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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。
LovaHuguel/Khala-Orchestrator-Core · 🤖 AI Agent Teams 2026: Build & Deploy Autonomous AI Systems 🚀
Aether Nexus（仓库 Khala-Orchestrator-Core）是一个面向多智能体编排的框架，通过“神经治理协议”管理智能体间的通信、冲突解决与资源分配，按任务动态匹配智能体能力并组成临时协作体，支持共识形成、问题分解、多模型混合推理以及 OpenAI、Anthropic 与本地模型（如 llama-3-70b、mixtral-8x22b）的接入。README 还列出研究论文综述、商业战略规划等工作流示例，以及性能、安全合规与实验性特性等描述。
productmap-ai/product-management-context · Context Engineering for Agentic Product Management and AI Tools for PMs
该仓库是产品管理的知识库与 agentic 工作区，用于把持久的产品上下文（战略、发现、交付、对齐）与日常 PM 工作连接起来，让 Claude、Codex、Gemini、Cursor 等助手基于仓库文档工作。仓库以 .productmap/ 目录承载产品生命周期主题、模板与框架，并通过 AGENTS.md、CLAUDE.md、GEMINI.md 规定智能体行为，重复性工作流放在 .claude/skills/、.codex/skills/、.gemini/skills/ 下，健康克隆可发现 30 个技能。
kirodotdev/KiroCrew · A persistent workspace for development work that self-improves and continues beyond one session.
Kiro Crew 是一个开源开发工作区，可运行在本地或用户自己的硬件上，也支持远程 Gateway。它强调持久化、自我学习与自我演化：会话、记忆、日程和任务检查点可跨 Gateway 重启保留，纠错与任务失败会转化为可复用的经验教训和技能。用户可通过桌面应用、Web 仪表盘和 CLI 使用，也能通过 Slack、Discord 等消息通道延续同一份工作；多步骤任务可无人值守运行，支持周期性作业、心跳监控和子代理并行委派。默认代理运行在 kiro-cli 上，使用前需单独安装并登录。
timothy-agent/timothy · The open-source control plane for your personal AI workforce. Run your own AI agents. Your infrastructure. Your models. Your rules.
Timothy 是一个开源的 AI 智能体控制平面，运行在用户自有的硬件和基础设施上，用于编排、调度和管理个人 AI 助手。它支持接入 Anthropic、OpenAI、Amazon Bedrock、Ollama 等多种模型并按任务路由，可为智能体配置独立的模型、工具与知识，执行研究、写报告、写代码、读邮箱与日历、生成简报等任务，并把结果推送到 Telegram、邮件、Webhook 或 GitHub。项目提供记忆、文档知识库、预算与成本记录、本地语音输入和加密密钥存储等能力，架构为 Go 微服务加 PostgreSQL（pgvector）与 React 前端，通过 Docker Compose 部署。项目处于早期开发阶段，可能存在不兼容变更。
askmy-stack/cortex · Organizational memory for AI agents captures decisions into a knowledge graph and serves them over MCP.
Cortex 声称是一套面向 AI 原生公司的组织记忆系统。它从 Slack、GitHub、Jira、Linear 等工具中捕获决策，抽取为结构化事件后存入以 Neo4j 为核心的知识图谱，并通过 MCP 服务器、REST API 与 Python SDK（cortex_query / cortex_inject / cortex_remember）在推理时向 Claude、Cursor 等 MCP 兼容 Agent 主动注入相关决策上下文，以减少 Agent 每次从零开始、产生幻觉或需要翻阅历史记录的情况。仓库还提供重要性评分、信任评分、矛盾检测、记忆衰减、RBAC 与 GDPR 删除等功能，并附带 React 仪表盘。README 说明 V1 尚未包含覆盖率评分、结果关联与会议连接器，另有说明文档。
richardbowman/agent-skills · Personal Claude Code skill library — hand-authored skills for AI-augmented product management, dev workflows, and content creation
agent-skills 是一个个人维护的 AI 代理技能库，包含手工编写的技能，用于扩展 AI 编程代理的领域知识、操作配方和工作流，覆盖 AI 辅助产品管理、开发流程与内容创作。仓库通过 bootstrap.js 将各技能目录软链接到 ~/.claude/skills/，将 hooks 脚本链接到 ~/.claude/hooks/，供 Claude Code 自动识别；部分技能在 SKILL.md 的可移植性说明中标注也支持 Codex。技能列表涵盖 Aurora DSQL 数据库开发与迁移、Playwright 端到端测试、Next.js 本地开发、Remotion 视频广告制作与分镜、内容营销、brainstorm 与 brain-dump、Gmail 助理、生产就绪检查、Vercel 工具与密钥备份等；还提供按机器排除技能以及新增技能和 hook 的流程说明。
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。
NinjaSln-labs/agent-skills · Portable Agent Skills (SKILL.md) for AI coding agents: 87 skills covering product 0-1 from discovery to delivery — DDD, engineering, QA, security, UI/UX, plus stage-gate and problem-resolution chains.
该项目是一套遵循 Agent Skills 开放规范（SKILL.md）的便携式技能集合，共 89 个技能，覆盖产品从发现、定义、设计到交付、上线、运营的 0-1 全生命周期，并包含 DDD、工程实践、测试/QA、安全、UI/UX 等贯穿层，还提供阶段门禁链与问题处理链等跨技能编排。技能可安装到支持该规范的 AI 编码代理中，采用渐进式披露组织内容（正文加 references）。
clnnn/playbook · Agent skills for everything up to the code: canvas, PRD, story map, context maps, ADRs, and INVEST-sliced issues. The build stage stays yours.
playbook 是一组 Agent 技能（skills），覆盖编码之前的需求与规划环节：从原始材料生成 PRD，通过对话式推敲确定技术栈并输出规格，绘制故事地图并切分 R1/R2/R3 发布切片，以及围绕不可逆决策进行深入研讨。项目自述为“覆盖代码之前的一切，构建阶段仍然由你负责”，并通过 gh skill install 安装到 Claude Code 等 Agent 环境。
sananthanarayan/skilldrop · 57 portable AI-agent skills for the deliverables knowledge work actually ships — ADRs, design docs, PRDs, runbooks, decks, threat models, adversarial code review — plus 3 reviewer subagents, 6 role packs and 7 outcomes. Agent Skills open standard; installs into Claude Code, Cursor, Codex, Copilot, Kiro, Antigravity.
skilldrop 提供 57 个可移植的 AI Agent 技能，用于生成知识工作中实际需要交付的产物，例如架构决策记录（ADR）、设计文档、PRD、运行手册、演示文稿、威胁模型和对抗性代码审查，并附带 3 个 reviewer 子代理、6 个角色包和 7 类成果。技能采用 Agent Skills 开放标准，每个技能是一个普通 SKILL.md 文件夹，可通过 CLI 以复制方式安装到 Claude Code、Cursor、Codex、GitHub Copilot、Kiro、Antigravity 等支持自定义指令的 AI 工具中。项目提供工作流门禁、文档批评、输出卫生检查、容量成本模型、业务案例、需求访谈、测试计划、发布说明、迁移计划、PRFAQ、战略分析和 OKR 级联等技能，强调将原始输入转化为经过评审的、可供利益相关者使用的工件。
McFuzzySquirrel/mcfuzzy-agent-forge · Help you create a PRD or spec from an idea or research anf the forges a team of specialised agents and skills based on that
MyForge 是一个以 PRD 为核心的开发工作流工具，能够将产品想法转化为经过评审的 PRD 文档，并据此生成专用智能体团队，进而执行自动化构建。项目提供引导式交互执行与无人值守的“暗编排”运行模式，配有本地 Web 控制台用于监控和控制构建过程，支持在现有 Git 仓库中引导集成而不替换其应用代码。
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。
goitno/deepworm · Extract, analyze, and synthesize web data into detailed reports using deep learning without paid APIs or complex setup.
deepworm 是一个帮助用户进行深度研究的 AI 工具，支持连接 OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude 和 Ollama 四家 LLM 服务，并提供 DuckDuckGo 网络搜索集成。它可从命令行使用，也可作为 Python 包调用，旨在无需复杂框架或付费 API 的情况下快速获取聚焦的研究结果。
Rayan55050/progressive-agent · Provide a customizable AI assistant on Telegram with multiple tools, skills, and monitors that runs locally using hybrid memory.
progressive-agent 是一个面向个人使用的 Telegram AI 助手，支持在本地运行并采用混合记忆。它提供 60 多个工具、18 项专用技能、10 项监控功能，以及带六级语言模型支持的回退系统，强调隐私、无需编程知识即可使用，并会随时间自我改进，主要用于自动化日常任务。
ashumishra2104/Building_MCP_Server_and_Client · A hands-on collection of MCP (Model Context Protocol) servers built from scratch — designed for AI Product Management students and developers who want to give Claude real-world superpowers.
该仓库是面向 AI 产品管理学生与开发者的 MCP（Model Context Protocol）动手实践合集，包含 MCP 理论文档、入门终端 MCP 服务器、基于 React 与 Electron 的 MCP 客户端、天气 MCP 服务器，以及结合简历分析与职位搜索的 AI 求职推荐应用等五个递进式项目，用于学习如何让 Claude 等 AI 模型连接外部工具与数据。
simonroope/brickbase · RWA investing on Ethereum — Solidity EVM smart contracts, MCP server for AI-powered trading agents and a Next.js investor portal for tokenised commercial real estate. Development is supported by Agent AI — structured instruction files for Claude that guide common workflows (requirements elicitation, PRD creation, ticket generation & TDD build)
Brickbase 是一个以太坊上碎片化 RWA（真实世界资产）投资的 monorepo，包含 Solidity EVM 智能合约（AssetVault、AssetShares、AssetUserAllowList、OracleRouter）、面向 AI 交易代理的 MCP 服务器、外部数据事件层，以及用于商业房地产代币化的 Next.js 投资者门户。项目还集成由 Claude Code 和 Codex 驱动的 agent skills，引导需求获取、PRD 创建、票据生成、TDD 构建和架构评审等开发工作流。
monoplegiaunappetisingness288/disp8ch · Build automated workflows, run local AI agents, and manage tasks from a unified command center.
disp8ch 是一个面向 Windows 的桌面工作台，把聊天请求转换成可视化节点流程图，让用户拖拽调整流程并同时调度多个 AI 智能体协作完成任务。它支持本地模型离线运行与云 API 密钥接入，强调数据保存在本地磁盘，并提供文件夹访问权限开关、行动日志与模型管理界面。
Annoraprevious80/letheo · Manage agent memory with a cognitive runtime that uses temporal decay to maintain constant-size history at a fixed cost.
letheo 是一个面向数字 Agent 的本地记忆管理工具，使用向量检索（HNSW 算法）保存并召回任务、对话与文档细节。它结合 Rust 处理能力与 Python 接口，通过时间衰减等认知运行时机制在固定成本下维持相对稳定的历史规模。数据以纯文本文件导入，索引与检索均在本地完成，索引可导出为标准格式供其他 AI 工具读取。
causesubpopulation914/Hello-Agents · Build AI agent systems from theory to production with this guide on foundational concepts and multi-agent application development.
Hello-Agents 是一份面向 AI Agent 系统构建的指南与实践工具，覆盖从基础概念到在真实环境中运行应用的过程。材料描述其内容包括任务规划、记忆日志、文档事实检索与工作流可视化，并支持上传 PDF、文本与表格文件构建搜索索引，以及通过 AI 服务密钥连接模型。仓库语言为 Python，README 同时给出了 Windows 平台的安装与使用说明、常见问题排查、性能优化建议和本地数据隐私说明。