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AI 资源库

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资源与用法

586 份资源

OpenShell:面向自主 AI 智能体的安全隔离运行时

NVIDIA/OpenShell · OpenShell is the safe, private runtime for autonomous AI agents.

OpenShell 是 NVIDIA 推出的自主 AI 智能体安全、私密的运行时环境。它让智能体可以读取文件、安装软件包、调用 API 和使用凭据,同时通过策略声明与内核级强制执行限制其对数据、密钥和网络的访问:每个智能体运行在隔离沙箱中,文件访问、系统调用和网络连接都受策略约束,凭据仅在请求发往获批端点时注入;策略变更在应用前会经过形式化验证以标记有风险的新增访问。项目提供 CLI、网关、沙箱、策略与凭据提供者等组件,并附带 Python、TypeScript、Go、Rust SDK,支持通过 Helm 在 Kubernetes 上部署网关。

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程序员在开发自主 AI 智能体时,使用 OpenShell 为智能体提供隔离沙箱运行时,通过策略声明限制智能体对文件、系统调用和网络的访问,并在策略变更应用前用形式化验证标记有风险的新增访问;还可使用其 Python、TypeScript、Go、Rust SDK 将应用连接到 OpenShell 网关。

★ 10527 · 开发框架

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Forge:基于 OpenAPI 规范的代码生成与接口工具框架

cloudflare/forge

Forge 是 Cloudflare 开源的模式优先(schema-first)OpenAPI 代码生成与接口工具框架,提供插件化架构,用于解析 OpenAPI 3.x 规范、应用基于 JSONPath 的 overlay,并生成带类型的 SDK、CLI 界面、运行时辅助代码与文档。目前项目处于早期阶段,官方表示优先服务于 cf CLI 这一首个输出目标,TypeScript、Go、Python、Terraform 等其他目标及文档支持会随后续自家 SDK 的发布同步推进。

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程序员解析 OpenAPI 3.x 规范并生成带类型的 SDK、CLI 界面、运行时辅助代码与文档,用于接口开发与代码生成工作。

★ 809 · 开发框架

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OWASP Benchmark for Java:验证漏洞检测工具速度与准确率的可运行 Java 测试套件

OWASP-Benchmark/BenchmarkJava · OWASP Benchmark is a test suite designed to verify the speed and accuracy of software vulnerability detection tools. A fully runnable web app written in Java, it supports analysis by Static (SAST), Dynamic (DAST), and Runtime (IAST) tools that support Java. The idea is that since it is fully runnable and all the vulnerabilities are actually exploitable, it’s a fair test for any kind of vulnerability detection tool. For more details on this project, please see the OWASP Benchmark Project home page.

OWASP Benchmark for Java 是 OWASP Benchmark 项目的 Java 测试套件,用于验证软件漏洞检测工具的速度和准确率。它是一个完全可运行的 Java Web 应用,支持 SAST、DAST(如 ZAP)和 IAST 等应用安全测试工具对其进行分析。项目刻意包含的可被利用漏洞会参与评分,因此对各类漏洞检测工具构成相对公平的测试;项目还包含针对多种开源与商业 AST 工具的评分卡生成器,支持的工具集合持续增长,该评分能力由 BenchmarkUtils 项目实现。项目文档位于 OWASP Benchmark 项目页面。

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程序员作为可运行的 Java Web 应用,供程序员用 SAST、DAST(如 ZAP)、IAST 等应用安全测试工具对其进行分析,以验证漏洞检测工具的速度和准确率;项目还包含针对多种开源与商业 AST 工具的评分卡生成器。

★ 824 · 可直接使用的工具

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寒霜破甲工具:面向多款 AI 编程客户端的提示词注入工具

aimeoa/hanshuang-codex · 针对GPT 6.0,workbuddyV4.1flash的破甲实验项目

寒霜破甲工具(免费版)是一个基于 Electron 的桌面应用,通过调用 PowerShell 脚本,向 Codex、ZCode、Cursor、Claude、WorkBuddy 国际版/国内版、DeepSeek Harness、豆包等八类 AI 客户端注入自定义提示词与记忆内容,并提供安装、卸载与备份还原能力。项目使用 MIT 许可证,界面移植自 PI-Desktop 设计系统,功能由 electron/main.cjs 调度本地 PowerShell 脚本实现,可打包为 NSIS 安装版、便携版或免安装版。

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程序员通过该桌面工具向 Codex、Cursor、Claude 等 AI 编程客户端注入自定义提示词与记忆内容,并支持安装、卸载与备份还原,用于统一管理编程助手的全局提示词配置。

★ 709 · 可直接使用的工具

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AI 读者根本用不了,纯前端展示,吹的跟厉害,点击按钮没有任何反应

CopilotWS-Desktop:Windows 桌面端 AI 编程工作台

Jimboocher3373/CopilotWS-Desktop---Copilot-Workspace-2026 · Supercharge development with AI task planning, multi-file editing, PR generation, and Code Review all in one Windows desktop workspace.

CopilotWS-Desktop 是一款面向 Windows 的桌面应用,将 AI 任务规划、多文件编辑、自动生成 Pull Request、Issue 解决方案建议和代码审查整合在同一个工作区中。用户可以用自然语言描述目标,由 AI 生成分步计划,并在编辑多个文件时获得辅助,最后生成 PR;支持连接 GitHub 同步项目,并提供工作区管理与常见问题排查说明。

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程序员在 Windows 桌面工作区中用自然语言描述目标,由 AI 生成分步开发计划;同时编辑多个文件并获得 AI 辅助;自动生成 Pull Request 描述与变更列表;连接 GitHub Issue 让 AI 分析问题并建议代码修改;获取代码质量、潜在缺陷与改进建议的即时反馈。

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rag-eval-toolkit:评估 RAG 管线的 Python 工具包

Abanoub-Rodolf/rag-eval-toolkit · Python toolkit for evaluating RAG pipelines: LLM-as-judge scoring, retrieval metrics, hallucination checks. pip install rag-eval-toolkit

rag-eval-toolkit 是一个用于评估 RAG(检索增强生成)管线的 Python 工具包,提供 LLM-as-judge 评分、检索指标与幻觉检查等 13 项评估指标,每项返回 0.0-1.0 的分数,涵盖 faithfulness、hallucination、groundedness、上下文精确率与召回率、答案相关性等。它支持 OpenAI、Anthropic、Ollama、Gemini、LiteLLM 等多种后端,其中 Ollama 作为本地优先后端可在无 API key 情况下运行评估;同时提供异步并行执行、SQLite 结果缓存、YAML 配置、HTML 报告和彩色 CLI 输出。相比 Ragas、DeepEval 等成熟框架,该项目定位更窄,强调评判提示词可读可改、易于 fork,适合需要自定义评判逻辑或本地低成本回归检测的场景。

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程序员程序员在开发或维护 RAG 管线时,可用该工具包对检索增强生成结果进行自动化评估,包括 faithfulness、hallucination、groundedness、上下文精确率与召回率、答案相关性等 13 项指标,并可通过异步并行执行、SQLite 结果缓存、YAML 配置和 HTML 报告进行回归检测。

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Atlas AI Resume:可与简历对话的全栈 AI 简历门户

kartik-012/Atlas-AI-Resume · 🧭 An ultra-premium, interactive full-stack AI Resume Portal. Features a responsive PDF/A4 viewer, streaming chatbot (Atlas AI powered by Gemini RAG), project explorer, credentials index, and real-time recruiter telemetry.

Atlas AI Resume 是一个全栈 AI 简历门户,采用 React、Express 与 Gemini API 构建,提供响应式 PDF/A4 简历查看、项目展示、证书索引、技能可视化与招聘者行为遥测面板。其核心功能是名为 Atlas AI 的流式聊天机器人,基于本地 RAG 索引(向量嵌入 + 关键词回退)针对简历内容回答问题,并输出置信度分数与可点击的来源引用。

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程序员作为全栈 AI 简历门户的参考实现,程序员可参考其 React 19 + Vite 前端、Express.js 后端与 Gemini RAG 流水线(向量嵌入 + 关键词回退、SSE 流式响应)的代码结构,用于构建类似的 RAG 聊天应用。

HR招聘者可通过该门户交互式浏览候选人简历、查看项目与证书索引、技能可视化,并与基于简历内容训练的 Atlas AI 聊天机器人对话以快速了解候选人资质。

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AgentsKit Code Review:低噪音 AI 代码评审 CLI 与 GitHub Action

AgentsKit-io/code-review · Deep, low-noise AI code review — CLI + GitHub Action over the AgentsKit code-review agent

AgentsKit Code Review 是一个基于 AgentsKit code-review agent 的 AI 代码评审工具,提供命令行和 GitHub Action 两种使用方式。它通过七个评审视角提出潜在问题,并以对抗式验证投票过滤较弱发现,以降低噪音;支持自带模型(Claude、Codex、OpenAI、Gemini、Ollama、OpenRouter 等适配器),可本地审 diff、读取 stdin 或在 GitHub PR 上发布内联评论,并提供文件预算、并发、阈值、截止时间和计划(--plan --json)等成本与策略控制。

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程序员在本地或 CI 中对代码 diff 进行 AI 代码评审:通过 CLI 审查当前仓库相对 origin/main 的 diff,或在 GitHub PR 上发布内联评论;使用七个评审视角提出潜在问题,并通过对抗式验证投票过滤较弱发现以降低噪音。

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ellmos ControlCenter MCP:面向本地 MCP 服务器的策略管控平面与审计网关

ellmos-ai/ellmos-controlcenter-mcp · Policy-gated MCP control plane for local discovery, profiles, capability bundles, dashboard, and audited tool gateway

ellmos ControlCenter MCP 是一个基于 Model Context Protocol 的本地 MCP 管理服务器与策略受限网关。它可以发现本地 MCP 服务器、读取 MCP profile 文件、把服务器组织为能力包(capability bundles)、按任务推荐 profile、构建目录、从本地仓库或 profile 探测真实 MCP 工具列表,并提供主机级注册表镜像(锁、权限、资源、治理)以及可选的本地仪表盘。其网关模块允许智能体列出并调用宿主尚未加载的后端 MCP 工具,调用受 pattern 策略规则、参数审计与密钥擦除约束;管理与发现为本地优先,无遥测或后台外联。

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程序员作为本地 MCP 管理服务器与策略受限网关,程序员可用它发现本地 MCP 服务器、读取 MCP profile 文件、把服务器组织为能力包、按任务推荐 profile、构建目录,并从本地仓库或 profile 探测真实 MCP 工具列表;其网关模块允许智能体列出并调用宿主尚未加载的后端 MCP 工具,调用受 pattern 策略规则、参数审计与密钥擦除约束。

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CocoaSkills:AI 代理技能(Skills)的本地包管理器与安装器

ivanopcode/cocoaskills · Local skill manager for AI agent skills: reproducible per-project installs, skill dependencies, security audit, multi-agent adapters (Claude Code, Codex CLI, Cursor, Gemini)

CocoaSkills 提供命令行工具 csk,用于管理 AI 代理的技能包:通过 Skillfile.json 声明式描述技能,从 git 仓库拉取并按 tag/commit 锁定版本,计算技能依赖图,生成 Claude Code、Codex CLI、Cursor、Gemini 等环境的适配文件,支持项目级、全局与混合三种安装模式,并提供静态安全审计与事务性安装回滚。它只负责技能的声明式分发与本地布局,不充当公共注册表、代理运行时或 MCP 服务器管理工具。

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程序员程序员可在项目中使用 csk 声明式管理 AI 代理技能包:通过 Skillfile.json 声明技能,从 git 仓库拉取并按 tag/commit 锁定版本,生成 Claude Code、Codex CLI、Cursor、Gemini 等环境的适配文件,支持项目级、全局与混合安装模式,并提供静态安全审计与事务性安装回滚,从而在团队中实现可复现的技能环境。

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Conduct:面向 AI Agent 的运行时治理与合规审计控制平面

sseshachala/conductai · Runtime governance for AI agents. Allow, warn, or block every model and tool call before it commits. Hash-chained audit for every decision. Compliance packs for SOC 2, HIPAA, PCI DSS, EU AI Act, SR 11-7, and FDA CSA. Apache 2.0.

Conduct 是一个面向 AI Agent 的运行时治理控制平面,在每次 LLM 调用、shell 工具和 MCP 调用提交前决定允许、警告、审计或拦截,并提供 SHA-256 哈希链审计与面向 SOC 2、HIPAA、PCI DSS、EU AI Act 等的合规包。项目包含策略引擎 Guard、LLM 代理 Router 和聊天界面 Lens,提供自托管 Docker Compose 部署方式和 CLI 工具。

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程序员在开发 AI Agent 或使用 Claude Code、Cursor、Copilot、Codex 等编码工具时,通过 Guard 在每次 LLM 调用、shell 工具和 MCP 调用提交前执行策略,决定允许、警告、审计或拦截,并生成 SHA-256 哈希链审计记录,用于代码审查、排错和合规审计。

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meow.review.nvim:在 Neovim 中为 AI 辅助开发留下代码评审注释

meowshed/meow.review.nvim · Inline code review annotations for AI-assisted development workflows in Neovim

meow.review.nvim 是一个 Neovim 插件,用于在编辑器中为代码(包括 AI 生成的代码)留下带类型的持久化评审注释,并将其导出为结构化 Markdown 供 AI 代理据此定位和修复问题。注释支持 ISSUE、SUGGESTION、NOTE 等类型,可关联 Treesitter 符号与 git/vimdiff hunk,以 JSON 持久化保存,并支持可插拔的导出器和格式化器。内置 file、file_prompt、clipboard 导出目标,检测到 avante.nvim 或 codecompanion.nvim 时自动注册对应导出器,同时提供导航、解析状态、过期检测、状态栏和 sign column 集成等能力。

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程序员在 Neovim 中为代码(包括 AI 生成的代码)添加带类型的持久化评审注释,并将注释导出为结构化 Markdown,供 AI 代理据此定位和修复问题,辅助代码审查与排错。

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desktop-touch-mcp:让 MCP 客户端以语义化方式操控 Windows 桌面应用

Harusame64/desktop-touch-mcp · Windows computer-use MCP server: drive any desktop app via semantic discover-then-act targeting (entities + leases, not pixel coordinates), with per-action perception guards, a native Rust UIA engine, Chrome CDP, and Key Locker credential autofill for ssh/sudo password prompts. Works with Claude, Cursor, and any MCP client.

desktop-touch-mcp 是一个面向 Windows 10/11 的 computer-use MCP 服务器,提供 32 个工具,让 Claude、Cursor 等 MCP 客户端可以截屏、读取 UI Automation 元素、通过 Chrome CDP 操作浏览器,以及进行键盘、鼠标和终端控制。其核心是 discover-then-act 的语义化定位(返回带租约的交互实体而非像素坐标)与逐动作感知守卫,用于在输入落地前核验目标窗口身份和边界。项目还包含 Rust 原生 UIA/图像差异引擎与 PowerShell 回退、Set-of-Marks 视觉回退、CJK 支持、以及用于 ssh/sudo 密码自动填充的 Key Locker。

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程序员在 Windows 上通过 MCP 客户端(如 Claude、Cursor)以语义化方式操控桌面应用进行开发与排错:截屏、读取 UI Automation 元素、通过 Chrome CDP 操作浏览器、键盘鼠标与终端控制,并可用 terminal 工具执行命令、用 run_macro 批量操作。

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NEEDLE:驱动无头编程 CLI 智能体的确定性状态机编排器

jedarden/NEEDLE · Headless agent orchestrator with deterministic state machine — processes a bead queue, dispatches to any LLM CLI, handles every outcome. Rust.

NEEDLE 是一个用 Rust 编写的无头智能体编排器,它通过确定性的状态机处理共享的 bead 工作队列:按固定优先级选取并原子认领工作项,生成确定性提示词,分派给内置适配器(Claude Code、OpenCode、Codex、Aider)后以 bash -c 无头执行,并针对成功、失败、超时、崩溃、竞争失败等每种结果走显式处理路径。多个 worker 可在同一工作区并行运行,靠共享队列的 SQLite 事务保证原子性而无需中央编排器;队列为空时按 strand 顺序升级(清理、跨工作区探索、可选的文档补缺、健康扫描、反思等)。它还包含已交付工作门禁(默认要求提交已推送到上游分支)与面向未配置工作区的临时验证回退门禁。

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程序员作为无头编程 CLI 智能体的编排器,按确定性优先级从共享 bead 队列中原子认领工作项,生成确定性提示词并分派给 Claude Code、OpenCode、Codex、Aider 等适配器以 bash -c 无头执行,再按成功、失败、超时、崩溃、竞争失败等结果走显式处理路径,用于自动化代码编写、测试与交付验证。

★ 28 · 可直接使用的工具

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Bruce:自托管的跨平台消息应用个人 AI 助理

DemitriusQuadros/bruce · Self-hosted AI assistant for WhatsApp, Discord, and Telegram — powered by Claude, Gemini, or GPT, with all data on your own infrastructure.

Bruce 是一个用 Go 编写的自托管个人 AI 助理,可接入 WhatsApp、Discord、Telegram 和内置网页聊天,由 Claude、Gemini 或 OpenAI 模型驱动。它通过多轮自主 Agent 循环调用 15 种以上工具(网页搜索、bash、文件、Git/GitHub、Gmail、日历、Docs、Notion、Trello、n8n、HTTP 客户端等),支持定时主动任务与告警、生成并托管独立 HTML 工件,并配有用于管理会话、日程、工件和设置的网页面板与 REST API。所有数据保存在本地基础设施的 SQLite 与 Redis 中。

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程序员作为自托管 AI 助理,通过自主 Agent 循环调用 git_local、github、bash、files 等工具,辅助程序员检查本地仓库状态、查看提交日志与差异、检查 GitHub 仓库的 issue 和 pull request,并在消息应用或网页面板中接收结果。

HR通过 Gmail、Google Calendar、Google Docs 工具搜索和起草邮件、查询和创建日历事件、读写文档,用于招聘沟通、面试安排和员工沟通。

产品经理通过内置的 Notion、Trello、n8n 等工具查询和更新 Notion 数据库与块、管理 Trello 看板列表和任务卡片、触发 n8n 自动化工作流,用于产品需求与任务跟踪。

★ 5 · 可直接使用的工具

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LangAlpha:面向金融市场的 AI 投研 Agent 工作台

ginlix-ai/LangAlpha · Claude Code for Financial Market

LangAlpha 是一个面向金融市场投研的 AI Agent 框架(自称 "vibe investing agent harness"),用于解读金融市场并辅助投资决策。它以持久化工作区(Daytona 云沙箱)承载研究任务,通过 Programmatic Tool Calling 让 Agent 编写并执行 Python 处理金融数据以减少 token 消耗,并配套原生金融数据工具、MCP 数据服务、金融研究技能(DCF、财报分析等)、Web 研究界面、多模型接入、定时与价格触发自动化、多子 Agent 并行与 Slack/Discord/飞书/Telegram 集成等能力。

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程序员作为基于 Python 的 AI Agent 框架,程序员可参考其架构(如 Programmatic Tool Calling、持久化工作区、多子 Agent 并行、中间件栈)来构建或扩展金融领域的 AI 应用,或将其作为代码库进行二次开发。

★ 1786 · 开发框架

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Hypnate Backend:面向中小电商卖家的 AI 电商后端基础服务

hyp26/hypnate-backend · AI-powered e-commerce backend for Hypnate — built with Node.js, Express, and Prisma. Handles product management, orders, and future AI/WhatsApp integrations.

Hypnate 是为中小型在线卖家打造的 AI 电商引擎,该仓库是其后端基础,基于 Node.js、TypeScript、Express 与 Prisma 构建,提供安全认证、商品与订单管理、分析等功能,并规划了 AI 与 WhatsApp 集成。技术栈包含 PostgreSQL、JWT 认证与 Docker 容器化,支持 Docker 与本地开发两种启动方式。

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程序员作为电商后端基础服务,程序员可基于该仓库的 Node.js、TypeScript、Express 与 Prisma 技术栈进行二次开发,实现安全认证、商品与订单管理、分析等功能,并规划 AI 与 WhatsApp 集成。

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mlx-lean-moe:在 Apple Silicon 上以低内存流式运行 MoE 大模型推理

conferencebeefwood46/mlx-lean-moe · Run memory-lean mixture-of-experts inference on Apple Silicon, streaming routed experts from disk to fit 35B models in 2.1 GiB RAM.

mlx-lean-moe 是一个面向 Apple Silicon(M 系列芯片)Mac 的本地大语言模型推理应用,基于 mlx.core、Metal 与 Python 实现。它采用 Mixture of Experts(MoE)思路,将路由到的专家权重按需从磁盘流式加载,而不是一次性把整个模型放入内存,从而在有限内存下运行体量较大的模型,并支持 Qwen3 等模型家族进行聊天与推理任务。所有推理在本地离线完成,数据不离开本机。

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程序员在 Apple Silicon Mac 上本地运行 MoE 大模型进行聊天与推理任务,用于代码编写、排错或技术文档辅助;由于推理完全离线,可在不将代码或数据发送到云端的情况下使用。

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AgentEval:面向受监管行业的 AI Agent 需求驱动验证与合规评估平台

DTiapan/AgentEval · Open-source agent assurance: turn a PRD and agent URL into frozen test suites with evidence-backed PASS/FAIL/UNVERIFIABLE verdicts. Web console, REST API, SQLite. Domain packs for regulated teams (fintech, insurance, health).

AgentEval 是一个开源的智能体验证平台,可将产品需求文档(PRD)与智能体 URL 转化为冻结的测试套件,并通过 HTTP 以黑盒方式运行测试,给出带有证据支撑的 PASS / FAIL / UNVERIFIABLE 判定。它提供 Web 控制台、REST API 与 SQLite 持久化,强调需求可追溯、稳定需求 ID、测试套件同步与领域包扩展机制,定位于金融科技、保险、医疗等受监管行业中需要合规证明而非单纯看板的团队。

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程序员将产品需求文档(PRD)与智能体 URL 转化为冻结的测试套件,通过 HTTP 以黑盒方式运行测试,获得带有证据支撑的 PASS / FAIL / UNVERIFIABLE 判定,用于 CI 中阻止发布当强制检查失败,并调试失败时查看真实观察和轨迹。

产品经理将产品需求文档(PRD)与智能体 URL 转化为冻结的测试套件,生成可审计的报告,按需求/控制项而非单一“感觉分数”展示,用于产品/合规负责人批准需求并签署报告。

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finhelm:面向美国银行 SEC 文件的金融问答 RAG 系统

omvyas77/finhelm · Finance-domain RAG over US bank SEC filings, with a CI-gated evaluation harness. Cited answers, measured abstention, and negative results kept in.

finhelm 是一个面向美国银行 SEC 文件的金融领域 RAG 系统,支持基于约 43,000 个文件切块的混合检索(关键词+语义)、交叉编码器重排和查询拆分,仅依据检索到的段落生成带引用标记的答案,并在证据不足时给出拒答。项目配套 CI 门控的评测框架和冻结运行结果,公开了检索、拒答、成本和失败案例等量化指标及未解决问题。

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程序员作为可复用的 RAG 系统参考实现,用于构建带引用标记的问答服务:包含混合检索(关键词+语义)、交叉编码器重排、查询拆分、拒答机制,以及 CI 门控的评测框架和冻结运行结果,可供程序员参考其检索、生成与评测代码结构。

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