AI 资源库 · 已整理 283 项
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。
wwleela/TripWise.io · TripWise — Budget-Safe AI Trip Planner An AI Product Management capstone for the MakeMyTrip AI Trip Assistant case.
TripWise 是面向 MakeMyTrip AI Trip Assistant 案例的 AI 产品管理毕业项目，提供已发布的旅行行程规划应用原型，支持登录与保存行程；行程由精选目录确定性生成，并非由大模型生成。项目还包含 Groq 生成内部评审说明、经 Make 写入 Airtable 的评审队列、产品发现与 PRD、RICE 优先级、用户故事与指标、自动化证据记录、评测标准与八条黄金数据集，以及责任 AI 监控与定价等文档。项目明确直播价格与预订不在范围内，并列出尚未完成的发布门槛。
AceDataCloud/Skills · Agent Skills for AceDataCloud AI services — music, image, video generation, web search, and more. Compatible with Claude Code, GitHub Copilot, Gemini CLI, and all agentskills.io-compatible agents.
这是一个基于 agentskills.io 开放标准的 Agent Skills 集合，用于让 Claude Code、GitHub Copilot、Gemini CLI、OpenAI Codex、Cursor 等 AI 编程代理接入 AceDataCloud 的各类 AI 服务。它涵盖音乐、图像和视频生成，LLM 聊天，网页搜索，人脸变换，短链，以及 GitHub、Slack、Notion、企业微信等第三方连接器；通过安装单个技能并使用 AceDataCloud API Key 调用对应接口。
subhamtri2015/governed-ai-app-builder · Governed AI App Builder: An Enterprise Product Management Case Study on Human-in-the-Loop Scaffolding with RBAC Guardrails
该项目是一个以产品案例研究形式呈现的作品集项目，围绕低代码平台中的“AI 草稿与审核”助手展开：用户用自然语言提出内部工具需求（查询、表格、表单），AI 生成可逐部件审阅的草稿，由人工对每个部分接受或拒绝后才可发布；系统还会依据 RBAC 在上游裁剪无权访问的表并在预览中说明原因。仓库包含用户研究、PRD、30 条评测提示集与评分标准、OpenAPI 接口规范、遥测与指标 SQL、RICE 优先级、交付计划、QA/GTM 文档以及 Python 校验原型与测试。项目为个人自发作品集案例，不与任何公司或客户关联，文中目标、RICE 分数与故事点均为示意性假设。
Anlter-star/ai-job-insight-evaluator · An LLM evaluation and job market analytics platform for AI evaluation, product management, and data analysis roles.
该项目面向大模型评测、产品经理与数据分析三类实习岗位，收集并人工标注公开招聘岗位描述，构建统一字段与标注规范；实现关键词规则基线与兼容 OpenAI 接口的大模型结构化提取器，使用准确率、Precision、Recall、F1 和潜在无依据率等指标进行对比评测，并通过冻结验证集分析泛化能力。当前为小型数据集上的研究性评测项目，规划中的 Streamlit 可视化页面尚未完成。
Sagargupta16/orrery · Animated architecture and system design diagrams with official AWS, Azure, Google Cloud, Kubernetes, GitHub and IBM icons. YAML in; SVG, PNG, draw.io, React TSX and HTML out. An Agent Skill, Claude Code plugin and npm CLI. Gallery: sagargupta.online/orrery
orrery 是一个以 YAML 描述架构图和系统设计图的工具：输入一份规格文件，经校验、自动布局和渲染后，输出动画 SVG、PNG、可编辑 draw.io、React TSX 组件和独立 HTML 查看器。它内置 AWS、Azure、Google Cloud、Kubernetes、GitHub、IBM 等官方图标集，并提供图标校验、图标搜索、规格校验和按读者可见宽度评分图表可读性的审查命令。它同时提供 Agent Skill、Claude Code 插件和 npm CLI，可导入 Mermaid 流程图，还支持 ISO 5807 流程图、BPMN 2.0、UML 状态机、组织架构图、心智图和客户旅程图等业务流类型。
vishalhabib99/fin-doctor · Checks the money facts in AI agents' answers before customers see them: stale or wrong IRS and SSA figures flagged with the right figure and its source. MCP server + Python.
fin-doctor 是一个面向金融 AI 智能体的事实核查工具，用 MCP 服务器 + Python 实现：它把草稿答案中的 IRS/SSA 官方数字（如 401(k)、IRA、HSA 限额、RMD 年龄、社保应税上限）与带年份和来源的注册表比对，标记过时、错年或错误数字，并给出正确数值与来源链接。它还提供贡献额度计算工具和退休问答审校（事实、投资建议、承诺性表述、范围外、提示注入检测），输出 SEND/REVIEW 判定。项目为参考性构建，未说明生产部署情况。
imrohitagrawal/quorum-ai · Multi-model LLM orchestration with cost approval, source-backed synthesis, disagreement, uncertainty, and degraded-mode disclosure.
Quorum-AI 是一个基于 FastAPI 的研究问答工具：它把同一个问题并行发送给四个 LLM，再经过两轮互评或主持人评审，最后由独立的合成模型给出包含共识、分歧、来源支持、不确定性和建议五项内容的答案。它提供成本预估与分级额度控制（单次软阈值/硬上限、账户日上限、全局日上限），并通过确定性结构评测计算信任分；但信任分默认因评审模型关闭而显示未验证，引用支持仅比对来源标题与链接而不读取页面内容。结果默认不持久化，需要用户手动导出。
api-evangelist/vervoe · Vervoe — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. Vervoe is an AI-powered skills assessment and skills-based hiring platform. Employers build their own assessment content or select from a public Assessment Library - assessments can include video, spreadsheets, presentations, and code challenges that simulate real
Vervoe 是一个 AI 驱动的技能评估与技能招聘平台，雇主可自建评估内容或从公开评估库中选题（含视频、表格、演示和代码挑战），并邀请候选人参与由 AI 打分排序的 Talent Trials。该仓库是 API Evangelist 维护的第三方公开 API 档案，记录其合作伙伴/集成 REST API：列出雇主的评估、邀请候选人完成评估、获取候选人报告与分数，以及通过签名 Webhook 接收报告实时通知。Vervoe 未公开具体端点路径和 OpenAPI 定义，访问需联系其销售团队开通。
jakemanger/whatmodel · Find the best AI models you can run
whatmodel 是一个开源 AI 模型榜单工具，将 879 个模型依据 22,113 条已发布基准测试结果汇总为单一评分，并列出每个模型的 API 价格、本地运行所需内存以及运行命令。用户可以在网站或终端按自身电脑配置（内存、显存、是否有独立显卡）与预算过滤模型，覆盖 llm、图像、视频、TTS、STT 等多个类别，支持 LMArena 等基准子集筛选与自定义评分尺度。
nurf-ai/ai · Multimodal Go AI module with realistic cost tracking, not just tokens.
nurf-ai/ai 是一个 Go 语言模块，用于在多家 AI 服务商之间统一构建聊天、流式输出、推理、工具调用、结构化输出、嵌入、语音转文字、文字转语音、音效、音乐生成、实时语音、内容审核、图像生成与编辑、视频生成等能力。其特色是内置按模型计价器，可估算 token、图像、视频秒数、语音字符与音频时长等真实成本，并通过 models.json 集中维护模型费率与上下文窗口。
ktwu01/benchmark-radar · Track 20,710+ AI benchmark, eval, dataset, and data-quality records from 39 public sources, with linked evidence and daily updates.
Benchmark Radar 是一个面向 AI 基准与评测的"活数据库"和搜索引擎，通过爬虫每天从 40 个公开来源采集基准论文、仓库、数据集与发布信号，并结合模型报告、Artificial Analysis 等来源整理基准目录、分数记录、测试条件与引用信息。项目提供网页仪表盘（今日发现、基准前沿排行榜、Pareto 前沿、饱和与趋势视图）、RSS 订阅、可下载数据集以及用于离线查询的 CLI，还支持通过 coding agent 技能方式查询基准。材料说明软件采用 MIT 许可，技术报告与原创编辑内容采用 CC BY-NC-SA 4.0，商业再发布或产品集成需事先书面许可；未说明具体硬件要求和 API 成本。
rchrp/Blame · An open source desktop IDE for AI coding agents, with a semantic harness, integrated backlog, isolated Git worktrees, live previews, and code review before merging.
Blame 是一个开源的桌面开发环境，把用户故事、编码智能体任务、相互隔离的 Git worktree、运行预览和代码审核串联在同一个工作区中。用户可以把需求交给智能体实现，在其独立工作树和预览环境中检查改动、日志与终端输出，再决定驳回或批准合并。项目支持接入用户自己的 AI 提供方凭证，并提供轻量语义 harness 用于语法感知的代码导航、受控编辑与执行验证证据。代码以 TypeScript monorepo 组织，采用 pnpm 与 Turborepo。
BN-KR/Tracify · Tracify is an AI observability platform that helps developers monitor, debug, and optimize AI agents in production. Trace every decision, tool call, failure, retry, latency spike, and cost in one clear view.
Tracify 是一个面向 AI Agent 的可观测性与故障防护平台，通过捕获 Agent 运行、LLM 生成、工具调用、成本、评测与失败信息，帮助团队理解发生了什么、定位并修复问题、验证修复效果并防止同类故障复发。它提供 TypeScript 与 Python SDK（包名 tracify-sdk），支持嵌套运行、自定义 span、重试与错误追踪，并配套数据集与评测器、Prompt 版本管理与部署标签、成本与运行时策略（SDK 失败开放）、区域端点与公开健康状态页面。架构上以 SDK/OTLP 接入 Next.js 摄取，经 Tinybird 存储高吞吐遥测数据、Convex 保存项目元数据与工作流状态，并输出到仪表盘。
kajykk/bysj · 🧠 毕业设计：面向高校的心理健康风险评估系统 (DWS) — 多模态 ML 融合（问卷 + 文本 BERT + 生理信号）· FastAPI + Vue 3 全栈 · 金丝雀发布 / 漂移检测 · Prometheus 全链路可观测
该项目是一个面向高校场景的心理健康筛查与预警平台，融合结构化问卷、文本分析与生理信号进行多模态风险评估。后端采用 FastAPI，前端采用 Vue 3 + TypeScript，包含用户、咨询师、管理员三角色工作台，并覆盖异步任务调度、实时告警、模型治理（漂移检测、金丝雀发布、回滚）、可观测性（Prometheus、Grafana、Sentry、OpenTelemetry）以及 PII 加密、审计、限流等安全合规能力。项目定位为“AI + 全栈 + DevOps + 可观测性”的个人作品集级完整系统示例。
unofficial-equivocation2029/Open-Jev · Get typed decision probabilities from context and candidates, instantly—no autoregressive generation or JSON parsing.
Open-Jev 是一个面向决策场景的 AI 工具，输入情境描述与多个候选选项后，直接给出每个选项为正确选择的概率，而无需自回归生成或 JSON 解析。README 提到最新版本 Open-Jev-27B-v1.1，支持一次最多七个选项，并强调展示不确定性以便判断结果的可信程度。文档描述其为面向普通用户的 Windows 桌面应用，无需编程基础。
mokuyoaxis/dsh-iris · Media generation and visual understanding for DeepSeek Harness, with multi-provider routing and the integrated Iris workbench.
Iris Media 是面向 DeepSeek Harness 的多模态生产运行时，以 DSH 插件和独立 headless CLI 两种形式提供图像生成、视频生成（文生视频/图生视频/S2V 数字人）、音乐生成、语音合成与音频转写、看图问答、长图 OCR、目标定位、裁剪、像素差异、视频抽帧与多模态摘要等能力。它通过多供应商模型池按“供应商 + 模型”为每项能力分配候选模型，生成作品由共享 Core 以 Task/Artifact 管理，支持异步任务跟踪、重启恢复与作品导出；内置 Iris 工作台用于配置、任务管理和统计，并在对话输入区提供提示词优化入口。项目提供离线诊断 Doctor、随包三项 Agent Skills 以及多份协议与安全文档。
hyunolike/hanjeok-agent · A travel guide agent for Hanjeok: ask where it's crowded, watch each lookup, and get an answer that cites only what it fetched. LangGraph, Neo4j GraphRAG, MCP.
Hanjeok Agent 是面向 Hanjeok 旅行服务的智能体，用于回答“某地某日是否拥挤”这类问题。它先用规则解析问题中的地点与日期，再通过受校验的查询步骤在 Neo4j 知识图谱与 Hanjeok 只读接口中检索，并在界面上逐步展示每次查询。最终答案只允许引用本次问题实际获取到的记录或政策文档，经由引用校验后才展示；答案与替代地点排序均沿用 Hanjeok 服务的原始排序，模型不自行排序。项目还提供路径可视化、两种检索策略的对比评测页面，以及通过 MCP 暴露的只读工具。
ayushh0110/ScreenMind · AI-powered screen memory — captures, analyzes, and lets you search/chat your screen history. Powered by Gemma 4 . 100% local, 100% private.
ScreenMind 是一款 AI 驱动的屏幕记忆应用，通过内容变化检测捕获屏幕截图，使用 Gemma 4 多模态模型在本地完成视觉分析、语音转写与推理，构建语义与关键词混合检索的可搜索历史记录，并支持基于屏幕记忆的对话问答、会议转写总结、Agent 自动化、MCP 集成与数据分析面板。项目强调全部数据与推理留在本机、无遥测、提供敏感信息过滤与静态加密等隐私措施。
Wholeheartednesssierra488/llmcouncil · Coordinate multiple LLMs in parallel for voting, debate, synthesis, critique, red teaming, and verification via MCP and Claude Code
llmcouncil 是一个面向 Windows 的多模型协作工具，可让 GPT-5、Gemini 2.5、Claude 等多个模型在同一任务上进行投票、辩论、批判与综合，从而形成最终答案。它支持与 Claude Code 及 MCP 集成，适用于写作编辑、代码审查、研究总结、方案对比、事实核查等需要多模型交叉验证的场景。
google/adk-python · An open-source, code-first Python toolkit for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with flexibility and control.
Agent Development Kit（ADK）是 Google 开源、代码优先的 Python 框架，用于以软件工程方式构建、评估和部署 AI Agent。它提供基于图的 Workflow 运行时（支持路由、扇出/扇入、循环、重试、状态管理、动态节点、人在环路和嵌套工作流）、结构化任务 API（多轮任务模式与单轮受控输出）、模块化多 Agent 组合、丰富的工具生态（预置工具、自定义函数、OpenAPI 规范、MCP 工具）、工具确认流程（HITL），并支持容器化部署到 Cloud Run 或 Vertex AI Agent Engine。框架针对 Gemini 优化，但模型无关、部署无关，也可通过 Agent Config 免代码构建 Agent，并配有开发 UI 用于测试、评估与调试。