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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）。
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。
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。
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。
apescodebetter/PipeMe · PipeMe (Clade Code Skill) — a virtual software company that turns an app/SaaS idea into AI-agent-ready development documentation through the /pipeme command interface. Produces a token-efficient documentation suite from scratch or from the current project (PRD, technical spec, task-decomposed roadmap, AGENTS.md rules file, Mermaid diagrams).
PipeMe 是一个 Claude Skill，以虚拟软件公司的角色（产品、工程、QA、安全、DevOps）通过 /pipeme 命令采访用户的产品想法，或分析现有代码库，进而从零生成一套面向 AI 编程智能体的开发文档：CLAUDE.md 及其分层引导文件、PRD.md、TECH_SPEC.md、ROADMAP.md、AGENTS.md、DIAGRAMS.md 与按需生成的 HANDOFF.md，并强调上下文预算控制与文档纯度。此外提供 /pipeme map，可为 JS/TS 仓库生成带行范围、引用关系与死代码标签的代码地图，配合读取钩子、编辑钩子与推送前新鲜度检查使用。
MinhDat205/ai-recruitment-agent
一个基于 Spring Boot 与 React 的全栈招聘平台，面向 HR 和求职者两类用户。系统内的 AI 负责三件事：将 CV 抽取为结构化数据、按 HR 自定义的 rubric 逐项打分、对分数给出解释并附 CV 引用。AI 不负责加权汇总、排名或录取决定，这些交给后端基于显式权重的计算与 HR 的最终判断。技术栈包括 Java 25、Spring Boot 4.1、Spring AI 2.0（Anthropic 对话、OpenAI 嵌入、PgVector 向量库）、PostgreSQL 17 + pgvector、React 19 与 Vite。项目目前处于初始化阶段，尚未实现任何功能。
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。
csnyder256/harness-tuner · Measure your agent harness, find where it wastes the model, and prove the fix worked. Harness-agnostic, agent-agnostic, zero dependencies. Reference implementation of HTP-1.
harness-tuner 是一个面向 AI Agent 的评测工具，用于测量 Agent Harness（系统提示词、工具集、记忆与上下文策略、钩子、重试、压缩等模型外围脚手架）的运行时表现，定位 Harness 浪费模型能力的位置并生成可应用的改进提案。它通过与 Harness 无关的适配器读取任意 Harness 的 trace，计算固定的 24 项运行指标，并借助 anytime-valid e-process 对“改动是否真的有效”给出统计保证。项目采用零依赖 Python 实现，是 HTP-1 协议的参考实现。
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。
iyulab/iron-prow · Safe-inference gateway for .NET — provider selection (frontier/LAN), guardrails, and resilience, delivered as a standard Microsoft.Extensions.AI IChatClient.
iron-prow 是一个面向 .NET 的安全推理网关，以标准 Microsoft.Extensions.AI IChatClient 形式提供。它负责在多个 LLM provider（frontier 与局域网本地部署）之间进行选择与优先级排序，支持失败重试、fallback 与 provider 健康记忆（cooldown 后降级），并通过 FluxGuard 提供输入输出 guardrail（默认 fail-closed）。同时包含 IronProw.LMSupply 本地推理安全包装（readiness gate、model-ID preflight、输出长度限制、reasoning 控制），还支持多租户 per-tenant provider 解析与重复退化输出停止等可选能力。
dkships/ship-sense · Ranks frontier LLMs on product judgment: what to refuse to build, what the data can't say, when to hold a call.
Ship Sense 是一个针对前沿大模型的评测基准，用 82 个来自十年真实产品决策的私有案例，衡量模型在“何时该停下来”上的产品判断力，包含克制（该做、该延后还是该砍掉某个功能，以及 AI agent 可自主行动到何种程度）、诚实（指出数据局限而不编造结论、也不否定数据支持的结果）、坚持（在压力和弱证据下守住判断，并在出现真实证据或对方有道理时改变判断）三个维度。评分采用确定性的关键词匹配而非 LLM 评委，并给出对抗性策略与随机策略的可利用性下限；仓库还维护模型排行榜、代际对比与得分历史。
1040942669/legal-rag-agent · Evidence-grounded Chinese legal RAG with controlled adaptive retrieval, citation verification, and reproducible evaluation.
该项目是一个面向指定中国法律文本快照的可复现 RAG 工程，围绕稳定召回正确法条、验证优化有效性以及在证据不足时安全停止生成三个核心问题构建。它实现了自研中文 BM25、dense、RRF 融合与可选 cross-encoder 重排等检索能力，规则型查询理解、证据充分性检查、引用编号检查等受控 Agent 能力，以及包含分层评测集、bootstrap 置信区间、五维实验矩阵和失败归因的评测体系。项目同时在 PostgreSQL/pgvector 版本化语料、持久会话、幂等 run、SSE 续读与故障恢复等工程方向上迭代发布多个版本。项目仅用于检索与工程研究，不提供个案法律意见，且不随附完整法律语料。
SnowWarri0r/licai · 本地化个人理财助手 — A股/基金/理财/现金/数字资产/机器人全资产看板 + 市场AI问答 + 个股K线盘口详情 + 板块对比 + 早盘信息简报 + 资讯AI解读。只给客观信息，不荐买卖。
licai 是一个本地化部署的个人理财助手，把 A股、基金、银行理财、现金、数字资产和量化机器人统一装进一个看板，并提供市场 AI 问答、个股详情（K线/盘口/分时）、全市场榜单、板块雷达、全球指数、早盘简报与复盘归因等功能。数据全部存储在本地 SQLite，没有云端和账号；AI 问答挂了约 40 个数据工具，会自行选择工具取数后做客观解读，只给客观信息不给买卖建议。
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。
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。
shrs425p/AI-Recruitment-System · A desktop app that automates the hiring workflow — from resume parsing and NLP extraction to candidate ranking, scheduling, interview question generation, and reporting — all in a single user-friendly interface.
AI Recruitment System 是一个面向技术招聘的桌面应用，将简历解析、NLP 特征抽取、候选人按岗位加权排名、面试排期、面试问题生成、网页监考与报告输出整合进单一界面。它支持本地 Ollama 隐私模式与 8+ 云服务商的轮询负载均衡，提供带一次性令牌的面试门户、摄像头活体检测与浏览器违规追踪、离线语音问答、AES 加密凭据存储及 PDF 报告。
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。
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。
Varad1006/Smart-resume-shortlisting-system · Developed an industry-driven AI recruitment system that performs semantic resume–job matching and parses multilingual/handwritten resumes using OCR + NLP. Combined contextual similarity with GitHub activity scoring to produce fair, accurate candidate shortlists and reduce manual screening effort.
该系统面向招聘场景，将简历按职位描述进行语义匹配和排名，并展示排名依据。它支持读取 PDF、Word 文档、扫描件和手机照片（含手写体），覆盖 90 多种语言；通过 OCR 将非文本简历转为文字，再按语义而非关键词比较简历与职位描述。职位要求会被逐条打分，并附上满足该要求的简历原文片段作为证据。可选功能包括基于公开 GitHub、LeetCode、CodeChef 活动的公平加分（最高 +10，且不会对无此类资料的候选人扣分），以及针对排名靠前候选人生成的 AI 摘要（优势、差距、面试问题），AI 摘要仅用于解释排名，不改变分数。项目通过 docker compose up 一条命令启动 Web 应用，并保留历史运行记录。
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。