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AI 资源库

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资源与用法

162 份资源

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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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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Mixedbread:面向 RAG 与检索的开源嵌入、重排与多模态搜索 API

api-evangelist/mixedbread-ai · Mixedbread — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. Mixedbread is a Berlin-based AI search and retrieval platform. It provides embeddings (mxbai-embed, Wholembed v3), rerankers (mxbai-rerank v1/v2/v3-listwise), multimodal stores, document parsing, structured extraction, and connector-based ingestion.

Mixedbread 是一个 Berlin 的 AI 搜索与检索平台,提供嵌入模型(mxbai-embed、Wholembed v3)、重排模型(mxbai-rerank v1/v2/v3-listwise)、多模态存储、文档解析、结构化抽取与基于连接器的数据接入。模型以开放权重形式发布在 Hugging Face,并通过 api.mixedbread.com 的托管 REST API 调用,可支撑文本、PDF、图像、音频、视频的 RAG 与 Agent 检索,覆盖 100 多种语言。该仓库是 API Evangelist 维护的第三方公开 API 资料档案(README 明示不包含软件、不运营该 API)。

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程序员程序员可依据该仓库中的 OpenAPI 规范、Postman Collection 与 JSON Schema,在开发 RAG 或检索功能时调用 Mixedbread 的嵌入、重排、解析、结构化抽取等 REST API,并参考其接口定义进行集成。

产品经理产品经理可参考该仓库对 Mixedbread 检索平台 API 能力的梳理(嵌入、重排、多模态存储、文档解析、结构化抽取、连接器接入),用于规划 RAG 与 Agent 检索类产品的功能范围与数据接入方案。

★ 1 · 资料合集

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OpenPipe:将前沿大模型工作负载蒸馏为更小更便宜专用模型的微调与推理平台

api-evangelist/openpipe · OpenPipe — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. OpenPipe is a fine-tuning and inference platform for distilling expensive frontier-LLM workloads into smaller, cheaper specialized models. Captures production traces (OpenAI and Anthropic), fine-tunes, evaluates with judges, caches results, and serves the result

OpenPipe 是一个面向大语言模型的微调与推理平台,核心能力是把昂贵的前沿 LLM 工作负载蒸馏为更小、更便宜的专用模型。平台可采集生产环境中的调用轨迹(支持 OpenAI 与 Anthropic),在此基础上进行微调、使用 judges 做评估、缓存结果,并通过 OpenAI 兼容 API 提供服务,同时支持代理转发到外部模型。本仓库是 API Evangelist 维护的第三方公开 API 概况资料,本身不包含软件,也不是该公司的官方仓库。

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程序员程序员可参考该第三方 API 概况资料中的 OpenAPI 规范与 Postman 集合,了解 OpenPipe 平台 API 的聊天补全、模型与数据集管理、训练任务、评判、请求上报、缓存及 Anthropic 代理等接口,用于集成或对接该平台。

产品经理产品经理可参考该资料了解 OpenPipe 平台的能力范围(微调、评估、缓存、OpenAI 兼容 API 服务),用于评估将前沿 LLM 工作负载蒸馏为更小更便宜专用模型的产品方案。

★ 1 · 资料合集

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MiniMax AI:第三方整理的 MiniMax 多模态生成 API 资料档案

api-evangelist/minimax-ai · MiniMax — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. MiniMax is a Chinese foundation model company offering full-stack multimodal APIs: text generation (M2.7, M2.5, M2.1, M2, M1, Text-01), speech synthesis (Speech 2.8/2.6/2.5), voice cloning, voice design, image generation (Image-01), video generation (Hailuo 2.3),

该仓库由 API Evangelist 维护,是一份针对 MiniMax 公开 API 表面的独立第三方资料汇编,而非 MiniMax 官方 API 本身。内容涵盖文本生成(M2.7、M2.5、M2.1、M2、M1、Text-01)、语音合成(Speech 2.8/2.6/2.5)、声音克隆、音色设计、图像生成(Image-01)、视频生成(Hailuo 2.3)与音乐生成(Music-2.6),并附有 OpenAPI 描述、Postman 集合、定价与速率限制等机器可读资料。仓库本身不含任何软件,仅供了解与查阅该 API 的公开文档与规范。

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程序员查阅 MiniMax 多模态生成 API 的公开文档与规范(OpenAPI 描述、Postman 集合、定价与速率限制等机器可读资料),用于了解文本生成、语音合成、图像生成、视频生成与音乐生成等接口的公开 API 表面,辅助接口对接与集成设计。

产品经理通过该资料汇编了解 MiniMax 公开 API 的多模态能力范围(文本、语音、图像、视频、音乐生成)及定价与速率限制信息,用于评估可集成的 AI 能力与产品方案调研。

★ 2 · 资料合集

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Quixotic AI:面向 JVM 的本地 AI 开源全栈

qxoticai/qxotic · AI sovereignty for the world's most trusted runtime.

Quixotic AI 为 JVM 提供一套完整的本地 AI 开源技术栈,覆盖分词、模型格式读写、量化矩阵乘法、张量引擎与多模态推理引擎。其推理引擎 jinfer 支持对话、视觉、音频、嵌入、重排序与文本转语音;配套 toknroll(纯 Java 分词器)、jam(面向多 CPU 指令集的量化 matmul)、jota(跨 Java/C/CUDA/HIP/Metal/OpenCL/Mojo 的张量引擎)、gguf 与 safetensors(纯 Java 的模型格式读写)。项目强调无需 Python、无需 ONNX、无需外部服务,AI 可在 JVM 内端到端运行,并支持 GraalVM Native Image。

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程序员在 JVM 项目中集成端到端本地 AI 能力:使用 jinfer 实现对话、视觉、音频、嵌入、重排序与文本转语音推理,使用 toknroll 做纯 Java 分词,使用 gguf 与 safetensors 读写模型格式,使用 jota 编写跨 CPU/GPU 的张量代码,并使用 jam 的量化矩阵乘法加速;无需 Python、ONNX 或外部服务,可构建 GraalVM Native Image 自包含二进制。

★ 92 · 开发框架

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Knit:面向 B2B 与 AI Agent 的 HR/招聘/协作统一 API 集成平台

api-evangelist/knit · Knit — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. Knit is a unified API platform for B2B products, AI agents, and MCP clients, providing integrations infrastructure for HR, recruitment, and collaboration tools. Knit manages cron jobs, rate limits, and retries out of the box for predictable data syncing at scale.

Knit 是一个统一 API 平台,为 B2B 产品、AI Agent 和 MCP 客户端提供 HR、招聘与协作工具的集成基础设施。它通过单一标准化接口访问员工数据、部门、地点、休假记录、职位发布和同步状态,并内置 cron 任务、限流与重试管理,以支持大规模数据的可预测同步。本仓库由 API Evangelist 维护,是对 Knit 公开 API 表面的独立第三方档案,仅包含文本和机器可读的 API 描述,不含任何软件。

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程序员作为第三方 API 档案,提供 Knit 统一 API 的 OpenAPI 规范、Postman 集合、Open Collection 与 JSON Schema,程序员可据此了解并集成 HR、招聘与协作工具的标准化接口,访问员工数据、部门、地点、休假记录、职位发布和同步状态。

HRHR 人员可借助该统一 API 集成基础设施,通过单一标准化接口访问员工数据、部门、地点、休假记录和职位发布,用于人力数据整理与招聘相关工作。

产品经理产品经理可参考该统一 API 平台,为 B2B 产品与 AI Agent 规划 HR、招聘与协作工具的集成能力,并了解其内置的 cron 任务、限流与重试管理以支持大规模数据同步。

★ 0 · 资料合集

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cc-settings:为 Claude Code 和 Codex 提供团队工程规范、工作流与安全校验的配置方案

darkroomengineering/cc-settings · Claude Code configuration — agents, skills, hooks & settings for Darkroom Engineering

cc-settings 是 Darkroom Engineering 维护的 Claude Code 与 Codex 配置项目,通过安装器注入团队编码标准、38 个技能工作流、10 个角色智能体、36 个生命周期钩子、模型路由、MCP 工具接入与共享团队知识。它使“修 bug”“审查改动”“发布”等操作遵循先定位原因、只读审查、发布前验证构建与测试等固定流程,并记录安装内容以支持预览、回滚和卸载,不覆盖个人配置。

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程序员为 Claude Code 和 Codex 注入团队编码标准、38 个技能工作流、10 个角色智能体与 36 个生命周期钩子,使“修 bug”遵循先复现并定位原因再修复的流程,“审查改动”保持只读并按团队清单分级报告,“发布”前运行仓库自身的类型检查、构建、测试和 lint 并打开 PR。

★ 46 · 可直接使用的工具

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Datadog Agent Skills:为 AI 编程代理提供 Datadog 可观测性与运维技能集

datadog-labs/agent-skills · Public repository for Datadog Agent Skills

该项目是 Datadog 官方开源的 AI Agent 技能集合,面向 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Cursor、Windsurf、OpenCode 等代理工具,以可复用技能形式提供 Datadog 平台的查询与操作能力。技能覆盖监控器管理、日志搜索、APM 追踪与 SSI 单步埋点、官方文档检索、Agent Observability(实验分析、eval 生成与流水线、会话分类、trace 回放)、浏览器 SDK/RUM 埋点与版本迁移、Audit Trail 安全与合规调查、CI/CD 与 flaky 测试排查、Datadog Apps 构建等;同时提供 dd-pup CLI 与 MCP 两种后端接入方式。

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程序员程序员可使用该技能集在 AI 编程代理中查询 Datadog 日志、APM 追踪、管理监控器、排查 CI/CD 流水线与 flaky 测试、进行浏览器 RUM 埋点与版本迁移,以及构建 Datadog Apps。

★ 173 · 资料合集

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SonarQube Agent Plugins:为 AI 编程 Agent 接入代码质量与安全扫描

SonarSource/sonarqube-agent-plugins · SonarQube Plugin for AI Agents

这是 SonarSource 官方提供的 SonarQube Agent 集成插件集合,让编码 Agent 在编写循环中接入 SonarQube 的代码质量与安全验证能力。插件通过 SonarQube CLI 和 SonarQube MCP Server 连接平台,支持问题检测、质量门禁、覆盖率、重复率、依赖风险查看以及密钥扫描,并提供 sonar-integrate、sonar-quality-gate、sonar-analyze 等技能。已说明可对接 Claude Code、GitHub Copilot CLI、Cursor、Antigravity、Codex CLI、Kiro 和(遗留的)Gemini CLI。

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程序员在编码 Agent 的编写循环中接入 SonarQube 的代码质量与安全验证能力,用于问题检测、质量门禁检查、覆盖率与重复率查看、依赖风险查看以及密钥扫描;可使用 sonar-integrate、sonar-quality-gate、sonar-analyze 等技能,并支持 Claude Code、GitHub Copilot CLI、Cursor、Antigravity、Codex CLI、Kiro 等编码 Agent。

★ 106 · 开发框架

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AI Product Development Toolkit:面向 AI 编程的产品开发提示词模板与 Agent 配置集合

TechNomadCode/AI-Product-Development-Toolkit · User-Centered Product Development Prompt Templates & Agent Configurations

该项目提供一套可复制粘贴的 Markdown 提示词模板与编码助手配置,覆盖从用户调研、PRD 生成、UX 流程、MVP 概念与开发计划、测试计划到 v0 界面设计提示的完整产品开发流程,并包含用于 Claude Code 的 CLAUDE.md 规则与权限防护配置。模板强调让 AI 先访谈提问、确认理解后再输出,使各阶段产物前后一致,无需安装或克隆仓库即可直接使用。

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程序员程序员可使用该工具包中的 Claude Code 编码助手配置,包括 CLAUDE.md 规则与权限防护配置,用于明确工作范围、简洁回复、查询最新文档,并可选地阻止高风险命令。

产品经理产品经理可使用该工具包中的用户调研问卷、PRD 生成、UX 用户流程、MVP 概念定义、MVP 开发计划、测试计划等提示词模板,按步骤完成从用户研究到需求文档、原型界面提示的完整产品开发流程;模板会先向使用者提问并确认理解后再输出,使各阶段产物前后一致。

★ 987 · 资料合集

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Claude Code Guide:从入门到进阶的 Claude Code 使用指南与参考资料合集

zebbern/claude-code-guide · Claude Code Guide - Setup, Commands, workflows, agents, skills & tips-n-tricks from beginner to power user!

该项目是一份面向 Anthropic Claude Code 的社区指南,汇集安装、配置、命令、工作流、子代理、技能、MCP 集成、自动化、安全权限与排错等内容,覆盖从初学者到高级用户的使用路径,并链接到官方文档及其他相关资源仓库。

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程序员作为 Claude Code 的社区指南合集,供程序员查阅安装、配置、命令、工作流、子代理、技能、MCP 集成、自动化、安全权限与排错等内容,用于日常代码编写、代码审查、测试与排错工作。

★ 4631 · 资料合集

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AI Trending Projects 2026:五个 AI 项目的产品与技术文档合集

vortexpwn09-netizen/AI-Trending-Projects-2026 · 5 Viral AI Projects 2026 - RAG Chatbot, Image Studio, Code Reviewer, Voice Clone, AI Agents | PRD TRD Architecture SKILLS SEO + Dev/Prod SQL Injection Toggle + LLM Docs | Next.js FastAPI LangGraph

该仓库汇集了五个 AI 项目的文档资料,每个项目一个文件夹,包含 README、PRD、TRD、架构说明、SKILLS 与 SEO 文档,覆盖 RAG 助手(NexMind)、图像生成工作室(PixelForge)、AI 代码审查 Agent(CodeSage)、语音克隆播客(VoxClone)和自动化 AI Agent(AutoFlow)。内容以产品需求、技术方案、架构图与技能/SEO 指南为主,仓库自述称各项目仅完成文档,代码尚待编写。

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程序员参考 CodeSage AI Agent 的文档资料,用于 AI 代码审查 Agent 的产品需求、技术方案与架构设计;也可参考 NexMind RAG 助手、PixelForge 图像工作室、VoxClone 语音克隆播客和 AutoFlow 自动化 Agent 的 PRD、TRD、架构说明与 SKILLS 文档,作为开发同类 AI 项目的技术文档模板。

产品经理参考仓库中五个 AI 项目的 PRD 文档,用于撰写 AI 产品(RAG 助手、图像生成工作室、AI 代码审查 Agent、语音克隆播客、自动化 AI Agent)的产品需求文档,并参考架构说明与 SEO 文档进行产品规划。

★ 1 · 资料合集

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aat-c3-week-5-lead-agent:AI 线索调研与外联 Agent 的项目简报与参考资料

quadri40/aat-c3-week-5-lead-agent · Cohort 3 Week 5 starter: AI Lead Research and Outreach Agent — PRD and reference assets.

该仓库是某训练营第 5 周的起步材料,围绕「AI 线索调研与外联 Agent」提供项目简报(PRD.md)与一组参考文档:ICP 目标客户画像细化指南、线索资格判定指南、外联文案撰写指南、线索名单质量检查指南、外联安全与审批规则指南。仓库本身不含实现代码,使用方式是先读 PRD.md,再把 assets/ 中的文档作为在项目中创建 Claude Agent SDK 技能时的素材来源。

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程序员程序员可将 assets/ 中的参考文档作为在项目中创建 Claude Agent SDK 技能时的素材来源,用于实现 AI 线索调研与外联 Agent。

产品经理产品经理可参考仓库中的 PRD.md 项目简报,以及 assets/ 下的 ICP 目标客户画像细化指南、线索资格判定指南、外联文案撰写指南、线索名单质量检查指南和外联安全与审批规则指南,用于规划 AI 线索调研与外联 Agent 的需求与规则。

★ 0 · 资料合集

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awesome-jev-tools:基于 Jev 类型化决策模型的工具与实践精选列表

v-modal/awesome-jev-tools · A curated list of tools built for Jev — TypeSafe AI's System One model for typed decisions.

这是一个围绕 Jev(TypeSafe AI 的 System One 类型化决策模型)构建的公开项目与实践精选列表。Jev 不生成文本或参与对话,而是接收非结构化状态与类型化问题,返回带置信度的类型化决策,如选择、分数或布尔值,可用作软件内部低延迟决策层。该列表按分类与路由、验证与护栏、打分与排序、Agent 决策、数据标注、评测与基准、校准与研究、基础设施/SDK/集成、游戏与仿真、金融交易、合规法律、内容审核及相关实践等类别汇总条目,并说明收录标准、非背书声明与采纳前核查要点。

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程序员程序员可参考该精选列表中的代码审查、验证与护栏、Agent 决策等类别工具,用于代码审查、测试、排错和编码代理安全门控等开发工作。

HRHR 可参考该列表中的招聘类工具,用 Jev 类型化判断按可编辑策略筛选简历,并在策略变化时重新评分候选人。

★ 623 · 资料合集

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awesome-jev:Jev 类型化决策模型的公开项目与集成精选列表

yibie/awesome-jev · A curated list of public projects, integrations, and discussions built on Jev — TypeSafe AI's System One model for typed decisions.

这是一个围绕 TypeSafe AI 的 System One 模型 Jev 的 awesome 列表,汇总了公开使用 Jev 的项目、集成与实践案例。Jev 不是聊天模型,而是接收非结构化状态与类型化问题、返回带置信度的类型化决策(选择、评分或布尔值),因此被用作软件中的决策层,覆盖分类与路由、验证与护栏、评分与排序、Agent 决策、数据标注、评测与基准、校准研究、基础设施与 SDK、游戏与模拟、金融、合规、内容审核等十余个类别。列表按应用领域对条目归类,并单列相关实践与讨论;同时明确声明收录不等于背书,不审查代码质量、安全性、成熟度或可运行性,建议采用前自行核查是否真正调用 Jev API、是否有可运行检查以及许可证情况。

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程序员作为程序员,可参考该精选列表中的代码审查、验证与护栏、Agent 决策等类别条目,例如 DiffJury 按风险路由拉取请求、jev-review 分阶段代码审查、is-malicious 检查软件供应链安全,用于辅助代码审查、测试与排错工作。

HR作为 HR,可参考列表中招聘类条目,例如 typesafe-jev CV screener 使用 Jev 类型化判断按可编辑策略筛选简历,并在策略变更时免费重新评分候选人。

★ 967 · 资料合集

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sasu:为编码 Agent 补上需求访谈与验证流程的共享工作流与 CLI

yansfil/sasu · 사수 (sasu) - the senior who double-checks your coding agent's work. It interviews the tacit knowledge out of your head, pins it down in a PRD, and verifies every 'done' with evidence. Simple, strict, agent-agnostic.

sasu 是一套面向编码 Agent 的共享工作流与命令行工具,用于把一次对话逐步转化为经确认的 PRD,再完成实现、Git 状态检查与可评审的 Pull Request。它通过 interview-me、gen-prd、implement、ship 等技能(Skills)串联流程,只对可复现的事实做阻塞判定(PRD 有效性、源码与证据新鲜度、必需命令结果、交付完整性),并借助各运行时原生的子 Agent 完成 Fidelity、Code、Security 评审,最终交付仍由 GitHub CI 与人工把关。项目以 JavaScript 实现,支持 Codex 与 Claude Code 两种运行时的本地技能安装。

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程序员使用 sasu 的共享工作流与 CLI,将编码 Agent 的对话逐步转化为经确认的 PRD,完成实现、Git 状态检查与可评审的 Pull Request;通过 implement verify 执行确定性检查并生成当前验证报告,再由原生子 Agent 进行 Fidelity、Code、Security 评审。

产品经理使用 interview-me 技能解决缺失的产品决策并生成规范化的 qa-log.md,再用 gen-prd 技能写出包含决策与可观察行为的完整已批准 PRD。

★ 1 · 开发框架

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Agenthood:面向软件全生命周期的多智能体协作框架

fworks-tech/agenthood · A society of AI agents with impeccable standards and zero tolerance for 'fix stuff' commits.

Agenthood 提供 20 个专业化 AI 智能体(架构师、评审、安全、DevOps、策略、运维等),每个都是可移植的 Markdown 技能文件,可加载进 Claude Code、Copilot、Gemini CLI、Cursor、OpenCode 等支持技能文件的运行时,另附一个 TypeScript 运行时让它们跨软件生命周期自主执行。项目强调工程规范(如拒绝含糊的提交信息)、每次运行留下防篡改的决策与来源追溯记录,并附带 41 个工具技能、工作流引擎、RAG 与记忆等组件。

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程序员使用 Agenthood 提供的 20 个专业化 AI 智能体(如架构师、评审、安全、DevOps、运维等)辅助软件全生命周期工作,包括代码审查、安全审计、测试、排错、技术文档编写、发布管理等;每个智能体是可移植的 Markdown 技能文件,可加载进 Claude Code、Copilot、Gemini CLI、Cursor、OpenCode 等支持技能文件的运行时,也可通过 TypeScript 运行时自主执行。

★ 4 · 开发框架

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RAG Radar:每 15 分钟自动更新的 RAG 项目与工具追踪清单

linny006/rag-radar · Live tracker of new RAG implementations, tools, and patterns — updated every 15 minutes

RAG Radar 通过 GitHub Actions 定时任务和 GitHub Search API,持续监控 GitHub 上新发布的检索增强生成(RAG)项目、库和生产模式,按组件类型(分块、嵌入、检索、生成)打分与分类,并输出可订阅或浏览的结构化列表。仓库中的表格每 15 分钟自动重写,新增或移除条目都会以提交形式体现。

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程序员程序员可浏览该仓库每15分钟自动更新的结构化列表,追踪 GitHub 上新发布的 RAG 项目、库和生产模式,并按分块、嵌入、检索、生成等组件类型分类,用于了解 RAG 技术选型与实现参考。

★ 3 · 资料合集

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