搜索结果

Bank SWIFT Codes & BIC Codes Database

A comprehensive database for SWIFT and BIC code queries.

WrapFast

Create iOS apps and AI wrappers quickly with SwiftUI Boilerplate.

Devv.AI

Devv（Devv.ai）是一款面向程序员的新一代AI搜索引擎，目标是为开发人员提供一个简洁、准确、快捷、高效和高质量的编程技术问题解答工具。相信很多开发者在搜索技术难题时都遇到过这些痛点：国内无法访问谷歌进行搜索、而百度与技术相关的搜索质量不高、CSDN之类的博客广告多需要付费、Stack Overflow加载缓慢且基本都是英文。Devv便是旨在替代传统的搜索引擎和技术博客社区，专注于细分的IT

SwiftMCP

Model Context Protocol (MCP) Swift

IMCP – Apple iMessage, Reminders, Calendar, Contacts and more

A native macOS app that provides an MCP server to your iMessages, Calendar, Contacts, Reminders and more. Written in Swift.

MCPServer

API

A collection Swift projects which aim to build a MCP server for completing personal tasks

MCP Swift Example Server

Example MCP(Model Context Protocol) Server Impl

Unsplash MCP Server

a Swift implementation of hellokaton/unsplash-mcp-server, with additional features like get_photo and random_photo

MCP Template

A barebones MCP server implementation in Swift using loopwork-ai's mcp-swift-sdk.

Voice MCP Client

A iOS/MacOS Swift MCP Client using voice interacting with python MCP servers both natively

Unsplash MCP Server

a Swift implementation of hellokaton/unsplash-mcp-server, with additional features like get_photo and random_photo

Swift MCP GUI Server

MCP server that can execute commands such as keyboard input and mouse movement on macOS

Nexus-Gen

Nexus-Gen：图像理解、生成和编辑的统一模型，开源届的GPT-4o平替             待办事项 发布训练和推理代码。 发布模型检查点。 发布技术报告。 发布训练数据集。 什么是Nexus-Gen Nexus-Gen 是一个统一模型，它将 LLM 的语言推理能力与扩散模型的图像合成能力协同起来。为了对齐 LLM 和扩散模型的嵌入

CareerSwift

CareerSwift是人工智能驱动的求职助手，帮助求职者高效完成求职过程。通过AI分析简历内容提供改进建议，使简历更符合行业标准和职位要求；提供面试辅导资源，助力求职者提升面试技巧，支持智能匹配推荐适合的职位，简化申请流程；帮助用户管理求职进度，及时了解申请状态。为用户提供个性化的求职建议，确保简历通过雇主的申请人跟踪系统（ATS），提高求职成功率。 CareerSwift的主要功能

codebuddy

腾讯云自研自研的腾讯云代码助手（Tencent Cloud CodeBuddy，以下简称CodeBuddy），就是一款开发编程提效辅助工具，基于腾讯混元 + DeepSeek双轮模型驱动，构建对开发者友好，好用易用的代码助手，为开发者提供AI技术问答、Craft软件编码智能体、智能代码补全、单元测试、智能评审、代码修复等Agent智能体拓展能力，兼容MCP开放生态，并可支持团队知识库管理、自定义智

TokenSwift

TokenSwift 是北京通用人工智能研究院团队推出的超长文本生成加速框架，能在90分钟内生成10万Token的文本，相比传统自回归模型的近5小时，速度提升了3倍，生成质量无损。TokenSwift 通过多Token生成与Token重用、动态KV缓存更新以及上下文惩罚机制等技术，减少模型加载延迟、优化缓存更新时间并确保生成多样性。支持多种不同规模和架构的模型，如1.5B、7B、8B、14B的MH