AI 资源库 · 已整理 9 项
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gosha70/memkernel · Code-aware, tiered memory for AI coding copilots: MCP server + Python library (ChromaDB, hybrid search, consolidation, LLM-wiki bridge)
MemKernel 是一个面向 AI 编程助手的代码感知记忆服务，以 MCP 服务器和 Python 库形式提供。它把项目决策、约定、事实、流程和代码快照存入本地 ChromaDB 向量库，让 Claude Code 等兼容 MCP 的助手在上下文压缩或会话结束后仍能按需检索。项目通过 tree-sitter AST 按函数和类边界切分代码，结合稠密向量与 BM25 混合检索，并用工作、短期、长期三层记忆及淘汰、提升、取代和代码快照重新校验机制管理知识的生命周期；长期知识还可经 wiki 桥导出为可纳入 Git 版本管理的人类可读文档。
530653327/exphub · ExpHub is an open-source MCP server that transforms AI assistants into collaborative knowledge workers. It automatically searches past experiences, captures new solutions in structured templates, and tracks todo items — forming a continuously evolving knowledge network across all your AI tools.
ExpHub 是一个基于 MCP 协议的开源服务端，让多个 AI 编程助手共享并持续积累经验。它支持在任务前搜索历史经验，用 8 种模板沉淀结构化知识，管理待办，为每个项目建立独立空间来保存 AGENTS.md 手册、进度交接和专属经验，并通过 API Key 实现多租户隔离。项目使用 Java 17、Spring Boot 3.2、Spring AI MCP Server，并提供 Docker 部署和管理后台。
SUPERD6/relayline · Coding agents (Claude Code, Codex, Gemini CLI) as each other's lead and sub-agent: shared memory, the cheapest model likely to finish each piece, checked and reviewed, with the receipt. Command: ccx.
relayline（命令 ccx）把 Claude Code、Codex、DeepSeek 等编码代理编排成团队：按难度把任务分给最便宜且可能完成的代理，复查验收检查，支持共享的项目/个人记忆与工作上下文，并记录每次运行结果以校准路由。项目仅依赖 Python 标准库，作者公布了一些小规模受控任务的测量结果及其局限。
Kubernetes 里管“该开几个副本”和“每个副本该给多少 CPU/内存”的其实是好几套独立工具：HPA 按 CPU 百分比增减副本，VPA 按历史用量调整资源申请，KEDA 按 Kafka 队列积压决定副本数，Karpenter 按声明资源申请新机器。问题是它们各自跑各自的循环，看到的都是局部信息，还同时改同一批配置字段。比如 VPA 把 CPU 申请调小，HPA 的分母就跟着变小，同样的流量会被算成利用率超高，于是猛加副本，结果副本越来越多、每个越来越小，互相把对方越推越远；KEDA 加副本、HPA 又按低 CPU 减回来；GitOps 看到副本数和 Git 不一致还会把它改回去。作者认为水平和垂直扩缩本来就是一道联立方程，应该由一个统一控制面同时看 CPU、队列、延迟、节点价格和 Git 配置，一起给出副本数和资源申请。文中也提到生产集群 CPU 平均利用率只有约 8%，但这些方案的落地细节和可用性文中没有说明。
realchendahuang/opencode-hermes-memory · OpenCode 分层持久记忆插件（从 Hermes 移植，纯 Markdown 零向量库） / Layered persistent memory plugin for OpenCode
该项目是从 Hermes 移植到 OpenCode 的分层持久记忆插件，使用纯 Markdown 文件作为记忆来源，不依赖向量数据库或外部服务。它提供常驻指令注入、记忆检索与增删改、会话空闲时后台学习总结、纠错检测、bash 命令失败时相关历史教训预取，以及记忆替换后的历史归档等能力，使 OpenCode 智能体能跨会话保留用户偏好、项目约定和过往经验。
mbaquerizo/dagger · The DAG-powered product management tool built for AI.
Dagger 是一个由 DAG（文档增强生成）驱动的产品管理工具，用于在从想法到架构决策、再到工单的整个功能生命周期中保存并发布结构化文档，并把它们作为上下文提供给 AI 编码代理。它提供面向人的简洁 UI，以及面向代理的快速文本接口和 Dagger AI 安全 API；代理获取工单或文档的聚焦 Markdown 版本及完整背景。开发侧为 Go 1.26+ 的 monorepo，API 位于 api/，需要 Supabase 数据库和 BASE_URL 配置。
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。
zenstory-ai/oh-story-claudecode · Claude Code / Codex / OpenCode agent skills for writing Chinese web novels (网文): 扫榜、拆文、写作、去AI味、封面全流程，长篇短篇都支持 | 13 skills for novel writing and long-form fiction with file-based continuity tracking. MIT.
Oh Story 是一组装进编程 Agent 的网文写作 skill（共 13 个），覆盖长篇与短篇网络小说全流程：扫榜选材、拆解爆款、搭大纲写正文、去 AI 味、生成封面图。它用文件系统作记忆，维护设定、大纲、正文与追踪，支持压缩上下文或换会话后恢复进度与伏笔；提供写前细纲与追踪检查、写后截断与常见 AI 句式检查等确定性门禁，并适配 Claude Code、Codex CLI、Google Antigravity、OpenCode 等 7 款宿主。写作使用宿主 Agent 自带模型，本地只运行 Node/Python 检查脚本；封面生成调用 GPT-Image-2。
LangChain 开源了名为 Deep Agents 的智能体框架，用来解决长时间运行的智能体越跑越不准的问题。原因是任务越久，对话记录、工具返回结果和文件越堆越多，超出模型能承载的上下文窗口，准确率就会下降，这叫“上下文腐化”。它的做法是不删除信息，而是把大块工具结果和超长用户消息转存成文件、只给模型看一小段预览，快满时把旧对话压缩成摘要，任务技巧只在需要时加载，噪音大的工作交给子智能体另开窗口处理，学到的东西存成文件带到下次对话。这样模型每次只带真正需要的内容，需要细节时再回头查文件；由于记忆是存在你自己控制的存储里的普通文件，换模型或供应商也不受影响。文章还以每周竞品分析智能体为例演示这些方法，并通过中间件机制接入智能体运行循环。