AI仙宝✧
Mem0｜AI Agent 与应用的持久化记忆层
Mem0为 AI 助手与 Agent 提供可留存、可检索的用户与会话记忆层，含 Python/Node SDK、自托管服务端、托管云平台、CLI 与技能包。
Agent 开发框架 Python本地部署长期记忆
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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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E2B Fragments｜AI 代码生成与应用预览开源模板
E2B Fragments基于 E2B 沙箱和 Next.js 的开源模板，用于搭建由大模型生成代码、在安全沙箱中运行并实时预览的应用。
Agent 开发框架 AI智能体开发工具
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LiveRecall｜本地屏幕截图语义检索工具
LiveRecall截取屏幕画面并保存到本地，支持用自然语言和 OCR 文本搜索历史截图的桌面应用。
Agent 配套工具 本地部署信息检索
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LiteLLM｜统一调用多模型的开源 AI 网关与 Python SDK
LiteLLMLiteLLM 是开源 AI 网关与 Python SDK，用 OpenAI 格式统一调用 100+ 模型提供商，并提供代理服务、虚拟密钥、成本追踪与 MCP/A2A 接入能力。
Agent 开发框架 AI智能体开发工具
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DSPy｜用 Python 编程与优化语言模型程序的框架
DSPyDSPy 是一个 Python 框架，让开发者用可组合的代码代替脆弱的提示词来构建并自动优化语言模型程序。
Agent 开发框架 Python智能体框架RAG
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AI SDK｜TypeScript 多模型 AI 应用与 Agent 开发工具包
AI SDKVercel 推出的 TypeScript 工具包，用统一 API 接入多家模型提供商，构建带工具调用的 AI 应用与界面。
Agent 开发框架 智能体框架API集成TypeScript
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TypeChat｜用类型模式构建自然语言接口的开发库
TypeChat微软开源的 TypeScript/JavaScript 库，通过定义类型模式约束大模型输出，让自然语言输入转换为结构化、可校验的意图数据。
Agent 开发框架 智能体框架API集成TypeScript
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LlamaIndex｜构建RAG与智能体应用的Python开源框架
LlamaIndexLlamaIndex是一个开源Python框架，提供数据连接、索引、检索与查询接口，用于构建LLM应用与智能体。
Agent 开发框架 PythonAPI集成
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mergekit｜预训练语言模型权重合并工具包
mergekitmergekit 是一个用于合并预训练语言模型权重的 Python 工具包，通过 YAML 配置在权重空间组合多个模型，无需额外训练。
Agent 配套工具 PythonAPI集成
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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。
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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。