工具集

多语言 git hook 管理框架：在 .pre-commit-config.yaml 里声明格式化、lint、密钥扫描等钩子，提交前自动运行，也可用 pre-commit run --all-files 让 agent 提交前自检。

开源零样本语音合成，提供 f5-tts_infer-cli 命令行，给几秒参考录音就能用相同音色朗读中英文，适合给课件、视频配音。需要 Python、PyTorch 和 FFmpeg，最好有 GPU；预训练模型仅限非商业使用，克隆他人声音须经本人同意。

按目录自动加载和卸载环境变量：进入项目时读取 .envrc（可选 .env），离开时还原，避免多个项目的配置与密钥互相串用。需先把 hook 接入 bash、zsh、fish 等 shell。

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+。

对 AWS、Azure、GCP、Kubernetes、GitHub、M365 等环境做安全基线与合规检查，内置 CIS、NIST、PCI-DSS、SOC2 等框架，可以生成报告，也能打开本地看板。需要先配置对应云账号的凭证。

面向 AI 研究的技能插件市场，近百个技能分 23 类，覆盖选题构思、微调与后训练、分布式训练、推理部署、评测到论文写作，由 autoresearch 技能统筹全流程。

覆盖 AI 研究全流程的近百个技能：选题与文献调研、微调与后训练、分布式训练、推理部署、评测、可解释性与论文写作，并由 autoresearch 编排技能串起整个研究流程。

经典的网络探测与安全审计工具：主机发现、端口扫描、服务版本与操作系统识别，并可用 NSE 脚本做漏洞检测。只应扫描已获授权的网络。

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。

扫描容器镜像、文件系统目录与 SBOM 中的已知漏洞，覆盖主流 Linux 发行版软件包和多种语言依赖，支持按 EPSS、KEV 排序风险，也支持用 OpenVEX 过滤结果，适合在 CI 中做漏洞门禁。由 Anchore 官方维护。

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。

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

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。