AI仙宝✧
WritBase｜面向AI智能体集群的MCP任务管理控制面
WritBase一个基于Supabase、通过MCP连接的任务注册与权限代理服务，让多个AI智能体共享持久任务、委派工作并记录变更来源。
MCP 服务 任务管理MCP
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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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omega-memory｜AI编码智能体本地持久记忆MCP服务
omega-memory面向编码智能体的本地优先持久记忆与检索服务，可通过MCP接入Claude Code、Cursor等客户端。
MCP 服务 MCP 服务器记忆管理
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TITAN｜本地优先多智能体公司式协作框架
TITAN基于 TypeScript、可通过 npm 自托管的本地优先 AI Agent 框架，用多专家协作、共享记忆与 MCP 互通组织任务。
Agent 开发框架 多智能体协作本地部署
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Arch AI Tools｜MCP工具聚合与AI生成API
Arch AI Tools一个通过统一API Key按次计费的MCP工具平台，提供网页抓取、AI文本与图像生成、加密货币行情、OCR、语音转写等63项工具接口。
MCP 服务 MCP 服务器API 聚合
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kodo｜多智能体自动编码编排器
kodo一个基于已安装编码智能体（Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 等）的多智能体编排工具，可设定目标后多轮自动实现、测试与审查。
Agent 智能体 多智能体协作编程助手
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ORCH｜多AI代理并行编排与任务调度CLI
ORCHORCH是一款基于命令行的多AI代理编排引擎，可在本地或服务器上协调Claude、Codex、Cursor等多个CLI代理并行执行任务。
Agent 开发框架 多智能体协作任务管理
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Fazm｜macOS 语音控制 AI 电脑代理
FazmFazm 是一款 macOS 桌面 AI 代理，可通过语音操作浏览器、编写代码、处理文档并操作 Google Apps。
Agent 智能体 桌面自动化macOS
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ConnectOnion｜面向AI编码代理的CLI工具与上下文记忆框架
ConnectOnionConnectOnion 是一个以 co 命令行为核心的代理工具集，为编码代理提供邮箱、浏览器、聊天应用、文件与远程代理的统一命令行入口，并提供本地上下文记忆。
Agent 开发框架 AI智能体开发工具
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TeamHero｜面向 Claude Code 的多智能体编排与任务管理平台
TeamHeroTeamHero 是一个自托管的多智能体编排平台，用任务计划、审批、交付物追踪和持久记忆来管理 AI 智能体团队。
Agent 开发框架 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。
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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。