工具
akshayKarai/AI-Code-reviewer · CodeSage is a full-stack AI Code Reviewer that analyses any code snippet and returns structured, actionable feedback. Paste your code, choose your focus areas, and get back a quality score, categorised issues with line references, fix suggestions, and even a refactored snippet.
CodeSage 是一个全栈 AI 代码审查应用：用户粘贴代码并选择审查重点后，后端将结构化提示发送给 Anthropic Claude 模型，返回质量评分（0–100）、按严重程度分类并带行号的问题、修复建议、代码亮点以及可选的代码重构片段，另提供代码解释功能。项目由 FastAPI 后端与 Streamlit 前端组成，支持 16 种语言，并以 REST API 形式提供审查与解释接口。
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程序员粘贴代码片段并选择审查重点后，获取 0–100 质量评分、按严重程度分类并带行号的问题、修复建议、代码亮点以及可选的重构片段；也可用代码解释功能获得对代码的通俗英文说明。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布：未知收录：2026-10-20
综合合集
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
原文发布：未知收录：2026-10-20
综合合集
clouatre-labs/llm-agent-experiments · Benchmarking open-weight LLM coding agents as SCOUT delegates: model comparison experiments with pre-registered protocols, blind scoring, and full data.
该项目是一套预注册、盲评的评测实验资料，用于比较多款开源权重 LLM 在多智能体流水线中作为 SCOUT 研究综合角色委派者的表现，并判断它们能否以更低成本替代专有基线 Claude Haiku 4.5。实验采用 8 项二元评分准则、Mann-Whitney U 非劣效检验和成本效率指标，公开了协议、评分准则、逐次运行得分、延迟日志与 SCOUT 交接 JSON。后续实验将评测扩展到流水线全部角色，并加入跨任务复现与上下文隔离研究；项目同时说明，结论受单一任务类型和流水线配置的限制。
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程序员作为多智能体流水线中角色级模型替换的评测模板与数据集，程序员可参考其预注册协议、8 项二元评分准则、盲评流程和成本效率指标，评估开源权重模型能否替代专有基线模型承担研究综合等子代理角色；仓库还公开了逐次运行得分、延迟日志与 SCOUT 交接 JSON，可用于复现和比较模型表现。
★ 3 · 资料合集
原文发布：未知收录：2026-10-20
综合合集
subhamtri2015/governed-ai-app-builder · Governed AI App Builder: An Enterprise Product Management Case Study on Human-in-the-Loop Scaffolding with RBAC Guardrails
该项目是一个以产品案例研究形式呈现的作品集项目，围绕低代码平台中的“AI 草稿与审核”助手展开：用户用自然语言提出内部工具需求（查询、表格、表单），AI 生成可逐部件审阅的草稿，由人工对每个部分接受或拒绝后才可发布；系统还会依据 RBAC 在上游裁剪无权访问的表并在预览中说明原因。仓库包含用户研究、PRD、30 条评测提示集与评分标准、OpenAPI 接口规范、遥测与指标 SQL、RICE 优先级、交付计划、QA/GTM 文档以及 Python 校验原型与测试。项目为个人自发作品集案例，不与任何公司或客户关联，文中目标、RICE 分数与故事点均为示意性假设。
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程序员仓库提供 Python 校验原型与测试，以及 OpenAPI 3.0 接口规范和 Postman 集合，可作为实现“AI 生成草稿后逐部件校验、按 RBAC 裁剪无权表”的参考代码与接口契约。
产品经理作为产品经理的作品集案例参考：仓库包含用户研究访谈脚本、PRD、用户故事、功能规格、30 条评测提示集与评分标准、OpenAPI 接口规范、遥测与指标 SQL、RICE 优先级、交付计划、QA/GTM 文档，可用于学习如何围绕“AI 草稿与人工审核”功能撰写需求、设计评测与指标并规划交付。
★ 0 · 研究实现
原文发布：未知收录：2026-10-19
工具
Anlter-star/ai-job-insight-evaluator · An LLM evaluation and job market analytics platform for AI evaluation, product management, and data analysis roles.
该项目面向大模型评测、产品经理与数据分析三类实习岗位，收集并人工标注公开招聘岗位描述，构建统一字段与标注规范；实现关键词规则基线与兼容 OpenAI 接口的大模型结构化提取器，使用准确率、Precision、Recall、F1 和潜在无依据率等指标进行对比评测，并通过冻结验证集分析泛化能力。当前为小型数据集上的研究性评测项目，规划中的 Streamlit 可视化页面尚未完成。
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程序员提供关键词规则基线与兼容 OpenAI 接口的大模型结构化提取器实现，以及准确率、Precision、Recall、F1 等评测代码，可供开发人员参考或复用进行信息抽取评测。
HR用于对公开招聘岗位描述（JD）进行结构化信息抽取与评测，辅助招聘信息整理和岗位技能需求分析；项目首期覆盖大模型评测、产品经理、数据分析三类实习岗位。
产品经理项目将产品经理实习岗位纳入岗位描述结构化提取与技能需求分析范围，可用于产品经理岗位的招聘信息洞察。
★ 1 · 研究实现
原文发布：未知收录：2026-10-19
工作流
LavishSphere/patchlane · Autonomous incident response for financial systems, powered by secure AI agent sandboxes.
Patchlane 是一个面向金融系统的自主事件响应项目：当转账等服务出现资金安全缺陷时，它按欺诈规则检测异常，在 Daytona 隔离沙箱中复现攻击，由 Factory Droid 在沙箱内分析并编写修复，再把补丁应用到第二个干净沙箱，用智能体未见过的留出测试和回归测试进行验证，最后等待人工审批。项目还提供 React 仪表盘、场景构建器和 Chalk 基准评测，并给出多组种子缺陷案例的运行结果。
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程序员用于金融系统缺陷的自动化事件响应：在隔离沙箱中复现攻击、由 AI 智能体分析并编写补丁，再在第二个干净沙箱中用留出测试和回归测试验证补丁，最后等待人工审批；可作为程序员排查资金安全类缺陷、验证修复的参考工作流。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布：未知收录：2026-10-19
工具
mobiumdev/mobium-evals · An evaluation of an AI agent driving Mobium over MCP on an Android emulator, graded on the device's own state
mobium-evals 是一套评测框架，用于衡量固定模型通过 MCP 驱动 Mobium 在真实 Android 模拟器上完成任务的效果，评测结果依据设备自身状态判定，而非依赖智能体的自我陈述。项目包含 23 个 MobiumApp 任务（如登录、表单、滑块、弹层遮挡、WebView 表单等）和一个 Morpho Market 重构任务，并设有 reference、null、wrong 三类对照驱动与答案规则校验；还提供本地 Ollama 第二驱动、基于 llama3.1:8b 的答案二次判分，以及面向 Mobium 面向智能体接口（工具描述、错误提示、map 输出）的改进验证循环。仓库 README 给出了在 Android 15 模拟器上的基线结果。
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程序员用于评测固定模型通过 MCP 驱动 Mobium 在真实 Android 模拟器上完成登录、表单、滑块、WebView 表单等任务的效果，并依据设备自身状态而非智能体自述进行判分；还可通过 verify 对比 Mobium 改动前后同一任务与种子的结果，作为回归检查。
★ 0 · 开发框架
原文发布：未知收录：2026-10-19
工具
tryggth/richardson-attention · Superconducting Spectral Attention: Zero-Shot 1-to-5 Hop Long-Context Extrapolation & Renormalization Group Relays for Hybrid Transformers (Gemma-4 2B & 4B)
Richardson Attention（又称 Superconducting Attention）是一种免训练、权重不变的运行时推理干预方法，用于缓解混合注意力 Transformer（如 google/gemma-4-E2B-it、gemma-4-E4B-it）在滑动窗口注意力与稀疏全局注意力交错结构下，多跳指针追踪退化为极低准确率的问题。README 报告称，该方法在 8,270 token 的 3 跳检索上把准确率从 0.0380% 提升到 98.5919%，在 9,912 token 的 5 跳链式追踪上从 2.2398% 提升到 93.8942%，并显著降低对抗性诱饵的捕获率，同时基本保持语言建模困惑度不变；在 NVIDIA RULER VT、BABILong qa3 和 Lost in the Middle 的评测中也报告了提升。项目包含论文、Colab 演示、评测脚本和结果文件，面向对长上下文推理与机制可解释性感兴趣的研究者。
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程序员用于长上下文推理与机制可解释性研究：在混合注意力 Transformer（如 google/gemma-4-E2B-it、gemma-4-E4B-it）上以免训练、权重不变的运行时注意力干预方式，改善多跳指针追踪与长上下文检索准确率，并可用仓库提供的评测脚本和结果文件复现 RULER VT、BABILong qa3、Lost in the Middle 等基准评测。
★ 1 · 研究实现
原文发布：未知收录：2026-10-19
综合合集
ishandutta2007/Awesome-LLM-Evaluation-Testing · Top LLM Evaluation Testing (Opensource) Star if you like it!
这是一个面向 LLM 评测与测试的 curated 列表，汇集 40 多个开源评测器、RAG 评测库、提示词测试工具、Agent 评测框架和 LLM 可观测性平台，并涵盖部分 SaaS 托管平台。列表条目记录了产品能力、定价、免费额度与 Star 数，主要聚焦提示词回归测试、RAG 评测与 Agent 可观测性，适合 AI 工程师和研究者按需检索与选型。
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程序员作为 LLM 应用开发者的选型清单，检索并比较开源评测器、RAG 评测库、提示词回归测试工具、Agent 评测框架和可观测性平台，用于在 CI/CD 中测试 LLM 输出、检测幻觉与提示词回归。
★ 0 · 资料合集
原文发布：未知收录：2026-10-19
工具
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
原文发布：未知收录：2026-10-19
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
原文发布：未知收录：2026-10-19
Agent Skill
jhermesn/wrong-answer-labs · Turn AWS Certification questions you got wrong into hands-on CloudFormation labs with an automated grader. An Agent Skill and Claude Code plugin.
该项目是一个面向 Claude Code 的 Agent Skill 及插件。用户把 AWS 认证练习题中的错题以文本、截图或 PDF 的形式交给 AI 编程代理后，代理会先在官方文档中确认答案，再把相关题目归纳成业务场景，并为每个场景生成一个 CloudFormation 实验环境。实验包含挑战任务和自动评分脚本 check.sh，还提供清理脚本。对于 Direct Connect、AWS Organizations 策略等难以复现的主题，则改为生成学习笔记和官方文档链接。实验生成过程会经过成本、安全和正确性自动检查，实验运行在用户自己的 AWS 账户中。
展开详情收起详情：Wrong Answer Labs：把 AWS 认证错题自动转化为带评分器的手动 CloudFormation 实验⌄
程序员程序员备考 AWS 认证时，可将错题交给 AI 编程代理，由代理核对官方文档并生成带 CloudFormation 实验环境和 check.sh 自动评分器的动手实验，用于练习和排错；难以复现的主题则生成学习笔记和官方文档链接。
★ 19 · 可直接使用的工具
原文发布：未知收录：2026-10-19
工具
vishalhabib99/fin-doctor · Checks the money facts in AI agents' answers before customers see them: stale or wrong IRS and SSA figures flagged with the right figure and its source. MCP server + Python.
fin-doctor 是一个面向金融 AI 智能体的事实核查工具，用 MCP 服务器 + Python 实现：它把草稿答案中的 IRS/SSA 官方数字（如 401(k)、IRA、HSA 限额、RMD 年龄、社保应税上限）与带年份和来源的注册表比对，标记过时、错年或错误数字，并给出正确数值与来源链接。它还提供贡献额度计算工具和退休问答审校（事实、投资建议、承诺性表述、范围外、提示注入检测），输出 SEND/REVIEW 判定。项目为参考性构建，未说明生产部署情况。
展开详情收起详情：fin-doctor：在 AI 财务问答交付前核查 IRS 与 SSA 金额事实⌄
程序员在开发金融类 AI 智能体时，可将 fin-doctor 作为 MCP 服务器接入（如 Claude Code），在草稿答案交付前调用 check_answer / gate 对 IRS、SSA 官方金额进行事实核查，并返回 SEND/REVIEW 判定；也可用 contribution_room 工具做确定性的额度计算。
产品经理作为 AI 产品经理的参考构建，可借鉴其从 PRD、评测计划到盲测、发布门禁的流程，以及模型风险包（清单、模型卡、验证报告、监控计划）来设计金融 AI 答案的事实核查与上线治理方案。
★ 1 · 可直接使用的工具
原文发布：未知收录：2026-10-19
工具
antonsoo/errorbars · Error bars for LLM evals: clustered SEs, paired comparisons, leaderboards, and power analysis. Python + web calculator.
errorbars 是一个 Python 包兼网页计算器，用于给 LLM 评测结果补上统计不确定性：提供均值、标准误与置信区间汇总，支持配对比较、聚类稳健标准误、精确 McNemar 检验、带显著秩的排行榜以及功效分析（估计所需题目数或最小可检测效应）。可读取 lm-evaluation-harness 与 Inspect AI 的日志及 CSV/JSONL 长格式数据，基于 arXiv:2411.00640 的统计实践，帮助判断模型间的分数差距是真实提升还是噪声。
展开详情收起详情：errorbars：为 LLM 评测结果添加误差条与显著性检验的统计工具⌄
程序员在评估或比较 LLM 模型或代码生成基准的得分时，为准确率结果计算标准误、置信区间和显著性检验，判断模型间的分数差距是真实提升还是噪声；也可读取 lm-evaluation-harness 与 Inspect AI 的日志进行配对比较和排行榜分析。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布：未知收录：2026-10-19
工具
rogeriojunior31/lazyagents · The lazygit for AI coding agents: skills, sessions, usage, providers and hooks for Claude Code, Codex, Gemini CLI, OpenCode, Pi, Crush and Hermes Agent.
lazyagents 是一个用 Go 编写的终端界面工具，被类比为 lazygit，用来在同一个界面中管理 Claude Code、Codex、Gemini CLI、OpenCode、Pi、Crush 和 Hermes Agent 等 AI 编程助手。它提供技能库；支持检索、恢复和导出会话；可保存 API 或本地模型连接；可管理 hooks；可备份并恢复配置；还可按来源与覆盖范围查看用量、令牌和成本信息。项目同时提供 CLI 的无头操作和 JSON 输出，但各助手能力差异较大，需要查阅生成的能力矩阵；项目目前处于 pre-1.0 阶段，命令与格式可能在次版本间变化。
展开详情收起详情：lazyagents：统一管理多个 AI 编程助手的终端界面⌄
程序员在终端统一管理多个 AI 编程助手：维护技能库并按助手启用、检索/恢复/导出会话、保存 API 或本地模型连接、管理 hooks、备份恢复配置，以及按来源查看用量、令牌和成本。
★ 22 · 可直接使用的工具
原文发布：未知收录：2026-10-19
工具
ebt55/evalfloor · What a benchmark scores with nothing in it: content-free answers against each task's own majority baseline, plus a judged arm. Preregistered. Closed: 45 tasks on inspect_evals 0.24.0, 1 beats its baseline outright (bbh, a task property).
eval-floor 是一个评测完整性检验工具：它不调用任何模型，而是用一组不含题目信息的内容（空字符串、拒答、拼接所有标签、回显问题等）驱动 Inspect Evals 各任务的真实评分器和数据集，测量“无内容答案”能拿到多高分数，并与多数类基线对比。项目在 inspect_evals 0.24.0 上对 45 个可计数任务做了预先注册的确定性扫描，结果是 34 个健康、10 个因构造方式而天然并列、1 个因任务本身特性（bbh）被标记、0 个因评分器缺陷被标记；另有一个由模型判分的分支，对 7 个任务中的 3 个在 Wilson 95% 下界上标记，并给出判分模型不一致率作为对照。
展开详情收起详情：eval-floor：检测 LLM 评测任务中零信息答案的得分基线⌄
程序员在开发或审查 LLM 评测代码时，用该工具以空字符串、拒答、拼接所有标签、回显问题等无信息答案驱动 Inspect Evals 任务的真实评分器和数据集，测量无内容答案能拿到多高分数并与多数类基线对比，从而发现评分器缺陷（如 paws 的 includes() 问题）并验证修复。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布：未知收录：2026-10-19
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。
展开详情收起详情：Quorum-AI：多模型并行问答与分歧合成工具⌄
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
原文发布：未知收录：2026-10-19
综合合集
zenstory-ai/oh-story-claudecode · Claude Code / Codex / OpenCode agent skills for writing Chinese web novels (网文): 扫榜、拆文、写作、去AI味、封面全流程，长篇短篇都支持 | 13 skills for novel writing and long-form fiction with file-based continuity tracking. MIT.
Oh Story 是一组装进编程 Agent 的网文写作 skill（共 13 个），覆盖长篇与短篇网络小说全流程：扫榜选材、拆解爆款、搭大纲写正文、去 AI 味、生成封面图。它用文件系统作记忆，维护设定、大纲、正文与追踪，支持压缩上下文或换会话后恢复进度与伏笔；提供写前细纲与追踪检查、写后截断与常见 AI 句式检查等确定性门禁，并适配 Claude Code、Codex CLI、Google Antigravity、OpenCode 等 7 款宿主。写作使用宿主 Agent 自带模型，本地只运行 Node/Python 检查脚本；封面生成调用 GPT-Image-2。
展开详情收起详情：Oh Story：面向编程 Agent 的中文网文写作 skill 包⌄
程序员作为编程 Agent（Claude Code、Codex CLI、OpenCode 等）的 skill 包安装使用，仓库提供 Node/Python 确定性检查脚本与 hooks 部署机制，程序员可借此了解或复用其 skill 组织、文件系统记忆与写前门禁/写后校验的实现方式。
★ 7723 · 可直接使用的工具
原文发布：未知收录：2026-10-19
工具
CodeCritic-Reviews/review-action · AI-powered pull request code review for GitHub Actions. Posts findings to PRs, optional merge gates on severity.
CodeCritic Review 是一个 GitHub Actions 动作，在拉取请求 opening 或 synchronization（打开或同步）时调用 CodeCritic API 进行 AI 代码审查，并将审查摘要作为 PR 评论发布。它提供 review_id、0-100 的质量分数和 final status 输出；可按配置等待完成，或将分数用于后续步骤，并据此设置合并门槛。材料也说明这是 AI 生成结果，可能存在误报或漏报，不能替代人工审查或专业安全审计，并且不执行代码、不访问运行时行为。
展开详情收起详情：CodeCritic Review：为 GitHub Actions 中的拉取请求提供 AI 代码审查⌄
程序员在 GitHub Actions 中为拉取请求自动执行 AI 代码审查，将审查摘要作为 PR 评论发布，并输出 0-100 质量分数，可用于设置合并门槛或后续步骤判断。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布：未知收录：2026-10-19
工具
Sahil170595/Chimeraforge · PyPI capacity-planning CLI for LLM deployment. pip install chimeraforge.
Chimeraforge 是一个本地优先、模型无关的 LLM 部署规划器，以 Python CLI 形式提供。用户可输入模型规模、HF 仓库或 Ollama 标签，以及 GPU 硬件与请求速率，工具会在（模型 × 量化 × 后端 × GPU 数量 × 并行策略）空间中搜索，并在 VRAM、质量、延迟、成本、能耗等门控约束下返回满足 SLO 的最便宜配置。每个数值都标注为 measured、extrapolated、derived、estimated 或 unknown 的来源，无需联网即可对本地注册表和目录进行规划。项目还提供 workload 流量画像、markdown 决策简报、MCP 服务器供 Claude/GPT/Cursor 调用，以及 suggest、measure、bench、safety 等共 25 个子命令。
展开详情收起详情：Chimeraforge：LLM 部署容量规划命令行工具⌄
程序员程序员可用该 CLI 规划 LLM 部署：输入模型规模、HF 仓库或 Ollama 标签及 GPU 硬件与请求速率，在 VRAM、质量、延迟、成本、能耗等约束下搜索最便宜的满足 SLO 的配置；也可通过 MCP 服务器让 Claude/GPT/Cursor 调用规划器获取部署参数与启动命令。
★ 2 · 可直接使用的工具
原文发布：未知收录：2026-10-19