MahamYasir-ai/HirePilot-AI-Recruiter · AI-powered recruitment platform featuring an intelligent hiring chatbot, job listings, candidate applications, AI-based candidate screening, HR dashboard, and WhatsApp integration.
HirePilot AI Recruiter 是一个面向招聘场景的 Web 应用，用现代化前端界面整合招聘相关交互，包含 AI 招聘聊天机器人、职位列表、候选人申请、HR 仪表盘和 AI 辅助候选人筛选等模块，并已在 Vercel 上提供公开演示。项目使用 TypeScript、基于 React 的前端、Vite 和 Node.js，主要用于探索对话式 AI 与招聘工作流、Web 界面结合的实际应用。README 说明各功能可用性取决于当前实现进度，并列出改进空间，包括完善聊天交互、候选人审阅流程、输入校验与错误处理、API 集成文档等。
展开详情收起详情：HirePilot AI Recruiter：基于 AI 的招聘 Web 应用，含招聘聊天机器人、职位列表与候选人筛选⌄
★ 0 · 可直接使用的工具
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
ramonk2o/superlab · Plan the deck before you build it. An Agent Skill for Claude that works out the story, the hook and the visual concept with you, gates each phase on your approval, then builds and reviews the slides. For Claude.ai and Claude Code.
superlab 是一套 Agent Skills，安装后可在 Claude.ai 和 Claude Code 中使用，包含 superdeck（演示文稿规划与制作）、supercontext（AI 项目知识文件规划与撰写）、superproject（Claude、ChatGPT、Gemini 助手项目设计）和 supertext（非虚构文本规划与写作）。各技能强调先与用户确定内容、结构和视觉方向，分阶段设置审批环节，再由 Claude 生成成品并由“冷读者”复核；技能支持多语言，不编造材料外的事实。仓库以 Shell 为主，MIT 许可。
展开详情收起详情：superlab：面向写作与演示规划的 Claude Agent Skills 套件⌄
★ 0 · 开发框架
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
EugeneJian/grt-agent-skills · Growatt 团队 Agent Skills（SSOT：~/.agents/skills）：feishu-nav 工作导航 · sql 内网报表库只读查询 · feishu-lark 飞书操作；适配 pi/Claude Code/Codex
该项目以 ~/.agents/skills 作为团队共享 Agent Skill 的唯一真源（SSOT），通过 Git 仓库同步并维护 feishu-nav 工作导航、sql 内网报表库只读查询、feishu-lark 飞书操作、shipment-maintenance 出货 Excel 增量维护、ecology 系统选型入口等 skill，并提供符号链接预检与拓扑审计脚本，适配 Claude Code、Codex、pi 等 Agent 工具。仓库还说明了多机部署、重命名迁移、数据脱敏与防凭据入库的维护流程，面向 Growatt 团队内部分发。
展开详情收起详情：GRT Agent Skills：面向 Growatt 团队的 Agent Skill 同步与单源部署方案⌄
★ 0 · 开发框架
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
Tencent-Hunyuan/DiagSafe · DiagSafe: diagnostic LLM safety benchmark with prompt-level rubrics (3,489 bilingual prompts, 84-label taxonomy)
DiagSafe 是腾讯混元开源的大语言模型安全评测基准，由细粒度双语安全数据集与提示级评分准则（rubric）两部分构成。基准包含 3,489 条中英文提示，基于 11 个一级、34 个二级、84 个三级标签的安全分类体系，覆盖单轮与多轮对话、直接有害请求及多种攻击形式（含模板越狱、组合模板越狱与指令攻击）。评测采用 LLM-as-a-judge：每条提示配有专属安全评分项及豁免条件，另加八项通用有用性评分项，由裁判模型逐项判定并引用证据，从而给出可解释的细粒度安全诊断。仓库提供评测脚本、OpenAI 兼容与 vLLM 配置、结果分析与本地数据看板。
展开详情收起详情：DiagSafe：面向大语言模型的诊断式安全评测基准⌄
★ 26 · 可直接使用的工具
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
zblogcn/agent-skills · 面向 AI 编码助手（Claude Code / Cursor / Codex / Trae 等）的 Z-BlogPHP 开发技能。统一入口技能为 zblogphp-agent-skills，覆盖项目识别、主题、插件、模板、Hook、数据库、API、后台和安全开发。
该项目为 Claude Code、Cursor、Codex、Trae 等 AI 编码助手提供 Z-BlogPHP 开发技能，统一入口技能 zblogphp-agent-skills 覆盖项目识别、插件开发、主题开发、Hook 钩子、数据库、API、后台与安全开发。项目附带按需读取的参考资料，以及用于生成插件/主题骨架、检查模板标签配平、检查语言包一致性和识别站点目录的脚本。README 标注适用 Z-Blog PHP 1.7.5 与 PHP 8.2+。
展开详情收起详情：Z-BlogPHP Agent Skills：面向 AI 编码助手的 Z-BlogPHP 开发技能库⌄
★ 0 · 资料合集
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
RDunbar01/Nexus-Adapter-Studio · Nexus Adapter Studio is an experimental browser-based WebGPU application for training LoRA adapters on supported GGUF models. Bring your own model and JSONL corpus, evaluate learning, and export resumable Nexus adapter checkpoints. Runs locally without a Python or PyTorch backend.
Nexus Adapter Studio 是一个实验性的浏览器 WebGPU 应用，用于在受支持的 GGUF 模型上训练和评估 LoRA 适配器。用户自带模型和 JSONL 语料，在训练前进行架构、分词器、张量格式与内存检查，并可导出可恢复的 Nexus 适配器检查点。浏览器版将界面、JavaScript、CSS 与 WGSL 内核打包为单个 HTML 文件，无需 Python 或 PyTorch 后端；另提供需完整下载、基于 PyTorch 的原生后端。项目不内置基础模型，兼容性需由用户输入实际满足，验证仅限于界面启动、前端与包完整性检查，不代表完整模型正确性或真实硬件性能。
展开详情收起详情：Nexus Adapter Studio：在浏览器 WebGPU 中为 GGUF 模型训练 LoRA 适配器⌄
★ 2 · 可直接使用的工具
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
rmedipallycic/llm-inference-fault-tolerance · Fault-injection study of vLLM and SGLang: what a streaming client sees when an LLM server crashes mid-generation. 430 measured trials on Llama 3.1 8B (AWS A10G): naive retry contradicted already-delivered text; deterministic modes plus recompute recovered exactly. Paper, raw logs and table scripts included.
该项目是针对 vLLM 与 SGLang 的故障注入研究，考察 LLM 推理服务在生成中途崩溃时，流式客户端实际收到什么。基于 Llama 3.1 8B 与 AWS A10G 完成 86 次运行、430 次试验，比较朴素重试、重算、固定间隔 KV 检查点等恢复策略，并记录朴素重试与已交付文本矛盾、确定性模式加重算可精确恢复等发现；仓库包含论文、原始日志、分析制表脚本、故障注入工具与精确一次令牌网关。后续的 KV 检查点微基准与自适应策略尚未开始。
展开详情收起详情：llm-inference-fault-tolerance：测量 LLM 流式推理服务崩溃时客户端所见的令牌异常⌄
★ 0 · 研究实现
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
rajratangm/tinyforge · Fine-tune an 8B LLM on a 4 GB laptop GPU, check it with real quality gates, and serve it (pip install tinyforge)
tinyforge 是一个面向小显存 GPU 的 LLM 微调与部署工具，提供数据准备（文档切分、问答对生成、PII 扫描）、LoRA/QLoRA 训练、显存规划、微调前后对比评测（含遗忘检查与失败退出）、GGUF 导出以及 OpenAI 兼容服务端，并附带 CLI、REST API 和 Web UI 三种入口。README 提供了在 4 GB RTX 3050 Ti 笔记本 GPU 上实测的 3B/8B 文本到 SQL 微调结果与失败案例，同时作者声明项目处于早期 alpha、单 GPU 场景。
展开详情收起详情：tinyforge：在 4 GB 笔记本 GPU 上微调 8B 级小语言模型并做质量门禁与本地服务⌄
★ 0 · 开发框架
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
hanxiao/Qwen3.8-27B-abliterated-AWQ-SGLang-DFlash2-RTX-PRO-6000 · Abliterated Qwen3.8-27B in AWQ-INT4 with SGLang and an FP8 DFlash 2 drafter on half an NVIDIA RTX PRO 6000: 124 tok/s, 237k context, 2 slots, vision
该仓库记录了一套针对 abliterated Qwen3.8-27B 模型的生产推理部署方案：采用 AWQ-INT4 量化权重，结合 SGLang v0.5.22（含五个补丁）与 FP8 的 DFlash 2 投机解码草稿器，运行在 NVIDIA RTX PRO 6000 的半卡 MIG 分区上，并通过 Cloud Run 提供服务。README 给出了量化流程、显存与 KV 池配置、单流/四流与长上下文下的解码和预填充基准、投机解码与验证优化、并发槽位设置的实测数据，以及视觉输入、工具调用方面的能力说明和结构化输出不支持等限制。部署包含约 14 分钟冷启动和一次耗时约 75 分钟的量化步骤，性能数据均在 Cloud Run 环境下测得。
展开详情收起详情：Qwen3.8-27B-abliterated-AWQ-SGLang-DFlash2-RTX-PRO-6000：在单张半卡 RTX PRO 6000 上部署量化 Qwen3.8-27B 推理服务⌄
★ 5 · 可直接使用的工具
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
huangrx6/agent-skills · 一个面向 AI Coding Agent 的通用 Skills 集合，沉淀工程实践、工作流与视觉理解等可复用能力，通过标准化 SKILL.md 让 Agent 按需加载和执行，兼容 Claude Code、pi、OpenCode、Cursor、Codex 等多种 Agent 环境
该项目提供 9 个可独立安装的 Skill，每个 Skill 由目录中的 SKILL.md 和 README.md 组成，用于让 AI Coding Agent 按需加载并执行演示文稿制作、技术图绘制、COSMIC 拆分、Obsidian 笔记与工作管理、PingCode 查询与周报、Git 开发工作流及学习路线研究等能力。项目包含软链或复制安装脚本、官方 CLI 安装方式、锁文件校验、迁移与仓库体检等维护工具，兼容 Claude Code、Cursor、Codex 等多种 Agent 环境。
展开详情收起详情：Agent Skills：面向 AI 编程 Agent 的可复用技能集合⌄
★ 5 · 资料合集
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
amandahervol-alt/TalentPilot-AI-Recruitment-Agent
TalentPilot 是一个用 Python 构建的多智能体招聘评估系统：Agent 1 对职位描述与简历进行候选人筛选，识别技能差距并输出结构化状态；Agent 2 依据差距生成 5 道针对性追问及 1-5 分评分矩阵。系统通过 Pydantic 校验 JSON 结构，支持 Anthropic Claude 在线推理并在无 API Key 时回退到离线启发式模式，输出 Markdown 评估卡与可交互 HTML 仪表盘，并附带 AI 工程、AI 产品经理和医疗数据分析三类示例数据集与 Pytest 测试。
展开详情收起详情：TalentPilot：招聘候选人筛选与面试评分表生成的多智能体系统⌄
★ 0 · 可直接使用的工具
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
MasayukiYamagishi/kokochi-ui-agent-readability-lab · OpenTelemetryを使って、HTML構造の違いによるLLMのUI解釈を観測・評価する実験基盤
该项目是一个实验基座，用于在可复现条件下观察和评估 LLM 如何解读 Web UI 的 HTML 结构；它包含 semantic-first 与 presentation-first 的 Fixture 对比、基于 Ollama 的 LLM 推理、用 control-group-membership F1 评价，以及通过 OpenTelemetry 采集 trace、metrics、logs 并配合 Grafana 进行观测。公开版提供实验定义、代码与复现材料，不包含正式实验的原始 LLM 响应和执行结果。
展开详情收起详情：KOKOCHI UI Agent Readability Lab：用 OpenTelemetry 观测和评估 LLM 对 HTML 结构不同的 Web UI 的解读⌄
★ 0 · 研究实现
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
sutchan/Agent-Skills-Hub · 集中管理的 AI 技能
Agent Skills Hub 是一个集中管理的 AI 技能（Skill）集合，覆盖多个领域。每个技能为独立目录，包含 SKILL.md（含说明、触发描述与 frontmatter 元数据），并可选带 scripts/、references/、assets/、agents/ 资源。仓库提供中文目录与中文描述本地化，英文原文存于 en_description。用户可浏览技能后，将 skills/<name>/ 目录复制到 Agent 技能目录，依赖 description 自动触发或显式 @技能名 调用；也可借助 skills-manager 批量安装、更新与卸载。仓库附带基于 Express 的本地静态预览服务，技能元数据维护在 data/skills-data.json 与 data/skills-metrics.json。
展开详情收起详情：Agent Skills Hub：集中管理与分发多领域 AI 技能的集合仓库⌄
★ 2 · 资料合集
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
srikanthbhompally8/ai-recruiter-assistant · "Intelligent recruitment platform powered by AWS Bedrock"
AI Recruiter Assistant 是一个端到端的招聘辅助平台，利用 AWS Bedrock 提供 AI 分析与语义搜索能力，自动化简历解析、候选人匹配和职位需求管理。后端采用 FastAPI、PostgreSQL 15 + pgvector 和 SQLAlchemy，前端采用 React 18、Redux Toolkit、Tailwind CSS 与 Vite，并包含 JWT 认证、REST API（Swagger 文档）和 Docker 等基础设施配置。项目当前为 Phase 1，后续规划包括高级匹配、面试安排、分析与 ATS 集成等。
展开详情收起详情：AI Recruiter Assistant：基于 AWS Bedrock 的智能招聘平台，实现简历解析、候选人匹配与职位需求管理⌄
★ 0 · 可直接使用的工具
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
angusfretwell/skills · A collection of Agent Skills for Claude Code and other coding agents.
该项目收集整理了一系列 Agent Skills，用于 Claude Code 及其他编码智能体，覆盖代码评审跟进、媒体附件、浏览器 QA、提交规范、PR 创建与合并、分支清理、代码润色、任务编排等开发工作流；通过 npx skills add 命令安装，可全局或按项目使用。部分技能依赖外部技能包，另有若干技能处于开发中。
展开详情收起详情：Skills：Claude Code 等编码智能体的 Agent Skills 合集⌄
★ 1 · 资料合集
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
HarperZ9/proof-surface · proof-surface checks an AI agent's trace against the permissions it was granted, and turns traces, evals and measurements into JSON packets with a verdict and report. Python, no dependencies.
proof-surface 是一个 Python 库和命令行工具，用于把 AI Agent 的轨迹（可读取 OpenTelemetry、LangSmith、Langfuse 导出或自有 JSON 格式）与授权清单中的允许动作、目标范围和有效期逐项比对，并把每个动作标记为 MATCH、DRIFT 或 UNVERIFIABLE，同时给出对应决策与可读报告。它还能把测量、评测、研究声明等记录转成带结论的 JSON 包，并针对各领域常见的过度声明做拒绝检查；此外提供证据包、工作记录、授权收据、委派链、预执行门控等基础校验器及多个外部工具导入适配器。
展开详情收起详情：proof-surface：校验 AI Agent 轨迹是否越权的证明包工具⌄
★ 1 · 可直接使用的工具
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
dominicrume/ai-code-quality-auditor · An empirical safety harness for agentic AI coding systems: measures whether an AI agent built what the specification asked for, not just whether the code runs. Pre-registered, blinded, open data.
该项目是一个面向智能体式 AI 编码工作流的实证测量与审计工具。它从需求文档、README、包描述或 feat: 提交中提取规格并写入 .auditor/spec.yaml，然后逐项核对代码是否实现了所要求的功能（规格保真度，区分已交付、缺失、存在但不可达以及未被要求的内容），同时报告安全漏洞密度、圈复杂度、重复代码和返工等常规指标。它还支持在同一规格下对比人工基线与多个商业智能体工具的工作流，输出 CSV/JSON 供统计比较，并通过 CI 集成或本地仪表盘展示结果。项目带有学术研究背景（MSc 论文实验工具）与公开数据，也明确披露了自身的误报和方法学限制。
展开详情收起详情：AI Code Quality Auditor：审计 AI 编码智能体是否按规格交付代码并衡量代码质量⌄
★ 1 · 可直接使用的工具
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
JoelAbrilM/cv-agent · An AI-powered recruitment assistant that compares CVs against job requirements and determines candidate fit.
cv-agent 是一个小型 Python 应用，读取本地 .txt 格式的简历文本和职位要求文本，调用 Google Gemini 生成结构化的辅助性评估，包括优势、技能缺口、可能未满足的硬性要求和指示性匹配分数，并依据“分数不低于 70 且无关键缺口”的演示规则给出推荐。项目使用 Pydantic 校验模型输出，自带模拟 Gemini 响应的单元测试，不包含数据库或网页界面；其说明明确强调结果仅供人工参考，不能作为招聘决策的唯一依据。
展开详情收起详情：cv-agent：基于 Gemini 的简历与职位要求匹配评估工具⌄
★ 1 · 可直接使用的工具
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
aws-neuron/torch-neuronx · A native PyTorch backend for AWS Trainium with support for eager execution, torch.compile, distributed training, and custom NKI kernels
torch-neuronx 是 AWS Trainium 的原生 PyTorch 后端，通过 PrivateUse1 机制在 PyTorch 中新增 neuron 设备，让用户可以用熟悉的 PyTorch API 把模型和输入迁移到 neuron 设备上训练或推理。项目默认以 eager 模式逐算子执行，也可通过 torch.compile 的 neuron 后端编译模型或模型区域以提升性能；支持 torch.distributed、DTensor 与函数式集合通信，覆盖数据并行、张量并行和完全分片并行；并支持在 eager 模式和 torch.compile 编译图内调用 NKI 自定义内核。项目当前为 Beta，需要 Trn2 或 Trn3 实例及对应 Python 版本，并列出静态形状、连续张量、float64 降级等已知限制。
展开详情收起详情：torch-neuronx：AWS Trainium 的原生 PyTorch 后端，支持 eager 执行、torch.compile、分布式训练与 NKI 自定义内核⌄
★ 119 · 开发框架
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24
google-pytorch/torch_tpu
TorchTPU 为 Google TPU 提供 PyTorch 后端，包含面向 TPU 的自定义 ATen 算子实现、用于优化 XLA 计算执行的编译缓存，以及分布式训练（数据并行、张量并行）和模型推理示例。项目还支持与 torch.compile() 集成进行图模式执行，并提供调试与性能基准工具。
展开详情收起详情：TorchTPU：在 Google TPU 上运行 PyTorch 模型与算子⌄
★ 701 · 开发框架
GitHub
原文发布：未知收录：2026-10-24