AI 编程121
SonarSource/sonarqube-agent-plugins · SonarQube Plugin for AI Agents
这是 SonarSource 官方提供的 SonarQube Agent 集成插件集合,让编码 Agent 在编写循环中接入 SonarQube 的代码质量与安全验证能力。插件通过 SonarQube CLI 和 SonarQube MCP Server 连接平台,支持问题检测、质量门禁、覆盖率、重复率、依赖风险查看以及密钥扫描,并提供 sonar-integrate、sonar-quality-gate、sonar-analyze 等技能。已说明可对接 Claude Code、GitHub Copilot CLI、Cursor、Antigravity、Codex CLI、Kiro 和(遗留的)Gemini CLI。
Agent 与自动化122
sergebulaev/linkedin-skills · Claude skills for LinkedIn. 11 Claude Code and Codex skills that write human-sounding LinkedIn posts, craft comments that get noticed, analyze your feed, and build a publishing cadence, all from your terminal. Content engineering by Creative Content Crafts. MIT.
这是一套包含 12 个 Claude Code 与 Codex 技能的开源包,用于在终端中完成 LinkedIn 内容创作与运营:撰写帖子、起草评论与回复、审计草稿中的 AI 痕迹与算法问题、逆向分析热门帖子的钩子结构、制定 7 天内容计划、优化个人资料、将其他平台内容改写为 LinkedIn 原生帖,以及监测互动并识别高价值互动者。所有技能都会先给出草稿并等待用户批准后才执行发布,可选用 Apify 读取 LinkedIn 数据、通过 Publora 直接发布。
AI 编程123
TechNomadCode/AI-Product-Development-Toolkit · User-Centered Product Development Prompt Templates & Agent Configurations
该项目提供一套可复制粘贴的 Markdown 提示词模板与编码助手配置,覆盖从用户调研、PRD 生成、UX 流程、MVP 概念与开发计划、测试计划到 v0 界面设计提示的完整产品开发流程,并包含用于 Claude Code 的 CLAUDE.md 规则与权限防护配置。模板强调让 AI 先访谈提问、确认理解后再输出,使各阶段产物前后一致,无需安装或克隆仓库即可直接使用。
AI 编程124
zebbern/claude-code-guide · Claude Code Guide - Setup, Commands, workflows, agents, skills & tips-n-tricks from beginner to power user!
该项目是一份面向 Anthropic Claude Code 的社区指南,汇集安装、配置、命令、工作流、子代理、技能、MCP 集成、自动化、安全权限与排错等内容,覆盖从初学者到高级用户的使用路径,并链接到官方文档及其他相关资源仓库。
Agent 与自动化125
jmhjasso/ai-agent-prd-case-study-invoice-automation
这是一个公开的案例研究仓库,记录了一位产品负责人如何把一个AI Agent想法(小企业发票自动化)从手绘流程推进到受治理、有证据支撑的产品计划,包括失败部分。仓库内容涵盖流程图与缺口分析、完整PRD、路线图、假设登记、决策简报、治理日志、测试与证据、阶段门与变更决策、运营模型(十个子代理)与复盘。项目目前完成到 Phase 0 的规划与去风险,MVP 尚未构建、未上线,也未声称实测节省时间。
评测与安全126
kousalya-pm/ai-foundation-models-lab · Hands-on experiments across time-series and security foundation models: zero-shot forecasting, evaluation, RAG, and LoRA fine-tuning — from a product management perspective.
该项目是一组以 Jupyter Notebook 形式记录的动手实验,从产品管理视角探索基础模型的生命周期:使用 Cisco CTSM 进行单变量零样本时序预测并测试噪声、缺失数据和异常下的鲁棒性;在本地以 Q4_K_M GGUF 量化运行 Cisco Foundation-Sec-1.1-8B-Instruct 安全领域模型,构建评测数据集并从分类准确率、MITRE 技术映射、证据完备性、延迟等多维度评分;用 TF-IDF 与语义向量检索对比实现安全策略 RAG,诊断检索、生成与拒答等失败模式;并在 Qwen2.5-0.5B 与 Foundation-Sec 上对比 LoRA 微调效果。仓库保留了每项实验的原始数字、失败模式与局限性说明,并给出面向产品团队的经验总结和平台能力建议。
学习与研究127
vortexpwn09-netizen/AI-Trending-Projects-2026 · 5 Viral AI Projects 2026 - RAG Chatbot, Image Studio, Code Reviewer, Voice Clone, AI Agents | PRD TRD Architecture SKILLS SEO + Dev/Prod SQL Injection Toggle + LLM Docs | Next.js FastAPI LangGraph
该仓库汇集了五个 AI 项目的文档资料,每个项目一个文件夹,包含 README、PRD、TRD、架构说明、SKILLS 与 SEO 文档,覆盖 RAG 助手(NexMind)、图像生成工作室(PixelForge)、AI 代码审查 Agent(CodeSage)、语音克隆播客(VoxClone)和自动化 AI Agent(AutoFlow)。内容以产品需求、技术方案、架构图与技能/SEO 指南为主,仓库自述称各项目仅完成文档,代码尚待编写。
Agent 与自动化128
quadri40/aat-c3-week-5-lead-agent · Cohort 3 Week 5 starter: AI Lead Research and Outreach Agent — PRD and reference assets.
该仓库是某训练营第 5 周的起步材料,围绕「AI 线索调研与外联 Agent」提供项目简报(PRD.md)与一组参考文档:ICP 目标客户画像细化指南、线索资格判定指南、外联文案撰写指南、线索名单质量检查指南、外联安全与审批规则指南。仓库本身不含实现代码,使用方式是先读 PRD.md,再把 assets/ 中的文档作为在项目中创建 Claude Agent SDK 技能时的素材来源。
Agent 与自动化129
v-modal/awesome-jev-tools · A curated list of tools built for Jev — TypeSafe AI's System One model for typed decisions.
这是一个围绕 Jev(TypeSafe AI 的 System One 类型化决策模型)构建的公开项目与实践精选列表。Jev 不生成文本或参与对话,而是接收非结构化状态与类型化问题,返回带置信度的类型化决策,如选择、分数或布尔值,可用作软件内部低延迟决策层。该列表按分类与路由、验证与护栏、打分与排序、Agent 决策、数据标注、评测与基准、校准与研究、基础设施/SDK/集成、游戏与仿真、金融交易、合规法律、内容审核及相关实践等类别汇总条目,并说明收录标准、非背书声明与采纳前核查要点。
学习与研究130
yibie/awesome-jev · A curated list of public projects, integrations, and discussions built on Jev — TypeSafe AI's System One model for typed decisions.
这是一个围绕 TypeSafe AI 的 System One 模型 Jev 的 awesome 列表,汇总了公开使用 Jev 的项目、集成与实践案例。Jev 不是聊天模型,而是接收非结构化状态与类型化问题、返回带置信度的类型化决策(选择、评分或布尔值),因此被用作软件中的决策层,覆盖分类与路由、验证与护栏、评分与排序、Agent 决策、数据标注、评测与基准、校准研究、基础设施与 SDK、游戏与模拟、金融、合规、内容审核等十余个类别。列表按应用领域对条目归类,并单列相关实践与讨论;同时明确声明收录不等于背书,不审查代码质量、安全性、成熟度或可运行性,建议采用前自行核查是否真正调用 Jev API、是否有可运行检查以及许可证情况。
学习与研究131
phoebefu6/learn-ai-pm-with-phoebe · Decide what to build, and why. Two-track course on AI-assisted product management, with a spec scorer that runs six real checks over your own PRD.
这是一个免费的、浏览器内运行的 AI 辅助产品管理互动课程,包含面向管理者的 6 节领导轨和面向产品经理的 10 节 PM 轨,共 16 节课。核心实验室是一个基于 PRD 文本的 spec 评分器,对“问题有证据、用户明确、成功可衡量、非目标已声明、边界情况已决策、权衡已明确”六项做真实检查,并提供五档渐进评分与自行评分功能。
AI 编程132
yansfil/sasu · 사수 (sasu) - the senior who double-checks your coding agent's work. It interviews the tacit knowledge out of your head, pins it down in a PRD, and verifies every 'done' with evidence. Simple, strict, agent-agnostic.
sasu 是一套面向编码 Agent 的共享工作流与命令行工具,用于把一次对话逐步转化为经确认的 PRD,再完成实现、Git 状态检查与可评审的 Pull Request。它通过 interview-me、gen-prd、implement、ship 等技能(Skills)串联流程,只对可复现的事实做阻塞判定(PRD 有效性、源码与证据新鲜度、必需命令结果、交付完整性),并借助各运行时原生的子 Agent 完成 Fidelity、Code、Security 评审,最终交付仍由 GitHub CI 与人工把关。项目以 JavaScript 实现,支持 Codex 与 Claude Code 两种运行时的本地技能安装。
Agent 与自动化133
fworks-tech/agenthood · A society of AI agents with impeccable standards and zero tolerance for 'fix stuff' commits.
Agenthood 提供 20 个专业化 AI 智能体(架构师、评审、安全、DevOps、策略、运维等),每个都是可移植的 Markdown 技能文件,可加载进 Claude Code、Copilot、Gemini CLI、Cursor、OpenCode 等支持技能文件的运行时,另附一个 TypeScript 运行时让它们跨软件生命周期自主执行。项目强调工程规范(如拒绝含糊的提交信息)、每次运行留下防篡改的决策与来源追溯记录,并附带 41 个工具技能、工作流引擎、RAG 与记忆等组件。
Agent 与自动化134
productmap-ai/product-management-context · Context Engineering for Agentic Product Management and AI Tools for PMs
该仓库是产品管理的知识库与 agentic 工作区,用于把持久的产品上下文(战略、发现、交付、对齐)与日常 PM 工作连接起来,让 Claude、Codex、Gemini、Cursor 等助手基于仓库文档工作。仓库以 .productmap/ 目录承载产品生命周期主题、模板与框架,并通过 AGENTS.md、CLAUDE.md、GEMINI.md 规定智能体行为,重复性工作流放在 .claude/skills/、.codex/skills/、.gemini/skills/ 下,健康克隆可发现 30 个技能。
知识库与 RAG135
linny006/rag-radar · Live tracker of new RAG implementations, tools, and patterns — updated every 15 minutes
RAG Radar 通过 GitHub Actions 定时任务和 GitHub Search API,持续监控 GitHub 上新发布的检索增强生成(RAG)项目、库和生产模式,按组件类型(分块、嵌入、检索、生成)打分与分类,并输出可订阅或浏览的结构化列表。仓库中的表格每 15 分钟自动重写,新增或移除条目都会以提交形式体现。
Agent 与自动化136
richardbowman/agent-skills · Personal Claude Code skill library — hand-authored skills for AI-augmented product management, dev workflows, and content creation
agent-skills 是一个个人维护的 AI 代理技能库,包含手工编写的技能,用于扩展 AI 编程代理的领域知识、操作配方和工作流,覆盖 AI 辅助产品管理、开发流程与内容创作。仓库通过 bootstrap.js 将各技能目录软链接到 ~/.claude/skills/,将 hooks 脚本链接到 ~/.claude/hooks/,供 Claude Code 自动识别;部分技能在 SKILL.md 的可移植性说明中标注也支持 Codex。技能列表涵盖 Aurora DSQL 数据库开发与迁移、Playwright 端到端测试、Next.js 本地开发、Remotion 视频广告制作与分镜、内容营销、brainstorm 与 brain-dump、Gmail 助理、生产就绪检查、Vercel 工具与密钥备份等;还提供按机器排除技能以及新增技能和 hook 的流程说明。
Agent 与自动化137
stephen-taipei/stephen-skills · Reusable Agent Skills for Claude Code and Codex CLI — one SKILL.md source, both CLIs install natively
stephen-skills 提供一个可复用的 Agent Skills 仓库,同一份 SKILL.md 源文件同时供 Claude Code 与 Codex CLI 原生安装,遵循 Agent Skills 开放标准,无需符号链接或安装脚本。目前收录的 review-rust-wasm 技能用于扫描 JS/TS 项目中的 CPU 热点、将选定项目迁移到 Rust/WASM 并在 Web Worker 中后台运行,量测改造前后差异并产出 PDF 验收报告。项目使用 MIT 许可,代码语言为 JavaScript。
学习与研究138
dataPro-lgtm/fde-interview-fieldbook · Source-backed, production-first FDE interview fieldbook with cases, scorecards, and current role research.
该项目是一个以可溯源资料和实际生产为导向的前向部署工程师(FDE)面试手册,提供角色画像、面试流程与评分说明、发现与拆解方法、系统设计与生产 AI(RAG、Agent、MCP、评估、可观测性、安全、持久执行等)内容、案例集与评分卡、模拟面试和练习工作流,并附有带来源和检查日期的更新流程与版本化研究数据。手册明确声明为独立教育材料,不代表任何雇主官方流程。
Agent 与自动化139
NinjaSln-labs/agent-skills · Portable Agent Skills (SKILL.md) for AI coding agents: 87 skills covering product 0-1 from discovery to delivery — DDD, engineering, QA, security, UI/UX, plus stage-gate and problem-resolution chains.
该项目是一套遵循 Agent Skills 开放规范(SKILL.md)的便携式技能集合,共 89 个技能,覆盖产品从发现、定义、设计到交付、上线、运营的 0-1 全生命周期,并包含 DDD、工程实践、测试/QA、安全、UI/UX 等贯穿层,还提供阶段门禁链与问题处理链等跨技能编排。技能可安装到支持该规范的 AI 编码代理中,采用渐进式披露组织内容(正文加 references)。
Agent 与自动化140
clnnn/playbook · Agent skills for everything up to the code: canvas, PRD, story map, context maps, ADRs, and INVEST-sliced issues. The build stage stays yours.
playbook 是一组 Agent 技能(skills),覆盖编码之前的需求与规划环节:从原始材料生成 PRD,通过对话式推敲确定技术栈并输出规格,绘制故事地图并切分 R1/R2/R3 发布切片,以及围绕不可逆决策进行深入研讨。项目自述为“覆盖代码之前的一切,构建阶段仍然由你负责”,并通过 gh skill install 安装到 Claude Code 等 Agent 环境。