SuperAPI AI 工具集35,707 个结果 · 第 949 / 992 页
Listara 是一款面向电商卖家的产品合规证据准备工具，帮助在亚马逊等平台提出合规要求之前，发现缺失的产品合规证据。它按 SKU 将商品 Listing、供应商文件、证书、SDS、CE/DoC、GPSR 信息、警告及平台请求等整理为 SKU 级证据记录，显示哪些产品缺少哪些文件，并提供按优先级排序的整改队列。免费预览可检查最多 10 个 Listing URL 或 ASIN 的公开可见信号，无需上传文件；付费审阅可按 SKU 映射实际文档，识别缺失、薄弱或不匹配的证据。Listara 不是法律建议、认证、实验室或欧盟责任人服务，也不保证平台接受。
CodeTrendy 是一个精选产品发现目录，面向新创公司、SaaS 工具和独立开发者产品。平台对提交的产品按类别进行筛选和整理，为开发者、创始人和投资人提供发现新工具的去处。产品提交后获得独立的资料页面。免费提交需等待至少 7 天并需要在产品网站上展示 CodeTrendy 徽章，付费方案可即时上线且无需徽章，并提供首页展示、分类置顶、AI 助手信息流优先排名等额外的曝光机会。
ListenHub 是革命性的 AI 播客创作平台，能将任何文本转化为自然、生动的播客。支持上传文件（如 PDF、TXT）、粘贴链接或输入主题，快速生成高质量的双人对话式播客。
Listenrobo 是一个基于 AI 的音视频处理平台，主要用于对音频和视频文件进行转录、摘要与翻译。根据现有资料，其定位是把语音内容转换为文字，并在此基础上生成内容摘要、提供多语言翻译能力，帮助用户快速获取音视频中的关键信息。有关其具体支持的语言数量、文件格式、时长限制、转录准确率、是否提供免费额度、订阅价格、API 接口、平台（网页端或移动端）以及数据安全策略等信息，资料中暂未提供。
Listly AI 是一个 AI 工具目录网站，用于按不同分类查找合适的 AI 工具。用户可通过该网站浏览和检索各类 AI 工具，以便根据自身需求定位候选产品。除其作为 AI 工具目录这一基本定位外，资料未提供更多关于收录范围、工具数量、分类体系、检索方式、是否收费或具体使用步骤的信息，相关内容暂未提供。
lit-forge-mcp 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的 stdio 服务器，让 AI 客户端（如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor）直接调用个人资产规划与市场信息工具。它提供 NISA/iDeCo/退休资金模拟、28 项市场指标快照、个股基本面（股息、分析师评级）、来自 6 个官方来源的经济指标发布日历、BLS 最新宏观数据（7 个系列）以及地缘政治日历与动态。工具共 18 个（部分版本说明为 19 个），涵盖纯函数复利计算、Yahoo Finance 行情、BLS 数据、官方日历与 RSS 新闻等。数据为延迟参考值，不构成投资建议。
LiteChain（已更名为LangStream）是一个轻量级LangChain替代方案，用于构建LLM应用。它不追求大量功能和类，而是专注于一个易于学习、适配、文档完善、完全类型化且真正可组合的小型核心，以Stream（流）而非Chain（链）作为构建块。
LiteMCP 是一个用于优雅构建 MCP（Model Context Protocol）服务器的 TypeScript 框架。它提供简洁的 Tool、Resource、Prompt 定义方式，完整的 TypeScript 类型支持，并内置日志、错误处理、测试调试 CLI 以及 SSE 传输支持。根据仓库说明，由于官方 SDK 已提供类似的高层 API，该项目已不再维护；若喜爱其 CLI 命令，可独立使用 mcp-cli 项目。
Litescrape MCP Server 是一个面向 MCP 客户端的搜索与地图数据服务，可将 Google Search、Bing、DuckDuckGo、Google Maps 的查询结果以结构化 JSON 返回，无需 API 密钥即可免费使用。添加 API 密钥后可进一步解锁 Google AI Mode、Google AI Overview、Google Shopping、Google Reviews 以及 web_fetch 功能，并解除每日限制、允许并发调用。结果直接来自搜索引擎自身页面，链接是真实目标地址而非重定向，且不缓存，每次调用都实时获取。支持 Cursor、Windsurf、Claude Desktop、Codex、Gemini CLI 等客户端，需要 Node.js 20 或更高版本，也可使用托管端点连接。
LitMedia 是一个面向社交媒体和品牌创作者的一站式 AI 内容创作平台，可在同一平台内生成视频、图像、音乐和虚拟形象（Avatar）。平台提供 AI 视频生成、AI 头像视频、AI 图像生成、AI 音乐视频生成等工具，并包含视频延长、音乐生成、头像生成、动作迁移、视频转动画、照片增强与上色等热门功能，以及多种趋势化 AI 特效。官方称其整合 15 个以上 AI 模型，支持英语、繁体中文、日语、韩语和俄语，并提供 20 个免费积分。
中文介绍正在整理，稍后补充。
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Live3D 是一套面向 VTuber 的软件套件，主要帮助用户创建虚拟形象并进行动画与直播。它提供快速高质量的面部追踪、丰富的公开 3D VTuber 形象库、创意互动特效，并支持通过 OBS 虚拟摄像头进行直播推流。用户还可以加载自己的 VRM 模型，使用 VTuber Editor 编辑模型、添加道具、涂装、背景，定制 3D 动画、表情、贴纸特效和舞蹈动作。套件内含 VRM 姿势库（如动漫姿势、英雄姿势等），并提供 Twitch 扩展以增强直播互动。此外，VMotion 功能可从视频生成 3D 动画。官方称个人虚拟创作者可免费使用该套件，VIP 可解锁更多定制服务，内容通常每周更新一次。
LiveArena 是一款面向混合办公与 AI 制作的视频生产工具，其官方定位为用 AI 让视频制作更加普及化（democratizes video production）。目前公开资料仅提供其名称、官网地址与简要定位，关于具体功能、使用方式、适用场景、平台支持、收费模式及限制等信息暂未提供。
Liveblocks MCP 服务器是一个基于 MCP 协议的工具，允许 AI 调用 Liveblocks REST API 的部分功能。它可以创建、修改和删除 Liveblocks 中的房间、线程、评论、通知等内容，并具有对 Storage 和 Yjs 的读取权限。安装时需从项目仪表盘复制 Liveblocks 密钥，并替换命令中的占位符后运行，支持在 Cursor、Claude Desktop 等客户端中配置使用。
中文介绍正在整理，稍后补充。
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LiveSync 是一款实时 AI 换脸工具，主打云端运行、无需 GPU 或复杂安装，适用于直播、视频通话和内容创作。用户可在 YouTube、Twitch、Zoom 等平台即时使用，一键选择虚拟形象完成换脸，支持电脑、手机、iPad 等设备。官方称已有 25,000+ 创作者使用，并提供 OBS、Zoom、YouTube 集成、API 定制、直播录制保存等功能，强调隐私加密与防止深度伪造滥用。
livetennisapi-mcp 是一个网球数据接口项目，托管于 GitHub（https://github.com/livetennisapi/livetennisapi-mcp），名称中的 MCP 通常指向 Model Context Protocol 相关的服务封装。根据现有资料，它提供实时网球数据，覆盖 ATP、WTA、Challenger 和 ITF 等赛事层级，内容包括实时比分、球员信息、赛程安排、模型胜率预测以及比赛胜者市场的赔率价格。该工具面向需要将网球实时数据接入自有应用或 AI 工作流的开发者，方便在程序中获取结构化的赛事数据，而不必自行抓取和整理。除上述数据范围与用途外，关于其具体安装方式、API 接口定义、认证方式、调用示例、支持的平台、收费模式、价格以及使用限制，现有资料均暂未提供，需查阅项目仓库文档进一步确认。
LiveX AI 是一个物理 AI 与人机交互平台，提供可部署在网站、应用、语音、消息渠道以及全息影像、自助终端等物理场景中的 AI 智能体。据其官网介绍，这些智能体能够回答客户问题、推动销售、提供个性化体验，并帮助企业提升客户留存、加强支持服务、降低运营成本。平台强调跨越数字与物理环境的一致互动，适用于零售、体育娱乐、酒店、机场、医院等客户接触场景，并已获得 SOC 2、HIPAA、GDPR 合规声明。
Livideo 是一款桌面端 AI 换脸视频工具，主打免费、无限量、隐私保护与一次性付费。它不同于依赖云服务器的同类软件，所有视频处理都在本地完成，内容不会上传云端，因此无需订阅、无需积分、无需排队，也没有持续费用。免费基础版可无限次换脸，但限制视频最长 10 秒、分辨率 512x512；付费高级版一次性支付 97 美元，解锁无限视频长度、任意分辨率（HD、4K 等）、多脸视频中的人脸选择、自动功能升级与客户支持，且无其他费用。使用流程简单：下载安装应用，按屏幕指引从硬盘选择视频和新人脸图片，点击选择后等待几分钟即可生成。适用于生日祝福、婚礼幻灯片、社交媒体内容创作，以及通过换脸保护隐私、匿名发布内容等场景。
lizard-mcp 是一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，用于在 Lizard（lizard.build）平台上部署和管理应用。它可以让 ChatGPT、Claude 或其他 MCP 客户端通过自然语言完成发布服务、读取日志、设置密钥、扩缩容副本以及绑定域名等操作。该服务器提供 33 个工具，支持 OAuth 2.1 认证，破坏性操作需要显式确认。
"Prompt之神"李继刚开源的 AI 技能集
Llama Hub 是面向 LlamaIndex（曾称 GPT Index）与 LangChain 的数据加载器（data loaders）集合仓库，用于集中查找和获取各类数据加载器。该站点页面现已提示 LlamaHub 已迁移，LlamaIndex 集成可前往 developers.llamaindex.ai 浏览。除此之外，资料未提供更多关于具体加载器数量、支持数据源、安装方式或收费情况的信息。
LLaMA Box 是一个基于 llama.cpp 和 stable-diffusion.cpp 的大语言模型推理服务器实现，提供纯 API 接口（无前端资源），兼容 OpenAI Chat API、Vision API、Function Calling API、Embeddings API、Images API 等。该项目已不再积极维护，官方建议直接使用 llama.cpp。
llama-cpp-agent 是一个用于简化与大语言模型（LLM）交互的 Python 框架，支持聊天、结构化函数调用与结构化输出。它通过引导采样（grammars 与 JSON schema）约束模型输出，使未针对函数调用和 JSON 输出微调的模型也能完成此类任务。框架兼容 llama.cpp server、llama-cpp-python 及其 server、TGI 和 vllm 服务器。仓库页面显示该项目已不再维护，建议改用 ToolAgents 或其他 Python 智能体框架。
LLaMA-O1 是一个基于 PyTorch 和 HuggingFace 构建的开源大型推理模型框架，旨在支持训练、推理和评估。项目由 SimpleBerry 开发，并已发布多个预训练和微调模型及数据集，包括 LLaMA-O1-Supervised-1129 等。该框架致力于推动开源大型推理模型的发展，支持长链思维（Long CoT）标记、预训练、监督微调、过程奖励模型（PRM）令牌修正以及自玩强化学习等功能。部分功能如强化学习仍在训练中，推理时推理增强框架暂时推迟。用户可通过 HuggingFace 获取模型、数据集和在线演示（仅 CPU）。
llama3-from-scratch 是一个从零实现 Llama 3 模型的开源项目，作者 naklecha 以“一次一个矩阵乘法”的方式，逐步展示 Llama 3 的推理过程。项目不依赖高级神经网络框架，而是直接读取 Meta 提供的模型权重文件，手动实现张量操作、RMS 归一化、旋转位置编码（RoPE）、多头注意力、前馈网络等核心组件。代码使用 tiktoken 作为分词器，并详细注释了每一步的张量形状变化，适合希望深入理解 Transformer 架构和 Llama 3 内部机制的开发者学习。项目需要提前下载 Llama 3 权重，并遵循 Meta 的许可协议。
LlamaIndex 是一个开源的数据框架，用于为 LLM 应用增强私有数据。它提供数据连接器、索引结构和检索查询接口，帮助开发者构建 RAG 和智能体应用。项目由 LlamaIndex 公司维护，同时该公司还推出了 LlamaParse 文档智能体平台，专注于文档解析和提取。
LlamaBarn 是一个 macOS 菜单栏应用，用于在本地运行大语言模型（LLM）。它由 GGML 组织开发，与 llama.cpp 同步演进。启动后会运行本地服务器（http://localhost:9931/v1），可自动复用已安装的 llama.cpp，也可安装适合 Mac 硬件的预构建二进制。已通过 llama.cpp 安装的模型会自动显示；支持从 Hugging Face 一键安装任意 GGUF 模型，并推荐适配机型硬件的模型。用户可在内置 WebUI 中与模型对话，也可连接编码代理、聊天界面、编辑器等外部应用或直接调用 API。模型按需加载、空闲时卸载，不占用内存。应用完全本地运行，数据不出设备，体积仅 4 MB，零配置自动优化设置，模型存放在 Hugging Face 缓存中与 llama.cpp 等工具共享。
Llamaberry 是一个基于 Groq 平台 Llama 3.1 70B 模型实现的多轮思维链（Chain of Thought，CoT）推理系统。它把用户提出的问题依次经过三轮推理：第一轮进行初步头脑风暴，第二轮在第一轮基础上进行细化完善，第三轮进一步深化，最后将三轮结果综合成一个结论。项目提供用户友好的界面，能够展示每一轮的思考过程，并同时给出简洁与详细两种风格的答案，此外还会显示推理耗时等指标。使用该项目需要 Groq API 密钥。
llamafile 是 Mozilla 发起、由 Mozilla.ai 继续推进的项目，目标是把大型语言模型（LLM）的部署与运行复杂度压缩成单个可执行文件。它通过将 llama.cpp 与 Cosmopolitan Libc 结合，把模型、推理引擎和运行环境封装进一个文件，用户无需安装即可在多数操作系统和 CPU 架构上本地运行。项目还衍生出 whisperfile，用于单文件语音转文字。
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LLaVA（Large Language and Vision Assistant）是一个端到端训练的大型多模态模型，将视觉编码器与大型语言模型连接起来，实现通用的视觉与语言理解。它首次尝试使用纯文本GPT-4生成多模态语言-图像指令跟随数据，并基于此进行视觉指令微调。LLaVA展现出令人印象深刻的多模态对话能力，在未见过的图像/指令上有时表现出类似多模态GPT-4的行为，在合成多模态指令跟随数据集上达到GPT-4相对分数的85.1%。在Science QA上微调后，LLaVA与GPT-4协同达到92.53%的新最先进准确率。项目开源了GPT-4生成的视觉指令微调数据、模型和代码库。
LLaVA-Reasoner-DPO 是一个基于 Open-LLaVA-NeXT 的开源视觉语言模型项目，通过 SFT（监督微调）和 DPO（直接偏好优化）提升视觉语言模型的思维链（Chain-of-thought）推理能力。项目包含数据、模型、训练与评测流程，涉及 A-OKVQA、数学和 ChartQA 三个领域。
LLM 是一个命令行工具和 Python 库，用于与大型语言模型交互，既支持通过远程 API 调用（如 OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、Qwen、Gemma、Kimi、DeepSeek、Mistral 等），也支持安装并运行在本机上的模型。可通过 pip、Homebrew、pipx 或 uv 安装。主要能力包括：在命令行运行提示词、将提示词与响应存入 SQLite、生成与存储嵌入（embeddings）、从文本和图像中提取结构化内容、赋予模型执行工具（tools）的能力等。支持插件机制，可扩展本地模型（如 Ollama）、新嵌入模型、模板加载器、片段加载器等，并可通过 llm chat 启动交互式对话。