AI仙宝✧
Autohand Code CLI（Autohand 编码命令行工具）｜终端 AI 编码代理
Autohand Code CLI（Autohand 编码命令行工具）终端内的 AI 编码代理，可读取项目上下文、规划并修改代码、执行命令，并在高风险操作前请求确认。
Agent 智能体 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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Hivekeep｜自托管持久化 AI 智能体平台
Hivekeep在自有服务器上以单容器运行多个持久记忆、可协作、可扩展工具与频道的自托管 AI 智能体平台。
Agent 智能体 AI智能体开发工具
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Remembra｜跨编码 Agent 会话交接与长期记忆
RemembraRemembra 是一套基于 MCP 的跨 Agent 会话交接与记忆层，可让下一个编码 Agent 从上一个 Agent 记录的 Git 事实与摘要继续工作。
MCP 服务 记忆管理MCP
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Agents Squads｜用 Git 和 Markdown 管理的终端多智能体团队编排工具
Agents Squads一个在终端中运行、用 Markdown 定义、以 Git 追踪状态的多智能体协作框架。
Agent 开发框架 AI智能体开发工具
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Dorothy｜多AI编码代理并行的桌面编排工具
DorothyDorothy是一个Electron桌面应用，可并行启动并管理Claude Code、Codex、Gemini、Grok等AI命令行代理，提供看板任务、定时任务、自动化轮询与远程控制。
Agent 配套工具 AI智能体开发工具
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Steel Browser｜开源浏览器 API，为 AI 代理与应用提供网页自动化沙箱
Steel BrowserSteel Browser 是一个基于 Chrome、Puppeteer 与 CDP 的开源浏览器 API，帮助 AI 代理和自动化应用管理会话、抓取网页并执行页面命令。
Agent 配套工具 AI智能体开发工具
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Stoneforge｜多AI编码代理编排Web仪表盘
Stoneforge面向已有多个AI编码代理并行运行的开发者，提供Director规划、Worker隔离执行、Steward合并审查的Web界面编排运行时。
Agent 智能体 AI智能体开发工具
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SAGE｜AI Agent 受治理的持久记忆与协作层
SAGE为具备 MCP 能力的 AI 客户端提供本地运行、经签名入账与权限治理的持久记忆、任务和消息协作层。
MCP 服务 AI智能体开发工具
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OpenHive（hive）｜可自托管的并行多智能体业务任务运行时
OpenHive（hive）OpenHive 是一个 Apache-2.0 的开源智能体运行时：由常驻的“女王”智能体拆解任务、派出并行工作智能体，并用共享 SQLite 追踪表汇总与审计结果。
Agent 智能体 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。
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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。
🧹
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。