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Agent 与自动化

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NSHKR:面向受治理 AI 运营平台的 Elixir/OTP 组合与发布工作区

nshkrdotcom/nshkr · NSHKR is the production Elixir/OTP composition and release workspace for a governed AI operations platform, wiring durable workflows, cognitive context, provider accounts, policy decisions, execution runtimes, cluster reconciliation, Synapse, and Extravaganza into reproducible monolith and distributed deployments.

NSHKR 是一个基于 Elixir/OTP 的生产级组合与发布工作区,用于构建受治理的 AI 运营平台。它将持久化工作流、认知上下文、供应方账户、策略决策、执行运行时、集群协调以及 Synapse、Extravaganza 等组件编织成可复现的单体或分布式部署。项目采用 poncho 风格非 umbrella 布局,根 Mix 项目负责工作区工具与元数据,apps/nshkr_runtime 为可独立构建的生产 OTP 应用,并包含失效关闭(fail-closed)的生产配置校验。

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pm-agent-harness-kit:面向产品经理的 AI Agent 技能与流水线工具包

DIAL-Studio/pm-agent-harness-kit · Product Manager agents + skills: PRDs, RICE, RFCs, sliced epics, experiment designs. Runtime-agnostic pack intent (opencode today, more to come).

PM-AHK 是一个面向产品经理的 Agent Harness Kit,包含 7 个按流水线协作的 PM 专用 Agent(pm-lead、pm-explorer、pm-strategist、pm-builder、pm-reviewer 以及辅助的 pm-coach、pm-smith)和 59 项技能,覆盖 PRD、用户故事、RICE 优先级、战略画布、实验设计、指标与财务、干系人对齐、增长、工作坊与职业发展等产品管理场景。项目宣称支持 opencode、Claude Code 和 Codex 运行时(copilot、cursor 计划中),可通过安装脚本部署,并提供可选的 MCP Harness 用于多会话流水线的状态管理与审计记录。

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Atelier Studio:面向科研的 macOS 智能工作台

tofunori/atelier-studio · Agentic macOS environment for scientific research — coding agents, papers, figures, LaTeX and project files in one shared context. Rust-first, Tauri 2.

Atelier Studio 是一个原生 macOS 科研工作区,把文献 PDF 阅读、Zotero 文献库、代码与终端、图表库、LaTeX/Markdown 论文写作整合在同一上下文中,并可在会话中引入 Claude Code 或 Codex 等编码代理提供上下文内的 AI 辅助。项目采用 Rust 优先与 Tauri 2 构建,前端为 TypeScript。

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OrchestralFlow:面向 Claude Code 的多智能体编排模式框架

Sakshxm1/hermes-agency-orchestrator · Claude Code Agent Workflows Guide 2026: Skills vs Teams vs Cost Analysis

OrchestralFlow 是一个以「管弦乐总谱」为隐喻的 Claude Code 智能体编排框架,把 /goal 声明解析成动态总谱,按技能、子代理与代理团队拆分任务,并通过成本阶梯(Tutti / Soloist / Conductor 三档代理)做成本感知的任务路由。它宣称包含 UltraCode 提示压缩层、多语言意图支持、运行中代理热替换与安全检查点等机制,用于单代理向多代理协作的规模化扩展。仓库自述其为概念性编排模式与文档集合,并非独立可执行的软件包,成本阶梯机制为模拟模型。

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PRD-to-Sprint Negotiator:用多智能体将 PRD 自动协商为敏捷迭代待办

nikhiltulsani1/PRD-To-Sprint-Negotiator · Sprint planning is broken. PRD-to-Sprint Negotiator replaces the 2-hour negotiation meeting with 5 specialised agents (Product, Engineer, QA, Negotiator, Output) that argue with each other to produce a realistic sprint backlog. Built on Microsoft Foundry multi-agent workflows.

该项目用五个专门化智能体(Product、Engineer、QA、Negotiator、Output)串行处理产品需求文档(PRD),提取功能与用户故事、估算故事点并识别技术风险、并行进行 QA 覆盖与边界用例审查,再由 Negotiator 结合迭代容量与速度做纳入/排除决策并给出理由,最后输出可粘贴到 Jira 或 GitHub Projects 的 Markdown 迭代待办,以及可直接导入 Jira/ADO/Linear MCP 的 JSON 载荷。它还提供带冲刺上下文参数(--sprint、--completed、--blocked、--velocity)的命令行与 Streamlit Web UI。

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Mi9 Skills:面向 Claude Code 的 Agent Skills 公开合集

Mi9-LLC/agent-skills · Mi9 LLC public catalog of Claude Code Agent Skills.

Mi9 LLC 公开维护的一套 Claude Code Agent Skills 目录,每个 skill 以 skills/<name>/ 下的 SKILL.md(YAML 元数据 + Markdown 操作手册)形式组织,部分附带 references/ 文档或 scripts/ 辅助脚本。内容覆盖安全扫描与运行时审计、依赖升级、方案到特性的拆解、新特性设计问答、Sonar 问题检查与修复、React + Vite 初始包体积裁剪、CLAUDE.md 生成、系统化调试、测试驱动开发、会话交接与清理、工程复盘、前端改动验证、本地质量门禁看板、工程评审、Diataxis 文档生成、标准库优先、仓库变更统计、实现验证、Bitbucket PR 审查、自主变更执行、回复精简、人写文案去 AI 味、委派提示词等。可通过 npx skills add 安装到项目或用户级,其中 clear-and-short 与 execute-change 额外以插件形式发布以携带所需 hooks。

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TrinityCoordinator:基于小型模型隐藏态路由的 TRINITY 式 LLM 协调器

nshkrdotcom/trinity_coordinator · TRINITY in Elixir (An Evolved LLM Coordinator): route LLM calls via a small-model hidden-state router + Axon coordination head, with Thinker/Worker/Verifier orchestration and policy loop for acceptance-driven completion.

TrinityCoordinator 是 TRINITY 风格本地小模型路由器的 Elixir/Nx 实现:用量化适配后的 Qwen3-0.6B 读取对话记录,提取隐藏态向量,经路由器头映射到 Agent 与角色 logits,再通过可配置的 provider 边界把选定的工作分发给实际 LLM 提供方,并带有 Thinker/Worker/Verifier 编排与验收驱动的完成策略循环。仓库包含 Elixir 运行时、与原 Python 流水线对比的一致性校验工具,以及从干净 clone 上手所需的 Mix 任务;当前处于活跃开发阶段,在 CUDA 上评测集通过 37/37。

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AgentSkills:个人 Claude Code 智能体技能合集

jakerains/AgentSkills · Personal Claude Code skills library

这是一个个人整理的 Agent Skills 技能库,面向 Claude Code、Codex 等 AI 编程智能体,通过 skills.sh 提供一键安装。合集涵盖约二十多个技能,包括解释说明(eli、jake-speak)、设计探索(design-explorer)、智能体间协作(watercooler、claude-advisor、codex-handoff)、定时任务(prompt-scheduler)、语音记录处理(plaud)、代码精简(simplify)、技能生成(skill-seekers)、文档编辑(docxmakebetter)、PWA 与产品引导开发、模型转换与分割(onnx-webgpu-converter、sam3)等。可整套安装或按需选择单个技能。

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Powernode Platform:AI Agent 集群的运维控制平面

nodealchemy/powernode-platform · Open-source mission control for AI agent fleets — chat to provision, agents to operate, humans to approve.

Powernode Platform 是一个开源的 AI Agent 集群控制平面(mission control),通过聊天界面即可让 Agent 集群完成真实基础设施的开通与运维,涵盖裸金属、虚拟机、容器与覆盖网络。操作者用自然语言描述需求,Agent 负责规划与执行开通流程,控制循环随后持续监控,所有重要操作都会经过可配置的审批流程(干预策略、审批链、终止开关)审核。平台自行实现底层操作,包括裸金属 PXE 启动、签名模块供应链、集群生命周期管理与 SDWAN 覆盖网络,而非构建在别处已开通的基础设施之上。技术栈为 Rails 8、React 19 + TypeScript、Sidekiq 8 以及带 pgvector 的 PostgreSQL;支持多 LLM 提供商路由与 FinOps 成本追踪,并原生支持 MCP 与 A2A 协议。项目采用开放核心模式,平台及公开扩展(platform、system、supply-chain、marketing)为 MIT 许可,商业版 business 扩展不在开源发布中。

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Juno PM:将 P0 升级线程转化为可一键审批的优先级草稿的 AI 产品管理项目

seppn/juno-pm · for AI Product management course

Juno PM 是一个 AI 产品管理认证的结业项目仓库,围绕"Juno"这一 AI 产品概念展开:一个能把 #escalations 中的 P0 升级线程自动读取策略一页纸与近期工单,并生成带引用与置信度评分的优先级草稿的 Agent 工作流,草稿只有经 PM 点击确认后才会写入 Jira。仓库以文档为主,包含各模块产出物:系统提示词、构建/购买/微调决策矩阵、AI 策略一页纸、含检索需求的 AI PRD、AI 原生用户流程与信任缺口缓解、Agent 工作流规范(AWSpec)与 Agent 控制面板、分层评测栈与人工评测评分表,以及 PM 执行计划(迭代排期、监控指标、红线与治理)。

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skills:为 Claude Code 和 Codex 打包可移植智能体技能插件市场

dimonb/skills · Portable agent skills packaged as a plugin marketplace for Claude Code and Codex

该项目把智能体技能以插件市场形式打包,使同一份检出可同时安装到 Claude Code 和 Codex。包含三个插件:ship 端到端驱动单个改动(issue、实现、自带审查、交付或合并);shipyard 在后台终端批量运行并监督多个 ship(每个改动一个 git worktree、定时状态表、停滞与上下文上限看门狗);council 让多个智能体会话(Claude Code、Codex、Antigravity)就单一问题轮流发言、机械关闭异议并产出决策记录。ship 会自行发现仓库的 forge、默认分支、分支命名、检查命令与合并策略。

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agents-skills:统一管理并安装 70 多种编码 Agent 的技能包

skill-one/agents-skills · A Rust library and CLI for installing and managing AI agent skills (SKILL.md) for Claude Code, Codex, Cursor and 70+ coding agents

agents-skills 是一个 Rust 库与命令行工具,用于安装和管理 AI Agent 技能(SKILL.md)。所有技能集中存放在一个规范目录 ~/.agents/skills/<name>,通过 `agent --link` 为每个已安装的 Agent 建立符号链接,从而使同一份技能对 Claude Code、Codex、Cursor 等 70 多个编码 Agent 可见,实现一次安装、处处可用。CLI 支持从 GitHub 或本地目录安装技能、固定分支/标签/提交、列出、移除、启用或禁用技能,并提供 JSON 输出;同时可作为可嵌入的 Rust 库使用。

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State:维护可信项目状态理解的人机协作系统

pedringt/ai-learning · Applied AI product portfolio featuring State, a human-in-the-loop system for maintaining trustworthy project understanding.

State 是一个“维护项目理解”工具,用于持续保存项目当前视为真实的事实,而不是每次提问都从项目历史中重建理解。其核心规则是“AI 解释、软件执行、人授权”:Evidence 作为不可变的原始记录,AI 只能提出解释或变更建议(Reviews),Current State 的变更必须经过人类明确授权,并以原子方式更新 Current State 与 History;Ask 提供只读的综合问答,始终区分已接受事实、待审提案、开放问题与证据。项目包含 FastAPI 后端、前端原型、SQLite/Postgres 迁移、确定性测试、浏览器 QA 与部署流程,并支持 Slack 集成,属于应用型 AI 作品集与学习产品。

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autoforge:让 GitHub Actions 定时驱动 LLM 自主实现仓库任务并自动提交的自进化仓库

SwayamKontamwar/autoforge · A repository that builds itself: a scheduled agent implements one backlog task per run, and commits only if lint, import, and tests all pass.

autoforge 是一个“自我编写”的仓库实验:定时的 GitHub Action 会从 BACKLOG.md 读取任务,调用语言模型生成补丁,只有在通过 ruff 检查、导入冒烟测试和完整 pytest 测试后才会提交到 main,失败则回滚并在 DEVLOG.md 中记录原因。它同时构建一个基于 FastAPI 的 URL 短链服务与标准库风格的 app/toolkit/ 工具集,并包含自我补充的任务生成器与成本守卫,确保运行在免费环境(公开仓库、ubuntu-latest、免费模型额度)下,否则拒绝运行。

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Verdict:面向 LLM 调用的故障关闭路由与可验证回执编排

mrnicholasbcarter-code/verdict-core · Fail-closed LLM routing: cheapest qualified model, named drop reasons, receipts.

Verdict 是一个 Python 编写的 LLM 编排与控制平面:输入一个目标和 git 仓库,先由规划模型把目标拆成小型 DAG 工作节点,再从实时网关证据(模型清单、账号、健康状态、冷却和配额)中构建准入模型集合,为每个节点分配最便宜且合格的路由,在配额、限流、超时或空回答等故障发生时进行同节点故障转移与冷却,并在节点验证、集成校验和独立评审后写入带 SHA-256 摘要的运行回执。它强调封闭失败:没有任何合格候选或重试超过上限时以命名原因 FAIL_CLOSED 并结束为 BLOCKED;被丢弃的候选都有具名理由,不透明的 auto/* 引用不作为候选,付费路由在仍有更便宜合格候选时不会被选中。执行层依赖外部工具 OmniRoute(本地 OpenAI 兼容网关)和 Prime Agent(无头编码 Agent CLI),评审使用 ocr CLI。

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nsauditor-ai-agent-skill:为 AI 编程智能体注入 NSAuditor 安全审计知识

nsasoft/nsauditor-ai-agent-skill · AI Agent Skill for NSAuditor AI — gives any AI coding agent built-in knowledge of NSAuditor's MCP tools, schemas, plugins, and security audit workflows. Works with Claude Code, Cursor, Windsurf, and any MCP-aware agent.

这是一个可安装的知识包(Agent Skill),让 Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Windsurf、VS Code Copilot 等支持 MCP 的 AI 编程智能体掌握 NSAuditor AI 的 MCP 工具签名、数据 Schema、插件目录与多步安全审计工作流,从而无需在每次对话中手动补充上下文。内容包括 SKILL.md 主入口、工作流配方、数据结构说明、插件目录(共 56 个扫描器,27 个社区版 + 29 个企业版)以及 9 个智能体交互示例。

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agents-skills:为 Claude Code 与 Codex 提供专业开发 Agent 与可复用技能包的生态集合

twistingmercury/agents-skills · Specialized development agents and skills for AI-assisted software work in Claude Code or Codex — agent definitions, delegation rules, and installable skill bundles.

该项目为 Claude Code 和 Codex 提供一整套专业开发 Agent 定义、委派规则与可安装技能包,覆盖架构设计、多语言实现、测试、运维、文档与代码评审等角色,并通过共享技能(如架构文档、需求捕获、推送前检查、代码评审、Docker 优先 CI、仓库调研、Python uv 脚手架、README 编写、长上下文 REPL、Shell 脚本与 BATS 覆盖)扩展 AI 辅助软件工作流。项目自定位为参考实现而非框架,需按平台指南安装并重启客户端。

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Momentic Agent Skills:教编码 Agent 编写、运行与修复 Momentic 端到端测试的技能与 MCP 服务集合

momentic-ai/skills · Agent skills and MCP servers that teach coding agents to write, run, and repair Momentic tests.

该项目提供一组 Agent 技能(Markdown 形式的 SKILL.md)和本地 MCP 服务器配置,让编码 Agent(如 Claude Code、Cursor、Devin 等)能够编写、运行、诊断和修复 Momentic 的 Web 与移动端端到端测试。技能覆盖浏览器测试、Android/iOS 移动测试、测试结果分类、失败维护与隔离用例修复等流程,并通过 Momentic CLI 提供的 MCP 工具驱动机器上的真实浏览器或设备。项目提供 CLI 安装、插件市场安装以及通用 skills CLI 安装等多种接入方式。安装需要 Momentic CLI、登录或 API Key,移动测试还需设备工具链;部署与成本条件未说明。

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Polywave:在 Claude Code 中安全并行运行多个 AI 编码 Agent

blackwell-systems/polywave · Polywave Agent Skill for Claude Code: parallel AI agents with disjoint file ownership, worktree isolation, and human-reviewed plans. Requires polywave-tools CLI.

Polywave 是一个轻量级协调协议与 Claude Code Agent Skill,让多个 AI 编码 Agent 并行工作而不互相破坏代码。其核心机制是文件所有权互斥(每个文件只分配给一个 Agent)与每 Agent 独立 git worktree 隔离,因此在规划阶段而非合并阶段就消除冲突;执行前由人工审阅完整的文件分配、接口契约和 wave 结构计划,并通过适用性门控在任务无法干净拆分时直接输出 NOT SUITABLE。项目不提供运行时、任务路由、消息传递或跨会话记忆,而是依托已有的 Agent 运行环境,以 /polywave 命令(scout、wave、auto、status 等)驱动工作流,底层依赖 polywave-tools CLI。

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agent-config:管理 AI 编程代理的配置文件与技能

CXwudi/agent-config · Personal Configuration for AI Coding Agents (Claude Code, Codex CLI, Pi Coding Agent, Antigravity CLI (for just Gemini models)): AGENTS.md, Agent Skills, and others

该项目用于集中管理 AI 编程代理相关的配置,目前涵盖 AGENTS.md 与 Agent Skills 两类内容,支持 Claude Code、Codex CLI、Pi Coding Agent 和 Antigravity CLI(仅 Gemini 模型)。仓库以 Python 编写,属于个人配置工程实践,帮助在多个代理工具之间维护一致的代理指令与技能定义。

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