AI 资源库 · 已整理 826 项
代码编写、代码审查、测试、排错、技术文档。这里汇总有来源依据的工具、Skill、工作流和开源项目。
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。
KonstantinStarovoytov/agent-docs · Hybrid RAG MCP server: fresh official docs of Claude Code, Cursor, Codex and MCP for any AI agent, with an eval gate
Agent Docs 是一个混合 RAG 服务，索引约 600 页 Claude Code、Cursor、Codex 与 MCP 的官方文档并每日自动刷新，通过 MCP 工具（search_docs、read_section）或 REST 接口供 AI Agent 调用，返回带引用的检索结果与答案。其检索链路包含翻译、混合检索（Embedding + BM25）、RRF 融合、Cohere 重排、阈值拒答与上下文选择，并配有 Langfuse 追踪和评估回归门禁。
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。
LynxTWO/anti-dark-code-skill · Evidence-based AI code review: map unfamiliar code, audit risks, verify changes, and improve software within owner authorization.
Anti-Dark-Code 是一个模型中立的 agent skill，帮助编码助手理解陌生代码、排查关键风险、记录关键行为、建立校验并修复有依据的问题。它围绕理解、调查、记录、验证、修复与改进六类任务组织工作流，强调结论需附证据并标注已验证、推断与未知的置信度，本地校准信息按仓库隔离保存，可选使用本地 Python 3.12 及以上标准库工具运行。
NevGiU-AI/hr-ai · HR AI Recruitment Manager started at KLx Hackathon, 21 - 22 November 2025 but continuously improved
该项目是一个面向企业的租户隔离式招聘应用，可生成与审批职位邀请、导入 PDF 或 ZIP 简历、做重复检测与 ClamAV 查毒、提取简历文本，并在人工确认后调用 OpenAI 对候选人进行评分与解释。应用还提供基于 Redis 的会话认证、角色与组织边界管理、登录限流与锁定、安全审计和候选人数据治理（保留期、法律保留、彻底删除）。AI 输出仅作为辅助，不自动做出录用决定。OCR、简历对话、语音输入输出和招聘仪表盘仍在路线图中。
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。
DonutsDelivery/donutstudio · DonutStudio: a free, closed-source harmonic composition workstation and JI-native MIDI editor (microtonal, xenharmonic, EDO). Harmonic link chains, Scala, MTS-ESP, 16-track host, VST3/CLAP. Public dev resources: Lua scripting API, MCP server for AI agents, skills for Claude Code/Cursor/Codex.
DonutStudio 是一款免费的闭源和声作曲工作站，把音符定义为泛音链上的关系而非固定音高，原生支持纯律、EDO 与任意音程比例。它内置微分音钢琴卷帘、和声链链接与和弦自动关联、音色合成与音源、效果器，并可作为独立 DAW 运行或以 VST3/CLAP 插件形式在 DAW 内使用。本仓库是官方公开的开发者资源集合，包含 Lua 脚本文档与示例、皮肤格式说明，以及供 Claude Code、Cursor、Codex 使用的 agent skills 与可驱动应用的 MCP 服务器。
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。
apoorvdarshan/scowld · 🦫 Open-source iOS AI companion with a live VRM avatar that sees you — bring-your-own-key chat, vision, speech-to-text & text-to-speech (OpenAI, Anthropic, Gemini, ElevenLabs, Groq & more). SwiftUI.
Scowld 是一个开源 iOS AI 伴侣应用，使用 SwiftUI 构建，内置 Amica/Arbius 的 VRM 3D 角色渲染，支持口型同步、待机动画与表情。它提供文字和语音聊天、免手动唤醒模式，由用户自行提供 API Key（BYOK）接入 Gemini、OpenAI、Claude、Ollama 等多家对话与视觉服务，也支持多家语音转文字和 ElevenLabs/OpenAI 语音合成；对话记录、角色名称和系统提示词可保存在本地。
ronish645/minilang-compiler · Can LLMs learn a programming language they've never seen? A from-scratch compiler for MiniLang, used as an uncontaminated benchmark where Claude, GPT and Qwen learn it from the spec and debug through a compiler-as-tool agent loop. MCP server included.
MiniLang 是为评测「LLM 能否只凭规范学会一门从未见过的编程语言」而设计的小型 C/JavaScript 风格语言，配套从零用 Python 编写的编译器（词法分析、递归下降解析、渐进类型检查、三地址码生成与带资源限制的沙箱解释器）、支持 Claude/GPT/本地 Qwen 的编译器即工具智能体评测基准，以及把编译器暴露给 AI 助手的 MCP 服务器。
proDreams/revu · 🤖 Self-hosted AI code review for your Pull Requests.
ReVu 是一个自托管的 AI 代码审查服务，用于对 Pull Request 自动生成审查意见。它支持以 Webhook 服务常驻运行，接收 GitHub、Gitea、GitLab（含 self-managed）和 Bitbucket 的 Webhook 并把结果发布到 PR；也支持在 GitHub Actions、GitLab CI、Gitea Actions 等流水线中以 revu review 命令方式运行。审查结果可输出为整体评论或按代码行的内联评论，重复审查会参考此前的审查内容以避免重复评论，并支持 flat 与 deep 两种上下文深度。项目可对接 OpenAI 及兼容接口（OpenRouter、LocalAI、LM Studio）、GigaChat、YandexGPT，支持为不同仓库配置命名 AI 配置，并通过单个 YAML 文件管理多 Git 连接。
subquadratic-ai/decision-longctx-evals · Evaluating long-context retrieval and reasoning for decision models
该项目为“决策模型”（读取状态并对固定选项集返回概率、而非生成文本的模型）提供两套长上下文评测：Decision RULER 包含 11 个合成任务（针检索、变量追踪、词计数），以多选题决策形式覆盖 64K 至 1M token；Decision LCR 基于真实文档（每份约 100K token）的 100 道多选题。项目提供 pip 安装的 dlce 命令行工具，通过向自定义 HTTP 端点发送包含 state、question、options 的请求并接收每个选项的概率来运行评测，支持并发、多端点分发、断点续跑，并按任务平均分（RULER）或全对准确率（LCR）计分，输出逐决策的 JSON 记录。该评测是 RULER 与 AA-LCR 面向决策模型的原则性改编，分数与原基准不可直接比较。
pgEdge/pgedge-vectorizer · A PostgreSQL extension to create chunk tables for existing text data, and populate them with embeddings using your favourite LLM.
pgEdge Vectorizer 是一个 PostgreSQL 扩展，用于对已有文本数据进行异步分块和向量嵌入生成。它通过触发器捕获表数据变更，由后台工作进程调用 OpenAI、Voyage AI、Ollama 或 Gemini 等嵌入提供方生成向量，并支持混合检索（稠密向量 + BM25 稀疏检索，基于 RRF 融合）。扩展提供 SQL 接口用于启用/停用向量化、手动分块、重试失败任务以及通过视图监控队列状态。
changkun/minllm · A minimal LLM pipeline that runs on a laptop, written from scratch in PyTorch and to be read: tokenizer, pretraining, inference, fine-tuning, RLHF and RLVR, with measured results and an interactive website.
minllm 是一个用 PyTorch 从零编写、以可读性为目标的最小语言模型流水线，覆盖分词器、预训练、推理、微调、RLHF 与 RLVR 等十个阶段，并附带交互式网站、测试和实测结果，可在笔记本上运行。项目仅依赖 PyTorch 实现张量与自动微分，其余组件（分词器、模型、训练循环、LoRA 微调、评估和强化学习算法）均为自写代码，不依赖 transformers、tokenizers、peft、trl 或 vllm。README 还列出了混合专家、长上下文、潜在注意力、蒸馏、数据准备、缩放定律、结构化输出、推测解码、工具调用、模型评判、安全、自训练、量化等分支主题及其测量结果。
divramod/divramod-claude-code-plugins · divramod's Claude Code plugins, one marketplace: agent skills and live panes for Claude Code.
这是一个面向 Claude Code 的插件集市，集中提供三类插件：divramod-skills 智能体技能（计划、评审、交接、落地、研究、内容总结等，也可作为 Codex 插件使用）、hal2-mcp（hal2-cli-mcp MCP 服务器，需二进制文件位于 PATH）以及 divramod-subagent-context（为会话中每个子智能体展示模型、effort、上下文占用、峰值与压缩情况的实时面板）。插件通过 Claude Code 的 marketplace 命令安装、更新，仓库为同步镜像，实际开发在 divramod/hal2 中进行。
klauswg/jev-suite · Four decision-quality tools on Jev (TypeSafe System One): Jev answers structured questions, deterministic code keeps the final say.
jev-suite 是一套建立在 Jev（TypeSafe System One）决策模型之上的 Java 工具套件，包含 jev-proof、jev-fit、jev-fidelity、jev-rental 四个应用，分别用于判断赞助视频是否交付了约定内容、候选人相对岗位要求的差距、编辑是否保留原文信息、以及看房前需与房源代理确认的事项。共享内核 jev-kit 提供 JevClient 类型化客户端、三路判定门 NoulGate 与外部文本防提示注入清洗器。设计上坚持“Jev 判断、代码决定”，阈值与路由由单元测试覆盖的确定性 Java 代码掌握，模型不可达时降级为人工复核，评测拒绝模拟数据，无证据即失败关闭。
khanhduong22/agent-harness-kit · Portable Agent Skills and global rules for Codex, Claude Code, Gemini, and Antigravity
Agent Harness Kit 为 Codex、Claude Code、Gemini 和 Google Antigravity 提供统一版本化的公司级 AI Agent 标准、风险分层工作流、可复用技能和模块化项目包。仓库包含公司核心规则、69 个可移植技能、原生 harness 清单与市场目录，以及幂等安装与回滚脚本。它还支持 MCP 服务器配置下发与 kido-mcp-gateway 网关，用于多环境切换、跨服务器组合工具和统一注册。
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。