工具集

面向编码 agent 的整套 harness：打包数十个子代理、近 300 个技能、钩子、规则、记忆与持续学习，并附带 AgentShield 安全扫描；以 Claude Code 为主，也支持 Codex。

Nous Research 出品的自我改进型 Agent：内置记忆与从经验中自动生成技能的学习循环，可接任意模型供应商；hermes 命令提供终端界面，也能经网关接入 Telegram、Slack 等渠道并定时执行任务。

创建、编辑与分析 Excel 表格：公式、格式、图表与数据清洗，也能在 csv、tsv 等表格格式间转换。驱动 Claude 文档能力的 Anthropic 官方技能，源码可见但非开源。

Claude API 与 Anthropic SDK 参考：模型选择与定价、流式输出、工具调用、提示缓存、Managed Agents 等，并提供模型迁移与提示词审计流程。Anthropic 官方技能。

指导 agent 构建高质量 MCP 服务器：调研协议与目标 API、设计工具、用 Python（FastMCP）或 TypeScript SDK 实现，并编写评测问题验证效果。Anthropic 官方技能。

用 Python Playwright 脚本驱动本地 Web 应用做功能验证、界面调试、截图与浏览器日志查看，自带管理开发服务器启停的辅助脚本。Anthropic 官方技能。

在本机一条命令下载并运行 Gemma 等开源大模型，提供 REST API 与 Python / JS 库，还能用 ollama launch 让 Claude Code、Codex 等 agent 改用本地模型。

prompts.chat 提示词库的官方 Claude Code 插件：在编码助手里搜索提示词与 Agent Skills、填充变量、用 AI 优化提示词，内置命令、子代理与远程 MCP；保存自己的提示词需 API Key。

用 /new-sdk-app 交互式搭建 Claude Agent SDK 项目（Python 或 TypeScript），再由校验代理按官方最佳实践检查依赖、配置与代码。Anthropic 官方维护。

开发 Claude Code 插件的工具包：7 个技能覆盖插件结构、钩子、MCP 集成、命令、子代理与技能编写，附八阶段引导式创建命令，以及代理生成、插件校验、技能评审三个子代理。Anthropic 官方维护。

六个专项评审子代理，分别检查注释准确性、测试覆盖、静默失败、类型设计、代码规范与可简化之处，可单独调用或一次跑全。Anthropic 官方插件。

YC 总裁 Garry Tan 的技能套装，用 /office-hours、/plan-ceo-review、/review、/qa、/ship 等斜杠命令扮演 CEO、工程经理、设计师、QA 与发布工程师。需要 Git 与 Bun，按 README 克隆仓库后运行 ./setup 构建安装。

纯 C/C++ 实现的本地大模型推理引擎，自带命令行对话与 OpenAI 兼容的 HTTP 服务，可直接从 Hugging Face 拉取 GGUF 模型运行；支持 Apple Silicon、CUDA、Vulkan 等多种硬件与低比特量化。

多智能体投研框架：基本面、情绪、新闻、技术分析师与多空研究员、交易员、风控分工辩论，对指定股票输出研报与评级，支持美股、港股与 A 股。需 Python 环境和任一大模型 API Key；不构成投资建议，结论需专业人员复核。

极简、可扩展的终端 AI Agent：可让它自己编写提示词模板、技能、扩展与主题，支持 print / JSON / RPC 模式供脚本调用，并提供 TypeScript SDK。需要 Node.js 22.19+。

Browser Use 官方内置的本地 MCP 服务：让 agent 导航、点击、输入、提取网页内容，或把多步任务交给内置浏览器 agent 自主完成。需自备 OpenAI 或 Anthropic API Key。

覆盖定义、计划、构建、验证、评审到上线全流程的工程技能合集，配 /spec、/plan、/build、/test、/review、/ship 等命令，含 TDD、代码评审与 Web 性能审计。Addy Osmani 出品。

Addy Osmani 整理的生产级工程技能包：覆盖规格、计划、实现、测试、评审到上线的全流程，配套 /spec、/plan、/build、/test、/review、/ship 等命令。同时支持 Claude Code 与 Codex。

OpenAI 官方开源的通用语音识别模型，自带 whisper 命令，可多语种转写、把外语语音翻译成英文并输出字幕文件；需要 FFmpeg，有 GPU 时更快。

自适应 Python 爬虫框架 Scrapling 内置的 MCP 服务：支持普通 HTTP 请求、浏览器渲染与隐身抓取，可用 CSS 选择器只把目标内容交给 AI，节省 token 并过滤提示注入内容。

自适应网页抓取框架：scrapling extract 一条命令即可把网页抓成 Markdown、纯文本或 HTML，支持 CSS 选择器与浏览器渲染动态页面，另有 MCP 服务（需装 ai 扩展）。需 Python 3.10+，首次使用需安装浏览器。

微软官方的跨浏览器端到端测试框架：一套 API 驱动 Chromium、Firefox 与 WebKit，npx playwright test 并行隔离跑测，自带自动等待与 Trace 回放排查失败。

高吞吐的大模型推理与服务引擎：vllm serve 一条命令启动兼容 OpenAI 与 Anthropic 接口的服务，支持 Hugging Face 上 200 多种模型架构、量化与分布式推理。主要面向 NVIDIA、AMD 等 GPU 环境。

百度飞桨官方的 OCR 与文档解析工具：paddleocr 命令可识别图片文字，并把 PDF、扫描件解析成 Markdown 或 JSON，支持中文等 100 多种语言，模型可在本地运行。