今天 Github 上发现了一些有趣的项目，涵盖了 AI 应用、开发工具、前端 UI 增强等领域。

• placeholder-compose: 一个 Jetpack Compose 和 KMP 的库，提供可定制的加载占位符效果，支持各种形状、颜色和高亮动画。
• ro: 一个全面的 Go 语言 ReactiveX 实现，简化事件驱动和异步应用程序开发。
• dexter: 一个自主的金融研究 Agent，利用任务规划、自省和实时市场数据执行深入的财务分析。
• build-coding-agent-context-engineering: 提供构建 AI Agent 的系统方法，包括 Prompt 工程、上下文管理、工具使用和多 Agent 协作。
• the-elements-of-style: 提供《风格的要素》的机器可读版本，用于提高 AI 语言模型的写作清晰度、精确性和风格的正确性。
• FlashVSR: 通过基于扩散的流媒体框架实现实时、高效且可扩展的视频超分辨率，达到最先进的性能。
• Synergy-AI-Methodology: 提供一种系统的方法，通过重新设计工作流程并在整个产品开发生命周期中利用 AI 作为“超级伙伴”来成倍地提高团队在 AI 时代的效率。
• NavigatortoDetectionStrategy: 该工具简化了将 MITRE ATT&CK Navigator 图层转换为各种 SIEM 平台的可操作检测查询的过程，通过将 ATT&CK 技术映射到 Sigma 规则。
• SR-Scientist: 一个开源框架，使 LLM 能够通过在代码解释器中集成数据分析、方程式实现和实验反馈来自主发现科学方程式。
• lovable-prompting: 本仓库提供关于构建Prompt、利用不同Prompt等级、采用元/反向元Prompt以及实施基本策略的指导并附有示例，从而增强使用LLM的AI交互和应用程序构建。