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egnaro9/rag-eval-lab · RAG pipeline with no third-party dependencies and a deterministic eval harness that catches hallucinations (precision@k, recall@k, citation, faithfulness), proven in CI. Optional OpenAI + pgvector backends.
一个纯 Python 标准库实现的 RAG 参考项目,覆盖 ingest→chunk→embed→store→retrieve→answer 全流程,并配有确定性评测框架(precision@k、recall@k、citation、faithfulness)。其核心价值在于用闭式指标(非 LLM 评判)检测幻觉:预埋的幻觉样例会被 faithfulness 指标标记,并由 CI 持续验证。支持 bm25、hybrid、reranker 等可插拔检索策略,并在 SciFact 基准上给出实测对比;可选接入 OpenAI 嵌入/回答与 Postgres+pgvector 存储后端。
展开详情收起详情:rag-eval-lab:零依赖 RAG 流水线与确定性幻觉评测工具⌄
程序员作为程序员构建和评测 RAG 系统的参考实现:提供 ingest→chunk→embed→store→retrieve→answer 全流程,以及确定性评测框架(precision@k、recall@k、citation、faithfulness),可在 CI 中持续验证幻觉检测,并支持 bm25、hybrid、reranker 等可插拔检索策略。
★ 0 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-09
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everruns/yolop · Nice and friendly Coding Agent
yolop 是一个用 Rust 编写的终端编程智能体(Coding Agent),可指向代码仓库并用自然语言描述目标,它会自行规划修改、编辑文件、运行命令并展示每一步。支持全屏 TUI 交互、-p 打印模式用于脚本和 CI、以及通过 ACP 接入 Paseo、Zed 等编辑器;内置仓库结构索引、符号级重命名、子智能体、会话与检查点回滚、权限沙箱与审批策略、MCP 服务器、扩展、技能与记忆等能力,并可在多个模型提供方(含本地推理)之间切换。
展开详情收起详情:yolop:终端内规划并执行的编程智能体⌄
程序员在终端或编辑器(Paseo、Zed 等 ACP 客户端)中指向代码仓库并用自然语言描述目标,由智能体规划修改、编辑文件、运行命令并展示每一步;可用于修复不稳定测试、依赖升级、添加 JSON 输出等任务,并借助仓库结构索引、符号级重命名、子智能体、会话与检查点回滚、权限沙箱与审批策略完成日常编码、测试与排错工作。
★ 16 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-09
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zohaamalik/ocds-procura-semantic-nexus · AI-Powered German Procurement Search Engine 2026 - OCDS Tender Matching & Company Profiles
面向德国 OCDS(开放合同数据标准)公共采购数据的开源框架,通过 MCP(模型上下文协议)接口把招标信息标准化后暴露给 AI 助手,支持语义化招标检索、基于嵌入的相似招标匹配,以及从公开投标历史生成公司画像。系统包含数据摄取、归一化、向量嵌入、语义搜索索引和 MCP 接口等模块,并提供 React 界面与多语言支持。可使用 OpenAI 嵌入与 Claude 推理 API 进行语义理解。
展开详情收起详情:OCDS-MCP:连接 AI 助手与德国公共采购招标数据的语义搜索引擎⌄
程序员作为开源框架,程序员可将其数据摄取、归一化、向量嵌入、语义搜索索引和 MCP 接口模块集成到 AI 助手应用中,实现德国 OCDS 公共采购数据的语义检索与相似招标匹配。
产品经理产品经理可利用其语义化招标检索、相似招标匹配和公司画像功能,进行德国公共采购市场调研、竞品分析和需求机会识别。
★ 0 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-09
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chunxiaoxx/nautilus-compass · Open memory & reliability layer for AI agents + independent judging/verification (NACRE judge, caliber-bench meta-benchmark, preregistered criteria) — by Nautilus Platform
nautilus-compass 是一个面向 AI Agent 的开源记忆与可靠性层,提供基于 BGE-m3 本地嵌入的黑盒长期记忆检索、提示级漂移检测以及跨 Agent 契约与治理能力。它可作为 MCP 插件接入 Claude Code/Desktop、Cline、Cursor、Continue.dev、Zed 等客户端,并以 nautilus-compass、assay-verify、jev-trust 等 PyPI 包形式发布,同时包含 NACRE judge、caliber-bench 等独立评判与验证组件。README 报告其在 LongMemEval-S、LOCOMO-10、EverMemBench 等基准上的表现及复现成本数据。
展开详情收起详情:nautilus-compass:面向 AI Agent 的开源长期记忆与可靠性层⌄
程序员作为 MCP 插件接入 Claude Code/Desktop、Cline、Cursor、Continue.dev、Zed 等编码客户端,为编程 Agent 提供本地长期记忆检索、提示级漂移检测以及跨 Agent 契约与治理能力,帮助在编码会话中保留上下文并检测规则漂移。
★ 1257 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-09
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verl-project/verl-omni · Multimodal RL training framework for diffusion & omni models
VeRL-Omni 是构建在 verl 之上的通用强化学习训练框架,专注于多模态生成模型的后训练。它覆盖扩散生成模型(图像、视频、音频,如 Qwen-Image、Wan2.2)、统一多模态理解与生成模型(如 BAGEL、HunyuanImage-3.0)以及全模态模型(如 Qwen3-Omni)。框架提供基于 vLLM-Omni 的快速多模态 rollout、多奖励与异步奖励服务、可选的 VeOmni 与 FSDP2 训练后端,以及 FlowGRPO、DiffusionNFT、Diffusion DPO、GSPO、GRPO 等算法集成,并支持 Ascend NPU。
展开详情收起详情:VeRL-Omni:面向扩散模型与全模态模型的强化学习训练框架⌄
程序员作为构建在 verl 之上的强化学习训练框架,程序员可用它进行扩散模型与全模态模型的后训练:使用 vLLM-Omni 快速多模态 rollout、多奖励与异步奖励服务、VeOmni 与 FSDP2 训练后端,以及 FlowGRPO、DiffusionNFT、Diffusion DPO、GSPO、GRPO 等算法集成,并支持 Ascend NPU。
★ 1200 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-09
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jin-bo/agentao · Local-first, governed AI agent runtime for Python — embed it in your app, or run it as a CLI or ACP server. Permissions, MCP, memory and audit replay built in.
Agentao 是一个本地优先、隐私优先、可嵌入 Python 应用的受治理 Agent 运行时,提供权限模式、工具确认、MCP/ACP 协议、SQLite 持久记忆、技能插件、子代理、JSONL 会话回放等能力,可作为库嵌入宿主应用,也可作为 CLI 或 ACP 服务器运行。
展开详情收起详情:Agentao:面向 Python 的本地优先可治理 AI Agent 运行时⌄
程序员将 Agentao 作为库嵌入 Python 宿主应用,构建本地优先、可治理的 AI Agent,用于代码相关任务;通过权限模式、工具确认、MCP/ACP 协议、SQLite 持久记忆、技能插件、子代理和 JSONL 会话回放等能力支持开发与排错工作。
★ 307 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-09
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BedtimeNewsStudio/BedtimeNews-Agent · 睡前消息知识库 | 视频节目文稿 | 问答AI Agent | 马前卒工作室 | 睡前消息 | 参考信息 | 高见 | 讲点黑话 | 产经破壁机
该项目为睡前消息视频节目文稿构建知识库网站,既可向智能体提问,也能在站内浏览与阅读全部节目文稿。问答由基于 LangGraph 的智能 RAG 系统提供,包含自动查询路由、查询优化与语义搜索、基于 LLM 的文档相关性评分、检索文稿上下文与 Markdown 引用修复等功能,并支持自动化文档索引与基于不可变快照的增量更新和网页界面阅读器。系统使用 PostgreSQL + pgvector 存储向量,支持任意 OpenAI-compatible 的对话与嵌入端点,提供 Docker Compose 自托管与蓝绿零停机升级方案。
展开详情收起详情:睡前消息知识库:面向节目文稿的智能 RAG 问答与站内阅读系统⌄
程序员作为基于 LangGraph 的智能 RAG 系统参考实现,程序员可研究其自动查询路由、查询优化与语义搜索、基于 LLM 的文档相关性评分、检索文稿上下文与 Markdown 引用修复等功能的代码实现,并参考其 PostgreSQL + pgvector 存储向量、Docker Compose 自托管与蓝绿零停机升级方案。
★ 17 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-09
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hmoses/poly-glot-ai-workspace · Multilingual AI workspace + MCP server for prompt workflows, model comparison, speech-to-text, language detection, translation, and localization.
Poly-Glot AI Workspace 是一个托管式远程 MCP 服务器,内置 MCP Apps / ChatGPT Apps SDK 图形界面,提供 1000+ 提示模板、38 种语言的界面与输入输出语言控制、跨多个 AI 提供商的 Compare Mode 对比、自带模型(BYOM)接入、语音转写、语言检测、翻译与本地化等 15 个工具。通过 Streamable HTTP 连接,无需本地安装包,支持服务端订阅校验与 Apple 订阅。
展开详情收起详情:Poly-Glot AI Workspace:多语言提示工作流与 MCP 工具平台⌄
程序员通过远程 MCP 服务器接入 Poly-Glot 工作区,在开发环境中使用 1000+ 提示模板、Compare Mode 对比多个 AI 提供商回答,并通过 BYOM 将提示运行到开发者自带的 OpenAI 兼容或自定义 REST 模型端点,用于代码相关提示工作流。
HR使用 Poly-Glot 的翻译与本地化工具,将 HR 相关文本翻译成 38 种支持语言之一,并按目标地区调整语气、单位、日期格式和文化引用,用于多语言员工沟通或招聘文案本地化。
产品经理使用 Poly-Glot 的提示模板与 Compare Mode,将同一提示同时准备给 ChatGPT、Claude、Gemini 等多个 AI 提供商进行并排对比,辅助产品需求分析、用户研究等需要多模型视角的工作。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-08
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ipromise2021/dsh-omc-tui · DeepSeek Harness (DSH) 原生全功能终端交互界面 · Claude Code-styled Terminal TUI & CLI for DeepSeek Harness
dsh-omc-tui 是面向 DeepSeek Harness (DSH) 的 ANSI 终端界面插件,以备用屏幕与视口差分渲染提供全屏 TUI 体验,参考 Claude Code 的交互习惯。插件本身不提供 Agent 运行时与模型服务,Agent、模型选择、会话、权限、Jobs 服务与持久化均由 Harness 提供,插件负责键盘/鼠标输入、面板、ANSI 渲染与会话投影。功能包括图片粘贴与旁路视觉子代理、Thinking 折叠与 Markdown/代码高亮、任务与 Plan 面板、后台 Jobs、行内审批与 Danger Guard 危险命令看门狗、4 行自适应状态栏,以及 /btw、/compact、/recap、/export、/resume 等命令。
展开详情收起详情:dsh-omc-tui:为 DeepSeek Harness 提供 Claude Code 风格的终端交互界面⌄
程序员在终端中以全屏 TUI 方式与 DeepSeek Harness 的编码 Agent 交互,进行代码编写与排错:支持 Markdown/代码高亮、层级 Diff 展示、Thinking 折叠、@文件引用补全、任务与 Plan 面板、后台 Jobs,以及行内审批和 Danger Guard 危险命令拦截。
★ 2 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-08
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ap9000/toolroll · Your agents build. You decide. A control plane for coding agents — Claude Code, Codex, Gemini: approve the exact scope once, get results back Ready with the diff, the passing check and screenshots. Runs on your machine.
Toolroll 是一个运行在本地机器上的编程智能体控制平面,支持 Claude Code、Codex、Gemini 等编码代理。它把任务排队,让用户一次性批准确切的范围与权限,由规划器读取仓库后起草目标、边界、验收标准与执行计划;长时间运行的代理完成后返回包含 diff、通过检查项和截图的 Ready 结果,仅在需要人工决策时打断。项目还提供 Flows 画布、触发器(GitHub、Linear、定时、Webhook)、无 AI 的脚本步骤、基于 Jev 的分流、手机端审批草稿、统一项目组合聊天与 CLI 操作等能力。
展开详情收起详情:Toolroll:面向无人值守编程智能体的控制平面⌄
程序员程序员可以用 Toolroll 作为编程智能体的控制平面,把编码任务排队并一次性批准确切的范围与权限,由规划器读取仓库后起草目标、边界、验收标准与执行计划,长时间运行的代理完成后返回包含 diff、通过检查项和截图的 Ready 结果,仅在需要人工决策时打断。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-08
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Nanako0129/Syrtis-Windows · Windows port of TokenBar — a tray monitor for AI coding-agent token usage, cost, and subscription quota. WinUI 3 shell on the same Rust parsing core.
Syrtis 是 TokenBar 的 Windows 移植版,基于同一 Rust 解析核心和原生 WinUI 3 外壳,以系统托盘图标形式监控 AI 编程代理的 token 消耗、费用和订阅配额。它提供 Overview、Quota、Models、Monthly、Daily、Hourly、Stats、Agents 等多个视图,渲染 3D 贡献图,支持托盘直接绘制用量指标、应用内 Velopack 更新,并通过读取本地已登录凭据获取 Claude、Codex、GitHub Copilot、OpenCode Go、Grok、Grok Bot、Kiro、Antigravity 等提供商的配额信息。
展开详情收起详情:Syrtis:Windows 平台 AI 编程代理 Token 用量与配额监控托盘工具⌄
程序员以系统托盘图标形式监控 AI 编程代理(Claude、Codex、GitHub Copilot、OpenCode Go、Grok、Kiro、Antigravity 等)的 token 消耗、费用和订阅配额,并通过 Overview、Quota、Models、Monthly、Daily、Hourly、Stats、Agents 等视图查看用量数据,帮助程序员掌握编码代理的使用情况。
★ 21 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-08
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gittensor-ai-lab/sparkinfer · Fastest MoE/LLM inference runtime for consumer and edge Blackwell GPUs. SN74 on Gittensor.
SparkInfer 是一个用 C++/CUDA 编写的原生 MoE/LLM 解码推理运行时,面向消费级与边缘 Blackwell GPU(sm_120,从 RTX 到 PRO 6000),不含 Python 栈,二进制约 2.5 MB。它提供 OpenAI 兼容端点,支持文本、图像、视频输入以及 Anthropic、Ollama、LM Studio 等 API 风格,默认启用推测解码(含 DFlash2 草稿模型),并针对 Qwen3.8-27B 等模型做 NVFP4 量化与 Blackwell 原生算子优化。README 中给出了相对 llama.cpp 与 vLLM 的解码、预填充和吞吐对比数据,以及 Gittensor 上的持续优化机制。
展开详情收起详情:SparkInfer:面向 Blackwell GPU 的 MoE/LLM 推理运行时⌄
程序员程序员可将 SparkInfer 作为本地 LLM 推理运行时,通过其 OpenAI 兼容端点(/v1/chat/completions、/v1/completions、/v1/responses)调用模型,用于代码生成、代码审查、排错等开发辅助场景;也可参考其 C++/CUDA 实现与基准测试方法进行推理引擎的性能优化与对比测试。
★ 90 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-08
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Yog-Sotho/LLM-Sanitizer-Pro · Production-grade, modular dataset sanitization, PII redaction, and curation pipeline for LLM training and fine-tuning.
LLM-Sanitizer-Pro 是一个模块化的数据集清洗与治理流水线,面向 LLM 训练和微调场景。它支持多种数据格式的流式读写(JSONL、JSON、CSV/TSV、TXT、Parquet、Excel 及 gzip 变体)以及直接从 Hugging Face Hub 读取数据集,提供基于正则验证的高级 PII 脱敏(邮箱、URL、电话、信用卡、IBAN、SSN、IP 地址等),并可选接入 NER 后端(spaCy、transformers 或 GLiNER2-PII)识别姓名、地点、机构等结构化 PII,支持令牌替换、部分掩码和稳定假名化三种模式。此外还包含密钥检测与脱敏、三档去重(SHA-256 精确去重、MinHash 模糊近重复、语义近重复)、质量评分与内容过滤、语言过滤、预训练规则过滤、基准测试去污染、ChatML/Instruct 格式转换与对话校验、数据集切分与分片、可恢复的断点续跑、多进程并行处理以及 HTML 审计报告生成等能力。
展开详情收起详情:LLM-Sanitizer-Pro:面向 LLM 训练与微调的数据清洗与 PII 脱敏流水线⌄
程序员在 LLM 训练与微调的数据准备工作中,使用该流水线对数据集进行 PII 脱敏、密钥检测与脱敏、去重、质量评分与内容过滤、语言过滤、基准测试去污染、ChatML/Instruct 格式转换与对话校验、数据集切分与分片,并生成 HTML 审计报告。
★ 1 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-08
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openwop/openwop · OpenWOP: the open-source protocol for multi-agent workflow orchestration. Run AI agents as workflows you can watch, pause for human approval and replay, on any host that implements it. Spec CC BY 4.0, code Apache 2.0.
OpenWOP 是一个开放、线路级(wire-level)的多智能体工作流编排协议,定义 AI 智能体、确定性工具、子工作流与人类审核者如何在一次可持久化、可挂起、可重放的运行中交替执行,以及不同宿主(工作流引擎、SDK、调试器、智能体运行时)如何基于同一契约互操作。协议 v2 核心规范处于 Stable,包含可持久化挂起与恢复、重放与分叉、版本协商、事件流式传输、人在回路中断、幂等、身份与密钥、多智能体执行、包(Packs)、与 MCP/A2A 的互操作以及能力发现等能力族,并配有机器可读 schema、OpenAPI/AsyncAPI 文档、RFC、安全不变量和一致性测试套件。
展开详情收起详情:OpenWOP:面向多智能体工作流编排的开放协议⌄
程序员作为面向多智能体工作流编排的开放协议,程序员可依据其规范、机器可读 schema、OpenAPI/AsyncAPI 文档和一致性测试套件,实现或调试支持持久化挂起与恢复、重放与分叉、事件流式传输、人在回路中断等能力的工作流宿主或客户端。
产品经理产品经理可参考该协议定义的多智能体工作流编排能力(如人在回路中断、可持久化挂起与恢复、事件流式传输),用于规划需要人工审核或长时运行步骤的 AI 工作流产品需求。
★ 1 · 资料合集
原文发布:未知收录:2026-10-08
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martin-francois/symphony-trello · Turn Trello cards into isolated, autonomous Codex implementation runs, allowing teams to manage work instead of supervising coding agents.
Symphony for Trello 是 OpenAI Symphony 面向 Trello 的改编版本,让 Codex CLI 能够从 Trello 卡片自动领取任务。它在每个卡片对应一个隔离的本地工作区中启动 Codex 会话,读取卡片标题、描述与评论,按 WORKFLOW.md 规则推进卡片状态(如 In Progress、Blocked、Human Review、Merging、Done),并通过 Trello 评论回写进度与结果。项目提供引导式本地安装、看板创建或现有看板导入、可选的 GitHub PR 流程,以及本地状态页与 JSON API 用于查看运行中、重试中和已完成的工作。
展开详情收起详情:Symphony for Trello:将 Codex 编程代理接入 Trello 看板工作流⌄
程序员程序员可将 Trello 卡片作为编码任务队列,让 Codex CLI 在每张卡片独立的本地工作区中自动领取并实现任务,读取卡片标题、描述与评论,按 WORKFLOW.md 推进卡片状态,并通过 Trello 评论回写进度与结果;可选 GitHub PR 流程用于提交变更、创建或更新拉取请求并进入人工审查。
产品经理产品经理可在 Trello 看板上规划 Codex 工作,把待办卡片放入 Ready for Codex 列表,由 Symphony 自动领取并推进到 In Progress、Human Review、Blocked、Merging 或 Done,并通过卡片评论查看进度、阻塞与交接说明,从而以看板方式管理编码代理的工作而非逐一手动启动。
★ 2 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-08
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esengine/DeepSeek-Reasonix · A reliable coding agent for complex software engineering tasks.
Reasonix 是一个可本地运行的编码智能体引擎,专注于可靠的复杂软件工程任务。它采用配置驱动设计,通过 reasonix.toml 声明模型提供方、智能体、工具与插件,不硬编码模型,内置 DeepSeek 预设并支持任意 OpenAI 兼容端点,也可选用执行器加规划器的双模型协作方式。引擎提供终端、桌面应用、浏览器与编辑器(ACP 协议)四种接入方式,具备计划模式、权限控制、工作空间沙箱与逐轮检查点,支持长时自主运行的读取与回滚。项目以 Go 编写,采用 MIT 许可证,可编译为零 CGO 的单一静态二进制文件,并可通过 MCP 服务器与扩展协议接入插件生态。
展开详情收起详情:Reasonix:面向复杂软件工程任务的编码智能体⌄
程序员使用 Reasonix 编码智能体处理复杂软件工程任务,例如在终端中运行 `reasonix run "implement the TODOs in main.go"` 自动实现代码中的待办事项,或通过计划模式、权限控制、工作空间沙箱与逐轮检查点进行长时自主编码并支持读取与回滚。
★ 35749 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-08
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hivecommons/hive · AI agent orchestration for open and closed source — a fully customizable fleet of AI agents covering every level of project maintenance, from brainstorming to full autonomy
Hive 是一个用 Go 编写的单二进制 AI Agent 编排工具,可从已连接的工作源枚举 issue 与 pull/merge request,按复杂度分类,并按队列深度自适应节奏把任务派发给 AI Agent(Claude、Copilot、Gemini、Goose)。它把决策分为两层:由 shell 脚本构成的确定性流水线负责过滤、分类、合并门禁与规则执行,Agent 只处理需要判断力的部分(读代码、推理修复方案、撰写 PR),目标是覆盖从头脑风暴到完全自主的项目维护工作。
展开详情收起详情:Hive:面向开源项目的 AI Agent 编排系统⌄
程序员用于编排 AI Agent 处理开源项目的 issue 与 pull/merge request:枚举工作源中的任务、按复杂度分类,并派发给 Claude、Copilot、Gemini、Goose 等 Agent 进行读代码、推理修复方案和撰写 PR,从而辅助代码审查与项目维护。
★ 64 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-08
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getagentseal/codeburn · Free, local tool to track AI coding token usage and cost across 37 tools and agents (Claude Code, Cursor, Codex, Gemini and more), by model, project, and task. npx codeburn
CodeBurn 是一个免费的本地工具,通过读取 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini 等 42 种 AI 编程工具与 Agent 写在磁盘上的会话文件,按工具、模型、项目、git 分支和任务类型统计 token 用量与花费,并提供终端看板、Web 界面、桌面应用、菜单栏/托盘小组件、Capacity Dock 以及 MCP 服务器等多种查看方式。它还包含 optimize 命令,用于检查容易浪费 token 的配置并给出可回退的修复建议,以及 quota 与 guard 功能,用于查看订阅额度剩余情况并为 Claude Code 设置花费上限。
展开详情收起详情:CodeBurn:本地统计 AI 编程 Token 用量与花费的工具⌄
程序员程序员可用 CodeBurn 读取本地 AI 编程工具(如 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini)的会话文件,按工具、模型、项目、git 分支和任务类型统计 token 用量与花费,并通过 optimize 命令检查浪费 token 的配置并给出可回退的修复建议,从而控制 AI 编程成本。
★ 11352 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-08
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voidly-ai/mcp-email · Local MCP tools for server-readable agent inboxes and owner-approved recipients; check current service availability.
这是一个基于 Model Context Protocol(MCP)的本地邮件工具包,让 AI Agent 创建 @voidmail.ai 收件箱、以结构化数据读取来信,并仅向人类主人已批准的收件人发送邮件,无需电话号码或 CAPTCHA。它通过 agent key 与 owner key 双密钥区分模型权限与主人权限,由 Voidly API 强制执行收件人白名单与内容策略,并对凭据类内容做拦截。仓库提供 19 个 MCP 工具、3 个资源以及可直接调用的 REST API 示例,另附主人侧命令行用于审批、锁定与密钥轮换。
展开详情收起详情:Voidmail MCP Email:为 AI Agent 提供服务器可读的收件箱与主人审批的收件人邮件工具⌄
程序员在编码 Agent(如 Cursor、VS Code、Claude Desktop)中通过 MCP 为 AI Agent 创建 @voidmail.ai 收件箱,以结构化数据读取来信,并仅向主人已批准的收件人发送邮件,用于开发工作流中的邮件收发与自动化。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-08
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Bamyani1/interactive-newspaper · Multimodal RAG search across Ohio Wesleyan's student newspaper archive (1950–2006). Next.js + Python OCR + Gemini on Neon pgvector.
该项目把俄亥俄卫斯理大学学生报纸《The Transcript》1950 至 2006 年间的印刷版扫描件(TIF)转成可搜索、可提问的多模态研究工具。它先用 Python 流水线做 OCR(Document AI Enterprise OCR)、版面与视觉检测(American Stories 模型 + DocLayout-YOLO)和 Gemini 结构化,再经合并、审核与广告富化后发布;检索侧在 Neon Postgres 上用 tsvector 全文检索与 pgvector 768 维向量(文本分块与每张照片的多模态向量)构建不可变索引,由 Next.js 16 + React 19 前端提供期刊阅读、关键词搜索和 “Ask the Archive” RAG 问答,复杂问题交由 Gemini 函数调用 Agent 处理,回答带引用、覆盖说明与低置信提示,并支持 PDF 导出与每日预算上限。
展开详情收起详情:The Transcript Archive:将俄亥俄卫斯理大学校报半世纪扫描件转化为多模态 RAG 检索工具⌄
程序员作为多模态 RAG 检索系统的参考实现,程序员可研究其 Python OCR 流水线、Neon Postgres 上的 tsvector 全文检索与 pgvector 向量索引、以及 Next.js API 路由中的 RAG 问答与函数调用 Agent 设计,用于构建或审查类似的检索增强生成应用。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-08