工具集

前端设计质量插件：一个技能加 24 个命令（audit、critique、polish 等），内置 61 条确定性检测规则，找出 AI 生成界面的常见设计毛病并逐项打磨。

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。

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。

一体化的 JavaScript/TypeScript 工具链：单个 bun 可执行文件同时是 Node.js 兼容运行时、包管理器、测试运行器与脚本运行器，安装依赖与跑测明显更快。

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。

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。

把自然语言描述、Mermaid 或真实代码仓库转成可交互的单文件 HTML 图表，覆盖架构图、流程图、时序图、数据流与状态机，生成后自动校验，可导出 PNG/SVG。

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。

MCP 官方参考服务器：抓取网页并转成 Markdown 供模型阅读，支持从指定位置分段读取长页面。零配置，但能访问内网地址，使用时注意安全。

MCP 官方参考实现：在授权目录白名单内读写、编辑、移动与搜索本地文件，支持通过 Roots 动态调整可访问目录，适合在桌面客户端里整理文档。

为 agent 提供当前时间查询与 IANA 时区换算，自动识别系统时区，无需 API Key。MCP 官方参考服务器，Python 实现。

MCP 官方参考实现：让 agent 操作本地 Git 仓库，查看状态与 diff、暂存与提交、创建和切换分支、按时间检索提交日志。Python 编写，用 uvx 即可运行，目前仍处早期开发阶段。

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。

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。

Storybook 官方插件：在 Storybook 开发服务器上提供 MCP 端点，让 agent 查询组件文档与属性、编写并预览 story、运行组件测试与无障碍检查。使用前需先启动 Storybook，AI 功能仍处于预览阶段。

用 Go 编写的静态站点生成器，把 Markdown 内容在数秒内构建成文档站、博客或落地页，自带本地预览服务器以及图片、CSS 与 JS 处理管线。

用多代理流水线分析代码库，生成覆盖文件、函数、类与依赖的知识图谱和交互式看板，支持架构导览、语义搜索与变更影响分析，也能分析知识库；首次分析较耗 token。

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。

在命令输出进入 agent 上下文之前做过滤和压缩的 Rust 命令行代理，覆盖 git、测试、grep、ls 等上百种命令，最多可减少约 90% 的 bash 输出；通过钩子自动改写 Claude Code、Codex 等 agent 执行的命令。

通用命令行模糊查找器，可对文件列表、命令历史、进程等任意文本输入做模糊筛选；除交互界面外还有 --filter 非交互过滤模式，并提供 Shell 快捷键与补全集成。

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。

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。