工具集

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。

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。

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。

精确读取电子版 PDF 中每个字符、线条和表格框的位置：命令行可导出保留版面的文字或 CSV / JSON 明细，Python 接口还能抽取表格和表单字段，适合从发票、对账单、报表里取数。需 Python 环境，本地运行；不适合扫描件，需先 OCR。

耶鲁博士生整理的出版级 matplotlib 绘图技能：按统一的字体、配色与导出规范画柱状图、趋势图、热力图和多面板图，附有已发表于 Nature Machine Intelligence 等的真实作图脚本可参照。需要本地 Python。

仿 psql 的通用 SQL 命令行，一个工具连接 PostgreSQL、MySQL、SQLite、SQL Server、Oracle 等数十种 SQL 与 NoSQL 数据库，并支持跨库复制数据。

开源科研 Agent：一条命令做文献综述、深度调研、论文审稿、论文与代码一致性核查和复现计划，检索 arXiv、PubMed 等来源并记录出处，适合研究生写综述。安装后运行 feynman setup 登录模型服务商。

像 awk、sed、cut、join、sort 一样处理 CSV、TSV、JSON 等结构化数据，按字段名操作，支持清洗、聚合统计、格式转换与美化输出。命令为 mlr，Go 编写零运行时依赖。

支持二十多种 SQL 方言的 linter 与格式化工具，可自动修复大部分问题，兼容 Jinja 模板与 dbt 项目（dbt 需装插件），适合在数仓代码评审和 CI 中使用。

NVIDIA 官方开源的大模型漏洞扫描器，探测提示注入、越狱、数据泄露、幻觉和有害内容等弱点，支持 OpenAI、Hugging Face、Bedrock 以及多数可经 REST 访问的模型。扫描云端模型时需要对应的 API Key。

AWS 官方出品，让 agent 管理 AWS HealthLake 中的 FHIR 医疗数据：增删改查、高级检索、调取患者全部记录、导入导出，可开只读模式防误改。需要 AWS 账号、HealthLake 数据存储（付费）和本机 AWS 凭证；涉及临床的结论需专业人员复核。

Apache 顶级项目的分布式数据集成工具，160 多个连接器覆盖批量、实时与 CDC 同步；用配置文件定义作业，可用自带 Zeta 引擎单机运行，也能跑在 Flink、Spark 上。需要 Java 环境。

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。

终端里的表格数据浏览与整理工具，能打开 CSV、JSON、Excel、SQLite 等数十种格式，做筛选、排序、透视和频次统计；--batch 模式可无界面回放操作或转换文件格式。

一句「为这个项目搭建 harness」即可按领域设计代理团队，生成子代理定义、配套技能与编排方式并做验证，还能根据使用反馈持续演进。支持工作流编排、常驻代理协作与子代理委派三种模式。

以代码管理数据库 schema 的迁移工具：用 SQL、HCL 或 ORM 声明期望结构，自动规划、检查并执行迁移，还能把现有库导出为 HCL、SQL 或 Mermaid ER 图。支持 PostgreSQL、MySQL 等十余种数据库。

把 dig、ps、ls、ifconfig 等上百种命令的输出及常见文件格式转换成 JSON，便于 agent 用 jq 或脚本可靠解析；也可作为 Python 库使用。

在 Apple Silicon Mac 上离线运行的语音工具：命令行把文字合成语音（支持中文与声音克隆）、把录音转写成文字，可为课件和讲解视频配音、整理讲座与访谈录音，数据不出本机。需要 M 系列芯片 Mac 与 Python 3.10+，导出 MP3 需装 ffmpeg，首次运行会下载模型。

把彭思达老师公开的科研写作笔记整理成一个技能，指导 agent 从审稿人视角改写 ML/CV/NLP 论文的摘要、引言、方法与实验，核对每个论点是否有实验证据支撑，并在投稿前做自查。纯方法论，无需账号或 API Key。

用同一套选择器语法查询、修改和转换 JSON、YAML、TOML、XML、CSV、HCL、INI 等格式的数据，可以直接改写配置文件，也能在格式之间互转，适合 agent 在脚本里处理结构化数据。单个无运行时依赖的二进制文件，用法类似 jq / yq。

用 SQL 实时查询云资源与 SaaS API：安装插件后，AWS、Azure、GCP、GitHub、Kubernetes 等服务被映射为数据表，直接 select 取数，无需 ETL。单一二进制，内置 Postgres。

纯 C/C++ 实现的扩散模型推理工具，用 sd-cli 一条命令在本地运行 SD、FLUX、Qwen Image、Wan 等模型生成或编辑图片与短视频，Mac 可用 Metal 加速，不依赖云服务。需要自行下载模型权重，并从 Releases 下载预编译程序或自行编译。

OpenAI 官方 Codex 插件，含 18 项技能：为数据选图并设计、实现、测试与导出网页图表、地图、仪表盘、甘特图与 UML，支持 D3、Vega-Lite、Three.js，重视无障碍与响应式。仅支持 Codex。

OpenAI 官方网页数据可视化技能组，共 18 个：图表选型与点评、D3、Canvas、Three.js、地图、统计不确定性、实时看板、甘特图、UML 与滚动叙事等。随 Codex 插件发布，单独安装时拿不到插件级参考资料。