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。
rendeirolab/wsidata · Efficient data structures and IO for whole slide image analysis
wsidata 是面向全切片图像（WSI）分析的 Python 库，专注提供高效的数据结构与读写（IO）能力，设计上与 LazySlide 配合使用，属于 scverse 生态，服务于数字病理和图像分析场景。
neilyonglu/model-ladder · Run each coding task on the cheapest model and effort likely to succeed, verify it with your tests, and escalate only when an attempt fails.
model-ladder 是 Claude Code 和 Codex 的插件，通过 Router、Worker、Verifier 三个环节工作：先由路由器为每个编码任务挑选成本与能力匹配的模型及 effort 等级，再由 Worker 在隔离的 Git worktree 中执行，失败时按阶梯升级到更强模型或更高 effort，最后由 Verifier 用项目测试命令校验，通过后才交付结果。它还提供用量守卫与交接文档、任务状态面板、并发运行冲突检测、可配置的 worker/verifier 技能指令等能力。安装需 Git 与 Node.js 20+，并在 Git 仓库中运行，具体模型与测试条件需自行配置。
hiloopai/piloop · Autoresearch for any repo: coding agents try ideas, piloop scores every commit and keeps what wins
piloop 是一个面向 Git 仓库的自动研究工具。它让编码智能体围绕一个可由程序度量的目标尝试不同改进思路，每个智能体在独立的 git worktree 中提交改动，piloop 再用用户提供的 evaluate 命令为每个提交打分，仅保留优于当前最优结果的改动。状态保存在本机 SQLite 数据库与仓库 git refs 中，无托管服务；支持 Claude Code、Codex、pi、Gemini CLI、Cursor 等智能体入口，并提供插件机制扩展裁决规则、运行时、表格与命令。
cporter202/ai-agent-data-apis · A mega collection of 2,070 AI agent data APIs: MCP servers, LLM tools, RAG pipelines, live web data, vision & voice. Give your AI agent live web data.
这是一个目录型仓库，汇总 2,070 个 Apify actor 及 API，覆盖 MCP servers、LLM 工具、RAG 管道、实时网页数据、视觉与语音等类别，供 AI agent 以工具形式调用。README 提供 actor 分类总览、按任务场景的入口，以及 Agent+MCP 接入、RAG 管道等 playbook 链接。仓库本身是索引与使用指引；实际数据获取依赖 Apify 平台上的 actor，README 披露其中含作者联盟链接。
wasif-danesh/wasifyai · Wasify AI: one private, local-first app for chat, notebooks over your own documents, images, video, voice and music, running on models on your own computer. Desktop app on Tauri, FastAPI and LangGraph, Mac first. Early prototype.
Wasify AI 是一个可在自己电脑上运行的本地优先 AI 应用，提供聊天助手、基于自有文档的 Notebooks、图像、视频、语音和音乐生成等功能，所有产出集中在一个可语义搜索的库中。底层包含可复用的平台核心（API、LangGraph 代理运行时、模型网关、媒体 Worker 等），每个产品是薄层应用；目前是早期原型，桌面应用优先面向 Mac。
AienTech/dossier · A self-hosted job search app that writes tailored resumes and cover letters from your profile.
Dossier 是一个自托管的求职管理应用，使用 TypeScript 和 Next.js 构建、以 PostgreSQL 存储数据。它把职业经历集中在一个档案中，生成基础简历；针对具体职位，读取招聘信息、展示与档案的匹配情况，并用档案中的事实起草定制简历和求职信，用户可在聊天中修改并导出 PDF。它提供求职岗位搜索与评分、创业公司职位聚合、可选的每日求职 Agent、Claude 连接器，以及可选的 Gmail 与 Google Calendar 集成，并能用看板和数据表跟踪从草稿到 offer 的全流程。AI 模型可选用 Ollama 或 LM Studio 提供的本地模型，也可选用任意 OpenAI 兼容 API、Anthropic 或 Mistral 的托管模型。
EmpirioLabs-AI/mcp · EmpirioLabs AI remote MCP server: AI models, media generation, web search, batch jobs, GPU Cloud and hosted agents as tools
EmpirioLabs AI MCP 是一个远程 Model Context Protocol 服务器，无需本地安装，可通过 OAuth 2.1 或 API Key 接入 Claude、ChatGPT、Cursor 等 MCP 客户端。它提供 84 个工具，覆盖模型目录查询、文本推理与嵌入、网页搜索与研究、图像/视频/音频/语音/OCR/3D 生成、批处理任务、GPU 云实例与托管 Agent 管理等。只读查询类工具不消耗额度，其余调用按账户预付积分计费。
ggxj-php/Agent-Deck · 可自部署的 AI Agent：身份卡换人设（名字/语气/头像/表情包/主题色）、工具按组开关、本地知识库检索、沙箱里写代码并自己验证，带网页后台。
Agent Deck 是一个可自部署的迷你 AI Agent，提供终端对话和带网页后台的网页版两种用法。它用「身份卡」切换人设（名字、语气、欢迎语、头像、表情包、主题色），支持按组开关工具、配置本地知识库检索（PDF/DOCX/HTML/TXT 解析与多路混合检索）、在沙箱中读写文件并编译运行代码自行验证，还能联网搜索与打开网页读原文。项目包含 FastAPI 后端、SSE 流式输出、会话持久化到 SQLite、账号邀请制与后台管理（模型/Key/用户/流量/黑名单等），并提供 Docker 与 CI 配置。
dseelinger/d47 · A Guardian-flavoured AI voice companion for Elite Dangerous. Windows desktop and SteamVR overlay.
Directive 47 是面向《Elite Dangerous》的 Guardian 风格语音伴侣，运行于 Windows 桌面与 SteamVR 叠加层。它读取游戏已写入的 journal 日志，通过语音回答关于飞船、模块、工程师、蓝图和路线的问题，并主动播报值得关注的事件，还能按用户指令在游戏内执行操作。项目使用 C# 与 .NET 10 构建，分为核心游戏逻辑、音频、知识、LLM、STT、TTS、VR 等模块，提供自包含单文件可执行程序与免提权安装包。
RafaGonzalezDev/local-inference-setup · Declarative configuration for self-contained launchers of local language models. Includes download manifests, validation scripts, documentation, and .cmd launchers with all inference parameters materialized.
该项目以声明式配置方式管理本地语言模型推理环境的搭建：提供模型下载清单、运行时分发、完整性校验脚本、模型管理文档，以及内嵌完整推理参数的 .cmd 启动器。仓库本身不包含 GGUF 权重或运行时二进制，需通过附带的 PowerShell 安装与下载脚本获取。启动器会显式声明上下文长度、采样参数，并借助 --gpu-layers auto 与 --fit on 自动决定设备放置；服务对外暴露 Web 界面、OpenAI 兼容 API 与健康检查端点。配置面向 Windows、指定硬件（RTX 5080 16GB、64GB 内存）并锁定 llama.cpp 运行时构建版本，接口无鉴权，仅建议在可信私有网络内使用。
rolter-ai/rolter · (WIP) High-performance OpenAI/Anthropic-compatible AI gateway + load balancer in Rust (LiteLLM-proxy alternative)
rolter 是用 Rust 编写的高性能 AI 网关与负载均衡器，作为 LiteLLM-proxy 的替代方案处于活跃开发中。它以 OpenAI/Anthropic 兼容接口代理商业模型供应商，并对自托管的 OpenAI 兼容集群（如多台 vLLM 实例）进行负载均衡，支持缓存感知路由、RBAC 权限控制、免重载配置变更与成本/用量追踪。项目提供数据面网关、带 UI 的控制面、Postgres 存储、Redis 配置热更新和 ClickHouse 请求日志等组件，并附带本地 fake-llm 模型用于快速体验。
aufamubarak/plan-execute-verify-claude-code · Best AI Coding Workflow Plugin Pipeline 2026
NeuroStack Architect 是一个以 Plan-Execute-Verify 三阶段为核心的 LLM 编排框架，将计划拆解、受控执行与递归验证组织为带钩子注入点的流水线，用于构建多步骤、多模型、多代理工作流。项目强调验证契约、状态快照、漂移检测、插件化扩展与多语言语义校验，并声称支持执行步骤快照与钩子热替换。README 显示项目为 Beta 版本，主要面向 AI 应用开发者、研究工程师与产品团队。实际部署方式、运行环境要求和依赖条件未说明。
recallmabika/ruzivoAI · Ruzivo AI: An end-to-end multimodal conversational intelligence system for ChiShona, featuring parameter-efficient fine-tuning (QLoRA), dense vector retrieval-augmented generation (RAG), and a cross-platform mobile/web client.
Ruzivo AI 是面向津巴布韦绍纳语（ChiShona）的端到端多模态对话系统，采用 QLoRA 参数高效微调低秩适配器、基于教材语料的稠密向量检索增强生成（RAG）以及绍纳语词汇校验与输入防护，并提供 React Native/Expo 移动端与响应式网页客户端。项目还包含基于 FLEURS 绍纳语语音语料的语音识别与合成能力，以及 FastAPI 后端服务和 SQLite 用户认证。
victorfs1234/claude-ralph-agent-bridge · 🚀 ralph-claude-code: AI Code Assistant 2026 – Smart Repo Management & Automation Toolkit
Ralph Claude Code 是一个面向开发者的命令行 AI 代码助手，README 声称通过统一入口结合 OpenAI 的推理能力与 Claude 的上下文理解，用于代码生成、代码分析、漏洞扫描、测试生成、文档生成和语言转换等任务，并支持配置管理、插件化功能与多语言界面。材料中多处宣传性描述和性能、支持、安全认证等声明缺乏可核实依据，且实际仓库内容与介绍存在不一致，选型时需谨慎评估。
lamxy/agent-prompt-rules-system · 面向个人开发者的 Claude Code 配置与技能管理工具：精简的用户级配置，PRD / 前端 / 后端 / DevOps 四个场景的开箱即用场景包（settings、CLAUDE.md、MCP、agents），开源工具的幂等安装支持包，并可同步到 Codex。
该仓库是一套面向个人开发者的 Agent 配置与技能管理工具，以 Claude Code 为主并兼顾 Codex。它提供精简的用户级配置、PRD/前端/后端/DevOps 四个场景的 settings、CLAUDE.md、.mcp.json、agents 与 skills 场景包，开源库本地化支持包的幂等安装脚本，并能把个人差异规则同步到 Codex。项目定位已从早期分层提示词规则系统转型为配置同步与技能管理，原规则系统归档保留；配置中带有作者本机环境假设，直接使用前需阅读对应 README。
gosha70/memkernel · Code-aware, tiered memory for AI coding copilots: MCP server + Python library (ChromaDB, hybrid search, consolidation, LLM-wiki bridge)
MemKernel 是一个面向 AI 编程助手的代码感知记忆服务，以 MCP 服务器和 Python 库形式提供。它把项目决策、约定、事实、流程和代码快照存入本地 ChromaDB 向量库，让 Claude Code 等兼容 MCP 的助手在上下文压缩或会话结束后仍能按需检索。项目通过 tree-sitter AST 按函数和类边界切分代码，结合稠密向量与 BM25 混合检索，并用工作、短期、长期三层记忆及淘汰、提升、取代和代码快照重新校验机制管理知识的生命周期；长期知识还可经 wiki 桥导出为可纳入 Git 版本管理的人类可读文档。
marvinli001/wevir · One local-first desktop workspace for every AI coding agent — Codex, Claude, OpenCode and your own models.
Wevir 是一个本地优先的开源桌面工作台，为 AI 编程 Agent 提供统一操作界面。它内置本地运行的 Codex Agent 运行时，并通过网关把请求转换到 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、Ollama 及任意 OpenAI 兼容端点，支持在同一会话内切换模型或提供商。桌面端还提供会话时间线、审批与检查点、逐轮 diff 变更审查、文件浏览编辑、内置浏览器、MCP/Skills 插件，以及可被 CLI 共享的本地 Host。项目当前处于预览阶段，订阅来源多为 Beta。
geer1895/rfauto · RF/microwave design automation + LLM orchestration: 16 EM/EDA engines behind one interface, 75 parameterized template families, 340 deterministic calculators, 87 calibration anchors; AI agents drive everything via MCP (157 tools) — physics numbers come only from deterministic kernels, never from the LLM. 28000+ unit tests, GPL-3.0
rfauto 将 RF/微波设计流程中描述器件、参数化建模、调用求解器、质量门禁判定和尺寸优化等环节整合为一条可复现的自动化闭环。项目提供 75 个参数化器件模板、340 个确定性计算器、87 个校准锚点，并通过统一的适配层接入 HFSS、ADS、openEMS、COMSOL 等 16 个 EM/EDA 引擎通道。核心约定是物理数值只能由确定性内核或求解器产生，LLM 仅负责编排与解释。AI 助手可通过 MCP（157 个工具、10 个资源）驱动整个框架；项目还提供本地审阅工作台、运行数据湖、远程执行和批量任务能力。
khannoussi-malek/PaperLab · Local-first PDF reader for researchers: notes anchored to the page, AI answers that cite it. Runs offline with Ollama.
PaperLab 是一款面向研究者的本地优先 PDF 阅读工具：可导入论文建立库，在页面内高亮并绑定笔记，围绕单篇论文或工作区提问，AI 回答会标注引用段落并可与用户笔记分开标记。它支持本地 Ollama 模型以及 Anthropic、OpenAI 兼容服务，还提供图谱式文献关联、参考文献跟进、数据表格捕获与图表对比，并可作为 MCP 服务供 Claude Desktop 等客户端检索论文与保存笔记。
amandachan-ai/self-sealing-revisions · An empirical study of how an agent's self-authored revisions constrain its own future evidence — hypothesis revision, falsifiability, and long-horizon recoverability. Deterministic harness, 22 offline tests, negative result, checkable in one second.
该项目是一个关于智能体自我改进的实证研究仓库：作者提出“自我封闭式修订”假设，认为智能体失败后写下的经验教训越宽泛，就越会屏蔽可用于证伪该教训的未来证据；并在确定性、无 LLM 参与的文档检索环境中设计对照实验（natural 臂与 broad 臂，各 30 个 episode）进行检验。结果显示，智能体只在遵守禁令不付出代价时才遵守，在遵守会损失答案时便违背禁令，因此能力损失为 0，禁令随时间衰减，最终不支持该假设。仓库包含确定性环境、智能体循环与经验存储、离线核验脚本、22 个离线测试、运行日志和实验分析脚本；verify_offline.py 可在一秒左右、无需依赖和凭证的情况下，从已提交日志重算 README 中的关键数字。