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基于 Playwright 和AI实现的闲鱼多任务实时/定时监控与智能分析系统，配备了功能完善的后台管理UI。帮助用户从闲鱼海量商品中，找到心仪产品。 闲鱼智能监控系统 [中文] ｜ English 基于 Playwright 和 AI 的闲鱼多任务实时监控，提供完整的 Web 管理界面。 核心特性 Web 可视化管理 : 任务管理、账号管理、AI 标准编辑、运行日志、结果浏览 AI 驱动 : 自然语言创建任务，多模态模型深度分析商品 多任务并发 : 独立配置关键词、价格、筛选条件和 AI Prompt 高级筛选 : 包邮、新发布时间范围、省/市/区三级区域筛选 即时通知 : 支持 ntfy.sh 、企业微信、Bark、Telegram、Webhook等多渠道 定时调度 : 支持 Cron 配置周期性任务 账号与代理轮换 : 多账号管理、任务绑定账号、代理池轮换与失败重试 Docker 部署 : 一键容器化部署 截图 🐳 Docker 部署（推荐） git clone https://github.com/Usagi-org/ai-goofish-monitor && cd ai-goofish-monitor cp .env.example .env vim .env # 填写相关配置项 docker compose up -d docker compose logs -f app docker compose down 如果镜像无法访问或下载速度慢，可尝试使用加速： docker pull ghcr.nju.edu.cn/usagi-org/ai-goofish:latest docker tag ghcr.nju.edu.cn/usagi-org/ai-goofish:latest ghcr.io/usagi-org/ai-goofish:latest docker compose up -d 默认 Web UI 地址： http://127.0.0.1:8000 Docker 镜像已内置 Chromium，无需宿主机额外安装浏览器。 官方镜像地址： ghcr.io/usagi-org/ai-goofish:latest 更新镜像： docker compose pull && docker compose up -d 如果你修改了 .env 中的 SERVER_PORT ，请同步更新 docker-compose.yaml 里的端口映射。 docker-compose.yaml 默认会把 SQLite 主库挂载到 ./data:/app/data ，数据库文件默认为 data/app.sqlite3 目前默认持久化这些目录： data/ SQLite 主存储（任务、结果、价格历史） state/ 登录状态 cookie 文件 prompts/ 任务提示词 logs/ 运行日志 images/ 商品图片与任务临时图片目录 config.json 、 jsonl/ 、 price_history/ 首次升级到 SQLite 时用于兼容导入的旧数据源 数据存储与迁移 当前在线主存储为 SQLite，默认路径 data/app.sqlite3 可通过环境变量 APP_DATABASE_FILE 自定义数据库路径；Docker 默认设置为 /app/data/app.sqlite3 应用启动时会自动建库建表，并尝试从旧的 config.json 、 jsonl/ 、 price_history/ 导入一次历史数据 state/ 、 prompts/

Spotify Portal AI Plugins 将 Spotify Portal 带入 Claude Code、Codex、Cursor 和 pi。该插件为 Portal CLI 提供聚焦的工作流：设置身份验证、搜索软件目录、构建服务简报、运行诊断，以及调用 Portal 操作。亮点包括：为当前编程智能体环境设置 Portal CLI；运行只读诊断，以验证插件、CLI、身份验证和操作就绪状态；使用自然语言查询搜索软件目录和技术文档；生成简洁的服务简报，包含可用的归属、健康、事件和文档详情；通过内置帮助、试运行和确认保护机制，发现并安全调用 Portal 操作；创建、运行、检查和排查 Fleetshift shifts，从已完成的运行中发起 PR，并可按请求停止运行。该 marketplace 还提供 shunt（目前仅支持 Claude Code）：这是一个插件，通过 Portal CLI 操作注册表，将 I/O 密集型智能体工作（例如批量文件读取和样板代码生成）路由到运行更廉价工作模型的 AiKA 模式。参见 plugins/shunt/README.md。安装：Claude Code：claude plugin marketplace add spotify/portal-ai-plugins；claude plugin install portal@portal；claude plugin install shunt@portal # 可选：节省 token 的 AiKA 委派。启动新会话并运行：/portal:setup。Codex：codex plugin marketplace add spotify/portal-ai-plugins；codex。打开 /plugins，安装 Spotify Portal，启动新任务，然后询问：Set up Spotify Portal for me。

100 美元能买到的最好的 ChatGPT。nanochat nanochat 是用于训练 LLM 的最简单的实验性工具框架。它设计为在单个 GPU 节点上运行，代码极简/易于修改，并覆盖 LLM 的所有主要阶段，包括分词（tokenization）、预训练、微调、评估和推理。例如，你可以只花 48 美元（约 2 小时的 8XH100 GPU 节点）训练出你自己的、具备 GPT-2 能力的 LLM（2019 年训练同等模型约需 43,000 美元），然后通过简单的 CLI 与它对话。在 spot 实例上，总成本可以接近约 15 美元。更一般地说，nanochat 开箱即配置为通过设置单一复杂度旋钮来训练一整个计算最优模型系列：--depth，即 GPT transformer 模型中的层数（GPT-2 能力大约对应 depth 26）。所有其他超参数（transformer 的宽度、头数、学习率调整、训练时长、权重衰减等）都会以最优方式自动计算。关于 repo 的问题，我建议使用 Devin/Cognition 的 DeepWiki 来提问，或使用 Discussions 标签页，或加入 Discord 上的 #nanochat 频道。Time-to-GPT-2 排行榜 目前，开发的主要重点是对预训练阶段进行调优，这一阶段占用的计算量最大。受 modded-nanogpt repo 启发，并为激励进展和社区协作，nanochat 维护了一个“GPT-2 速度挑战（speedrun）”排行榜，即以实际耗时（wall-clock time）衡量的……

在你已有的硬件上运行前沿 MoE 模型——纯 C 实现、零依赖，专家权重从磁盘流式读取。微小引擎，承载巨大模型。🐦 https://justvugg.github.io/colibri Website · Discord · English · 简体中文 · 繁體中文 · Italiano · 日本語 · Bahasa Indonesia · Português (Brasil) 微小引擎，巨大模型。colibri 能让你在已有的机器上运行超大型开放模型。一个数千亿参数的混合专家（MoE）模型在生成每个 token 时只用到自身的一小部分，因此 colibri 将这部分常驻内存，其余部分（即各个专家）则在模型需要时从磁盘读取。纯 C 实现，每个模型家族一个文件，无需 GPU。目前已有十三个引擎可运行。其中十个用于语言模型：GLM-5.2/5.3（同时也能运行 Mistral-Large-4）、GLM-5.3-Flash、Inkling、Kimi K3、DeepSeek V4 Flash、DeepSeek V4.1 Flash、MiMo-V2.6 Flash（以及 Pro）、Qwen3.8-Flash-Next、Qwen3.6（同时也能运行 Qwen3-Coder、稠密的 Qwen3.8-27B、Flint、Muse Spark Open 和 LFM3-VL）以及 OLMoE。一个用于生成图像：Qwen-Image-2.1。两个用于回答决策类任务：Laya 和 GLiNER2.5-Decide，另有第三个决策模型 Clef，运行在 Qwen3.6 引擎上。这些语言模型也可直接运行已发布的 GGUF 文件，按原样读取（GGUF），在 CPU 上、通过 Vulkan 在任意 GPU 上，以及通过 CUDA 在 NVIDIA 显卡上运行。该选哪个来适配我的机器 $ ./coli chat colibri v2.1.0 · GLM-5.2 · 744B MoE · int4 · streaming CPU ✓ 32 秒内就绪 · 常驻内存 9.9 GB › ciao! ◆ Ciao! Come posso aiutarti oggi? colibri 是免费且开源的。

面向 AI agent 的计算机使用 CLI https://agent-browser.dev/desktop agent-desktop 面向 AI agent 的计算机使用：通过操作系统辅助功能树读取和操作桌面应用。适用于 macOS、Windows 和 Linux 的 CLI 与 C 库。快照会返回 JSON，其中为 agent 可操作的每个元素提供 ref。agent 对 ref 执行操作并再次生成快照进行检查，无需像素匹配；循环保留在你的 agent 中。每次 CLI 调用都在其独立进程中运行。无头调用仍禁止前台激活和合成输入。快照、剪贴板读取、截图、命令输出和调试产物可能包含私密桌面内容。请勿将其放入公开日志和上传内容中。可选的 JEV helper 会将屏幕描述发送到已配置的模型提供商；它与原生 CLI 相互独立。请参阅隐私和数据处理。安装 使用 npm 在 macOS、Windows 或 Linux 上安装：npm install -g agent-desktop agent-desktop version Bun、Yarn 和 pnpm 可以安装同一个包。它包含适用于 x64 和 ARM64 的原生二进制文件及平台 helper。若要在没有 JavaScript 启动器的情况下直接执行，请从 GitHub Releases 下载匹配的原生归档，并将其 helper 放在可执行文件旁边。官方 Homebrew 和 Scoop 包正在提交中；它们尚未在默认目录中提供。该仓库不再维护自定义 Homebrew tap 或 Scoop bucket。macOS 需要辅助功能权限：agent-desktop permissions --guide。Windows 无需为位于你的...的应用授予权限。

FreeToken 将数据中心级模型服务带到你的桌面。在本地快速高效地运行大规模模型。https://flashml.ai | 下载 | 论文 | 开发者 Slack | 社区 Discord | 社区微信 | 在你已拥有的硬件上释放数据中心级智能——在一台游戏 PC 上以极快的交互速度本地运行 290B+ 前沿 MoE 模型。关于 FreeToken：FreeToken 是一个边缘原生的 Mixture-of-Experts (MoE) 服务引擎，专为在个人与消费级硬件上运行前沿规模的开源权重模型而设计。它将异构边缘资源——GPU、CPU、主机内存与互连——视为一个统一、弹性的推理平台。其核心特性包括：快速边缘原生运行时：提供高效的 MoE 服务，支持带宽自适应 CPU–GPU 协同执行（$q^\star$ 策略）、全层双缓冲 prefill 流式传输、全局 LRU 专家缓存、图兼容执行，以及 FTW 快速权重格式。语义感知缓存：具备用于循环状态与 KV 缓存的语义锚点检查点，使智能体上下文编辑（例如工具调用、思考块）能够避免冗余的上下文重计算。弹性内存管理：支持在专家缓存与 KV 内存之间进行运行时动态 VRAM 重新分配，无需重启引擎或重新加载权重。广泛的 MoE 与生态支持：支持各种参数规模与量化格式（例如 MXFP4、

适用于 Mac、Windows 和 Linux 的本地语音听写 https://anoma.ly/hex Hex 是适用于 Mac、Windows 和 Linux 的本地语音听写工具。按住某个键，说话，然后它会粘贴出来。工作原理：按住快捷键，说话，然后松开，Hex 会在你的设备上转写并粘贴到你所在的任何应用中。首次运行会下载一个语音模型；之后没有任何内容离开你的机器。实验性功能位于 Labs，在侧边栏底部。下载 Stable 是当前发布版。Dev 是 dev 的最新构建，并会从 dev 渠道自行更新。平台 Stable Dev macOS（Apple silicon）DMG DMG Windows x64 Installer Installer Windows ARM64 Installer Installer Linux x86_64 Executable Executable Linux x86_64（Debian、Ubuntu）.deb .deb Linux x86_64（Fedora、openSUSE）.rpm .rpm Linux ARM64 Executable Executable Linux ARM64（Debian、Ubuntu）.deb .deb Linux ARM64（Fedora、openSUSE）.rpm .rpm 或使用以下方式安装：Homebrew：brew install --cask anomalyco/tap/hex AUR：yay -S hex-bin 安装脚本（Linux）：curl -fsSL https://anoma.ly/hex/install-linux.sh | sh Nix：nix profile install github:anomalyco/hex 更多文档在 docs/ 中。贡献：我们不接受 pull request。请开一个 issue 描述 bug 或想法，我们的 agents 通常会很快处理。MIT 许可。

🐍 面向空间 AI 的几何计算机视觉库 https://kornia.readthedocs.io English | 简体中文 文档 • 立即试用 • 教程 • 示例 • 博客 • 社区 Kornia 是一个可微计算机视觉库，提供丰富的可微图像处理与几何视觉算法。Kornia 构建于 PyTorch 之上，可无缝集成到现有 AI 工作流中，让你能够利用强大的批量变换、自动微分和 GPU 加速能力。无论你从事图像变换、数据增强还是 AI 驱动的图像处理，Kornia 都为你提供所需的工具，助你把想法变为现实。📢 方向：Kornia 正在成为 PyTorch 生态中可微计算机视觉与几何的参考实现和可执行规范——以明确的约定、一致性测试和诚实的基准评测取代单纯的 API 扩张。阅读路线图。何时使用 Kornia Kornia 在以下场景中更具价值：手写实现变得冗长或脆弱，或者替代方案无法留在 GPU 上：广度。1,200+ 个公开算子，其中大多数在 torchvision 中没有对应实现：相机模型与对极几何、最小求解器与 RANSAC、特征检测、描述与匹配、边缘检测、形态学、Lab 与 Bayer 颜色、图像损失与指标。torchvision 主要在缩放、裁剪、翻转、颜色抖动和模糊方面与之重叠。一次批量调用即可实现逐样本参数。gaussian_blur2d(x, (9, 9), sigma) 接受形状为 (B, 2) 的 sigma；rotate 接受形状为 (B

免费 API 合集 https://APILayer.com/?utm_source=Github&utm_medium=Referral&utm_campaign=Public-apis-repo APILayer 统一套件现已上线！🎉 🥳 APILayer 统一套件让你通过一个账户、一个仪表盘和一个 API key 即可集成生产级 REST API。无论你需要对地址进行地理编码、验证邮箱、查询航班、获取股市数据，还是抓取搜索结果。立即注册并开始构建！Fork 我们的官方 APILayer Postman Collection，60 秒内即可上手。APILayer 套件覆盖的 API！IPstack Mediastack Aviationstack Positionstack Mediastack Mailboxlayer Countrylayer Serpstack Scrapestack 免费试用 Public APIs Public APIs 仓库由像你这样的社区成员以及 APILayer 的同事手动维护。它包含来自众多领域的丰富公共 API 列表，可供你用于自己的产品。可以把它看作多年来由社区良好管理的 API 宝库。APILayer 是将 API 集成到任何产品中的最快方式。在这里探索 APILayer API，为你的下一个项目做准备。加入我们的 Discord 服务器，获取更新、提问、获得解答、参与随机社区通话等。APILayer API API 描述 调用此 API IPstack 通过 IP 地址定位并识别网站访客 <a href="https://god.gw.postman.com/run-collection/10131015-551451

Linux、Jenkins、AWS、SRE、Prometheus、Docker、Python、Ansible、Git、Kubernetes、Terraform、OpenStack、SQL、NoSQL、Azure、GCP、DNS、Elastic、网络、虚拟化。DevOps 面试题 ℹ️ 本仓库包含各种技术主题的问题和练习，其中部分与 DevOps 和 SRE 相关 📊 目前共有 2624 道练习和问题 ⚠️ 你可以用它们来准备面试，但大多数问题和练习并不代表真实的面试。更多细节请阅读 FAQ 页面 🛑 如果你有兴趣从事 DevOps 工程师职业，学习这里提到的一些概念会很有用，但你要知道，这并不是要学习本仓库中提到的所有主题和技术 📝 你可以通过提交 pull request 来添加更多练习 😃 在此阅读贡献指南 DevOps Git 网络 硬件 Kubernetes 软件开发 Python Go Perl 正则表达式 云 AWS Azure Google Cloud Platform OpenStack 操作系统 Linux 虚拟化 DNS Shell 脚本 <a href="https

Orkas 是一个开源（MIT）、本地优先的桌面 AI 团队：Commander 会将你的目标拆解为待办事项，并协调 16 个内置专家 agent 以及 Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw 和 Hermes，同时支持项目、定时自动化和连接器。适用于 macOS 和 Windows 的免费应用；可使用内置模型或自带密钥。https://orkas.ai?source=gh-orkas Orkas 是一个在你桌面上的开源 AI agent 团队——它把你的目标转化为完成的工作，并持续推动进展。Orkas 是一个开源（MIT）、本地优先的多 agent 桌面应用——一个以团队方式工作的 AI 助手。告诉 Commander 你需要什么：它会自行完成许多任务；对于更大的工作，它会规划步骤，并引入专家 agent，以及你已经在使用的编码与个人 agent——Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw 和 Hermes-Agent——共同协作。Orkas 的设计目标是让项目持续推进，而不仅仅是回答一次提示。项目会保存目标、规则、记忆和文件，因此每次新对话都能从上次中断处继续。待办事项在人和 agent 之间分配工作，自动推进（Auto-advance）让团队自行承接下一个待办事项，定时自动化可按小时、每天、每周或每月重复日常性工作。你的所有数据都保留在你的计算机上，完成的工作会返回供你审阅——因此你可以放心把业务的持续性工作交给 Orkas。⬇ 下载适用于 macOS 和 Windows 的 Orkas——免费，并附带 500 个内置 Orkas 模型额度，因此你无需……

Agent Skills 的公共仓库。注意：本仓库包含 Anthropic 为 Claude 实现的 skills。有关 Agent Skills 标准的信息，请参见 agentskills.io。 Skills 是包含指令、脚本和资源的文件夹，Claude 会动态加载它们以提升在专门任务上的表现。Skills 教会 Claude 如何以可重复的方式完成特定任务，无论是按照公司品牌指南创建文档、使用组织特定工作流分析数据，还是自动化个人任务。更多信息请查看：什么是 skills？在 Claude 中使用 skills；如何创建自定义 skills；用 Agent Skills 为现实世界装备智能体。 关于本仓库 本仓库包含展示 Claude skills 系统能力的 skills。这些 skills 范围从创意应用（艺术、音乐、设计）到技术任务（测试 Web 应用、生成 MCP server）再到企业工作流（沟通、品牌等）。每个 skill 都自包含在自己的文件夹中，带有一个 SKILL.md 文件，其中包含 Claude 使用的指令和元数据。浏览这些 skills，为你自己的 skills 获取灵感，或了解不同的模式和方法。本仓库中的许多 skills 是开源的（Apache 2.0）。我们还包含了在底层为 Claude 文档能力提供支持的文档创建与编辑 skills，位于 skills/docx、skills/pdf、skills/pptx 和 skills/xlsx 中。

开源 AI 同事，每个都拥有自己的计算机：浏览器、文件和工具；每个动作在执行前先被决定，执行后被记录。可接入任意 AG-UI agent。https://www.copilotkit.ai/openbot OpenBot——贵公司真正能够拥有的 AI 助手。与 ChatGPT、Claude 或 Grok 形态相同，但有一个关键区别：它运行在你自己的基础设施上，而且你可以改变它的任何部分。任意 agent 技术栈，均可通过 AG-UI 接入。每个同事都获得一个真实浏览器，拥有自己的登录信息、自己的文件，以及仅由你授予的工具。每个动作在执行前即被决定，执行后被记录。与工程师交流 · 让我们与你一起构建 · copilotkit.ai/openbot · 快速开始 · 文档 https://github.com/user-attachments/assets/535ef7ee-1631-4a69-b839-564c56cf90b4 接入任何 AG-UI agent——无论基于框架编写还是手写——它都会作为一个拥有独立通道的同事加入。在它自己的屏幕上观看它工作，当它遇到不应独自处理的事情时接管控制，然后再交还给它。它用组件而不只是文字来回答，而且整个系统运行在你自己的机器上。它是一个模板，而不是产品。OpenBot 就是供你克隆并改造成自己的版本。没有可注册的托管版本，这里也没有任何内容作为可依赖的包发布：此仓库中的每个 workspace 都是私有的。你获取该仓库，将 examples/ 下的示例租户包替换为你自己的同事、通道和技能，然后运行它。以下所有内容描述的是一个起点

没有自学能力的人没有未来。the-craft-of-selfteaching 没有自学能力的人没有未来 [1]。自学是门手艺 没有自学能力的人没有未来 作者：李笑来 特别感谢 霍炬（@virushuo）、洪强宁（@hongqn）两位良师诤友在此书写作过程中给予我的巨大帮助！ # pseudo-code of selfteaching in Python def teach_yourself(anything): while not create(): learn() practice() return teach_yourself(another) teach_yourself(coding) 请先行阅读 T-appendix.jupyter-installation-and-setup 以便在本地安装 Jupyterlab，而后就能用更好的体验阅读本书。有兴趣帮忙的朋友，请先行阅读“如何使用 Pull Request 为这本书校对”。2019 年 3 月 23 日，新增 Markdown 版本：https://github.com/selfteaching/the-craft-of-selfteaching/tree/master/markdown 目录 01.preface（前言） 02.proof-of-work（如何证明你真的读过这本书？） Part.1.A.better.teachyourself（为什么一定要掌握自学能力？） Part.1.B.why.start.from.learning.coding（为什么把编程当作自学的入口？） Part.1.C.must.learn.sth.only.by.reading（只靠阅读习得新技能） Part.1.D.preparation.for.reading（开始阅读前的一些准备） Part.1.E.1.entrance（入口） Part.1.E.2.values-and-their-operators（值及其相应的运算） Part.1.E.3.controlflow（流程控制） Part.1.E.4.functions（函数） Part.1.E.5.strings（字符串） Part.1.E.6.containers（数据容器） Part.1.E.7.files（文件） <a href="https://raw.githubusercontent.com/xiaolai/the-craft-of-selfteaching/master/Part.1.F.deal-with-forward-references

一组用于处理 Expo 项目和 Expo Application Services 的 AI agent 技能。Expo Skills：来自 Expo 团队的官方 AI agent 技能，用于构建、部署、升级和调试 Expo 应用。工作原理：技能为 AI agent 提供聚焦的 Expo 知识：何时使用 Expo API、如何组织常见工作流，以及哪些 Expo、EAS、React Native、iOS 和 Android 约束很重要。Expo 文档、Expo CLI 和 EAS CLI 仍是权威来源；这些技能帮助 agent 正确应用它们。安装：对于 Claude Code 或 Codex，安装插件，以便由官方插件市场处理更新。对于 Cursor、OpenCode 和其他 AI 编码 agent，请使用 skills CLI。路径 最适合 插件安装 Claude Code 或 Codex，更新由其官方插件市场处理。Skills CLI Cursor、OpenCode、GitHub Copilot、Windsurf、Gemini、Cline、AMP、Factory Droid、Antigravity、Kiro CLI 和其他 AI 编码 agent。Skills CLI 使用 skills CLI 安装所有 Expo 技能：npx skills@latest add expo/skills --skill '*' 这会选择每个 Expo 技能，而不会选择每个 agent。CLI 仍会询问安装位置；要直接定位到一个 agent，请添加 --agent <agent>。对于大多数 agent，这是你唯一需要的安装命令。从项目根目录运行它，然后重启或刷新你的 agent 会话，以便它能发现已安装的 SKILL.md 文件。Claude Code 插件 从官方 Claude Code 插件市场安装：claude plugin install ex

我的所有越狱列表 越狱 精选的系统提示词、人格锁定、工作区策略和智能体操作规范集合，面向前沿、开放权重和免费 stealth 模型。关于 一个可用的 31 个提示词集合，面向 25+ 个模型，包括完整的系统提示词、人格定义、工作区策略、AGENTS.md 文件、配置块和 Ollama Modelfiles。每个文件都旨在完整且可直接粘贴。不提供摘要。不提供部分摘录。该集合涵盖：通过 OpenCode Zen 提供的免费 stealth 模型 开放权重系列，包括 GLM、DeepSeek、Kimi、Qwen、Gemma 和 GPT-OSS 闭源前沿模型，包括 Claude、Gemini、Grok 和 Mistral 编码智能体与工作区指令格式 Ollama Modelfiles 和特定 harness 配置 初次使用？从集合开始，或直接跳到如何使用。警告 仅供研究和教育目的。本仓库记录了指令层级、人格框架、提示词冲突和策略覆盖如何影响模型行为。这些技术对研究如何让 AI 系统更能抵抗提示词注入和指令操纵的研究人员和开发者也很有用。不要使用这些材料伤害他人、规避适用法律或违反平台或模型提供者的服务条款。集合 OpenCode Zen — 免费 Stealth 模型 模型 文件 类型 Big Pickle BigPickle-opencode.md 带明确操作底线的 VANTA 人格锁定 Sp

AI Design Skills 是一套持续扩充的设计技能集合，面向 AI 编程工具——Claude Code、Cursor、Codex、Windsurf，以及任何能读取 markdown 规则文件的其他工具。每个技能都是一个自包含的文件夹。按需安装你需要的技能即可。技能一览 技能 作用：landing-page-design 从零构建落地页——需求访谈问题、页面结构、转化文案，外加一套完整的视觉系统（字体、间距、圆角、动效）。更多技能即将推出。如果你是升级现有站点而非新建：那个技能放在它自己的仓库里，因为它早于本集合出现。安装 从上表中挑选一个技能，然后把下面的 <skill-name> 替换为该技能的文件夹名。Claude Code：mkdir -p .claude/skills；git clone https://github.com/elayadesign/ai-design-skills.git /tmp/ai-design-skills；cp -r /tmp/ai-design-skills/skills/<skill-name> .claude/skills/ 然后用自然语言直接说明你需要该技能覆盖的内容即可。Cursor：mkdir -p .cursor/rules；curl -o .cursor/rules/<skill-name>.md \ https://raw.githubusercontent.com/elayadesign/ai-design-skills/main/skills/<skill-name>/SKILL.md 或者把该文件粘贴到 Settings → Rules for AI 中。Codex / Windsurf / 其他工具：把该技能的 SKILL.md 复制到你所用工具存放项目规则的位置：工具 路径：Codex 用 AGENTS.md；Windsurf 用 .windsurfrules；Cline 用 .clinerules；通用做法是粘贴到你的 system prompt 中。Claude.ai（无终端）：下载该技能的 SKILL.md 并上传到 Project，或将其附加到聊天中并说“follow this”。让它成为你的 每个技能的设计价值观（字体、co

📨 终极智能体社交媒体排程工具 🤖 https://postiz.com Postiz 是一个用于排程、自动化和分析内容的社交媒体管理平台。使用 Postiz Cloud 可获得全托管体验，也可在你自己的基础设施上部署开源版本。浏览文档 » 观看 YouTube 教程 » 注册 · 加入我们的 Discord（仅限开发者） · 公共 API NodeJS SDK · N8N 自定义节点 · Make.com 集成 将帖子排程到：搭配你喜爱的 AI 智能体：🔌 查看 Postiz 的主要功能 ✨ 功能 我们的赞助商 赞助商标志 描述 Hostinger Hostinger 的使命是让任何人都能实现在线成功——从开发者到有志博主和企业主 Virlo Virlo 是面向利用短视频的团队的首屈一指的社交媒体趋势发现和一体化 GTM 工具 ChatbotX 可自托管、白标并转售给客户的 ManyChat 替代方案。自带你的 OpenClaw、Hermes 或 Claude 智能体！RapidProxy RapidProxy 为社交媒体、浏览器自动化和 AI 工作流提供 9000 万+ 住宅 IP，具备智能轮换和稳定会话。$0.55/GB 起；使用 RAPID10 享 10% 折扣。简介 排程你所有的社交媒体帖子（众多 AI 功能）用分析衡量你的工作成果。与其他团队成员协作，交换或购买帖子。邀请团队成员协作、评论和排程帖子。非常适合与 N8N、Make.com、Zapier 等平台进行自动化（API）集成。技术栈 Pnpm 工作区（Monorepo）

用于 AI agent 技能的安全扫描器。在安装 Claude Code、Codex 和 MCP 技能之前，检测其中的漏洞、恶意模式、安全风险、提示注入、数据外泄和供应链风险。https://docs.nvidia.com/skills/scanning-agent-skills SkillSpector 用于 AI agent 技能的安全扫描器。在安装 agent 技能之前检测漏洞、恶意模式和安全风险。概述 AI agent 技能（供 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI 等使用）在执行时默认受到信任且几乎未经审查。在研究数据集已分析的 31,132 个技能子集中，26.1% 的技能包含漏洞，5.2% 表现出可能的恶意意图。SkillSpector 帮助你回答：“这个技能可以安全安装吗？” SkillSpector 是 NVIDIA Verified Skills 流水线的一部分，该流水线在发布前扫描、评估并签名 agent 技能。通过检查的技能会发布到 NVIDIA skills catalog。文档 安装前扫描 agent 技能——托管指南：何时扫描、如何阅读报告以及如何门控安装。开发指南——架构、包布局以及如何扩展分析器流水线。分析资源边界——fail-closed bundle、解析器、嵌套工件、账本和发现数量上限。Pi 扩展——将 SkillSpector 安装为 Pi 工具，以便在 agent 会话内部扫描技能。OpenCode 扩展——将 SkillSpector 安装为 OpenCode 工具和 /skillspector 命令，以便在 agent 会话内部扫描技能。Fea

一个开源、可自托管的 PaaS，可作为 Vercel、Heroku 和 Netlify 的替代方案，让你能轻松在自己的服务器上部署静态站点、数据库、全栈应用以及 360 多个一键部署服务。https://coolify.io Coolify 一个开源平台，可在你自己的服务器上部署应用、数据库和服务。永久开源且免费，由我们的理念支撑。网站 · 文档 · 云 · Discord · 社区 什么是 Coolify？Coolify 是 Heroku、Netlify 和 Vercel 的开源、可自托管替代方案。它帮助你在自己的硬件上管理服务器、应用和数据库。你只需要一个 SSH 连接。你可以使用 VPS、裸金属服务器、Raspberry Pi，或任何其他接受 SSH 连接的服务器。Coolify 为你提供云平台的便利，同时让你保持对基础设施的控制。你的配置保留在你自己的服务器上。如果你停止使用 Coolify，正在运行的资源会继续工作并保持可管理。Coolify 能做什么？部署任何应用：从 GitHub、GitLab、Bitbucket 或 Gitea 构建，支持 Nixpacks、Railpack、Dockerfile、Docker Compose 或预构建的 Docker 镜像。运行数据库和服务：部署托管数据库以及 360 多个一键服务，具备持久化存储和自动生成的凭据。自动化部署：每次 Git push 时自动部署、创建 pull request 预览、调用部署 webhook，并回滚到保留的应用镜像。管理网络：配置自定义域名、自动

说到做到。开箱即用的开源 AI Agent · 想到，就能做到。开源、开箱即用的 AI Agent。 https://cindy.app English · 简体中文 🌐 cindy.app · ⬇️ 下载 Cindy 是一款开箱即用的开源 AI Agent。她把多种 harness、模型和工具汇聚到同一个 agent 中，能在你的项目和 App 里完成真正的工作。从第一天起即可使用，并可随时间的推移由你塑造。Cindy 在你自己的机器上本地运行，使用你真实的文件和已登录的 App。首批支持的 harness 是 Claude Code 和 Codex —— 更多正在加入，原生 harness 也在开发中。模型与 harness 可以自由混搭，并能在任务进行中切换，而你的工作区、记忆、技能和工具保持连续；一个任务甚至可以由不同 harness × 模型组合的 agent 来规划、并行执行和评审。她能驱动你的浏览器、电脑和手机，也能从 IM 和日程中接收工作。本仓库是 Cindy 的开源客户端 —— 包含桌面端和移动端 App 及其共享包，以 pnpm monorepo 的形式组织。客户端可免费使用，其源代码以 Apache-2.0 协议开源。以你想要的方式接入模型：登录官方 Cindy 服务（用量透明扣减），授权你已付费的 Claude Code / Codex Coding Plan 并继续在 Cindy 内使用 —— 不会重复计费 —— 连接你自己的 API key，或使用本地模型。服务详情、价格和下载请见 cindy.app。Linux 用户：请参阅 Ubuntu、Arch Linux 和 Omarchy 安装指南 f

一个开源的 AI agent，将 Gemini 的能力直接带入你的终端。https://geminicli.com 注意：免费层级和 Google One 用户：Gemini CLI 已于 2026 年 6 月 18 日被 Antigravity CLI 取代。如需了解更多，请参阅我们的博客文章。Gemini CLI 尚未针对 Gemini 4 Argon 进行优化。如需使用 Gemini 4 Argon，请使用 Antigravity。Gemini CLI 注意：Gemini CLI 未针对最新的 Gemini 模型进行优化。如需获得 Gemini 模型的最佳编码体验，请使用 Antigravity CLI。Gemini CLI 是一个开源的 AI agent，将 Gemini 的能力直接带入你的终端。它提供对 Gemini 的轻量级访问，为你提供从提示词到我们模型的最直接路径。请在我们的文档中了解关于 Gemini CLI 的全部内容。📦 安装 请参阅 Gemini CLI 的安装、执行和发布信息，了解推荐系统规格和详细安装指南。快速安装 使用 npx 立即运行 # 使用 npx（无需安装） npx @google/gemini-cli 使用 npm 全局安装 npm install -g @google/gemini-cli 使用 Homebrew 全局安装（macOS/Linux） brew install gemini-cli 使用 MacPorts 全局安装（macOS） sudo port install gemini-cli 使用 Anaconda 安装（适用于受限环境） # 创建并激活新环境 conda create -y -n gemini_env -c conda-forge nodejs conda activate gemini_env # 在环境内通过 npm 全局安装 Gemini CLI npm install -g @google/gemini-cli 发布渠道 详情请参阅 Releases。Previ

面向 Claude Code、Cursor 和 Codex 的 Anti-AI-slop 设计技能。https://www.usehallmark.com/ Hallmark 是一个面向 Claude Code、Codex、Cursor 和 OpenCode 的设计技能，拒绝让作品看起来像是 AI 生成的。usehallmark.com · 48 套主题 · 支持按需定制 · 可按名称进行重设计与审查 由 Together AI 打造。Hallmark 先守住一条硬性底线，然后便不再干预。它从 48 种素材的目录中抽出三套主题，围绕访客前来的目的来构建页面，并在真实浏览器中对结果进行 lint，对照那些读起来像机器制造的特征：每个标题上方的小字引导语、字距拉开的全大写标签、标题里唯一一个彩色词、一整页空框架或只有照片、首屏内容超出屏幕、每页末尾都放一个邮件订阅、表单只说“谢谢”却什么都没发送。一个全新上下文的审查者拥有最终决定权。关卡分为不同层级。Floor 层的问题绝不发布上线（对比度、焦点、减少动态效果、编造事实、手机布局错乱）。Reflex 关卡是模型容易陷入的默认做法；如果某次构建有理由，可以在记录在案的情况下推翻其中一条。Finish 检查属于工艺细节，永远不会阻止发布。v2 新增 48 套主题。每一套都是一种素材（纸张、字体、色彩、表面、自带组件与质感），并附有一张成品页面图，构建时会在该主题中排布自己的页面。从任务出发构建。预订页面就要能预订，商店就要能售卖，Newsletter 就要能订阅：操作按钮放在该类别的应有位置，页面也以它收尾。定制。一个

Node.js JavaScript 运行时 ✨🐢🚀✨ https://nodejs.org Node.js Node.js 是一个开源、跨平台的 JavaScript 运行时环境。有关使用 Node.js 的信息，请参阅 Node.js 官网。Node.js 项目采用开放治理模式。OpenJS Foundation 为该 项目提供支持。我们期望贡献者以协作的方式推动项目前进。我们鼓励建设性地交流不同意见并寻求妥协。TSC 保留限制或阻止以下贡献者的权利：他们反复以令人沮丧、疲惫或其他负面方式影响其他参与者。本项目设有行为准则（Code of Conduct）。目录 支持 发布类型 下载 当前版本与 LTS 版本 每夜构建版本 API 文档 验证二进制文件 构建 Node.js 安全性 为 Node.js 做贡献 当前项目团队成员 TSC（技术指导委员会） 协作者 分诊员（Triagers） 发布密钥 许可证 支持 需要帮助？请查看获取支持的说明。发布类型 Node.js 遵循语义化版本（semantic versioning）。Alpha：处于活跃开发阶段，允许 semver-major 变更。每年十月，一条新的发布线（例如 Node.js 27）会从 main 分支分出，并在 6 个月内接收 Alpha 版本（例如 27.0.0-alpha.0.0.0），随后于每年四月晋升为 Current（见下文）。Alpha 版本会经过签名、打标签，并通过 CITGM 进行测试，但其 API 和 ABI 可能在不同版本之间发生变化。它们面向库

claude-red 是一个为 Claude Skills 系统精选的进攻性安全技能库。每个技能都是一个结构化的 SKILL.md 文件，为 Claude 预先注入针对特定攻击面的专家级方法论——从 SQLi 到 shellcode，从 EDR 规避到漏洞利用开发。claude-red 面向 Claude 的进攻性安全技能——即插即用的 SKILL.md 文件，可将 Claude 转变为具备上下文感知能力的红队操作员。概述 • 快速开始 • 类别 • 技能索引 • 路线图 • 贡献 概述 claude-red 是一个为 Claude Skills 系统精选的进攻性安全技能库。每个技能都是一个结构化的 SKILL.md 文件，为 Claude 预先注入针对特定攻击面的专家级方法论——从 SQL 注入到 shellcode，从 EDR 规避到 ADCS 滥用。将技能放入你的 Claude 环境后，它的行为就像领域专家：了解相关技术、工具、边界情况和升级路径。技能会根据对话触发器按需加载——未使用的技能不会占用上下文。使用场景：授权红队演练、漏洞赏金分类、安全研究、CTF 准备、操作员培训以及系统化的攻击面探索。关于我们使用技能开展的实际研究 -> https://snailsploit.com 快速开始 Claude Skills 系统（推荐） git clone https://github.com/SnailSploit/claude-red ~/.claude/skills/claude-red Claude 会根据对话触发器自动加载匹配的技能（例如，提到 SQL 注入会加载 offe

Minecraft 启动器 Plain Craft Launcher（PCL）。 https://meloong.com/PCL Plain Craft Launcher 包含 PCL 的大部分源代码，包括 UI 库、动画模块、下载模块、Minecraft 启动模块等！ 代码并不是实时更新的，它会在每次 PCL 发布更新时同步一次。 非常感谢社区的大力支持！ 相关资源 PCL 下载 ：下载可免费使用的正式版 PCL！ PCL 功能投票 ：来参加投票吧，开发者会优先处理票数较高的项目！ 帮助文档库 ：PCL 内置帮助文档的存储库

FastAPI 框架，高性能、易学习、编码快、可用于生产环境 https://fastapi.tiangolo.com/ FastAPI 框架，高性能、易学习、编码快、可用于生产环境 文档：https://fastapi.tiangolo.com 源代码：https://github.com/fastapi/fastapi FastAPI 是一个现代、快速（高性能）的 Web 框架，用于基于标准 Python 类型提示使用 Python 构建 API。主要特性包括：快速：性能非常高，可与 NodeJS 和 Go 媲美（得益于 Starlette 和 Pydantic）。是现有最快的 Python 框架之一。编码快：将开发功能的速度提高约 200% 到 300%。* 更少 Bug：减少约 40% 由人为（开发者）引起的错误。* 直观：出色的编辑器支持。处处都有补全。减少调试时间。简单：设计上易于使用和学习。减少阅读文档的时间。简短：最大限度减少代码重复。每个参数声明都能带来多项功能。更少 Bug。健壮：获得可用于生产环境的代码。并带有自动交互式文档。基于标准：基于（并完全兼容）API 开放标准：OpenAPI（原名 Swagger）和 JSON Schema。* 估算基于内部开发团队构建生产应用时进行的测试。赞助商 基石赞助商 金牌赞助商 银牌赞助商 其他赞助商 评价 “ [...] 我最近大量使用 FastAPI。[...] 我实际上计划将其用于我团队所有的 ML 服务”

Salesforce 的开源替代方案，专为 AI 设计。https://twenty.com 排名第一的开源 CRM 网站 · 文档 · 路线图 · Discord · Figma 为什么选择 Twenty Twenty 为技术团队提供了构建自定义 CRM 的构建模块，可满足复杂的业务需求，并能随业务演进快速调整。Twenty 是你可以像对待技术栈其他部分一样构建、发布和版本化的 CRM。进一步了解我们为什么构建 Twenty 安装 云端 最快的入门方式。在 twenty.com 注册，不到一分钟即可创建一个工作区，无需管理基础设施，且始终保持最新。构建应用 使用 Twenty CLI 脚手架创建一个新应用：npx create-twenty-app my-app 将对象、字段和视图定义为代码：import { defineObject, FieldType } from 'twenty-sdk/define'; export default defineObject({ nameSingular: 'deal', namePlural: 'deals', labelSingular: 'Deal', labelPlural: 'Deals', fields: [ { name: 'name', label: 'Name', type: FieldType.TEXT }, { name: 'amount', label: 'Amount', type: FieldType.CURRENCY }, { name: 'closeDate', label: 'Close Date', type: FieldType.DATE_TIME }, ], }); 然后将其发布到你的工作区：npx twenty app:publish --private 查看应用开发指南，了解对象、视图、agents 和逻辑函数。使用编码 agent 构建？安装官方 Twenty app skills，它们可在 Claude Code、Codex、Cursor、Pi 以及 skills CLI 支持的任何其他 harness 中使用：npx skills add https://github.com/twentyhq/twenty/tree/agent-skills --list The agent-skills

一个面向 LLM 的高吞吐、内存高效的推理与服务引擎 https://vllm.ai 为所有人提供简单、快速且低成本的 LLM 服务 | 文档 | 博客 | 论文 | Twitter/X | 用户论坛 | 开发者 Slack | 🔥 我们搭建了 vLLM 网站，帮助你快速上手 vLLM。请访问 vllm.ai 了解更多。活动信息请访问 vllm.ai/events 参与。关于 vLLM：vLLM 是一个快速且易用的 LLM 推理与服务库。它最初由 UC Berkeley 的 Sky Computing Lab 开发，如今已成长为最活跃的开源 AI 项目之一，由来自 2000 多名贡献者、众多学术机构和公司组成的多元化社区共同构建与维护。vLLM 的快速体现在：业界领先的服务吞吐；通过 PagedAttention 高效管理 attention key 和 value 内存；对传入请求进行连续批处理、分块预填充（chunked prefill）、前缀缓存；借助分段式和完整 CUDA/HIP 图实现快速灵活模型执行；量化：FP8、MXFP8/MXFP4、NVFP4、INT8、INT4、GPTQ/AWQ、GGUF、compressed-tensors、ModelOpt、TorchAO 等；优化的 attention kernel，包括 FlashAttention、FlashInfer、TRTLLM-GEN、FlashMLA 和 Triton；使用 CUTLASS、TRTLLM-GEN、CuTeDSL 针对不同精度优化的 GEMM/MoE kernel；投机解码，包括 n-gram、suffix、EAGLE、DFlash；使用 torch.compile 自动生成 kernel 并进行图级变换；分离式 prefill、decode 和 encode。vLLM 灵活且易用，支持：

面向 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、GitHub Copilot、Google Antigravity 和 Pi 的多 harness 智能体插件市场 https://sethhobson.com 为 AI 编码工具提供插件、智能体和技能 在 Claude Code、OpenAI Codex CLI、Cursor、OpenCode、Antigravity CLI、GitHub Copilot 和 Pi 之间共用同一套插件、智能体、技能和命令集合。harness 指加载并运行这些组件所使用的编码工具。插件覆盖 Python 和 JavaScript 开发、代码审查、测试、基础设施、安全及其他工作。目录包含 94 个插件，其中包括 92 个本地插件和 2 个外部条目。本地源包含 202 个智能体、185 个技能和 105 条命令。这些组件共享同一份 Markdown 源，其安装方式和能力会针对各 harness 进行适配。多 harness 支持：选择你使用的 harness，并按照其对应的设置路径操作。可用组件取决于安装路径和该 harness 的能力。工具 安装方式 组件与限制 Claude Code 插件市场 源智能体、技能和命令；特定于插件的 hooks 和 MCP 配置 OpenAI Codex CLI 原生市场或生成的产物 原生源技能；生成的 TOML 智能体和命令，因为技能使用单独的路径 Cursor 插件市场 源智能体、技能和命令，以及精选的项目规则 OpenCode make install-opencode 生成的智能体、技能和命令，并带有转换后的工具权限 Antigravity CLI make install-antigravity 生成的插件 c

Kronos：面向金融市场语言的基础模型 Kronos：面向金融市场语言的基础模型 Deutsch | Español | Français | 日本語 | 한국어 | Português | Русский | 中文 Kronos 是首个面向金融 K 线（candlesticks/K-lines）的开源基础模型，基于全球 45 家以上交易所的数据训练。📰 新闻 🚩 [2025.11.10] Kronos 已被 AAAI 2026 接收。🚩 [2025.08.17] 我们发布了微调脚本！欢迎查看，以将 Kronos 适配到你自己的任务。🚩 [2025.08.02] 我们的论文现已在 arXiv 上发布！📜 简介 Kronos 是一系列 decoder-only 基础模型，专门针对金融市场的“语言”——K 线序列进行预训练。与通用 TSFM 不同，Kronos 旨在处理金融数据特有的高噪声特性。它采用新颖的两阶段框架：专门的分词器首先将连续、多维的 K 线数据（OHLCV）量化为分层离散 token；随后，一个大型自回归 Transformer 在这些 token 上预训练，使其能够作为统一模型服务于多样化的量化任务。✨ 在线演示 我们搭建了一个在线演示，用于可视化 Kronos 的预测结果。网页展示了 BTC/USDT 交易对在未来 24 小时的预测。👉 在此访问在线演示 📦 模型库 我们发布了一系列容量各异的预训练模型，以满足不同的计算和应用需求。所有模型均可直接访问

在工具输出、日志、文件和 RAG 块到达 LLM 之前对其进行压缩。编程智能体的 token 减少 20%，JSON 的 token 减少 60-95%，答案相同。库、代理、MCP 服务器。https://docs.headroomlabs.ai/docs 快速开始 · Headroom for Teams · 安装 · 验证 · 智能体 · 文档 · Discord · llms.txt AI 智能体 / LLM：在此阅读 /llms.txt，或获取实时索引 · 完整文档 blob 。Headroom 会在 AI 智能体读取的所有内容——工具输出、日志、RAG 块、文件以及对话历史——到达 LLM 之前对其进行压缩。答案相同，token 只占一小部分。压缩在你的机器上运行；不会将任何提示词或文件内容发送到任何地方进行压缩。10,144 → 1,260 tokens。发现了相同的 FATAL。功能 库——在 Python 或 TypeScript 中调用 compress(messages)，可内联到任何应用中。代理——headroom proxy --port 8787，零代码改动，支持任何语言。智能体封装——一条命令 headroom wrap claude|codex|grok|copilot|cursor|aider|opencode|cline|continue|goose|openhands|openclaw|vibe|omp|zcode；用 headroom unwrap <tool> 撤销。MCP 服务器——为任何 MCP 客户端提供 headroom_compress、headroom_retrieve、headroom_stats。跨智能体记忆——在 Claude、Codex、Gemini 和 Grok 之间共享一个存储，并自动去重。headroom learn——挖掘失败的会话，并将修正写入 CLAUDE.local.md（默认，gitignored）、CLAUDE.md、AGENTS.md、GEMINI.md 或 GROK.md。输出 token 减少——裁剪模型写回的内容，而不仅仅是你发送的内容。见下文。可逆（CCR）

视频修复工具。获取支持者模型正版许可证码的唯一渠道是 Buy Me a Coffee、Unifans，以及中国地区中文 README 中的卖家。支持者模型的正版许可证码只能通过 Buy Me a Coffee 、 Unifans 或 闲鱼 获取。English | 日本語 | 中文 Jasna Jasna 可修复视频和图像中的马赛克。它免费，提供简单的应用和命令行，并在你的 GPU 上运行。目录 从这里开始 Jasna 的功能 你需要什么 快速开始 帮助与社区 支持项目（支持者模型） 高级 Jasna 的工作原理 命令行 所有指南 基准测试 许可 致谢 Jasna 的功能 在视频中查找马赛克并修复它们。画面其余部分不会被改动。两种修复模型：快速的 BasicVSR++（免费）和较慢但更精细的 LTX（面向支持者，仅限 NVIDIA）。在 Segment Editor 中仅修复你选择的部分，并提供预览。支持 VR180 视频和静态图像（SD 1.5，面向支持者）。可在 Video Player 中实时观看修复后的视频，而无需生成文件。你需要什么 NVIDIA GTX 16 系列 / RTX 20 系列或更新型号，并配备较新的驱动（Windows 上 610+，Linux 上 580+）。GTX 10 系列及更旧型号无法使用。或 AMD Radeon RX 7000/9000（实验性）。本地磁盘上的一个文件夹，其路径中不含中文、日文、带重音符号或其他非英文字符。更多详情 NVIDIA：你的 GPU 需要在 NVIDIA 的 GPU 表中具备 7.5 或更高的计算能力。AMD：需为 ROCm 支持的 GPU（Radeon RX 7000/9000、Radeon 780M/760M/740M、Ryzen AI）。在 Windows 上

开源编码 agent。https://opencode.ai 开源的 AI 编码 agent。English | 简体中文 | 繁體中文 | 한국어 | Deutsch | Español | Français | Italiano | Dansk | 日本語 | Polski | Русский | Bosanski | العربية | Norsk | Português (Brasil) | ไทย | Türkçe | Українська | বাংলা | Ελληνικά | Tiếng Việt 安装 # YOLO curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash # 包管理器 npm i -g @opencode/cli@latest # 或 bun/pnpm/yarn scoop install opencode # Windows choco install opencode # Windows brew install anomalyco/tap/opencode # macOS 和 Linux（推荐，始终保持最新） brew install opencode # macOS 和 Linux（官方 brew formula，更新较慢） sudo pacman -S opencode # Arch Linux（稳定版） paru -S opencode-bin # Arch Linux（AUR 最新版） mise use -g opencode # 任意操作系统 nix run nixpkgs#opencode # 或使用 github:anomalyco/opencode 获取最新开发分支 提示：安装前请移除 0.1.x 之前的版本。桌面应用（BETA）OpenCode 也提供桌面应用程序。可直接从 releases 页面或 opencode.ai/download 下载。平台 下载 macOS（Apple Silicon）opencode-desktop-mac-arm64.dmg macOS（Intel）opencode-desktop-mac-x64.dmg Windows opencode-desktop-windows-x64.exe Linux

为 agent coding CLI 提供长期记忆的解决方案，并便于在不同 agent 厂商之间交接工作。为 AI 编程 agent 提供长期记忆。在任务中途退出 Claude Code，在同一目录下启动 OpenAI Codex，无需重新解释架构、失败的尝试或未解决的问题，即可继续工作。网站：aimemory.sh 为什么需要 ai-memory 你的编程 agent 可能已经自带记忆功能。Claude Code 会自己记录笔记，Cursor 能记住一些内容，每个平台都在不断增加这类能力。但它们都有同样的限制：笔记只存在于一台机器上、只属于一个 agent，当你切换工具或把工作交给队友时，这些笔记就从视野中消失了。ai-memory 消除了这些限制。它会跨 agent 跟随你。二十多个 harness（Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、Grok、Devin、Kimi、Kiro 等）共同写入一份共享记忆。在任务中途退出 Claude Code，在同一目录下打开 Codex，下一个 agent 就会接手一份交接记录，其中说明你停在哪里、哪些尝试失败了、还有哪些问题尚未解决。交接是一个有类型的协议：每份交接都有归属者，且只会被领取一次。它携带的不只是摘要，还可以是整个会话。用 ai-memory run 启动 agent：退出 Claude Code，运行 ai-memory run codex，Codex 就会获得共享工作流，以及 Claude 可见原生历史的一份私有、临时的本地投影，用于查看有界启动包中省略的精确细节。远程服务器只会收到 harness 和会话身份，绝不会收到本地对话记录路径

在你自己的机器上运行的求职工具。一个基于 Claude Code 构建的 AI 求职申请框架：评估职位发布、定制简历、撰写求职信、准备面试。Fork 它，让它完全属于你。AI Job Search——在你自己的机器上运行的求职工具。一个基于 Claude Code 构建的 AI 求职申请框架。Fork 它，填写你的个人资料，然后让 Claude 评估职位发布、定制你的简历、撰写求职信，并为你准备面试。注意：这是一个独立的开源项目，与 Anthropic 没有任何关联，也未获得其认可、赞助或维护。提及 Anthropic 和 Claude Code 仅用于说明本工作流所使用的工具链。本项目没有任何关联的加密货币、代币或付费赞助计划。任何声称与此相反的说法均属未经授权，应视为诈骗。支持本项目的唯一方式是下方的 Ko-fi 链接以及在 GitHub 上做贡献。它真的有用吗？我原本是地球物理学家。2025 年底我的职位被裁撤时，我构建了这个框架来开展自己的求职——就是这个仓库中的同一套 /scrape、/apply 和 /interview 工作流，每周使用，用于我自己的职业发展。我对每一位交谈过的雇主都坦率说明了这一点，而这通常不会对我不利，反而常常引发一场真诚的技术交流。六十九份定制申请、二十次首轮面试，最终签下一份合同，我在 2026 年 6 月正式成为一名 AI 工程师。人们不断问我这到底有没有用。它让我拿到了工作。现在

一分钟搭建影视站，支持 Docker 等部署方式 https://libretv.is-an.org LibreTV LibreTV Next.js 迁移版：免费在线视频聚合搜索与观看平台。基于 Next.js 15（App Router）+ TypeScript + Tailwind CSS，播放内核为 ArtPlayer + hls.js，支持亮暗双主题。 🏠 官网 ： LibreTV 官网 🌐 演示站 ： tv.bagiinlink.eu.org （访问密码： libretv ） 📖 完整文档 ： 文档首页 · 架构 · 部署 · 配置 · 数据源 · 直播 / IPTV · 首页推荐 · 播放器 · 代理与安全 · FAQ 核心特性 聚合搜索 ：多采集站服务端并行搜索 跨源同名聚合 ：同名影片合并为一张卡片，展开即可比较和选择各来源 HLS 播放 ：ArtPlayer + hls.js，广告分片过滤、自动连播、倍速、快捷键、移动端长按 3 倍速 直播 / IPTV ：M3U 订阅解析， /live 页面按分组浏览、搜索频道并站内播放（HLS + HTTP-FLV），支持 XMLTV 节目单（EPG）与频道收藏；直播流经专用长连接代理（ /api/live/stream ）转发 进度同步 ：播放进度与观看历史存于本机 IndexedDB，精确到秒的续播 换源测速 ：跨源搜索同名资源并测速排序，一键切换保留集数位置 源测试与订阅 ：一键探活点播源与直播源（支持批量测活）；搜索时自动记录各源健康度，连续失败的源按阶梯时长自动停用（30 分钟 → 24 小时 → 长期），可一键恢复；订阅远程源列表（一份 LibreTV-SourceList JSON 可同时下发点播源与直播源，也可直接填 TVBOX 配置地址，自动导入其中可直接使用的接口），可导出分享 首页推荐 ：豆瓣（电影/剧集分类浏览）、Bangumi 新番放送表或影视榜单（豆瓣周榜 + 百度热播，经 60s API），设置中切换；均服务端直连 + 缓存，Bangumi/榜单免 key 免配置（ 60S_API_BASE 可指向自部署 60s 实例） PWA ：可安装到桌面 / 主屏幕，亮暗双主题无首屏闪烁 部署 Docker（推荐） # 在 .env 中设置 PASSWORD echo "PASSWORD=your-password" > .env # 方式一：拉取发布镜像（零构建） docker compose pull && docker compose up -d # 方式二：源码构建 docker compose up -d --build Docker Compose services: libretv: image: ghcr.io/librespark/libretv:latest container_name: libretv restart: unless-stopped ports: - "8080:8080" environment: - PASSWORD=change-me # 必填：访问密码，务必修改 # - PROXY_SECRET=your-secret # 会话/代理签名密钥，多实例部署建议设置 # - DEFAULT_SOURCES=[{"name":"示例源","url":"https://example.com/api.php/provide/vod"}] # - DEFAULT_LIVE_SOURCES=[{"name":"示例直播源","url":"h

TokenSpeed 是一款“光速”级 LLM 推理引擎。 https://lightseek.org/blog/lightseek-tokenspeed.html TokenSpeed 是一款面向 agentic 工作负载打造的“光速”级 LLM 推理引擎，具备 TensorRT-LLM 级别的性能与 vLLM 级别的易用性。其目标是成为生产级 agentic 工作负载中性能最强的推理引擎。核心组件： Scheduler（调度器）：C++ 控制平面与 Python 执行平面。请求生命周期、KV cache 所有权和重叠时序被编码为有限状态机，并通过类型系统在编译期强制保证 KV 资源的安全复用。 Kernels（内核）：可插拔的分层内核系统，提供可移植的公共 API 和集中式注册表，其中包含面向 agentic 工作负载、在 Blackwell 上最快的 MLA（Multi-head Latent Attention）实现之一。 Entrypoint（入口）：集成 SMG 的 AsyncLLM，用于低开销的 CPU 侧请求处理。 差异化 TokenSpeed 采用了与现有 LLM 推理引擎根本不同的架构路线。PyTorch Foundation 在欢迎 TokenSpeed 加入 PyTorch 生态系统版图时，特别强调了这些架构差异点： TokenSpeed 是一个开源 LLM 推理引擎，也是首个将控制平面与执行平面分离的引擎。控制平面以 C++ 实现为有限状态机，利用类型系统在编译期而非运行时强制实现安全的资源管理，包括请求生命周期和 KV cache 状态。执行平面则实现于 i

由 Anthropic 官方维护的高质量 Claude Code Plugins 目录。https://code.claude.com/docs/en/plugins Claude Code Plugins 目录 一个精心策划的高质量 Claude Code 插件目录。⚠️ 重要提示：在安装、更新或使用插件之前，请确保你信任该插件。Anthropic 无法控制插件中包含的 MCP servers、文件或其他软件，也无法验证它们是否能按预期运行，或是否不会发生变化。更多信息请查看每个插件的主页。结构 /plugins - 由 Anthropic 开发和维护的内部插件 /external_plugins - 来自合作伙伴和社区的第三方插件 安装 插件可通过 Claude Code 的插件系统直接从该市场安装。如需安装，请运行 /plugin install {plugin-name}@claude-plugins-official，或在 /plugin > Discover 中浏览该插件 贡献 内部插件 内部插件由 Anthropic 团队成员开发。参考实现请参见 /plugins/example-plugin。外部插件 第三方合作伙伴可提交插件以纳入该市场。外部插件必须达到质量和安全标准才能获批。如需提交新插件，请使用插件目录提交表单。插件结构 每个插件遵循标准结构：plugin-name/ ├── .claude-plugin/ │ └── plugin.json # 插件元数据（必需） ├── .mcp.json # MCP server 配置（可选） ├── commands/ # 斜杠命令（可选） ├── agents/

用于构建更小、可定制的 Windows 11 映像的 WinUI 应用。Tiny11 Builder 使用原生 WinUI 应用构建更小的 Windows 11 ISO。下载官方 Windows 映像或使用你自己的映像，选择要移除的内容，然后创建你的 ISO。下载 获取最新版本 为 Intel/AMD PC 选择 x64，或为 Windows on ARM 选择 ARM64。解压整个 ZIP 并打开 Tiny11Builder.exe。需要管理员授权。选择你的构建 模式 功能说明 Tiny11 移除预装应用和不需要的功能，同时保留更新、Defender 和恢复功能。Tiny11 Core 进一步精简，移除服务堆栈和恢复支持，并禁用 Defender。自定义 选择要移除或保留的单个应用、组件、功能和服务。Turbo 模式可加速映像处理。中断的构建可以在映像提交或压缩后从保存的进度恢复。Core 和组件存储移除会自动使用旧版 Windows 安装程序。Core 无法更新或维护。受保护 自定义移除可能会破坏 Windows。安装前请在虚拟机中测试你的 ISO。视频 在 YouTube 上观看 截图 欢迎 组件 构建设置 更多信息 用法、兼容性和构建说明 · 署名与分发说明 原始的 PowerShell 构建器仍保留在此仓库中。支持该项目 GitHub Sponsors · Patreon · PayPal · Ko-fi

完全自主的 AI Agents 系统，能够执行复杂的渗透测试任务 https://pentagi.com PentAGI 即 P enetration testing（渗透测试）A rtificial G eneral I ntelligence（通用人工智能） 加入社区！与安全研究人员、AI 爱好者以及志同道合的白帽黑客建立联系。获取支持、分享见解，并随时了解 PentAGI 的最新进展。 ⠀ 目录 概述 功能特性 架构 Agent 监督 快速开始 Agent Docker 访问 运行多个实例 登录后如何使用 PentAGI API 访问 LLM 提供商配置 Azure OpenAI Ollama OpenAI Anthropic Google AI (Gemini) AWS Bedrock DeepSeek GLM Kimi Qwen <a hre

"CLI-Anything：让所有软件原生支持 Agent" -- CLI-Hub：https://clianything.cc/ https://clianything.cc/ CLI-Anything：让所有软件原生支持 Agent 今天的软件服务于人类👨‍💻。明天的用户将是 Agent🤖。CLI-Anything：弥合 AI 智能体与全球软件之间的鸿沟 🌐 CLI-Hub：pip install cli-anything-hub，然后 cli-hub install <name> — 浏览、安装和管理所有社区构建的 CLI。想添加自己的？提交 PR — CLI-Hub 会立即更新。🎬 观看演示：观看 AI 智能体使用生成的 CLI，以及预览、实时预览和轨迹循环来生成真实产物 — CAD 构建、3D 场景、图表、游戏内容、字幕等。🙋 [成为贡献者，或请求一个 CLI]：加入我们！注册以构建新的 CLI harness — 一旦审核并合并，你将成为我们的社区贡献者之一！希望 CLI-Anything 支持某个特定软件或服务？提交愿望清单请求！一条命令行：让任何软件为 Pi、OpenClaw、nanobot、Cursor、Claude Code 等做好智能体适配。中文文档 | 日语文档 | 德语 📰 新闻 感谢社区所有宝贵的努力！每天都有更多更新持续在路上.. 2026-05-30 🧭 提出 Hermes skill（#320），新增一个 CLI-Anything 编排技能，附带安装脚本和 HARNESS 回退指南。🗺️ ArcGIS Pro 被提议加入公共注册表（#318），作为一个 Windows/ArcPy CLI，用于制图、地理处理、要素编辑和 live-Pro MCP 工作流。2026-05-27 🔧 CLI-Hub 注册表

Node Version Manager - 符合 POSIX 规范的 bash 脚本，用于管理多个活跃的 node.js 版本。 Node Version Manager 目录 简介 关于 安装与更新 安装与更新脚本 附加说明 在 Docker 中安装 在 Docker 中安装以用于 CICD 任务 在 Linux 上的故障排查 在 macOS 上的故障排查 Ansible 验证安装 重要说明 Git 安装 手动安装 手动升级 用法 长期支持 在安装时迁移全局包 在已安装版本之间迁移全局包 离线安装 在安装时从文件安装默认全局包 io.js Node 的系统版本 列出版本 设置自定义颜色 持久化自定义颜色 抑制彩色输出 恢复 PATH <a href="https://raw.githubusercont

开放的 agent skills 工具 - npx skills https://skills.sh skills 面向开放 agent skills 生态系统的 CLI。支持 OpenCode、Claude Code、Codex、Cursor 以及另外 75 个。安装 Skill npx skills add vercel-labs/agent-skills 无需安装即可使用 Skill 为单个 skill 生成提示，或交互式启动一个受支持的编码 agent： npx skills use vercel-labs/agent-skills@web-design-guidelines | claude npx skills use vercel-labs/agent-skills --skill web-design-guidelines --agent claude-code skills use 解析源的方式与 skills add 相同，将选定的 skill 文件写入临时目录，并且除非提供 --agent，否则只将生成的提示打印到 stdout。使用 --agent 时，它会以交互方式启动一个受支持的 agent 并传入生成的提示。 源格式 # GitHub 简写（owner/repo） npx skills add vercel-labs/agent-skills # 完整 GitHub URL npx skills add https://github.com/vercel-labs/agent-skills # 仓库中某个 skill 的直接路径 npx skills add https://github.com/vercel-labs/agent-skills/tree/main/skills/web-design-guidelines # GitLab URL npx skills add https://gitlab.com/org/repo # Azure Repos（Azure DevOps Services 或 Server） npx skills add https://dev.azure.com/org/project/_git/repo npx skills add https://dev.azure.com/org/project/_git/repo?path=/skills/web-design&version=GBmain # 任意 git URL npx skills add [email protected]:vercel-labs/agent-skills.git # 本地路径 npx skills add ./my-local-skills 私有仓库 使用相同的命令

面向 1-bit LLM 的官方推理框架 bitnet.cpp 📰 新闻 2026年7月23日：📣 我们发布了 VibeASR.cpp —— 一个在 CPU 上使用 BitNet I2_S 量化的实时多语言 ASR 推理引擎，在 x86 (AVX2) 和 ARM (NEON) 平台上仅需极少量线程即可实现 RTF < 1。[ 代码 ] [ 模型 ] [ 报告 ] 2026年7月20日：📣 我们在 Hugging Face 上发布了 BitNet-embedding-0.6B 和 BitNet-embedding-270M —— 首批 1-bit 嵌入模型，在 CPU 上提供具有竞争力的嵌入质量，且推理速度显著更快。在 BitNet-embedding-0.6B prefill（8 线程）上，相比 F16 提速 1.42 倍至 2.28 倍；在 BitNet-embedding-270M prefill（8 线程）上，相比 F16 提速 1.32 倍至 1.74 倍。在 x86 CPU 上支持使用优化内核进行 I2_S 转换。每个权重 2 比特的无损推理。2026年7月16日：📣 发布了 BitNet Embeddings 0.6B/270M：I2_S 转换与推理优化 —— 一份关于使用优化 I2_S 内核转换和运行 BitNet 嵌入模型的详细指南。2026年1月15日：📣 发布了 BitNet CPU 推理优化 —— 具有可配置分块和嵌入量化支持的并行内核实现，相比原始实现额外获得 1.15 倍至 2.1 倍的加速。2025年5月20日：📣 发布了 BitNet 官方 GPU 推理内核 —— 将 1-bit 推理扩展到 CPU 之外。2025年4月14日：📣 在 Hugging Face 上发布了 BitNet 官方 2B 参数模型 —— 首个使用 4T token 训练的官方 BitNet b1.58 模型。2025年2月18日：📑 Bitnet.cpp：面向三元 LLM 的高效边缘推理 —— sys

阿波罗 11 号指令舱和登月舱所使用的原始 Apollo 11 Guidance Computer (AGC) 源代码。Apollo-11 🌐 Azerbaijani , bahasa Indonesia , Basa Jawa , Català , Čeština , Dansk , Deutsch , English , Español , Français , Galego , Italiano , Kurdî , Lietuvių , Mongolian , Nederlands , Norsk , Polski , Português , Română , Suomi , Svenska , tiếng Việt , Türkçe , Ελληνικά , Беларуская мова , Русский , Українська , العربية , فارسی , नेपाली भाषा <a href="https://raw.githubusercontent.com/chrislgarry/Apollo-11

浏览器中的间谍卫星模拟器，只不过数据是真实的。在照片级逼真的 3D 地球上提供实时开源空间情报。 https://maptheworld.ai/ 🌐 God's Eye View 一个浏览器中的间谍卫星模拟器——然后你意识到来源是公开的，数据是真实的。照片级逼真的 3D 地球。实时飞机、船舶、卫星、地震、交通和公共摄像头。由实时 AI 智能体驱动的免手操作语音控制。不遗漏任何地方。 ▶️ 来自爆火的 God's Eye View 系列（原 WorldView）背后的项目 — YouTube 上 500 万+ · 社交平台 2500 万+ 🏆 在 GitHub Trending 日榜和周榜登顶 · 2026 年 8 月 Product of the Day 第 8 名 · 由 Chris Messina 在 Product Hunt 上 Hunted，他是话题标签 “pretty cool” 的创作者 — Brendan Eich，JavaScript 创造者、Mozilla 和 Brave 联合创始人 · 登上 Pinokio 推荐 ⚡ 无需 API 密钥即可开始。使用 Pinokio 安装，或从终端本地运行。可在应用内添加可选密钥。 → 快速开始 快速开始 · 最初五分钟 · 与它对话 · 实时内容 · 底层原理 · 密钥与费用 · 贡献指南 🌍 为什么会有这个项目 God's Eye View 将公开信号汇聚到一个可探索的地球上。实时追踪世界。与它对话。拆解它。扩展它。航班应答机、船舶信标、轨道根数、地震仪和公共摄像头已经向我们讲述了很多关于世界的信息。God's Eye View 将它们放在同一个地方，让你可以在全球图景与单架飞机、单艘船或单条街道之间切换。它在你的浏览器中本地运行，并带有源…

🤗 Transformers：面向文本、视觉、音频和多模态模型的最先进机器学习模型定义框架，用于推理和训练。https://huggingface.co/transformers 英语 | 简体中文 | 繁体中文 | 韩语 | 西班牙语 | 日语 | 印地语 | 俄语 | 葡萄牙语 | 泰卢固语 | 法语 | 德语 | 意大利语 | 越南语 | 阿拉伯语 | 乌尔都语 | 孟加拉语 | 波斯语 | 罗马尼亚语 | 土耳其语 用于推理和训练的最先进预训练模型 Transformers 充当面向文本、计算机视觉、音频、视频和多模态模型的最先进机器学习的模型定义框架，用于推理和训练。它集中管理模型定义，使该定义在整个生态系统中达成一致。transformers 是各框架之间的枢纽：如果某个模型定义受支持，它将兼容大多数训练框架（Axolotl、Unsloth、DeepSpeed、FSDP、PyTorch-Lightning 等）、推理引擎（vLLM、SGLang、TGI 等）以及相邻建模库（llama.cpp、mlx 等），这些库利用来自 transformers 的模型定义。我们承诺帮助支持新的最先进模型，并通过让其模型定义简单、可定制且高效，使其使用民主化。Hugging Face Hub 上有超过 100 万个 Transformers 模型检查点可供使用。探索

AI 将文档或主题转化为真正的原生 PowerPoint 演示文稿——具备原生形状、过渡和动画、按需生成数据支持的图表和表格、基于演讲者备注的音频旁白，并支持你自己的 .pptx 模板。 · 作者 Hugo He https://hugohe3.github.io/ppt-master-examples/ PPT Master — AI 从任何文档生成原生 PowerPoint 英文 | 中文 ❤️ 赞助商 本项目在 Kimi、PackyCode、APIKEY.FAN、RunAPI、APIMart 及其他赞助商的支持下保持免费和开源。想出现在这里？点击折叠 感谢 Kimi 赞助本项目！Kimi K3 是全球首个开放的 3T 级模型，具备原生视觉和 100 万 token 上下文窗口。借助 PPT Master，K3 可以理解 PDF、DOCX 文件和网页等源材料，识别关键点，构建叙事结构，并生成可原生编辑的 PPTX，你可以在 PowerPoint 中继续完善。试试 Kimi Code 计划（中文站 | 全球站），或通过 Kimi 开放平台（中文站 | 全球站）访问 API。感谢 PackyCode 赞助本项目！PackyCode 是一家可靠高效的 API 中转服务提供商，为 Claude Code、Codex、Gemini 等提供中转服务。PackyCode 为我们的项目用户提供特别折扣：使用此链接注册，并在充值时输入优惠码 ppt-master，即可享受 10% 优惠。感谢 APIKEY.FAN 赞助本项目！APIKEY.FAN 是一家专业的企业级 AI 中转服务商，致力于稳定，

Flutter 让构建精美的移动端及其他平台应用变得轻松快捷 https://flutter.dev Flutter 是 Google 的 SDK，用于通过单一代码库为移动端、Web 和桌面端打造精美、快速的用户体验。Flutter 可与现有代码配合使用，被世界各地的开发者和组织所采用，并且免费开源。文档 安装 Flutter Flutter 文档 开发 wiki 为 Flutter 做贡献 如需了解版本发布和其他公告，请加入 flutter-announce 邮件列表。我们的文档还会跟踪各版本间的破坏性变更。服务条款 Flutter 工具可能偶尔会从 Google 服务器下载资源。下载或使用 Flutter SDK 即表示您同意 Google 服务条款：https://policies.google.com/terms 例如，当从 GitHub 安装时（而非从预打包的归档文件安装），Flutter 工具在首次运行时会立即从 Google 服务器下载 Dart SDK，因为它用于执行 flutter 工具本身。当 Flutter 升级时（例如通过运行 flutter upgrade 命令）也会发生这种情况。关于 Flutter 我们认为 Flutter 将帮助您创建精美、快速的应用，并采用高效、可扩展且开放的开发模式，无论您的目标是 iOS 还是 Android、Web、Windows、macOS、Linux，还是将其作为您所选平台的 UI 工具包嵌入。精美的用户体验 我们希望让设计师能够充分实现他们的创意愿景，而不必被迫妥协 du

轻量、松软、永远免费——AWS 本地模拟器的替代方案 https://floci.io/floci/ 任意云，本地运行。轻量、松软、永远免费。无需账号。无需 auth token。没有功能限制。只需 docker compose up。快速开始 · 功能 · 服务 · SDK · Testcontainers · 迁移 · 文档 什么是 Floci？Floci 是一个免费、开源的本地 AWS 模拟器，用于开发、测试和 CI。它在你本机上提供 AWS 形态的服务，无需云账号、auth token 或付费功能门槛。将你的 AWS SDK、CLI、Terraform、CDK、OpenTofu 或测试套件指向 http://localhost:4566，继续使用现有工作流。已经在用 LocalStack？Floci 是可直接替换的替代品：换掉镜像即可继续。参见从 LocalStack 迁移。Floci 是 Floci 模拟器家族中的 AWS 成员，名字源自 floccus——一种看起来像爆米花的云层形态。模拟器 云 端口 floci AWS 4566 floci-az Azure 4577 floci-gcp GCP 4588 floci-oci OCI 4599 快速开始 运行 Floci 最快的方式是使用官方 CLI floci start 没有 Docker？每个版本还为 Linux、macOS 和 Windows 提供独立的 floci-aws 二进制文件；参见原生二进制。导出 AWS 环境变量：eval $(floci env) 照常使用你现有的 AWS 工具：aws s3 mb s3://my-bucket aws dynamodb create-table \ --table-name demo-table \ --attribute-definitions AttributeName=pk,AttributeType=S \ --key-schema AttributeName=pk,KeyType=HASH \ --billing-mode PAY_PER_REQUEST aws dynamodb list-tables 观看

免训练的语言模型修改：移除审查、抑制低质内容、减少谄媚等 https://heretic-project.org Heretic 免训练的语言模型修改 移除审查、抑制低质内容、减少谄媚等。只需一个下午，在你自己的游戏 PC 上完成。修改任何你能在硬件上运行的 LLM [1] Heretic 是一款独特工具，让你做到通常只有拥有大规模算力的公司才能做的事：修改语言模型，而不仅仅是运行它们。它不执行昂贵的训练；而是使用一组数学技术，基于对比示例提示和匹配评分器来引导行为。根据配置，Heretic 可以：抑制拒绝/移除审查（这是默认操作）减少低质内容（config.noslop.toml）减少幽默（config.nohumor.toml）减少谄媚（config.nosyco.toml）改变情感对齐（config.emotions.toml）以及许多许多其他功能。‼️ 使用 Heretic 不需要理解语言模型的内部工作原理 ‼️ 事实上，你可以在几秒钟内从零开始移除第一个模型的审查。Heretic 支持大多数稠密模型，包括许多多模态模型、几种不同的 MoE 架构以及许多现代混合模型。社区已经使用 Heretic 创建并发布了数千个模型。Heretic 模型已使用 MMLU 和 GSM8K 等标准指标进行独立基准测试，并发现其 c

Worktrunk 是一个用于 Git worktree 管理的 CLI，专为并行 AI 智能体工作流而设计 https://worktrunk.dev Worktrunk 2026 年 11 月：Worktrunk 于今年年初发布，并迅速成为最受欢迎的 git worktree 管理器。它用爱构建（没有粗制滥造！）。请告诉我任何细微的不便；我非常专注于继续让 Worktrunk 变得出色，而最大的帮助就是大家发布他们发现的问题。Worktrunk 是一个用于 git worktree 管理的 CLI，专为并行运行 AI 智能体而设计。Worktrunk 的三个核心命令让 worktree 像分支一样简单。此外，Worktrunk 还提供一系列提升易用性的功能，简化处理大量并行变更的工作，包括用于自动化本地工作流的钩子以及写时复制构建缓存。快速演示：📚 完整文档见 worktrunk.dev 📚 背景：使用 git worktrees 时，像 Claude Code 和 Codex 这样的 AI 智能体可以在无人监督下处理更长的任务，因此可以并行管理 5-10+ 个任务。Git 原生的 worktree 功能为每个智能体提供独立的工作目录，因此它们不会互相踩踏彼此的变更。但 git worktree 的用户体验很笨拙。即使只是启动一个新的 worktree 这样的小任务，也需要把分支名输入三次：git worktree add -b feat ../repo.feat ，然后 cd ../repo.feat 。Worktrunk 让 git worktree 像分支一样简单。worktree 通过分支名寻址；路径由可配置模板计算得出。接受分支的命令也接受 p

🕷️ 最好的 Web 抓取框架，能处理从单次请求到大规模爬取的一切！别害羞，加入这里：https://discord.gg/EMgGbDceNQ，并关注这里获取每日技巧和窍门：https://x.com/Scrapling_dev https://scrapling.readthedocs.io/en/latest/ 为现代 Web 打造的轻松 Web 抓取 选择方法 · 抓取器 · Spiders · 代理轮换 · CLI · MCP Scrapling 是一个 Python Web 抓取框架，将快速 HTTP 请求、隐身浏览器、强大的解析和并发爬取整合到一个库中。抓取静态页面、渲染 JavaScript、与网站交互，并从其背后的 API 调用中提取数据。使用可复用会话、代理轮换、自动重试、暂停/恢复和内置数据导出构建爬虫。可通过 Python、终端或经由其 MCP server 和 Agent Skill 使用你的 AI agent 来使用它。从提取少量字段到将整个网站收集为干净的 Markdown，Scrapling 覆盖完整的抓取工作流。使用 Scrapling 可以做什么 抓取与交互：快速 HTTP 请求、隐身浏览器、JavaScript 渲染、Cloudflare Turnstile/Interstitial 处理、持久会话和后台 API 捕获。解析与提取：CSS、XPath、文本和正则搜索、自适应元素跟踪、相似元素匹配和干净的 Markdown 输出。爬取与导出：并发 Spiders、代理轮换、重试、AutoThrottle、暂停/恢复、流式传输、现成模板和 JSON/JSONL/CSV/XML 导出。

Hyprland is an independent, highly customizable, dynamic tiling Wayland compositor that doesn't sacrifice on its looks. https://hypr.land Hyprland is a 100% independent, dynamic tiling Wayland compositor that doesn't sacrifice on its looks. It provides the latest Wayland features, is highly customizable, has all the eyecandy, the most powerful plugins, easy IPC, much more QoL stuff than other compositors and more... Install Quick Start Configure Contribute Features All of the eyecandy: gradient borders, many types of blur, animations, glow, shadows and much more A lot of customization 100% independent, no wlroots, no libweston, no kwin, no mutter. Custom bezier and spring curves for the best animations Powerful plugin support Built-in plugin manager Tearing support for better gaming performance Easily expandable and readable codebase Fast and active development Not afraid to provide bleeding-edge features Config reloaded instantly upon saving Global keybinds passed to your apps of choice Tiling/pseudotiling/floating/fullscreen windows Special workspaces (scratchpads) Window groups (tabbed mode) Powerful window/monitor/layer rules Socket-based IPC Native IME and Input Panels Support Fully dynamic workspaces Extensive layout support Dwindle Scrolling Master Monocle Custom layout with Lua Custom layouts with plugins Per Workspace Layouts and much more... Gallery Special Thanks wlroots - For powering Hyprland in the past tinywl - For showing how 2 do stuff Sway - For showing how 2 do stuff the overkill way Vivarium - For showing how 2 do stuff the simple way dwl - For showing how 2 do stuff the hacky way Wayfire - For showing how 2 do some graphics stuff

关于 LLM、RAG 与真实世界 AI agent 应用的深度教程。https://join.dailydoseofds.com AI Engineering Hub 🚀 欢迎来到 AI Engineering Hub——你学习和使用 AI 构建应用的全面资源库！🌟 为什么选择这个仓库？AI Engineering 正在快速发展，要保持在最前沿，既需要深入理解，也需要动手实践。在这里，你将找到：覆盖各个技能水平的 93+ 个可直接用于生产的项目；关于 LLM、RAG、Agents 等的深度教程；真实世界的 AI agent 应用；可在你的项目中实现、调整和扩展的示例。无论你是初学者、从业者还是研究者，这个仓库都为所有技能水平的人提供资源，帮助你在 AI Engineering 中动手实验并取得成功。📋 目录 快速开始 新闻通讯 按难度划分的项目 初级项目（22 个）中级项目（48 个）高级项目（23 个）贡献 许可证 🎯 快速开始 刚接触 AI Engineering？从这里开始：完全初学者：查看 AI Engineering Roadmap，获取全面的学习路径 学习基础：从初级项目开始，例如 OCR 应用和简单的 RAG 实现 提升技能：转向中级项目，涉及 agents 和复杂工作流 掌握高级概念：攻克高级项目，包括微调和生产系统 📬 订阅我们的新闻通讯，随时了解最新动态！订阅我们的新闻通讯，即可免费获得一本 Data Science 电子书 📖，内含 150+ 节 Data Science 核心课程！随时掌握最新教程

开源 AI 安全运营中心：告警融合、LLM-agent 分诊、MITRE ATT&CK 调查，以及为每个 agent 步骤提供可重放的决策账本。可自托管，无需 API 密钥即可运行，MIT 许可。附带面向 Claude、Cursor 和 Continue 的 MCP server。https://beenuar.github.io/AiSOC/ AiSOC 是一个开源、可自托管的 AI 安全运营中心。它摄取你的安全遥测数据，检测并关联威胁，用推理过程完全可审计的 AI agent 进行调查，并提出由人工批准的响应建议。技术指南（PDF） · 文档 · 架构 · 实际可用功能 · 讨论 AiSOC 做什么 遥测数据从你的安全工具到达。AiSOC 对其进行规范化，运行其 7023 条规则库中的 2538 条可执行规则，将触发的内容归组为事件，用 AI agent 调查每个事件并记录每一次提示和工具调用，然后提出一个行动。新的威胁情报会重新扫描你已收集的历史数据，并且在任何内容到达供应商之前由人工批准。运行时的样子 观看完整三分钟——在一台服务器上针对已发布的镜像从安装到 AI 判定，终端等待时间已缩短，录制画面中也有说明。下面的截图来自同一规则集下的 v20.1.0 运行——录制比截图更旧。（分步说明 · 什么是真实的） 告警——每条都归属于提供它的连接器。自动分诊——内置本地模型的判定、置信度和理由，逐字呈现。威胁情

一个免费、开源且可扩展的语音转文本应用，完全离线运行。https://handy.computer Handy 是一个免费、开源且可扩展的语音转文本应用，完全离线运行。Handy 是一款跨平台桌面应用，提供简单且注重隐私的语音转录。按下快捷键，说话，你的话就会出现在任何文本框中。这一切都在你自己的电脑上完成，不会向云端发送任何信息。为什么选择 Handy？Handy 的创建是为了填补真正开源、可扩展的语音转文本工具的空白。正如 handy.computer 上所述：免费：无障碍工具应属于每个人，而不是被付费墙挡住。开源：我们可以共同进一步发展。为自己扩展 Handy，并为更大的事业做贡献。隐私：你的声音留在你的电脑上。无需将音频发送到云端即可获得转录。简单：一个工具，一项任务。转录你所说的话并将其放入文本框。工作原理：按下可配置的键盘快捷键：按住录制并松开停止，或轻按切换录制开和关（也提供仅按住和仅切换模式）。在快捷键激活时说出你的话。松开后，Handy 使用 Whisper 处理你的语音。将转录文本直接粘贴到你正在使用的任何应用中。该过程完全在本地进行：使用 Silero 的 VAD（语音活动检测）过滤静音。转录使用你选择的模型：Whisper 模型（Small/Medium/T

免费开源的 macOS 菜单栏工具包。https://vorssaint.com Vorssaint One 一个菜单栏图标，完成十几个付费 Mac 应用的工作。只安装你使用的功能。网站 · 安装 · 功能 · 隐私 · 更新日志 · 联系 · Discord 如有任何私密事宜，请发送邮件至 [email protected]。赞助商 帮助 Vorssaint 保持免费和开源。与 Mac 用户分享你的产品。你的产品在这里 你的标志 · 你的名称 · 你的链接 成为我们的第一位赞助商 → 按应用调节音量、真正的系统监视器、更好的应用切换器、窗口吸附、Dock 预览、剪贴板历史、文本片段、文件架、卸载器。Mac 用户通常逐个购买的实用工具，集中在一个菜单栏图标后面，无需账户、无遥测、无订阅。只安装你使用的功能 选择单独功能或从预设开始。未安装的功能停止加载并从界面消失；重新安装会恢复其设置。设置仅请求你的选择所需的权限。重新排序或隐藏面板部分，选择紧凑布局，并将设置导出到另一台 Mac。该应用支持十几种语言。它做的一切 声音 音量混合器。按应用设置音量，将安静音频提升到超过 100%，并固定或重新排序收藏项。无需音频驱动。按应用输出。通过扬声器播放音乐，同时通话使用耳机。输出切换器。使用快捷键切换音频输出，并在耳机断开时降低音量。麦克风工具。选择首选输入，调整其……

Open Multi-Agent Interactive Classroom — Get an immersive, multi-agent learning experience in just one click Get an immersive, multi-agent learning experience in just one click &nbsp;&nbsp; &nbsp; English | Simplified Chinese Live Demo · Quick Start · Lemonade · FunASR · Features · Use Cases · OpenClaw 🗞️ News 2026-10-29 — v1.3.0 : knowledge base and Pro workbench upgrade. Every upload is kept in its owner's knowledge base until deleted, organized in folders and parsed once for every conversation; the composer offers it through @ , and the agent can read, search and organize it. In the Pro workbench, a request shows a preview of the agent's work before the first page exists, and classroom tabs switch between Learn and Edit. The upgrade has release conditions (stop all old instances first; no rollback below 1.3.0), so read the changelog before upgrading. 2026-10-18 — v1.2.1 : web research. Kimi, DeepSeek and Firecrawl join as web-search providers, and a new webFetch slot lets the agent read pages through a hosted reader (DeepSeek, Kimi or Firecrawl) instead of the built-in one; each is opt-in. Classroom chat can offer suggested replies, and retired models are removed from the built-in catalogs. Classroom chat now always runs on Pi and needs a classroom model with tool calling; read the release's Breaking Changes before upgrading. 2026-10-16 — v1.2.0 : server-first is stable. Generation runs on the server and survives closed tabs and restarts, models are configured once in openmaic.yml (defaults, locks, and an option to forbid user keys), materials are parsed as soon as they are attached, and the web app and the API share one pipeline. New: classroom export , as a PPTX that keeps every scene or as one offline HTML file that plays the lesson. It needs PostgreSQL and a long-running server; V

Lightpanda：专为 AI 和自动化设计的无头浏览器 https://lightpanda.io Lightpanda Browser 从零开始为 AI 代理和自动化构建的无头浏览器。不是 Chromium 分支。不是 WebKit 补丁。一个用 Zig 编写的新浏览器。比 Chromium 轻 16 倍、快 9 倍。基准测试 在 AWS EC2 m5.large 实例上通过网络请求 933 个真实网页。查看基准测试详情。指标 Lightpanda Headless Chrome 差异 内存（峰值，100 个页面）123MB 2GB 约少 16 倍 执行时间（100 个页面）5s 46s 约快 9 倍 快速开始 安装 包管理器 来自 Homebrew 的最新 nightly：brew install lightpanda-io/browser/lightpanda 来自 Arch Linux User Repository 的最新 nightly：yay -S lightpanda-nightly-bin 从 nightly 构建下载 你可以从 nightly 构建下载适用于 Linux 和 MacOS 的最新二进制文件，支持 x86_64 和 aarch64。对于 Linux：curl -L -o lightpanda https://github.com/lightpanda-io/browser/releases/download/nightly/lightpanda-x86_64-linux && \ chmod a+x ./lightpanda 在运行任何内容之前验证二进制文件：./lightpanda version 也提供 Linux aarch64 版本 如果你使用 Nix，可以直接从 flake 运行 Lightpanda，而无需下载二进制文件：nix run github:lightpanda-io/browser -- --help 或将其固定为你自己的 flake 的输入：{ inputs.lightpanda.url = "github:lightpanda-io/browser"; } 注意：Linux 发布二进制文件链接到 glibc。在基于 musl 的 Linux 发行版（Alpine 等）上，二进制文件会失败并报错 cannot execute

将 Claude Code 变成完整的游戏开发工作室——49 个 AI 智能体、72 个工作流技能，以及一套复刻真实工作室层级结构的完整协作系统。Claude Code Game Studios 将单个 Claude Code 会话变成完整的游戏开发工作室。49 个智能体。74 项技能。一支协同工作的 AI 团队。为什么存在：用 AI 独自开发游戏很强大——但单个聊天会话没有结构。没人阻止你硬编码魔法数字、跳过设计文档或写意大利面代码。没有 QA 检查、没有设计评审、没有人问“这真的符合游戏愿景吗？”Claude Code Game Studios 通过给你的 AI 会话真实工作室的结构来解决这个问题。你得到的不是单个通用助手，而是 49 个按工作室层级组织的专业智能体——守护愿景的主管、负责各自领域的部门负责人，以及做实际工作的专家。每个智能体都有明确职责、升级路径和质量门禁。结果：你仍然做每一个决定，但现在你有一个团队，会提出正确的问题、尽早发现错误，并让你的项目从第一次头脑风暴到发布都保持有序。目录 包含内容 工作室层级 斜杠命令 它产出的是游戏还是文档？ 入门 配置 升级 项目结构 工作原理 设计哲学 自定义 平台支持 社区 支持本项目 许可证 什么

开源版 Grok Bot 替代方案，内置虚拟机供 bot 使用 https://www.openmausbot.com/ OpenMausBot 是开源版 Grok Bot 替代方案：在聊天应用中拥有你自己的 AI bot 团队。openmausbot.com · 下载 · 开源 Grok Bot 替代方案对比 OpenMausBot 是一个开源版 Grok Bot 替代方案：一个受 Grok Bot 启发的独立项目，也是 Meta Muse、OpenAI dots 和 Cue by Manus 的开源替代品——自带 agent（bring-your-own-agent）、本地优先，并运行在你已有的模型上。它也称为 MausBot；原名 OpenGrokBot。与 xAI、Meta、OpenAI 或 Manus 无任何关联。侧边栏中的每个 bot 都是真实的 agent——底层在本地运行 Claude 或 Codex——拥有各自的个性、各自的模型、各自的云计算机以及各自连接的应用。像对待联系人一样与它们对话，观察它们工作，对重要事项进行审批。最新版本 · macOS：Apple silicon 与 Intel · 已签名并公证的 .dmg · Windows：x64 安装程序 · Ubuntu 24.04 x64：.deb 或 AppImage 测试版 · 全部版本 由 boat.dev 提供支持 ⚠️ 与任何加密货币均无关联。OpenMausBot 没有代币。任何使用 OpenMausBot、Maus 或 SupaMaus 名称的币种均非由本项目或其维护者创建、认可或关联。我未从任何人处收到代币、付款或分配，也不会为任何代币背书。为什么说“一个盒子里的一个助手”对 agent 来说是错误的形态。OpenMausBot 是一个受 Grok Bot 启发的独立开源项目——它保留了这一理念（AI 作为一种消息……）

π RuView 将普通商用 WiFi 信号转化为实时空间智能、生命体征监测与存在检测——全程无需任何一个视频像素。https://Cognitum.One/RuView π RuView 从这里开始 硬件 模型 AI 工具包 智能家居 Cognitum Seed 用 WiFi 透视墙壁 把普通 WiFi 变成空间智能/感知系统。可探测人员、测量呼吸与心率、追踪移动并监测房间——穿墙、在黑暗中、无需摄像头或可穿戴设备。纯靠物理。原生支持四大智能家居生态：通过 HA-DISCO MQTT 发布器接入 Home Assistant；作为可发现的 HAP-1.1 桥接接入 Apple Home & HomePod；通过同一 HA 桥接或 Matter 端点接入 Google Home + Amazon Alexa。Siri、Google Assistant 和 Alexa 可按房间语音播报存在状态与生命体征，无需任何自定义技能。只需一个 --mqtt 参数即可接入任意 Home Assistant 安装；或作为 Matter Bridge 配对到 Apple Home / Google Home / Alexa / SmartThings。每个节点内置 21 个实体（11 个原始信号 + 10 个推断语义状态：有人睡觉、可能遇险、房间活跃、老人无活动异常、会议进行中、卫生间占用、跌倒风险升高、离床、无移动、跨房间移动），另附 3 个入门 HA Blueprint。详见 <a href="https://raw.githubusercontent.com/ruv

Macro 是面向团队的统一工作空间：邮件、聊天、文档、任务、智能体、通话和 CRM——通过共享 AI 记忆以 @ 关联在一起。https://macro.com 注册 · 文档 · 预约演示 · 网站 · 功能请求 · 贡献 · 招聘 Macro 是你和团队的一体化工作空间。它将邮件 + 消息 + 文档 + 任务 + 智能体 + CRM 统一到一个快速界面中，并具备共享的团队级记忆。工作空间中的所有内容都以 @ 关联且可搜索，因此你的团队（以及你的智能体）永远不必切换工具。为什么做 Macro 我们打造 Macro，是因为我们想要一个属于自己的创业公司操作系统。市面上有很多优秀的软件产品，我们全都用过——Slack、Linear、Notion、HubSpot 和 Superhuman——但它们无法作为一个系统协同工作。当我们把上一个创业项目扩展到约 20 人时，事情开始崩坏：每个团队都有了自己的工具，整个公司靠 MCP 和 Zapier 勉强维系。公司不可计算。它混乱不堪。Macro 是从底层开始将工作软件彻底重新设计为一个单一系统。由我们在纽约和Toronto设计，并由我们约 15 人的团队内部试用两年。使用 SolidJS 和 Rust 构建，以实现速度和可靠性。我们专注于打造任何小公司或大公司内的小团队都能用作其“操作系统”的东西。功能 Macro 由“blocks”组成，这些 blocks 被设计为模块化、可扩展，并像乐高一样协同工作。对于每个 block，我们都研究了最好的现有方案，并努力做得更好。每个界面都是

DeepTutor：终身个性化辅导。https://deeptutor.info/。http://arxiv.org/abs/2604.26962 DeepTutor：终身个性化辅导 功能 · 快速开始 · 探索 · CLI · 生态 · 社区 🤝 我们欢迎任何形式的贡献！在 Roadmap 上为路线图项目投票或提出新项目，并查看我们的 Contributing Guide 了解分支策略、编码规范以及如何开始。📦 发布 [2026.10.19] v1.6.15 — 审阅了学习路径变更、分组评估、有界辅导记忆、可靠的聊天恢复、更稳健的解析、检索对比以及原生 Gemini 语音。过往发布（超过 1 周前）[2026.10.8] v1.6.14 — 原始来源视觉练习、可恢复索引、统一视频 Reading、科研工具、受管插件、学习日志以及提供商设置改进

Huashu Design 3.0 · 在 agent 里打一句话，拿回能交付的设计：网页 / App 原型 / 可编辑 PPTX / 动画 / 信息图 · 六个候选挑三个方向 · 84 种带样张的风格库 · 越用越懂你的外观账本与设计体检 · HTML-native design skill for Claude Code, Codex, Cursor &amp; any agent 🌐 中文 · English Huashu Design 「打字。回车。一份能交付的设计。」 "Type. Hit enter. A finished design lands in your lap." 在你的 agent 里打一句话，拿回一份能交付的设计。 3 到 30 分钟，你能 ship 一段 产品发布动画 、一个能点击的 App 原型、一套能编辑的 PPT、一份印刷级的信息图。 不是「AI 做的还行」那种水平——是看起来像大厂设计团队做的。给 skill 你的品牌资产（logo、色板、UI 截图），它会读懂你的品牌气质；什么都不给， 六张缩略图里挑出的三个真实方向 + 84 种带样张的风格库 也能兜底到不出 AI slop。 你看到这篇 README 里的每一页设计，都是 huashu-design 自己做的。 不是 Figma，不是 AE，就是一句话 prompt + skill 跑通。下次产品发布要做宣传片？现在你也能做。 npx skills add alchaincyf/huashu-design 跨 agent 通用——Claude Code、Cursor、Codex、OpenClaw、Hermes 都能装。 📣 已改为 MIT 协议。 自 2026-05-14 起本 skill 完全开源（ MIT License ），个人和 商用都免费 ，无需事先授权。原「个人使用免费、企业商用需授权」的条款已作废。( 查看变更 ) 🆕 3.0：三个方向更敢，项目之间也不再长一个样。 先出六张缩略图再挑三版做成真稿；风格库扩到 84 种（新增 App、中文与东亚两个分区），每种都有样张；参照作品先截图再动手；带一个只量事实的设计体检，和一本记住你做过什么样子的外观账本。 详见核心机制 看效果 · 安装 · 能做什么 · 核心机制 · 和 Claude Design 的关系 ▲ 3.0 发布片 · 32 秒 · 片里每一页设计都是 3.0 自己做的，剪辑用的是 huashu-motion 👉 下载 MP4（1080p · 含配乐 · 24MB） · 2.0 的带音效 HTML 互动版 3.0 案例 下面这些都是 3.0 跑出来的。前五个是从发布时新跑的 6 道题里挑的，每道只给一句话需求，方向是 agent 自己挑的，作者没插手；后两个一个是第三轮盲选赢下来的那版，一个是发布后作者拿它做的真实项目。 网页 · 《富岳三十六景》线上展 「给葛饰北斋的《富岳三十六景》做一个线上展览网站」 三版分别是 Rijksmuseum 官网式的暗场展厅、田中一光式的三角窗、民国书衣式的题签框。设计体检报过一次撞车：两版首屏都用了《神奈川冲浪里》，它就把暗场那版换成了《山下白雨》。 往下一章讲普鲁士蓝，依据是大都会博物馆的光谱研究；全 46 幅都来自芝加哥艺术博物馆和大都会的开放馆藏。 App · 鸣迹（观鸟记录） 「做一个观鸟记录 App 的原型」 现实参照找的是拿了 2025 年苹果设计奖的 CapWords， ref_board.py 先把它截成参考板，agent 亲眼看过再动手。借来的是「从照片里撕下一张贴纸」：每只鸟都从 Wikimedia 的真实照片里分割出来，贴进一年的本子里，叫声波形是拿真实录音算的。 App · 今晚吃啥（家常菜谱） 「做一个家常菜谱 App」 秒数轮盘恰好抽到吕敬人书籍设计，最后做成了一本菜谱：一道菜一页方子，切口旁边留一条旁注栏，写「擦干再煎才不溅油」「老抽只要几滴」，朱砂只给「开做」这一方印。外观账本看到最近 6 个交付里 5 个是无衬线标题，这一版挑了宋体。 PPT · 《千里江山图》讲座 走的是最佳设计师 Abbott Miller 式的暗场展柜，暗底取的是绢地最暗处的颜色。封面底下那条细长的位置条就是整卷缩略图，框出这一页在 11.9 米长卷的哪一段。 PPT · 黑洞的照片是怎么拍出来的 现实参照是 Jonathan Corum 的讲座幻灯片：黑底、照片做主角、标注直接写在图上。每页都标了出处，事实先过核查再上页面。 A

一个本地优先的桌面工作空间，用于长期驻留的 AI 队友。可让 Codex、Claude 和 Grok 在各自专属的工作区、任务队列、文件共享、浏览器控制和智能体间协作中运行。https://openbot.run/ OpenBot 是一个本地优先的桌面工作空间，用于长期驻留的 AI 队友。它支持本地 Codex App Server 和 Claude Code，并通过 ACP 支持 Grok CLI、OpenCode、Gemini、Cursor CLI 和 Cline CLI。它为每个智能体提供独立的工作区和对话，并在一个桌面应用中提供本地队列、文件传输、内嵌浏览器和智能体间消息传递。警告：OpenBot 是开发预览版。智能体目前以 danger-full-access 和 approvalPolicy: never 运行。在首次启动明确同意后，它们可以读取和修改文件、运行命令、使用网络并控制内嵌浏览器，而无需逐项操作确认。请只运行你信任的智能体和任务，保留备份，并在使用前查阅 Security。已可用功能：在桌面端和移动端进行提示词驱动的智能体创建与编辑，支持可编辑的指令、头像，并在保存前进行分区审阅。持久化智能体由独立的 Codex、Claude、Grok、OpenCode、Gemini、Cursor 或 Cline 会话和本地工作区支撑。支持自定义 OpenAI 兼容端点和自定义 ACP 智能体，并可检测本地模型服务器（Ollama、LM Studio）和已安装的智能体。按智能体进行上下文监控，并在长对话耗尽模型窗口前自动压缩。FIFO 消息队列，支持

适用于 Claude Code 的通用 SEO 技能。包含 26 个子技能和 19 个子代理，覆盖技术 SEO、E-E-A-T、schema、GEO/AEO、代理就绪性（Lighthouse Agentic Browsing、WebMCP、llms.txt）、外链、本地 SEO、电商、国际 SEO、Google APIs，以及 PDF/Excel 报告。9 个可选扩展用于获取实时 SEO 数据。https://skool.com/ai-marketing-hub-pro Claude SEO 免费、开源的 SEO 审计工具，可在 Claude Code 内运行。在 Google 上获得更高排名，并被 AI 搜索引用。安装 · 演示 · 结果 · 团队 · 命令 · 定价 · FAQ Claude SEO 是 Claude Code 的免费 SEO 插件。给它任意网站，它会在 10 到 15 分钟内运行完整的 SEO 审计，然后交给你一份清晰的行动计划，按最重要的事项排序。它会检查优秀 SEO 顾问会检查的所有内容：技术 SEO。可抓取性、索引、站点地图、robots.txt、重定向、页面速度和 Core Web Vitals。内容质量。E-E-A-T（经验、专业、权威和可信）、内容单薄页面和主题覆盖。结构化数据。查找、验证并编写 Schema.org 标记以支持富媒体结果。AI 搜索（GEO）。Google AI Overviews、AI Mode、ChatGPT、Perplexity 和 Gemini 引用你的页面的可能性。本地和电商 SEO。Google Business Profile、评价、地图包、产品页面和国际站点。Claude SEO 由 26 个子技能和 19 个专家代理构建，最多可有 17 个代理同时处理你的网站。每条建议都会解释其重要性以及你如何判断它是否奏效。查看实际效果：在 Claud 中输入 /seo

TradingAgents：多智能体 LLM 金融交易框架 https://arxiv.org/pdf/2412.20138 德语 | 西班牙语 | 法语 | 日语 | 韩语 | 葡萄牙语 | 俄语 | 中文 TradingAgents：多智能体 LLM 金融交易框架 新闻 [2026-10] TradingAgents v0.7.0 已发布，可在你自己的 ChatGPT Plus 或 Pro 方案上运行，回测从每次决策后的首个收盘价开始计分，启动时若有更新版本会给出提示，并且每个 GitHub release 都附带一个 wheel 包。[2026-10] TradingAgents v0.6.0 已发布，报告保存为单个 HTML 页面，按模型层级配置提供商，使经理和分析师可运行在不同的模型上，在分析师工作期间为每个 ticker 结算过往决策，并在 Yahoo 新闻源宕机时从 Yahoo 搜索读取公司新闻。[2026-09] TradingAgents v0.5.2 已发布，支持并行分析师以加快分析，CLI 可通过 --ticker 和 --date 等标志无提示运行，每次运行的设置都会记录在每份报告中，回测只能看到在每个分析日期之前发布的数据。完整发布说明见 CHANGELOG.md。更早新闻 [2026-09] TradingAgents v0.5.1 已发布，包布局按各模块所包含的内容组织（导入路径有变动），可选对社交帖子进行 Jev 筛查，默认模型为 GPT-6 Sol 和 Luna，并修复了运行隔离和 SEC EDGAR 报表的问题。[2026-09] TradingAgents v0.5.0 已发布，在每条带日期的路径上实现时点完整性（point-in-time integrity），SEC EDGAR 基本面数据按提交原样提供，回测覆盖一个 tic

欢迎来到电子书下载宝库，一个汇聚了各类电子书下载链接的地方。无论你是喜欢阅读经典文学、经管励志、终身学习、职场创业、技术手册还是其他类型的书籍，这里都能满足你的需求。 该库涵盖了帆书app(原樊登读书)、微信读书、京东读书、喜马拉雅等读书app的大部分电子书。 电子书下载宝库 🌐 在线访问 GitHub Pages - 体验强大的实时搜索功能和多关键字搜索，快速找到你想要的电子书！ 欢迎来到电子书下载宝库，一个汇聚了各类电子书下载链接的地方。无论你是喜欢阅读经典文学、经管励志、终身学习、职场创业、技术手册还是其他类型的书籍，这里都能满足你的需求。 该库涵盖了帆书app(原樊登读书)、微信读书、京东读书、喜马拉雅等读书app的大部分电子书。 简介 我们从各个电子书网站上精心收集了各种电子书下载链接，并根据常用的标签对它们进行了简单分类。每本书都包括了三种常见格式文件：epub、mobi 和 azw3，以满足不同阅读设备和喜好的需求。 🔍 如何使用 浏览我们的下载宝库非常简单： 🌐 实时快速搜索（推荐） 访问 GitHub Pages 实时在线搜索页面 ，体验强大的实时快速搜索和多关键词搜索功能： 🔎 实时搜索 ：输入书名、作者或分类关键词，即时显示匹配结果 💡 多关键词搜索 ：支持同时搜索多个关键词（用空格分隔） 💡 搜索技巧 在线搜索 ：访问 GitHub Pages 页面，使用实时搜索功能（推荐） Ctrl+F ：在 GitHub 页面使用浏览器搜索功能 热门分类 ：文学、历史、科普、管理、社会、推理等 按需查找 ：职场、创业、技术、投资、心理学等专业领域 ☕ 请我们喝咖啡 🌟 如果这个项目对你有帮助，欢迎请我们喝杯咖啡！你的支持是我们持续维护和更新这个项目的动力。 感谢所有支持我们的赞助人！ 查看 📋 赞助人名单 了解已赞赏的赞助人信息。 📚 索引目录 💡 使用 Ctrl+F 快速搜索关键词，或点击下方标签直接进入分类页面 🔥 热门分类 文学(2711) | - 历史(1748) | - 科普(743) | - 管理(613) | - 社会(558) | - 推理(531) | - 经典(494) | - 经济(487) 哲学(431) | - 传记(413) | - 美国(399) | - 心理(396) | - 悬疑(393) | - 商业(387) | - 励志(373) | - 金融(370) 随笔(368) | - 投资(365) | - 思维(353) | - <a href="https://raw.githubusercontent.com/jbiaoj

一只小型双足鸭子机器人 🦆 https://pollen-robotics.com/microduck Microduck 是一只依靠强化学习策略运动的小型双足机器人。在这里获取你的机器人 · 速查表 · 训练策略 · 工作原理 · 贡献指南。本仓库是这只鸭子的大脑。机器人高约 25 厘米、重 800 克，由运行在 Rockchip RK3566 上的若干守护进程驱动：一个 50 Hz 控制循环，通过神经策略驱动十五个舵机，以及无线电和摄像头，还有在不把机器人变砖的情况下将新软件部署到机器人上的更新机制。运行 Microduck 所需的一切都在这里。如果你想要一只，请在这里获取。它运行的策略在隔壁的 microduck_rl 中训练——MuJoCo 和 PPO、sim2real 配方，以及导出为 ONNX，本仓库负责加载。它能做的事：它会走路。拿起手柄就能驾驶。它会滚动。装上轮子，请求 roller 模式，它就会加载另一个大脑。它会捡东西。嘴贴地，一键完成。它会自己站起来。把它撞倒，它会自己站起来。它还会坐下、踢球、按指令向前滚，并用它自己的声音嘎嘎叫。去哪里找东西：你有一只鸭子；速查表：所有 robotctl 命令：drive、configure、voice、chorale、theremin、wifi、updates、logs。从这里开始。手柄：完整的按键映射，以及配对游戏手柄——每个手柄只需配对一次，还有配对不成功时该怎么办。duckctl：通过蓝牙从笔记本电脑控制机器人，无需网络，也无需 ssh。更新：安装、回滚、固定版本。每次更新都会经过验证、健康检查门控，并且可逆。你是 b

官方的、由 AWS 支持的 MCP servers、skills 和 plugins，帮助 AI agents 在 AWS 上构建。Agent Toolkit for AWS 帮助 AI coding agents 在 AWS 上构建、部署和管理应用。Agent Toolkit for AWS 为 AI coding agents 提供与 AWS services 协作所需的工具、知识和防护机制。它可与开发者已在使用的 coding agents 配合使用——包括 Claude Code、Codex、Cursor、Devin、Kiro 和 fx。快速开始 AWS CLI 使用 AWS CLI 直接在终端中使用 Agent Toolkit：aws configure agent-toolkit 有关设置、配置和使用说明，请参阅 AWS CLI integration guide。Claude Code 这些 plugins 可在官方 Anthropic marketplace（claude-plugins-official）上获取，该 marketplace 默认会添加到你的 Claude Code 安装中。使用以下命令从 toolkit 安装受支持的 plugins：对于涵盖服务选择、CDK/CloudFormation、serverless、containers、storage、observability、billing、SDK 使用和部署的 aws-core：/plugin install aws-core@claude-plugins-official 提示：如果出现 Plugin not found，请先更新本地 marketplace 索引：/plugin marketplace update claude-plugins-official 对于涵盖使用 Amazon Bedrock 和 AgentCore 在 AWS 上构建 AI agents 的 aws-agents：/plugin install aws-agents@claude-plugins-official 对于涵盖使用 S3 Tables、AWS Glue 和 Athena 的数据湖、分析和 ETL 工作流的 aws-data-analytics：/plugin install aws-data-analytics@claude-plugins-official 对于 aws

VoxCPM2：无需分词器的 TTS，支持多语言语音生成、创意音色设计和逼真克隆 https://voxcpm.com VoxCPM2：无需分词器的 TTS，支持多语言语音生成、创意音色设计和逼真克隆 English | 中文 👋 加入我们的社区参与讨论和获取支持！飞书 | Discord | 📚 MiniCPM Wiki VoxCPM 是一个无需分词器的文本转语音系统，通过端到端扩散自回归架构直接生成连续语音表征，绕过离散分词，从而实现高度自然且富有表现力的语音合成。VoxCPM2 是最新的重要版本——一个在超过 200 万小时多语言语音数据上训练的 2B 参数模型，现已支持 30 种语言、音色设计、可控语音克隆以及 48kHz 录音棚级音频输出。其基于 MiniCPM-4 主干构建。✨ 亮点 🌍 30 种语言多语言支持——输入 30 种受支持语言中任意一种的文本即可直接合成，无需语言标签 🎨 音色设计——仅凭自然语言描述（性别、年龄、音调、情感、语速……）即可创建全新音色，无需参考音频 🎛️ 可控克隆——从简短参考音频片段克隆任意音色，并可选择使用风格引导来调控情感、语速和表现力，同时保留原始音色 🎙️ 极致克隆——重现每一个声音细节：同时提供参考音频及其转录文本，模型即可从参考音频无缝续接，忠实保留每一个

紫微斗数开源排盘引擎 — 基于倪海厦《天纪》体系，含完整排盘算法、四化系统、格局知识库、古籍原文数据 https://metisziwei.com/?from=gh-about 紫微斗数 · 开源排盘引擎 算法是公开的传统智慧，不应该被锁在围墙里 中文 · English 一、项目理念 ：紫微斗数是中国传统命理学的瑰宝，倪海厦老师在《天纪》中系统梳理了正宗的紫微斗数体系。我们希望通过技术手段让更多人接触和学习这门学问。 开源排盘算法和知识库，是因为我们相信： 算法是公开的传统智慧，不应该被锁在围墙里 。真正的价值在于解读的深度、用户体验的打磨、以及持续运营的积累。 二、项目信息 ：基于 倪海厦《天纪》 教学体系的紫微斗数排盘系统，包含完整排盘算法、四化系统、格局知识库、古籍原文数据，以及一套完整开源的紫微斗数解读数据： v4.0 解读数据集——67.5 万张命盘 × 13 维 = 877 万段解读，正文约 204 亿字，解压后 56.6 GB （2026-10-15 发布）。 数据集 命盘 解读段数 解压后 覆盖年份 每张盘解读字数 v4.0 解读数据集 （2026-10-15） 674,976 8,774,688 56.6 GB 1950–2026 （只含真实日期） 约 3.0 万字 v3.0 样本数据集 518,400 6,739,200 33.1 GB 1924–1983 约 2.1 万字 变化 +30% +30% +71% +17 年 +44% v3.0 每张盘解读字数按 2,160 张盘抽样估算，其余数字为全量统计；两版每张盘都是 13 维。 在线体验： metisziwei.com ，排盘、AI 解读、命盘历史全部开放。 注：关于六亲判断 紫微斗数在六亲（父母、兄弟、子女等）判断上存在一定局限。倪师在《天纪》中指出：“斗数批六亲本来就比较差一点。”（ 2上 · 00:25:27 ）在传统术数中，铁板神数在核对六亲方面有其独特优势（ 2上 · 00:03:15 ）；倪师仍以紫微斗数为核心，是因为它能结合地理、环境与人事进行综合判断，形成“上知天文、下知地理、中知人事”的完整体系（ 2上 · 00:25:43 ）。因此，与六亲相关的分析仅供参考； metisziwei.com 上父母、兄弟、子女三个维度也附有同样的说明。 目录 章节 一句话 一 本轮更新 13 维断语按倪师原话与《全书》逐句校正，发布 67.5 万命盘 × 13 维解读数据集 v4.0 二·新 13 维解读数据集 v4.0 2026-10-15 新版断语，67.5 万命盘，按年份下载 二 51.8 万命盘样本数据集 规格、下载、用途、许可 三 快速开始 克隆到跑起来 四 排盘引擎 能做到什么、文件怎么分、古籍数据 五 <a href="https://raw.githubusercontent.com/Renhuai123/ziwei-doushu/main/#%E4%BA%94%E5%80%AA%E5%B8%88%E5%A4%A9%E7%BA%AA%E7%B4%AB%E5%BE%AE%E6%96%97%E6%95%B0%E5%8E%9F%E8%AF

一份面向 Claude Code 的可视化、示例驱动指南——从基础概念到高级 agents，附带可复制粘贴、能立即产生价值的模板。 http://luongnv.com/claude-howto/ 🌐 Language / Ngôn ngữ / 语言 / Мова: English | Tiếng Việt | 中文 | Українська | 日本語 周末掌握 Claude Code 从输入 claude 到编排 agents、hooks、skills 和 MCP servers——通过可视化教程、可复制粘贴模板和引导式学习路径。15 分钟上手 | 找到你的水平 | 浏览功能目录 目录 问题所在 Claude How To 如何解决 工作原理 不确定从哪里开始？15 分钟上手 你能用它构建什么？FAQ 贡献 许可证 问题所在 你安装了 Claude Code。你运行了一些提示。然后呢？官方文档描述功能——但没有展示如何组合它们。你知道 slash commands 存在，但不知道如何将它们与 hooks、memory 和 subagents 串联成真正节省数小时的工作流。没有清晰的学习路径。你应该先学 MCP 再学 hooks 吗？先学 skills 再学 subagents 吗？最后你什么都浏览了一点，却什么都没掌握。示例太基础。一个“hello world” slash command 无法帮助你构建生产级代码审查流水线，该流水线使用 memory、委派给专门 agents，并自动运行安全扫描。你浪费了 Claude Code 90% 的能力——而且你不知道自己不知道什么。Claude How To 如何解决这个问题 这不是另一份功能参考。它是一份结构化...

PHP 解释器 https://www.php.net PHP 解释器 PHP 是一种流行的通用脚本语言，尤其适合 Web 开发。PHP 快速、灵活且务实，支撑着从个人博客到全球最热门网站的一切。PHP 在 Modified BSD License（SPDX-License-Identifier: BSD-3-Clause）下分发。文档 PHP 手册可在 php.net/docs 查阅。安装 预构建包与二进制文件 使用预构建包和二进制文件可以快速上手 PHP。对于 Windows，可从 windows.php.net 获取 PHP 二进制文件。解压归档后，其中的 *.exe 文件即可直接使用。其他系统请参见安装章节。从源码构建 PHP 对于 Windows，请参见 Build your own PHP on Windows。若要从 Git 进行最小化 PHP 构建，需要 autoconf、bison 和 re2c。默认构建还需 libxml2 和 libsqlite3。在 Ubuntu 上，可用以下命令安装：sudo apt install -y pkg-config build-essential autoconf bison re2c libxml2-dev libsqlite3-dev 在 Fedora 上，可用以下命令安装：sudo dnf install re2c bison autoconf make ccache libxml2-devel sqlite-devel 在 MacOS 上，可通过 brew 安装：brew install autoconf bison re2c libiconv libxml2 sqlite 或使用 MacPorts：sudo port install autoconf bison re2c libiconv libxml2 sqlite3 生成 configure：./buildconf 配置构建。开发时推荐使用 --enable-debug，参见 ./configure --

Postgres 开发平台。Supabase 为你提供专属的 Postgres 数据库，用于构建 Web、移动端和 AI 应用。https://supabase.com Supabase Supabase 是 Postgres 开发平台。我们正使用企业级开源工具构建 Firebase 的各项功能。托管式 Postgres 数据库。文档 身份认证与授权。文档 自动生成的 API。REST。文档 GraphQL。文档 实时订阅。文档 函数。数据库函数。文档 Edge Functions。文档 文件存储。文档 AI + Vector/Embeddings 工具集。文档 仪表盘 关注此仓库的 “releases” 以获取重大更新的通知。文档 完整文档请访问 supabase.com/docs 了解如何贡献，请访问 Getting Started 社区与支持 社区论坛。最适合：构建帮助、关于数据库最佳实践的讨论。GitHub Issues。最适合：使用 Supabase 时遇到的 bug 和错误。邮件支持。最适合：数据库或基础设施相关的问题。Discord。最适合：分享你的应用并与社区交流。工作原理 Supabase 是多种开源工具的组合。我们正使用企业级开源产品构建 Firebase 的各项功能。如果相关工具和社区已经存在，且采用 MIT、Apache 2 或同等开源许可证，我们就会使用并支持该工具。如果工具不存在，我们就自行构建并将其开源。Supabase 并非与 Firebase 一一对应。我们的目标是给开发者提供类似 Firebase 的开发体

AAS Core 是本地、agent-first 的控制平面，用于完整目录发现、agent 自主选择、技术栈验证和规划，背后有 2,600+ 个 agentic skills 支持。包含 CLI、本地 MCP、catalog、plugins 和 Workbench。https://aaskills.tech/ AAS Core — Agentic Awesome Skills 为你的项目查找可复用指令，查看其完整文件，并保留一套可审查、可复用的精确 skill 集合。Agentic Awesome Skills 是一个包含 2,724+ 个可安装 SKILL.md playbooks 的库。AAS Core 帮助 Codex 或 Claude 搜索完整的本地 catalog，记录 agent 选择的 skills，并在更改目标前预览可审查的计划。Core 不会对 skills 进行排名或推荐。当前版本：V19.12.1。AAS Core 支持本地 catalog 检查、agent 自主选择、技术栈验证和计划预览。Apply 和 recovery 仍属实验性。阅读 AAS Core 预览指南以了解设置和确切的信任边界。本 README 跟踪 main。Unreleased 下列出的功能需要后续版本；带版本的指南描述已发布包。这是一个独立的社区项目，与 Google 无关联，也未获其认可。Google、Antigravity、Gemini 及相关名称用于描述兼容性和安装目标。GitHub 仓库是权威来源；托管 catalog 和浏览器本地 Workbench 是配套的发现与审查界面。目录：观看简介、支持项目、AAS Core：Agent-First Preview、安装、选择你的工具、Rec

将任意代码库，连同其文档、SQL schema、配置文件和 PDF，转化为可查询的知识图谱。为 Claude Code、Cursor、Codex 和 Gemini CLI 提供的 /graphify 技能：本地确定性的 AST 解析，每条边都有解释，无需向量存储。https://www.graphify.com 可用其他语言阅读：English | 简体中文 | 日本語 | 한국어 | Deutsch | Français | Español | हिन्दी | Português | Русский | العربية | فارسی | Italiano | Polski | Nederlands | Türkçe | Українська | Tiếng Việt | Bahasa Indonesia | Svenska | Ελληνικά | Română | Čeština | Suomi | Dansk | Norsk | Magyar | ภาษาไทย | Oʻzbekcha | <a href="https://raw.githubuserc

Marble Skill Taxonomy 一个开放、结构化的分类体系，描述儿童在小学阶段学习的内容——拆解为细粒度的“微主题”，接入先修依赖图，并与国家课程标准对齐。由 Marble 制作。版本：v1 · 主题：1,591 · 先修边：3,225 · 学科：8 查看：每个点都是一个微主题，按学科着色；高度表示年龄；每条线表示一个先修关系（完整视频）。可在 withmarble.com/curriculum 交互探索——点击任意概念，追溯学习者在掌握它之前必须学会的所有内容。这是什么 大多数课程数据要么是标准平铺列表，要么锁定在产品内部。本数据集是一个连通的学习图谱：1,591 个微主题——单个可教学的想法（例如“构建句子”、“恒星的视亮度”），每个都有通俗语言描述、掌握证据标准、类型（概念性/程序性/表征性/语言/元）、学科+领域，以及大致年龄范围。3,225 个先修依赖——有向无环图：“主题 X 依赖先修 Y”，每条边标注为硬/软，并附带一行原因。课程标准对齐——每个微主题链接到其提炼来源的标准（NGSS、Common Core、UK National Curriculum 等）。教学研究——1,051 条记录，覆盖当前科学和数学主题：教学方法、具体学习活动、反馈、评估指导及关联

最强大、最模块化的扩散模型 GUI、API 与后端，采用图/节点式界面。全球最快的本地推理引擎。https://www.comfy.org/ ComfyUI 是最强大、最模块化的 AI 内容创作引擎。ComfyUI 是面向视觉专业人士的 AI 创作引擎，他们要求对每个模型、每个参数和每个输出都拥有完全控制权。其强大而模块化的节点图界面让创作者能够生成图像、视频、3D 模型、音频等……ComfyUI 原生支持最新的开源前沿模型。它是目前全球针对扩散模型优化最充分的推理引擎，专注于本地消费级硬件。借助我们先进的异步权重流式加载技术，即使是在仅有 4GB 显存 + 8GB 内存的配置上，也能相对快速地运行最大的开源模型（充分压榨你的 GPU 算力）。合作节点可接入最佳闭源模型，例如 Nano Banana、Seedance、Hunyuan3D 等。它可在 Windows、Linux 和 macOS 上使用，既可通过我们的桌面应用、便携安装包在本地运行，也可在我们的云平台上使用。借助 App Mode，最复杂的工作流也能通过简单的 UI 呈现。通过我们的 API 端点，它可以无缝集成到生产流水线中。快速开始 本地桌面应用 最简单的上手方式。支持 Windows 和 macOS。手动安装 支持所有操作系统和 GPU 类型（NVIDIA、AMD、Intel、Apple Silicon、Ascend）。云 Comfy Cl

用于入门大型语言模型（LLMs）的课程，包含路线图和 Colab notebooks。https://mlabonne.github.io/blog/ 𝕏 在 X 上关注我 • 🤗 Hugging Face • 💻 博客 • 📙 LLM Engineer's Handbook 该 LLM 课程分为三部分：🧩 LLM 基础为可选内容，涵盖数学、Python 和神经网络的基础知识。🧑‍🔬 LLM 科学家侧重于使用最新技术构建尽可能好的 LLMs。👷 LLM 工程师侧重于创建基于 LLM 的应用并进行部署。注意 基于本课程，我合著了 LLM Engineer's Handbook，这是一本从设计到部署涵盖端到端 LLM 应用的实践手册。该 LLM 课程将始终免费，但你可以通过购买本书来支持我的工作。如需本课程更全面的版本，请查看 DeepWiki。📝 Notebooks 我撰写的关于 LLMs 的 notebooks 和文章列表。切换部分（可选）工具 Notebook 描述 Notebook 🧐 LLM AutoEval 使用 RunPod 自动评估你的 LLMs 🥱 LazyMergekit 一键使用 MergeKit 轻松合并模型。🦎 LazyAxolotl 一键使用 Axolotl 在云端微调模型。⚡ AutoQuant 一键将 LLMs 量化为 GGUF、GPTQ、EXL2、AWQ 和 HQQ 格式。🌳 Model Family Tree 可视化合并模型的家族树。🚀 ZeroSpace 使用免费的 ZeroGPU 自动创建 Gradio 聊天界面。✂️ AutoAbliteration 使用自定义数据集自动对模型执行 abliteration。🧼 AutoDedup 自动去重

Orca 是用于同时管理多智能体集群（例如 Grok Bot、Claude Code）的平台。你可以用自己的订阅运行任意编程智能体，支持桌面端、移动端和远程运行时。https://orca.dev Orca 提供中文 · 日本語 · 한국어 · Español · Français · Português。面向 100 倍效率构建者的 AI 编排器。可并排运行 Codex、ClaudeCode、OpenCode 或 Pi，每个智能体在各自独立的 worktree 中运行，并在同一处统一跟踪。下载 Orca。功能：移动伴侣 —— 在手机上监控和引导你的智能体，智能体完成时收到通知，并可随时随地发送后续指令。iOS App Store · Android APK · 文档 →；并行 Worktree —— 把一条提示分发给五个智能体，每个都在各自隔离的 git worktree 中运行，比较结果并合并胜出者。文档 →；终端分屏 —— 具备 Ghostty 级终端、WebGL 渲染、无限分屏，以及重启后仍保留的滚动回看。文档 →；设计模式 —— 在真实 Chromium 窗口中点击任意 UI 元素，将其 HTML、CSS 和裁剪截图直接发送到智能体提示中。文档 →；原生集成 GitHub 与 Linear —— 在应用内浏览 PR、issue 和项目看板，从任意任务打开 worktree，无需切换上下文即可审查。文档 →；SSH Worktree —— 在性能强劲的远程机器上运行智能体，支持完整文件编辑、git 和终端，并包含自动重连和端口转发。文档 →；标注 AI 差异 —— 在任意 diff 行添加评论并回传给智能体，无需离开 Orca 即可审查、编辑和提交。文档 →

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Android skills 是一套专用的、面向 AI 优化的模块化指令与资源仓库，用于帮助 agent 更好地理解并执行特定模式，这些模式遵循 developer.android.com 上 Android 开发的最佳实践与指南。Android skills 遵循开放标准的 agent skills——即以 Markdown 文件（SKILL.md）提供任务的技术规范，并为 LLM 提供专业领域和工作流的信息基础。我们的 Android skill 开发聚焦于评估显示 LLM 表现不佳的用例和工作流。我们不会优先处理 LLM 已经擅长的成熟领域，例如基本的 Jetpack Compose 最佳实践。了解更多，请阅读官方文档：Android skills Android CLI Android Studio 安装 Android skills 使用 Android CLI 将特定 skill 安装到当前目录：android skills add r8-analyzer --project=. 使用 Android CLI 将所有 Android skills 安装到所有检测到的 agent 对应目录：android skills add --all 如果你没有任何现有 agent 目录，且未指定特定 agent，skills 将安装给 Gemini 和 Antigravity，路径为 ~/.gemini/antigravity/skills。选项：--all - 添加所有 Android skills。如果省略，则仅安装 android-cli skill。--agent - 以逗号分隔的 agent 列表，用于安装 skill。如果省略，则将为所有检测到的 agent 安装该 skill。--project - 项目根目录路径，其中

XERJ 是 AI 搜索数据的新方式。其 autoindex 能力让 agent 无需 grep 和 sed 的 token 浪费就能了解你的数据。一条命令即可为搜索、RAG、安全审计和 agent 记忆索引代码、文档、日志和 PDF，相比 grep 少用 40 倍 token。兼容 Elasticsearch，现有客户端可直接使用。https://xerj.org XERJ English | 简体中文 XERJ 是一个受社区信任的本地 AI 搜索，能自动索引任何文件夹，让你的编码 agent 不再逐个读取文件烧 token，而是直接拉取所需的精确代码。参考编码是其主要用例，也是最明显的优势：让 agent 面对一个任务，它会下载最接近该任务的开源仓库，建立索引，并在编写自己的代码之前复用它们解决问题的方式。在一项对照研究中，在同样 16/16 的解决率下，编码 agent 的输出 token 减少了 2.7 倍（案例研究），而在日常工作中人们报告大约减少 5 倍（现场报告）。这足以让更小、更便宜的模型在编码上超越依赖记忆的更贵模型，同时你花在修复循环上的时间也更少。现在就用一条提示词安装来试试：安装 XERJ（文档：https://xerj.org/llms.txt），索引本项目的源代码，并设置参考编码：克隆并索引与我们正在构建的内容最接近的开源仓库，并在编写代码之前搜索它们如何解决某个问题。或者自己运行：curl -fsSL https://xerj.org/get | sh xerj --insecure --data-dir ./data & xerj init # 将 XERJ 接入 Claude Code/Cur

🌊 原始的 agent harness。部署智能多玩家集群，协调自主工作流，并构建对话式 AI 系统。功能包括自适应记忆、自学习智能、联邦、向量 RAG 集成，以及原生 Claude Code / Codex / Hermes 等众多集成 https://Cognitum.One 用于 Claude Code 和 Codex 的 agent 元 harness。开始使用 Ruflo：在 Claude Code 中使用核心工具、可视化控制台和运行时模组开始。需要 Claude Code 2.1.287 或更高版本。在 Claude Code 中运行：/plugin marketplace add ruvnet/ruflo /plugin install ruflo-core@ruflo /plugin install ruflo-console@ruflo /plugin install ruflo-mods@ruflo /reload-plugins /ruflo Core 提供基础工具。Console 打开 agent 驾驶舱。Mods 在 Claude Code 内添加路由和策略执行。Mods 以你的账户权限运行；安装前请审查其代码。使用 Codex 或其他支持 MCP 的工具？使用 NPX 进行 Ruflo 项目设置，并将你的客户端连接到 Ruflo MCP 服务器。在项目终端中运行设置向导：npx ruflo@latest init wizard 对于支持本地 stdio MCP 服务器的客户端，配置命令 npx 和参数 ["-y", "ruflo@latest", "mcp", "start"]。等效的服务器命令是：npx -y ruflo@latest mcp start MCP 将 Ruflo 工具暴露给你的客户端。上述控制台和模组是 Claude Code 集成；hook 支持取决于客户端。更喜欢普通终端？可选。控制台也可独立运行，无需 Claude C

Ghidra 是一个软件逆向工程（SRE）框架。Ghidra 软件逆向工程框架。Ghidra 是由国家安全局研究局（National Security Agency Research Directorate）创建并维护的软件逆向工程（SRE）框架。该框架包含一套功能齐全的高端软件分析工具，使用户能够分析 Windows、macOS 和 Linux 等多种平台上的已编译代码。其能力包括反汇编、汇编、反编译、图形化和脚本编写，以及数百项其他功能。Ghidra 支持多种处理器指令集和可执行格式，并可在用户交互模式和自动化模式下运行。用户还可以使用 Java 或 Python 开发自己的 Ghidra 扩展组件和/或脚本。为支持 NSA 的网络安全使命，Ghidra 的构建旨在解决复杂 SRE 工作中的扩展与团队协作问题，并提供可定制、可扩展的 SRE 研究平台。NSA 已将 Ghidra 的 SRE 能力应用于各种问题，包括分析恶意代码，并为寻求更好理解网络和系统中潜在漏洞的 SRE 分析师提供深入洞见。如果您是美国公民，对这类项目感兴趣，希望为 NSA 开发 Ghidra 及其他网络安全工具，以帮助保护我们的国家及其盟友，欢迎考虑申请加入我们。安全警告 警告：某些 v 中存在已知安全漏洞

让每个人都能构建可靠且高效的软件。 https://www.rust-lang.org 网站 | 入门 | 学习 | 文档 | 贡献 这是 Rust 的主要源代码仓库。它包含编译器、标准库和文档。 为什么选择 Rust？ 性能：快速且内存高效，适用于关键服务、嵌入式设备，并能轻松与其他语言集成。 可靠性：我们丰富的类型系统和所有权模型确保内存与线程安全，在编译时减少错误。 生产力：全面的文档、致力于提供出色诊断信息的编译器，以及先进的工具链，包括包管理器和构建工具（Cargo）、自动格式化工具（rustfmt）、代码检查工具（Clippy）和编辑器支持（rust-analyzer）。 快速开始 阅读 The Book 中的“安装”。 从源码安装 如果你确实想从源码安装（尽管不推荐），请参阅 INSTALL.md。 获取帮助 请访问 https://www.rust-lang.org/community 查看聊天平台和论坛列表。 贡献 请参阅 CONTRIBUTING.md。 有关编译器架构以及如何开始贡献的详细说明，请参阅 rustc-dev-guide。 许可证 Rust 主要根据 MIT 许可证和 Apache 许可证（版本 2.0）的条款分发，部分内容受各种类 BSD 许可证覆盖。 详情请参阅 LICENSE-APACHE、LICENSE-MIT 和 COPYRIGHT。 商标 Rust Foundation 拥有并保护 Rust 和 Cargo 商标 an

AI Agent 的独立审计。由人类或 Agent 自身运行，回答 AI Agent 经济中最关键的问题：Agent 是否在做它应该做的事？借助 iFixAi，你可以在不到 120 秒内得到答案。https://www.ifixai.ai English · 简体中文 · 日本語 · 한국어 在事情搞砸之前，抓住你的 agent 的错误和盲点。快速开始 • 三种运行方式 • 测试你的 agent • 评分 • 审计已记录的操作 • 文档 • 贡献 它是什么 现有的 Eval、Red-teaming 和可观测性工具主要基于技术能力（token 效率、延迟、prompt injection）来评估 agent。它们无法回答最关键的问题：基于业务 KPI 和组织结构，agent 是否在完成它应该完成的工作？iFixAi 在 AI-Red Teaming 与运营保障之间取得恰当的平衡，让你在不到 120 秒内得到答案。对抗深度。保障纪律。一体化的审计流程。 三种运行方式 三种方式底层运行的是同一套诊断，区别在于如何配置和驱动它。 CLI：引导式向导 CLI：显式参数 插件或 Skill

将任何 AI agent 变成 AI 科学家。科学领域排名第一的 Agent Skills 库，全球 250,000+ 科学家正在使用。177 项开箱即用、经过验证的技能，外加 100+ 科学数据库，覆盖生物学、化学、医学和药物发现。兼容 Cursor、Claude Code、Codex、Pi、Antigravity 以及开放的 Agent Skills 标准。https://arxiv.org/abs/2609.00065 Scientific Agent Skills 🔔 Claude Scientific Skills 现已更名为 Scientific Agent Skills。技能不变，兼容性更广——如今可适用于任何支持开放 Agent Skills 标准的 AI agent，而不仅限于 Claude。新增：K-Dense BYOK —— 一款免费、开源的 AI co-scientist，在你的桌面端运行，由 Scientific Agent Skills 驱动。自带 API 密钥，可从 40+ 模型中选择，并获得完整的研究工作区，包含网页搜索、文件处理、100+ 科学数据库，以及对本仓库全部 177 项技能的访问。你的数据留在自己的电脑上，还可选择通过 Modal 扩展到云端算力以应对高负载任务。从这里开始。🎥 网络研讨会录像 —— K-Dense BYOK 入门指南：对 K-Dense BYOK 的实操讲解，这是我们免费、开源的 AI co-scientist，在你自己的机器上本地运行，由 Scientific Agent Skills 驱动。我们涵盖如何安装设置、自带 API 密钥，以及用这些技能运行真实的研究工作流。无需任何技术基础。观看录像 → 保持关注：在 X、LinkedIn、YouTube 和 Reddit 上关注 K-Dense，获取新技能与发布公告

跨平台 Xcode 替代方案。在 Linux、Windows、macOS 上使用 SwiftPM 构建并部署 iOS 应用。https://xtool.sh xtool 跨平台 Xcode 替代方案。在 Linux、Windows 和 macOS 上使用 SwiftPM 构建并部署 iOS 应用。概述 xtool 是一个跨平台（Linux/WSL/macOS）工具，采用开放标准复刻 Xcode 的功能。✅ 将 SwiftPM 包构建为 iOS 应用 ✅ 对 iOS 应用进行签名和安装 ✅ 以编程方式与 Apple Developer Services 交互 快速开始 按照指南安装 xtool 安装（Linux/Windows） 安装（macOS） 按照教程创建并运行你的第一个由 xtool 驱动的应用！示例 截图 命令行界面 $ xtool --help OVERVIEW: Cross-platform Xcode replacement USAGE: xtool <subcommand> OPTIONS: -h, --help Show help information. CONFIGURATION SUBCOMMANDS: setup Set up xtool for iOS development auth Manage Apple Developer Services authentication sdk Manage the Darwin Swift SDK DEVELOPMENT SUBCOMMANDS: new Create a new xtool SwiftPM project dev Build and run an xtool SwiftPM project ds Interact with Apple Developer Services DEVICE SUBCOMMANDS: devices List devices install Install an ipa file to your device uninstall Uninstall an installed app launch Launch an installed app See 'xtool help <subcommand>' for detailed help. 库 xtool 包含一个库，你可以在自己的应用中使用它与 Apple Developer Services、iOS 设备等进行交互。你可以通过将 XKit 添加为 SwiftPM 依赖来使用它。

在终端、应用、IDE 或手机上免费使用 Claude Code、Codex、VSCode、Pi 和 OpenCode（以及另外 6 种 harness）（13 亿+ 免费 token），现在还支持通过原生浏览器会话在浏览器中使用（多 harness + 多模型），类似 OpenClaw（支持语音 + 符合 ToS）快速开始 · 提供商 · 客户端 · 集成 · 管理 独立开源项目。与 Anthropic 无关联，也未获其认可。Claude 和 Claude Code 是 Anthropic 的商标。你将获得什么 61 家符合 ToS 的提供商。每月 13 亿+ 免费 token。在一个可搜索的 UI 中使用免费、付费、订阅和本地模型，而不会让你的账号面临风险。FCC 遵循提供商条款，若某些集成不再被允许，便会将其移除。11 个编码 agent。一个模型目录。用你的 FCC 模型运行 Claude Code、Codex、Pi、OpenCode、Cline、Hermes、DeepSeek Harness、Grok Build、Muse Code、Aider 或 VS Code Chat。在提供商宕机期间持续编码。重试耗尽后，FCC 会自动尝试你配置的下一个模型，无需你重启该轮次。这在所有客户端中都适用。token 用量最多降低 90%。可选的 RTK 会过滤常见命令输出，Headroom 则压缩工具结果。五项 FCC 优化无需调用提供商即可处理配额探测、命令前缀检测、标题、建议和文件路径。浏览器中的原生 Code 会话。选择一个文件夹，在浏览器中运行 Codex，支持实时与后台运行。可在同一会话中自由切换提供商/模型

用户友好的 AI 界面（支持 Ollama、OpenAI API 等）https://openwebui.com Open WebUI 👋 Open WebUI 是 AI 的家园，一个可扩展、功能丰富、用户友好的自托管 AI 平台，设计为完全离线运行。它支持 Ollama 和 OpenAI 兼容 API，为你提供强大的、与提供商无关的界面，可同时用于本地和云端模型。热爱开源 AI？加入我们的团队 → 提示 正在寻找企业版方案？——今天就与我们的销售团队联系！如需了解更多信息，请务必查看我们的 Open WebUI 文档。Open WebUI 的核心特性 ⭐ 🚀 轻松安装：可通过 pip、uv、Docker 或 Kubernetes（kubectl、kustomize 或 helm）无缝安装，容器部署还提供带 :ollama 和 :cuda 标签的镜像。🤝 广泛的模型与 API 集成：可连接任何 OpenAI 兼容 API 以及本地 Ollama 模型。将 API URL 指向 LMStudio、GroqCloud、Mistral、OpenRouter、vLLM 等，即可自由混搭不同提供商。🔐 精细的 RBAC 与用户组：管理员可定义详细的角色、组和权限，为每个用户精确授予其所需访问权限。默认安全，并可为每个组量身定制体验。🧩 插件支持：通过 Filters、Actions、Pipes、Tools 和 Skills 扩展 Open WebUI。通过 MCP、MCPO 和 OpenAPI 工具服务器连接外部服务。构建自定义集成、速率限制、审批流程、数据连接等。🤖 模型与代理：为任意基础模型包装自定义 i

AirLLM 70B 推理，单张 4GB GPU 快速开始 | 配置 | MacOS | 示例 notebook | FAQ AirLLM 大幅降低推理内存占用，让 70B 大语言模型在单张 4GB GPU 显卡上运行——无需量化、蒸馏或剪枝。你甚至可以在不到 4GB 上运行 Kimi K3 (2.8T)——迄今发布的最大开源模型——在 6GB 上运行 Qwen3.8-Flash-Next (125B)，在约 12GB 上运行 DeepSeek-V3 (671B)。我们现在还支持在小显存上训练超大模型：Qwen3.8-Flash-Next (125B) 在 6GB 以下。AI Agents 推荐：最佳 AI 游戏精灵生成器 最佳 AI 面部表情编辑器 更新 [2026/09] 训练支持：一次流式加载一层冻结权重，并将适配器保留在 GPU 上。Qwen3.8-Flash-Next (125B) 在 6GB 以下训练（RTX 3060 Ti）；Qwen3.8-27B 在 seq 512 时约 2GB 内训练。参见 Training。[2026/08] Qwen3.8-Flash-Next 支持：Qwen 的 125B MoE 旗舰模型（Qwen4ExpForConditionalGeneration）带约 51B n-gram 嵌入，在 5.95GB 显存中运行，在一张 RTX 4090 上端到端实测。n-gram 表在主机上以文件映射方式加载（64GB 机器足够）；解码器层流式加载。需要带树内 qwen4_exp 的 transformers 构建（今天可用 pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git）以及约 360GB 检查点磁盘（delete_original=True 在拆分后回收原始文件）。[2026/08] Qwen3.8-27B 支持：Qwen 的新密集 VL（Gated DeltaNet + Gated Attention，原生视觉）在 3.33GB 显存中运行，在一张 RTX 3090 上端到端实测

一个单独的 CLAUDE.md 文件，用于改进 Claude Code 的行为，源自 Andrej Karpathy 对 LLM 编码陷阱的观察。受 Karpathy 启发的 Claude Code 指南 看看我的新项目 Multica —— 一个用于运行和管理带有可复用技能的编码代理的开源平台。在 X 上关注我：https://x.com/jiayuan_jy 一个单独的 CLAUDE.md 文件，用于改进 Claude Code 的行为，源自 Andrej Karpathy 对 LLM 编码陷阱的观察。English | 简体中文 问题 来自 Andrej 的帖子："模型会替你做出错误假设，然后不加以检查就沿着这些假设继续执行。它们不管理自己的困惑，不寻求澄清，不暴露不一致之处，不呈现权衡取舍，也不在该反对时提出反对。" "它们真的很喜欢把代码和 API 过度复杂化，膨胀抽象，不清理死代码……本可以用 100 行完成的，却实现一个超过 1000 行的臃肿结构。" "它们有时仍会作为副作用更改/删除自己未充分理解的注释和代码，即使这些与任务正交。" 解决方案 一个文件中的四条原则直接解决这些问题：原则 解决的问题 编码前先思考 错误假设、隐藏的困惑、缺失的权衡 简单优先 过度复杂化、臃肿的抽象 外科手术式修改 正交编辑、触碰你不该触碰的代码 目标驱动执行 通过测试优先、可验证的成功标准来获得杠杆 四条原则详解 1. 编码前先思考 不要假设。不要

使用 Python 的张量和动态神经网络，具备强大的 GPU 加速 https://pytorch.org PyTorch 是一个 Python 包，提供两大高级特性：类似 NumPy 的张量计算，具备强大的 GPU 加速；基于 tape 的 autograd 系统构建的深度神经网络。你可以在需要时复用自己喜爱的 Python 包（如 NumPy、SciPy 和 Cython）来扩展 PyTorch。我们的主干健康状态（持续集成信号）可在 hud.pytorch.org 查看。更多关于 PyTorch 一个 GPU 就绪的张量库 动态神经网络：基于 Tape 的 Autograd Python 优先 命令式体验 快速且精简 无痛扩展 安装 二进制文件 NVIDIA Jetson 平台 从源码安装 先决条件 NVIDIA CUDA 支持 AMD ROCm 支持 Intel GPU 支持 获取 PyTorch 源码 安装依赖 安装 PyTorch 调整构建选项（可选） Docker 镜像 使用预构建镜像 自行构建镜像 以往版本 入门 资源 通信

面向所有人的开源机器学习框架 https://tensorflow.org 文档 TensorFlow 是一个端到端的开源机器学习平台。它拥有全面而灵活的工具、库和社区资源生态，让研究人员能够推动机器学习领域的最前沿进展，也让开发者能够轻松构建和部署由机器学习驱动的应用。TensorFlow 最初由 Google Brain 机器智能团队内部的研究人员和工程师开发，用于开展机器学习和神经网络研究。不过，该框架的通用性也足以应用于其他领域。TensorFlow 提供稳定的 Python 和 C++ API，以及其他语言的非保证向后兼容 API。订阅 [email protected] 即可及时获取版本发布公告和安全更新。查看所有邮件列表。安装 请参阅 TensorFlow 安装指南，了解 pip 包、启用 GPU 支持、使用 Docker 容器以及从源代码构建的相关内容。安装当前版本（包含对支持 CUDA 的 GPU 显卡的支持，适用于 Ubuntu 和 Windows）：pip install tensorflow 其他设备（DirectX 和 MacOS-metal）可通过设备插件（Device Plugins）获得支持。此外还提供更小的仅 CPU 版 TensorFlow 包：pip install tensorflow-cpu 要将 TensorFlow 更新到最新版本，请在上述命令中添加 --upgrade 标志。可使用 tf-nightly 和 tf-nightly-cpu 包获取用于测试的每日构建版本。

用于 Claude Code、Codex 及其他 AI 工具的 SwiftUI 智能体技能。面向 AI 编程助手的 SwiftUI 智能体技能。一个智能体技能，帮助 AI 编程助手编写更智能、更简洁、更现代的 SwiftUI 代码，包括关于 API 使用、设计、性能和可访问性的指导。涵盖导航、布局、动画、状态管理、VoiceOver、已弃用的 API 等，针对 LLM 实际常犯的错误。还可使用：SwiftData Pro、Swift Concurrency Pro、Swift Testing Pro。在 Swift Agent Skills 上查找更多用于 Swift 和 Apple 平台开发的智能体技能。该技能基于我现有的 AGENTS.md 文件构建，这意味着你可以在几分钟内将多年的知识和实践经验带入你选择的编程智能体。它使用 Agent Skills 格式，因此可以与 Claude Code、Codex、Gemini、Cursor 等无缝协作。安装 SwiftUI Pro。你可以使用 npx 将此技能安装到 Claude Code、Codex、Gemini、Cursor 等中：npx skills add https://github.com/twostraws/swiftui-agent-skill --skill swiftui-pro。如果你遇到错误 npx: command not found，这意味着你当前没有安装 Node。你需要运行以下命令通过 Homebrew 安装 Node：brew install node。如果失败，通常意味着你需要先安装 Homebrew。使用 npx 时，你可以在安装过程中确切选择要使用哪些智能体。你还可以选择该技能是仅为一个项目安装，还是应该 m