你是不是也這樣：刷到一個不錯的AI工具，隨手點(diǎn)個收藏，或者丟進(jìn)書簽欄，又或者給自己發(fā)條消息說"回頭再看"。然后，就沒有然后了。等真正要用的時候，死活想不起來在哪存過。

幾個月前，開發(fā)者Ali Ammari被這件事搞煩了。AI生態(tài)爆發(fā)得太快，寫作、編程、圖像生成、自動化、視頻、音頻、數(shù)據(jù)分析、智能體……每個領(lǐng)域都在冒新工具。好東西層出不窮，但發(fā)現(xiàn)工具本身倒成了問題——它們太容易沉底了。

他開始動手整理。不是隨便堆個鏈接列表，那種東西網(wǎng)上已經(jīng)夠多了。他想要的是：有人能直接說"我需要做某類事的AI工具"，然后立刻找到對應(yīng)的分類。這個思路最后變成了Awesome AI Tools，一個托管在GitHub上的精選倉庫。

倉庫地址：https://github.com/aliammari1/awesome-ai-tools

目前這里收錄了100多個工具，按實(shí)際用途分成十幾類：生產(chǎn)力、創(chuàng)意、設(shè)計(jì)、代碼生成、AI搜索、大語言模型、智能體、自動化、MLOps，還有學(xué)習(xí)資源。目標(biāo)不是保證每個工具都完美，而是給你一個靠譜的起點(diǎn)——在AI這種高速迭代的領(lǐng)域，最難的往往不是學(xué)會用工具，而是先找到值得試的那個。

Ali在說明里寫得很直白：AI能生成答案、摘要和推薦，但人工策展仍然重要。人們不缺信息，缺的是更好的結(jié)構(gòu)。搜索結(jié)果能給你一堆工具，目錄能給你幾百個產(chǎn)品，但一份精心整理的列表能幫你理解整個地形。

這也是他選擇"awesome list"格式的原因。簡單、開放、可讀性強(qiáng)、容易貢獻(xiàn)。不用注冊賬號，不用裝任何東西，打開倉庫直接瀏覽。

不同角色的人能在這里找到不同的東西。開發(fā)者可以看AI編程助手、LLM框架、自動化工具、API、智能體框架和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺；創(chuàng)作者能翻寫作、設(shè)計(jì)、圖像生成、視頻剪輯、音頻和內(nèi)容創(chuàng)作工具；學(xué)生和研究者有AI搜索、摘要工具、學(xué)習(xí)平臺和研究助手；創(chuàng)始人或企業(yè)主則能找營銷、銷售、客服、分析、電商和工作流自動化的方案。

Ali特意強(qiáng)調(diào)，這份列表要同時對技術(shù)背景和非技術(shù)背景的人有用。不是每個接觸AI的人都要從零搭模型，很多人只是想讓自己的工作流順一點(diǎn)。

這個倉庫現(xiàn)在完全開源，接受社區(qū)貢獻(xiàn)。如果你也受夠了"收藏即遺忘"，或許可以把它當(dāng)成一個起點(diǎn)。