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资源与用法

862 份资源

smithtune:在 LangSmith 轨迹上微调模型并评测部署

langchain-ai/smithtune · LangSmith Post-Training CLI

smithtune 是 LangChain 推出的后训练 CLI 工具(早期 beta),用于将 LangSmith 中记录的 agent 轨迹整理为数据集,并借助 Fireworks 或 Baseten 进行模型微调。它覆盖从轨迹拉取、数据集筛选与可选的多模型评审(agent council),到数据准备、训练、基于 judge 的基础模型与微调模型对比评测,以及在 Fireworks 或 Baseten 上部署推理端点的完整流程,并提供可供编码 agent 使用的 smithtune skill。训练、评测和部署会产生提供商费用,命令与目录格式可能在版本间变化,README 未说明具体硬件、成本与免费/商用授权条件。

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程序员程序员可用 smithtune 将 LangSmith 中记录的 agent 轨迹整理为数据集,并借助 Fireworks 或 Baseten 微调模型,随后在 LangSmith 中对比基础模型与微调模型,并可选部署推理端点供应用使用。

★ 18 · 可直接使用的工具

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SkillFoo V3.2 U1:在冻结评测与安全边界下受控演化 SKILL.md

azbigboss66-oss/skillfoo-v3 · Bounded, evidence-driven SKILL.md evolution under frozen evaluation and safety contracts.

SkillFoo 是一个本地实验性 CLI,用于在冻结评测合同、安全边界和可审计回滚机制下受控演化 AI Skill 的 SKILL.md。它把自然语言目标整理为可确认的 Task Card 与评测边界,冻结原始 B0 与生成的 S0,维护 Anchor/Elite/Diversity 进行多代变异与精修,并通过严格 JSON、确定性 verifier、五维最低线等非退化保护选出候选;若没有合格改进则保留起点。项目只优化 SKILL.md,不覆盖输入 Skill、不自动发布候选,Live 执行需配置 OpenAI-compatible Provider。

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程序员使用 SkillFoo 本地 CLI 在冻结评测合同与安全边界下受控演化 AI Skill 的 SKILL.md,通过多代变异与精修生成候选,并依据确定性 verifier 与五维最低线等非退化保护选择候选或保留起点,用于改进 AI 技能指令。

★ 38 · 可直接使用的工具

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Coding Sahayi:本地优先的 Windows 自主 AI 编程 IDE

codingsahayi/codingsahayi.github.io · Autonomous, privacy-first C# IDE built with WinUI 3. Features multi-agent swarm orchestration, ConPTY test-driven repair, and in-IDE local model fine-tuning with Soup to slash AI token costs.

Coding Sahayi 是一款基于 WinUI 3 与 .NET 8 构建的 Windows 桌面 AI 编程 IDE,强调本地优先与隐私保护。它通过 Ollama 或 LM Studio 等本地推理端点运行模型,实现代码不出本机;内置四类专用 Agent(架构、执行、评审、记录)通过原生 ConPTY 伪终端执行编译与测试命令,在单元测试失败时自动生成修复补丁并循环验证,直到测试通过;同时借助 DiffPlex 提供受控的并排差异审阅,再用 EF Core SQLite 记忆库保存已验证补丁,用于对本地模型进行持续微调。

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程序员在 Windows 上使用本地优先的 AI 编程 IDE 进行代码编写、测试与排错:通过四类专用 Agent(架构、执行、评审、记录)分析代码库、生成补丁,并在 ConPTY 伪终端中运行编译与测试命令,单元测试失败时自动生成修复补丁并循环验证,直到测试通过;同时使用 DiffPlex 并排差异审阅在写入磁盘前检查修改。

★ 4 · 可直接使用的工具

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llama.cpp-sycl-intel-b70:面向 Intel Arc Pro B70 的 llama.cpp SYCL Docker 镜像与调优指南

snailium/llama.cpp-sycl-intel-b70 · Community-maintained llama.cpp SYCL Docker optimized for Intel Arc Pro B70 (Battlemage). Latest oneAPI/compute-runtime/IGC, B70-specific AOT build, all features enabled (Flash Attention, MTP, reorder kernels, no GGML_SYCL_DISABLE_OPT).

该项目是社区维护的 llama.cpp + SYCL Docker 镜像与配套文档,针对 Intel Arc Pro B70(32 GB,BMG-G31 / Xe2)及其他 Battlemage B 系列显卡,持续更新 oneAPI、compute-runtime、IGC 等依赖,并提供 B70 专用的 AOT 构建(bmg-g31)。镜像保持 Flash Attention、推测解码 / MTP、reorder 内核和动态后端等特性开启,不设置 GGML_SYCL_DISABLE_OPT,并提供 Qwen3 27B 级别模型在单卡上的推荐配置、采样参数与基准测试方法。

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程序员程序员可在 Intel Arc Pro B70 上通过该 Docker 镜像部署 llama.cpp + SYCL 本地推理服务,用于运行 Qwen3 27B 级别模型并作为编码/Agent 工作负载的本地 LLM 后端;仓库提供构建脚本、运行参数、采样参数与基准测试方法,便于复现和调优。

★ 4 · 可直接使用的工具

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ACTF Core:企业级分布式持续训练与模型治理平台

AdolphoIgor/actf-core · Enterprise Distributed Continuous Training (CT) and Model Governance Platform

ACTF Core 是一个面向受监管行业(RegTech、FinTech、医疗等)的企业级参考架构,用于基础模型的自动化持续预训练、领域适配与监督微调(SFT)。平台将关系型数据湖仓、分布式计算集群、内存自动微分引擎与自动化统计评估防火墙串联为一个不可变、确定性的训练闭环,并提供五级质量防火墙,在存储契约、数据泄漏边界、张量图稳定性与统计非劣性等环节进行把关,最后通过 MLflow 模型注册表别名(@champion)完成候选模型晋升。

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程序员作为企业级分布式持续训练与模型治理的参考架构,供程序员在受监管行业(RegTech、FinTech、医疗等)中搭建基础模型的自动化持续预训练、领域适配与监督微调(SFT)流水线,并实现五级质量防火墙与 MLflow 模型注册表别名晋升。

★ 0 · 开发框架

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applyr:面向 AI 编程 Agent 的命令行求职管理工具

DeibyGS/applyr · CLI job application tracker designed for AI coding agents

applyr 是一个为 AI 编程 Agent 设计的 CLI 求职申请跟踪器,充当存储层,由 AI Agent 负责分析。它支持粘贴职位描述后生成加权的 0–100 兼容性评分、APPLY/MAYBE/LOW MATCH 推荐、技能差距分析,以及定制化的 ATS 安全简历。项目本地优先,使用 SQLite 存储,无需 API 密钥。

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程序员程序员可参考或复用该项目的 Python 实现与 CLI 设计,例如加权评分引擎、SQLite 存储层、ATS 兼容性检查、Markdown 转 ATS-HTML 渲染以及确定性声明核验逻辑,用于构建面向 AI Agent 的本地优先工具。

HRHR 可将 applyr 作为招聘筛选辅助工具:粘贴职位描述后由 AI Agent 生成加权 0–100 兼容性评分、APPLY/MAYBE/LOW MATCH 推荐和技能差距分析,用于快速评估候选人与岗位的匹配度;还可使用内置的招聘官评审提示对简历进行 0–100 打分并给出改进建议。

★ 4 · 可直接使用的工具

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mecha:面向本地开源权重模型的个人助理 Agent 运行框架

ljchang/mecha · A standalone agent harness in Rust: a provider-agnostic loop, MCP tools, a path jail and prompt-injection interlock, sandboxed shell, scheduled triggers, and an eval rig that grades the trace.

mecha 是一个用 Rust 编写的独立 Agent 运行框架(harness),把本地开源权重模型变成能接触个人上下文的助理。它提供提供商无关的对话循环、MCP 工具接入、路径 jailed 与提示注入互锁、沙箱化 shell、定时触发器和基于工具调用轨迹打分的 eval 工具。设计上把安全(私有数据、不可信内容、外发能力构成的“致命三要素”)作为结构性约束而非提示词约束,发送类操作先在 outbox 暂存待人工审核,并支持从对话修正中挖掘规则再进行验证。

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程序员作为本地开源权重模型的 Agent 运行框架,可用于在自有硬件上运行编码助理:通过 MCP 接入工具、在沙箱化 shell 中执行命令、用 mecha eval 基于工具调用轨迹对模型打分、用 mecha replay 重放会话排查分歧,并借助路径 jailed 与提示注入互锁约束代理行为。

★ 8 · 可直接使用的工具

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model-drift:面向多厂商 LLM 的公开回归追踪与漂移监控面板

egnaro9/model-drift · Is My Model Drifting? A public LLM regression tracker: a frozen, hash-fingerprinted suite run daily against 16 models across 5 labs, scoring accuracy, latency, verbosity, reliability and refusal rate. Deterministic grading, no LLM judge.

model-drift 是一个小型公开的 LLM 可观测性面板:用冻结且带哈希指纹的评测套件定期跑 16 个模型(覆盖 5 家实验室),记录准确率、延迟、回答冗长度、可靠率和拒答率五项指标随时间的变化,帮助发现模型被静默更新后的质量漂移。评分由确定性机制完成(精确匹配、子串、正则或数值比较),不使用 LLM 裁判。套件含 35 个任务并按能力分类,每晚三次取中位数以降低采样噪声,结果存入仓库内的 drift_board.json 并由看板读取。

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程序员作为 LLM 可观测性工具,程序员可用它定期对多个厂商的模型运行冻结评测套件,追踪准确率、延迟、冗长度、可靠率和拒答率随时间的变化,从而发现模型被静默更新后的质量漂移;也可用确定性评分机制(精确匹配、子串、正则或数值比较)对模型输出做回归测试。

★ 1 · 可直接使用的工具

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egnaro9.github.io:AI 评测与测试工程师 Erik Hill 的作品集与技术枢纽

egnaro9/egnaro9.github.io · Portfolio: Erik Hill, AI evaluation and testing engineer

该项目是 Erik Hill(AI 评测与测试工程师)的个人作品集网站,采用手写 HTML/CSS,不使用框架、部署时不编译(suite/ 目录下的页面除外,由构建脚本从已提交产物生成)。仓库同时作为一个工作系统的枢纽,展示了一套围绕 LLM 评测、回归探测、可验证评测(能力契约与可重放证据包)以及部署服务(FastAPI+Postgres、RAG 评测、LLM 网关等)的小型仓库如何协同工作,README 中给出了各仓库之间的真实数据流。

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程序员作为 AI 评测与测试工程师的工作系统枢纽,该仓库汇总了用于 LLM 回归探测、可验证评测(能力契约与可重放证据包)、确定性评分引擎、RAG 评测、LLM 网关、MCP 服务器和 LangGraph 代理等的小型仓库,并给出各仓库之间的真实数据流,程序员可据此参考或复用这些评测、测试与 CI 门禁工具。

★ 0 · 资料合集

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skills:面向 Claude Code 等 SKILL.md 兼容 Agent 的个人技能合集

j1nn0/skills · Personal agent skills for Claude Code and other SKILL.md-compatible agents.

这是一个个人维护的 agent skills 集合,适用于 Claude Code 及其他支持 SKILL.md 格式的各类 agent。内容覆盖 Hugo 博客(PaperMod 主题)的运营与写作流程(选题、写作、发布前检查、标签管理)、日语技术文章撰写与推敲、事实核查、基于 Herdr 会话的 agent 编排(将调查委派给 Pi explorer、实现委派给 Pi fixer),以及以轮次迭代改进仓库的自主循环。技能可通过 skills CLI 整体或按技能单独安装,并支持用户级安装;仓库包含无需外部依赖的单元测试与 description 触发评测脚本。

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程序员用于技术文章写作与事实核查:按日语技术博客的企划、构成、品质基准与评审指南撰写文章,并用一次信息核对数值、版本相关行为等事实;也可用于在 Herdr 会话中把调查委派给 Pi explorer、实现委派给 Pi fixer 的 agent 编排,以及以轮次迭代改进仓库的自主循环。

★ 1 · 资料合集

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Skilldeck:为编程助手提供安全与代码审查技能

IcebergAI/skilldeck · Agent-agnostic security & code-review skills for coding assistants (Claude, Codex, Cursor, Copilot and Kiro)

Skilldeck 是一个面向编程助手的技能集合,重点覆盖安全审查与代码审查,技能以 agent 无关的格式编写一次,即可安装到 Claude Code、OpenAI Codex、GitHub Copilot、Cursor 和 Kiro 等助手。它提供 CLI 工具用于列出、预览、安装、迁移、更新、卸载和查看技能安装状态,并支持带版本戳记的安装、provenance 校验以及供工具读取的 schema 化技能目录(catalog --json)。技能同时支持项目级与全局安装范围,并保留面向不支持 Agent Skills 的旧版本助手的 prompt/rule/steering 适配器。

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程序员将安全审查与代码审查技能安装到编程助手中,用于代码审查和安全审查工作。

★ 0 · 可直接使用的工具

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Claude Code review agents:为发布前代码、文案与 PR 提供多代理审查

eranw2000/claude-review-agents · Four Claude Code review agents that check your work before it ships: code-reviewer (quality), ai-signal-reviewer (AI writing tells in prose), deploy-guard (stack-aware release-readiness), and pr-validator (runs a PR's tests and gives a release verdict). Each runs in its own context and reports without editing your files.

该项目为 Claude Code 提供四个子代理与一个钩子:code-reviewer 依据 git diff 做代码质量与可维护性审查,ai-signal-reviewer 检查面向人的文案中的 AI 写作痕迹与排版问题,deploy-guard 做发布就绪检查(密钥与 PII 泄漏、配置与生产规范、部署目标安全,并按技术栈给出针对性检查),pr-validator 运行 PR 测试套件并给出是否可发布的结论。代理各自在独立上下文中运行且不修改文件;ai-signal-check.py 钩子会在 Claude 写入或编辑文件时对新增文本做快速写作检查。

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程序员在提交或发布前,用 code-reviewer 依据 git diff 做代码质量与可维护性审查,用 deploy-guard 做发布就绪检查(密钥与 PII 泄漏、配置与生产规范、部署目标安全),用 pr-validator 运行 PR 测试套件并给出是否可发布的结论。

产品经理用 ai-signal-reviewer 检查面向人的文案(如文档、README、PR 描述、提交信息、邮件)中的 AI 写作痕迹与排版问题,并给出位置与简短替换建议。

★ 2 · 可直接使用的工具

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posterly:把论文转成可打印学术会议海报的编码 Agent 技能

Chenruishuo/posterly · Build academic conference posters as a single HTML/CSS file, rendered to print-ready PDF via headless Chromium. A coding-agent skill.

posterly 是一个编码 Agent 技能,能把论文的 LaTeX 源码转成单文件 HTML/CSS 海报,并通过无头 Chromium 渲染成尺寸精确、可打印的 PDF,支持 ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR 或自定义画布尺寸。它由命令行检查工具把关,在打印前发现内容溢出、错位和不符合配色规范的样式问题,并提供多种设计方向缩略图供人工挑选后填充、检查与导出。仓库以 AGPL-3.0 授权,可本地克隆后由 Claude Code、Codex 等支持技能的 Agent 驱动;官方另提供按量付费的托管服务。

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程序员作为编码 Agent 技能,将论文 LaTeX 源码转换为单文件 HTML/CSS 学术会议海报,并通过无头 Chromium 渲染为尺寸精确的可打印 PDF;命令行检查工具可在打印前发现内容溢出、错位和不符合配色规范的样式问题。

★ 411 · 可直接使用的工具

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ISC2 2026 AI 代码评审工作坊:构建并加固本地 AI 代码评审流水线

cameronhopkin/isc2-2026-ai-code-review-workshop · Workshop materials for AI-augmented code review pipelines. ISC2 Security Congress 2026.

这是 ISC2 Security Congress 2026 为期两天动手工作坊的配套材料,面向希望在流水线中引入 LLM 辅助代码评审、又不希望把代码送给第三方厂商的安全工程师。项目提供参考实现与实验指南:AI 评审机器人接收 Bandit、detect-secrets 等扫描器输出的 SARIF 结果,经本地 Ollama 开源权重的 Qwen2.5-Coder 模型(默认 7B,另有 3B 小模型)分诊,输出带真实文件与行号引用的评审意见。内容涵盖模型本地部署、三种在代码层强制执行的防幻觉模式(强制引用、链式验证、宁可拒答)、CI/CD 集成、对机器人自身的攻击实验(提示注入、假阴性操纵、数据外泄、资源耗尽)以及企业级加固清单和自托管与商业方案的总体拥有成本模型。仓库同时包含刻意存在漏洞的 Flask 目标应用、提示词模板、评测工具和防御模式实现。

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程序员在本地或 CI 流水线中引入 LLM 辅助代码评审:接收 Bandit、detect-secrets 等扫描器输出的 SARIF 结果,经本地 Ollama 的 Qwen2.5-Coder 模型分诊,输出带真实文件与行号引用的评审意见;并可通过三种防幻觉模式(强制引用、链式验证、宁可拒答)加固评审机器人。

★ 0 · 资料合集

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Accessibility Skills:面向 Claude Code 的 WCAG 2.2 无障碍测试与审计 AI 技能集

zivtech/accessibility-skills · AI agent skills for accessibility testing and WCAG 2.2 audits in Claude Code: planner, critic, Playwright/axe-core tester, screen reader reviews, bug reports, and draft ACRs.

Accessibility Skills 是一套开源的 AI agent 技能,用于在 Claude Code 中规划、测试、评审和审计网页无障碍,默认面向 WCAG 2.2 AA,并支持 Revised Section 508 项目。它结合真实浏览器测试(Playwright 键盘测试、axe-core 扫描、屏幕阅读器断言)与专家式设计评审,将结果整理为开发者可用的缺陷报告和 ACR 草稿。项目明确说明 AI 不能替代人工无障碍测试,自动化结果仅作为线索,最终合规判断仍需人工签署。

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程序员前端开发者可用该技能集在 Claude Code 中规划、测试和评审网页无障碍实现:用 /a11y-planner 在写代码前设计可访问的组件(菜单、对话框、标签页、表单、组合框)的语义、键盘与焦点行为;用 /a11y-test 对本地 URL 运行 Playwright 键盘测试和 axe-core 扫描;用 /a11y-critic 评审 Modal.tsx 等组件的焦点管理和 ARIA 问题;用 /bug-reporting 将 axe-core 结果整理成开发者可复现的缺陷报告。

产品经理产品与设计团队可用该技能集在规划阶段而非上线后捕获无障碍问题,并通过 /a11y-role-audit 依据 W3C ARRM 框架把每项发现分配给负责修复的团队角色(设计师、开发者、内容作者等),便于产品侧跟进整改责任。

★ 9 · 开发框架

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llamaMan:在 Docker 中启动、监控与集群管理多个 llama.cpp 实例的浏览器界面

nullata/llamaMan · A browser-based UI for launching, monitoring, clustering and managing multiple llama.cpp server instances from inside a Docker container. Includes an Ollama-compatible API proxy

llamaMan 是一个基于浏览器的 UI 和 API 前端,用于在单机或小型集群上启动、监控和管理多个 llama.cpp(llama-server)实例。它本身不含 llama.cpp 代码,通过 Docker socket 以兄弟容器方式拉起 llama.cpp 服务镜像,并提供兼容 Ollama 与 OpenAI 的代理(:42069),可直接对接 Open WebUI。还支持模型下载、预设与一键启动、投机解码、MoE 卸载、KV 量化、多模态输入(图片/PDF)、实例监控、用户与 API Key 认证、请求记录,以及可选的多节点集群和知识库/MCP 功能。

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程序员程序员可用 llamaMan 在单机或小型集群上通过浏览器界面启动、监控和管理多个 llama.cpp(llama-server)实例,并利用其兼容 Ollama 与 OpenAI 的代理(:42069)对接 Open WebUI 等客户端进行本地大模型推理服务。

★ 14 · 可直接使用的工具

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AgentSkills:面向 Claude Code 与 Codex 的 AI Agent 技能合集与配置方案

NecturaLabs/AgentSkills · A curated collection of AI agent skills for Claude Code and other AI assistants

AgentSkills 是 NecturaLabs 为 Claude Code 与 Codex 提供的一套 Agent 技能与配置方案,包含自定义的六个 Agent Skills(指令文件维护、Agent 编排、独立审查、测试工程、项目文档,以及面向 Fab 资产市场的 fab 技能),并附带一个固定第三方插件的市场、全局工作约定、worker agents 和推荐设置。技能遵循开放的 Agent Skills 规范,可适配任何符合规范的 harness,其中 Claude Code 与 Codex 经过测试。

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程序员使用该仓库提供的六个 Agent Skills(指令文件维护、Agent 编排、独立审查、测试工程、项目文档、fab 资产查找)辅助代码审查、测试编写、项目文档维护与子代理工作流编排。

★ 1 · 资料合集

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Inference Systems Lab:LLM 推理服务基准测量与证据复现工具包

stelioszach03/colab-speculative-decoding-speed-lab · Inference Systems Lab: 1,536 controlled vLLM requests on one RTX 4090, cache/concurrency comparisons, raw traces and bounded streaming benchmark tools.

该项目是一个服务测量工具包,起源于推测解码速度实验,包含标准库 Python 客户端,用于对本地 OpenAI 兼容 /v1/chat/completions 端点记录流式请求的首块到达、块间隔、总延迟、服务端 token 数等指标,并支持固定大小闭环并发阶段。仓库附带受控 GPU 实验(单张 RTX 4090 上 1536 次 vLLM 请求)的原始轨迹、结果表与对比数据,以及不执行推理的记录结果校验脚本和单元测试。README 明确说明这些记录仅用于检查特定设置,不构成通用最快服务栈的选型依据,也未声称无损加速或输出质量提升。

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程序员用于对本地 OpenAI 兼容 /v1/chat/completions 端点进行流式服务基准测量:记录首块到达、块间隔、总延迟、服务端 token 数,并支持固定大小闭环并发阶段;也可离线校验已记录结果并运行单元测试,辅助推理服务性能排错与复现。

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audit-project:多智能体迭代式代码审查直到零问题

agent-sh/audit-project · Multi-agent iterative code review until zero issues remain

audit-project 是一个多智能体迭代代码审查工具,可运行最多 10 个专用审查 agent(4 个常驻加最多 6 个按项目特征条件激活),发现代码问题后自动按严重程度修复,并对修改过的文件重新审查,循环往复直到代码库干净或用户中止。每个发现包含 file:line 位置、严重级别、代码片段、修复建议和改动量估计;破坏测试或构建的修复会被回滚。支持全项目审查、指定路径、仅安全域、单次快速扫描、最近 5 次提交范围、生成 TECHNICAL_DEBT.md 以及从保存队列恢复,并可在已有 repo-intel 数据时用测试缺口信号优先审查高频变动且无配套测试的文件。

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程序员在发布或重大合并前进行多智能体迭代式代码审查,自动发现并修复代码问题,按严重程度排序修复,对修改文件重新审查直到代码库干净;也可用于安全域专项审计、最近提交快速扫描、生成 TECHNICAL_DEBT.md 等。

★ 3 · 可直接使用的工具

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Plux:基于文件树的一键式 AI 工作流与笔记工具

Kyaw-Min-Thant/plux · Plux: AI-powered filetree that lets you grab files with one click and save insights in a built-in notepad. Reduce copy-paste friction, boost productivity. 🐙

Plux 是一个基于文件树的桌面工具,将可点击的文件树、一键把文件推送给 AI 对话的加号按钮、用于记录洞察的内置魔法笔记本,以及用于连接 AI 模型的 MCP 系统整合在一个工作区中,旨在减少复制粘贴操作、提升 AI 辅助工作效率。它支持多种大语言模型和本地推理引擎,可跨 Windows、macOS、Linux 运行。

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程序员程序员可将代码文件通过文件树一键推送给 AI 对话,获取代码解释、性能考虑和改进建议,并将建议记录在内置笔记本中。

产品经理产品经理可分析设计文档或 UI 规格,提取需求列表、边缘情况和改进建议,并在笔记本中跟踪决策和参考。

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