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产品经理 AI 工具与工作流

用户研究、需求分析、PRD、原型、数据分析。这里汇总有来源依据的工具、Skill、工作流和开源项目。

Juno PM:将粗略产品想法转化为结构化 PRD 与用户故事的 AI 产品管理副驾驶

artmelo/juno-pm · Juno PM. Capstone Project for AI Product Management Certification

Juno PM 是 Product School AI 产品管理认证的结业项目,以一个虚构的 RocketShip 任务为背景,探索 Agent 式 AI 如何辅助产品经理工作。它的原型可以把粗略的产品想法转成结构化的 PRD 和可供开发使用的用户故事,并通过 Mission Radar 依据产品目标、约束和任务优先级评估这些想法;它还会指出缺失的需求、风险与假设,并让产品经理保留最终决策权。该仓库按模块整理了提示词技能文件、原型说明、AI PRD、Agent 控制面板、人工评估量表和最终展示,属于学习和原型性质的项目;当前界面用示例 AI 输出演示预期体验,并未接入实时 AI。项目未说明部署条件、硬件要求、API 成本与使用限制。

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agent-prompt-rules-system:面向个人开发者的 Claude Code 配置、场景技能与工具接入管理

lamxy/agent-prompt-rules-system · 面向个人开发者的 Claude Code 配置与技能管理工具:精简的用户级配置,PRD / 前端 / 后端 / DevOps 四个场景的开箱即用场景包(settings、CLAUDE.md、MCP、agents),开源工具的幂等安装支持包,并可同步到 Codex。

该仓库是一套面向个人开发者的 Agent 配置与技能管理工具,以 Claude Code 为主并兼顾 Codex。它提供精简的用户级配置、PRD/前端/后端/DevOps 四个场景的 settings、CLAUDE.md、.mcp.json、agents 与 skills 场景包,开源库本地化支持包的幂等安装脚本,并能把个人差异规则同步到 Codex。项目定位已从早期分层提示词规则系统转型为配置同步与技能管理,原规则系统归档保留;配置中带有作者本机环境假设,直接使用前需阅读对应 README。

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ia-local-integracion:本地 AI 与 LLM 助手设计及 Google Workspace 集成教程

juliopez/ia-local-integracion · Guía teórico-práctica sobre Inteligencia Artificial Local, diseño de asistentes con LLM e integración con Ollama, Open WebUI, Python y Google Workspace.

这是一个西班牙语理论与实务教程仓库,围绕本地运行大语言模型展开,内容包括 Ollama 与 Open WebUI 的安装配置、System Prompt 助手设计、测试用例验证、Python 与 Google Apps Script 桥接,以及与 Google Forms、Sheets、Gmail 的自动化集成。它提供五卷教材、六个实验室以及五节十小时的学习路线,并讨论隐私、风险与负责任使用等议题。

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Life Designer Pro:面向 Claude Code 与 Codex 的 AI 人生设计教练

wei-wei-hu/life-designer-pro · AI life-design coach for Claude Code and Codex. Find the question under your career and life goal, map your future paths, and start an experiment now.

Life Designer Pro 是一个 AI 辅助的人生设计教练,把工作、关系、健康、娱乐、学习与创造、社群、财务和贡献视为彼此关联的整体人生。它通过自适应提问、三条备选未来路径和可验证的小实验帮助用户梳理职业与生活目标,并输出一页 Life Map、未来自我来信、可打印卡片和愿景图像提示词。项目提供浏览器端 Life Canvas,另有面向 Claude Code 和 OpenAI Codex 的会员制技能包,用于引导式教练对话、完整蓝图与原型计划,以及周期性回顾和每日反思。

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PageSift:为 AI Agent 与 RAG 管线提供高吞吐、内存受限的网页抓取与内容提取引擎

YOLOW92/pagesift · High-performance, memory-efficient Rust web crawler & content extraction engine for AI agents and RAG. Adaptive crawling, clean Markdown, structured data, PDF/RSS parsing, browser rendering, Firecrawl-compatible APIs, and Python/Node.js SDKs.

PageSift 是用 Rust 编写的高性能、内存受限网页抓取与内容提取引擎,面向 AI Agent 和 LLM 管线,将网站、文档和归档转换为干净的 Markdown 与结构化数据。它支持自适应爬取、PDF/RSS 解析、浏览器渲染和字符集检测,提供 Firecrawl v1/v2 与 Jina Reader 兼容 API、MCP 服务,以及 Python/Node.js SDK 和 CLI。项目采用 AGPL-3.0 许可,并另提供商业许可选项,材料中给出了 Docker、pip、npm、cargo 和 MCP 的入门方式。

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Viva:主动跟进的桌面 AI 助手

JNS0724/Viva · 住在桌面上的 AI 助手:读文件、整理资料、写东西、跑命令,每一步都看得见,动手之前先问你。基于 DeepSeek Harness,支持 macOS 和 Windows。

Viva 是一款基于 DeepSeek Harness 的桌面 AI 助手,支持 macOS 与 Windows。它可从对话和接入的消息源中识别待办事项,经用户确认后按设定时段在后台只读准备草稿,并在用户空闲时提醒。它提供文件、工作区预览、记忆、权限分档与操作确认,密码类密钥加密保存在本机,起草内容由用户自行发送。

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book-to-skill:将技术书与文档转换为可按需加载的 Agent 技能

SanHsien/book-to-skill · Windows-first 維護型 fork:把技術書與文檔轉成本機離線、按章節按需載入的 Agent 技能。|Turn technical books into on-demand agent skills. Maintenance fork of virgiliojr94/book-to-skill.

book-to-skill 是一个 Python 工具,能从技术书、内部文档、规范或研究资料中抽取结构(框架、决策规则、反模式、章节内容),生成符合 Agent Skills 开放标准的 SKILL.md 及章节、词汇表、模式与速查文件,写入跨 Agent 的技能目录。生成的技能可由 GitHub Copilot CLI、Amp、Codex、Claude Code 等宿主按需加载对应章节来回答问题,从而减少将整本书放入上下文带来的 Token 消耗。该仓库是上游的 Windows-first 维护型 fork,补充了繁体中文文档、Windows 开发与验收流程以及上游追踪机制。

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OpenWorker 中文全量汉化版:面向中文用户的本地 AI Agent 桌面应用与 macOS 客户端

zhanglunet/openworker-zh-localized · OpenWorker 中文本地化版:中文 GUI/Tauri 桌面客户端、macOS DMG 下载、中文介绍站与源码架构分析。

该项目基于上游 OpenWorker 与 Lenovo202409/openworker-zh 二次整理,对 OpenWorker 的界面做全量中文本地化,包括 8 大前端 GUI 模块与 Tauri 桌面壳的托盘菜单、权限与语音输入提示等。提供浏览器 GUI、Tauri 桌面客户端开发模式、macOS Apple Silicon DMG 三种运行方式,并附带中文介绍站、源码架构分析、更新日志与中文上下文面板样机。功能与上游保持一致,仅本地化界面;当前为 open beta,DMG 未公证,正式签名、公证与自动更新链路已文档化但受签名材料限制。

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DocVault:面向 AI Agent 与人类协作的自托管文档知识库

wentzeld/docvault · Self-hosted document knowledge base for AI agents and humans — agents write PRDs, research, and design docs; humans review, comment, and approve. Fastify + PostgreSQL/pgvector + a Python embedding worker, with hybrid semantic + keyword search.

DocVault 是一个自托管的文档知识库,供 AI Agent 写入和检索 PRD、研究报告、架构与设计文档,并供人类审阅、评论和审批。项目采用 Fastify API、PostgreSQL + pgvector、Python 嵌入 worker(nomic-embed-text-v1.5)与 React UI,支持混合语义与关键词搜索、基于 token 的 Agent 接入与 webhook 通知,可通过 Docker 或 Ubuntu 安装脚本部署。

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Open Intelligent UI:基于 OpenUI 的生成式交互界面实现

thesysdev/open-intelligent-ui · An open-source take on ChatGPT's Intelligent UI: answers stream as interactive UI (maps, photos, charts, drawings and working tools). Built with OpenUI.

该项目用开源组件复刻 ChatGPT 的“Intelligent UI”体验:模型以流式方式输出 OpenUI Lang 1.0 描述,前端再把它渲染为可交互答案,包括地图与街道路线、图片、图表、表单控件、SVG 绘图,以及能在页面内计算并响应用户操作的小工具。项目提供组件库、59 个 @functions、动作指令和提示词选项;支持 OpenUI Cloud 网关、任意 OpenAI 兼容 API 或本地 Ollama 模型,并附带示例画廊和基准测试脚本。

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PaperWiki:自动构建带持久知识图谱与深度引用综述的研究维基

iammonth1997/paperwiki-research-compiler · AI Research Wiki 2026: Auto-Building Knowledge Base with Deep Citation Syntheses

PaperWiki 是一个面向研究场景的自主维基构建工具,能够将 PDF、网页、学术论文和原始文本摄入为互联知识,并借助本地 DeBERTa-v3 零样本分类器将查询路由到对应知识域。其核心能力包括:随时间持续复合的持久知识图谱、跨会话记忆、自动化的深度研究综述引擎(收集 15–30 条引用来源并生成 3000–5000 词带引用的综述文档)、多语言输出、响应式 Web UI,以及通过 OpenAI 或 Claude API 进行合成生成的可选集成。项目宣称可本地优先运行,分类与实体抽取在本地完成,但网页搜索与 LLM 合成可能访问外部 API。

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Tsukineko Grimoire:用日语检索、收藏 arXiv 论文并进行带引用问答的知识书库

nekoai-lab/tsukineko-grimoire · Build your own paper grimoire: collect arXiv papers and ask in Japanese with citations.

Tsukineko Grimoire 是一个面向 AI 与机器学习论文的知识书库,前端使用 Next.js 和 TypeScript,后端使用 Firebase Auth、Firestore、Cloud Storage 和 Vertex AI Agent Builder。它支持用关键词或自然语言检索论文,日语查看标题和要旨,把论文加入个人书架,并就积累的论文群进行聊天提问;回答会附带引用,可跳转到代表图、结果表和 arXiv 原文。项目还通过 Firestore 缓存翻译结果,以降低 Translate API 成本。

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Web Research Stack:LLM 驱动带引用的网页抓取与研究工具

senoldogann/web-research-stack · A production-ready web scraping and AI-powered research tool with full-stack capabilities.

该项目是一个生产就绪的全栈网页抓取与研究工具,后端采用 Python FastAPI,前端采用 React/Next.js,提供 CLI 与 REST API 两种接口。它包含本地网页研究工具(多角度搜索、抓取、站点地图、后台爬取与结构化抽取),并通过 stdio MCP 服务器暴露为 web_search、web_scrape 等工具;同时提供带引用的 LLM 研究能力,支持 SSE 实时进度、SQLite 历史与缓存、Docker 部署、Prometheus/Grafana 监控以及 SSRF 防护。

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TalentFlow:AI 辅助招聘与候选人运营平台

emredemir-maker/TalentFlow · AI-supported recruitment and candidate operations platform for structured hiring workflows and better decision quality.

TalentFlow 是一个面向招聘团队的 AI 辅助候选人运营与决策支持产品原型,旨在把分散在简历、表格、邮件和会议记录中的候选人信息集中起来,形成结构化招聘流程。它提供候选人画像与简历文档分析、AI 辅助评分、面试计划与实时记录、候选人沟通跟进、招聘漏斗分析,以及邮件和日历工作流集成;设计上强调人类在环,AI 仅用于提示信号和整理信息,最终招聘判断仍由团队负责。

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Frametell:用 AI 导演代理将想法与素材转化为解说视频

sitor-ai/frametell · Frametell: turn your ideas and material into vivid explainer videos with an AI director agent. Local-first, any model.

Frametell(帧言)是一个本地优先的 AI 视频创作工具:输入一句话、笔记、PDF、幻灯片或图片,由导演代理先生成分镜脚本供用户确认,再撰写旁白、合成语音、绘制页面并自检,最终输出带字幕的 1080p MP4 视频。它基于成熟的视频引擎,风格、组件和镜头运动由代理驱动,而非从零生成视频;支持 Anthropic、OpenAI、Google、DeepSeek、OpenRouter 等模型或兼容端点,素材与 API 密钥保留在本地。

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拾字:视频与网页字幕抓取、语音转录与 AI 笔记工作台

Universe366/shizi · 拾字 · 视频与网页的 AI 笔记工作台:B站/YouTube 字幕、语音转录、AI 总结与本地库,支持 Windows 桌面端与 Chrome/Edge 插件。

拾字是一个面向 B 站视频与网页内容的 AI 笔记工作台,提供 Chrome/Edge 浏览器扩展和 Windows Electron 桌面端。它可抓取 B 站、YouTube 字幕,在没有官方字幕时进行语音转录,并支持 AI 校对、总结、翻译、章节生成、字幕问答与联网补充;桌面端还提供 SQLite 本地字幕库、批量处理、历史版本和多种格式导出。首次仅抓官方字幕无需 Key,AI 总结、转录与联网功能需自行配置对应平台 Key。

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midgley:基于 LLM 多智能体的汽油价格预测框架

KoshiirRa/midgley · LLM Multi-Agent Framework forecasting wholesale (RBOB) and retail unleaded gasoline prices using Gemini 3.8, NOAA weather models, executive social media gap analysis, and global energy market feeds.

midgley 是一个用 Python 实现的多智能体时间序列预测框架,目标是预测美国批发 RBOB 汽油期货和多个都市区的零售无铅汽油价格。它把 Gemini、NOAA 天气模型、海运与内河咽喉点、行政社媒缺口、Cboe OVX、Baker Hughes 钻机数、USGS 水文与地震、炼厂检修等非结构化与物理数据,融合为特征向量,再结合 RB=F、CL=F、BZ=F 等商品期货,用 Ridge 回归与 XGBoost 建模,并通过情景模拟器、预测日志和每周复盘反馈回路迭代模型。项目还自动生成公开 Web 仪表盘,展示各地预测、准确率和数据源目录。

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GovTech Trend Radar:每日追踪政府软件低代码与 AI 趋势并推送 Slack 摘要的智能体

TateKhachatryan/govtech-trend-log2 · Daily AI agent that tracks low-code and AI trends in government software (eJustice, Social Protection, PFM, M&E) and posts a digest to Slack — built as an AI Product Management training project.

GovTech Trend Radar 是一个自调度的 AI 智能体训练项目,由 Claude Code 构建。它每天通过 cron 定时唤醒,读取自身历史日志避免重复报道,检索电子司法、社会保护、公共财政管理、监测与评估四个领域的政府软件厂商新闻、AI 功能发布、分析师评论及世界银行、联合国、亚行、欧盟等来源,过滤过时或已报道内容后生成简短摘要并通过 Slack webhook 推送,同时记录执行日志并自动提交回仓库。

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AgenticAI-for-PRD:将银行产品需求简报转化为可审计、可追溯的 PRD 与需求工程文档

ThanyathipK/AgenticAI-for-PRD

该项目是一个面向企业需求工程的本地优先应用,使用 React 19 前端、FastAPI 后端和 LangGraph 多智能体工作流(Router、Matcher、Gatherer、Auditor、Architect),通过 LM Studio 在本地运行推理,将银行产品简报或 DOCX/PDF/Markdown/TXT 文档转化为版本化、可审计的需求、用户故事、验收标准、PRD 和流程图,并提供合规审计、需求追溯矩阵、人工确认的变更暂存、PRD 分段编辑与版本快照、SSE 实时更新等能力。

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superlab:面向写作与演示规划的 Claude Agent Skills 套件

ramonk2o/superlab · Plan the deck before you build it. An Agent Skill for Claude that works out the story, the hook and the visual concept with you, gates each phase on your approval, then builds and reviews the slides. For Claude.ai and Claude Code.

superlab 是一套 Agent Skills,安装后可在 Claude.ai 和 Claude Code 中使用,包含 superdeck(演示文稿规划与制作)、supercontext(AI 项目知识文件规划与撰写)、superproject(Claude、ChatGPT、Gemini 助手项目设计)和 supertext(非虚构文本规划与写作)。各技能强调先与用户确定内容、结构和视觉方向,分阶段设置审批环节,再由 Claude 生成成品并由“冷读者”复核;技能支持多语言,不编造材料外的事实。仓库以 Shell 为主,MIT 许可。

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