# 工具集

> 全部已收录的资源，编辑推荐的排在前面。下面几种条件可以同时用。

- 可以搜索：在地址后加 `?q=<关键词>`，多个关键词用空格分隔，要同时命中。搜的是名称、仓库、标签、职业、简介与 README。
- 可以按类型过滤：在地址后加 `?type=<cli|skill|plugin|mcp>`。
- 可以按职业过滤：在地址后加 `?profession=<职业编号>`，多个用逗号分隔，资源适合其中任意一个即可。编号见 https://hebbmind.com/api/v1/professions
- 可以按标签过滤：在地址后加 `?tag=<标签>`，多个用逗号分隔，资源要同时带有这些标签。标签见 https://hebbmind.com/api/v1/tags

适合全栈 / 独立开发或算法 / AI的资源，带标签 `python`、`rag`，共 9 项。

> - 全栈 / 独立开发：跨前后端的通用研发：编码 Agent 工作流、代码评审、调试与 Git 协作。
> - 算法 / AI：模型训练、评测与大模型应用开发。

- [MarkItDown](https://hebbmind.com/zh-CN/cli/markitdown.md): [CLI] 把 PDF、Word、Excel、PPT、HTML、图片、音频等文件转成保留标题、列表与表格结构的 Markdown，供大模型读取与分析。微软官方维护，需要 Python 3.10 以上。
- [Scrapling](https://hebbmind.com/zh-CN/cli/scrapling.md): [CLI] 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。
- [Crawl4AI](https://hebbmind.com/zh-CN/cli/crawl4ai.md): [CLI] 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。
- [Docling](https://hebbmind.com/zh-CN/cli/docling.md): [CLI] 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。
- [Marker](https://hebbmind.com/zh-CN/cli/marker.md): [CLI] 把 PDF、图片、PPTX、DOCX、XLSX、EPUB 等文档转换为 Markdown、JSON 或 HTML，能还原表格、公式与版面结构，可选接入大模型提升精度。需 Python 3.10+ 与 PyTorch；模型权重大规模商用需付费授权。
- [Skill Seekers](https://hebbmind.com/zh-CN/cli/skill-seekers.md): [CLI] 把文档站、GitHub 仓库、PDF、视频等 18 类来源整理成 Claude 等平台可用的技能包，也能导出为 RAG 分块与向量库数据；可选装 MCP 服务器，并能调用本地 Claude Code 等 agent 做内容增强。需要 Python 3.10+。
- [PaperQA2](https://hebbmind.com/zh-CN/cli/paper-qa.md): [CLI] 对论文 PDF、文本与 Office 文档做高精度检索增强问答，自动补全引用元数据并检查撤稿，答案附可追溯出处；提供 pqa 命令行与 Python 库。默认需要大模型 API Key，也可配置本地模型。
- [LangChain Skills](https://hebbmind.com/zh-CN/skill/langchain-skills.md): [Skill] LangChain 官方技能合集：涵盖 LangChain、LangGraph 与 Deep Agents 的框架选型、快速上手、中间件、持久化、人工审批、RAG 和评测任务设计，支持 Python 与 TypeScript，也可作为 Claude Code 插件安装。项目仍在早期开发。
- [Chroma MCP Server](https://hebbmind.com/zh-CN/mcp/chroma-mcp.md): [MCP] Chroma 官方 MCP：让 agent 创建和管理集合、写入文档，并用向量检索、全文检索与元数据过滤取回内容。可连接内存或本地持久化库、自建实例和 Chroma Cloud。