AI 资源库 · 已整理 862 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。
sirtapan7-crypto/claude-tray · Monitor your Claude Code rate limits directly from the Windows system tray with this C# desktop tool.
claude-tray 是一款 C# 编写的 Windows 桌面工具，常驻系统托盘实时显示 Claude Code 的请求次数与剩余额度，并通过绿/黄/红图标提示限额状态。它基于 Claude Code 本地日志统计过去 24 小时的用量，提供使用历史（今日总请求数、剩余限额、预计触顶时间、按小时分布）并在接近或触顶时弹出桌面通知。用户可在设置中调整开机自启、主题、告警阈值与刷新频率。
Mubder/kazma · Autonomous AI agent framework — LangGraph brain, swarm orchestration, Arabic-first, with human-in-the-loop safety.
Kazma 是一个开源的自主 AI 智能体框架，以 LangGraph 作为核心大脑，提供群体编排（swarm orchestration）、认知记忆引擎、文档智能处理以及三重人工介入（HITL）安全审批机制。它支持 Web、TUI、CLI、Telegram、Discord、Slack 等多种交互平台，并兼容 OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama 等多家模型提供方，强调以阿拉伯语为先的本地化支持，以及遇到不确定时暂停、询问或如实失败而非编造答案的行为准则。
saif-26281028/SwiftData-SkillKit · Master SwiftData Code in Xcode 2026 – AI-Powered Models, Queries, Migrations & iCloud Sync
SwiftData-SkillKit（SwiftData Orchestrator）是一个面向 Apple 平台 SwiftData 的编排框架，提供模型定义增强、自然语言到 #Predicate 的查询转换、迁移规划与回滚、iCloud 多策略冲突合并，以及 OpenAI 与 Claude API 适配，并附带 SwiftUI 视图生成与命令行工具。README 声称其具备多语言查询与性能优化能力，但摘要无法验证实际效果。
Kenny27lokku/prompt-integrity-validator · Lint Your Prompts, Ship Better Agents – Prompt Refiner 2026 Rule Engine
Prompt Lint 是一个面向 AI 提示词模板的静态分析引擎，对发送给 Claude、ChatGPT、Gemini 等 LLM 的提示词做确定性的规则检查，而不改写内容。它提供 PR001–PR-INJ03 共 47 条规则，覆盖角色混淆、注入面暴露、分隔符逃逸、长度与冗余指令等问题，并支持 CLI、CI/CD 集成、JSON 与 HTML 报告、本地 Web 仪表盘以及通过自有 API Key 调用 OpenAI 与 Anthropic 接口进行模型特定校验。
24bsc244-svg/pdlc-forge · The Ultimate AI Code Workflow 2026 — 31 Hard-Contract PDLC Commands for Flawless GitOps
pdlc-forge（AI Contract Agent）是一个命令行强制约束层，位于开发者与大语言模型之间，要求 AI 在开发流程中兑现“硬契约”：承诺产出 PRD 就必须写入磁盘，承诺 TDD 就必须先有失败的测试，交付前必须通过自检命令。它提供多阶段 PDLC 流水线（默认 7 阶段，最多可配置 31 个自定义阶段）、契约违规即中止、绕过需显式 --force 并记入审计日志、支持 OpenAI / Claude / 本地模型适配，面向 CI/CD 自动化运行。
daya7781r/miii-cli-offline-coder · Miii-CLI 2026: Zero-Cost Local AI Coding Agent with Ollama – Fully Offline & Private
AgentMIII 是一个本地优先的终端 AI 编程助手，结合类 Claude Code 的交互体验与 Ollama 本地模型能力，可在离线环境下执行代码生成、文件修改与多步骤任务；同时支持切换 OpenAI、Claude 等远程 API 提供商。README 强调无遥测、无云端依赖、零成本本地推理，并给出跨平台兼容性、配置示例与命令行用法。需要注意的是，仓库语言为 HTML、无 License 字段，README 中的安装命令、下载链接、社区地址与 MIT 授权声明等未在仓库元数据中得到确认。
EkKorat/blamehash-cursor · Stable File Editing with Content-Hashed Anchors 2026 – LineHash Repo Guide
ContentHash Editor（仓库 EkKorat/blamehash-cursor）提出一种基于内容哈希的文件编辑方式：为文件每一行计算 SHA-256 等内容的哈希作为不可变锚点，AI 编程助手（如 Claude Code、OpenAI Codex）按锚点而非行号或字符串模式定位目标行，从而减少相邻代码被误改的风险。项目提供配置文件（.contenthash.yml）、命令行操作（init、edit、batch、inspect）、编辑后哈希校验、Unix 风格编辑指令交互设计，以及对多 AI 助手的锚点映射机制。README 还给出哈希完整性流水线、冲突协调思路和多语言界面等描述，并声明采用 MIT 许可证。
ionelmir9623/agents-connector · Connect Claude Code, Codex, and Gemini CLI agents through a local message bus to share tasks, chat, and review work in one tmux session.
agents-connector 是一个 Rust 编写的单二进制工具，通过本地 broker 守护进程与 Unix socket 消息总线，把 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等不同厂商的 AI 命令行编码代理连接起来，让它们在同一 tmux 会话中互相聊天、委派任务、交叉评审彼此的产出。消息经由各 CLI 原生 hook 自动注入代理上下文，空闲代理会被自动唤醒，因此无需在终端间手动复制粘贴。所有通信均为本地（无网络、无账号、无遥测），并按会话用 SQLite 持久化历史，可停止后数天再恢复。
pixeltable/pixeltable-vs-supabase-vs-convex · One video intelligence app built three ways, on Pixeltable, Supabase and Convex. Every number measured, all three executed, tradeoffs stated.
该仓库用同一份应用契约（视频抽帧、语音转写、多模态嵌入、场景检测与问答）在 Pixeltable、Supabase、Convex 三个平台上各实现一遍，并公开可复现的代码行数、编排跳数、延迟等指标与测试套件（契约测试、差分测试、韧性测试）。材料同时给出各平台在不同条件下胜负的权衡说明，包括作者承认 Pixeltable 在摄入与检索延迟上落后的场景，并明确指出实时能力、行级安全、托管数据库等场景下结论会改变。
Roseapplemutualopposition5427/rag-llamaindex-qdrant-docker · Build a multi-collection RAG system using LlamaIndex and Qdrant in a Docker environment.
该项目提供一个本地运行的文档搜索引擎，结合 LlamaIndex 进行文档解析与索引、Qdrant 作为向量库、Ollama 生成回答，并以 Docker 打包部署环境。用户可在浏览器界面中上传 PDF 或文本文件，系统处理后即可针对文档内容进行问答，并支持按集合管理不同主题的文档。数据默认保存在本机，不上传互联网。
Intragroup-pottle634/claude-code-analysis · Analyze Claude Code’s architecture, modules, and design patterns to understand its internals and build better tools and integrations
该项目面向希望了解 Claude Code 内部结构的读者，提供对其模块组成、核心部件连接方式、内部模块布局以及常见设计模式的结构化分析，并以适合 Windows 用户浏览的文件夹与页面形式组织文档、图表和报告。内容定位于学习与研究，而非直接用于开发或集成。
Daubingweirdie414/multimodal-rag · Enable unified search and AI answers across text, images, audio, and video using multimodal retrieval-augmented generation with source citations.
multimodal-rag 是一个本地运行的 Windows 应用，将文本、PDF、图像、音频和视频等不同格式文件统一处理为可检索数据，借助向量空间模型与 AI 模型实现一次输入即可跨文件类型搜索，并在回答中附带来源文件引用，点击引用可打开原始文件。
wahhyun/llm-eval · Evaluate large language models with tools for performance and consistency scoring as part of the llm-cpp C++ infrastructure toolkit.
llm-eval 是一个用 C++ 编写的小型 LLM 提示测试工具，通过多次运行同一提示并比较回答，评估语言模型的回答一致性与稳定性，给出评分并标记差异过大的情况。它无需额外依赖，可单头文件形式嵌入 C++ 项目，也提供了可直接运行的 Windows 程序。
r0shi/harborclerk · An MCP server that lets AI agents query your document archive instead of uploading it — with OCR, hybrid search, and cited local-AI answers in a private, Mac-native app.
Harbor Clerk 是一个面向小团队、独立运营者和研究者的本地优先文档智能工具，能够监控文件夹并在本地完成文本提取、OCR、分块、嵌入、混合检索与引用式问答。它支持通过 MCP 或 CLI 让外部 AI 智能体以只读、受限方式查询知识库，仅返回检索片段和引用而非整个文档集，文档原始文件保留在原位置，适合关注隐私、不希望上传资料的场景。
jgravelle/jcodemunch-mcp · Cut AI token costs 95%+ on code exploration. The leading MCP server for precise, symbol-level GitHub code retrieval via tree-sitter AST. Works with Claude Code, Cursor & any MCP client. 313B+ tokens saved.
jCodeMunch MCP 是一个面向 AI 编程客户端的 MCP 服务器，通过 tree-sitter 解析源码并建立本地索引，让 Agent 按符号（函数、类、方法、常量、文件大纲等）精确检索代码，而不是反复读取整个文件，从而降低代码探索时的 token 消耗。它可与 Claude Code、Cursor、VS Code、Codex CLI、Windsurf、Continue 等 MCP 兼容客户端配合，并提供 find_importers、get_blast_radius、get_call_hierarchy、find_dead_code 等结构性查询，以及编辑前安全检查、PR 风险画像和重构规划等能力。README 声称在多个公开仓库的基准测试中相比 grep-and-read 方式平均减少约 96% 的 token 消耗，并给出独立 A/B 测试结果。项目采用双许可模式：个人使用免费，商业用途需商业许可。
Kokotpica/surogate · 🚀 Accelerate large language model training and fine-tuning with Surogate’s high-performance, mixed-precision framework in C++ and Python.
surogate 是一个用于在 NVIDIA GPU 上快速进行大语言模型训练与微调的应用，采用 C++ 与 Python 的高性能混合精度框架，支持 Llama、Qwen 等多种模型，并提供参数设置与一键训练的图形化使用流程。
GetStream/agent-skills · Give your AI coding agent the ability to build, query, and manage Stream - Chat, Video, Feeds, and Moderation.
Stream Agent Skills 是一组以 Markdown 编写的 Agent 技能，让 AI 编程助手能够搭建、查询和管理 Stream 的 Chat、Video、Feeds 与 Moderation 产品。它包含一个负责意图分类与 CLI 操作的 /stream 路由技能，以及面向 React/Next.js、React Native/Expo、Swift/iOS、Android、Flutter、Unity、Unreal 的平台子技能和一个 Feeds v2 到 v3 迁移技能。技能通过 getstream CLI 安装，并可按需拉取平台技能包。
NVIDIA/SkillSpector · Security scanner for AI agent skills. Detect vulnerabilities, malicious patterns, security risks, prompt injection, data exfiltration, and supply-chain risks in Claude Code, Codex, and MCP skills before you install them.
SkillSpector 是 NVIDIA 发布的 AI agent 技能安全扫描器，用于在安装 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等 agent 技能前发现漏洞、恶意模式、提示注入、数据外泄和供应链风险。它支持扫描 Git 仓库、URL、zip、目录或单个文件，内置 71 个漏洞模式（覆盖 17 个类别），采用静态分析加可选 LLM 语义评估的两阶段分析，并可输出终端、JSON、Markdown 和 SARIF 报告，同时提供 0-100 风险评分与基线误报抑制功能。项目还可作为 MCP 服务器运行，把安全扫描作为工具接入 agent 工作流以拦截不安全的技能安装。
tirth8205/code-review-graph · Local-first code intelligence graph for MCP and CLI. Builds a persistent map of your codebase so AI coding tools read only what matters, with benchmarked context reductions on reviews and large-repo workflows.
code-review-graph 是一个 local-first 的代码智能图谱工具，使用 Tree-sitter 将代码库解析为函数、类、导入等节点及调用、继承、测试覆盖等边，并存入图谱。它通过 MCP 向 AI 编程工具提供精简的审查上下文，按 blast-radius 分析只返回变更真正影响的文件，并支持增量更新、CLI 与 GitHub Action 形式的 PR 风险评分审查。项目为 Python 包，要求 Python 3.10+。
NVIDIA/skills · Agent Skills for NVIDIA products — install into Claude Code, Codex, and other coding agents to run Physical AI, robotics, simulation, CUDA, and RAG workflows end to end.
该项目是 NVIDIA 官方维护的 Agent Skills 目录，为 Claude Code、Codex 等编码智能体提供可移植的指令集，帮助智能体在物理 AI、机器人、仿真、CUDA、RAG 等场景中按 NVIDIA 软件的最佳实践执行任务。技能由各产品仓库维护，并通过自动化同步流水线每日镜像到本仓库，用户可通过 skills CLI 安装单个或全部技能，并支持按智能体类型指定安装目标。