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AI 资源库

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资源与用法

586 份资源

mendeley-cli:通过命令行或 JavaScript SDK 管理 Mendeley 文献库并导出 BibTeX

alejandrade5748/mendeley-cli · Manage your Mendeley library, query academic papers, and export BibTeX using a command line interface or JavaScript SDK.

mendeley-cli 是一个基于 Node.js 的命令行工具与 JavaScript SDK,用于连接并管理 Mendeley 学术文献库。它支持列出参考文献、按关键词搜索条目、将文献库导出为 BibTeX 文件,并可与脚本或 AI 系统集成以实现自动化引用管理与研究工作流。

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程序员通过命令行或 JavaScript SDK 管理 Mendeley 文献库,列出参考文献、按关键词搜索条目,并将文献库导出为 BibTeX 文件,用于论文或项目的引用管理。

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claude-brief:在终端中实时显示 Claude Code 各会话的进展摘要

vp461876/claude-brief · Track active Claude Code sessions with a live, per-session summary displayed in your terminal.

claude-brief 是一个用于跟踪 Claude Code 会话的辅助工具,通过在终端或屏幕侧边常驻一个小窗口,显示当前任务目标和关键信息,避免在多个并行任务之间切换标签或翻找终端历史。它支持将目标文本固定在窗口一侧、自动保存修改、多会话独立窗口与颜色区分,并且资源占用较低。README 同时描述了 Windows 安装方式、系统要求(Windows 10/11、4GB 内存以上、安装期需联网、需管理员权限)以及离线使用等常见问题。

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程序员在使用 Claude Code 进行多任务并行开发时,通过终端侧边常驻窗口固定当前任务目标与关键信息,避免在多个会话间切换标签或翻找终端历史,保持编码任务不偏离目标。

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Eko AI Realtors:面向房产中介办公室的本地部署 AI 线索接待与预约智能体

enderjnets/Eko-AI-RealEstate · Eko AI Realtors — the on-prem AI agent for real-estate offices. WhatsApp 24/7 + lead capture + intent classification + visit booking + post-visit follow-up. Runs 100% on the customer's hardware (or their VPS) with Kimi 2.6 + MiniMax 2.7 fallback. The customer-facing product sold by Eko AI.

Eko AI Realtors 是一个面向房产中介机构的客户接待型 AI 智能体,以单办公室、单套自托管 Docker Compose 部署的方式运行,客户数据保留在自有数据库中。它通过 WhatsApp、邮件和 SMS(Twilio)全天候接待 inbound 线索,自动完成线索结构化采集与意图分类(rent / buy / valuation),提取区域、预算、房型与紧迫度,并支持英语和西班牙语双语回复。系统提供中介仪表盘,可查看会话、人工接管、使用 AI 建议草稿回复并管理看房;通过 Cal.com 集成实现时段查询、预约与确认(含开发用模拟模式);通过 RESO Web API 接入 MLS/IDX 房源,在 /properties 浏览并按线索意图、区域与预算自动匹配,还可在对话中推送匹配房源。它支持看房后 24 小时 / 72 小时 / 7 天自动培育与看房提醒(人工接管后跳过),为每条线索计算 0-100 优先级评分并生成每日热门线索摘要,还可通过 Settings 页面自定义机构名称、人设、问候语、语言与营业时间。LLM 采用云端 Kimi 2.6 为主、MiniMax M2.7 为备,并以 Groq 免费额度作为兜底,均带内联故障切换;Ollama 本地推理为可选附加项,并非必需。

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程序员作为可自托管部署的 AI 智能体项目,程序员可参考其 FastAPI + SQLAlchemy async + Alembic 后端、Next.js 14 前端、Postgres 16 与 Redis 7 的 Docker Compose 架构,以及通过 anthropic-messages 协议接入 Kimi 2.6 主模型、MiniMax M2.7 备模型和 Groq 兜底的内联故障切换实现,用于学习或搭建多通道(WhatsApp/Email/SMS)AI 对话系统的工程实践。

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MiniMax Agent Studio:Claude Code 与 MiniMax 多模型协同的代码审查编排工具

BirhanuTa/minimax-plugin-cursor-bridge · Supercharge Claude Code with MiniMax AI Agents for Smarter Code Reviews in 2026

MiniMax Agent Studio 是一个面向开发者工作流的多模型 AI 编排项目,通过桥接 Claude Code 的推理能力与 MiniMax M2.7 API 的执行能力,实现代码审查、任务委派和后台作业的智能路由与并行处理。项目提供命令行界面、配置文件、面向 OpenAI 与 Claude API 的适配层,并支持多语言输入输出和跨平台运行。

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程序员使用该工具进行代码审查:Claude Code 负责架构分析,MiniMax 负责语法与性能分析,并合并为统一报告;也可用于任务委派和后台作业编排,如并行执行测试或优化图片等任务。

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Q-ReAlign:用轻量语言模型在本地完成文本评分与数据处理

scenic-industrialarts74/Q-ReAlign · Evaluate image quality with lightweight, human-aligned multimodal vision-language models that run on minimal hardware.

Q-ReAlign 是一个在本地计算机上运行语言模型的工具,用于对信息打分、重组文本和管理数据集,无需复杂编程。它提供 0.8B、4B、9B 三种模型规格供用户按硬件选择,并包含数据集构建、文本评分和 CLI 工作流等功能。程序完全在本机运行,无需账号或联网即可使用主要功能,仅下载模型文件时需要一次网络连接。

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程序员在本地运行轻量语言模型对文本进行评分、重组文本和管理数据集,并通过 CLI 工作流自动化重复任务,无需复杂编程。

产品经理使用本地语言模型对文本按给定指令打分排序,并将评分导出到电子表格,用于整理和评估文本类数据。

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claude-tray:在 Windows 系统托盘监控 Claude Code 用量与限额

sirtapan7-crypto/claude-tray · Monitor your Claude Code rate limits directly from the Windows system tray with this C# desktop tool.

claude-tray 是一款 C# 编写的 Windows 桌面工具,常驻系统托盘实时显示 Claude Code 的请求次数与剩余额度,并通过绿/黄/红图标提示限额状态。它基于 Claude Code 本地日志统计过去 24 小时的用量,提供使用历史(今日总请求数、剩余限额、预计触顶时间、按小时分布)并在接近或触顶时弹出桌面通知。用户可在设置中调整开机自启、主题、告警阈值与刷新频率。

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程序员在 Windows 系统托盘中实时监控 Claude Code 的请求次数与剩余额度,通过绿/黄/红图标提示限额状态,并查看过去 24 小时的使用历史(今日总请求数、剩余限额、预计触顶时间、按小时分布),在接近或触顶时收到桌面通知,从而规划编码工作避免意外触顶。

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Kazma:自托管的 LangGraph 多智能体框架,支持群体编排与人工审批

Mubder/kazma · Autonomous AI agent framework — LangGraph brain, swarm orchestration, Arabic-first, with human-in-the-loop safety.

Kazma 是一个开源的自主 AI 智能体框架,以 LangGraph 作为核心大脑,提供群体编排(swarm orchestration)、认知记忆引擎、文档智能处理以及三重人工介入(HITL)安全审批机制。它支持 Web、TUI、CLI、Telegram、Discord、Slack 等多种交互平台,并兼容 OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama 等多家模型提供方,强调以阿拉伯语为先的本地化支持,以及遇到不确定时暂停、询问或如实失败而非编造答案的行为准则。

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程序员作为自托管的多智能体框架,用于代码仓库编辑、代码执行与文档处理等开发工作:材料称其“can edit your repo”,提供 Web IDE 与 TUI 编辑器、工作区终端执行、file_write/shell_exec 等本地工具,并在危险操作前通过 HITL 审批暂停。

HR用于团队沟通与流程审批类事务:材料称其可“message your team”,支持 Telegram、Discord、Slack 等团队消息渠道,并对多智能体与流水线任务设置人工审批检查点。

产品经理用于需求与调研类工作:材料说明其具备文档智能处理(PDF/DOCX/XLSX/PPTX 解析、OCR、格式转换、索引到知识库语料)以及研究型 swarm worker(researcher)与网络搜索/网页抓取能力,可支撑资料整理与调研。

★ 6 · 开发框架

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SwiftData-SkillKit:面向 SwiftData 的 AI 模型迁移与查询编排框架

saif-26281028/SwiftData-SkillKit · Master SwiftData Code in Xcode 2026 – AI-Powered Models, Queries, Migrations & iCloud Sync

SwiftData-SkillKit(SwiftData Orchestrator)是一个面向 Apple 平台 SwiftData 的编排框架,提供模型定义增强、自然语言到 #Predicate 的查询转换、迁移规划与回滚、iCloud 多策略冲突合并,以及 OpenAI 与 Claude API 适配,并附带 SwiftUI 视图生成与命令行工具。README 声称其具备多语言查询与性能优化能力,但摘要无法验证实际效果。

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程序员在 Apple 平台 SwiftData 开发中,用自然语言生成 #Predicate 查询、规划与回滚模型迁移、处理 iCloud 冲突合并,并自动生成 SwiftUI 数据管理视图。

★ 1 · 开发框架

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Prompt Lint:AI 提示词静态分析与规则校验工具

Kenny27lokku/prompt-integrity-validator · Lint Your Prompts, Ship Better Agents – Prompt Refiner 2026 Rule Engine

Prompt Lint 是一个面向 AI 提示词模板的静态分析引擎,对发送给 Claude、ChatGPT、Gemini 等 LLM 的提示词做确定性的规则检查,而不改写内容。它提供 PR001–PR-INJ03 共 47 条规则,覆盖角色混淆、注入面暴露、分隔符逃逸、长度与冗余指令等问题,并支持 CLI、CI/CD 集成、JSON 与 HTML 报告、本地 Web 仪表盘以及通过自有 API Key 调用 OpenAI 与 Anthropic 接口进行模型特定校验。

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程序员程序员在开发 AI 应用时,可用 Prompt Lint 对提示词模板做静态规则检查,发现角色混淆、注入面暴露、分隔符逃逸、长度与冗余指令等问题,并通过 CLI 或 CI/CD 集成在提交前拦截有问题的提示词。

产品经理产品经理在编写或评审 AI 产品中的提示词时,可用 Prompt Lint 检查提示词是否存在角色混淆、注入面暴露、冗余指令等问题,并生成 JSON 或 HTML 报告用于团队评审。

★ 1 · 可直接使用的工具

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pdlc-forge:用硬性契约约束 AI 代码工作流的命令行工具

24bsc244-svg/pdlc-forge · The Ultimate AI Code Workflow 2026 — 31 Hard-Contract PDLC Commands for Flawless GitOps

pdlc-forge(AI Contract Agent)是一个命令行强制约束层,位于开发者与大语言模型之间,要求 AI 在开发流程中兑现“硬契约”:承诺产出 PRD 就必须写入磁盘,承诺 TDD 就必须先有失败的测试,交付前必须通过自检命令。它提供多阶段 PDLC 流水线(默认 7 阶段,最多可配置 31 个自定义阶段)、契约违规即中止、绕过需显式 --force 并记入审计日志、支持 OpenAI / Claude / 本地模型适配,面向 CI/CD 自动化运行。

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程序员在 AI 辅助编码流程中强制 AI 兑现硬契约:承诺产出 PRD 就必须写入磁盘,承诺 TDD 就必须先有失败的测试,交付前必须通过自检命令;契约违规即中止,绕过需显式 --force 并记入审计日志,可用于 CI/CD 自动化运行。

产品经理在 AI 辅助产品开发流程中,通过硬契约强制 AI 产出并持久化 PRD 文档,确保需求文档真实写入磁盘而非仅口头承诺,可用于需求分析阶段的文档产出与验证。

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AgentMIII (miii-cli-offline-coder):本地优先的终端 AI 编程 Agent,支持 Ollama 离线运行

daya7781r/miii-cli-offline-coder · Miii-CLI 2026: Zero-Cost Local AI Coding Agent with Ollama – Fully Offline & Private

AgentMIII 是一个本地优先的终端 AI 编程助手,结合类 Claude Code 的交互体验与 Ollama 本地模型能力,可在离线环境下执行代码生成、文件修改与多步骤任务;同时支持切换 OpenAI、Claude 等远程 API 提供商。README 强调无遥测、无云端依赖、零成本本地推理,并给出跨平台兼容性、配置示例与命令行用法。需要注意的是,仓库语言为 HTML、无 License 字段,README 中的安装命令、下载链接、社区地址与 MIT 授权声明等未在仓库元数据中得到确认。

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程序员在终端中作为本地优先的 AI 编程助手,执行代码生成、文件修改与多步骤任务,并支持代码审查(如通过管道传入代码进行 review)。

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ContentHash Editor:用内容哈希锚点实现稳定的 AI 辅助代码文件编辑

EkKorat/blamehash-cursor · Stable File Editing with Content-Hashed Anchors 2026 – LineHash Repo Guide

ContentHash Editor(仓库 EkKorat/blamehash-cursor)提出一种基于内容哈希的文件编辑方式:为文件每一行计算 SHA-256 等内容的哈希作为不可变锚点,AI 编程助手(如 Claude Code、OpenAI Codex)按锚点而非行号或字符串模式定位目标行,从而减少相邻代码被误改的风险。项目提供配置文件(.contenthash.yml)、命令行操作(init、edit、batch、inspect)、编辑后哈希校验、Unix 风格编辑指令交互设计,以及对多 AI 助手的锚点映射机制。README 还给出哈希完整性流水线、冲突协调思路和多语言界面等描述,并声明采用 MIT 许可证。

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程序员在 AI 辅助编程工作流中,使用内容哈希锚点定位代码行,让 Claude Code、Codex 等 AI 助手按锚点而非行号或字符串模式修改文件,减少相邻代码被误改的风险;可通过命令行 init、edit、batch、inspect 操作,并在编辑后校验哈希完整性。

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agents-connector:连接 Claude Code、Codex 与 Gemini CLI 的本地消息总线

ionelmir9623/agents-connector · Connect Claude Code, Codex, and Gemini CLI agents through a local message bus to share tasks, chat, and review work in one tmux session.

agents-connector 是一个 Rust 编写的单二进制工具,通过本地 broker 守护进程与 Unix socket 消息总线,把 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等不同厂商的 AI 命令行编码代理连接起来,让它们在同一 tmux 会话中互相聊天、委派任务、交叉评审彼此的产出。消息经由各 CLI 原生 hook 自动注入代理上下文,空闲代理会被自动唤醒,因此无需在终端间手动复制粘贴。所有通信均为本地(无网络、无账号、无遥测),并按会话用 SQLite 持久化历史,可停止后数天再恢复。

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程序员在同一 tmux 会话中连接 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等编码代理,让一个代理编写代码后自动请求另一个代理进行交叉评审,并接收评审反馈;也可在某个模型达到速率限制时把任务转交给另一提供商的代理继续。

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rag-llamaindex-qdrant-docker:基于 LlamaIndex、Qdrant 和 Docker 的本地多集合文档问答系统

Roseapplemutualopposition5427/rag-llamaindex-qdrant-docker · Build a multi-collection RAG system using LlamaIndex and Qdrant in a Docker environment.

该项目提供一个本地运行的文档搜索引擎,结合 LlamaIndex 进行文档解析与索引、Qdrant 作为向量库、Ollama 生成回答,并以 Docker 打包部署环境。用户可在浏览器界面中上传 PDF 或文本文件,系统处理后即可针对文档内容进行问答,并支持按集合管理不同主题的文档。数据默认保存在本机,不上传互联网。

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程序员程序员可以使用该工具在本地搭建文档问答系统,上传技术文档或代码说明文件,通过浏览器界面进行问答,辅助技术文档查阅和排错。

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multimodal-rag:跨文本、图像、音频与视频的统一搜索问答工具

Daubingweirdie414/multimodal-rag · Enable unified search and AI answers across text, images, audio, and video using multimodal retrieval-augmented generation with source citations.

multimodal-rag 是一个本地运行的 Windows 应用,将文本、PDF、图像、音频和视频等不同格式文件统一处理为可检索数据,借助向量空间模型与 AI 模型实现一次输入即可跨文件类型搜索,并在回答中附带来源文件引用,点击引用可打开原始文件。

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程序员在本地 Windows 环境中对代码仓库中的文本、PDF、图像、音频和视频文件进行统一检索,输入问题后获得带来源文件引用的答案,点击引用可打开原始文件,用于查找技术资料或项目文档中的信息。

产品经理将用户研究、需求分析相关的文档、图片、音频和视频等混合格式文件统一导入,通过一次搜索跨文件类型查找信息,并在回答中查看来源文件引用,用于整理研究资料和快速定位需求信息。

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llm-eval:LLM 提示一致性与稳定性测试工具

wahhyun/llm-eval · Evaluate large language models with tools for performance and consistency scoring as part of the llm-cpp C++ infrastructure toolkit.

llm-eval 是一个用 C++ 编写的小型 LLM 提示测试工具,通过多次运行同一提示并比较回答,评估语言模型的回答一致性与稳定性,给出评分并标记差异过大的情况。它无需额外依赖,可单头文件形式嵌入 C++ 项目,也提供了可直接运行的 Windows 程序。

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程序员在 C++ 项目中集成单头文件库,对同一提示多次运行并比较回答,评估语言模型回答的一致性与稳定性,获得评分和差异标记,用于测试和排错。

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Harbor Clerk:本地文档智能检索与引用问答工具

r0shi/harborclerk · An MCP server that lets AI agents query your document archive instead of uploading it — with OCR, hybrid search, and cited local-AI answers in a private, Mac-native app.

Harbor Clerk 是一个面向小团队、独立运营者和研究者的本地优先文档智能工具,能够监控文件夹并在本地完成文本提取、OCR、分块、嵌入、混合检索与引用式问答。它支持通过 MCP 或 CLI 让外部 AI 智能体以只读、受限方式查询知识库,仅返回检索片段和引用而非整个文档集,文档原始文件保留在原位置,适合关注隐私、不希望上传资料的场景。

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程序员程序员可将 Harbor Clerk 作为本地文档知识库,通过 MCP 或 CLI 让外部 AI 智能体以只读方式查询技术文档、规范或笔记,仅返回检索片段和引用,便于在编码或排错时快速定位资料。

HRHR 可将 Harbor Clerk 用于本地管理招聘、培训、员工沟通等人力文档,通过搜索和引用式问答快速查找政策或记录,同时保持文件隐私。

产品经理产品经理可用 Harbor Clerk 在本地索引用户研究、需求文档等资料,通过搜索、引用式问答或深度研究功能快速检索并获取带引用的答案,辅助需求分析和文档整理。

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jCodeMunch MCP:基于 tree-sitter AST 的符号级代码检索 MCP 服务器

jgravelle/jcodemunch-mcp · Cut AI token costs 95%+ on code exploration. The leading MCP server for precise, symbol-level GitHub code retrieval via tree-sitter AST. Works with Claude Code, Cursor & any MCP client. 313B+ tokens saved.

jCodeMunch MCP 是一个面向 AI 编程客户端的 MCP 服务器,通过 tree-sitter 解析源码并建立本地索引,让 Agent 按符号(函数、类、方法、常量、文件大纲等)精确检索代码,而不是反复读取整个文件,从而降低代码探索时的 token 消耗。它可与 Claude Code、Cursor、VS Code、Codex CLI、Windsurf、Continue 等 MCP 兼容客户端配合,并提供 find_importers、get_blast_radius、get_call_hierarchy、find_dead_code 等结构性查询,以及编辑前安全检查、PR 风险画像和重构规划等能力。README 声称在多个公开仓库的基准测试中相比 grep-and-read 方式平均减少约 96% 的 token 消耗,并给出独立 A/B 测试结果。项目采用双许可模式:个人使用免费,商业用途需商业许可。

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程序员在 AI 编程客户端(Claude Code、Cursor、VS Code、Codex CLI、Windsurf、Continue 等 MCP 兼容客户端)中,通过 tree-sitter AST 建立本地代码索引,按符号(函数、类、方法、常量、文件大纲)精确检索代码,替代反复读取整个文件,降低代码探索的 token 消耗;并支持 find_importers、get_blast_radius、get_call_hierarchy、find_dead_code 等结构性查询,以及编辑前安全检查、PR 风险画像和重构规划。

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surogate:面向 NVIDIA GPU 的大模型训练与微调框架

Kokotpica/surogate · 🚀 Accelerate large language model training and fine-tuning with Surogate’s high-performance, mixed-precision framework in C++ and Python.

surogate 是一个用于在 NVIDIA GPU 上快速进行大语言模型训练与微调的应用,采用 C++ 与 Python 的高性能混合精度框架,支持 Llama、Qwen 等多种模型,并提供参数设置与一键训练的图形化使用流程。

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程序员在 NVIDIA GPU 上训练和微调大语言模型(如 Llama、Qwen),通过图形界面选择模型、设置学习率/批量大小/轮数等参数并启动训练,无需编程知识即可完成模型微调。

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SkillSpector:安装前扫描 AI Agent 技能的安全漏洞与恶意模式

NVIDIA/SkillSpector · Security scanner for AI agent skills. Detect vulnerabilities, malicious patterns, security risks, prompt injection, data exfiltration, and supply-chain risks in Claude Code, Codex, and MCP skills before you install them.

SkillSpector 是 NVIDIA 发布的 AI agent 技能安全扫描器,用于在安装 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等 agent 技能前发现漏洞、恶意模式、提示注入、数据外泄和供应链风险。它支持扫描 Git 仓库、URL、zip、目录或单个文件,内置 71 个漏洞模式(覆盖 17 个类别),采用静态分析加可选 LLM 语义评估的两阶段分析,并可输出终端、JSON、Markdown 和 SARIF 报告,同时提供 0-100 风险评分与基线误报抑制功能。项目还可作为 MCP 服务器运行,把安全扫描作为工具接入 agent 工作流以拦截不安全的技能安装。

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程序员在安装 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等 AI agent 技能前,用 SkillSpector 扫描 Git 仓库、URL、zip、目录或单个文件,检测提示注入、数据外泄、供应链风险等漏洞,并输出终端、JSON、Markdown 或 SARIF 报告用于代码审查与 CI/CD 集成。

★ 17453 · 可直接使用的工具

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