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sshaaf/rgctl · A code knowledge graph built for LLM agents — accurate answers, minimal tokens, maximum speed
rgctl 是用 Rust 实现的代码知识图谱命令行工具，为 LLM 编程智能体提供确定性的结构化查询能力。索引一次后，可通过紧凑的 JSON 输出查询调用者、传递影响范围（blast-radius）、控制流与数据流切片、克隆检测、社区聚类以及 PR 调用路径变化，减少智能体反复用 grep 搜索整个代码库并读取整文件带来的 token 开销。项目使用 tree-sitter 解析器，覆盖 14 种一级语言以及 ERB、Markdown，并支持将技能包安装到 Cursor、Claude、Codex 等编码智能体。
raster-app/agent-skills · Agent skills that teach AI coding agents to use the Raster API (MCP, REST, GraphQL). Install: npx skills add raster-app/agent-skills
该项目是一组 Agent skills，用于教会 Claude Code、Cursor、Codex、Copilot 等 AI 编程代理通过 MCP 或 REST 方式调用 Raster，完成资产的上传、打标签、搜索与交付，并可用 raster 命令行客户端在终端或 CI 中操作；还支持在用户尚无 Raster 账户时通过一次调用创建组织、库和密钥。仓库同时提供 Cursor 插件清单，内置远程 Raster MCP 服务配置，采用 OAuth 授权。
inkeep/open-knowledge · Beautiful, AI-native markdown IDE and LLM wiki
OpenKnowledge 是一个基于 TypeScript 的 WYSIWYG Markdown 编辑器，提供桌面应用与 Web UI，可与 Claude、Codex、OpenCode 等 AI 工具侧边栏并行编辑，并内置 MCP、skills 与面向 agent 的搜索，用于构建 LLM Wiki、第二大脑和结构化知识库。项目支持打开现有 Markdown/MDX 文件夹，并可选基于 git/GitHub 的团队共享与自动同步。
07130918/Agents · Codex and Claude Code global agents, skills, and shared references
该仓库用于管理 Codex 与 Claude Code 的用户全局设置，集中维护共享参考、Codex/Claude 配置与 wrapper、新项目 AGENTS.md/CLAUDE.md 模板，以及同步和校验脚本。它提供本地配置与仓库之间的双向同步流程、配置校验与回归测试，并包含 Issue 撰写、评审修复 Harness、浏览器操作等技能与流程说明。认证信息、API key、会话历史、缓存和本地运行状态等不在管理范围内。
MrBinnacle/skills · Skills that started with problems I encountered.
该仓库以 Markdown 记录编码智能体在实际工程中犯过的失败，例如 git pull 静默改写本地历史、部署确认误判、测试因桩代码而误通过等；每条记录包含失败日志和证据说明，并附带 Claude Code 可加载的 SKILL.md 指令文件。仓库明确说明多数失败仅被观察到一次，只有 pull-rebase 做过受控测试且未得出有效结论，因此不声称技能能减少失败。用户可仅阅读文档而不安装，也可按工程、编排、元技能三组安装插件。
nmorgowicz-org/local-llm-foundry · AI runtime loader and model-management control center for local LLM deployments.
Local LLM Foundry 是 llama.cpp 与 GGUF 推理的统一管理面板，提供模型库、硬件感知配置向导、GPU 与系统遥测、聊天工作区，并支持在 Apple Silicon 上以 Rapid-MLX 作为后端。它可发现和导入本地模型、估算显存并调优推理参数，托管 llama.cpp 与 Rapid-MLX 运行时的安装与更新，还提供 TLS、ACME、mTLS 等远程访问安全配置。
CheYulin/yuanrong-datasystem-agent-workbench · Agent / vibe-coding workbench paired with Open Yuanrong DataSystem (yuanrong-datasystem): scripts, verification flows, RFCs, plans, observability docs, and Cursor Agent Skills. Source code lives in the sibling yuanrong-datasystem repo; this repo is where agents plan, run, verify, and document.
这是一个轻量配套仓库，供 Agent 围绕 Open Yuanrong DataSystem 进行规划、运行、验证和文档化。它主要存放文档、RFC、辅助脚本、归档材料以及 Cursor Agent Skills，产品源码与测试不在本仓库。仓库内统一维护 Codex、Claude Code 和 Cursor 的技能入口，约束记录在 AGENTS.md，协作规则强调以产品仓源码或日志为证据，并区分已验证事实、推断和待验证项。
bidhuprasadpandaai-sys/AI-Candidate-Management-Platform · An AI-powered recruitment and candidate management system designed to streamline hiring workflows, enhance candidate discovery, and provide intelligent insights using modern frontend architecture and AI capabilities.
这是一个基于 Monorepo 的 AI 辅助招聘应用起始项目，前端采用 Vue 3、Vite、Pinia 和 PrimeVue，后端采用 Node.js 与 Express，并用 MongoDB/Mongoose 管理候选人数据。项目包含招聘指标仪表盘、可搜索和筛选的候选人列表、AI 助手聊天面板、候选人模型与种子脚本；未配置 MongoDB 时提供内存演示回退。README 建议后续再接入真实 LLM 提供方，并补充登录、面试安排与测试部署等内容。
datawhalechina/easy-vibe · 💻 Vibe Coding 101｜Your First Course For AI Product Builders.
Easy-Vibe 是一套面向 AI 产品构建者的 Vibe Coding 实战学习教程，提供从零基础到产品上线的完整学习路线、分步图文教程、交互式演示和知识库附录。内容覆盖产品原型验证、全栈开发、Claude Code 与 MCP/Agent 工作流、跨平台应用开发等主题，支持 10 种语言，并提供在线阅读入口和本地运行说明。
ai-runway/airunway · ✈️ Kubernetes-native platform for deploying and managing AI inference across multiple providers
AI Runway 是一个 Kubernetes 原生平台，提供 Web UI 和统一的 ModelDeployment CRD，用于跨多个推理提供商部署和管理大语言模型。它支持浏览 HuggingFace 模型、一键部署、实时状态与日志监控、Prometheus 指标、GPU 成本估算，并集成 Gateway API 推理扩展和 Headlamp 插件。它兼容 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、llama.cpp 等推理引擎，通过提供商适配集成 NVIDIA Dynamo、KubeRay、KAITO、LLM-D 和直连 vLLM。
defilantech/LLMKube · Kubernetes operator for self-hosted LLM inference across a heterogeneous GPU fleet: NVIDIA CUDA, AMD Vulkan, and Apple Silicon Metal. Runtimes: llama.cpp, vLLM, TGI, mlx-server. Multi-GPU sharding, model caching, OpenAI-compatible endpoints. Apache-2.0, run across homelab and on-prem fleets, actively developed.
LLMKube 是一个 Kubernetes operator，用于在异构 GPU 集群上自托管 LLM 推理，覆盖 NVIDIA CUDA、AMD Vulkan 与 Apple Silicon Metal；支持 llama.cpp、vLLM、TGI、mlx-server 等运行时，提供多 GPU 分片、模型缓存和 OpenAI 兼容端点。它还包含 ModelRouter，可在本地模型与外部 Anthropic/OpenAI/LiteLLM 后端之间做策略感知路由并支持 fail-closed；另有 Foreman 附加组件，用于在自有集群上编排编码智能体工作负载。项目采用 Apache-2.0 许可，可用于 homelab、本地机房和隔离网络环境。
zhkai-ybwn/Halowake · Local-first AI coding companion for Codex, Claude Code, OpenCode and Antigravity. Sessions, Git, code review, dev processes and more.
Halowake 是一款运行在本机的桌面开发工作台，面向同时使用 Codex、Claude Code、Google Antigravity 和 OpenCode 等 AI 编程工具的开发者。它不做代码生成，也不替换 IDE，而是集中处理代码之外的辅助工作：读取本地 Agent 会话并按日期、项目、工具和关键词筛选，生成可编辑的工作记录；查看并配置多家 AI 服务的额度，支持按需开启 Codex 本地定时预热；通过 DevDock 发现并启停多项目开发服务、查看日志与端口占用；通过 Git Assistant 查看 Diff、选择性提交文件，并可借助 Ollama 或 OpenAI 兼容模型生成 Commit 信息；统一检索和安装 Agent Skills，以及提供本地代码审查、Agent 存储清理和 Markdown 预览等工具。项目以 Tauri 2、Rust、Vue 3 构建，强调本地优先，但 AI 生成、额度查询和技能目录同步等部分需联网或调用外部服务。
deepseek-ai/DeepEP · DeepEP: an efficient expert-parallel communication library
DeepEP 是 DeepSeek 开源的高性能通信库，为 MoE（混合专家）模型的训练与推理提供高吞吐、低延迟的专家并行（EP）all-to-all GPU kernel，支持 FP8 dispatch，并通过 NVLink 完成冗余专家的权重与梯度交换；通信 kernel 由 DeepJIT 在运行时编译。项目还提供流水并行（PP）、上下文并行（CP）、数据并行（DP）和远程内存访问（Engram）的实验性原语，较新版本引入 NCCL Gin 后端、统一的 EPBuffer 接口以及用于 CP/DP 的批量集合通信 BucketBuffer。该库面向大模型训练与推理系统中的专家并行通信场景，已提供昇腾版本 DeepEP-Ascend。
deepseek-ai/FlashMLA · FlashMLA: Efficient Multi-head Latent Attention Kernels
FlashMLA 是 DeepSeek 推出的优化注意力算子库，用于支撑 DeepSeek-V4.1 模型在 NVIDIA GPU 和华为昇腾 NPU 上的推理。仓库包含面向 prefill 和 decoding 的 token 级稀疏注意力算子（支持 FP8/FP4 KV 缓存）、融合 Q-norm/ Q-RoPE/核心注意力/O-RoPE/FP8 转换的单一融合算子，以及用于 prefill 和反向传播的稠密注意力算子；其中稀疏算子支撑 DeepSeek Sparse Attention（DSA）。需注意 2026.09.30 版本移除了对 Hopper 架构及 DeepSeek V3/V3.2/V4.0 等前代模型的支持，并更改了 KV 缓存格式，与旧版不兼容。
deepseek-ai/DeepInfer · DeepInfer: High-performance, large-scale inference framework for DeepSeek models
DeepInfer 是 DeepSeek 用于支撑其大规模生产服务的高性能推理框架，本次开源版本提供离线推理能力。它支持 DeepSeek-V4.1-Flash 模型，包含优化内核、Attention DP / 均衡 CP、MoE EP + EPLB 等并行策略，以及 DSpark 与置信度调度验证、SWA 有界重放、异步调度、批不变推理、确定性采样和结构化输出等特性，可运行在 NVIDIA SM100 GPU 与华为昇腾 950 NPU 上。完整推理服务所需的 KV 缓存系统、VE/Prefill/Decode 分离以及数据并行副本间的负载均衡未包含在本版本中。
oxc-project/tsrs · Rust port of the TypeScript 7 type checker
tsrs 是 TypeScript 7 编译器和语言服务器的 Rust 实现，可作为替代品使用，目标是与上游 TypeScript 达到 100% 一致性，同时降低内存占用并加快类型检查。它提供类似编译器的命令行用法（如 --noEmit）、编辑器集成说明、尚不稳定的 Node API 以及面向 wasm32-wasip1 的 WebAssembly 支持；目前不支持 --init 和 --showConfig。
vegaload/vegaload
VegaLoad 是一个用 Go 编写的开源负载测试工具，提供单个静态二进制文件和可脚本化的核心引擎，支持 HTTP/1.1、HTTP/2、gRPC、WebSocket、MQTT、Kafka、PostgreSQL、MySQL/MariaDB 以及原始 TCP/UDP 等协议驱动，并生成自包含的 HTML/JSON 报告，无需服务器、账户或遥测。它还支持 MCP 服务注册，使具备 MCP 能力的智能体可通过 CLI 运行测试、读取结果并解释失败；同时提供阈值、检查、基线门禁、JUnit 输出和 CI 摘要等功能。
开源项目 TornadoVM 发布了 7.0 版本，它是一个帮 Java 程序跑得更快的工具。以往 Java 代码想用 GPU 加速，往往要写复杂的底层代码；TornadoVM 会自动把 Java 程序分配到多核 CPU 和 GPU 上执行，并提供一套在 Java 里开发 GPU 程序的生态。它能配合 Temurin、Red Hat OpenJDK、Corretto、Oracle、GraalVM、Zulu 等主流 JDK 使用。对用 Java 做高性能计算的开发者来说，这有望在不换语言的情况下获得 GPU 加速；目前原文只提到版本已发布，具体性能提升和限制未说明。
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。
Datadog 的两位作者写了这篇技术文章，讲怎么用真实用户监控（RUM）和合成监控两种数据来定义 SLO 的指标（SLI）。原来很多团队只用后端性能指标，难以反映用户真实体验；而如果单用 RUM，机器人流量和浏览器配置差异会带来噪声，单用合成测试又不够细。文章建议：合成 SLI 适合长期稳定地监测关键用户流程，RUM SLI 适合精确统计真实用户的关键操作，并按目标变化、监控盲区、低流量误报等情况给出了选用建议。文中提到过去一年客户自建合成 SLO 数量增长了 273%。读者可据此判断何时切换数据源，但没有给出具体落地步骤和产品开放状态。
提供的材料未提及具体可用工具。