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AI 资源库

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资源与用法

586 份资源

review.nvim:在 Neovim 中为代码 diff 添加审查批注并导出为 AI 可用 Markdown

georgeguimaraes/review.nvim · Neovim plugin for code review annotations in codediff.nvim. Add comments to diffs, export as AI-ready markdown. Inspired by tuicr.

review.nvim 是一个 Neovim 插件,基于 codediff.nvim 提供代码审查批注能力。用户可以在 diff 视图的指定行添加 Note、Suggestion、Issue、Praise 四类评论,支持多行评论、符号/高亮/虚拟文本展示、按分支持久化评论,并可在关闭时将评论自动导出为面向 AI 对话优化的 Markdown 格式,也可直接发送到 sidekick.nvim 进行 AI 对话,还提供 commit 选择器以便审查指定提交。

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程序员在 Neovim 的 diff 视图中对代码变更逐行添加 Note、Suggestion、Issue、Praise 四类审查批注,支持多行评论,并在关闭时将评论导出为面向 AI 对话优化的 Markdown 格式,或直接发送到 sidekick.nvim 进行 AI 对话,用于代码审查与反馈。

★ 117 · 可直接使用的工具

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agentic-reasoning-lab:多智能体推理与模型可靠性评测实验平台

honied-valerian411/agentic-reasoning-lab · 🤖 Build reasoning-driven systems with multi-agent orchestration, reliable context grounding, and accurate evaluations for AI product management.

agentic-reasoning-lab 是一个基于 Python 的开源实验平台,围绕多智能体推理、上下文编排和模型可靠性评估展开,提供主仪表盘、智能体管理工具以及性能与系统健康报告工具,面向探索多智能体协作解决问题与评估不同 AI 模型表现的使用场景。

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程序员作为基于 Python 的开源实验平台,用于探索多智能体推理、上下文编排和模型可靠性评估,帮助程序员构建和测试多智能体协作系统。

产品经理项目描述明确面向 AI 产品管理,可用于评估不同 AI 模型表现、管理智能体交互并生成性能与系统健康报告,支持 AI 产品管理中的模型可靠性评估。

★ 3 · 可直接使用的工具

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open-agent-sdk-rust:用 Rust 构建本地运行的 AI Agent 开发工具包

JLABUAN/open-agent-sdk-rust · 🤖 Build AI agents in Rust on your hardware for fast, private, and controlled solutions like copy editing, code reviewing, and market analysis.

open-agent-sdk-rust 是一个用 Rust 编写的 AI Agent 开发 SDK,可与 LMStudio、Ollama、vLLM 等本地 OpenAI 兼容服务配合使用,支持流式输出、工具调用、hooks 与重试逻辑,并提供示例帮助开发者构建拷贝编辑、代码审查、市场分析等本地化、私密可控的 Agent 应用。

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程序员使用该 Rust SDK 构建本地运行的 AI Agent,用于代码审查等开发任务,支持流式输出、工具调用、hooks 与重试逻辑。

★ 0 · 开发框架

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aigateway:统一管理和路由多 LLM 提供商 API 请求的网关工具

marouchsail/aigateway · Manage and route API requests between applications and multiple LLM providers with per-client keys, configs, and real-time usage tracking.

aigateway 是一个可自托管的 AI API 网关,用于在应用与多个 LLM 提供商之间管理和路由 API 请求。它支持为不同客户端分配密钥与配置、通过 ACL 控制访问权限、指定客户端可用的 AI 模型、设置速率限制和日/月配额,并通过实时仪表盘监控请求量、错误和性能。项目以 Go 编写,README 提供了 Windows 平台的下载、安装与配置说明。

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程序员程序员在开发或维护使用多个 LLM 提供商(如 Gemini、OpenAI、Anthropic、Ollama、LM Studio)的应用时,可自托管 aigateway 作为 API 网关,统一管理各提供商的 API 请求路由,为不同客户端分配密钥与配置,通过 ACL 控制访问权限,指定客户端可用的 AI 模型,设置速率限制和日/月配额,并通过实时仪表盘监控请求量、错误和性能。

★ 0 · 可直接使用的工具

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Skills-check:AI Agent 技能的多层安全检测工具

HutCh1E/Skills-check · Perform automated multi-layer security analysis on AI Agent skills to detect code risks and runtime threats efficiently.

Skills-check 是一款用于检查 AI Agent 技能或插件安全风险的工具,通过静态分析、LLM 分析和沙箱分析三层检测代码中的风险。支持粘贴代码、上传文件、输入 GitHub URL 或安装命令来获取并分析技能代码,帮助用户在安装前发现反向 shell、数据窃取、代码注入等潜在威胁。

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程序员在安装 AI Agent 技能或插件前,使用 Skills-check 对技能代码进行静态分析、LLM 分析和沙箱分析,检测反向 shell、数据窃取、代码注入等安全风险,辅助代码审查与安全排错。

★ 0 · 可直接使用的工具

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Pi:统一多提供商 LLM API、Agent 运行时与交互式编程 Agent CLI

earendil-works/pi · AI agent toolkit: unified LLM API, agent loop, TUI, coding agent CLI

Pi 是一个 Agent 工具包项目,包含可直接交互使用的编程 Agent CLI、带工具调用与状态管理的 Agent 运行时,以及统一多家模型提供商(OpenAI、Anthropic、Google 等)的 LLM API。项目还提供带差分渲染的终端 UI 库、遥测契约与独立的应用组合运行时,并说明其不自带权限系统,需要容器化或沙箱来加强隔离。

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程序员使用交互式编程 Agent CLI 辅助代码编写、代码审查、测试与排错;通过统一多提供商 LLM API 在 OpenAI、Anthropic、Google 等模型间切换;借助带工具调用与状态管理的 Agent 运行时构建自定义编程 Agent。

★ 105666 · 开发框架

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9Router:为 AI 编程工具提供多供应商路由、自动故障切换与 token 节省的免费 AI 网关

decolua/9router · Unlimited FREE AI coding. Connect Claude Code, Codex, Cursor, Cline, Copilot, Antigravity to FREE Claude/GPT/Gemini via 40+ providers. Auto-fallback, RTK -40% tokens, never hit limits.

9Router 是一个可自托管的 AI 路由网关,把 Claude Code、Codex、Cursor、Cline、Copilot、OpenCode、Antigravity 等 CLI 工具统一接到 40+ 供应商、100+ 模型上。它提供 RTK Token Saver 自动压缩 tool_result 内容以节省 20-40% token、订阅额度跟踪、按「订阅→低价→免费」分层的自动回退、多账号轮询、OpenAI 与 Claude 格式互转以及自动 token 刷新,目标是减少限流中断与调用成本。README 还列出了 Kiro、OpenCode Free、Vertex AI 等免费额度的具体条件与变动说明。

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程序员程序员可将 Claude Code、Codex、Cursor、Cline、Copilot 等 AI 编程 CLI 工具统一接入 9Router 网关,通过 RTK Token Saver 自动压缩 tool_result 内容节省 20-40% token,并利用订阅→低价→免费的分层自动回退与多账号轮询减少限流中断,从而在编码过程中持续使用 AI 模型。

★ 28897 · 可直接使用的工具

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LibreChat:自托管多模型 AI 聊天与 Agent 平台

danny-avila/LibreChat · Enhanced ChatGPT Clone: Features Agents, MCP, Skills, DeepSeek, Anthropic, AWS, OpenAI, Responses API, Azure, Groq, o1, GPT-5, Mistral, OpenRouter, Vertex AI, Gemini, Artifacts, AI model switching, message search, Code Interpreter, langchain, DALL-E-3, OpenAPI Actions, Functions, Secure Multi-User Auth, Presets, open-source for self-hosting. Active

LibreChat 是一个开源的、可自托管的 AI 聊天平台,将 Anthropic、AWS Bedrock、OpenAI、Azure、Google、Vertex AI 等主流提供商以及任意 OpenAI 兼容 API 统一在一个界面中。除多模型对话外,它还提供 AI Agents、MCP 工具支持、代码解释器、Artifacts 生成式 UI、Web 搜索、图像生成、多用户安全认证、管理面板与可观测性等功能,适合需要统一掌控多模型与对话基础设施的场景。

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程序员程序员可自托管 LibreChat 作为统一的多模型 AI 聊天与 Agent 平台,在单一界面中切换 Anthropic、OpenAI、Azure、Google 等模型进行代码相关对话;使用 Code Interpreter 在沙箱中执行 Python、Node.js、Go、C/C++、Java、PHP、Rust、Fortran 代码并处理文件;通过 Agents、MCP 工具、文件搜索和代码执行辅助开发工作。

HRHR 可自托管 LibreChat 作为多模型 AI 聊天平台,用于招聘文案撰写、面试准备和员工沟通等文本工作;通过多用户安全认证和管理面板管理团队访问权限,并利用预设与提示词共享功能在 HR 团队内复用常用提示。

产品经理产品经理可自托管 LibreChat 统一访问多个 AI 模型进行需求分析、用户研究和 PRD 撰写;利用 Agents 构建无代码自定义助手,通过 Artifacts 生成 React、HTML、Mermaid 内容用于原型和流程图,并借助多用户安全认证和管理面板在团队内共享预设与提示词。

★ 43797 · 可直接使用的工具

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MiroFish:基于多智能体群体智能的通用预测仿真引擎

666ghj/MiroFish · A Simple and Universal Swarm Intelligence Engine, Predicting Anything. 简洁通用的群体智能引擎,预测万物

MiroFish 是一个多智能体技术驱动的预测引擎,可从新闻、政策草案、金融信号等真实世界素材中提取种子信息,自动构建高保真的平行数字世界。在这个数字空间中,成千上万个具有独立人格、长期记忆和行为逻辑的智能体自由交互并进行社会演化,用户可从"上帝视角"动态注入变量以推演未来走向,最终获得详细的预测报告和可深度交互的仿真世界。项目支持舆情分析、金融预测、小说结局推演等场景,采用 Python 实现,仿真引擎基于 OASIS 构建。

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程序员程序员可基于该 Python 实现的多智能体仿真引擎进行二次开发或集成,其仿真引擎基于 OASIS 构建,可用于构建多智能体交互与预测类应用。

产品经理产品经理可将新闻、政策草案等真实世界素材作为种子信息,利用 MiroFish 构建平行数字世界进行舆情分析,从上帝视角动态注入变量推演未来走向,获得预测报告,用于需求分析和用户研究中的趋势预判。

★ 73102 · 可直接使用的工具

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Sniffly:Claude Code 使用统计与错误分析仪表盘

chiphuyen/sniffly · Claude Code dashboard with usage stats, error analysis, and sharable feature

Sniffly 是一个本地运行的 Claude Code 日志分析仪表盘,用于查看使用统计、错误类型分布以及消息历史记录,并支持将项目统计和指令通过链接分享给同事。所有数据处理在本地完成,无遥测,分享功能为可选。

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程序员程序员可使用 Sniffly 分析 Claude Code 日志,查看使用统计、错误类型分布和消息历史,从而了解自身使用模式并避免重复错误。

★ 1269 · 可直接使用的工具

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WeKnora:将文档转化为可查询 RAG、自主推理 Agent 与自维护 Wiki 的开源 LLM 知识平台

Tencent/WeKnora · Open-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.

WeKnora 是腾讯开源、基于 LLM 的知识框架,面向企业级文档理解、语义检索与自主推理。以三大能力为核心:RAG 快速问答、可自主编排检索与 MCP 工具及沙箱执行的 ReAct Agent,以及将原始文档提炼为自维护互链 Markdown 知识库并带交互式知识图谱的 Wiki 模式。支持多源知识接入与同步(飞书 Wiki / 飞书 Drive / GitLab / 腾讯 IMA / Notion / 语雀 / 钉钉文档 / RSS 等)与 10 余种文档格式解析,可对接 20 余种 LLM 提供商(含 LiteLLM),提供多工作区 RBAC、可切换的向量库与存储后端、Langfuse 可观测性,以及完全可自托管的模块化架构。

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程序员将技术文档、代码库文档等原始文档转化为可查询的 RAG 知识库,支持语义检索与快速问答,辅助程序员查阅技术资料和排错。

HR将人力资源相关文档(如培训材料、员工手册等)转化为可查询的 RAG 知识库,支持语义检索与快速问答,辅助 HR 进行员工沟通和培训资料整理。

产品经理将产品文档、需求资料等原始文档转化为可查询的 RAG 知识库和自维护 Wiki,支持语义检索与快速问答,辅助产品经理进行需求分析和资料查阅。

★ 23203 · 开发框架

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MarkItDown:将文件与办公文档转换为 Markdown 的 Python 工具

microsoft/markitdown · Python tool for converting files and office documents to Markdown.

MarkItDown 是微软开源的轻量级 Python 工具,用于把 PDF、PowerPoint、Word、Excel、图片、音频、HTML、CSV/JSON/XML、ZIP、YouTube URL、EPub 等多种格式转换为 Markdown,并尽量保留标题、列表、表格、链接等文档结构,主要面向 LLM 与文本分析流水线。它提供命令行与 Python API,支持可选依赖、第三方插件、通过 LLM 生成图片描述,以及 Azure Document Intelligence 与 Azure Content Understanding 云端转换(后者按调用计费,并支持 YAML 结构化字段抽取)。

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程序员在开发 LLM 或文本分析流水线时,使用 MarkItDown 的 Python API 或命令行将 PDF、Word、Excel、PPT 等文档转换为 Markdown,以便作为 LLM 输入或进行文本分析。

产品经理产品经理在整理用户研究资料、需求文档或数据分析时,可使用 MarkItDown 将 PDF、Word、Excel 等格式的文档转换为 Markdown,便于后续文本分析或输入 LLM 处理。

★ 183988 · 可直接使用的工具

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Worktrunk:面向并行 AI 智能体工作流的 Git worktree 管理命令行工具

max-sixty/worktrunk · Worktrunk is a CLI for Git worktree management, designed for parallel AI agent workflows

Worktrunk 是一个用 Rust 编写的命令行工具,用于管理 Git worktree,使 worktree 的操作像分支一样简单。它面向需要并行运行多个 AI 编码智能体(如 Claude Code、Codex)的场景,让每个智能体拥有独立工作目录以避免相互干扰。核心命令包括 wt switch、wt list、wt merge 和 wt remove,并提供 hooks、LLM 提交信息生成、合并工作流、交互式选择器、构建缓存共享、CI 状态与 AI 摘要、PR检出、按 worktree 分配开发服务器端口等辅助功能。

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程序员使用 Worktrunk 管理 Git worktree,为并行运行的 AI 编码智能体(如 Claude Code、Codex)各自创建独立工作目录,避免相互干扰;通过 wt switch、wt list、wt merge、wt remove 等命令简化 worktree 的创建、查看、合并与清理,并利用 hooks、LLM 提交信息生成、CI 状态与 AI 摘要等功能辅助日常开发工作流。

★ 7652 · 可直接使用的工具

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colibri:用纯 C 在自有硬件上流式运行前沿 MoE 大模型的推理引擎

JustVugg/colibri · Run frontier MoE models on hardware you already own — pure C, zero deps, experts streamed from disk. Tiny engine, immense model. 🐦

colibri 是一个以单个 C 文件实现的 MoE 推理引擎,将 VRAM、内存和 NVMe 视作统一的多层存储层级,把稠密部分常驻内存、路由专家按需从磁盘流式加载,从而在消费级或异构硬件上运行 744B 至 2.8T 参数的前沿 MoE 模型。它支持 GLM、Kimi K3、DeepSeek、Qwen、OLMoE 等模型家族,提供 chat / serve / web 前端,并包含专家多级驻留、双 SSD 条带、批合并读取、路由预取与本地集群模式等系统级优化,同时定位为可修改、可测量的开源推理研究平台。

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程序员作为纯 C 实现的 MoE 推理引擎,程序员可将其作为可修改、可测量的开源推理研究平台,在自有硬件上运行 GLM、Kimi K3、DeepSeek、Qwen、OLMoE 等前沿 MoE 模型,并通过 chat / serve / web 前端进行本地推理与实验。

★ 31972 · 可直接使用的工具

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Opik:开源 LLM 可观测性与评测平台,用于 AI Agent 追踪和生产监控

comet-ml/opik · Debug, evaluate, and monitor your LLM applications, RAG systems, and agentic workflows with comprehensive tracing, automated evaluations, and production-ready dashboards.

Opik 是由 Comet 开发、Apache-2.0 许可的开源 LLM 可观测性与评测平台,覆盖 LLM 应用全生命周期:支持 LLM 调用与多步 Agent 追踪、对话记录、工具调用链路追踪;提供数据集、实验与 LLM-as-a-judge 指标(如幻觉检测、内容审核、RAG 评估);包含 Prompt 管理与 Prompt Playground、Opik Agent Optimizer 提示词/Agent 优化、Opik Guardrails 安全实践、PyTest 集成的 CI/CD 评测,以及面向生产的监控仪表盘与在线评测规则。平台为框架无关,支持自带 SDK、OpenTelemetry 以及多种第三方框架集成,官方称设计上可承载每日 4000 万条以上 trace。仓库包含服务端、Web 应用、追踪、数据集、实验、评测、Prompt 管理、在线评测与 Agent 优化组件,可自托管,数据不离开自有环境。

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程序员在开发 LLM 应用或 AI Agent 时,使用 Opik 追踪 LLM 调用、多步 Agent 与工具调用链路,进行调试与排错;通过 PyTest 集成在每次提交时评测 LLM 流水线,并利用数据集、实验与 LLM-as-a-judge 指标(幻觉检测、内容审核、RAG 评估)自动化评测应用。

产品经理在管理 LLM 应用或 AI Agent 产品时,使用 Opik 的生产监控仪表盘查看反馈分数、trace 数量与 token 使用随时间的变化,并通过在线评测规则结合 LLM-as-a-judge 指标识别生产问题,辅助产品数据分析与迭代决策。

★ 22020 · 可直接使用的工具

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Beaconfolio:面向求职软件工程师的可自托管作品集与招聘沟通平台

mavrovde/beaconfolio · Beaconfolio — a fork-and-go, self-hostable portfolio and recruiter-communication platform for job-seeking software engineers. Angular 22 SSR + FastAPI + pgvector semantic search + local LLMs.

Beaconfolio 是一个 fork-and-go、可自托管的作品集与招聘方沟通平台,面向求职的软件工程师。它提供作品集展示、多语言站点、带语义搜索的博客、AI 自动生成标签、管理后台,以及招聘收件箱、机会管道和互动分析等求职功能。技术上采用 Angular 22 SSR、FastAPI、PostgreSQL 16 + pgvector,并使用本地 Ollama 模型(nomic-embed-text 嵌入、llama3.2 生成)实现语义检索与标签生成;同时通过 llms.txt、JSON Resume 接口和结构化数据提升招聘方与 AI 助手的可发现性。

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程序员求职的软件工程师可自托管该平台,用作品集展示经验、技能、教育与推荐,并通过带语义搜索的博客和 AI 自动生成标签来呈现技术内容。

HR招聘方可借助该平台的结构化数据、JSON Resume 接口和 llms.txt 等 AI 可读形式发现并读取候选人资料,同时通过招聘收件箱和机会管道管理候选人互动。

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Loki Mode:从规格说明自动构建并验证应用的自主编码智能体

asklokesh/loki-mode · Multi-agent autonomous SDLC framework. Spec to deployed app. PRD, GitHub issue, OpenAPI/JSON/YAML, or one-line brief. 5 AI providers, 8 quality gates.

Loki Mode 是 Autonomi 推出的源码可得的自主编码智能体框架,输入 PRD、GitHub issue、OpenAPI/JSON/YAML 或一句话需求,即可自主完成从规格到可部署应用的构建流程。它通过多智能体协作、8 道质量门禁和 RARV/验证闭环来拒绝空 diff、测试失败等虚假完成,并生成与具体 diff 绑定的 Evidence Receipt(证据收据),将确定性的 git 差异、测试与构建结果同 AI 判断分开呈现,还支持对已有代码仓库的只读评估与分阶段现代化改造。

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程序员程序员可将 PRD、GitHub issue、OpenAPI/JSON/YAML 或一句话需求交给 Loki Mode,由其自主完成从规格到可部署应用的构建,并通过 8 道质量门禁和 RARV 验证闭环拒绝空 diff、测试失败等虚假完成;还可对已有代码仓库进行只读评估与分阶段现代化改造,并生成与具体 diff 绑定的 Evidence Receipt 供代码审查。

产品经理产品经理可将 PRD 作为输入交给 Loki Mode,由其自主完成从规格到可部署应用的构建流程,从而把需求文档直接转化为可运行的应用原型。

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PRD Agent:将产品知识、缺陷与评审流程转为可审计团队操作的全栈 AI 工作台

inernoro/prd_agent

PRD Agent 是一个全栈 AI 产品工作台,把产品知识、缺陷、报告、评审、工作流和分支预览整合为可审计的团队操作。仓库包含生产应用、管理控制台、Tauri 桌面客户端、CDS 分支预览基础设施以及配套自动化脚本,覆盖 PRD 与知识工作区、产品与缺陷生命周期管理、TAPD 缺陷草稿提报、报告与评审 Agent、图文生成工作流、可视化工作流编排、CDS 分支预览和集中式 LLM 网关等模块。

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程序员用于代码变更后的质量门禁与自动化测试:C# 变更需通过 dotnet build,TypeScript 变更需通过 pnpm tsc --noEmit,并提供 e2e 自动化测试、构建/冒烟/迁移脚本和 CDS 分支预览基础设施。

产品经理用于产品知识管理、PRD 编写与评审、需求/功能/缺陷生命周期管理、TAPD 缺陷草稿提报、周报与评审工作流,以及图文生成和可视化工作流编排。

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Spec Kit:用规范驱动方式配合任意 AI 编程智能体开发软件的工具包

github/spec-kit · 💫 Toolkit to help you get started with Spec-Driven Development

Spec Kit 是 GitHub 开源的工具包,用于实践规范驱动开发(Spec-Driven Development)。它提供 Specify CLI,可在项目中初始化规范驱动流程,并生成一组斜杠命令,引导 AI 编程智能体依次完成项目原则建立、需求规范、技术方案、任务拆解、实现与收敛校验。除核心流程外,还提供缺陷修复(assess → fix → test)与想法评估(intake → research → define → shape → decide)等可选的扩展流程,并支持通过扩展、预设和捆绑进行定制。项目支持 30 余种 AI 编程智能体集成。

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程序员在项目中使用 Specify CLI 初始化规范驱动开发流程,通过斜杠命令引导 AI 编程智能体依次完成项目原则建立、需求规范、技术方案、任务拆解、实现与收敛校验;也可使用缺陷修复扩展按 assess → fix → test 流程处理 bug。

产品经理使用想法评估扩展,将原始想法通过 intake → research → define → shape → decide 工作流转化为有文档记录的 go / needs-clarification / kill 决策;若决定推进,可将 go 决策的想法交给 /speckit-specify 继续。

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chrome-devtools-mcp:让编码智能体通过 MCP 控制并检查 Chrome 浏览器

ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp · Chrome DevTools for coding agents

chrome-devtools-mcp 是 Chrome DevTools 团队提供的 Model-Context-Protocol(MCP)服务器,让 Antigravity、Claude、Cursor、Copilot 等编码智能体能够控制并检查真实的 Chrome 浏览器,用于可靠的浏览器自动化、深入调试和性能分析。它基于 Chrome DevTools 记录性能 trace 并提取可执行的性能洞察,支持分析网络请求、截图、查看浏览器控制台消息(含 source-map 堆栈),并借助 puppeteer 自动化操作、自动等待操作结果。除 MCP 之外还提供 CLI,可在不使用 MCP 的情况下使用。

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程序员程序员可使用该 MCP 服务器让编码智能体控制并检查真实 Chrome 浏览器,进行可靠的浏览器自动化、深入调试和性能分析,包括记录性能 trace 并提取可执行的性能洞察、分析网络请求、截图、查看浏览器控制台消息(含 source-map 堆栈)。

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