评测与安全01
aberson/measure-twice · Local benchmarking toolkit and mt CLI that sweeps suites across a model roster, scores them, and keeps an evidence ledger tying every model-routing claim to the run behind it.
measure-twice 是一套本地基准测试工具包与 mt CLI，让用户编写 JSON 任务套件（suite），在同一批题目上横扫（sweep）本地模型与 Claude 等模型档位，支持确定性评分与 rubric 评分、模型调用预算以及按条目/模型/样本级别的断点续跑。运行结果会生成自包含的 HTML 报告，展示分数、错误答案、解析失败、完整提示词与逐字响应，并通过 claim 账本用 MEASURED / PARTIAL / ASSERTED / STALE 区分实测证据与策略声明，配合引用哈希检查来源变动。项目同时包含一个尚在建设中的编码 Agent 基准测试基础设施，目前仅提供结构校验。
应用工具02
zhouxiaoka/autoclip · AutoClip : AI-powered video clipping and highlight generation · 一款智能高光提取与剪辑的二创工具
AutoClip 是一款 AI 视频剪辑工具，通过分析视频字幕来定位高光片段、生成标题，并自动剪出视频切片与合集。适合访谈、播客、课程和直播回放等以对白为主的素材。它提供桌面应用、Docker Web 界面和 CLI / MCP 三种使用方式，支持通义千问、OpenAI 兼容接口、Gemini、硅基流动等云端模型，以及 Ollama / LM Studio 本地模型；还提供抖音、小红书、YouTube Shorts 和 B 站导出预设，并可在同一页面向多个已连接平台发布。
Agent 与自动化03
reddevil22/swarmflow · Deterministic control plane for orchestrating swarms of local coding agents: PRD in, verified MVP out
swarmflow 是一个面向绿地项目的确定性控制平面，用于编排多个本地编码 Agent 会话并行开发。它接收 PRD，由前沿模型负责规划、验证与验收，通过多波次（wave）并行执行与门禁流水线（进程清理、回归指纹、区分度检查、范围审计）产出模块与测试，并以 SQLite 账本为唯一事实来源，所有声称作凭据验证而非退出码。前沿后端不限厂商，兼容任意 OpenAI 兼容接口、Command Code CLI、通用终端 Agent CLI 或 Pi；模型选择通过配置完成。当前为 Alpha 状态，已在 5 任务 NestJS 项目上完成端到端验证，PR 自动化和打包制品交付暂不在范围内。
评测与安全04
kousalya-pm/ai-foundation-models-lab · Hands-on experiments across time-series and security foundation models: zero-shot forecasting, evaluation, RAG, and LoRA fine-tuning — from a product management perspective.
该项目是一组以 Jupyter Notebook 形式记录的动手实验，从产品管理视角探索基础模型的生命周期：使用 Cisco CTSM 进行单变量零样本时序预测并测试噪声、缺失数据和异常下的鲁棒性；在本地以 Q4_K_M GGUF 量化运行 Cisco Foundation-Sec-1.1-8B-Instruct 安全领域模型，构建评测数据集并从分类准确率、MITRE 技术映射、证据完备性、延迟等多维度评分；用 TF-IDF 与语义向量检索对比实现安全策略 RAG，诊断检索、生成与拒答等失败模式；并在 Qwen2.5-0.5B 与 Foundation-Sec 上对比 LoRA 微调效果。仓库保留了每项实验的原始数字、失败模式与局限性说明，并给出面向产品团队的经验总结和平台能力建议。
应用工具05
aktmahir/aktma-HRwithAI · Human Resources Applications with LLM Integration
基于 .NET 10 Clean Architecture 构建的 HR 管理系统 Web API，使用 PostgreSQL 持久化，并通过可配置适配器接入本地 LLM（默认 Ollama 兼容接口）。提供简历筛选与绩效评审分析两个 AI 端点，以及员工、部门、角色、请假申请等 HR 管理接口；配套 Docker Compose、Kubernetes 清单、CI/CD 与运维文档。
Agent 与自动化06
LocketKeyLLC/scaffold-engine · Self-hosted AI agent engine for local LLMs. Give it an idea — it researches the web, plans a DAG of steps, executes each with verification and auto-retry, and compiles the result. 100% on your hardware: Ollama inference, RAG with Milvus vector search, Postgres state, SearXNG search. FastAPI + Docker. No cloud calls unless you opt in.
Scaffold Engine 是一个自托管的 DAG 编排引擎，用于多步 LLM 工作流：输入一个想法后，系统会将其细化为结构化简报、做可行性评估并等待人工确认，随后通过 SearXNG 联网研究并把事实蒸馏进知识库，生成由研究/决策/行动/验证/输出等节点组成的执行图，按依赖顺序执行并逐步验证、失败自动重试最多三次，最后编译叶节点的最终输出。推理走 Ollama 本地模型，向量检索用 Milvus，状态存 Postgres，搜索用 SearXNG，采用 FastAPI + Docker，除非主动开启否则不调用云端。
Agent 与自动化07
yannn14/opencode-claude-cortex-sync · Claude Pro Bridge for OpenCode 2026 - Zero Setup AI Sync
该项目自称是面向 OpenCode 的多模型编排桥接工具，宣称可自动检测并同步系统中已有的 AI 提供商凭据，在 Claude、GPT-4、Gemini 等多家服务及本地模型之间按成本、速度或能力进行请求路由，并提供并行请求、凭据保险库、用量分析与网页控制面板等能力。README 同时给出了配置文件示例、命令行调用示例、系统兼容性表与故障排查命令。需要注意，材料中的性能基准、安全性、客服支持等表述均来自项目自述，未经过独立验证；实际可用性、部署条件和合规性需以官方说明为准。