GitHub今日热榜 | 2026-08-13：AI 图表 Skill 空降榜首

昨日对比速览

今天7 个新面孔冲进来，7 个昨日项目离场，只剩 agency-agents、orca、semantica 三个老面孔守住阵脚。
离场的清一色是昨天那批 Agent Skills 和教育类项目，anthropics/skills、addyosmani/agent-skills、DeepTutor 集体掉线，Skill 品类的热度在快速降温。
补位进来的多是 Agent 基础设施——NVIDIA 的 LLM 路由、14MB 端侧小模型，还有空降榜首的图表生成 Skill。

1. cathrynlavery/diagram-design

HTML·10,384 Star·未标注

这是一个让 Claude Code、Codex、Pi 生成"编辑级"图表的 Agent Skill。作者的核心抱怨是每次让 AI 画架构图、流程图，得到的都是千篇一律的圆角框，和网站风格完全不搭，最后要么回 Figma 手动调半小时，要么干脆放弃画图。
它内置 27 种视觉图表类型，60 秒读一遍你的网站就能提取品牌色和字体，还能把 draw.io 和 Mermaid 的旧图导入重绘成统一风格。

项目地址：https://github.com/cathrynlavery/diagram-design

2. msitarzewski/agency-agents

Shell·144,562 Star·MIT

一个完整的 AI 数字代理机构，270 多个专业 Agent 覆盖 16 个部门，从前端到小红书、知乎、B站营销都有人（Agent）可用。
今天日增 Star 从 958 翻到 1,873，接近翻倍。它的卖点是每个 Agent 都带个性和经过验证的交付流程，不是通用提示模板，还能用 convert.sh 一键生成 16 种 AI 编码工具的集成文件。

项目地址：https://github.com/msitarzewski/agency-agents

3. stablyai/orca

TypeScript·43,875 Star·MIT

从昨天第 10 名跳到现在第 3 名，是今天跳动最大的项目。它是一个并行运行多个编码 Agent 的编排器，每个 Agent 在独立 git worktree 里干活，一个界面统一跟踪。
Parallel Worktrees 能把一个 prompt 扇出到五个 Agent 对比择优，还支持手机远程指挥、SSH 远程 worktree，中文文档也齐全。

项目地址：https://github.com/stablyai/orca

4. paperclipai/paperclip

TypeScript·77,730 Star·MIT

管理工作中 AI Agent 的开源编排平台。它把"雇 AI Agent 当员工"这件事做成了一套组织系统：组织结构图、月度预算、心跳监控、多公司数据隔离、不可变审计日志。
定位很直白——“如果 OpenClaw 是员工，Paperclip 就是公司”。Agent 超预算会自动停，权限越界会被治理层拦下。

项目地址：https://github.com/paperclipai/paperclip

5. hugohe3/ppt-master

Python·45,566 Star·MIT

AI 把文档或主题直接变成真正的原生 PowerPoint，形状、图表、表格、转场、动画、旁白都是可编辑的原生对象，而不是压平成一张图。
作者是金融从业者，受够了 AI 生成的 PPT 没法改。项目走 SVG 中间格式转原生 DrawingML，中文文档齐全，还有在线 Demo，近期刚发 v4.5.0。

项目地址：https://github.com/hugohe3/ppt-master

6. NVIDIA-NeMo/Switchyard

Rust·820 Star·Apache-2.0

NVIDIA 出品的 LLM 流量 Rust 代理，跨提供商路由请求，在 OpenAI 和 Anthropic API 之间互译，顺带记录 Prometheus 运维指标。
它解决的痛点是编码 Agent 被绑死在某个模型 API 上——有了它，Claude Code、Codex 这类客户端可以指向 vLLM、NIM、Ollama 或任意 OpenAI 兼容端点。注意它目前是 pre-alpha，README 明确说 v1.0 前 API 会大改，不建议上生产。

项目地址：https://github.com/NVIDIA-NeMo/Switchyard

7. cactus-compute/needle

Python·4,221 Star·未标注

一个 14MB 的 45M 参数基础模型，约 28MB 内存就能跑完整会话，目标是把工具调用塞进手机、可穿戴、智能家居和机器人。
它的三个设计点很有意思：字节级语法约束保证输出的 JSON 永远合法、置信度门控让不确定时"升级处理"而非"错误执行"、256-token 滑动窗口让内存占用恒定。

项目地址：https://github.com/cactus-compute/needle

8. shiyu-coder/Kronos

Python·36,939 Star·MIT

面向金融 K 线数据的开源基础模型，用 45 多个交易所的数据训练，论文已被 AAAI 2026 接收。
它不走通用时序模型的路子，而是先用量化分词器把 OHLCV 转成离散 token，再预训练自回归 Transformer，提供 mini/small/base/large 四种规格，配在线 Demo 预测 BTC 未来 24 小时走势。

项目地址：https://github.com/shiyu-coder/Kronos

9. macro-inc/macro

Rust·1,796 Star·AGPL-3.0

团队统一工作空间，把邮件、聊天、文档、任务、Agent、通话、CRM 用 @ 链接串起来，配一套共享 AI 记忆。
它盯的痛点是工具碎片化和 CRM 数据过时——真实交易对话发生在消息里而不是 CRM 里。后端用 167 个 Rust 库支撑，文档基于 CRDT 做实时协作，许可换成了 AGPL-3.0。

项目地址：https://github.com/macro-inc/macro

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