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。
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。
Cognilogical/NeuroStrata · Cognitive Memory Architecture for Agents
NeuroStrata 是一个用 Rust 编写的单二进制程序，内置图与向量存储（LadybugDB），为 AI 编程 Agent 提供跨项目和跨会话的持久记忆。它用二进制层级的强制校验机制约束工作流程：目标进入 done 状态前必须产出一条已记录的经验；规则以记忆记录形式存储在命名空间中，并在动作执行前做语义匹配校验，可选用 podman 网络隔离容器进行 dry-run；团队记忆通过普通 git 传输，无需托管 API 或消息代理。默认全本地运行，嵌入模型可选本地 fastembed 或远程 OpenAI 兼容端点，缺失密钥时 fail-closed。
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。
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。
minhacademi/skills · Agent skills for the cademi CLI and the Cademí API v3. Works with Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode and any Agent Skills client.
该项目是 Cademí 发布的 Agent Skills 集合，以可移植的 SKILL.md 指令集形式，教 Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode 等编程智能体如何操作 cademi CLI 和 Cademí API v3，涵盖发现、认证、输入输出约定、退出码、安全写入、异步操作、事件、沙箱、配置即代码等内容，并提供按命令域划分的参考文档。技能可通过 skills CLI、Claude Code 插件市场或手动复制安装，也支持由已安装的 CLI 自身安装配套技能。
siinanXD/Content-Agent-Lernapp · Lern-App für die Berufsausbildung: KI-Pipeline erzeugt Lerninhalte nur aus amtlichen Quellen, mit LLM-Richter und Qualitäts-Schwelle. Next.js, Supabase, Langfuse.
这是一个面向职业教育（试点为机电与设备操作员）的学习应用，可根据一个关键词从官方来源生成并持续更新课程内容。项目采用 Next.js、Supabase 与 Langfuse 构建，用 Claude 批量生成内容、以 OpenAI mini 模型作为 LLM 评审并设置质量阈值，提供学习路径、复习、考试与结果等学习者界面，以及面向培训师的群组和来源展示。仓库还包含基于 GitHub Actions 的内容生产、测试、质量回归与自动修复等流水线。
opensec-git/Pi-Bolt · ⚡ Pi, the coding agent, compiled ahead of time to one native executable. 10× faster to start, 7× less CPU and 4.5× less memory than Pi on Node. Linux, macOS, Windows, ARM64 and Android (Termux).
Pi-Bolt 是 Pi 编程智能体的提前编译（AOT）原生版本，把 Pi 的代码在构建时编译为机器码，无需在启动时解析或进行 JIT 编译，因此不需要 Node.js 或 Bun 即可运行。它保留 Pi 原有的命令、会话、设置、提供方和扩展，支持通过 --acp 接入编辑器智能体面板、通过 --mcp 作为 MCP 服务器，并内置 grep/find 搜索、扩展编译、安装检查与回滚更新等功能；提供 Linux、macOS、Windows、ARM64 及 Android Termux 构建。材料声称相对 Node 上的 Pi 启动更快、CPU 占用和内存占用更低，但具体性能数据仅为项目自述。
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。
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。
realchendahuang/opencode-hermes-memory · OpenCode 分层持久记忆插件（从 Hermes 移植，纯 Markdown 零向量库） / Layered persistent memory plugin for OpenCode
该项目是从 Hermes 移植到 OpenCode 的分层持久记忆插件，使用纯 Markdown 文件作为记忆来源，不依赖向量数据库或外部服务。它提供常驻指令注入、记忆检索与增删改、会话空闲时后台学习总结、纠错检测、bash 命令失败时相关历史教训预取，以及记忆替换后的历史归档等能力，使 OpenCode 智能体能跨会话保留用户偏好、项目约定和过往经验。
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。
mbaquerizo/dagger · The DAG-powered product management tool built for AI.
Dagger 是一个由 DAG（文档增强生成）驱动的产品管理工具，用于在从想法到架构决策、再到工单的整个功能生命周期中保存并发布结构化文档，并把它们作为上下文提供给 AI 编码代理。它提供面向人的简洁 UI，以及面向代理的快速文本接口和 Dagger AI 安全 API；代理获取工单或文档的聚焦 Markdown 版本及完整背景。开发侧为 Go 1.26+ 的 monorepo，API 位于 api/，需要 Supabase 数据库和 BASE_URL 配置。
launchapp-dev/awesome-ai-coding-tools · A curated list of AI-powered coding tools — editors, agents, code review, testing, CLI tools, and more.
这是一份面向开发者的 AI 编程工具精选列表，按 AI 代码编辑器与 IDE、编辑器内助手与补全、自主编程 Agent、CLI 与终端工具、Agent 编排与多 Agent、代码评审与 PR 自动化、测试与 QA、代码搜索与代码库智能、文档生成、Web 应用构建器、开源与自托管、MCP、DevOps/CI-CD、编程模型、提示与上下文工程等类别整理条目，并用标记区分开源、商业付费、免费档、可自托管等属性；内容为资料汇总，不提供工具本身的安装或验证。
harness/harness-skills · A collection of structured AI agent skills that enable Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, and other AI coding assistants to create, operate, debug, and govern Harness CI/CD workflows through natural language.
该项目提供一套与模型无关的 AI 编码技能，使 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等 AI 编程助手能够通过自然语言创建、操作、调试和治理 Harness CI/CD 工作流。技能覆盖流水线生成与调试、基础设施资源管理、访问控制、特性开关与实验（FME）、数据库 DevOps、平台运维、安全测试与供应链、可观测性与治理等场景。多数技能依赖 Harness MCP v2 Server 提供 Harness API 访问，该服务器不随插件捆绑。
shimo4228/search-first · Agent Skill for Claude Code that makes the agent search registries, code, papers and official docs before it builds, then write a dated, sourced report you pick from: adopt a candidate, adopt one piece of it, or build what no candidate covers.
search-first 是面向 Claude Code 的 Agent Skill，用一份 Markdown 指令文件要求编码代理在选库、找现有实现、核对论文或官方规范、准备自写代码之前，先检索包注册表（npm、PyPI、crates 等）、GitHub 代码、论文原文与官方文档，再输出带日期和来源 URL 的报告。报告分范围、发现、结论、仍未确定四部分，每个需求给出 Adopt（采用候选）、Adopt-part（采用其中一部分）或 Build（自建，并列明排除每个候选的停止条件）三种结论，默认倾向采用既有方案。检索通过代理自带联网工具完成，自身不需要 API Key；提供 Quick 内联模式与需额外 researcher 子代理的 Full 模式。
agent-sh/agnix · The missing linter and lsp for AI coding assistants. Validate CLAUDE.md, AGENTS.md, SKILL.md, hooks, MCP. Plugin for all major IDEs included, with autofixes.
agnix 是面向 AI 编码助手的配置检查工具与 LSP，用于在运行前发现 CLAUDE.md、AGENTS.md、SKILL.md、hooks、MCP 配置等文件中的语法或规范问题。项目宣称提供 702 条规则，覆盖 Claude Code、Codex CLI、OpenCode、Cursor、Copilot、Kiro 等工具，支持自动修复、GitHub Action 及 VS Code、JetBrains、Neovim、Zed 编辑器扩展。
skyhook-io/radar · The missing open-source Kubernetes UI with a built-in MCP server for AI agents. See what's broken, why, and what changed. Issues, Topology, event timeline, Helm, GitOps, live service traffic, and cluster audits - all in one Go binary.
Radar 是一个以单一 Go 二进制形式提供的开源 Kubernetes UI，可在本地或集群内运行，通过直接连接 Kubernetes API 展示拓扑、资源、事件时间线、Helm、GitOps、实时服务流量与集群审计等信息，帮助定位故障现象及其原因与变更。项目内置 MCP 服务器，使 AI Agent 能够检查和操作集群；同时支持 Helm 部署以实现团队共享访问与 RBAC 权限控制。
auric/pr-review-inbox · Local-first pull request (PR) review inbox for Bitbucket Server and Data Center, with AI code review by your own Claude Code CLI. It drafts review comments and replies, proposes fixes, and posts nothing without your click.
PR Review Inbox 是运行在本机的 Bitbucket Server 和 Data Center 拉取请求评审收件箱，集中展示需要你处理的 PR，并按消息跟踪讨论、未读状态与提醒。它调用你自己的 Claude Code CLI，在脱敏的 PR 快照上做 AI 评审，结合 Jira 任务信息生成评审评论、回复和修复建议草稿；所有内容在你逐条接受或编辑并点击后才发布到 Bitbucket。它还提供 PR 说明、Jira 任务构建、评审检查项与评审质量统计等功能。
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。
Tencent-Hunyuan/DiagSafe · DiagSafe: diagnostic LLM safety benchmark with prompt-level rubrics (3,489 bilingual prompts, 84-label taxonomy)
DiagSafe 是腾讯混元开源的大语言模型安全评测基准，由细粒度双语安全数据集与提示级评分准则（rubric）两部分构成。基准包含 3,489 条中英文提示，基于 11 个一级、34 个二级、84 个三级标签的安全分类体系，覆盖单轮与多轮对话、直接有害请求及多种攻击形式（含模板越狱、组合模板越狱与指令攻击）。评测采用 LLM-as-a-judge：每条提示配有专属安全评分项及豁免条件，另加八项通用有用性评分项，由裁判模型逐项判定并引用证据，从而给出可解释的细粒度安全诊断。仓库提供评测脚本、OpenAI 兼容与 vLLM 配置、结果分析与本地数据看板。