AI 编程01
gauravsharmaGG/mergejudge-runner · MergeJudge AI Code Review: open-source GitHub Action and runner for AI pull request review that learns your repo's rules. Bring your own AI key.
MergeJudge 是开源的 GitHub Action 与 runner，用于对拉取请求进行 AI 审查并按 auto、review、block 三个等级分流。它先使用确定性规则确定最低等级，默认只允许 AI 使等级更严格；它会读取仓库基分支上的 AGENTS.md、REVIEW_POLICY.md 和 .mergejudge.yml，因此拉取请求无法放宽自己的审查标准。用户需自备 Anthropic、OpenAI、z.ai 或任意 OpenAI 兼容端点的 API key，也可选择仅使用规则而不调用 AI。项目支持 deep 模式来补充变更代码的调用方与相关文件、根据 PR 上的反馈学习规则，并通过定时任务生成供人工审核合并的规则提案 PR。
Agent 与自动化02
Lucineer/capitaine · Capitaine — fork a repo, click Codespaces, the agent is alive. The repo IS the agent.
Capitaine 是 Lucineer 舰队的旗舰项目，提出“仓库即智能体”的 git-native repo-agent 理念：仓库本身是智能体，代码是身体，Git 历史是记忆。它按心跳周期定时唤醒，读取自身状态（提交、issue、PR、队列），推理下一步最有价值的动作，并每拍执行一次文件操作，同时以“船长日志”记录每次行动的推理过程，支持通过 PR 和 issue 引用与其他“舰船”协作，以及自我修改代码和文档。项目包含概念文档、教程、舰队概览、源码与日志目录，当前正在恢复用于读取和解析自身状态的 Hydration Layer。
知识库与 RAG03
linny006/rag-radar · Live tracker of new RAG implementations, tools, and patterns — updated every 15 minutes
RAG Radar 通过 GitHub Actions 定时任务和 GitHub Search API，持续监控 GitHub 上新发布的检索增强生成（RAG）项目、库和生产模式，按组件类型（分块、嵌入、检索、生成）打分与分类，并输出可订阅或浏览的结构化列表。仓库中的表格每 15 分钟自动重写，新增或移除条目都会以提交形式体现。
Agent 与自动化04
linny006/llm-agents-radar · Live-updating index of LLM agent frameworks shipping on GitHub, refreshed every 15 minutes
这是一个通过 GitHub Actions 定时任务自动维护的 LLM Agent 框架索引项目，每 15 分钟扫描 GitHub Search API，发现新的 Agent 框架仓库，按活跃度信号排序，并将结果写入 README 中的结构化表格。相比容易过时的静态 awesome-list，该项目依靠定时任务持续刷新，提交记录反映上游数据源的真实变化（新增或移除条目），开发者可以浏览或查询这份持续更新的名单。当前索引约 50 个条目，同时也列出同一维护者的其他实时追踪项目。
评测与安全05
themanoj-025/AegisAI · AegisAI is an AI-powered security code review agent that analyzes GitHub pull requests, detects vulnerabilities, validates findings, redacts secrets, and posts actionable inline feedback before insecure code reaches production.
AegisAI 是一个基于 AI 的安全代码审查代理，通过 GitHub Webhook 接收 pull request 事件，提取 diff，经 Redis 队列交由 RQ Worker 处理：过滤噪声文件、重定向敏感信息、调用 Claude 或 GPT-4o 检测 12 类以上漏洞（SQL 注入、XSS、命令注入、硬编码密钥等），校验发现后以行内评论形式回写到 PR。项目使用 FastAPI + Redis + RQ 架构，提供 Docker 多阶段构建、HMAC-SHA256 签名校验、幻觉防护、Webhook 重试与死信队列及 Prometheus 指标。
AI 编程06
themanoj-025/Sentinel-Review · Sentinel Review is an autonomous AI-powered GitHub PR reviewer that analyzes code with LLM reasoning, Semgrep security scanning, and repo context awareness. It delivers severity-ranked inline feedback, tracks review quality through feedback metrics, and automates production-grade code review workflows.
Sentinel Review 是一个自动化的 GitHub Pull Request 审查代理，结合 LLM 语义推理（Claude / GPT-4o）与 Semgrep 确定性静态安全扫描，在完整仓库上下文下读取 diff，生成按严重级别（blocking / warning / nit）分类的行级内联评论，并通过 👍/👎 反馈指标追踪审查质量。项目提供 Django + Celery + Redis + PostgreSQL 的完整服务架构（含仪表盘、API、Prometheus 指标、健康检查），也支持以 GitHub Action 形式在无服务器环境下运行。
AI 编程07
alexhawat/mergeCraft · An evidence-first AI code review engine combining deterministic analysis, model reasoning, independent verification, and policy-driven merge gates
mergeCraft 是一个开源（MIT）的独立 GitHub Action，用于在拉取请求（PR）上执行 AI 代码审查。它采用 BYOK（自带密钥）模式，可接入 Claude Pro/Max、ChatGPT 订阅、API 密钥或任意 OpenAI 兼容端点，无需 SaaS 账号或自建后端。其审查流程先由确定性分析器处理机械可验证的事实，再由 LLM 判断剩余问题，并在发布每个 Critical/Major 发现前由只读验证器复核。审查结果以类型化发现（typed findings）呈现，驱动行内评论、mergecraft-approval 检查以及可选的 SARIF 上传；支持信任层级（trust tier）、政策驱动的合并门禁、契约化退出码和 JSONL 事件流，也可通过 CLI 审查本地 diff、worktree 或克隆仓库，并对外提供只读 MCP 工具。