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资源与用法

301 份资源

mcptoon:统一管理 MCP 工具与 Agent 技能并压缩上下文的零依赖 CLI

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。

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程序员统一管理本机 MCP 工具与 Agent 技能,向 Claude Code、Cursor、Codex、Windsurf 等编码代理注入紧凑工具名索引以压缩上下文,并按需 inspect 取回完整 schema、call 调用工具、doctor 诊断 stdio 连接,用于日常编码与排错工作流。

★ 358 · 可直接使用的工具

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claude-qa-flow:面向 AI 编程代理的 QA 工作流,从工单生成测试计划、真实浏览器验证并提交缺陷工单

QAMarcos/claude-qa-flow · QA workflow for AI coding agents: ticket → reviewed test plan → real-browser run with independent evidence review → bug tickets. Claude Code, OpenCode, any Agent Skills harness.

claude-qa-flow 是一个基于 Agent Skills 格式的 QA 工作流,把工单转化为可审阅的测试计划,再由执行代理用 Playwright 驱动真实浏览器运行,并由独立只读审查代理依据截图等证据复核判定,最后生成带证据的缺陷工单。项目强调人为审批、证据纪律、角色分离与最小误报的严重度门控,声称在 Claude Code 和 OpenCode 中测试过,并提供 Codex 实验性适配;支持通过 REST API 对接 Jira、Linear、GitHub Issues 等工单系统。

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程序员将工单转化为可审阅的测试计划,用 Playwright 驱动真实浏览器执行测试并截图取证,由独立只读审查代理复核判定,最后生成带证据的缺陷工单,用于软件测试与缺陷管理。

★ 9 · 开发框架

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ZhiYuan Agent:可本地运行的桌面 AI 智能体,支持从微信、飞书、钉钉派发任务

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。

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程序员作为本地优先的桌面 AI 智能体,可读写文件、执行命令,并通过 Playwright 连接器操作浏览器,辅助完成代码相关任务与排错;也可通过 Experts、Skills、MCP 扩展开发工作流。

产品经理可从微信、飞书、钉钉等聊天工具派发任务,并生成 PPT、Word、PDF、Excel 等产物,用于整理需求材料、汇报文档等产品工作。

★ 159 · 可直接使用的工具

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Agent Skills Suite:面向 AI 编码代理的规格驱动开发技能套件

formal-you/agent-skills-suite · Nine prompt-first skills for spec-driven, role-isolated, verifiable agent development: PRD -> spec -> tasks -> Gate 1/2 -> dev/QA -> convergence.

该项目提供一组以提示词编写的、与运行环境无关的代理技能,覆盖从需求、规格、任务拆解、计划审查、开发与 QA 协作到收敛归档的完整流程,也支持在已有代码库上以变更提案方式推进工作。套件内置规划校验器、证据交叉校验、变异测试门禁和分支守卫等质量门禁,并提供角色规则、CI 模板与安装脚本,可集成到 Claude Code、Codex、GitHub Copilot、Gemini CLI 等支持技能的代理中。

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程序员用于规格驱动开发:从需求生成 PRD、技术规格和任务拆解,经计划校验与审查后进入开发与 QA 协作,并通过质量门禁(Gate 3 证据交叉校验、变异测试门禁、分支守卫)和收敛归档完成变更;也可在已有代码库上以变更提案方式推进工作。

产品经理使用套件中的 prd-generator 技能,将想法转化为 PRD,并沿规格、任务拆解和计划审查流程推进需求定义。

★ 0 · 开发框架

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deskclerk:面向企业文档与数据库的权限感知 AI 助手

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。

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程序员作为可自托管的内部 AI 助手基础,程序员可参考其 LangGraph Agent、MCP 服务器与 PostgreSQL 行级安全实现,用于构建带权限校验和审计日志的企业文档/数据库访问工具。

★ 0 · 可直接使用的工具

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ResearchAgentLab:把研究简报转化为可审计的多阶段科研流程与受控实验

hncpyj/research-agent-lab · Multi-agent research pipeline: arXiv retrieval to gap analysis to runnable experiments to AI-judge peer review

ResearchAgentLab 是一个本地优先的研究控制工作区与参考实现,按八个可追踪阶段组织科研流程:论文收集、文献综述、研究空白分析、研究问题与假设审批、冻结实验设计、受控执行、结果验收和报告审查。项目重点解决“静默科学目标漂移”问题,通过审批边界、版本化产物、哈希绑定、科学一致性与软件预检分离等机制,保持从已批准意图到实现产物、结果和报告主张之间的可审计对应关系,并提供来源追踪、多模型路由、用量与成本记录以及 Markdown、LaTeX、PDF 报告输出。

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程序员作为参考实现,用于构建和审查多阶段科研自动化流水线:组织论文收集、文献综述、研究空白分析、假设审批、冻结实验设计、受控执行、结果验收和报告审查八个可追踪阶段,并通过审批边界、版本化产物、哈希绑定和科学一致性与软件预检分离来保持从已批准意图到实现产物、结果和报告主张的可审计对应关系。

★ 0 · 开发框架

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AceDataCloud Skills:面向 AI 服务的 Agent Skills 集合

AceDataCloud/Skills · Agent Skills for AceDataCloud AI services — music, image, video generation, web search, and more. Compatible with Claude Code, GitHub Copilot, Gemini CLI, and all agentskills.io-compatible agents.

这是一个基于 agentskills.io 开放标准的 Agent Skills 集合,用于让 Claude Code、GitHub Copilot、Gemini CLI、OpenAI Codex、Cursor 等 AI 编程代理接入 AceDataCloud 的各类 AI 服务。它涵盖音乐、图像和视频生成,LLM 聊天,网页搜索,人脸变换,短链,以及 GitHub、Slack、Notion、企业微信等第三方连接器;通过安装单个技能并使用 AceDataCloud API Key 调用对应接口。

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程序员在 Claude Code、GitHub Copilot、Cursor 等 AI 编程代理中安装单个技能,通过 AceDataCloud API Key 调用图像、视频、音乐生成、LLM 聊天、网页搜索等接口;也可使用 github 连接器技能通过 gh CLI 处理 issues、pull requests、仓库、代码搜索和 Actions。

HR使用 google-gmail 技能读取、搜索和分类 Gmail 邮件,使用 google-calendar 技能读取日历事件、议程和空闲时间,辅助招聘沟通与面试日程安排。

产品经理借助 ai-chat 统一 LLM 网关技能进行多模型聊天与嵌入调用,并使用 google-search 技能搜索网页、图片、新闻、地图、地点和视频,辅助用户研究与信息收集。

★ 17 · 开发框架

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orrery:用 YAML 生成带动画的云架构与系统设计图

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。

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程序员用 YAML 规格描述系统架构与云部署拓扑,自动布局并渲染为动画 SVG、PNG、可编辑 draw.io、React TSX 组件或 HTML 查看器,用于技术文档和 README 中的架构图;也可将现有 Mermaid 流程图导入为规格,并用 review 命令按读者可见宽度检查图表可读性。

产品经理用同一份 YAML 规格绘制 BPMN 2.0 业务流程、组织架构图、心智图和带情绪曲线的客户旅程图,用于需求与流程说明材料。

★ 3 · 可直接使用的工具

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AI-Recruitment-Assistant:基于 n8n 的招聘智能体与人工审批工作流

freecodecampsara93/AI-Recruitment-Assistant · AI-powered recruitment agent built with n8n, Google Gemini, PostgreSQL, and Gmail for candidate search, candidate management, and automated email actions.

该项目用 n8n 编排招聘助手智能体,接入 Google Gemini 对话模型、PostgreSQL(Supabase)候选人库与 Gmail,通过工具调用完成候选人搜索、详情查询,以及待审批的状态变更和邮件请求。智能体本身不具备改数据或发邮件的权限,所有写操作以 pending 记录进入待审批表,由独立工作流定时推送给 HR 经理,经 Gmail 审批后才执行;同时提供 Webhook Header Auth、参数化 SQL 与数据库约束等安全措施。

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程序员可参考该仓库的 n8n 工作流实现,了解工具调用型 AI Agent、在执行层强制人工审批、参数化 SQL 防注入、Webhook Header Auth 以及避免重复处理的编排方式。

HRHR 用户可用自然语言让招聘智能体按姓名、岗位、技能或状态搜索候选人、查询候选人详情,并创建待审批的候选人状态变更请求和面试邀请邮件请求;这些写操作需经 HR 经理通过 Gmail 审批后才执行。

★ 0 · 可直接使用的工具

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Quorum-AI:多模型并行问答与分歧合成工具

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。

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程序员作为可自部署的 FastAPI 多模型问答工具,程序员可将其用于技术问题研究:同一问题并行查询四个 LLM,经两轮互评/主持人评审后由合成模型输出包含共识、分歧、来源支持、不确定性和建议的答案,并可通过导出按钮保留结果。

产品经理产品经理可用该工具做研究性问答与多模型观点对比:输入研究问题后获得含共识、分歧、来源支持、不确定性和建议的结构化答案,并借助成本预估与分级额度控制在预算内使用。

★ 2 · 可直接使用的工具

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AI Helpdesk:多智能体客服支持系统,含路由分派、SQL 智能体委派与逐句校验

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。

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程序员作为多智能体客服系统的参考实现,程序员可研究其 FastAPI 服务架构、路由投票、A2A 委派、有界工具循环、逐句校验与 OpenTelemetry 可观测方案,并参考其 pytest、A2A 契约测试和评测记录进行开发与测试。

★ 0 · 开发框架

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Zoho People:Zoho 云端 HRMS 公开 REST API 的第三方资料索引

api-evangelist/zoho-people · Zoho People — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. Zoho People is Zoho's cloud-based, AI-first HR management system (HRMS) spanning core HR, time and attendance, leave, performance, learning, recruitment, payroll and analytics — bundled inside the Zoho One business suite.

该仓库是 API Evangelist 维护的第三方资料索引,并非 Zoho People 本身的 API 或软件。它整理 Zoho People 这一云端 AI-first HRMS 的公开 REST API 接口面,覆盖员工记录、自定义表单、休假、考勤、工时追踪、自动化与仪表盘数据,并汇总 OAuth 2.0 认证、七类 ZOHOPEOPLE 作用域,以及 OpenAPI、JSON Schema、Postman 集合等机器可读描述。材料称产品涵盖核心 HR、考勤、休假、绩效、学习、招聘、薪酬与分析,但仓库本身不提供这些功能的实现。

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程序员程序员可参考仓库汇总的 OpenAPI、JSON Schema、Postman 集合等机器可读描述,了解 Zoho People REST API 的接口与 OAuth 2.0 作用域,用于对接 HR 系统的开发工作。

HRHR 人员可借助该索引了解 Zoho People HRMS 公开 REST API 的接口面(员工记录、自定义表单、休假、考勤、工时追踪、自动化与仪表盘数据)及 OAuth 2.0 认证与作用域,用于规划人力数据整理与 HR 系统对接;仓库本身仅为第三方资料索引,不提供功能实现。

★ 0 · 资料合集

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Agent Skills:为编程智能体提供可组合的工程技能库与路由

Yeshwanthyk/agent-skills · Agent Skills for Claude Code, Codex, and Pi: stateful-systems and interactive-system-explainer

这是一套面向 Claude Code、Codex、pi 等能够读取 SKILL.md 目录的智能体的技能集合,每个技能可独立使用。核心技能 yesh-router 会为每个任务挑选合适的方法并应用工程原则;技能覆盖架构选型、回归定位、性能基准核查、变更影响面分析、缺陷诊断、代码原理讲解、交互式 HTML 解释、对抗式评审、形式化建模与不变量检验、代码与结构审查、并行智能体编排、文档与提交文案润色、可视化渲染、面向智能体的文档写作等。README 还介绍了 powerball 模式的配置方式,以及修改技能后的检查与构建流程。

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程序员为编程智能体提供可组合的工程技能:架构选型、回归定位、性能基准核查、变更影响面分析、缺陷诊断、代码原理讲解、对抗式评审、形式化建模与不变量检验、代码与结构审查、并行智能体编排、文档与提交文案润色等,覆盖代码编写、审查、测试、排错和技术文档工作。

★ 6 · 资料合集

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carimbo:面向巴西 NF-e 电子发票的抽取与审批决策 LLM 智能体

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。

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程序员作为可复用的 LLM 智能体工程参考实现,用于构建结构化输出抽取流水线:将 PDF 文档转为严格类型化记录,并配套确定性校验器、有界修复循环、可复现评测套件、响应缓存重放、幂等与成本归集,供程序员在受监管金融场景中开发与评测文档抽取智能体。

★ 0 · 可直接使用的工具

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divramod-claude-code-plugins:Claude Code 智能体技能与实时面板插件集市

divramod/divramod-claude-code-plugins · divramod's Claude Code plugins, one marketplace: agent skills and live panes for Claude Code.

这是一个面向 Claude Code 的插件集市,集中提供三类插件:divramod-skills 智能体技能(计划、评审、交接、落地、研究、内容总结等,也可作为 Codex 插件使用)、hal2-mcp(hal2-cli-mcp MCP 服务器,需二进制文件位于 PATH)以及 divramod-subagent-context(为会话中每个子智能体展示模型、effort、上下文占用、峰值与压缩情况的实时面板)。插件通过 Claude Code 的 marketplace 命令安装、更新,仓库为同步镜像,实际开发在 divramod/hal2 中进行。

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程序员通过 Claude Code 插件集市安装 divramod-skills 智能体技能,用于计划、评审、交接、落地、研究、内容总结等开发工作;安装 divramod-subagent-context 实时面板查看每个子智能体的模型、effort、上下文占用、峰值与压缩情况,辅助编码会话管理。

★ 0 · 可直接使用的工具

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Agent Harness Kit:面向多种 AI 编程助手的统一技能与规则配置工具

khanhduong22/agent-harness-kit · Portable Agent Skills and global rules for Codex, Claude Code, Gemini, and Antigravity

Agent Harness Kit 为 Codex、Claude Code、Gemini 和 Google Antigravity 提供统一版本化的公司级 AI Agent 标准、风险分层工作流、可复用技能和模块化项目包。仓库包含公司核心规则、69 个可移植技能、原生 harness 清单与市场目录,以及幂等安装与回滚脚本。它还支持 MCP 服务器配置下发与 kido-mcp-gateway 网关,用于多环境切换、跨服务器组合工具和统一注册。

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程序员为 Codex、Claude Code、Gemini 和 Google Antigravity 提供统一版本化的公司级 AI Agent 标准、风险分层工作流、可复用技能和模块化项目包;包含 69 个可移植技能、原生 harness 清单与市场目录,以及幂等安装与回滚脚本,可用于代码编写、测试、排错等开发工作。

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Hanjeok Agent:可追溯的旅行指南智能体

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。

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程序员作为可参考的 GraphRAG 智能体实现,用于学习如何用 LangGraph 编排带引用校验的检索流程、用 Neo4j 做相似度检索,并通过 MCP 暴露只读工具供其他程序调用。

产品经理参考其产品需求文档、规格说明与评测页面设计,了解如何定义智能体的可回答范围、引用校验规则和检索策略对比评测。

★ 1 · 可直接使用的工具

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Class-AI-Agent:基于 Claude 的规则化智能体工作流构建工具

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。

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程序员用于搭建和运行基于 Claude 的本地 AI 智能体工作流,按规则编排任务步骤、管理可复用技能,并以模块化 JS/TS 项目结构组织智能体行为,便于重复执行和测试 Claude 任务流程。

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llmcouncil:多 LLM 并行投票、辩论、综合与验证工具

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。

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程序员在编码工作流中通过 Claude Code 和 MCP 调用多个模型对代码进行审查、批判与交叉验证,辅助发现单模型遗漏的问题。

产品经理对方案进行多模型对比、辩论与综合,用于方案对比、规划与决策支持,形成更可信的最终结论。

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Syntropic137:面向 Claude Code 与 Codex 的自托管多智能体工作流编排平台

syntropic137/syntropic137 · Agent work that compounds. Turn Claude Code and Codex into repeatable workflows: GitHub-triggered, fully observable, every run scored with evals. Open source and self-hosted.

Syntropic137 是一个自托管的智能体工程平台,用于把 Claude Code 和 Codex 组织成可重复的工作流:每个阶段可独立选择 harness 与模型,在隔离的 Docker 工作区中执行,并将每次工具调用、token、成本、对话与产物永久写入可查询的事件存储。它提供 GitHub 原生触发(自愈 CI、PR 驱动流程、评论自动响应)、工作流市场、阶段间产物流水线与跨模型委派,并支持通过 CLI(syn)管理、运行和观察执行。

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程序员将 Claude Code 和 Codex 组织成可重复的编码工作流(研究、计划、实现、审查),在隔离 Docker 工作区中执行,并通过 GitHub 原生触发实现自愈 CI、PR 驱动流程和评论自动响应;每次工具调用、token、成本和产物被永久记录以便观察和评估。

★ 5 · 开发框架

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