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。
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。
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。
amandahervol-alt/TalentPilot-AI-Recruitment-Agent
TalentPilot 是一个用 Python 构建的多智能体招聘评估系统：Agent 1 对职位描述与简历进行候选人筛选，识别技能差距并输出结构化状态；Agent 2 依据差距生成 5 道针对性追问及 1-5 分评分矩阵。系统通过 Pydantic 校验 JSON 结构，支持 Anthropic Claude 在线推理并在无 API Key 时回退到离线启发式模式，输出 Markdown 评估卡与可交互 HTML 仪表盘，并附带 AI 工程、AI 产品经理和医疗数据分析三类示例数据集与 Pytest 测试。
johannschiffer/pmflow-mcp · Autonomous Product Management Workflow, PRD Engine & BDD User Story Governance Plane for AI Agents (Claude Desktop, Cursor)
PMFlow MCP（Lite）是一个以 MCP 服务器和命令行工具形式提供的产品管理辅助工具，可让 Claude Desktop、Cursor 等 AI Agent 具备类似高级技术产品经理的能力。它能够生成包含 MoSCoW 优先级、功能需求、技术约束、风险与 KPI 的结构化 PRD，将需求拆解为“As a…I want…so that…”格式的用户故事并估算故事点，校验 Given/When/Then 验收标准、标记“fast”“intuitive”等模糊措辞并给出 0-100 可测试性评分，还可将规格导出为可提交的 Markdown 文档。
harness/mcp-server · Harness’ official MCP Server
Harness 官方 MCP 服务器，通过 11 个整合工具和 262 种资源类型，让 AI 代理访问 Harness.io 平台，覆盖 CI/CD、GitOps、Feature Flags、云成本管理、安全测试、混沌工程等 42 个默认工具集；支持 Stdio 与 HTTP 传输、Docker 和 Kubernetes 部署，提供 35 个预设提示模板，并支持多项目动态发现与基于 OAuth 的多用户认证。
YaBoom/skill-forge · Turn a completed workflow into a tested, publish-ready Agent Skill for Claude Code and Codex
Skill Forge 从已完成的工作流出发，收集当前会话、git 历史与项目文件中的证据，将其提炼为可移植的七要素流程（触发、输入、步骤、决策、失败、验证、输出），再通过八道质量门（发布阈值 13/16 且安全项需为 2）评分，生成 SKILL.md、references/、assets/、scripts/ 及配套清单，并提供正负触发测试与试运行；它支持打包到 Claude Code、Codex、Cursor 及其他 Agent Skills 宿主，并给出本地、skills.sh、自托管市场和官方目录四种发布路径。
roundofschatz/job-seeker-ops · A Claude plugin for job applications. It explains how you fit a job based on your own files, then builds a US resume that proves each requirement and formats for application forms, then writes the cover letter and keeps every piece in a plain human voice. A separate reviewer reads a finished piece as a recruiter, hiring manager or AI grader would.
Job Seeker Ops 是一个 Claude 插件，用于求职写作。它接收职位发布，以及用户的简历、LinkedIn 文本或过往信件等材料，提供五项技能：候选人定位、按美国格式生成简历、撰写求职信、用平实自然语言写作并检查规则，以及不查看写作过程的独立提交审阅。插件强调不编造事实，避免声称自己没有的能力，不代为提交申请，并对文件中面向 AI 的指令保持警惕。适合整理和审阅求职申请材料，使用前需安装 Cowork 或 Claude Code 环境。
activeing123/mcptoon · One zero-dependency CLI for every MCP server and agent skill. Token optimization, tool discovery and context compression: 71,929 -> 581 tokens (-99.2%, measured), schemas stay out of context. One config for Claude Code, Codex, Cursor, every agent. 341KB, pure Python. | 零依赖 CLI：管所有 MCP 工具与技能，工具发现省 99.2% token。
mcptoon 是一个纯 Python 标准库实现的零依赖命令行工具，用于统一管理本机上的 MCP 服务器工具与 Agent 技能。它把工具描述和技能全文留在磁盘上，只向上下文注入紧凑的名称索引，按 README 的实测数据，255 个工具的描述从 71,929 tokens 降至 581 tokens；完整 schema 与技能文本可通过 inspect、retrieve 等命令按需取回，因此压缩是无损的。它还提供 17,000+ MCP 服务器的自然语言检索安装、统一的 call 调用入口、stdio 诊断、离线 BM25 技能与文档章节路由，并向 Claude Code、Cursor、Codex、Windsurf 等 103+ 客户端写入统一的连接配置。
rongxinzy/RongxinAI · Open-source desktop AI agent: built-in free model, local GGUF models via llama.cpp, dispatch tasks from WeChat/Feishu/DingTalk. Files, browser & MCP tools. | 开源桌面 AI 智能体：内置免费模型，llama.cpp 本地 GGUF 模型，微信/飞书/钉钉直接派任务。
ZhiYuan Agent（仓库 rongxinzy/RongxinAI）是采用 AGPL-3.0 许可的开源桌面 AI 智能体，基于 Electron、React 与 TypeScript 构建。它内置 ZhiYuan 免费模型（需联网，额度在应用内显示），也可通过 llama.cpp 运行时下载并运行本地 GGUF 模型，并支持调整上下文长度、GPU 分配和线程数。智能体可读写文件、执行命令、借助 Playwright 连接器操作浏览器，生成 PPT、Word、PDF、Excel 等产物；可从微信、企业微信、钉钉、飞书/Lark、QQ、Telegram、Discord 及邮件（IMAP/SMTP）接收任务，并通过 Experts、Skills、MCP 与定时任务扩展能力。会话、配置和任务元数据保存在本地，工具执行支持「全部允许」与「逐次询问」两种权限模式。
jiacwng/deskclerk · Permission-aware AI assistant for company documents and databases: LangGraph agent, MCP server, PostgreSQL row-level security.
deskclerk 是一个供公司内部使用的 AI 助手，员工通过公司登录后，可在管理员配置的 MCP 服务器上连接自己的账户并发出请求。它会根据工具 schema、Agent 已见 ID 和员工请求，审慎检查将要写操作的调用；每位员工有预算和请求配额，每个请求都会写入审计日志。项目采用 LangGraph Agent、MCP 服务器和 PostgreSQL 行级安全，README 提供基于 Docker Compose 和开发用 Keycloak 的本地启动步骤。
Sagargupta16/orrery · Animated architecture and system design diagrams with official AWS, Azure, Google Cloud, Kubernetes, GitHub and IBM icons. YAML in; SVG, PNG, draw.io, React TSX and HTML out. An Agent Skill, Claude Code plugin and npm CLI. Gallery: sagargupta.online/orrery
orrery 是一个以 YAML 描述架构图和系统设计图的工具：输入一份规格文件，经校验、自动布局和渲染后，输出动画 SVG、PNG、可编辑 draw.io、React TSX 组件和独立 HTML 查看器。它内置 AWS、Azure、Google Cloud、Kubernetes、GitHub、IBM 等官方图标集，并提供图标校验、图标搜索、规格校验和按读者可见宽度评分图表可读性的审查命令。它同时提供 Agent Skill、Claude Code 插件和 npm CLI，可导入 Mermaid 流程图，还支持 ISO 5807 流程图、BPMN 2.0、UML 状态机、组织架构图、心智图和客户旅程图等业务流类型。
imrohitagrawal/quorum-ai · Multi-model LLM orchestration with cost approval, source-backed synthesis, disagreement, uncertainty, and degraded-mode disclosure.
Quorum-AI 是一个基于 FastAPI 的研究问答工具：它把同一个问题并行发送给四个 LLM，再经过两轮互评或主持人评审，最后由独立的合成模型给出包含共识、分歧、来源支持、不确定性和建议五项内容的答案。它提供成本预估与分级额度控制（单次软阈值/硬上限、账户日上限、全局日上限），并通过确定性结构评测计算信任分；但信任分默认因评审模型关闭而显示未验证，引用支持仅比对来源标题与链接而不读取页面内容。结果默认不持久化，需要用户手动导出。
heyemlee/ai-helpdesk
AI Helpdesk 是一个基于 FastAPI 的多智能体客服服务：路由器对问题意图进行投票，工具并发执行，三个领域专家智能体在需要时并行作答，并通过有界工具循环补查缺失信息；数据类问题经 A2A 或 HTTP 委派给独立的 SQL 智能体，由其规划、编写、执行并修复查询。系统在发送前逐句校验回答，替换无依据的价格或日期承诺，低置信度时转人工开票，并在 React 控制台中实时展示各智能体的决策过程。项目附带检索纠错循环、Redis 工作记忆、双入口部署和 OpenTelemetry 可观测方案，并提供评测记录。
tarc/carimbo · An AI agent for Brazilian NF-e invoices: extraction, tool-using decisions, durable execution, and a measured eval suite.
carimbo 将巴西电子发票（NF-e）的 DANFE PDF 转为严格类型化的发票记录，并进一步生成可审批/拒绝/升级的判定。项目以可复现的评测套件、确定性校验器、有界修复循环、持久化执行、幂等、追踪与成本归集为支撑，公开每次真实运行的逐案例记录与汇总结果。当前已完成抽取阶段的骨架与带校验的抽取，可重放运行阶段已实现但验证待完成；智能体与持久化执行属于后续里程碑，尚未在路线图内。
hyunolike/hanjeok-agent · A travel guide agent for Hanjeok: ask where it's crowded, watch each lookup, and get an answer that cites only what it fetched. LangGraph, Neo4j GraphRAG, MCP.
Hanjeok Agent 是面向 Hanjeok 旅行服务的智能体，用于回答“某地某日是否拥挤”这类问题。它先用规则解析问题中的地点与日期，再通过受校验的查询步骤在 Neo4j 知识图谱与 Hanjeok 只读接口中检索，并在界面上逐步展示每次查询。最终答案只允许引用本次问题实际获取到的记录或政策文档，经由引用校验后才展示；答案与替代地点排序均沿用 Hanjeok 服务的原始排序，模型不自行排序。项目还提供路径可视化、两种检索策略的对比评测页面，以及通过 MCP 暴露的只读工具。
harishu652/Class-AI-Agent · Build production-ready AI agent configs for Claude Code with structured workflows, special agents, and clear rules
Class-AI-Agent 是一个面向 Windows 的应用，用于以结构化方式运行基于 Claude 的 AI 智能体任务。它支持基于规则的流程编排、技能（skill）管理与复用、模块化的 JS/TS 项目结构，便于搭建可重复执行的本地 AI 工作流并按步骤组织智能体行为。
Wholeheartednesssierra488/llmcouncil · Coordinate multiple LLMs in parallel for voting, debate, synthesis, critique, red teaming, and verification via MCP and Claude Code
llmcouncil 是一个面向 Windows 的多模型协作工具，可让 GPT-5、Gemini 2.5、Claude 等多个模型在同一任务上进行投票、辩论、批判与综合，从而形成最终答案。它支持与 Claude Code 及 MCP 集成，适用于写作编辑、代码审查、研究总结、方案对比、事实核查等需要多模型交叉验证的场景。
google/adk-python · An open-source, code-first Python toolkit for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with flexibility and control.
Agent Development Kit（ADK）是 Google 开源、代码优先的 Python 框架，用于以软件工程方式构建、评估和部署 AI Agent。它提供基于图的 Workflow 运行时（支持路由、扇出/扇入、循环、重试、状态管理、动态节点、人在环路和嵌套工作流）、结构化任务 API（多轮任务模式与单轮受控输出）、模块化多 Agent 组合、丰富的工具生态（预置工具、自定义函数、OpenAPI 规范、MCP 工具）、工具确认流程（HITL），并支持容器化部署到 Cloud Run 或 Vertex AI Agent Engine。框架针对 Gemini 优化，但模型无关、部署无关，也可通过 Agent Config 免代码构建 Agent，并配有开发 UI 用于测试、评估与调试。
langchain-ai/deepagentsjs · The batteries included agent harness.
Deep Agents 是一个内置完整能力的智能体框架（agent harness），以 TypeScript 包 deepagents 形式发布。它把提示词、工具与上下文管理预先封装好，安装后即可运行一个可用的智能体，并按需定制。内置能力包括：用 write_todos 做任务拆解与进度跟踪的规划能力；read_file、write_file、edit_file、ls、glob、grep 等文件系统工具作为工作记忆；通过 task 派发子智能体以隔离上下文窗口；以及让这些工具开箱可用的默认提示词与中间件。框架与模型供应商无关，可配合支持工具调用的聊天模型使用；createDeepAgent 返回编译好的 LangGraph 图，因此可用流式、Studio、checkpointer 等 LangGraph 特性。支持通过传入 model、tools、systemPrompt 进行定制，并提供 deepagents、deepagents/browser、deepagents/node 等运行时入口。
langchain-ai/deepagents · The batteries-included agent harness.
Deep Agents 是 LangChain 团队开源的一套「电池内置」型 Agent 运行框架（harness），提供开箱即用的智能体实现，同时允许对任意组件进行扩展、覆盖或替换。其设计面向长周期、多步骤任务，支持任何具备工具调用能力的模型（前沿闭源、开放权重或本地模型均可），并基于 LangGraph 构建，具备流式输出、持久化与检查点等能力，可通过 LangSmith 进行追踪、评测与部署。核心特性包括子智能体（隔离上下文窗口的任务委派）、文件系统读写编辑与搜索（可插拔本地/沙箱/远程后端）、上下文管理（长对话摘要、工具输出落盘）、Shell 访问、持久记忆、人工介入（工具调用前审批/编辑/拒绝）、按需加载的技能（Skills）以及自带函数或任意 MCP 服务器的工具集成。项目还提供 JS/TS 版本 deepagents.js 以及终端编码智能体 Deep Agents Code。