工具
jakemanger/whatmodel · Find the best AI models you can run
whatmodel 是一个开源 AI 模型榜单工具,将 879 个模型依据 22,113 条已发布基准测试结果汇总为单一评分,并列出每个模型的 API 价格、本地运行所需内存以及运行命令。用户可以在网站或终端按自身电脑配置(内存、显存、是否有独立显卡)与预算过滤模型,覆盖 llm、图像、视频、TTS、STT 等多个类别,支持 LMArena 等基准子集筛选与自定义评分尺度。
展开详情收起详情:whatmodel:按硬件与预算筛选可本地运行的 AI 模型榜单⌄
程序员程序员在本地部署或选择 AI 模型时,可按自身电脑的内存、显存和是否有独立显卡过滤模型,并查看每个模型的 API 价格、本地运行所需内存以及运行命令,从而决定哪些模型能在本机运行。
产品经理产品经理在评估 AI 模型选型时,可参考该榜单按单一评分比较 879 个模型,并查看 API 价格与本地运行所需内存,辅助成本与能力权衡。
★ 30 · 资料合集
原文发布:未知收录:2026-10-16
工具
KonstantinStarovoytov/agent-docs · Hybrid RAG MCP server: fresh official docs of Claude Code, Cursor, Codex and MCP for any AI agent, with an eval gate
Agent Docs 是一个混合 RAG 服务,索引约 600 页 Claude Code、Cursor、Codex 与 MCP 的官方文档并每日自动刷新,通过 MCP 工具(search_docs、read_section)或 REST 接口供 AI Agent 调用,返回带引用的检索结果与答案。其检索链路包含翻译、混合检索(Embedding + BM25)、RRF 融合、Cohere 重排、阈值拒答与上下文选择,并配有 Langfuse 追踪和评估回归门禁。
展开详情收起详情:Agent Docs:面向 AI Agent 的 Claude Code、Cursor、Codex 与 MCP 官方文档混合 RAG 服务⌄
程序员程序员在编写或调试 Claude Code、Cursor、Codex 与 MCP 相关代码时,可让 AI Agent 通过 MCP 工具 search_docs 和 read_section 检索这些产品的官方文档,获得带引用的答案,用于查询 API 用法、配置方式等开发问题。
★ 2 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-16
工具
nurf-ai/ai · Multimodal Go AI module with realistic cost tracking, not just tokens.
nurf-ai/ai 是一个 Go 语言模块,用于在多家 AI 服务商之间统一构建聊天、流式输出、推理、工具调用、结构化输出、嵌入、语音转文字、文字转语音、音效、音乐生成、实时语音、内容审核、图像生成与编辑、视频生成等能力。其特色是内置按模型计价器,可估算 token、图像、视频秒数、语音字符与音频时长等真实成本,并通过 models.json 集中维护模型费率与上下文窗口。
展开详情收起详情:nurf-ai/ai:跨多家 AI 服务商的多模态 Go 模块,内置真实成本计量⌄
程序员在 Go 项目中通过该模块统一接入多家 AI 服务商的聊天、流式输出、工具调用、结构化输出、嵌入、语音、图像与视频生成等能力,并利用内置按模型计价器估算 token、图像、视频秒数、语音字符与音频时长等真实成本。
产品经理在评估或规划多模态 AI 功能时,参考该模块覆盖的聊天、推理、工具调用、结构化输出、语音转文字、文字转语音、音效、音乐生成、实时语音、内容审核、图像生成与编辑、视频生成等能力清单,以及按模型计价器对 token、图像、视频秒数、语音字符与音频时长的成本估算方式。
★ 1 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-16
工具
NevGiU-AI/hr-ai · HR AI Recruitment Manager started at KLx Hackathon, 21 - 22 November 2025 but continuously improved
该项目是一个面向企业的租户隔离式招聘应用,可生成与审批职位邀请、导入 PDF 或 ZIP 简历、做重复检测与 ClamAV 查毒、提取简历文本,并在人工确认后调用 OpenAI 对候选人进行评分与解释。应用还提供基于 Redis 的会话认证、角色与组织边界管理、登录限流与锁定、安全审计和候选人数据治理(保留期、法律保留、彻底删除)。AI 输出仅作为辅助,不自动做出录用决定。OCR、简历对话、语音输入输出和招聘仪表盘仍在路线图中。
展开详情收起详情:HR AI Recruitment Manager:多租户招聘管理与简历评估应用⌄
程序员开发者可参考或复用该仓库的 Spring Boot 3 / Java 21 后端与 Angular 19 前端实现,包括基于 Redis 的会话认证、租户隔离、登录限流与锁定、安全审计、Flyway 数据库迁移以及 ClamAV 简历上传扫描等工程实践。
HR招聘人员可用该应用生成、编辑并审批 AI 辅助的职位邀请;导入 PDF 或 ZIP 简历,进行重复检测与病毒扫描后提取简历文本,并在人工确认后调用 OpenAI 对候选人按已审批职位进行评分与解释,作为招聘决策的辅助参考。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-16
工具
rchrp/Blame · An open source desktop IDE for AI coding agents, with a semantic harness, integrated backlog, isolated Git worktrees, live previews, and code review before merging.
Blame 是一个开源的桌面开发环境,把用户故事、编码智能体任务、相互隔离的 Git worktree、运行预览和代码审核串联在同一个工作区中。用户可以把需求交给智能体实现,在其独立工作树和预览环境中检查改动、日志与终端输出,再决定驳回或批准合并。项目支持接入用户自己的 AI 提供方凭证,并提供轻量语义 harness 用于语法感知的代码导航、受控编辑与执行验证证据。代码以 TypeScript monorepo 组织,采用 pnpm 与 Turborepo。
展开详情收起详情:Blame:面向 AI 编程智能体的桌面工作区,从任务待办到审核合并⌄
程序员在桌面工作区中把用户故事交给编码智能体实现,在隔离的 Git worktree 和预览环境中检查改动、日志与终端输出,再决定驳回或批准合并;也可用 Quick Chat 处理较小改动、调试和代码探索。
产品经理把用户故事转化为智能体任务,并在 backlog 队列中跟踪其从开发、审核到合并的进展。
★ 2 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-16
工具
BN-KR/Tracify · Tracify is an AI observability platform that helps developers monitor, debug, and optimize AI agents in production. Trace every decision, tool call, failure, retry, latency spike, and cost in one clear view.
Tracify 是一个面向 AI Agent 的可观测性与故障防护平台,通过捕获 Agent 运行、LLM 生成、工具调用、成本、评测与失败信息,帮助团队理解发生了什么、定位并修复问题、验证修复效果并防止同类故障复发。它提供 TypeScript 与 Python SDK(包名 tracify-sdk),支持嵌套运行、自定义 span、重试与错误追踪,并配套数据集与评测器、Prompt 版本管理与部署标签、成本与运行时策略(SDK 失败开放)、区域端点与公开健康状态页面。架构上以 SDK/OTLP 接入 Next.js 摄取,经 Tinybird 存储高吞吐遥测数据、Convex 保存项目元数据与工作流状态,并输出到仪表盘。
展开详情收起详情:Tracify:面向 AI Agent 的可观测性与故障防护平台⌄
程序员在开发 AI Agent 应用时,通过 tracify-sdk 捕获 Agent 运行、LLM 生成、工具调用、成本、评测与失败信息,用于监控、调试和优化生产环境中的 AI Agent,定位并修复问题、验证修复效果并防止同类故障复发。
产品经理在管理 AI Agent 产品时,借助 Tracify 的仪表盘查看 Agent 运行、成本、评测与失败信息,用于理解产品运行情况、定位问题并验证修复效果。
★ 5 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-16
工具
apoorvdarshan/scowld · 🦫 Open-source iOS AI companion with a live VRM avatar that sees you — bring-your-own-key chat, vision, speech-to-text & text-to-speech (OpenAI, Anthropic, Gemini, ElevenLabs, Groq & more). SwiftUI.
Scowld 是一个开源 iOS AI 伴侣应用,使用 SwiftUI 构建,内置 Amica/Arbius 的 VRM 3D 角色渲染,支持口型同步、待机动画与表情。它提供文字和语音聊天、免手动唤醒模式,由用户自行提供 API Key(BYOK)接入 Gemini、OpenAI、Claude、Ollama 等多家对话与视觉服务,也支持多家语音转文字和 ElevenLabs/OpenAI 语音合成;对话记录、角色名称和系统提示词可保存在本地。
展开详情收起详情:Scowld:带 3D 虚拟形象的可视语音 AI 伴侣 iOS 应用⌄
程序员作为 SwiftUI iOS 应用的开源参考实现,程序员可研究其 WKWebView 与原生 Swift 桥接、BYOK 多 AI 提供商客户端、CoreData 本地聊天记录存储、Keychain 密钥存储以及单元/UI 测试脚本等代码结构,用于开发类似的语音 AI 应用。
★ 29 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-16
工具
ronish645/minilang-compiler · Can LLMs learn a programming language they've never seen? A from-scratch compiler for MiniLang, used as an uncontaminated benchmark where Claude, GPT and Qwen learn it from the spec and debug through a compiler-as-tool agent loop. MCP server included.
MiniLang 是为评测「LLM 能否只凭规范学会一门从未见过的编程语言」而设计的小型 C/JavaScript 风格语言,配套从零用 Python 编写的编译器(词法分析、递归下降解析、渐进类型检查、三地址码生成与带资源限制的沙箱解释器)、支持 Claude/GPT/本地 Qwen 的编译器即工具智能体评测基准,以及把编译器暴露给 AI 助手的 MCP 服务器。
展开详情收起详情:MiniLang:从零实现的编译器与 LLM 语言学习基准⌄
程序员通过 MCP 服务器把 MiniLang 编译器作为工具暴露给 AI 助手,供程序员在编写或调试 MiniLang 程序时调用 run_program、check_program、compile_program 进行运行、类型检查与中间代码生成;也可用 CLI 执行、检查、编译示例程序并获取带位置与修复提示的错误信息。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-16
工具
proDreams/revu · 🤖 Self-hosted AI code review for your Pull Requests.
ReVu 是一个自托管的 AI 代码审查服务,用于对 Pull Request 自动生成审查意见。它支持以 Webhook 服务常驻运行,接收 GitHub、Gitea、GitLab(含 self-managed)和 Bitbucket 的 Webhook 并把结果发布到 PR;也支持在 GitHub Actions、GitLab CI、Gitea Actions 等流水线中以 revu review 命令方式运行。审查结果可输出为整体评论或按代码行的内联评论,重复审查会参考此前的审查内容以避免重复评论,并支持 flat 与 deep 两种上下文深度。项目可对接 OpenAI 及兼容接口(OpenRouter、LocalAI、LM Studio)、GigaChat、YandexGPT,支持为不同仓库配置命名 AI 配置,并通过单个 YAML 文件管理多 Git 连接。
展开详情收起详情:ReVu:自托管的 AI Pull Request 代码审查工具⌄
程序员在代码审查工作中,使用 ReVu 对 Pull Request 自动生成审查意见,支持整体评论或按代码行内联评论,并可在 GitHub Actions、GitLab CI、Gitea Actions 等流水线中以 revu review 命令运行,帮助团队在人工审查前发现潜在问题。
★ 23 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-16
工具
subquadratic-ai/decision-longctx-evals · Evaluating long-context retrieval and reasoning for decision models
该项目为“决策模型”(读取状态并对固定选项集返回概率、而非生成文本的模型)提供两套长上下文评测:Decision RULER 包含 11 个合成任务(针检索、变量追踪、词计数),以多选题决策形式覆盖 64K 至 1M token;Decision LCR 基于真实文档(每份约 100K token)的 100 道多选题。项目提供 pip 安装的 dlce 命令行工具,通过向自定义 HTTP 端点发送包含 state、question、options 的请求并接收每个选项的概率来运行评测,支持并发、多端点分发、断点续跑,并按任务平均分(RULER)或全对准确率(LCR)计分,输出逐决策的 JSON 记录。该评测是 RULER 与 AA-LCR 面向决策模型的原则性改编,分数与原基准不可直接比较。
展开详情收起详情:decision-longctx-evals:面向决策模型的长上下文检索与推理评测工具⌄
程序员使用 dlce 命令行工具对决策模型进行长上下文检索与推理评测:通过向自定义 HTTP 端点发送包含 state、question、options 的请求并接收每个选项的概率,运行 Decision RULER 与 Decision LCR 评测,支持并发、多端点分发、断点续跑,并按任务平均分或全对准确率计分,输出逐决策的 JSON 记录。
★ 1 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-16
工具
pgEdge/pgedge-vectorizer · A PostgreSQL extension to create chunk tables for existing text data, and populate them with embeddings using your favourite LLM.
pgEdge Vectorizer 是一个 PostgreSQL 扩展,用于对已有文本数据进行异步分块和向量嵌入生成。它通过触发器捕获表数据变更,由后台工作进程调用 OpenAI、Voyage AI、Ollama 或 Gemini 等嵌入提供方生成向量,并支持混合检索(稠密向量 + BM25 稀疏检索,基于 RRF 融合)。扩展提供 SQL 接口用于启用/停用向量化、手动分块、重试失败任务以及通过视图监控队列状态。
展开详情收起详情:pgEdge Vectorizer:为 PostgreSQL 文本数据自动分块并生成向量嵌入的扩展⌄
程序员在 PostgreSQL 数据库开发中,为已有文本数据表启用自动分块与向量嵌入生成,通过 SQL 接口 enable_vectorization 配置,由后台工作进程异步调用 OpenAI、Voyage AI、Ollama 或 Gemini 生成向量,并可用 hybrid_search 实现稠密向量与 BM25 稀疏检索的混合检索。
★ 41 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-16
工具
klauswg/jev-suite · Four decision-quality tools on Jev (TypeSafe System One): Jev answers structured questions, deterministic code keeps the final say.
jev-suite 是一套建立在 Jev(TypeSafe System One)决策模型之上的 Java 工具套件,包含 jev-proof、jev-fit、jev-fidelity、jev-rental 四个应用,分别用于判断赞助视频是否交付了约定内容、候选人相对岗位要求的差距、编辑是否保留原文信息、以及看房前需与房源代理确认的事项。共享内核 jev-kit 提供 JevClient 类型化客户端、三路判定门 NoulGate 与外部文本防提示注入清洗器。设计上坚持“Jev 判断、代码决定”,阈值与路由由单元测试覆盖的确定性 Java 代码掌握,模型不可达时降级为人工复核,评测拒绝模拟数据,无证据即失败关闭。
展开详情收起详情:jev-suite:基于 Jev 决策模型构建的四类决策质量校验工具套件⌄
程序员作为 Java 工具套件参考或复用其共享内核 jev-kit,包括类型化 JevClient、三路判定门 NoulGate 与外部文本防提示注入清洗器,用于构建带确定性阈值与人工复核降级的 AI 判定流程。
HR使用 jev-fit 判断候选人相对岗位要求的差距,辅助招聘筛选与面试准备;材料称其回答“Where does this candidate actually fall short of the job requirements?”。
★ 34 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-15
工具
unofficial-equivocation2029/Open-Jev · Get typed decision probabilities from context and candidates, instantly—no autoregressive generation or JSON parsing.
Open-Jev 是一个面向决策场景的 AI 工具,输入情境描述与多个候选选项后,直接给出每个选项为正确选择的概率,而无需自回归生成或 JSON 解析。README 提到最新版本 Open-Jev-27B-v1.1,支持一次最多七个选项,并强调展示不确定性以便判断结果的可信程度。文档描述其为面向普通用户的 Windows 桌面应用,无需编程基础。
展开详情收起详情:Open-Jev:从上下文与候选项中直接输出带类型的决策概率⌄
HR在招聘或人力决策场景中,输入情境描述与多个候选选项,获取每个选项为正确选择的概率,并借助不确定性展示判断结果的可信程度。
产品经理在需求分析或方案取舍时,输入情境描述与多个候选选项,获取每个选项为正确选择的概率,并借助不确定性展示判断结果的可信程度。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-15
工具
hyunolike/hanjeok-agent · A travel guide agent for Hanjeok: ask where it's crowded, watch each lookup, and get an answer that cites only what it fetched. LangGraph, Neo4j GraphRAG, MCP.
Hanjeok Agent 是面向 Hanjeok 旅行服务的智能体,用于回答“某地某日是否拥挤”这类问题。它先用规则解析问题中的地点与日期,再通过受校验的查询步骤在 Neo4j 知识图谱与 Hanjeok 只读接口中检索,并在界面上逐步展示每次查询。最终答案只允许引用本次问题实际获取到的记录或政策文档,经由引用校验后才展示;答案与替代地点排序均沿用 Hanjeok 服务的原始排序,模型不自行排序。项目还提供路径可视化、两种检索策略的对比评测页面,以及通过 MCP 暴露的只读工具。
展开详情收起详情:Hanjeok Agent:可追溯的旅行指南智能体⌄
程序员作为可参考的 GraphRAG 智能体实现,用于学习如何用 LangGraph 编排带引用校验的检索流程、用 Neo4j 做相似度检索,并通过 MCP 暴露只读工具供其他程序调用。
产品经理参考其产品需求文档、规格说明与评测页面设计,了解如何定义智能体的可回答范围、引用校验规则和检索策略对比评测。
★ 1 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-15
工具
gojiplus/sortition · Counterfactual evaluation for LLM routing policies.
sortition 是一个 Python 库与 CLI,用于对 LLM 路由策略进行反事实评估。它通过记录每次路由决策的概率(propensity)并在部分流量上探索,结合 IPS、SNIPS、DM、DR 等 off-policy 估计方法,让日志能够回答“如果换用另一个未部署的策略,会带来怎样的质量与成本结果”。项目还提供规则策略、ε-greedy/Thompson 决策、从日志训练的梯度提升策略、质量与价格权衡曲线的自动搜索、LiteLLM 集成插件与日志存储模块,并附带带已知真值的模拟器用于验证估计器。作者说明其已验证范围为模拟器与 mock 的 LiteLLM,尚未在真实生产流量中验证。
展开详情收起详情:sortition:LLM 路由策略的反事实评估与策略学习⌄
程序员在开发 LLM 路由或模型选择系统时,用 sortition 的 Python 库与 CLI 对路由策略做反事实评估:记录每次路由决策的 propensity,使用 IPS、SNIPS、DM、DR 等 off-policy 估计方法,从日志回答“换用另一个未部署的策略会带来怎样的质量与成本结果”;也可用其 LiteLLM 集成插件生成带 propensity 的日志,并用模拟器验证估计器。
★ 1 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-15
工具
ayushh0110/ScreenMind · AI-powered screen memory — captures, analyzes, and lets you search/chat your screen history. Powered by Gemma 4 . 100% local, 100% private.
ScreenMind 是一款 AI 驱动的屏幕记忆应用,通过内容变化检测捕获屏幕截图,使用 Gemma 4 多模态模型在本地完成视觉分析、语音转写与推理,构建语义与关键词混合检索的可搜索历史记录,并支持基于屏幕记忆的对话问答、会议转写总结、Agent 自动化、MCP 集成与数据分析面板。项目强调全部数据与推理留在本机、无遥测、提供敏感信息过滤与静态加密等隐私措施。
展开详情收起详情:ScreenMind:本地化屏幕记忆与检索对话工具⌄
程序员通过 MCP Server 将本地屏幕历史暴露给 Claude Desktop、Cursor、VS Code,供开发者在编码时检索此前在 IDE 或浏览器中看过的内容;也可用 Markdown 或 Python 编写 Agent 自动化。
产品经理自动检测并转写 Zoom、Teams、Webex、Slack、Discord 及浏览器中的 Google Meet 等会议,生成结构化会议总结;并通过分析面板查看应用使用、分类占比与专注度指标。
★ 238 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-15
工具
harishu652/Class-AI-Agent · Build production-ready AI agent configs for Claude Code with structured workflows, special agents, and clear rules
Class-AI-Agent 是一个面向 Windows 的应用,用于以结构化方式运行基于 Claude 的 AI 智能体任务。它支持基于规则的流程编排、技能(skill)管理与复用、模块化的 JS/TS 项目结构,便于搭建可重复执行的本地 AI 工作流并按步骤组织智能体行为。
展开详情收起详情:Class-AI-Agent:基于 Claude 的规则化智能体工作流构建工具⌄
程序员用于搭建和运行基于 Claude 的本地 AI 智能体工作流,按规则编排任务步骤、管理可复用技能,并以模块化 JS/TS 项目结构组织智能体行为,便于重复执行和测试 Claude 任务流程。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-15
工具
Wholeheartednesssierra488/llmcouncil · Coordinate multiple LLMs in parallel for voting, debate, synthesis, critique, red teaming, and verification via MCP and Claude Code
llmcouncil 是一个面向 Windows 的多模型协作工具,可让 GPT-5、Gemini 2.5、Claude 等多个模型在同一任务上进行投票、辩论、批判与综合,从而形成最终答案。它支持与 Claude Code 及 MCP 集成,适用于写作编辑、代码审查、研究总结、方案对比、事实核查等需要多模型交叉验证的场景。
展开详情收起详情:llmcouncil:多 LLM 并行投票、辩论、综合与验证工具⌄
程序员在编码工作流中通过 Claude Code 和 MCP 调用多个模型对代码进行审查、批判与交叉验证,辅助发现单模型遗漏的问题。
产品经理对方案进行多模型对比、辩论与综合,用于方案对比、规划与决策支持,形成更可信的最终结论。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-15
工具
mj9733246-cloud/code-review-expert · 🛠️ Enhance code quality with structured reviews, focusing on architecture, security, performance, and code hygiene for robust development.
code-review-expert 是一款面向开发者的代码审查辅助应用,支持打开 .js、.py、.java 等多种代码文件并自动分析,围绕 SOLID 原则、安全漏洞、性能优化、错误处理与边界条件等方面给出改进建议,帮助开发者提升代码质量与可维护性。
展开详情收起详情:code-review-expert:结构化代码审查与质量提升辅助工具⌄
程序员打开 .js、.py、.java 等代码文件后自动分析,围绕 SOLID 原则、安全漏洞、性能优化、错误处理与边界条件给出改进建议,用于代码审查和提升代码质量与可维护性。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-15
工具
kidsadapotay/openclaw-cloudflare · 🤖 Automate code reviews with AI on Cloudflare Workers, enhancing security, code quality, and coverage for your GitHub pull requests.
OpenClaw 是一个基于 Cloudflare Workers 的 AI 代码审查工具,用于自动审查 GitHub 拉取请求,帮助发现代码问题、提升安全性与代码质量,并通过 AI 建议改进代码。README 描述了下载、配置与使用流程,并提及 Cloudflare 集成带来的性能优势。
展开详情收起详情:openclaw-cloudflare:在 Cloudflare Workers 上自动化 GitHub PR 的 AI 代码审查⌄
程序员用于自动审查 GitHub 拉取请求,发现代码问题、提升安全性与代码质量,并获取 AI 改进建议。
★ 2 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-15