Agent 与自动化01
armelhbobdad/bmad-module-skill-forge · A standalone BMAD module that transforms code repositories, documentation websites, and developer discourse into agentskills.io-compliant, version-pinned, provenance-backed agent skills.
Skill Forge（SKF）是一个独立的 BMAD 模块，用 Python 实现，可将代码仓库、文档网站与开发者讨论内容转化为符合 agentskills.io 规范、按版本固定且带来源溯源的 agent 技能。每条指令都可回溯到固定 commit 的具体 file:line，或对应的文档 URL，并提供 provenance-map.json、测试与证据报告，便于在 60 秒内人工核验。技能按版本目录存储、可跨 Claude、Cursor、Copilot 等 agent 使用，并提供重命名、弃用、删除、导出等生命周期工具，还支持从文档单独生成技能（无公开代码的场景）。安装需 Node.js ≥ 22、Python ≥ 3.11 与 uv，通过 npx 安装后与 Ferris 智能体交互。
知识库与 RAG02
iTao-AI/multimodal-knowledge-engine · Local-first, Agent-callable Evidence engine for documents and media, exposed through Python, CLI, and MCP.
MKE 是一个本地优先、可由 Agent 调用的证据引擎，用于对本地文档与媒体进行摄取、检索和问答。它通过 Source、Run、active Publication、Evidence、Consumer 五层模型管理证据生命周期：只有经过 Run 验证并激活为 Publication 的内容才能被 Search 和 Ask 读取，失败或不完整的处理不会进入检索范围。结果以 mke.evidence_ref.v1 形式携带来源指纹、Publication 版本、Run 和页码或时间戳定位信息。项目同时提供 Python、CLI 和 stdio MCP 三种接口，共享同一应用服务契约，支持文本层 PDF、短视频以及有界直读音频的本地摄取与检索，并支持将已验证的 Publication 导出为 Compiled Library。
评测与安全03
facebookresearch/textseal · Codebase for generation-time and post-hoc text watermarking, as well as watermark radioactivity detection.
Text Seal 是 Meta 开源的文本水印工具包，覆盖三条技术路线：TextSeal 双密钥生成阶段水印（支持投机解码与局部检测）、通过 LLM 改写实现的后处理水印（Green-list/Red-list、Gumbel-max、DipMark、SynthID、MorphMark、WaterMax 等方案），以及基于「水印放射性」的基准数据污染检测。仓库同时提供分布式预训练与 SFT 训练基础设施，并支持污染注入以开展研究实验，可用于内容溯源验证、数据集污染检测与水印算法研究。
评测与安全04
alizahidraja/isnad · Grade every agent, scraper and model in a claim's chain — provenance, trust scoring and audit evidence for LLM pipelines
ISNAD 是一个 Python 开源库，借鉴圣训传述学（isnād–rijāl）框架，为 RAG 和多智能体系统提供 LLM 溯源能力。它不只评估结论，还对每个处理声明的“传述者”（scraper、agent、model）打信任分级，按最弱环节（weakest-link）传播判断，并结合内容批评与决策矩阵，把声明路由为采用、复核或隔离。每次判定都会生成带 SHA-256 哈希、分离签名和 Merkle 日志的防篡改审计记录，映射到 EU AI Act、ISO/IEC 42001、NIST AI RMF 和 SDAIA 等合规框架。项目提供 Python 包、JS/TS 验证器和 LangChain 回调集成。
知识库与 RAG05
AutoMaticDelight/leviathan · Closed-universe search over your own PDFs. Answers only from what you've added, cites every claim, refuses when it has nothing.
Leviathan 是一个面向自有 PDF 文档的封闭域检索问答（RAG）应用：它只依据已导入的文档作答，为每条论断给出出处，并在没有相关内容时明确拒绝回答。流程为 PDF 抽取文本、切分重叠片段、向量嵌入、基于 pgvector 的相似度检索与阈值过滤，最后由模型生成答案并通过第二个更强调核查的模型逐条校验论断是否有证据支撑；还提供评分日志与 /rules 页面展示回答与拒答的最佳匹配分数直方图，用于调整相似度阈值。项目自述为刻意未完成的端到端管线，代码中标记了 TODO(you) 的待改进点。
数据处理06
KUNDURUHIMANEESHREDDY/dataos · Graph-based data operating system. Universal object model, first-class relationship graph, and first-class provenance - every derived result traceable to its real source. AI is an operator over the graph, never an authority. 12 pluggable computation engines.
DataOS 是一个基于 Python 的数据平台，围绕通用对象模型、一等关系图谱和一等溯源三个理念构建，让每个派生结果都可追溯回真实来源。项目包含 12 个可插拔计算引擎（图谱分析、SQL/Python 计算、混合检索、数据剖析、质量校验、统一查询、溯源解释、治理、差异对比、目录、动作、使用统计），并提供 CLI、REST 后端与 Next.js 前端。README 指出库层较完整（约 180 个 Python 文件、约 670 个测试、653 个正确性测试通过），但 FastAPI 后端仍调用已不存在的旧 API，约 22/35 个端点返回 500；Prisma schema 未被任何代码使用。设计原则是“AI 是图谱上的算子，而非图谱的权威”，通过能力门控与必须提供证据的 grounding gate 来约束 AI 行为。
评测与安全07
b7n0de/proofbundle · Portable evidence for AI work, verifiable offline. Integrity, not truth
proofbundle 是一个 Python 工具与回执格式，用于把 AI 评测、审查、决策或动作转化为单个可移植回执文件，支持离线验证与显式策略检查。它可证明内容由哪个密钥签名、签名内容是否被改动、所附证明与策略检查是否通过，但明确不判断所报告结果是否真实、工作是否正确或完整。核心支持签名回执与 Merkle 包含证明，并提供评测回执、选择性披露、决策回执、Inspect AI 集成、RFC 3161/OpenTimestamps 锚定、ML-DSA-44 见证共签名等可选能力，各特性成熟度不一。