AI仙宝✧
call4me｜让 AI 代理代打电话的 MCP 服务
call4me面向 MCP 客户端的远程电话代打服务，可让代理预订、取消、询问商家并等待人工接听后回报结果与转写。
MCP 服务 AI智能体开发工具
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工程开发相关工具、教程与提示词
汇集工程开发主题下已发布的工具、教程、提示词与场景资料，帮助你了解用途、使用条件及操作方法。
Agent 与工作流精选
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ANUS｜终端免费模型路由编码智能体
ANUSANUS 是一个运行在终端里的编码智能体，会读取代码、编辑文件并执行命令，并把每次请求路由到你已配置密钥的可用免费模型上，在模型限流或失败时自动切换。
Agent 智能体 AI智能体开发工具
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Tale｜面向团队与AI智能体的开源项目工作区平台
TaleTale 是一个开源项目工作区平台，让团队成员与可配置的 AI 智能体在共享看板上协作分配任务、运行持久沙箱并审阅交付结果，支持自托管与托管云服务。
Agent 开发框架 AI智能体开发工具
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Agent Argue｜双AI三拍辩论生成群聊站队卡
Agent Argue让两个 AI 就一个日常问题分三拍辩论，再生成带逐字让步核验的站队卡片，供群聊读者选择立场。
Agent 配套工具 AI智能体开发工具
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bestax｜Bulma v1 的 TypeScript React 组件库与 AI 技能/MCP 工具
bestax面向 Bulma v1 的 TypeScript React 组件库，附带项目脚手架、MCP 服务器与 Agent Skills，方便编码助手查询组件用法或生成页面。
Agent 开发框架 AI智能体开发工具
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kith｜多智能体关系与社会记忆库
kith一个以 Python 库形式提供的多智能体社会记忆存储，记录智能体之间的关系观察、派生信任视图，并在读取端统一执行可见性边界。
Agent 开发框架 AI智能体开发工具
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Skyvern｜AI浏览器工作流自动化平台
SkyvernSkyvern 通过大模型与计算机视觉驱动浏览器，自动完成网页操作、表单填写、数据提取和文件下载等任务，并提供可视化工作流编排、SDK 与云端托管服务。
Agent 开发框架 AI智能体开发工具
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POK-Agent｜Windows 桌面操作 AI 代理（大模型规划 + 小模型执行）
POK-Agent面向 Windows 10/11 的本地优先计算机操作代理，用大模型做规划、小模型在屏幕上执行，并把重复任务沉淀为可复用的“肌肉记忆”。
Agent 智能体 AI智能体开发工具
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PostEverywhere MCP｜面向AI客户端的社媒定时发布MCP服务器
PostEverywhere MCPPostEverywhere官方MCP服务器，让Claude、Cursor等MCP客户端用自然语言管理13个社交平台的帖子排期、草稿与发布结果。
MCP 服务 AI智能体开发工具
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Skills 与插件
AI 工具
D
GitHub 开源Docling｜文档结构解析与AI数据准备
解析PDF和其他文档的结构，提取文字、表格等内容并导出为模型和数据处理管道可用的格式。适合RAG、文档归档和信息抽取前的数据准备。
工程开发Python库与CLI；模型和加速后端按安装指南选择使用难度
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M
GitHub 开源Marker｜文档解析与Markdown结构化转换
把PDF、图片等文档转换为Markdown、JSON或结构化片段，用于资料处理和模型输入，可按任务启用OCR与LLM增强。输出中的表格、公式和阅读顺序需要校对。
工程开发Python工具链；模型与GPU/CPU支持按版本核对使用难度
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J
GitHub 源码可见JeecgBoot｜集成AI应用的低代码开发平台
在低代码业务开发平台中提供表单、流程和报表，并集成AI应用、知识库与流程编排能力。适合有Java及前端开发经验的团队，不是安装后自动生成完整业务系统。
工程开发Java与Vue业务平台；Docker或源码部署使用难度
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M
GitHub 开源MarkItDown｜为大模型整理文档的Markdown转换器
把多种文件转换为Markdown，尽量保留标题、列表和表格等结构，便于LLM、RAG和文本分析管道处理。它是开发工具，不是保证版式一致的文档编辑器。
工程开发Python库与CLI；系统和外部依赖按格式核对使用难度
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t
GitHub 源码可见tldraw｜构建AI画布应用的React无限画布SDK
给React应用提供无限画布、图形编辑和协作能力，可结合LLM和Agent模板开发AI白板、图表与可视化创作界面。它是开发组件，不是开箱即用的AI生图软件，也不提供模型。
工程开发React与浏览器SDK；需前端开发和部署环境使用难度
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P
GitHub 开源PaddleOCR｜图片文字识别与文档结构解析
把图片、扫描件和PDF中的文字与版面信息转换为可编辑文本或结构化数据，可用于资料归档、表格提取及知识库预处理。提供文字识别和文档解析等不同流水线，需按任务选择。
工程开发Linux、Windows、macOS；硬件支持依流水线及后端版本而定使用难度
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l
GitHub 开源llmfit｜评估电脑适合运行哪些大模型
读取本机CPU、内存与显卡配置，结合模型参数和量化格式，帮助筛选可能适合运行的大模型。推荐与速度估算不能代替在自己电脑上的真实测试。
工程开发macOS、Linux、Windows；硬件识别取决于驱动与系统使用难度
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P
其他开源Pydantic｜Python 类型提示驱动的数据校验库
用 Python 类型提示定义数据结构、解析外部输入并执行校验的开发库；不是 Pydantic AI，也不是独立智能体。
工程开发Python；具体版本与系统兼容性按官方文档核验使用难度
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提示词与专家角色
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API 平台工程师
工程开发
面向公开 API 与合作方 API 的平台工程专家——负责契约优先设计（OpenAPI/gRPC）、版本与弃用策略、SDK 生成、API 网关职责（认证、限流、配额）以及开发者门户体验。
🤖
AI 工程师
工程开发
精通机器学习模型开发与部署的 AI 工程专家，擅长从数据处理到模型上线的全链路工程化，专注构建可靠、可扩展的 AI 系统。
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AI 数据修复工程师
工程开发
自愈数据管道专家——使用气隙隔离的本地 SLM 和语义聚类，自动检测、分类和修复大规模数据异常。专注于修复层：拦截坏数据、通过 Ollama 生成确定性修复逻辑，并保证零数据丢失。不是通用数据工程师——而是当你的数据出了问题且管道不能停的时候，出手的外科手术级专家。