AI仙宝✧
sagentic-af｜构建与本地运行自主智能体的TypeScript框架
sagentic-afSagentic.ai Agent Framework 是一个用于创建项目、在本地开发服务器中运行并通过 /spawn 接口启动智能体的 TypeScript 框架。
Agent 开发框架 智能体框架本地部署TypeScript
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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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LobeHub｜团队多智能体协作与 Agent 工作台
LobeHubLobeHub 是一个面向团队的超级智能体协作平台，可接入聊天应用、模型与 MCP/Skills，并支持自托管部署。
Agent 配套工具 智能体框架本地部署TypeScript
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uAgents｜Python 去中心化 AI Agent 开发框架
uAgentsFetch.ai 推出的轻量 Python 库，用装饰器编写自主 Agent，并通过 Almanac 与 Agentverse 接入去中心化网络。
Agent 开发框架 Python智能体框架本地部署
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CAMEL | 多智能体研究与应用框架
CAMEL 是一个用 Python 构建和运行多智能体系统的开源框架，提供智能体、角色扮演、数据生成、工具调用和评估等模块。
Agent 开发框架 Python智能体框架本地部署
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E2B｜AI 生成代码的安全隔离沙箱基础设施
E2BE2B 是用于在云端隔离沙箱中运行 AI 生成代码的开源基础设施，提供 JavaScript 与 Python SDK 来启动和控制沙箱。
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DevOpsGPT｜基于LLM与DevOps工具的需求转软件开发自动化系统
DevOpsGPT一个将大语言模型与DevOps工具结合、把自然语言需求转化为可运行软件的多智能体实验性系统。
Agent 开发框架 Python智能体框架本地部署
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DB-GPT｜开源智能体式数据分析助手
DB-GPT连接数据库、表格与知识库，让 AI 自动写 SQL 和代码并在沙箱中完成分析、生成报表的开源数据助手与智能体应用平台。
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crewAI｜Python 多 Agent 编排框架（Crews 与 Flows）
crewAI基于 Python 的多智能体编排框架，用角色化 Crews 实现自治协作、用事件驱动 Flows 实现可控工作流。
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Haystack｜Python LLM 应用编排框架（RAG 与 Agent 工作流）
Haystackdeepset 开源的 Python 框架，用于以模块化流水线编排检索、路由、记忆与生成，构建 RAG、语义搜索和 Agent 应用。
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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。
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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。