工具集

gRPC 版的 curl：用 JSON 调用 gRPC 服务的任意方法（含双向流式），可通过服务反射、proto 源文件或 protoset 浏览接口定义，支持 TLS 与双向认证。

面向中国专利实务：从设计文档和代码中挖掘专利点，撰写发明、实用新型、外观设计交底书（可导出 Word）并改写成申请文件，还能检索国知局公开专利、通俗解读专利、辅助答复审查意见。需本机安装 Python 3.9+ 和 Chrome 或 Edge，成稿须专利代理师复核。

Simon Willison 开发的大模型命令行与 Python 库：在终端调用 OpenAI、Claude、Gemini 及本地模型，对话自动记入 SQLite，支持嵌入、结构化抽取与工具调用，可用插件扩展。

Zilliz 出品：把代码库向量化存入 Milvus / Zilliz Cloud，让编码 agent 用语义检索找到相关代码，降低大型仓库的上下文开销。需配置嵌入模型（OpenAI、VoyageAI、Ollama 等）和向量数据库。

在部署前估算 Terraform、Terragrunt、CloudFormation 与 AWS CDK 变更的云资源费用，并按 FinOps 策略做检查，可接入终端、编辑器、AI agent 与 CI。需登录 Infracost 账号，有免费额度。

用 Rust 写的 du 替代品：用目录树和占比条直观展示磁盘占用，快速找出大文件与大目录；支持按深度、数量、正则过滤，还能用 -j 输出 JSON 供 agent 解析。

把 60 多个全栈专家技能打包成一个插件：Python、TypeScript、Go、Rust、Java 等 12 种语言专家，以及 React、Django、Spring Boot 等框架专家，按请求自动激活；另含对接 Jira / Confluence 的项目工作流命令（需 Atlassian MCP）。

字节跳动开源的通用软件工程 Agent，trae-cli 用自然语言驱动改文件、跑命令，支持多家模型与 MCP，并记录完整执行轨迹；架构透明，适合研究与二次开发 agent。需自备模型 API Key。

连接 Arize Phoenix 可观测平台，让 agent 查询 LLM 调用追踪与会话、管理提示词、浏览数据集并读取实验评测结果。Arize 官方维护，需要自建或云端的 Phoenix 实例。

带智能补全与语法高亮的 MySQL 终端客户端，兼容 MariaDB、TiDB 等；支持 --execute 与批处理模式，可按 CSV 或表格格式输出查询结果，便于 agent 直接执行 SQL。

让 Claude Code、Codex 等 agent 调用 Gemini、GPT、Ollama 等其他模型，协作做代码评审、调试、规划与多模型共识，还能桥接其他 CLI 代理。需配置至少一个模型服务（API Key 或本地 Ollama），原名 Zen MCP。

用 Presidio Analyzer 扫描文件与目录中的个人敏感信息（姓名、邮箱、信用卡号等），可配置实体类型、置信度阈值与忽略规则。需要 Python 3.10+ 与 spaCy 语言模型。

读取本地会话文件，按项目、模型、任务和分支统计 Claude Code、Codex、Cursor 等数十种编码 agent 的 token 用量与费用，无需注册；另有配置优化建议、额度查询和花费上限钩子。需要 Node.js 22.13+。

为并行运行多个 AI agent 设计的 git worktree 管理命令行（wt）：按分支名创建、切换和清理 worktree，一条命令新建 worktree 并启动 Claude；支持钩子、LLM 生成提交信息和一键合并。

把 SQLite 数据库发布成可以浏览、可以查询的网页和 JSON API，支持 SQL 查询、元数据和插件扩展，也能用 datasette publish 部署到 Cloud Run 等平台。适合数据探索和数据新闻，需要 Python 3.10 及以上版本。

Google 官方的依赖漏洞扫描器：解析项目的 lockfile 与容器镜像，对照 OSV.dev 漏洞库找出受影响的依赖，并可给出升级修复建议（实验功能）。

GitHub 官方终端编码 Agent，与 Copilot 编码代理共用同一套 harness，默认内置 GitHub MCP，可用自然语言处理仓库、Issue 与 PR，每步操作执行前需确认。需要 Copilot 订阅。

OpenAI 官方安全 CLI 与 TypeScript SDK：扫描代码库，发现、验证并修复安全漏洞，还能起草 SECURITY.md 安全策略。需要 Node.js 22.13+、Python 3.10+，并登录 ChatGPT 或配置 API Key。

让 agent 通过 hf CLI 操作 Hugging Face Hub：检索下载模型与数据集、管理仓库和 Space、在云端 GPU 上跑训练与评测任务，其余工作流技能可按需安装。Hugging Face 官方维护。

让 agent 在 Hugging Face Jobs 云 GPU 上用 TRL 或 Unsloth 微调语言与视觉模型，支持 SFT、DPO、GRPO 与奖励模型，并可转成 GGUF 本地运行。需要 HF Pro 及以上付费计划。Hugging Face 官方维护。

Hugging Face 官方技能合集：用 hf CLI 管理 Hub 上的模型与数据集，微调语言与视觉模型、跑模型评测，搭建 Gradio 应用并部署到 Spaces。需 HF 账号，云端训练（HF Jobs）需付费计划。

规格驱动开发与上下文工程框架（原 Get Shit Done）：按讨论、计划、执行、验证、交付五步循环推进，把重活交给全新上下文的子代理，避免长会话上下文劣化。支持 Claude Code、Codex 等。

教 agent 使用 Hugging Face Hub 命令行 hf：搜索与下载模型、管理数据集、Spaces、Buckets 与仓库，运行 Jobs 与推理端点。技能内容由本地 CLI 生成，需先安装 hf。Hugging Face 官方维护。

MCP 官方调试工具：通过网页、命令行或终端界面连接任意 MCP 服务器，列出并调用其工具、资源与提示词；CLI 模式可输出 JSON，适合脚本与 CI 冒烟测试。