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Terminal X 的 Eval Agent 用一套 54 条标准的评分表来给输出打分，并借助 GPT-6.1 Sol，相比原来能多抓出 25% 偏离基金投资要求的输出。也就是说，它更像一位资深投资人那样审查内容是否守规矩，替人先筛出不合格的部分。文中给出一致率 88.6% 和「多抓 25%」两个数字，但没说测试样本量、对比基线细节，也没说该功能是已开放还是仅演示。
两位工程师做了一场演讲，讲的是怎么把 AI Agent 从本地开发时用的 FastAPI 小原型，搬到 Kubernetes 上、用 Ray 撑起来的正式生产环境。他们分享了实际操作中的经验：Ray 集群怎么搭、有状态记忆怎么存、流量忽高忽低时怎么自动扩缩容，以及控制平面怎么设计得稳。另外还提到几道关键防线：安全护栏、多区域部署，还有让大模型当裁判来给 Agent 打分的评测流程。对做 AI 应用落地的团队来说，这些是从“能跑”到“撑得住”的参考经验。这只是一场演讲分享，相关工具和做法没有说明是否已经开源或可以直接拿来用。
YaBoom/skill-forge · Turn a completed workflow into a tested, publish-ready Agent Skill for Claude Code and Codex
Skill Forge 从已完成的工作流出发，收集当前会话、git 历史与项目文件中的证据，将其提炼为可移植的七要素流程（触发、输入、步骤、决策、失败、验证、输出），再通过八道质量门（发布阈值 13/16 且安全项需为 2）评分，生成 SKILL.md、references/、assets/、scripts/ 及配套清单，并提供正负触发测试与试运行；它支持打包到 Claude Code、Codex、Cursor 及其他 Agent Skills 宿主，并给出本地、skills.sh、自托管市场和官方目录四种发布路径。
stephennmiller/taskgraph-ai · Task management for AI coding agents. Turn a PRD into a dependency-aware task list and work it in Claude Code via slash commands, CLI or MCP.
TaskGraph 是一个为 AI 驱动开发设计的任务管理工具，基于 Claude Code 运行。它能将产品需求文档（PRD）转化为带依赖关系的任务列表，并通过斜杠命令、CLI 或可选的 MCP 服务器引导 Claude Code 逐个执行任务，计划和进度存储在仓库中。项目无需额外 API 密钥，所有 AI 调用均通过已登录的 Claude Code 进行。
Giansantos-carlos/ai-helpdesk · Projeto de referencia: helpdesk com assistente de IA demonstrando Spec Driven Development, Arquitetura Monolitica Modular, Context Engineering, Code Review e Quality Gate
这是一个 Java/Spring Boot 的 helpdesk 参考项目，包含用户、知识库、工单与 AI 助手四个模块。助手模块监听工单创建事件，实时排序工单历史与知识库文章，在字符预算内截断后组装上下文，调用 Anthropic Claude API 生成回复建议并持久化，供坐席查询。项目主要用于演示 Spec Driven Development、模块化单体架构、上下文工程、代码评审与质量门禁五类工程实践，README 明确说明它并非可直接投入生产的完整产品。
roundofschatz/job-seeker-ops · A Claude plugin for job applications. It explains how you fit a job based on your own files, then builds a US resume that proves each requirement and formats for application forms, then writes the cover letter and keeps every piece in a plain human voice. A separate reviewer reads a finished piece as a recruiter, hiring manager or AI grader would.
Job Seeker Ops 是一个 Claude 插件，用于求职写作。它接收职位发布，以及用户的简历、LinkedIn 文本或过往信件等材料，提供五项技能：候选人定位、按美国格式生成简历、撰写求职信、用平实自然语言写作并检查规则，以及不查看写作过程的独立提交审阅。插件强调不编造事实，避免声称自己没有的能力，不代为提交申请，并对文件中面向 AI 的指令保持警惕。适合整理和审阅求职申请材料，使用前需安装 Cowork 或 Claude Code 环境。
activeing123/mcptoon · One zero-dependency CLI for every MCP server and agent skill. Token optimization, tool discovery and context compression: 71,929 -> 581 tokens (-99.2%, measured), schemas stay out of context. One config for Claude Code, Codex, Cursor, every agent. 341KB, pure Python. | 零依赖 CLI：管所有 MCP 工具与技能，工具发现省 99.2% token。
mcptoon 是一个纯 Python 标准库实现的零依赖命令行工具，用于统一管理本机上的 MCP 服务器工具与 Agent 技能。它把工具描述和技能全文留在磁盘上，只向上下文注入紧凑的名称索引，按 README 的实测数据，255 个工具的描述从 71,929 tokens 降至 581 tokens；完整 schema 与技能文本可通过 inspect、retrieve 等命令按需取回，因此压缩是无损的。它还提供 17,000+ MCP 服务器的自然语言检索安装、统一的 call 调用入口、stdio 诊断、离线 BM25 技能与文档章节路由，并向 Claude Code、Cursor、Codex、Windsurf 等 103+ 客户端写入统一的连接配置。
QAMarcos/claude-qa-flow · QA workflow for AI coding agents: ticket → reviewed test plan → real-browser run with independent evidence review → bug tickets. Claude Code, OpenCode, any Agent Skills harness.
claude-qa-flow 是一个基于 Agent Skills 格式的 QA 工作流，把工单转化为可审阅的测试计划，再由执行代理用 Playwright 驱动真实浏览器运行，并由独立只读审查代理依据截图等证据复核判定，最后生成带证据的缺陷工单。项目强调人为审批、证据纪律、角色分离与最小误报的严重度门控，声称在 Claude Code 和 OpenCode 中测试过，并提供 Codex 实验性适配；支持通过 REST API 对接 Jira、Linear、GitHub Issues 等工单系统。
rongxinzy/RongxinAI · Open-source desktop AI agent: built-in free model, local GGUF models via llama.cpp, dispatch tasks from WeChat/Feishu/DingTalk. Files, browser & MCP tools. | 开源桌面 AI 智能体：内置免费模型，llama.cpp 本地 GGUF 模型，微信/飞书/钉钉直接派任务。
ZhiYuan Agent（仓库 rongxinzy/RongxinAI）是采用 AGPL-3.0 许可的开源桌面 AI 智能体，基于 Electron、React 与 TypeScript 构建。它内置 ZhiYuan 免费模型（需联网，额度在应用内显示），也可通过 llama.cpp 运行时下载并运行本地 GGUF 模型，并支持调整上下文长度、GPU 分配和线程数。智能体可读写文件、执行命令、借助 Playwright 连接器操作浏览器，生成 PPT、Word、PDF、Excel 等产物；可从微信、企业微信、钉钉、飞书/Lark、QQ、Telegram、Discord 及邮件（IMAP/SMTP）接收任务，并通过 Experts、Skills、MCP 与定时任务扩展能力。会话、配置和任务元数据保存在本地，工具执行支持「全部允许」与「逐次询问」两种权限模式。
ssrjkk/agent-skills · 100 curated bilingual (EN + RU) skills in the universal Agent Skills format for Claude Code, OpenCode, Cursor, Windsurf and every LLM/GLM agent — plus Python SDK + CLI with CI-enforced validation and 100% quality scoring. AI, backend, data, DevOps, frontend, mobile, security and more.
提供 100 个英俄双语 Agent Skills 技能，按 AI、后端、数据、DevOps、前端、移动、安全等 16 个领域组织，采用 SKILL.md 通用格式，可直接用于 Claude Code、OpenCode、Cursor、Windsurf 等兼容工具。库中还附带 Python SDK 和 CLI，用于统计、搜索、校验技能并计算质量分、重建目录，并且校验已在 CI 中强制执行；项目在 PyPI 上以 agent-skills-library 发布。