Firebase Studio
Firebase Studio 是谷歌推出AI编程工具，用户可以一站式完成全栈应用的构建、修改和部署。Firebase Studio整合 Project IDX 和 Firebase 的专用 AI Agent，提供从后端到前端、移动应用等全方位的开发支持。
排序
豆包MarsCode
豆包MarsCode是字节跳动推出的一个免费AI编程工具，既提供一个AI驱动的云端集成开发环境（IDE），也支持作为VS Code和JetBrains的智能编程扩展（Extension）使用。
MCP Market
MCP Market是一个围绕 Model Context Protocol（MCP）构建的市场平台，旨在为开发者和用户提供一个标准化、轻量化的工具和服务集成环境，帮助开发者和企业构建、共享和使用各种智能代理（AI Agent）和服务。MCP Market核心功能是通过统一的接口连接 AI 模型与外部工具及数据源，从而简化 AI 应用的开发和使用。
Devv
Devv 是 AI 编程的下一次进化：原生编程智能体，助力独立开发者和小团队快速构建全栈 AI 产品。受 70 万+开发者信赖，获千万级融资支持。本周末开始你的第一个 AI 产品。
Hitem3D
Hitem3D聚焦面向人工智能创作与应用的在线工具，适合创作者、开发者和需要提升效率的用户使用。，官网域名为hitem3d.ai。适合需要相关工具与资源的个人用户、创作者或团队使用，可从官网了解最新功能、使用方式和服务条款。
Replit Ghostwrite
Replit Ghostwrite聚焦面向人工智能创作与应用的在线工具，适合创作者、开发者和需要提升效率的用户使用。，官网域名为replit.com。，涉及AI 编程开发、智能编程适合需要相关工具与资源的个人用户、创作者或团队使用，可从官网了解最新功能、使用方式和服务条款。
MoClaw
MoClaw是一款基于云端的个人AI智能体（AI Agent）平台，可以帮助用户无代码、全自动执行各类日常重复性任务。MoClaw无需本地安装，通过浏览器即可在线使用，用户只需通过对话下达指令，AI即可自动理解需求、拆解流程、调用工具、完成执行。MoClaw可以在云端7x24小时自动运行，不受电脑开关机影响，支持定时、循环、触发式任务，执行结果结果以CSV、Excel、Markdown等格式输出，或者同步至飞书、邮箱等工具。
UniScribe
Free audio to text converter powered by AI. Also turns video to text in seconds. Supports 63 languages, export to TXT, SRT, Word, PDF, CSV & VTT.
Gumloop
Gumloop是AI零代码工作流平台，通过简单的拖放界面使用户能够创建和部署 AI 驱动的工作流自动化，无需编写代码。核心优势在于易用性和强大的 AI 功能，适合非技术用户快速上手，设计和实施复杂的自动化流程。
CopilotKit
CopilotKit聚焦面向人工智能创作与应用的在线工具，适合创作者、开发者和需要提升效率的用户使用。，官网域名为github.com。，涉及AI开源项目、AI编程适合需要相关工具与资源的个人用户、创作者或团队使用，可从官网了解最新功能、使用方式和服务条款。
Skillhub – 跨IDE管理AI技能
SkillHub 是专为开发者打造的 AI Skills 跨设备管理工具。通过命令行高效管理 Claude、Trae、OpenCode 等多 IDE 的 AI 技能配置，云端同步实现多设备无缝切换。一键批量更新所有 Skills，支持项目智能识别开箱即用。让 AI 辅助编程更高效。
Pencil
pen.dev fundamentally increases your engineering speed by bringing designing directly into your preferred IDE.
Framer AI
Framer原是一个多合一的网页和移动端原型设计工具，后转型为无代码的网站设计和发布平台，可以帮助用户快速上线高颜值的网站页面。Framer最新推出AI功能，用户只需输入文本描述，便可以自动设计、排版、生成和上线网站。
AI Code Reviewer
AI Code Reviewer聚焦面向人工智能创作与应用的在线工具，适合创作者、开发者和需要提升效率的用户使用。，官网域名为ai-code-reviewer.com。，涉及AI 编程开发、智能编程适合需要相关工具与资源的个人用户、创作者或团队使用，可从官网了解最新功能、使用方式和服务条款。
llama2.c
llama2.c是一个用纯 C 语言编写的 Llama 2 LLM 架构的推理引擎。 该项目允许用户在 PyTorch 中训练 Llama 2 模型，将权重保存为二进制文件，然后使用 C 文件加载和运行模型。 该项目并非用于生产环境，而是一个周末项目。 评论中讨论了优化性能、在普通 Linux 服务器上运行 LLM、减小 Llama2 模型大小以及在 Web 应用中使用 LLM 的潜力等各种话题。