G-Star 开源摘星计划，简称 G-Star 计划，是 AtomGit 平台推出的针对开源项目成长全流程的扶持计划，我们为每一个申请加入 G-Star 计划的开源项目提供资源对接与运营支持：包括代码托管、品牌市场推广、社区化运营等。参与 G-Star 计划，开源项目不仅能获得广泛曝光，更能在平台的精心培育下，快速成长为行业新星。
📮申请入口：https://atomgit.com/g-star/apply
RapidOCR
项目地址：https://atomgit.com/RapidAI/RapidOCR
项目介绍：基于 ONNXRuntime、OpenVINO、PaddlePaddle 及 PyTorch 的多平台多语言 OCR 工具包
项目亮点：
全平台引擎支持：一站式整合 ONNXRuntime、OpenVINO、PaddlePaddle 及 PyTorch 推理引擎。
开箱即用：提供丰富的多语言模型与前后处理工具链，大幅降低 OCR 集成与部署门槛。
Open-AutoGLM
项目地址：https://atomgit.com/zai-org/Open-AutoGLM
项目介绍：Phone Agent 是一个基于 AutoGLM 构建的手机端智能助理框架，它能够以多模态方式理解手机屏幕内容，并通过自动化操作帮助用户完成任务。系统通过 ADB(Android Debug Bridge)来控制设备，以视觉语言模型进行屏幕感知，再结合智能规划能力生成并执行操作流程。
项目亮点：
端到端手机自动化：融合视觉语言理解与 ADB 控制，能“看懂”屏幕并自动执行复杂操作链。
即装即用的中文生态：已针对微信、淘宝、抖音等 50 余款主流应用优化，支持 Wi-Fi 远程调试，安全可控。
V3 Admin Vite
项目地址：https://atomgit.com/un-pany/v3-admin-vite
项目介绍：V3 Admin Vite：是一个精心制作的后台管理系统模板，基于 Vue3、Vite、TypeScript、Element Plus 等主流技术，并且具备良好的 AI Vibe Coding 体验！
项目亮点：
前沿技术栈：基于 Vue3、Vite、TypeScript、Element Plus 构建，提供现代化、高性能的开发体验。
AI 友好的开发流：项目设计充分考虑 AI Vibe Coding，助力开发者高效生成和管理后台界面。
Hello-Agents
项目地址：https://atomgit.com/datawhalechina/hello-agents
项目介绍：Hello-Agents 是 Datawhale 社区的系统性智能体学习教程。本教程旨在带领大家深入理解并构建真正的 AI Native Agent。教程将带领你穿透框架表象，从智能体的核心原理出发，深入其核心架构，理解其经典范式，并最终亲手构建起属于自己的多智能体应用。
项目亮点：
系统性学习路径：从智能体核心原理到多智能体应用构建，提供结构完整、由浅入深的教程。
理论与实践结合：不仅讲解架构与范式，更引导你亲手实现，真正掌握 AI Native Agent 开发精髓。
LazyLLM
项目地址：https://atomgit.com/LazyAGI/LazyLLM
项目介绍：LazyLLM 是一款低代码构建多 Agent 大模型应用的开发工具，协助开发者用极低的成本构建复杂的 AI 应用，并可以持续的迭代优化效果。
项目亮点：
简化全流程部署：从 POC 测试到生产发布，提供轻量网关整合与一键镜像封装能力
全域环境无缝迁移：无需修改代码，即可在本地开发机、Slurm 集群、公有云等多种 IaaS 平台间无缝迁移和部署。
统一技术栈体验：统一模型/框架/数据库的使用体验，支持无感切换技术选型
智能化的模型优化：自动匹配最优框架与模型切分策略，降低算法迭代工程门槛
banana slides
项目地址：https://atomgit.com/Anionex/banana-slides
项目介绍：banana-slides 是一款基于 nano banana pro 模型的原生 PPT 生成应用，能够在几分钟内创作美观专业的演示文稿，降低 PPT 制作门槛，迈向真正的“Vibe PPT”。
项目亮点：
灵活多样的创作路径：支持从一个想法、一份大纲或一段页面描述三种方式开始创作，并能用自然语言（Vibe）口头调整内容，适应不同思维习惯。
强大的多格式素材解析能力：上传 PDF/Docx/MD/Txt 等文件，能自动解析文本、提取关键信息与图表，并支持上传参考图来定制 PPT 风格。
“Vibe”式自然语言交互编辑：无需复杂菜单按钮，直接通过口头指令即可完成局部重绘或整页优化，实现高清、风格统一的页面。
开箱即用的格式：一键导出为标准 PPTX 或 PDF 格式，默认采用 16:9 演示比例可直接用于演示
📣 欢迎体验 & 贡献
欢迎前往 AtomGit 体验、参与开源项目贡献，和开源项目一起成长！
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快来申请 G-Star 计划：https://atomgit.com/g-star/apply
