工具与职业用途，一起找
统一浏览 AI 工具、Agent Skills、提示词、工作流与开源项目，按职业和用途找到工作中用得上的资源。
yeixio/toskar-core · Run local AI across all your computers: one OpenAI-compatible API, automatic model placement, nothing leaves your machines.
Toskar Core 是一个用 Go 编写的开源本地 AI 控制平面，目标是让在自有硬件上运行 AI 像使用托管服务一样简单。它自动检测 CPU、内存、存储和 GPU 等硬件，推荐并管理 GGUF 模型，启动 llama.cpp 运行时，并在多台配对的电脑之间发现节点、分配工作负载，同时对外暴露统一的 OpenAI 兼容 API。项目还包含本地 Web UI、持久记忆、连接知识库、工具与 MCP、定时自动化、模型性能诊断以及 LoRA 微调训练等功能。
Osmantic/ODS · ODS V3 Pre-Release: Public testing and refinement ahead of the official V3 launch. Turn your PC, Mac, or Linux box into a private AI server.
ODS 是一个面向本地自托管的 AI 服务栈，通过一条安装命令把本地模型推理、Open WebUI 聊天界面、控制面板、语音、Agent 与工作流、RAG 与检索、图像生成、隐私与运维工具等预装并串联起来，无需手工组合 Ollama、Open WebUI、n8n、ComfyUI 等组件。支持 Linux、Windows（WSL2/Docker Desktop）与 macOS Apple Silicon，默认本地模式，也可选云或混合 API 模式。当前 V3 处于公开测试阶段的预发布版本。
featherless-ai/simple-jev · Turn any open model into a classifier/jev endpoint
Simple Jev 让兼容的开源模型（如 Hugging Face 上的 Qwen、Gemma、Laya 系列）无需额外训练分类头即可用于结构化分类与评分。请求包含共享上下文（state 或 messages）和若干问题，服务端读取模型在候选标签上的 next-token logits，自行构造 JSON 响应，返回 choice（多选一）、score（量表打分）和 noul（真值/支持度判断）三类结果，输出不依赖模型生成文本。项目包含基于 Hugging Face Transformers 与 PyTorch 的本地服务、供其他推理实现复用的 Python common 规则模块、以及带 JevBench 打分、文本/决策与视觉套件、提示格式搜索的评测框架。
potto007/unridden · Zero-generated-token decision API: reads a local LLM's final-position label logits to answer Choice, Score and true/false questions. Apache-2.0.
Unridden 是一个本地决策 API，通过读取本地 LLM 末位标签 logits 来回答结构化问题，不生成任何 token。用户提供 state 和一个命名问题映射，服务为每个问题返回一个类型化答案：Choice（选项）、Score（分数）或 Noul（真/假概率）。它在本地以单个 llama.cpp 子进程运行，一次处理一个请求，不采样也不追加 token，适用于将客服消息路由到团队、评估紧急程度或判断是否报告重复扣款等分类与判定场景。