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。
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。
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。
Kubalu7600/ai-background-remover-removebg-photoroom · Remove image backgrounds automatically using integrated API support for remove.bg and Photoroom.
这是一个面向 Windows 的桌面软件，利用 AI 自动识别照片主体并去除背景，输出透明背景的 PNG，或替换为纯色背景。支持单个文件与整文件夹批量处理，处理过程完全在本地进行，无需联网，官方简介提到处理速度在两秒内、保留边缘细节，并说明支持 JPEG、PNG、BMP 格式。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
Lossy-billiejeanking657/storyboard-ai · Build and deploy your AI Studio app locally with Storyboard AI for fast setup and Gemini API integration
storyboard-ai 是一款面向 Windows 的桌面应用，帮助用户把创意快速整理成可视化分镜。它支持添加分镜画面、在画面旁记录场景说明、拖拽调整镜头顺序、保存项目文件以及导出分镜用于分享或审阅，适合短片、课堂项目、YouTube 视频规划、广告与提案、动画前期规划等场景。仓库元数据包含 TypeScript 语言与 Gemini API 集成相关描述，但 README 主要说明 Windows 安装、系统需求和使用流程。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
tirth8205/code-review-graph · Local-first code intelligence graph for MCP and CLI. Builds a persistent map of your codebase so AI coding tools read only what matters, with benchmarked context reductions on reviews and large-repo workflows.
code-review-graph 是一个 local-first 的代码智能图谱工具，使用 Tree-sitter 将代码库解析为函数、类、导入等节点及调用、继承、测试覆盖等边，并存入图谱。它通过 MCP 向 AI 编程工具提供精简的审查上下文，按 blast-radius 分析只返回变更真正影响的文件，并支持增量更新、CLI 与 GitHub Action 形式的 PR 风险评分审查。项目为 Python 包，要求 Python 3.10+。
SasanLabs/LLMForge · LLMForge is probably the most modern AI vulnerability lab for OWASP VulnerableApp — real-LLM-backed labs for prompt injection, LLM-orchestrated BOLA, and RAG attacks.
LLMForge 是 OWASP VulnerableApp 的 AI/LLM 漏洞模块，是一个故意存在漏洞的 FastAPI 应用，接入现有的 VulnerableApp-facade 生态，提供针对本地真实 LLM（通过 Ollama 运行）的攻防实验套件，而非模拟响应。它覆盖多个渐进难度的实验：提示注入（10 关，目标是提取系统提示中的隐藏密钥）、间接提示注入（4 关，外部内容中的隐藏指令）、LLM 编排导致的 BOLA（医疗聊天机器人，3 关）、RAG 上下文投毒（3 关）与 RAG 敏感数据泄露（4 关）。每个关卡通过声明式装饰器框架定义并标注已知攻击向量与载荷，用于自动生成关卡 UI 和与 facade 兼容的漏洞清单。项目定位为教育与防御性安全研究。
nold-ai/specfact-cli-modules · Official SpecFact modules for AI-bloat defense: deterministic code-review validation, cleanup forecasts, workflow packs, and docs for AI-assisted Python delivery.
该项目是 SpecFact CLI 的官方模块注册库，托管 nold-ai 官方 bundle 及其文档，用于 AI 辅助 Python 交付场景。其代码审查 bundle 可给出 ai_bloat 提示性发现，识别 AI 生成代码中常见的冗余形态（如恒等 try/except、单调用包装、直通 lambda、冗余中间变量、过长的线性函数），提供确定性代码审查验证、清理预测与工作流包，并包含模块签名、语义化版本管理与契约测试等质量门禁流程。