知识库与 RAG01
JamesLeeCY/paper-rag-copilot · A strictly citation-grounded RAG assistant for academic literature libraries, featuring quantifiable hallucination evaluation for trustworthy research assistance.
该项目是一个基于检索增强生成（RAG）的学术文献问答助手，面向博士论文或小型期刊论文 PDF 库，强调答案必须严格引用原文（可追溯到章节、段落范围和页码）。系统采用混合检索（稠密向量加 BM25，RRF 融合）、可选的 cross-encoder 重排，以及逐条声明的分层验证级联（逐字引用校验、多模型评审团、NLI/词面回退、规则检查）。项目还附带量化评测工具，用已知答案集衡量生成器的幻觉率，并验证评审模型本身的可信度（假接受/假拒绝率），统计上输出 Wilson 置信区间。README 也如实披露了已知局限与大量小样本评测细节。
知识库与 RAG02
manasIO/Engineering-Knowledge-Agent · Autonomous RAG agent designed to ingest technical documentation, perform local semantic search, and synthesize engineering insights.
该项目是一个轻量的工程知识检索系统，把内部技术文档切分为文本块并用 SentenceTransformers（all-MiniLM-L6-v2）生成向量，写入持久化的 ChromaDB 向量库，再通过语义与关键词混合检索选出与问题最相关的片段，组装成提示交给本地或托管的 LLM 生成有依据的答案。项目强调隐私优先的本地推理（可对接 Ollama、llama.cpp 等）、分块与上下窗管理、以及仅基于检索内容作答以降低幻觉，适合用于内部文档搜索、运维手册与 SRE 剧本等知识密集型场景。
评测与安全03
Ayorinha/ayorai-opensearch · AYORAI ATTRACTOR — Evidence-first claim-level verification engine
AYORAI ATTRACTOR 是一个面向 AI 生成答案的可审计核验层：将答案拆解为单条 claim，与证据来源（含出处、偏移与溯源信息）关联，推导 stance（支持／矛盾／中立），再由**模型之外的确定性 Judge** 依据固定、带版本号的规则给出最终核验结论。结论状态包括 VERIFIED、SUPPORTED、PARTIALLY_SUPPORTED、UNVERIFIED、REFUTED、CONFLICTING；评估输入输出可用 SHA-256 做内容寻址以保证防篡改，并提供可复现的评测套件。当前领域为巴西电信监管（AnatEL RGC，标记 D10），项目自定位为研究与工程参考实现，明确声明不构成认证、法律意见或合规结论，评测数据为合成开发集且不构成生产泛化证据。
知识库与 RAG04
hurry060215-tech/learnnote-assistant · A local-first AI learning assistant that turns browser videos and local media into grounded, structured study notes.
LearnNote 是一个本地优先的 AI 学习助手，能够把浏览器视频（如 Bilibili、YouTube）和本地视频、PDF、Markdown、TXT、HTML 等资料转成结构化、可回到来源核对的笔记。它优先读取已有字幕，无字幕时可选本地 faster-whisper 转写或远程转写，并按需调用文字、视觉模型生成概览、重点与结论；支持浏览器扩展交接已登录页面的字幕与资源、全局助手与 Skill 追问、FSRS 复习、笔记编辑与版本保留、导出、Obsidian 集成。工作台通过平台启动脚本双击运行，服务只监听本机 127.0.0.1，数据和模型 Key 默认保存在本机，不需要 LearnNote 账号。
知识库与 RAG05
Zafer-Liu/book-learning · 书内 BOOKNOTE · 多账户教材 RAG 学习助手 —— 回答必引原文:C/W 双引用校验、批注阅读器、长对话自动压缩、可选联网补充(MCP)
书内（Book Learning / BOOKNOTE）是一个可自托管的多账户教材学习工作区，支持上传 Markdown、TXT、DOCX 教材，提供问答、章节讲解、要点梳理与自测四种学习模式。所有回答必须基于本轮检索到的教材证据并附带可展开的原文引用（C/W 双轨引用校验），无引用或伪造引用的回答会被整体拒绝且不落库。项目还包含批注阅读器、长对话自动压缩与上下文计量、可选联网补充（MCP/智谱搜索）、自测复习与 Anki CSV 导出、只读分享链接及在线演示，数据按账户与书籍隔离，单本书一个检索上下文。
Agent 与自动化06
uroshp/scout-ci · Self-verifying AI competitive intelligence tool for PMM/GTM teams — every claim sourced, unverifiable claims cut and logged.
Agent Scout 是一个面向产品营销（PMM）与上市（GTM）团队的竞争情报工具：给定竞争对手（可选加上自家公司和关注领域），生成包含执行摘要、作战卡（battlecard）、异议处理等内容的战略简报。其特点是每条事实性主张都对照公开来源进行核验，无法核实的内容会被删除并记录在可见的 Cut Log 中；核验过程是确定性的、与模型无关的独立代码重新抓取来源并确认引用证据存在。v2 版本由模型驱动的工具调用循环编排（Opus 编排，Sonnet 子代理研究/核验），作战卡会由每日代理监控并仅在判断变化具有实质性时更新。仓库包含 v1（固定 generate→verify→render 流水线）与 v2（Agent Scout 代理式版本）两代实现，二者各自独立可运行。
Agent 与自动化07
zebulensharedout782/deep-researcher · Search Google Scholar, enrich papers with OpenAlex, and build structured literature reviews locally.
deep-researcher 是一个 Windows 桌面应用，采用 agent 式工作流程，帮助用户把一个较大的研究问题拆解为更小的步骤，搜集、整理并审阅资料，最终生成便于阅读和保存的研究结果。README 描述了创建研究项目、输入主题或问题、选择检索广度、运行研究并查看结果的使用流程，输出包含来源链接与要点，并支持按项目保存历史记录。
Agent 与自动化08
awangwang123/jianhao-travel-planner · 出行路书工作流 skill：联网实查 + 多源交叉验证，产出可核验、能执行的旅行攻略。覆盖吃住行游拍避全维度，附美食情报卡、基准骨架与校验工具，支持一键部署在线版。
这是一套面向旅行规划的场景化工作流 skill：按固定流程采集出行需求、联网实查并多源交叉验证信息，产出一份可核验、能执行的出行路书。输出形式包括作为事实源的 Markdown 与单文件 HTML 两种版本（本地完整版断网可开，另有需自有服务器的瘦身在线版可一键部署），并附按城市持续追加的美食情报卡。路书涵盖行程、路程、门票、提示、住宿、预算、应急、美食、特产等板块，配有实拍图与手绘导览图，内置 checklist.py 一致性检查工具用于交付前机械校验。
知识库与 RAG09
chrisgagne/grounded-forge · Project once, retrieve distillations, create tools: a pre-loading retrieval architecture and tool builder for distributable, source-grounded assistants for complex, repeatable work in your known task domains.
grounded-forge 是一个面向“已知任务域中重复性工作”的检索与工具构建架构：通过结构化 9 遍摄入协议把每个来源一次性读入，并预先投影到助手支持的各个任务域，形成“来源 × 任务”矩阵中的蒸馏（distillation）文件；运行时以查表选择已投影的单元格并回引来源，而非从原始片段重新推导。项目附带演示语料（28 个引用源、5 个任务轴、117 个蒸馏、23 个 Pass G 跳过）以及 decision、stakeholder、software-business、aar-mode、retro-mode 等已打包应用，支持通过 Claude Code 打开运行、打包分发，并可用 Chroma 做语义检索兜底。