什么值得关注:
它最狠的是把一堆散乱的活儿全打包进一个对话流里:多智能体「swarm」分工做投研、量化、风控、加密货币;数据覆盖 A 股、港美股、加密货币、期货、外汇,还有 18 个数据源智能兜底;内置 456 个现成的量化因子(Alpha Zoo)随便筛。
还有个我觉得挺妙的功能叫 Shadow Account——它能从你的券商流水里反推出你真实的交易规则,再拿这套规则跟你的实际收益对照,帮你看清自己到底是怎么亏的(笑)。CLI、Web、API、MCP 插件四种用法都有。
适合谁:量化研究者、爱折腾的活跃交易者,以及想拿 AI agent 做金融分析的人。⚠️ 开源研究工具,别当理财顾问,真金白银前自己想清楚。
三、herdr:一个终端管住你所有的 AI 编码 agent
🔗 https://github.com/ogulcancelik/herdr
一个 Rust 写的单文件二进制,一句话说清楚它干嘛:把你所有的 coding agent 塞进一个终端里,谁卡住了、谁在干活、谁干完了,一眼看全。 作者的定位很精准——「tmux,但是为 agent 重做的一版」。
为什么值得关注:
现在大家手里同时跑好几个 AI agent 是常态,但你根本盯不过来——这个在等你确认,那个报错停了,另一个早跑完了你还不知道。herdr 给每个 agent 一个真正的终端(不是 app 模拟的那种,全屏 TUI 也能正常渲染),侧边栏自动把每个 agent 归类成 🔴 卡住 / 🟡 工作中 / 🔵 完成 / 🟢 空闲,零配置、不用装 hook。
更贴心的是:断开不掉线。后台常驻一个 server 撑着,你合上笔记本、甚至用手机 SSH 连回来,agent 都还活着。整个东西就一个约 10MB 的二进制,没有 Electron、没有账号、没有 telemetry,跨 Linux / macOS(Windows beta)。
适合谁:重度用 Claude Code / 各种 coding agent、经常并行开好几个任务的人;喜欢 tmux 那套但想要「agent 感知」的开发者。用 Claude Code 的同学,这个大概率能省你不少来回切窗口的功夫。
💡 一句话总结:olmOCR 管「读」,Vibe-Trading 管「算」,herdr 管「统筹」——一个负责把原料变数据,一个负责把想法变结论,一个负责让你一堆 AI 打工仔别乱套。挑顺眼的去 star 一下,明天见 👋
🧠 关于本栏目
最近一直在搭建自己的 AI 高效科研工作流。
让读论文、写代码、跑实验、写文章——每个环节都有一套经过验证的 SOP,持续迭代。我把这些方法都沉淀在了知识库里,核心不变:保持思考力和判断力。
如果你也在这条路上摸索,或者想看看我的科研心法,欢迎加我们微信 yogurt_6688(备注来意),一起交流,一起进步。
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