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。
ExaDev/agent-comms · Cross-harness communication mesh for LLM agents. Rooms, DMs, presence, and visibility.
Agent Comms 为不同 harness 中的 LLM 智能体提供一套基于 localhost TCP 的通信网格，支持注册与发现、房间、私信、在线状态和可见性控制。每个 bridge 实例作为对等节点接入，首个绑定固定端口的实例担任协调者负责介绍新节点，数据连接均为节点间直连；消息通过 TCP 直接推送，无需守护进程或文件系统轮询，进程离线期间的消息会进入复制的投递队列并在重启后重放。项目提供 pi、Claude Code 及通用 MCP 的安装接入方式，并附带可扩展新 harness 的桥接能力。
TechMitten/app-blips · AppBlips is a simple, self-hosted text-to-app generator. Describe your idea in plain English and instantly get a working, single-file React app with a live preview. Skip the complex build pipelines and IDEs—just type a prompt and watch your app get built in seconds, ready to use or export.
AppBlips 是一个可将纯英文描述转换为可运行应用或网站的自托管工具，生成结果为单文件 React 应用，并附带实时预览。它提供 App Studio（交互工具、游戏、仪表盘）与 Website Studio（落地页、作品集、企业站、博客）两种模式，支持纯文本修改、图片参考、AI 助手功能（blip.ai.text）、撤销重做、移动/桌面视图切换、导出单文件 HTML，托管版还可部署到公开 URL（PWA）。底层通过服务端代理调用 OpenAI 兼容的 LLM 接口，支持本地 npm 运行或 Docker 部署。
Jason-Vaughan/TangleClaw · An open-source, local-first AI-native SDLC orchestration platform
TangleClaw 是一个开源、本地优先的 AI 原生 SDLC 编排平台，用于协调多个 AI 编码 Agent 协同完成软件开发生命周期。它提供持久会话、结构化会话收尾与续接、Agent 间消息交换（Medusa Switchboard）、Fleet 治理、多引擎管理，并支持在 tmux 中运行可断线恢复的会话。平台集成 Claude Code、Codex、Antigravity、Aider 等本地引擎以及远程 OpenClaw，并通过内置 PortHub、项目分组、共享文档、仪表盘与移动 PWA 提供统一控制面。整体实现零 npm 依赖，基于 Node.js 22+ 标准库。
meanllbrl/dreamcontext · dreamcontext is an open-source (Apache-2.0) CLI that turns Claude into an operating system for running a project — not just a memory for the agent. It's the layer where a founder or a team runs their whole process through Claude: structured project knowledge, product features and PRDs, a task and roadmap system, analytics insights...
dreamcontext 是一个 Apache-2.0 开源 CLI，把 Claude 从单纯的 Agent 记忆扩展为运行整个项目的操作系统层。它在文件层面结构化地保存项目知识、产品功能与 PRD、任务与路线图、分析洞察等内容，并通过钩子在会话开始前预加载上下文，让人类与 Agent 共享同一幅项目全景图。项目适用于创始人及团队借助 Claude Code 贯穿式地管理项目流程，当前处于活跃开发阶段，支持 Claude Code。
aayoawoyemi/Ori-Mnemos · Local-first persistent agentic memory powered by Recursive Memory Harness (RMH). Open source must win.
Ori Mnemos 是面向 AI Agent 的开源持久化记忆基础设施，用 Recursive Memory Harness 把人类认知机制建模到知识图上：ACT-R 激活衰减、沿 wiki-link 边的扩散激活、基于检索模式的 Hebbian 共现、检索强化学习，以及带子问题分解的递归图遍历。数据以磁盘上的 Markdown 为真源，wiki-link 作为图边，Git 做版本控制，检索索引基于本地 SQLite，跨会话、跨客户端、跨机器保持记忆，无需数据库绑定或云依赖。项目以 CLI、MCP server 和 TypeScript 库三种形态暴露同一索引，recall 为统一入口；提供 Claude Code、Hermes、OpenCode、Cursor、Codex 等适配器。README 给出 ForgetEval、HotpotQA、LoCoMo、LongMemEval-S 等基准结果，并同时说明了这些评测的效度问题与自身弱项。
prime-radiant-inc/evener · A coding agent: give it a prompt and it reads, writes, runs commands, and searches code in a loop until the work is done, using native tool-calling across OpenAI, Anthropic, and Google models.
Evener 是一个通过 hub 编排运行的编程 Agent，能接收提示词后以循环方式读取文件、执行命令、编辑代码并搜索代码，直到任务完成。它使用大模型的 native tool-calling，支持 OpenAI、Anthropic、Google 及其他兼容提供商，提供 Web UI、TUI 终端面板以及用于脚本和 CI 的非交互式命令行，并支持会话持久化、恢复、分叉与子会话。
FaultMaven/faultmaven · The core API and orchestration layer for FaultMaven, connecting the browser extension and dashboard to your infrastructure and LLMs.
FaultMaven 是一个 AI 驱动的故障排查副驾驶后端，关联用户提供的日志、指标和配置与运行手册、文档及历史修复记录，进行有依据的事件调查。项目包含 API 服务、知识库、AI 编排，支持浏览器扩展、Dashboard 和 Slack Agent 等多种访问方式，采用 FastAPI 构建，支持多种云和本地 LLM 提供商，可自托管，并具备从解决的事件中沉淀知识的能力。
sapientpants/doctrans · Privacy-first document translation powered by local AI (Ollama). Upload PDF, Word, and OpenDocument files, extract text via vision models, and translate — all processing stays on your device.
Doctrans 是一个基于 Phoenix LiveView 的单用户文档翻译应用，通过 OpenAI 兼容的本地推理服务（如 oMLX）完成处理。它支持上传 PDF、DOCX、DOC、ODT 与 RTF 文件，先用视觉模型把每页提取为 Markdown 文本，再翻译到目标语言，并提供分屏对照查看、实时进度、文档 RAG 问答、语义与关键词混合检索以及多语言界面。使用本地推理服务时文档内容保留在设备上；若配置远程端点则内容会发送到该服务器。项目没有身份认证，官方建议将访问限制在本机或可信网络内。
higgsfield-ai/higgsfield · Fault-tolerant, highly scalable GPU orchestration, and a machine learning framework designed for training models with billions to trillions of parameters
Higgsfield 是开源、容错的 GPU 编排与机器学习框架，面向数十亿至数万亿参数模型（如大语言模型）的多节点训练。它提供 GPU 资源分配、训练任务启动与监控、实验排队与资源竞争管理，并支持 ZeRO-3 DeepSpeed 与 PyTorch 全分片数据并行，以及通过 GitHub 和 GitHub Actions 持续集成。
docling-project/docling · Get your documents ready for gen AI
Docling 是一个 Python 文档处理工具，可解析 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、HTML、EPUB、图像、音频等多种格式，并提供高级 PDF 理解能力，包括页面布局、阅读顺序、表格结构、代码、公式与图像分类等。它使用统一的 DoclingDocument 表示，支持导出 Markdown、HTML、DocTags 和无损 JSON 等格式，可与 LangChain、LlamaIndex、Crew AI、Haystack 等生成式 AI 生态集成，并支持本地执行、OCR、视觉语言模型、ASR 和 MCP/API 服务。
cactus-compute/needle · Automation foundation model for tiny devices: 2-bit, 8-29 MB, tool calls, structured extraction and embeddings on phones, wearables, smart homes, robots, cars and microcontrollers.
Needle 是 Cactus Compute 推出的面向手机、可穿戴设备、机器人、智能家居、汽车和微控制器的端侧基础模型。整个模型是单个 8-29 MB 的二进制文件，基于 Simple Attention Network，牺牲通用聊天能力，换取在移动端工具调用上超越体积大 10 倍的模型，并在结构化抽取上比肩 2-3 倍大的模型。它支持工具调用、结构化抽取和文本嵌入，逐 token 受字节级语法约束，每次响应附带校准后的置信度分数。项目提供 Python 包、预构建的部署引擎、本地微调工具以及多篇使用指南。
agent-launch/agent-launcher · Configure and run existing coding-agent CLIs from one desktop app.
Agent Launcher 是一个本地桌面工作区，用于检测并关联系统中已安装的编程 Agent CLI（如 Claude Code、Codex CLI、OpenCode、Pi、Gemini CLI、Hermes Agent），可为缺失的 CLI 提供一键安装，应用账号或服务商配置，并在内嵌终端或聊天视图中运行各 Agent。它支持项目文件夹会话、多套服务商配置档案与连通性检查、原生配置预览与密钥掩码、本地会话记录读取与续跑、MCP 服务器与 Skills 查看，以及本地用量统计面板。项目采用本地优先设计，MIT 许可，配置与密钥以明文存储于本机目录。
Derpyu520/qq-bridge · Bridge between QQ (SnowLuma OneBot v11) and DeepSeek Harness agents: social simulation, safe MCP tools, slang learning and more.
qq-bridge 是一个 JavaScript 编写的桥接进程，通过 SnowLuma（OneBot v11 WebSocket）接收 QQ 好友与群消息，转发到本地 DeepSeek Harness（DSH）Web API 会话，并把 agent 的回复、提问与工具审批结果发回 QQ。项目提供 QQ 动作安全子集、进程探活与只读网络搜索等 MCP server，支持每个 QQ 会话对应一个独立 DSH 会话、本地 Web 控制台切换运行模式（chat / closed-agent / reserved / reserved2）以及一、二代群聊仿真行为。
berkayturanci/homebrew-ai-jury · Homebrew tap for ai-jury — cross-vendor multi-agent code review
该仓库是 ai-jury 的 Homebrew tap，用于通过 brew install 命令安装 ai-jury——一个跨厂商多智能体代码审查工具。formula 由上游 ai-jury 仓库在每次发布时自动生成并同步到此处，仓库内的 verify-formula.yml 会在同步、推送、PR 及每日定时任务中校验下载 URL 的 sha256 与当前发布版本，减少安装失败或 brew upgrade 无更新的问题。
Albert-ei-u/Scrutiq-v2 · A Human Resource AI driven Recruiting application version2 Launch
Scrutiq 是一个全栈 AI 辅助招聘工具，招聘方定义岗位要求（技能、经验、资历）后，系统使用 Google Gemini 对上传的简历进行解析，按加权评分规则对候选人打分并生成排名短名单，同时提供自然语言解释说明每位候选人的优势与不足，并支持邮件通知与 JWT 认证。
dthinkr/openrouter-uptime · Independent uptime registry for every OpenRouter model. Polled every 30 min, raw + derived + incidents, keyless
该项目为 OpenRouter 上每个模型及其各推理提供方建立独立的可用性注册表，通过两个采集器每 15 分钟轮询 OpenRouter 公共 API（无需 API Key），记录约 400 个目录模型、约 1150 个路由端点的状态，并以带时间戳的快照形式提交原始响应与派生数据。仓库提供 raw/、derived/、status/ 三类数据，包括逐端点状态 CSV、最新快照、只追加的故障日志与模型/提供方变更日志，用于重建任意端点的历史可用性；Parquet 镜像每日同步到 HuggingFace 与 Kaggle。
Iron-Mark/Hackathon-HireProof · Proof-backed AI agent for checking suspicious job posts, recruiter messages, and apply links, now live with case study and pilot intake.
HireProof 是一个面向求职者的就业欺诈信任与安全项目，用于在应聘或提供个人信息前判断招聘机会是否可信。用户粘贴职位帖、招聘私信、截图或申请链接后，Agent 会抽取其中的声明、核查证据，并给出 Safe、Caution 或 High-Risk 的结论，同时展示红旗、绿灯、来源凭证与下一步建议。项目通过 Web 界面、API、MCP、聊天机器人（Slack/Telegram/Discord）、CLI、SDK、n8n、LangChain、Chrome 扩展等多种入口提供同一套核查核心，并提供 demo fixture 模式与真实证据模式。
phonghhd/EvoNet-AI-Core · Autonomous AI Security Agent leveraging LLMs, RAG, and Knowledge Graphs for automated CVE analysis and auto-patching.
EvoNet-Core 是一个自主 AI 安全代理项目，持续采集 CVE 数据、分析漏洞并生成防御性代码。它集成了四层 AI 路由故障转移（NVIDIA NIM、Groq、Cloudflare AI、本地 Ollama）、知识图谱与向量检索结合的 Graph RAG（Pinecone + Neo4j）、基于 PPO 的强化学习防御策略、MITRE ATT&CK 映射、EPSS 评分以及人工审批环节，并提供 FastAPI 后端、Web 仪表盘、CLI 工具和 Telegram 机器人接口。项目基于 Python 开发，采用 Apache-2.0 许可。
gsmMu7ammed/anythingllm-mcp · Manage and operate AnythingLLM workspaces, chats, documents, and vectors with a fast, Python-based MCP server.
anythingllm-mcp 是一个基于 Python 的 MCP 服务器，用于管理 AnythingLLM 的工作区、聊天、文档和向量数据。项目说明中描述其提供本地控制面板，便于创建与管理工作区、发起 AI 对话、上传文档供模型参考，并提供系统设置调整功能。仓库介绍称可在 Windows 上运行，通过浏览器访问本地服务进行操作。
Unknown384-come/agent-runner · Run autonomous AI agents with tool-calling via a Go microservice that connects Laravel and LLM providers, streaming real-time results over SSE.
agent-runner 是一个 Go 微服务，用于运行具备工具调用能力的自主 AI 代理，充当 Laravel 与 LLM 服务商之间的桥梁，并通过 SSE 实时流式推送执行结果。它支持 OpenAI、Gemini、Claude 等 AI 服务，可使用内置工具并调用外部工具自动完成任务，运行过程中可查看实时更新。README 主要面向 Windows 用户说明下载与配置流程。实际部署方式、API 成本与具体限制材料未详细说明。