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AI 资源库

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资源与用法

308 份资源

Spring AI Session:为 Spring AI 应用提供事件溯源式会话记忆与上下文压缩

spring-ai-community/spring-ai-session · Structured, event-sourced conversation memory layer for Spring AI applications.

Spring AI Session 是一个 Spring AI 库,为 AI 应用提供结构化、事件溯源的会话管理能力。它把每条消息建模为带身份、时间戳、会话归属和可选分支标签的 SessionEvent,支持在历史过长时按轮次边界触发上下文压缩(compaction),并通过 SessionRepository SPI 在内存、JDBC(PostgreSQL、MySQL、MariaDB、H2)等后端之间切换。配合 SessionMemoryAdvisor 接入 ChatClient 后,调用会自动加载历史、追加消息并在需要时压缩,还包含事件过滤、多智能体分支隔离与跨会话召回等文档主题。

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程序员在开发 Spring AI 应用时,使用该库为 AI 应用提供结构化、事件溯源的会话管理能力,把每条消息建模为带身份、时间戳、会话归属和可选分支标签的 SessionEvent,并在历史过长时按轮次边界触发上下文压缩;通过 SessionRepository SPI 在内存、JDBC(PostgreSQL、MySQL、MariaDB、H2)等后端之间切换,配合 SessionMemoryAdvisor 接入 ChatClient 后自动加载历史、追加消息并在需要时压缩。

★ 46 · 开发框架

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Spring AI Agent Utils:为 Spring AI 应用提供 Claude Code 风格的工具与 Agent 技能

spring-ai-community/spring-ai-agent-utils · A Spring AI library that brings Claude Code-inspired tools and agent skills to your AI applications.

Spring AI Agent Utils 是一个面向 Java 生态的 Spring AI 库,将 Claude Code 风格的核心能力重新实现为 Spring AI 工具,包含文件读写编辑、Shell 命令执行、Grep/Glob 代码搜索、网页抓取与搜索、结构化任务管理(TodoWrite)、子 Agent 编排(含 A2A 协议与 Docker 沙箱执行后端)、可复用的 Markdown 技能模块(Agent Skills)以及跨会话长期记忆(AutoMemoryTools/Advisor)。项目以 Maven 模块形式组织并提供 BOM,附带代码助手、技能、子 Agent、待办、记忆等多个示例工程,帮助开发者在 Spring Boot 应用中构建具备工具调用与多 Agent 协作能力的 AI 应用。

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程序员在 Spring Boot / Spring AI 应用中构建具备工具调用与多 Agent 协作能力的 AI 应用,使用文件读写编辑、Shell 命令执行、Grep/Glob 代码搜索、网页抓取与搜索、结构化任务管理、子 Agent 编排、可复用 Markdown 技能模块以及跨会话长期记忆等能力,并参考 code-agent-demo 等示例工程实现 AI 编码助手。

★ 640 · 开发框架

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mcp-security:为 Spring AI 的 MCP 服务端、客户端与授权服务器提供 OAuth 2.0 安全授权支持

spring-ai-community/mcp-security · Spring Security Configuration for MCP

该项目是 Spring AI 社区维护的 MCP(Model Context Protocol)安全组件,为 MCP 服务端、MCP 客户端和 Spring Authorization Server 提供授权支持。它支持用 OAuth 2.0 保护 MCP 服务器、配置 MCP 客户端的 OAuth 2.0 授权流程、搭建面向 MCP 工作流的授权服务器,并实现对 MCP 工具与资源的细粒度访问控制;同时提供 API-key 认证和 Origin 校验(防 DNS 重绑定)。

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程序员为基于 Spring AI 的 MCP 服务端、客户端和授权服务器提供 OAuth 2.0 安全授权支持,包括用 OAuth 2.0 保护 MCP 服务器、配置 MCP 客户端的 OAuth 2.0 授权流程、搭建面向 MCP 工作流的授权服务器,并实现对 MCP 工具与资源的细粒度访问控制;同时提供 API-key 认证和 Origin 校验(防 DNS 重绑定)。

★ 115 · 开发框架

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skills:为 GitHub Copilot CLI 等编码 Agent 提供可复用技能的工作流集合

dfrysinger/skills · My agent skills for GitHub Copilot CLI and other coding agents.

这是一个面向 GitHub Copilot CLI、Claude Code 和 Codex CLI 的可复用 Agent 技能库,覆盖需求调研(scout)、设计文档、原型、开发循环、独立双模型审查、视觉验证、无人值守长任务、会话交接与邮箱通信、技能创作与评测等环节,帮助编码 Agent 规划任务、保持长任务不跑偏、验证真实行为并保留上下文。仓库附带 session-control 与 mailbox-watcher 扩展,用于多会话通信与本地文件系统 IPC。

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程序员使用 scout 在写代码前调研项目、现有工作和生态中的解决方案;使用 design-doc 为系统性或高风险变更编写并评审持久工作单;使用 development-loop 按风险规模开发并交付非平凡变更;使用 dual-review 用独立模型家族审查变更并验证争议发现;使用 visual-proof 为运行中的 UI 候选捕获视觉证据;使用 guardrails 将架构规则编译为确定性检查;使用 git-history-recovery 恢复丢失或错位的 Git 工作;使用 secret-hygiene 避免凭据进入对话、源码控制和发布历史。

产品经理使用 prototype 在实现前用一次性 HTML 草拟新界面或大幅变更的界面;使用 visual-proof 为运行中的 UI 候选捕获并检查视觉证据;使用 walkthrough-video 为新增 UX 的拉取请求录制、验证、检查并附加候选绑定的走查视频;使用 grill-me 就计划或设计中每个未解决分支访谈用户。

★ 2 · 资料合集

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W Chats:面向中小企业客服与交易型 AI Agent 的多租户部署平台

mfanafuthimhlanga/wchats · Multi-tenant platform for deploying customer-service and transactional AI agents in four steps: create, configure, test, deploy. Layout-aware ingestion, hybrid retrieval (pgvector + BM25 + RRF + reranking), a four-node validation chain, Ragas evals and adversarial red-teaming gate every release. Nothing reaches a customer unverified.

W Chats 是一个多租户平台,让非技术型商家通过四步流程(创建、配置、测试、部署)上线客服与交易型 AI Agent。它提供结构感知的文档摄入、pgvector + BM25 混合检索与重排、四节点验证链、基于 Ragas 的评测与对抗式红队测试,并把这些结果作为部署门禁,未通过验证的 Agent 无法面向客户。支持控制台操作与 REST + SSE API 编程调用两种方式,还包含退款、下单等交易能力的能力信封、幂等执行、身份验证与审计。

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程序员作为可复用的多租户 AI Agent 部署平台代码库,程序员可参考其 FastAPI + Celery 架构、混合检索(pgvector + BM25 + RRF + 重排)实现、四节点验证链、Ragas 评测与红队测试门禁,以及带幂等执行和审计的交易型工具契约,用于构建或审查类似的客服/交易型 Agent 系统。

产品经理产品经理可参考该平台面向非技术商家、以创建-配置-测试-部署四步流程上线客服与交易型 AI Agent 的产品设计,以及将评测和红队结果作为部署门禁而非仪表盘展示的机制,用于设计 AI Agent 产品的上线流程与质量门禁。

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skills:跨 Claude Code、Codex 等终端同步的便携 Agent 技能集合

shootdaj/skills · Portable agent skills for Claude Code & Codex — one source of truth, synced across machines

这是一个个人维护的便携式 Agent 技能(agent skills)集合,面向 Claude Code、Codex、Cursor 和 Hermes 等 AI 编程终端。它通过将共享技能以符号链接方式安装到各终端,实现单一来源、多处同步,编辑后通过 git pull 即可在所有机器(笔记本、工作站、远程服务器)上生效。仓库提供一条 npx 命令完成全局安装与更新,并内置大量技能,涵盖 DJ 演出准备(曲目获取、Soulseek 下载、调性排序、播放列表导出)、HTML 报告发布、浏览器购物比价、项目状态回顾、CapCut 草稿生成、UI/UX 与前端设计、知识图谱生成、Token 压缩沟通模式、深度访谈、Azure 静态站点发布等。仓库还包含若干带原作者署名与许可证的第三方技能搬运副本,并定义了每个技能以 SKILL.md 加 references/assets 目录组织的固定布局。

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程序员使用仓库中的技能辅助编程工作:通过 create-skill-ccch 创建、校验并全局安装共享技能;使用 recap 在离开项目后快速回顾项目状态;使用 forge 以规范驱动 TDD 搭建和配置项目;使用 graphify 将代码、文档等输入转为知识图谱;使用 caveman 压缩沟通以节省 token;使用 clean-my-ai-harness-codex 在模型或指令变更后规划安全清理;使用 use-claude 从 Codex 委派实现或前端工作。

产品经理使用仓库中的技能支持产品工作:通过 report-publisher 构建并发布精美的 HTML 报告,其中 visual-product-shortlist 模板默认用于购物和产品对比;使用 lazada-shopping 在已登录浏览器中研究 Lazada Thailand、比较实时商品和购物车并发布带照片和直接链接的评分视觉候选清单;使用 ui-ux-pro-max 获取 UI/UX 设计智能(风格、配色、字体搭配、组件/技术栈指导)以构建和评审界面;使用 frontend-design 创建有辨识度的生产级前端界面;使用 grillme 深度访谈模式在开始工作前充分界定主题范围。

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autodev:先对齐目标的 Agent Skill,在受监督的 Worktree 中迭代并交付可验证证据

Momoyeyu/autodev · Open the black box of vibe coding. A clarify-first Agent Skill: agree on a target — blueprint, passing test set, or benchmark threshold — then loop inside a judged worktree and hand off visible evidence. | 打开 VibeCoding 的黑盒:先与人对齐目标(blueprint/全绿测试组/benchmark 阈值),在裁决脚本监督的 worktree 中迭代,交付看得见的证据

autodev 是一个 clarify-first(先澄清)的 Agent Skill,面向功能开发、缺陷修复与性能优化三类场景。它要求先与人对齐目标——蓝图、全绿测试组或 benchmark 阈值——并记录基线与边界,然后在独立 git worktree 与分支中迭代:每次尝试都提交,被否决的优化尝试回滚到最佳提交,最后由 Handoff 合并分支并交付可见证据(建成态图、通过的测试组或优化过程图)。它由 Markdown 协议加一个 Python 标准库判断脚本 autodev_verify.py 组成,脚本负责机械可检查的部分(冻结文件未被改动、改动在批准范围内、时间预算、评分方向与余量、越界尝试无残留、蓝图元素覆盖、每轮判定与原始输出留档),其余依赖 Agent 判断与人类一次性评审整个 Clarify 阶段。它不提供运行时或测试框架,只调用目标项目自身的命令。

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程序员用于功能开发、缺陷修复与性能优化三类编程工作:先与人对齐目标(蓝图、全绿测试组或 benchmark 阈值)并记录基线与边界,再在独立 git worktree 与分支中迭代,每次尝试提交、被否决的优化尝试回滚到最佳提交,最后由 Handoff 合并分支并交付可见证据(建成态图、通过的测试组或优化过程图)。

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SecLab Taskflow Agent:声明式 YAML 驱动的多智能体安全工作流框架

GitHubSecurityLab/seclab-taskflow-agent · GitHub Security Lab Taskflow Agent

GitHub Security Lab 推出的 MCP 多智能体框架,通过 GitHub Workflow 风格的 YAML 语法声明式定义智能体工作流,无需编写代码即可用 CLI 编排多个 Agent 与工具协作完成任务。基于 OpenAI Agents SDK 构建,使用 Pydantic 做语法校验、Jinja2 做模板渲染;智能体由 personalities 定义、接收 taskflow 任务、调用 toolbox 中的工具。支持 Chat Completions 与 Responses 两种 OpenAI API,可切换 openai_agents、copilot_sdk、anthropic_sdk 三种后端,支持 stdio/SSE/streamable HTTP 的 MCP 连接、任务级检查点与断点续跑、运行清单输出、离线 lint 与 JSON Schema 导出。主要面向智能体安全研究、漏洞排查、代码审计、CodeQL 辅助代码审查与代码扫描告警分诊,也可跨多个模型跑同一提示词并让裁判任务择优,用于模型对比评测。

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程序员使用声明式 YAML 定义多智能体安全工作流,用于代码审计、漏洞排查、CodeQL 辅助代码审查与代码扫描告警分诊;也可跨多个模型跑同一提示词并由裁判任务择优,用于模型对比评测。

★ 238 · 开发框架

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Open SWE:基于 Deep Agents 的开源异步软件工程代理

langchain-ai/open-swe · An Open-Source Asynchronous Coding Agent

Open SWE 由 LangChain 构建,是一个开源软件工厂(software factory),在 Deep Agents 与 LangGraph 之上组合出端到端的工程代理:接受来自仪表盘、GitHub、Slack 或 Linear 的代码变更任务(或按计划触发),在隔离沙箱中理解代码库、规划、修改代码、验证并提交拉取请求。除代码生成外,它还能只读审查 Pull Request、学习仓库的评审偏好、监控 CI 并响应反馈(如 /baby-sit 诊断 CI 失败)。项目支持多模型与推理强度配置、可插拔沙箱提供方(LangSmith 默认,另有 Modal、Daytona、Runloop、E2B 及本地执行)、以及通过技能、提示词、中间件和触发器进行定制。README 说明该项目处于活跃开发阶段,可能有破坏性变更,目前不接受 issue 和外部贡献,不保证正确性、稳定性与兼容性。

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程序员作为异步软件工程代理,接受来自仪表盘、GitHub、Slack 或 Linear 的代码变更任务,在隔离沙箱中理解代码库、规划、修改代码、验证并提交拉取请求;还可只读审查 Pull Request、学习仓库评审偏好、监控 CI 并响应反馈(如 /baby-sit 诊断 CI 失败)。

★ 10766 · 开发框架

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mecha:面向本地开源权重模型的个人助理 Agent 运行框架

ljchang/mecha · A standalone agent harness in Rust: a provider-agnostic loop, MCP tools, a path jail and prompt-injection interlock, sandboxed shell, scheduled triggers, and an eval rig that grades the trace.

mecha 是一个用 Rust 编写的独立 Agent 运行框架(harness),把本地开源权重模型变成能接触个人上下文的助理。它提供提供商无关的对话循环、MCP 工具接入、路径 jailed 与提示注入互锁、沙箱化 shell、定时触发器和基于工具调用轨迹打分的 eval 工具。设计上把安全(私有数据、不可信内容、外发能力构成的“致命三要素”)作为结构性约束而非提示词约束,发送类操作先在 outbox 暂存待人工审核,并支持从对话修正中挖掘规则再进行验证。

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程序员作为本地开源权重模型的 Agent 运行框架,可用于在自有硬件上运行编码助理:通过 MCP 接入工具、在沙箱化 shell 中执行命令、用 mecha eval 基于工具调用轨迹对模型打分、用 mecha replay 重放会话排查分歧,并借助路径 jailed 与提示注入互锁约束代理行为。

★ 8 · 可直接使用的工具

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skills:面向 Claude Code 等 SKILL.md 兼容 Agent 的个人技能合集

j1nn0/skills · Personal agent skills for Claude Code and other SKILL.md-compatible agents.

这是一个个人维护的 agent skills 集合,适用于 Claude Code 及其他支持 SKILL.md 格式的各类 agent。内容覆盖 Hugo 博客(PaperMod 主题)的运营与写作流程(选题、写作、发布前检查、标签管理)、日语技术文章撰写与推敲、事实核查、基于 Herdr 会话的 agent 编排(将调查委派给 Pi explorer、实现委派给 Pi fixer),以及以轮次迭代改进仓库的自主循环。技能可通过 skills CLI 整体或按技能单独安装,并支持用户级安装;仓库包含无需外部依赖的单元测试与 description 触发评测脚本。

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程序员用于技术文章写作与事实核查:按日语技术博客的企划、构成、品质基准与评审指南撰写文章,并用一次信息核对数值、版本相关行为等事实;也可用于在 Herdr 会话中把调查委派给 Pi explorer、实现委派给 Pi fixer 的 agent 编排,以及以轮次迭代改进仓库的自主循环。

★ 1 · 资料合集

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posterly:把论文转成可打印学术会议海报的编码 Agent 技能

Chenruishuo/posterly · Build academic conference posters as a single HTML/CSS file, rendered to print-ready PDF via headless Chromium. A coding-agent skill.

posterly 是一个编码 Agent 技能,能把论文的 LaTeX 源码转成单文件 HTML/CSS 海报,并通过无头 Chromium 渲染成尺寸精确、可打印的 PDF,支持 ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR 或自定义画布尺寸。它由命令行检查工具把关,在打印前发现内容溢出、错位和不符合配色规范的样式问题,并提供多种设计方向缩略图供人工挑选后填充、检查与导出。仓库以 AGPL-3.0 授权,可本地克隆后由 Claude Code、Codex 等支持技能的 Agent 驱动;官方另提供按量付费的托管服务。

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程序员作为编码 Agent 技能,将论文 LaTeX 源码转换为单文件 HTML/CSS 学术会议海报,并通过无头 Chromium 渲染为尺寸精确的可打印 PDF;命令行检查工具可在打印前发现内容溢出、错位和不符合配色规范的样式问题。

★ 411 · 可直接使用的工具

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Accessibility Skills:面向 Claude Code 的 WCAG 2.2 无障碍测试与审计 AI 技能集

zivtech/accessibility-skills · AI agent skills for accessibility testing and WCAG 2.2 audits in Claude Code: planner, critic, Playwright/axe-core tester, screen reader reviews, bug reports, and draft ACRs.

Accessibility Skills 是一套开源的 AI agent 技能,用于在 Claude Code 中规划、测试、评审和审计网页无障碍,默认面向 WCAG 2.2 AA,并支持 Revised Section 508 项目。它结合真实浏览器测试(Playwright 键盘测试、axe-core 扫描、屏幕阅读器断言)与专家式设计评审,将结果整理为开发者可用的缺陷报告和 ACR 草稿。项目明确说明 AI 不能替代人工无障碍测试,自动化结果仅作为线索,最终合规判断仍需人工签署。

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程序员前端开发者可用该技能集在 Claude Code 中规划、测试和评审网页无障碍实现:用 /a11y-planner 在写代码前设计可访问的组件(菜单、对话框、标签页、表单、组合框)的语义、键盘与焦点行为;用 /a11y-test 对本地 URL 运行 Playwright 键盘测试和 axe-core 扫描;用 /a11y-critic 评审 Modal.tsx 等组件的焦点管理和 ARIA 问题;用 /bug-reporting 将 axe-core 结果整理成开发者可复现的缺陷报告。

产品经理产品与设计团队可用该技能集在规划阶段而非上线后捕获无障碍问题,并通过 /a11y-role-audit 依据 W3C ARRM 框架把每项发现分配给负责修复的团队角色(设计师、开发者、内容作者等),便于产品侧跟进整改责任。

★ 9 · 开发框架

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AgentSkills:面向 Claude Code 与 Codex 的 AI Agent 技能合集与配置方案

NecturaLabs/AgentSkills · A curated collection of AI agent skills for Claude Code and other AI assistants

AgentSkills 是 NecturaLabs 为 Claude Code 与 Codex 提供的一套 Agent 技能与配置方案,包含自定义的六个 Agent Skills(指令文件维护、Agent 编排、独立审查、测试工程、项目文档,以及面向 Fab 资产市场的 fab 技能),并附带一个固定第三方插件的市场、全局工作约定、worker agents 和推荐设置。技能遵循开放的 Agent Skills 规范,可适配任何符合规范的 harness,其中 Claude Code 与 Codex 经过测试。

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程序员使用该仓库提供的六个 Agent Skills(指令文件维护、Agent 编排、独立审查、测试工程、项目文档、fab 资产查找)辅助代码审查、测试编写、项目文档维护与子代理工作流编排。

★ 1 · 资料合集

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ADAR Core:基于 Google ADK 与 Gemini 的多智能体数据访问与推理平台

Agomonia-Labs/adar-core · ADAR: Agentic Data Access and Reasoning — general-purpose multi-agent AI platform built on Google ADK and Gemini. ARCL cricket is the reference implementation.

ADAR Core 是一个通用多智能体 AI 平台,构建在 Google ADK 和 Gemini 之上,提供 API、ADK Agent 加载配置、共享 UI 与基础设施脚本等共用模块,并以领域应用的方式组织。仓库内含 Geetabitan(孟加拉语 Rabindra Sangeet 助手)、ARCL(美国休闲板球联赛助手,作为参考实现)和餐厅推荐三个领域应用,各领域在 domain 目录中自备配置、Agent、数据摄取、部署与排障文档,通过设置 DOMAIN 环境变量选择运行。

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程序员作为基于 Google ADK 与 Gemini 的多智能体平台参考实现,程序员可参考其 API、ADK Agent 加载配置、共享 UI 与基础设施脚本等共用模块,以及各领域自备的配置、Agent、数据摄取、部署与排障文档,用于构建和排错多智能体 AI 应用。

★ 0 · 开发框架

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Knit:面向 B2B 与 AI Agent 的 HR/招聘/协作统一 API 集成平台

api-evangelist/knit · Knit — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. Knit is a unified API platform for B2B products, AI agents, and MCP clients, providing integrations infrastructure for HR, recruitment, and collaboration tools. Knit manages cron jobs, rate limits, and retries out of the box for predictable data syncing at scale.

Knit 是一个统一 API 平台,为 B2B 产品、AI Agent 和 MCP 客户端提供 HR、招聘与协作工具的集成基础设施。它通过单一标准化接口访问员工数据、部门、地点、休假记录、职位发布和同步状态,并内置 cron 任务、限流与重试管理,以支持大规模数据的可预测同步。本仓库由 API Evangelist 维护,是对 Knit 公开 API 表面的独立第三方档案,仅包含文本和机器可读的 API 描述,不含任何软件。

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程序员作为第三方 API 档案,提供 Knit 统一 API 的 OpenAPI 规范、Postman 集合、Open Collection 与 JSON Schema,程序员可据此了解并集成 HR、招聘与协作工具的标准化接口,访问员工数据、部门、地点、休假记录、职位发布和同步状态。

HRHR 人员可借助该统一 API 集成基础设施,通过单一标准化接口访问员工数据、部门、地点、休假记录和职位发布,用于人力数据整理与招聘相关工作。

产品经理产品经理可参考该统一 API 平台,为 B2B 产品与 AI Agent 规划 HR、招聘与协作工具的集成能力,并了解其内置的 cron 任务、限流与重试管理以支持大规模数据同步。

★ 0 · 资料合集

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Datadog Agent Skills:为 AI 编程代理提供 Datadog 可观测性与运维技能集

datadog-labs/agent-skills · Public repository for Datadog Agent Skills

该项目是 Datadog 官方开源的 AI Agent 技能集合,面向 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Cursor、Windsurf、OpenCode 等代理工具,以可复用技能形式提供 Datadog 平台的查询与操作能力。技能覆盖监控器管理、日志搜索、APM 追踪与 SSI 单步埋点、官方文档检索、Agent Observability(实验分析、eval 生成与流水线、会话分类、trace 回放)、浏览器 SDK/RUM 埋点与版本迁移、Audit Trail 安全与合规调查、CI/CD 与 flaky 测试排查、Datadog Apps 构建等;同时提供 dd-pup CLI 与 MCP 两种后端接入方式。

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程序员程序员可使用该技能集在 AI 编程代理中查询 Datadog 日志、APM 追踪、管理监控器、排查 CI/CD 流水线与 flaky 测试、进行浏览器 RUM 埋点与版本迁移,以及构建 Datadog Apps。

★ 173 · 资料合集

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Treg:面向 Agent 工具的 OpenRouter 式工具注册与调用网关

superdesigndev/treg · OpenRouter for agent tools. Join community here: https://discord.gg/6mQYYfFMAn

Treg 是一个面向 AI Agent 的工具目录与调用代理,被其自身描述为“工具领域的 OpenRouter”。它汇集 3000+ 个来自 60+ 提供方的可调用端点(涵盖 SEO 与外链、社交与趋势、人物与公司信息补全、广告、抓取、图像与视频生成等),支持按调用计费,并统一使用单一 base URL 与 token 调用,无需单独注册各提供方账号。同时支持团队注册自有密钥、CLI 与 SKILL.md 技能,由服务端注入凭证,调用者无需持有密钥。项目提供 CLI、Claude Code 插件、MCP 接口与自托管方式。

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程序员程序员可将 Treg 作为 Agent 工具注册与调用网关,通过单一 base URL 和 token 调用 3000+ 个可调用端点(如抓取、图像与视频生成等),无需为每个提供方单独注册账号;也可注册团队自有密钥、CLI 与 SKILL.md 技能,由服务端注入凭证,调用者无需持有密钥。

产品经理产品经理可借助 Treg 的目录按任务搜索并调用外部端点,用于人物与公司信息补全、社交与趋势、广告等数据获取,无需自行注册各提供方账号。

★ 2681 · 可直接使用的工具

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Reel Agent:在 Windows 上通过 Telegram 解析短视频并计划与构建项目

HNF-FRN/Reel-watcher-telegram-Agent · Telegram bot that watches the reels you send, explains what they show, and plans and builds them on your Windows PC with Claude Code, approving every command from your phone.

Reel Agent 是一个运行在用户自有 Windows PC 上的 Telegram 机器人。用户从手机发送 Instagram Reel、TikTok、YouTube 链接或截图后,机器人会观看视频并说明其中出现的工具、链接、仓库与命令,随后可调用 Claude Code(或 Codex)对内容进行计划与构建。每个构建独立存放于各自的 git 仓库中,支持 diff 与 undo;每条 shell 命令在执行前都会推送到手机请求批准。视频理解默认使用 Gemini(带声音),无密钥或配额用尽时回退到本地帧加 Whisper 的备份方案。机器人还提供任务查看、模型切换、配额查询和系统提醒等功能。

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程序员程序员可通过 Telegram 发送短视频链接或截图,机器人解析视频中出现的工具、链接、仓库与命令,并调用 Claude Code 或 Codex 在 Windows PC 上对内容进行计划与构建;每个构建独立存放于 git 仓库,支持 diff 与 undo,每条 shell 命令执行前需手机批准。

★ 2 · 可直接使用的工具

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Autonomous Multi-Agent Content Pipeline:基于多智能体工作流将 PRD 自动生成经研究、事实核查与润色的博客文章

justMridul/multi-agent-content-pipeline · An autonomous multi-agent content generation pipeline built with LangGraph, Groq (Llama-3.3-70b), FastAPI, Next.js, SerpAPI, and Supabase. Converts PRDs into research-backed, fact-checked, and polished blog posts.

该项目是一个端到端的多智能体内容生成系统,使用 LangGraph 编排研究、写作、事实核查与风格润色四个专职智能体。它接收产品需求文档(PRD)、主题、目标字数和写作风格作为输入:研究智能体通过 SerpAPI 进行实时网页检索,写作智能体结合 PRD 与研究上下文生成 Markdown 初稿,事实核查智能体对照研究结果验证文中论断,若发现问题则通过条件路由退回写作智能体重写并再次核查,通过后由润色智能体完成风格与格式优化,最终文章存入 Supabase PostgreSQL。前端基于 Next.js 与 React 提供 PRD 输入、智能体执行时间线与文章库浏览,后端使用 FastAPI,并通过自定义日志记录智能体名称、执行状态、耗时、Token 用量与事实核查结果。

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程序员程序员可将该多智能体工作流作为参考,用于构建自动生成技术博客或技术文档的流水线:输入 PRD 后由研究、写作、事实核查、润色四个智能体协作产出 Markdown 文章,并可通过日志追踪各智能体执行状态与耗时。

产品经理产品经理可将 PRD 作为输入,利用该工作流自动生成经研究、事实核查与润色的博客文章,用于产品内容营销或需求文档的对外表达。

★ 0 · 开发框架

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