工具集

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。

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。

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。

提供 sequential_thinking 工具，引导模型把复杂问题拆成可修正、可分支的思考步骤，适合规划、分析与需要反复推敲的任务。MCP 官方参考实现。

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。

飞桨 PaddleOCR 官方 MCP：对图片和 PDF 做文字识别与版面解析（PP-OCR、PP-StructureV3、PaddleOCR-VL），输出文本或 Markdown；可本地推理，也可调用官方 API、千帆或自建服务。

Astral 出品的 Python 包与项目管理器，用 Rust 编写、速度极快，可替代 pip、pipx、poetry、pyenv 等；支持锁文件与多版本 Python，uvx 可免安装直接运行 Python 工具。

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。

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。

开源的 LLM 友好网页爬虫，把网页转成干净的 Markdown 供 RAG 与 agent 使用；自带 crwl 命令行，支持深度爬取与按问题抽取数据（抽取需配置大模型 Key）。可免费自托管。

OpenDataLab 出品的文档解析工具，把 PDF、图片与 Office 文档转成 Markdown 或 JSON，擅长表格、公式与复杂版面，支持 agent 按页续读与引用定位。默认本地解析，需要 Python 3.10 以上。

经典开源 OCR 引擎与命令行工具，识别图片中的文字并输出纯文本、hOCR、可搜索 PDF 或 TSV，支持 100 多种语言；中文等语言需安装对应的语言数据。

原名 Claude Flow 的多 agent 编排框架：ruflo init 为 Claude Code 装上近百个专用子代理、蜂群协作、跨会话向量记忆与钩子，加 --codex 参数可改为配置 Codex；也可作为 MCP 服务或插件市场单独使用。

面向 Claude Code 与 Codex 的多代理编排框架（原 Claude Flow）：蜂群协作、自学习记忆与跨机器联邦通信；插件市场提供 30 余个插件，完整功能需 npx ruflo init 安装。

一站式大模型微调框架：用 llamafactory-cli 一条命令完成预训练、SFT、PPO/DPO 等偏好对齐与 LoRA/QLoRA 训练，以及推理对话、权重合并导出与 OpenAI 风格 API 部署，支持上百种开源模型，另有 Web UI。训练通常需要 GPU。

在本地 AI 编码 CLI 里运行的求职系统：扫描招聘门户，给岗位出 A-H 结构化评估与 1–5 分并识别虚假岗位，定制 ATS 简历与求职信、跟踪投递，从不代你提交。需要 Node.js。

解析 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、HTML、图片与音频等格式，还原版面、阅读顺序、表格与公式，导出 Markdown、HTML 或无损 JSON。IBM Research 发起，现由 LF AI & Data 基金会托管，可完全本地运行。

开源的 agent 视频制作系统：克隆仓库后在里面打开 Claude Code 或 Codex 说出需求，agent 按内置流程完成调研、脚本、配音、找素材、字幕与合成，出片前先给分镜和费用确认。需本地装 Python、Node.js 与 FFmpeg，不配 API Key 也能用免费素材出片。

音视频转码、剪辑、拼接、抽帧与推流的命令行工具集，含 ffmpeg、ffprobe、ffplay，是 agent 处理媒体文件的基础依赖。GitHub 仓库为官方镜像。

模拟对冲基金的多 Agent 系统：巴菲特、芒格等投资风格 Agent 与量化、风控模块共同分析个股并可回测，适合金融课堂演示与学习投资框架。首次运行时填入 Financial Datasets 与模型 API Key；不做真实交易，结论需专业人员复核。

从 PDF、Word、网页等资料生成原生可编辑的 PPTX，输出原生形状、数据图表与母版版式，也可套用自有模板填充内容、为成品添加动画与旁白；需要 Python 3.10+ 并安装依赖。

新一代标记式排版系统，可替代 LaTeX 撰写论文、报告与简历；增量编译速度快，一条 typst compile 命令即可输出 PDF，watch 模式可自动重新编译。

开源加密货币量化交易框架：命令行下载行情、回测策略、优化参数并以模拟盘运行，agent 可代跑策略迭代。推荐用 Docker 运行，初始化配置需按提示作答，写策略需懂 Python，实盘要交易所 API Key；回测不代表实际收益，交易决策需自行评估风险并请专业人士复核。

在本机运行的通用 AI Agent，提供桌面端、CLI 与 API，Rust 实现，可接入 15+ 家模型供应商并通过 MCP 连接 70+ 扩展；源自 Block，现属 Linux 基金会旗下 AAIF。