工具集

轻量的规格驱动开发 CLI：在项目里初始化后，通过 /opsx:propose 等命令让人与 agent 先对齐变更提案与规格再写代码，支持 Claude Code、Codex 等 30 多种工具。需要 Node.js 20.19+。

在本地用 Docker 运行 GitHub Actions 工作流，改完 .github/workflows 不必反复提交推送就能验证 CI，也能把工作流当作本地任务运行器。需要本机安装 Docker。

Cline 官方命令行版，与 VS Code 插件共用 Agent 核心，支持 plan/act 模式、MCP、检查点与子代理；--yolo、--json 可无人值守跑在 CI 与脚本里。可登录 Cline、ChatGPT 订阅或自带 API Key。

无代理的 IT 自动化工具：通过 SSH 用 playbook 批量完成配置管理、应用部署、云资源编排与临时命令执行，无需在目标机安装客户端。Red Hat 主导维护。

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。

按正则递归搜索目录内容的高速文本搜索工具（命令名 rg），默认遵守 .gitignore 并自动跳过隐藏文件与二进制文件，支持按文件类型过滤，是编码 agent 检索代码库的常用命令。

按话题并行检索 Reddit、X、YouTube、Hacker News、Polymarket 等平台近 30 天的讨论，按互动量打分并汇总成简报，适合市场调研与会前功课。需要 Python 3.12+，部分来源需 API Key。

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。

生成自包含 HTML+SVG 的杂志风图表：架构图、流程图、时序图、泳道图、甘特图等数十种类型，可读取网站配色匹配品牌，支持导入 Mermaid、draw.io 与 Excalidraw 源文件重绘。

社区维护的精简命令手册，为常用命令行工具提供以示例为主的简明帮助页，比 man 更易读；需安装官方客户端（Python、Rust 或 Node.js）后用 tldr <命令> 查询。

开源设计工具 Penpot 官方 MCP：借助 Penpot 插件 API 让 agent 查询、修改和生成设计稿，支持设计转代码与代码转设计。需先运行 npx -y @penpot/mcp@latest，并在 Penpot 中加载 MCP 插件完成连接。

带语法高亮、行号与 Git 修改标记的 cat 替代品，支持用 --line-range 按行输出；在管道等非交互场景下自动退化为纯文本，也可配合 git diff、tail -f 查看代码与日志。

「面向云存储的 rsync」：在 S3、Google Drive、OneDrive、阿里云 OSS 等数十种云存储之间同步、复制文件，支持加密与挂载。使用前需用 rclone config 配置远端存储。

开展和分析客户研究：从访谈记录、问卷、客服工单、评价网站与社区帖子里提炼痛点、购买动机和用户原话，构建用户画像与 JTBD，也能设计访谈提纲和 PMF 问卷。产品经理做需求洞察也适用。出自 marketingskills 合集。

输入竞品网址，抓取首页、定价页、功能页和第三方评价，结合 SEO 与流量数据写成统一模板的竞品画像：定位、功能、定价、客户与差异点，便于横向对比。需要先接入 Firecrawl 与 DataForSEO 的 MCP（都要注册拿 API Key）。出自 marketingskills 合集。

marketingskills 合集里的转化率优化技能：给它首页、落地页、定价页或表单的链接或内容，按价值主张、标题、按钮、信任背书、阻力点等维度诊断，输出马上能改的快速优化、高影响改动、A/B 测试思路和备选文案。

一条命令创建本地 CA，并生成系统和浏览器都信任的开发用 HTTPS 证书，支持 localhost、IP 和通配符域名，不需要额外配置。第一次使用要先运行 mkcert -install，把根证书装进信任库。

港大数据智能实验室（HKUDS）出品：通过 Claude Code、Codex 等 agent 的插件或技能，为 GIMP、Blender、LibreOffice 等软件生成 agent 可调用的命令行；配套的 CLI-Hub 包管理器（cli-hub）可检索、安装社区现成的 CLI。需要 Python 3.10+。

引导 agent 为科研数据选对统计方法：t 检验、方差分析、卡方、回归与贝叶斯分析，检查前提假设、计算效应量与统计功效，并按 APA 格式写出结果。基于 Python（pingouin、statsmodels），K-Dense 维护。

K-Dense 科研合集中的统一数据库查询技能：以可复现方式调用 PubChem、UniProt、ChEMBL、ClinicalTrials.gov、FRED 等约 80 个公共数据库 API，返回带端点、参数与计数核对的可溯源结果；部分数据库需自备 API Key。

教 agent 用 Scanpy 完成单细胞 RNA-seq 标准分析：质控、归一化、PCA/UMAP 降维、聚类、差异表达与可视化，附可直接运行的流程脚本，并指导把 Seurat 等 R 对象转成 h5ad。需 Python 3.12+，K-Dense 维护。

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。

敏捷 AI 驱动开发方法：内置分析师、产品经理、UX 设计师等角色技能，把想法整理成产品简报、PRD 与 PRFAQ，再拆成任务交给 agent 实现。需 Claude Code 等支持技能的工具，并装好 Node.js、Git 与 uv，之后让 bmad 技能执行 bmad setup。