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  • Pi Agent Harness:81K Star 的极简终端 AI 编程智能体,四个工具 + 无限扩展

    Pi Agent Harness:81K Star 的极简终端 AI 编程智能体,四个工具 + 无限扩展

    Pi 交互模式:顶部启动信息、消息区、编辑器与状态栏一目了然
    Pi 交互模式:顶部启动信息、消息区、编辑器与状态栏一目了然

    Pi(Pi Agent Harness)libGDX 作者 Mario Zechner(badlogic)团队 earendil-works 开源的极简终端 AI 编程智能体框架:核心只给模型 read / write / edit / bash 四个工具,其余能力全部交给你用 TypeScript 扩展、技能、提示词模板与主题自行拼装。上线不到一年拿下 81,000+ Stars、10,000+ Fork、248 位贡献者,MIT 许可,最新版本 v0.83.0。

    一、项目简介

    一句话:Pi 是一个「你来定义工作流」的开源终端编程智能体 —— 不预设子智能体、不预设计划模式、不内置 MCP,任何你想要的能力都能用一段 TypeScript 扩展装上去,还能打包成 npm 包分享给别人。

    它同时也是一套可复用的智能体开发工具箱,仓库内含四个独立 npm 包:

    • @earendil-works/pi-coding-agent —— 交互式编程智能体 CLI(终端里直接用的那个 pi
    • @earendil-works/pi-agent-core —— 智能体运行时,负责工具调用与状态管理
    • @earendil-works/pi-ai —— 统一多厂商大模型 API(OpenAI / Anthropic / Google 等)
    • @earendil-works/pi-tui —— 带差分渲染的终端 UI 库

    也就是说:你既可以把它当 Claude Code / Codex CLI 的替代品直接用,也可以只取其中一层,去写自己的智能体产品。

    二、安装要求和过程

    环境要求

    • Node.js(npm 全局安装方式)或直接用官方安装脚本下载独立二进制
    • 操作系统:macOS / Linux / Windows 均支持,另有 Termux(Android)与 tmux 专门文档
    • 模型凭据:任一支持的订阅(Claude Pro/Max、ChatGPT Plus/Pro、GitHub Copilot)或 API Key

    快速安装

    # 方式一:npm 全局安装(官方推荐加 --ignore-scripts)
    npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent
    
    # 方式二:安装脚本(独立二进制)
    curl -fsSL https://pi.dev/install.sh | sh
    

    认证与启动

    # 用 API Key
    export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
    pi
    
    # 或复用已有订阅:启动后输入 /login 选择服务商
    pi
    /login
    

    常用会话参数:

    pi -c              # 继续最近一次会话
    pi -r              # 浏览并选择历史会话
    pi --no-session    # 临时模式,不落盘
    pi -p "修复这个测试"  # 一次性打印模式(可配 --mode json)
    

    安装第三方能力包同样一条命令:pi install npm:@foo/pi-toolspi install git:github.com/user/repo@v1

    三、核心功能

    1. 四个内置工具 + 无限扩展的极简内核

    默认只有 readwriteeditbash。子智能体、计划模式、权限弹窗、待办列表这些别家标配的功能,Pi 一律不内置,而是让你通过扩展实现或安装现成的 Pi Package。作者的理由很直接:这些机制各家做法不同,硬塞进内核只会限制用户。

    2. TypeScript 扩展系统:连 Doom 都能跑

    export default function (pi: ExtensionAPI) {
      pi.registerTool({ name: "deploy", ... });
      pi.registerCommand("stats", { ... });
      pi.on("tool_call", async (event, ctx) => { ... });
    }
    

    扩展可以注册自定义工具(甚至替换内置工具)、自定义命令与快捷键、状态栏 / 页眉 / 页脚 / 浮层 UI、Git 自动提交检查点、SSH 与沙箱执行、权限门禁、自定义压缩策略、MCP 接入……官方示例里甚至有一个「等模型响应时玩 Doom」的扩展。

    3. 会话树:分支、回溯、克隆一个文件搞定

    Pi 的 /tree 会话树视图:任意节点回溯与分支切换
    Pi 的 /tree 会话树视图:任意节点回溯与分支切换

    会话以 JSONL 树结构存储,每条记录带 idparentId/tree 可跳回任意历史节点继续对话并在分支间切换,/fork 从某条用户消息派生新会话,/clone 复制当前分支,全部历史保留在同一个文件里。上下文快满时自动压缩(可手动 /compact 并给定压缩指令),压缩是有损的,但原始记录仍在 JSONL 中随时可回看。

    4. 30+ 模型服务商,含订阅登录与本地 llama.cpp

    订阅方式支持 Anthropic Claude Pro/Max、OpenAI ChatGPT Plus/Pro(Codex)、GitHub Copilot;API Key 方式覆盖 Anthropic、OpenAI、Azure OpenAI、DeepSeek、Google Gemini/Vertex、Amazon Bedrock、Mistral、Groq、Cerebras、xAI、OpenRouter、Vercel AI Gateway、智谱 ZAI Coding Plan(含中国区)、Kimi For Coding、MiniMax、小米 MiMo(含中国区/阿姆斯特丹/新加坡节点)、Hugging Face、Fireworks、Together AI、NVIDIA NIM、Cloudflare 等。还能通过 /login llama.cpp 接入本地 llama.cpp 路由服务器,用 /llama 直接下载和加载本地模型。

    5. 四种运行形态:交互 / 打印 / RPC / SDK

    除了终端交互,Pi 支持 -p 打印模式与 --mode json 结构化输出、--mode rpc(stdin/stdout 上的 JSONL 协议,方便非 Node 语言集成),以及直接以 SDK 方式嵌入自家应用:

    import { createAgentSession, ModelRuntime, SessionManager } from "@earendil-works/pi-coding-agent";
    
    const modelRuntime = await ModelRuntime.create();
    const { session } = await createAgentSession({
      sessionManager: SessionManager.inMemory(),
      modelRuntime,
    });
    await session.prompt("What files are in the current directory?");
    

    6. 供应链与项目信任双重加固

    直接依赖全部锁定精确版本、min-release-age=2 拒绝当天新发布的依赖、发布包内附 npm-shrinkwrap.json、CI 使用 npm ci --ignore-scripts 并定期跑 npm audit signatures。运行侧则有「项目信任」机制:首次进入含项目级配置或 .agents/skills 的目录会先询问,未信任前只加载上下文文件与用户级扩展。

    官方扩展示例:等待模型响应时在终端里跑 Doom
    官方扩展示例:等待模型响应时在终端里跑 Doom

    四、典型使用场景

    场景 1:把智能体改造成完全贴合自家流程的样子

    团队要求「每次改完代码自动跑 lint 并生成 checkpoint 提交」「部署只允许走内部 CLI」「敏感目录禁止写入」。在别的工具里这些要么等官方支持、要么 fork 源码;在 Pi 里就是三个扩展:一个 tool_call 事件钩子做路径门禁,一个注册 deploy 工具,一个在每轮结束时自动 git commit。写完丢进 .pi/extensions/ 全组共享,或打成 npm 包发出去。

    场景 2:低成本 / 国产模型 + 本地模型的日常编码

    /model(Ctrl+L)在 DeepSeek、Kimi For Coding、小米 MiMo、智谱 ZAI、MiniMax 之间随时切换,重活切 Claude / GPT,日常问答切便宜模型或 /llama 加载的本地模型;Ctrl+P 在自己圈定的「常用模型」间循环。底部状态栏实时显示输入/输出/缓存读写 Token、缓存命中率与累计花费,成本一目了然。

    场景 3:把编程智能体嵌进自己的产品或 CI

    pi-agent-core + pi-ai 做后端智能体服务,前端接 --mode rpc 或 SDK;CI 里用 pi -p --mode json 跑「自动修复失败测试」「批量迁移 API」这类任务,输出 JSON 直接被流水线消费。会话以 JSONL 存档,出问题时用 /tree 复盘整条决策链,还能 /export 成 HTML 或 /share 成私密 Gist 给同事看。

    五、推荐理由

    最近半年冒出来的 Coding Agent 多到看不过来,Pi 的差异化非常清晰:它把「克制」当成了产品特性。README 里那段 Philosophy 值得所有做 Agent 的人读一遍 —— 不做 MCP(写带 README 的 CLI 工具就够了)、不做子智能体(用 tmux 开多个 pi 实例)、不做权限弹窗(进容器)、不做内置待办(「它们会让模型犯迷糊」)。这些取舍未必人人认同,但每一条都给了替代路径,而不是简单的「不支持」。

    实际用下来最爽的两点:一是会话树,改坏了直接 /tree 回到三十轮之前换个思路继续,不用新开会话重讲一遍背景;二是扩展的门槛真的低,一个默认导出函数就是一个扩展,热重载 /reload 立刻生效,写工具的体验接近写普通 TypeScript 模块。加上原生支持 Kimi、MiMo、DeepSeek、智谱等国内可用的服务商,中文开发者上手成本很低。

    要注意的是:Pi 没有内置权限系统,默认以启动它的用户权限运行,官方明确建议放进容器或沙箱(文档给了 Gondolin 微虚机、Docker、OpenShell 三种方案);Pi Package 会执行任意代码,安装第三方包前务必看源码。另外仓库对新贡献者的 Issue/PR 默认自动关闭(维护者每天人工复核),提问前先读 CONTRIBUTING.md。

    六、下载地址

    项目数据(截至 2026 年 7 月 31 日):81,086 Stars · 10,008 Forks · 248 位贡献者 · TypeScript · MIT 许可 · 最新版本 v0.83.0 · 仓库仍在每日更新。

  • book-to-skill:把任何技术书 PDF 变成 AI 智能体技能,实测省 24~51 倍 Token|GitHub 12.5K Stars 今日趋势榜第一

    book-to-skill:把任何技术书 PDF 变成 AI 智能体技能,实测省 24~51 倍 Token|GitHub 12.5K Stars 今日趋势榜第一

    book-to-skill 项目

    📌 项目简介

    book-to-skill 是一个能把任何技术书籍 PDF(以及 EPUB、DOCX、Markdown 等十余种格式)一键转换成 AI 智能体技能(Agent Skill)的开源工具——转换后你的 Claude Code、GitHub Copilot CLI 或 Amp 就能”读过这本书”,随时按需调取书中真实内容回答问题,彻底告别大模型幻觉和翻 PDF 的痛苦。项目基于 Python 开发,MIT 许可,2026 年 5 月开源以来已斩获 12,499 Stars,今日更以单日 +1,400 星登顶 GitHub Trending。

    book-to-skill Logo

    它解决的是一个所有技术人都懂的痛点:买了一本好书,读完一遍,三个月后连第 7 章讲什么都想不起来。直接把 PDF 扔给 AI?一本 400 页的书约 20 万 token,每轮对话都要全额付费,而且模型在超长上下文里”迷失中间”、精度骤降。book-to-skill 的思路是编译期一次性深度蒸馏:把书拆解成核心心智模型 + 按章节的知识文件 + 术语表 + 模式库 + 速查表,智能体按需加载,实测比整书塞上下文省 24~51 倍 token

    ⚙️ 安装要求和过程

    环境要求

    • Python 3 环境(纯文本/Markdown/reST/AsciiDoc 无需额外依赖)
    • PDF 提取:文字型书籍用 pdftotext(poppler)或 pip3 install pypdf;含代码/表格/公式的技术书推荐 pip3 install docling(可完整保留 Markdown 表格与代码块)
    • EPUB:pip3 install ebooklib beautifulsoup4(有内置 zipfile 兜底)
    • 宿主:支持开放 Agent Skills 标准的任意智能体——Claude Code、GitHub Copilot CLI、Amp 均可

    安装(作为智能体技能)

    # Claude Code
    git clone https://github.com/virgiliojr94/book-to-skill.git ~/.claude/skills/book-to-skill
    
    # GitHub Copilot CLI
    git clone https://github.com/virgiliojr94/book-to-skill.git ~/.copilot/skills/book-to-skill
    
    # 跨智能体通用路径(Copilot CLI 与 Amp 都能发现)
    git clone https://github.com/virgiliojr94/book-to-skill.git ~/.agents/skills/book-to-skill
    

    使用:三步把书变技能

    # 1. 指向一个文件、文件夹或 glob
    /book-to-skill ~/books/designing-data-intensive-apps.pdf
    
    # 2. 自动蒸馏为技能(框架、决策规则、反模式、分章文件)
    
    # 3. 之后随时按需调用
    /designing-data-intensive-apps replication   # 讲解某个主题
    /designing-data-intensive-apps ch05          # 深入第 5 章
    

    另有独立 CLI 模式:pip install "book-to-skill[pdf,epub,docx]",仅安装文本提取引擎用于脚本化处理(不注册斜杠命令)。运行 python3 scripts/extract.py --check 可一键检查各格式提取器安装情况。

    🚀 核心功能

    • 全格式文档蒸馏:支持 PDF、EPUB、DOCX、TXT、Markdown、reST、AsciiDoc、HTML、RTF、MOBI/AZW 等格式;可一次处理多个文件、整个文件夹或 glob 模式,合并成统一技能,还能向已有技能”折叠”新增材料(增量更新)
    • 结构化技能产物:生成 SKILL.md(约 4K token 的核心心智模型 + 章节索引)、每章约 1K token 的按需加载文件、术语表 glossary.md、技术模式库 patterns.md、决策速查表 cheatsheet.md——是”结构”而非”摘要”
    • 24~51 倍 token 节省(实测):内置 tools/discovery_tax.py 测量工具,在 Think Python 2、Working Backwards、AI Engineering 三本真书上实测:回答一个问题只需约 5K token(核心 + 单章),对比整书上下文倾倒 12 万~25.6 万 token
    • 智能提取管线:转换前自动询问书籍类型——技术书走 Docling(保留表格代码),纯文字书走 pdftotext 秒级提取;单个坏源自动跳过不影响批处理;一本书完整转换成本约 1 美元
    • 开放标准、一次安装多端通用:遵循开放 Agent Skills 标准(SKILL.md 格式),Claude Code、GitHub Copilot CLI、Amp 读取同一份技能,无厂商锁定

    💡 典型使用场景

    • 技术书籍随身参谋:把《DDIA》《Pro Git》这类工具书转成技能,写代码时直接 /ddia replication 让智能体基于书中真实章节讲解复制策略——不是幻觉,不是网页搜索,就是作者原文提炼的框架
    • 团队内部文档折叠:把整个 docs/ 文件夹(架构决策记录、Runbook、新人指南)合并成一个技能,新同事在编码会话里直接提问,替代翻 60 页 PDF 的品牌手册/规范文档
    • 研究资料簇管理:一摞论文加自己的笔记合成统一技能,新论文来了增量折叠进去;对比 RAG——RAG 适合”几十本书里找提到 X 的段落”(宽而浅),book-to-skill 适合”吃透一本书的 12 个框架并应用”(窄而深),两者互补

    ❤️ 推荐理由

    这个项目最打动我的是它把”AI 读书”从检索问题重构成了编译问题。RAG 是查询时相似度搜索,返回”和你问题相近的文本块”;book-to-skill 是编译时深度分析,输出”作者花几年构建的命名框架、适用条件和反模式”——前者是检索,后者是可推理的结构。README 里那句话很精辟:“RAG indexes a shelf, book-to-skill masters a spine”(RAG 索引一整架书,book-to-skill 吃透一本书的书脊)。

    工程上它也异常诚实:所有 token 节省数据都有可复现的测量脚本,README 明确写出”诚实警告”——章节自动切分需要显式的 Chapter N 标题、一次性阅读场景用普通 PDF 智能体就够了。在营销味十足的 AI 开源圈,这种”实测优先、有限承诺”的态度非常难得。如果你的 ~/.claude/skills 目录里只打算加一个新技能,让它是一个能把你书架搬进智能体的技能,很值。

    🔗 下载地址


    项目数据截至 2026 年 7 月 30 日:12,499 Stars · 1,405 Forks · Python · MIT 许可 · 今日 GitHub Trending 榜首(+1,428 星)

  • ECC:234K Stars 的 Agent Harness 操作系统,给 Claude Code / Codex / Cursor 装上完整工程化流程

    ECC:234K Stars 的 Agent Harness 操作系统,给 Claude Code / Codex / Cursor 装上完整工程化流程

    ECC - Agent Harness 性能优化系统

    项目简介

    ECC 是一套「Agent Harness(智能体框架)性能优化系统」——它不造轮子写新的 AI 编程工具,而是给你已经在用的 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 等工具装上一整套工程化操作系统:281 个技能(Skills)、67 个专职智能体、运行时钩子(Hooks)、持久记忆、直觉学习(Instincts)与 AgentShield 安全扫描,让 AI 编程助手从”会写代码”升级为”按工程流程交付”。GitHub 上已狂揽 234,000+ Stars,是目前 Agent 增强类项目中的现象级存在,今日仍以每天近 700 星的速度增长。

    它的核心哲学一句话就能讲清:Optimize the context window. Persist everything else.(优化上下文窗口,持久化其余一切。)AI 不再需要你在每个提示词里重复”请先写测试””请做代码审查”,这些流程被固化为可安装、可复用的系统组件:

    plan -> test -> implement -> review -> verify -> remember -> improve

    ECC - the agent harness operating system

    安装要求和过程

    环境要求:

    • Node.js(钩子与脚本全部用 Node.js 编写,Windows / macOS / Linux 全平台支持)
    • 至少一个 AI 编程工具:Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、Gemini CLI、Zed、Kimi Code 等 12+ 种均有适配

    方式一:Claude Code 插件安装(推荐,最简单)——在 Claude Code 里输入两条命令即可:

    /plugin marketplace add https://github.com/affaan-m/ECC
    /plugin install ecc@ecc

    如需规则包(Rules),再手动拷贝你实际使用的语言包:

    git clone https://github.com/affaan-m/ECC.git
    cd ECC
    mkdir -p ~/.claude/rules/ecc
    cp -R rules/common ~/.claude/rules/ecc/
    cp -R rules/typescript ~/.claude/rules/ecc/  # 换成你的技术栈

    方式二:Codex 同步安装(先运行一次 Codex 生成配置):

    git clone https://github.com/affaan-m/ECC.git
    cd ECC
    npm install
    bash scripts/sync-ecc-to-codex.sh

    方式三:其他工具——克隆仓库后用安装脚本指定目标:

    ./install.sh --profile minimal --target cursor    # Cursor
    ./install.sh --profile minimal --target gemini    # Gemini CLI
    ./install.sh --profile minimal --target zed       # Zed
    # Windows 用 .\install.ps1

    ⚠️ 官方特别提醒:每个工具只选一种安装方式,不要叠加(如 Claude 插件 + 手动 full 安装会导致技能、命令重复);且只从官方渠道安装(GitHub 仓库 affaan-m/ECC、npm 包 ecc-universal / ecc-agentshield),第三方镜像可能含恶意代码。

    核心功能

    • 281 个技能 + 67 个专职智能体:覆盖 TDD、安全审查、深度研究、文档、前端、数据、ML、运维等场景。规划用 planner、审查用 code-reviewer、修构建用 build-error-resolver,各智能体拥有独立上下文与工具权限,互不污染。
    • 门禁化 TDD 工作流:”请使用 TDD”从一句模型可能遗忘的指令,变成带证据链的 RED → GREEN → REFACTOR 流程:先留存失败测试证据,再实现到通过,最后由全新上下文的审查者复查——写代码和审代码不再是同一个上下文。
    • Plan Canvas 计划画布(2.1 新特性):智能体写完计划后在本地浏览器画布中打开,你用鼠标点选段落、添加锚定批注、侧栏对话,最后一键”批准/要求修改”,结果直接映射回 /plan 的确认门。Mermaid 图实时渲染,任何模型任何工具都能驱动。
    • 统一记忆保险库(Memory Vault)ecc memory 让 Claude、Codex、Kimi 等不同工具共享同一份本地可检查的 Markdown 记忆格式,支持跨工具交接(handoff)——上午用 Claude Code 做的迁移方案,下午 Codex 直接检索接手。会话结束还能蒸馏成摘要、直觉(带置信度分数)和可复用技能。
    • AgentShield 安全扫描:把智能体配置本身当作攻击面来审计——扫描提示词、钩子、MCP 配置、权限与密钥泄露,npx -y ecc-agentshield scan --path . 免安装即可体检。

    典型使用场景

    场景一:新功能开发全流程。输入 /ecc:plan "添加 OAuth 用户认证",planner 生成实现蓝图并在 Plan Canvas 里供你批注确认;随后 tdd-workflow 技能强制先写失败测试再实现;完成后 /code-review 由全新上下文的审查智能体查漏。整个过程留下计划、失败测试、通过测试、审查发现、最终验证五份证据。

    场景二:上线前安全体检。/security-scan 做 OWASP Top 10 审计,e2e-testing 技能覆盖关键用户流,/test-coverage 验证 80%+ 覆盖率;再用 AgentShield 扫一遍智能体配置本身,防止 MCP 配置或钩子里埋雷。

    场景三:多工具团队协作。团队里有人用 Claude Code、有人用 Codex、有人用 Cursor——ECC 一次安装适配全部工具,规则与技能保持一致;Memory Vault 的 handoff 机制让不同工具间无缝交接任务上下文,告别复制粘贴聊天记录。

    推荐理由

    我用过不少 Agent 增强类项目,ECC 给我的感受是”体系完整度断层领先”。多数同类项目解决单点问题(提示词库、记忆、或钩子),而 ECC 把技能、智能体、规则、钩子、记忆、直觉六层职责切分得非常清楚——技能按需加载、规则常驻精选、钩子跑在模型上下文之外,这套设计真正做到了”加能力不加上下文负担”。234K Stars 和 35K+ Forks 不是刷出来的:单一维护者每周横跨 7 个 Harness 发版,社区有 Discord、GitHub App 和 12 种语言的 README。最打动我的是它对”证据”的执念:一次交付不只是代码,而是计划、失败测试、通过测试、审查发现和验证记录组成的完整证据链——这正是 AI 编程从玩具走向生产的分水岭。项目 MIT 许可永久免费,托管版 ECC Pro 仅面向私有仓库收费,商业模式清晰不绑架用户。如果你每天在用 Claude Code 或 Codex,这可能是今年最值得装的一个增强系统。

    下载地址

    项目信息:⭐ 234,797 Stars · 🍴 35,776 Forks · 语言:JavaScript/TypeScript/Shell · 许可证:MIT · 创建于 2026 年 1 月,持续高频更新中。

  • Oh My OpenAgent:66.7K Stars 的 AI 编程智能体”满配套件”,一个词启动 11 个智能体并行开发

    Oh My OpenAgent:66.7K Stars 的 AI 编程智能体”满配套件”,一个词启动 11 个智能体并行开发

    Oh My OpenAgent

    项目简介

    Oh My OpenAgent(OmO)是韩国开发者 code-yeongyu 开源的「AI 编程智能体增强套件(Agent Harness)」——一句话概括:给 OpenCode / Codex CLI 装上一个”满配的 AI 开发团队”,装完只需输入 ultrawork 一个词,11 个专职智能体、54+ 生命周期钩子、5 个内置 MCP 就会自动协同,把复杂任务一路干到完成为止。项目目前已收获 66,693 Stars,甚至因为太火导致 Anthropic 封锁了 OpenCode 的 Claude 订阅接入——作者干脆转身拥抱多模型路由,主打”不要选赢家,要编排所有模型”。

    Oh My OpenAgent Team Mode 运行界面

    ▲ Team Mode 实战:Kimi K3 + GPT-5.6 Sol 多智能体并行工作

    安装要求和过程

    环境要求

    • Ultimate 版(OpenCode):需安装 Bun 与 OpenCode
    • Light 版(Codex CLI):仅需 Node.js/npm 环境,无需 Bun
    • 至少一个模型订阅或 API(推荐组合:ChatGPT $20 / Kimi Code $19 / GLM Coding $10,低成本即可跑满血)

    快速安装

    # Ultimate 版(OpenCode 完整体:11 智能体 + Team Mode + 全部功能)
    bunx oh-my-openagent install
    
    # Light 版(Codex CLI 插件:rules/LSP/ultrawork/ulw-loop 等便携组件)
    npx lazycodex-ai install
    # 非交互推荐模式
    npx lazycodex-ai install --no-tui --codex-autonomous
    
    # 两个都装
    bunx oh-my-openagent install --platform=both

    官方还推荐一种更省心的方式——直接把安装指南 URL 扔给任意 AI 助手(Claude Code、Cursor 等),让 AI 替你完成订阅检测、11 个智能体的模型匹配和各家 Provider 认证:

    Install and configure oh-my-openagent by following the instructions here:
    https://raw.githubusercontent.com/code-yeongyu/oh-my-openagent/refs/heads/dev/docs/guide/installation.md

    注意:npm 包与 CLI 命令仍叫 oh-my-opencode(更名过渡期双发布),但不要用 npx omo——那是另一个同名无关包。

    核心功能

    • ultrawork 一词流:输入 ultrawork(或 ulw)即激活全部智能体,配合 Todo Enforcer”偷懒检测”,智能体一旦闲置就被系统拽回来继续干,任务不完成不停手。
    • 纪律型智能体团队:主指挥 Sisyphus(Opus 5 / Kimi K3)负责规划与并行派活;深度工人 Hephaestus(GPT-5.6 Sol)端到端自主执行;规划师 Prometheus 以”面试模式”先访谈再出方案,另有 Oracle(架构/调试)、Librarian(文档检索)、Explore(快速扫码)各司其职。
    • Team Mode 多智能体系统(v4.0):Lead + 最多 8 个并行成员,tmux 实时可视化,衍生 hyperplan(5 个”敌对评审”轮番拆解你的方案)与 security-research(3 个漏洞猎手 + 2 个 PoC 工程师并行审计)两大技能。
    • Hashline 哈希锚定编辑:每行代码带内容哈希标签(11#VK|),编辑前校验、文件变了就拒绝写入,从根源消灭”stale line”错误——Grok Code Fast 1 的编辑成功率靠它从 6.7% 飙到 68.3%。
    • 按类别自动路由模型:子任务只声明类别(visual-engineering / deep / quick / ultrabrain),框架自动匹配最擅长的模型;同时完全兼容 Claude Code 的 hooks、commands、skills、MCP 与插件生态。

    典型使用场景

    • 大规模代码翻新:有用户用它一天清掉 8000 条 ESLint 警告;还有人一夜之间把 4.5 万行的 Tauri 桌面应用改造成 SaaS 网页应用——睡前下指令,醒来验收。
    • 多订阅省钱组合拳:不必为单一厂商付 $200/月,用 Kimi K3 + GPT-5.6 Sol 的平价组合即可超越原版 Claude Code 体验,模型按任务类别自动分工。
    • 方案评审与安全审计:写代码前先跑 hyperplan 让 5 个”杠精”智能体从不同角度挑刺;上线前用 security-research 让 5 个智能体并行做渗透式代码审计,按真实可利用性定级。

    推荐理由

    这是我见过”工程密度”最高的 Agent Harness 项目。它不是又一个 prompt 合集,而是把作者烧掉 2.4 万美元 token 试错换来的经验固化成了产品:Hashline 编辑工具解决的是所有编码智能体最痛的”改错行”问题;类别路由让”选模型”这件事彻底消失;Todo Enforcer 治好了 AI”干一半就摆烂”的顽疾。社区口碑也相当能打——”让我退订了 Cursor””用了就回不去了”。如果你已经在用 OpenCode 或 Codex CLI,这基本是无脑必装的存在;哪怕只是想围观多智能体协作的工程实践,读它的源码和文档也极有收获。唯一注意点:License 为 SUL-1.0(Sisyphus 使用许可),商用前建议先读一下条款,且默认开启匿名遥测(可通过 OMO_DISABLE_POSTHOG=1 关闭)。

    下载地址

    项目数据:66,693 Stars | 语言:TypeScript | License:SUL-1.0 | 最近更新:2026-07-28

  • career-ops:61.8K Stars 的开源 AI 求职指挥中心,把 Claude Code 变成你的私人猎头

    career-ops:61.8K Stars 的开源 AI 求职指挥中心,把 Claude Code 变成你的私人猎头

    career-ops 多智能体求职系统

    项目简介

    career-ops 是一套开源的「AI 求职指挥中心」——它把你手里任意一个 AI 编程 CLI(Claude Code、Codex、OpenCode、Antigravity、Grok、Qwen 等)变成一条完整的求职流水线:自动扫描招聘门户、用结构化 A-F 评估体系给职位打 1.0-5.0 分、按 JD 定制 ATS 优化简历 PDF、起草求职信与联系人开发信,并在本地统一追踪全部申请状态。作者 Santiago Fernández(santifer)用它评估了 740+ 个职位、生成 100+ 份定制简历,最终拿下 Head of Applied AI 职位——随后将整套系统开源。目前项目已收获 61,800+ Stars,被 WIRED 和 Business Insider 报道,一句话总结它的理念:「公司用 AI 筛选候选人,我让候选人用 AI 挑选公司。」

    安装要求和过程

    环境要求

    • Node.js(自带 npx 即可,无需全局安装)
    • 任意一个 AI 编程 CLI:Claude Code / Codex / OpenCode / Antigravity / Grok Build / Qwen 等(也可走免费的 Gemini API 脚本模式)
    • Playwright Chromium(仅 PDF 生成需要);仪表盘 TUI 由 Go + Bubble Tea 构建(可选)
    • 跨平台支持 macOS / Linux / Windows

    快速安装

    # 最快方式:一条命令初始化
    npx @santifer/career-ops init
    
    cd career-ops
    claude   # 或 codex / opencode / qwen / agy / grok
    
    # 首次启动会通过对话引导你完成设置:CV、个人档案、目标岗位
    # 无需手动编辑任何文件

    手动安装(git clone)

    git clone https://github.com/santifer/career-ops.git
    cd career-ops && npm install
    npx playwright install chromium        # 仅 PDF 生成需要
    npm run doctor                          # 校验全部前置条件
    cp config/profile.example.yml config/profile.yml
    cp templates/portals.example.yml portals.yml
    # 在项目根目录创建 cv.md 写入你的简历,然后打开 AI CLI 即可开始

    不想装任何 CLI?还可以用免费的 Gemini API 独立脚本模式:在 .env 里填入免费的 GEMINI_API_KEY,然后 node gemini-eval.mjs "职位描述..." 即可评估。项目也支持 OpenRouter 免费模型、Ollama 本地模型等低成本运行方案。

    career-ops 工作流与常用命令

    核心功能

    • 全自动评估流水线:粘贴一个职位 URL 或 JD 文本,自动完成岗位原型识别(LLMOps / Agentic / PM / SA / FDE 等)→ A-F 六模块评估(角色摘要、CV 匹配、级别策略、薪酬调研、个性化建议、STAR+R 面试准备)→ 输出评估报告 + 定制 PDF + 追踪表;还内置 Block G 职位真实性检测,自动标记诈骗贴和「幽灵职位」
    • ATS 优化简历与求职信生成:基于 HTML 模板 + Playwright 渲染 A4 PDF,按 JD 做关键词注入与镜像,Space Grotesk + DM Sans 设计字体,求职信支持四种角度交互式起草并在聊天中审批后再生成
    • 招聘门户扫描器:预配置 45+ 公司(Anthropic、OpenAI、ElevenLabs、n8n、Vercel 等)+ 19 组搜索查询,覆盖 Greenhouse / Ashby / Lever / Wellfound 等 21 个渠道模块,node scan.mjs --verify 还会用 Playwright 复核过期职位
    • 批量并行处理与终端仪表盘:用无头 CLI worker(claude -p / opencode run)并行评估 10+ 个职位;Go + Bubble Tea 打造的 TUI 仪表盘支持 6 个筛选标签、4 种排序、内联状态修改
    • 公司调研与联系人发现deep 模式生成六轴公司调研(AI 战略、近期动作、工程文化等),contacto 模式定位招聘经理/招聘官/团队同事并起草 ≤300 字符的 LinkedIn 开发信——”申请让你排队,调研让你获得对话”
    • Human-in-the-Loop 设计:AI 只评估、排序、起草,永远不会替你提交申请、发送邮件或点击任何按钮,最终决定权始终在你手里

    典型使用场景

    1. 高信噪比求职筛选:与”海投工具”相反,career-ops 是一个过滤器——系统强烈建议不要申请低于 4.0/5 分的职位。每天跑一次 /career-ops scan 扫描 45+ 公司的新职位,批量评估后只精投最匹配的几个,把时间花在值得的机会上
    2. 单个心仪职位的深度准备:看到心仪 JD 后粘贴给 CLI,几分钟内拿到 CV 匹配差距分析、薪酬区间调研、定制版 ATS 简历 PDF、STAR 故事库面试准备,再用 deep + contacto 完成公司调研和内推联系人开发,全流程一站式完成
    3. 转型期职业规划/career-ops training 评估某个课程/认证是否值得投入,/career-ops project 评估作品集项目的求职价值,配合评估中积累的 5-10 个 STAR 母版故事,系统会越用越懂你

    推荐理由

    试用下来最大的感受是:这是一个”吃过自己狗粮”的项目——作者真的用它找到了工作,README 里那句 740+ job listings evaluated · 100+ personalized CVs · 1 dream role landed 不是营销话术而是实测数据。设计上有两点特别打动我:一是 CLI 无关,基于开放的 Agent Skill 标准,Claude Code / Codex / Antigravity / Grok 都能跑,甚至能用免费 Gemini API 或 Ollama 本地模型零成本运行,不绑定任何付费订阅;二是克制的产品哲学——它反复强调自己不是 spray-and-pray 海投器,AI 永远不代替你点提交按钮,所有数据留在本地。对正在找工作的工程师来说,这相当于免费雇了一个 24 小时待命的私人猎头;对 AI 工程师来说,它同时也是一个多智能体系统 + Agent Skills 工程化的优秀范本(作者还写了一篇《如何用 AI 智能体舰队每周 4 小时维护这个仓库》,值得一读)。MIT 许可,17 种语言 README(含简体中文),社区活跃,强烈推荐。

    下载地址

    项目数据:61,862 Stars · 12,179 Forks · JavaScript / Go · MIT 许可(截至 2026-07-28)

  • Last 30 Days —— 由点赞、转发和真金白银评分的 AI 全网搜索引擎

    Last 30 Days —— 由点赞、转发和真金白银评分的 AI 全网搜索引擎

    项目简介

    /last30days 是一个 AI Agent 技能(Agent Skill),它能在 Reddit、X(Twitter)、YouTube、Hacker News、Polymarket、TikTok、arXiv、小红书等 19+ 个平台并行检索任意话题,按真实用户互动(点赞、转发、交易量)评分,再由 AI Agent 合成一份带引用的 30 天情报简报。

    它的核心理念是:“Google 聚合编辑,/last30days 搜索人”——每个平台都是围墙花园,但你可以自带钥匙,让一个 Agent 同时搜索所有平台,告诉你什么真正重要。

    工作流与安装

    核心功能

    • 19+ 信息源并行检索:Reddit(免 API Key)、X/Twitter、YouTube 全文转写、Hacker News、Polymarket 预测市场、GitHub API 实时数据、TikTok、Instagram Reels、arXiv 论文、Techmeme 科技新闻、Digg AI 1000 账号聚合、LinkedIn、Threads、Bluesky、StockTwits、小红书、Pinterest 等。社区贡献者持续添加新源。
    • 真实互动评分:1500 赞的 Reddit 帖 > 没人读的博客;$66K 交易量的 Polymarket 赔率 > 专家猜测;360 万播放的 TikTok > 新闻稿。社交相关性优先于 SEO 相关性。
    • 发现模式(Discovery Mode):输入 /last30days what's exploding in AI agents? 自动切换为话题发现引擎,扫描 Reddit 分类、HN 热帖、Digg AI 1000 feed 和 X,由 Agent 评审后输出 5-10 个动量排名话题。
    • 跨平台对比/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip 输出架构/记忆/安全/适用场景的并排对比表,Star 数实时从 GitHub API 拉取。
    • 零配置开箱即用:Reddit / HN / Polymarket / GitHub 无需任何 Key 即可使用;首次运行设置向导在 30 秒内解锁 X、YouTube、TikTok、arXiv 等更多源。
    19+ 信息源总览

    安装要求与过程

    环境要求:

    • Claude Code(推荐):自动通过 marketplace 更新
    • Node.js 18+(用于 npx skills 安装)
    • Python 3.10+(可选,用于脚本模式)
    • Grok Build CLI / OpenClaw(对应宿主)

    快速安装步骤:

    Claude Code(推荐):

    /plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill

    Codex / Cursor / Copilot / Gemini CLI 等 50+ Agent Skills 宿主:

    npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

    Grok Build CLI:

    grok plugin install mvanhorn/last30days-skill

    OpenClaw:

    clawhub install last30days-official

    安装后在任意项目中运行 /last30days <话题> 即可开始研究。首次运行会弹出配置向导,引导你解锁更多需要认证的信息源。

    典型使用场景

    • 会议前调研/last30days Peter Steinberger —— 不只是 LinkedIn 2023 年的旧资料,而是他本月加入 OpenAI Codex 团队、23 个 PR 以 85% 合并率合并、r/ClaudeCode 上 227 赞讨论的最新动态。
    • 招聘信号分析/last30days Listen Labs --hiring-signals —— 从招聘页面变化推断公司战略方向:是否在扩张企业安全、客户成功或基础设施团队。
    • 热点追踪/last30days what's exploding in AI agents? —— 发现模式下输出动量排名的新兴话题,每条附带跨平台数据和 /last30days "<话题>" 一键跟进命令。
    • 工具选型决策/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip —— 并排对比表 + 架构差异 + 适用场景,Star 数实时拉取而非过时博客数据。
    • 旅行规划/last30days Universal Epic Universe —— 社区真实反馈:哪些项目在建、排队时间多长、年票何时开放。

    推荐理由

    这个项目解决了一个 Google 和 ChatGPT 都无法解决的问题:跨平台的实时社会信号聚合。Google 不碰 Reddit 评论和 X 帖子;ChatGPT 有 Reddit 合作但搜不了 X 或 TikTok;Gemini 有 YouTube 但没有 Reddit。每个平台都是孤岛,而 /last30days 用 Agent 把它们桥接起来。

    54K+ Stars、175 个合并 PR(其中 122 个来自 52 位社区贡献者)、支持 50+ 编程助手宿主——这已经从一个个人工具成长为社区基础设施。对于需要快速了解任意领域最新动态的人来说,这是目前最全面的开源方案。

    下载地址

  • Claude Cookbooks:Anthropic 官方维护的 Claude 实战范例集(50K+ Stars)

    Claude Cookbooks:Anthropic 官方维护的 Claude 实战范例集(50K+ Stars)

    Claude Cookbooks

    Claude Cookbooks 是 Anthropic 官方在 GitHub 上开源维护的 Jupyter Notebook 范例集,已收获 50.4K+ Stars5.9K+ Forks,MIT 许可证。它像一本持续更新的”Claude 实战菜谱”,用可以直接复制运行的代码片段,手把手教开发者把 Claude API 用到生产里——覆盖文本分类、RAG、工具调用、Agent SDK、Skills、多模态、扩展思考、第三方集成等几乎所有主流场景。

    无论是刚接触 Claude API 的新手,还是要把 Claude 嵌入自家产品的资深工程师,都能在这里找到即拿即用的最佳实践。所有 Notebook 都用 Python 写成,但概念同样适用于任何支持 Claude API 的语言。

    Claude Cookbooks 内容地图

    为什么需要它?

    很多人第一次调用 Claude API 只能写出”问个问题拿个回答”的脚本——但生产里要面对的是:结构化输出、上下文管理、长文档解析、Agent 工作流、RAG 检索、工具调用循环、子智能体拆分…这些工程化能力的最佳范式,往往不是 API 文档里那几段示例能覆盖的。Cookbooks 正是 Anthropic 工程师团队把生产经验沉淀下来的”答案库”。

    安装要求和过程

    环境要求

    • Python 3.10+(项目用 uv 管理依赖)
    • Jupyter Lab / VS Code Jupyter 扩展
    • 一个 Anthropic API Key(前往 anthropic.com 免费注册)

    快速安装

    # 1. 克隆仓库
    git clone https://github.com/anthropics/claude-cookbooks.git
    cd claude-cookbooks
    
    # 2. 安装依赖(项目使用 uv,也可用 pip)
    pip install -r requirements-dev.txt
    # 或:uv sync
    
    # 3. 配置密钥
    cp .env.example .env
    # 编辑 .env 填入你的 ANTHROPIC_API_KEY
    
    # 4. 启动 Jupyter
    jupyter lab

    三步快速上手

    核心功能

    1. 基础能力 Recipes

    capabilities/ 目录里包含文本分类、RAG 检索增强、长文摘要、结构化 JSON 输出四大基础用法。每个 Recipe 都配了独立 Notebook,从最小调用示例一路演化到生产级实现。

    2. 工具调用与函数集成

    tool_use/ 演示了 Claude 如何调用外部工具——从最简单的计算器、SQL 查询,到完整的多步骤客服智能体。这是把 Claude 从”聊天机器人”升级成”可执行 Agent”的关键能力。

    3. Claude Agent SDK

    claude_agent_sdk/ 是新近加入的官方 Agent SDK 范例,示范如何用 Python SDK 构建可独立运行的智能体应用、调度工具、规划子任务。

    4. Agent Skills 技能系统

    skills/ 目录展示如何为 Claude 编写模块化技能——把专业能力封装成可复用的 Skills,让 Agent 在不同场景下按需调用。

    5. 多模态能力

    multimodal/ 覆盖图像理解、图表解读、表单/PDF 内容提取、视觉最佳实践等,配合 Claude 强大的视觉模型可直接处理扫描件、合同、PPT。

    6. 扩展思考与设计模式

    extended_thinking/patterns/ 深入推理模式、子智能体协作、提示词缓存、评估驱动开发(Eval-Driven Development)等高阶范式。

    7. 第三方集成

    third_party/ 给出Pinecone 向量数据库、Wikipedia、VoyageAI Embeddings等流行服务的对接范例,把 Claude 嵌入现有技术栈成本极低。

    8. 微调与可观测性

    finetuning/observability/ 提供模型微调生产链路观测的端到端代码,是把 Claude 部署到线上服务的最后一块拼图。

    典型使用场景

    场景 1:快速搭建企业知识库 RAG

    复制 capabilities/retrieval_augmented_generationthird_party/Pinecone 两个 Notebook,半天就能搭起一个基于 Pinecone + Claude 的企业知识问答系统。Notebook 里连如何切分文档、嵌入、检索、重排序、生成都一步步跑通。

    场景 2:构建带工具调用的客服 Agent

    参考 tool_use/customer_service_agent.ipynb 的代码结构,把你的订单查询 API、退款流程、商品库存接口注册成 Claude 可调用的工具,立即得到一个能回答”我的订单到哪了”的多轮 Agent。

    场景 3:批量处理 PDF/扫描件

    multimodal/ 里的 PDF 解析与表单提取 Recipe,配合 Claude 视觉模型,搭建合同关键条款抽取、发票识别、报告摘要等自动化工作流。

    场景 4:评估驱动的提示词迭代

    misc/building_evals.ipynb 给出用 Claude 自身来评估另一批 Claude 输出质量的工程范式——适合团队协作打磨生产级 Prompt,让提示词的优化变成可量化、可回归的过程。

    推荐理由

    用 Cookbooks 这半年,最大的感受是:它不是”玩具示例”,而是真正从生产里长出来的代码

    • 覆盖全面:从基础调用到 Agent SDK,从 RAG 到微调,几乎所有 Claude 应用方向都有现成 Recipe,避免重复造轮子。
    • 持续更新:紧跟 Anthropic 的功能发布(比如 Claude 4 系列、扩展思考、Agent SDK、Skills 都是最近几个月加入的新章节)。
    • 可读性极强:每个 Notebook 都是”一段说明 + 一段代码 + 一段输出”的节奏,能当教程读,也能当模板抄。
    • 社区友好:MIT 许可,欢迎提 PR;CLAUDE.md 里甚至写了让 Claude 帮忙做贡献的指南(meta!)
    • 企业可商用:MIT 协议允许商业使用,没有 Apache-2.0 那种专利条款的顾虑。

    对国内开发者来说,唯一需要注意的是 Anthropic API 的访问渠道——可以走官方、AWS Bedrock、Vertex AI 或合规中转服务。模型本身支持中文,是 Claude 进军中文 AI 应用开发的官方”最佳实践手册”。

    下载地址

    用 Cookbook 抄答案,把 Claude 真正用进生产——这可能是 2026 年最值得收藏的 AI 工程仓库之一。

  • DeerFlow:字节跳动开源的超级智能体运行时,77.8K Stars 登顶 GitHub Trending

    DeerFlow:字节跳动开源的超级智能体运行时,77.8K Stars 登顶 GitHub Trending

    DeerFlow

    项目简介

    DeerFlow(Deep Exploration and Efficient Research Flow) 是字节跳动开源的一款「超级智能体运行时(Super Agent Harness)」——它把沙箱、记忆、工具、技能、子智能体和消息网关整合在一起,让 AI 智能体能够自主完成从几分钟到数小时不等的长程任务:研究、写代码、做报告、生成幻灯片,几乎无所不能。

    截至发稿,DeerFlow 在 GitHub 上已收获约 77,800+ Stars,并在 2026 年 2 月 DeerFlow 2.0 发布后一度登顶 GitHub Trending 榜首。

    环境要求与安装过程

    环境要求:Python 3.12+、Node.js 22+;推荐使用 Docker 部署(本地评估建议 4 核 8G,长期运行服务器建议 8 核 16G 起)。Linux + Docker 是推荐的生产部署环境,macOS/Windows 更适合作为开发评估环境。

    快速开始:

    # 1. 克隆仓库
    git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git
    cd deer-flow
    
    # 2. 运行安装向导(约 2 分钟,交互式选择 LLM 提供商、搜索引擎、沙箱等)
    make setup
    
    # 3. 用 Docker 启动(推荐)
    make docker-init    # 首次拉取沙箱镜像
    make docker-start   # 启动服务
    
    # 之后访问 http://localhost:2026
    

    随时可运行 make doctor 检查配置并获取修复建议。官方推荐搭配 Doubao-Seed-2.0-Code、DeepSeek v3.2 或 Kimi 2.5 等模型运行。

    DeerFlow 与姊妹项目 LLM Space
    配套桌面工具 LLM Space:可原型化智能体思路、逐步检查每一步、回放失败并做性能基准测试

    核心功能

    • 技能与工具(Skills & Tools):技能是让 DeerFlow「无所不能」的核心。每个技能是一个结构化的 Markdown 能力模块,内置研究、报告生成、幻灯片制作、网页、图像与视频生成等;技能按需渐进加载,保持上下文窗口精简,对 token 敏感的模型也很友好。
    • 子智能体(Sub-Agents):主智能体可即时派生子智能体,每个拥有独立作用域的上下文、工具与终止条件,尽可能并行执行并汇总结构化结果,最终由主智能体综合成连贯输出。
    • 沙箱与文件系统:沙箱感知的执行环境,让智能体安全地运行代码、读写文件,处理更复杂的多步任务。
    • 长期记忆:跨会话持久记住你的画像、偏好与积累的知识——写作风格、技术栈、常用工作流,用得越多越懂你。记忆本地存储,完全由你掌控。
    • 开放集成:基于 LangGraph 与 LangChain 构建,支持 MCP Server、多模型提供商、Claude Code / Codex CLI 集成、IM 渠道、飞书/Lark 集成以及 LangSmith / Langfuse 等可观测性追踪。

    典型使用场景

    • 深度研究报告:作为最初的 Deep Research 框架,DeerFlow 擅长针对复杂主题自动检索、爬取、交叉验证并输出结构化研究报告,甚至生成播客音频。
    • 内容与办公自动化:社区已用它构建数据管道、生成幻灯片、搭建仪表盘、自动化内容工作流——一个 harness 覆盖多类办公与创作任务。
    • 长程复杂任务编排:借助子智能体并行拆解、沙箱执行与长期记忆,适合需要数分钟到数小时、涉及多步骤和多工具协作的自动化流程。

    推荐理由

    DeerFlow 最打动我的地方,是它从「一个 Deep Research 框架」进化成了「开箱即用又高度可扩展的超级智能体运行时」。2.0 版本完全重写,把智能体真正落地干活所需的基础设施——文件系统、记忆、技能、沙箱、子智能体——全部内置。你既可以拿来即用,也可以拆开改造成自己的东西。加之字节跳动背书、MIT 许可、活跃维护和庞大社区,无论是想学习智能体架构,还是想搭一套自己的自动化工作台,DeerFlow 都非常值得一试。

    下载地址

    开源许可:MIT|主要语言:Python|Stars:约 77.8K

  • ego lite:为 AI 智能体打造的最快浏览器,你和 AI 并行工作互不打扰

    ego lite:为 AI 智能体打造的最快浏览器,你和 AI 并行工作互不打扰

    ego lite

    一、项目简介

    ego lite 是一个”人和 AI 智能体并行工作”的浏览器——你在前台正常浏览,你的 AI 智能体(Claude Code、Codex、Cursor 等)在后台各自独立的 Space 里跑网页自动化任务,两者互不抢标签、互不干扰,而且任务完成更快、消耗的 token 更少。

    与 browser-use、Vercel agent-browser 这类”浏览器自动化框架”不同,它们本身不带浏览器、需要另开一个浏览器来驱动,登录态往往带不过去;ego lite 则是一整个为”你和智能体共用”而设计的浏览器,无需额外配置,智能体通过 ego-browser 就能直接用上你真实的登录态和标签页。

    二、安装要求与快速上手

    环境要求:目前仅支持 macOS(Apple Silicon / Intel 均可),Windows 与 Linux 已在路线图中;需要一个支持 skills 的智能体 CLI(Claude Code、Codex、Cursor 或自定义)。

    三种安装方式(任选其一):

    1. 直接下载 macOS 应用:从官网下载 .dmg,打开安装即可。安装后会自动把 ego-browser 技能加到每个智能体的 skills 目录。
    2. 用 npx 只装技能
      npx skills add citrolabs/ego-lite

      首次运行浏览器任务时,会引导你完成 ego lite 应用的安装。

    3. 让智能体自己装:把仓库地址粘给智能体,让它读取 skills/ego-browser/references/install.md 按步骤安装。

    首次启动时它只问一个问题:是否迁移 Chrome 数据。选”是”,你的智能体就继承了现有登录态、Cookie、扩展和书签。运行第一个任务时,在智能体 CLI 里输入 /ego-browser 加空格,然后用自然语言描述需求即可:

    ego-browser follow @ego_agent on x.com for me

    三、核心功能

    • 代码驱动而非命令行驱动,复杂任务更快更省 token:能力以 JavaScript 函数暴露给智能体,让它一次写出完整的多步脚本,而不是”调两个命令→看结果→再调两个”地反复循环。官方称复杂工作流比传统 CLI 方式快达 2.5 倍,工具调用次数大幅减少。
    • 每个智能体独享一个 Space:完全隔离的工作区,你在前台浏览、智能体在后台干活,互不干扰;随时可以查看哪个 Space 正在运行、接管或停止它。
    • 同一浏览器内多 Space 并行:Claude Code 在 10 个并行 Space 里丰富 10 条线索、Codex 在另外 5 个 Space 里抓取 5 个竞品网站,彼此不冲突,也不会抢走你的鼠标和标签页。
    • 业界最强的页面 Snapshot:得益于内核级定制,能可靠处理深层嵌套 iframe 等其他方案常常翻车的场景,为文本模型提供高质量的”页面视觉”输入。
    • 任何智能体都能通过 ego-browser 驱动:它是连接层,把浏览器暴露成一组页面内 JavaScript 工具(snapshot、fill、click、wait、navigate、capture),智能体写一段片段即可一次执行。

    四、典型使用场景

    1. 批量线索丰富 / 数据抓取:让 Claude Code 在多个并行 Space 里同时处理几十条销售线索,或让 Codex 并行抓取多个竞品站点信息,全程不打断你手头的浏览。
    2. 需要登录态的网页操作:因为继承了 Chrome 的 Cookie 与登录,智能体可以直接在你已登录的 X、后台系统、SaaS 面板里执行操作,省去每次重新登录的摩擦。
    3. 日常自动化小任务:像”帮我在 x.com 上关注某账号””填个表单””等页面加载完再截图”这类零散操作,一句自然语言交给智能体后台完成。

    五、性能对比

    官方在四个复杂网页自动化任务上,把 ego lite 与 Vercel 的 agent-browser 做了对比:每个任务最快提速达 2.5 倍,token 消耗显著更低,且任务越难差距越大。

    ego lite 与 agent-browser 性能对比

    六、推荐理由

    市面上大多数工具都能”自动化一个浏览器”,真正的区别在于:智能体拿到的是什么浏览器、你能否同时继续工作、以及它是为你已有的智能体服务还是绑死一个内置智能体。ego lite 的巧妙之处在于把”日常浏览器”和”智能体自动化”合二为一——你不用为了让 AI 干活而牺牲自己的浏览体验,也不必再维护一套独立的自动化环境和登录态。对于已经在用 Claude Code / Codex / Cursor 的人来说,一条 npx skills add 就能接上,几乎零迁移成本。目前它是免费、开源(MIT)、数据本地存储的,隐私上也更让人放心;唯一的门槛是暂时仅支持 macOS,Windows/Linux 用户可以先关注路线图。

    七、下载地址


    项目数据(截至发布时):⭐ 3,387 Stars | 🍴 164 Forks | 语言 JavaScript | 许可证 MIT

  • mattpocock/skills:把顶级工程师的经验,打包成 AI 编码智能体的「技能库」

    mattpocock/skills:把顶级工程师的经验,打包成 AI 编码智能体的「技能库」

    mattpocock/skills 项目封面

    mattpocock/skills 是 TypeScript 布道师 Matt Pocock 日常使用的「AI 编码智能体技能库」——它不教你写 prompt,而是把数十年的工程经验浓缩成一组小而可组合、跨模型通用/skills 指令,专门修复 Claude Code、Codex 等编码智能体最常犯的四种失败模式。目前已在 GitHub 收获 17.8 万+ Stars,是近期最火的 AI 工程化开源项目之一。

    一、安装要求和过程

    环境要求

    • Node.js 18+(用于 skills.sh 安装器,npx 一行搞定)
    • 一个支持 skills 的编码智能体:Claude Code / Codex / 任意 Agent-Skills 标准 harness
    • 可选:GitHub 或 Linear 账号(/triage 技能需要对接 issue 追踪器)

    方式一 · 可改副本(推荐,想魔改就选它)

    npx skills@latest add mattpocock/skills

    选择要安装的技能与目标 agent,务必勾选 /setup-matt-pocock-skills;随后在 agent 中运行一次该命令完成仓库配置(选择 issue 追踪器、triage 标签、文档存放位置)。

    方式二 · Claude Code 原生插件(只读、常新、省心)

    /plugin marketplace add mattpocock/skills
    /plugin install mattpocock-skills@mattpocock

    装好后再跑一次 /setup-matt-pocock-skills。两种哲学:skills.sh 把技能复制进项目任你改;插件把它们作为只读束订阅更新

    二、核心功能

    整套技能围绕「软件工程基本功」展开,把对齐、TDD、架构、评审变成 Agent 拿来即用的小工具:

    四个失败模式对应技能

    • 对齐优先/grill-me/grill-with-docs——动手前先让 Agent 把你「拷问」一遍,并用 CONTEXT.md 沉淀项目共享语言,从根上消除需求歧义与啰嗦。
    • 测试驱动与诊断/tdd(红-绿-重构循环)、/diagnosing-bugs(复现→最小化→假设→插桩→修复→回归),让 Agent 真正跑起「代码运行反馈」闭环。
    • 架构纪律/to-spec/improve-codebase-architecture/codebase-design——对抗「一坨烂泥」,鼓励深模块、小接口。
    • 流程编排/implement/code-review/research/wayfinder/triage——把需求拆成可追溯的工单与规格,并以并行子智能体做「规范 + 标准」两轴评审。
    • 可组合、跨模型:所有技能与具体模型解耦,Claude Code / Codex / 其他 Agent 都能用;用户主动触发(User-invoked)与 Agent 自动调用(Model-invoked)两类技能分工清晰。

    User-invoked 与 Model-invoked 技能分类

    三、典型使用场景

    • 接手新项目前的「对齐会话」:用 /grill-with-docs 先和 Agent 把需求与领域术语聊透,生成 CONTEXT.md;后续每次对话都更省 token、更精准,变量/函数命名也跟着统一。
    • 写带测试的新功能:用 /implement 驱动 /tdd,先写失败测试再实现,最后 /code-review 把关——提交前质量稳,回归风险低。
    • 拯救腐烂的代码库:定期跑 /improve-codebase-architecture,扫描可深化的模块并生成可视化 HTML 报告,按图索骥重构,避免软件熵增失控。

    四、推荐理由

    这不是又一个「流程框架」(GSD/BMAD/Spec-Kit 那类会把过程控制权收走),而是把工程基本功变成 Agent 拿来即用的小工具——轻量、可改、不绑架你。最让我惊艳的是 CONTEXT.md 共享语言:用一句话把「section 里的 lesson 被 materialize」说清,代码命名、导航、token 消耗全跟着受益。两种安装方式恰好对应两种心态:想魔改就 fork 副本,想省心就装插件订阅更新。17.8 万 Stars、MIT 协议、几乎零上手成本,强烈建议所有用 Claude Code / Codex 的开发者装一套。

    五、下载地址

    许可:MIT | 语言:Shell/Markdown | Stars:178.9K+ | 创建于 2026-02,持续高频更新