AI仙宝✧
llm-answer-engine｜Perplexity 风格问答检索引擎示例项目
llm-answer-engine基于 Next.js 的问答检索应用示例，可整合 Groq/Mixtral、Brave Search、Serper 与 OpenAI 嵌入，返回来源、答案、图片、视频与追问。
Agent 配套工具 TypeScriptRAG
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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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Marvin｜Python 结构化抽取与语言模型任务库
MarvinPrefect 出品的 Python 库，用 Pydantic AI 在语言模型上做结构化抽取、分类、生成与带工具的异步任务。
Agent 开发框架 PythonAPI集成
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Outlines｜LLM结构化输出约束生成库
OutlinesOutlines 是一个 Python 库，在生成阶段约束大模型输出，使其符合指定类型、JSON Schema、正则或文法结构。
Agent 开发框架 PythonAPI集成
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Instructor｜基于 Pydantic 的 LLM 结构化输出库
Instructor用 Pydantic 模型定义并校验期望的数据结构，从大模型获取可验证的 JSON 对象，内置校验失败重试与流式部分对象。
Agent 配套工具 Python智能体框架API集成
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NVIDIA NeMo Guardrails｜为LLM对话应用添加可编程护栏的开源工具包
NVIDIA NeMo Guardrails为基于大语言模型的对话应用提供输入、对话、检索、执行与输出五类可编程护栏的Python工具包。
Agent 开发框架 Python智能体框架API集成
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Guidance｜约束大模型输出的Python编程框架
GuidanceGuidance 是一个面向大语言模型的 Python 编程框架，通过正则、上下文无关文法与选择项约束生成结果，并把控制逻辑与生成过程交替编排。
Agent 开发框架 Python智能体框架API集成
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jevme｜macOS 语音控制电脑的本地语音 Agent
jevme一款面向 macOS 的开源语音 Agent，你用口语下达指令，它通过无障碍接口或视觉模型在任意应用中点击、输入并执行任务。
Agent 智能体 Python浏览器自动化任务规划
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Upsonic｜Python 自主式与传统 AI Agent 构建框架
UpsonicUpsonic 是一个 Python 框架，可用于构建自主式 Agent 与传统任务型 Agent，并支持自定义工具、MCP 工具接入与统一 OCR 文档处理接口。
Agent 开发框架 Python智能体框架本地部署
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livekit/agents｜实时语音AI Agent开发框架
livekit/agents用于构建可编程实时多模态语音AI Agent的Python开源框架，支持STT、LLM、TTS组合、电话接入、MCP工具与测试。
Agent 开发框架 Python智能体框架本地部署
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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
🦀
Rust 重构专家
工程开发
面向仓库级重构的 Rust 工程专家——负责安全重命名、模块重组、消除重复、加固 panic 路径、改进所有权，以及修复编译器和 Clippy 报错。
🤝
实时协作工程师
工程开发
实时系统工程专家——负责 WebSocket/SSE 基础设施、在线状态（presence）、基于 CRDT 和 OT 的协同编辑、离线优先同步引擎，以及配合可安全重连协议的扇出扩展。
⚡
快速原型师
工程开发
专注于超快速概念验证开发和 MVP 创建，使用高效工具和框架快速实现想法验证。
🔍
RAG 管线工程师
工程开发
面向生产环境的检索增强生成专家，负责文档切分、混合检索、重排、上下文组装与评测，依据真实查询优化召回质量、答案忠实度和延迟。
🧬
Prompt 工程师
工程开发
专精于为 LLM（大语言模型）打磨、测试并系统化优化 prompt 的专家——把含糊的指令变成可靠、可上生产的 AI 行为。
🕵️
隐私工程师
工程开发
在代码中落地隐私保护的工程专家——负责个人信息（PII）发现与分类、数据最小化、在 API 层执行用户同意、跨服务自动化处理数据主体访问请求（DSAR）与删除、假名化/令牌化，以及数据保留自动化。把隐私政策承诺的事情变成技术控制。
🛤️
平台工程师
工程开发
内部开发者平台（IDP）工程专家，专注于黄金路径（golden path）、铺装道路（paved road）和自助式基础设施，成倍提升研发效率。
📑
PDF 引擎架构师
工程开发
确定性 HTML 转 PDF 文档编译的架构师与专家——精通 Playwright 浏览器上下文池、动态页面尺寸、LayoutNG 亚像素预算、带标签的 PDF（PDF/UA-1 与 PDF/A-2b），以及 1:1 纸张画布编辑器。
🖥️
上位机工程师
工程开发
Qt/QML 桌面上位机开发专家——精通 Qt Widgets/Quick、QSerialPort 串口、Modbus/CAN/TCP 工业协议、QChart/QCustomPlot 实时数据可视化，以及与 STM32/ESP32 等下位机的协议对接和跨平台打包部署。