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这是一个面向 Claude Code 的开源免费技能,定位为 Udemy、Coursera 的替代方案。用户给出一个主题,它会检索网络资料并生成约 12 节、每节 2 分钟的音频课程,并附上引用来源。技术标签显示其涉及文本转语音(ElevenLabs)、微学习与课程生成等方向。
项目精选。
这是一个面向 Claude Code 的开源免费技能,定位为 Udemy、Coursera 的替代方案。用户给出一个主题,它会检索网络资料并生成约 12 节、每节 2 分钟的音频课程,并附上引用来源。技术标签显示其涉及文本转语音(ElevenLabs)、微学习与课程生成等方向。
一个关于计算机使用智能体(computer-use agents)的开源、可溯源资料集,收录经审阅的论文、GUI 模型、数据集、基准测试与工具,并提供可复用的 JSONL/SQLite 数据。仓库标签涵盖智能体评测、浏览器智能体、GUI 定位、视觉语言模型、强化学习等方向,另设配套网站与中英文 README。
一个 Claude Code / Codex 技能,输入 /myoffice 后可在浏览器中以小办公室画面的形式实时查看本机上各个 Claude Code、Codex 和 Gemini CLI 智能体正在做什么,提供 3D、2D 和列表视图。通过 git clone 到相应 skills 目录安装,需要 Node 18 以上,并带演示模式。
这是一个智能体技能项目,用于通过浏览器对 SaaS 产品进行逆向工程,产出一份可用于重建该产品的知识库,内容涵盖界面屏幕、业务规则、数据模型、设计 token 和生产环境障碍。项目说明强调研究过程不接触生产数据,面向 agent-skills、浏览器自动化、Claude Code 等场景,并提供了一个以 Pipedrive 为例的示例报告页面。
Eagle-4 Released: Faster than DFlash2 & DSpark
GitHub 项目 EAGLE-4 的页面,定位为“适用于所有批大小和硬件的通用 drafter”,仓库提供论文、Qwen3.8-27B 的 EAGLE-4 草稿模型和文档,并有 PyPI 上的 eagle-harness。分享材料给出 Qwen 3.8 27B 上的加速对比数据:Vanilla 1×、MTP 2.22×、DSpark 2.57×、DFlash 2 2.80×、EAGLE-4 3.59×,并提到目前仅支持 Qwen3.8-27B,尚未进入 llama.cpp/vLLM。
一个单个 CLAUDE.md 文件的项目,用于改善 Claude Code 的行为,内容取材自 Andrej Karpathy 关于大模型编码常见问题的公开发言。README 列出模型擅自做错误假设、不澄清困惑、过度复杂化代码等问题,并用四条原则加以对应。项目提供简体中文版 README。
这是一个为 AI 编程 CLI 提供长期记忆并便于在不同智能体厂商之间交接的仓库。README 举例说明可在任务中途退出 Claude Code、在同一目录启动 OpenAI Codex 并继续,无需重新解释架构、失败尝试和未决问题;它指出各平台自带记忆都存在笔记只存于一台机器、属于单一智能体、切换工具或交接给队友后不可见等限制,并称该工具可跨二十多种 harness(如 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI)跟随用户。项目以 Rust 编写,采用 MIT 许可证,官网为 aimemory.sh。
这是 Anthropic 官方维护的 Claude Code 插件目录仓库,汇集高质量插件,话题标签包括 claude-code、mcp、skills。README 说明目录分为由 Anthropic 开发维护的内部插件(/plugins)和来自合作伙伴与社区的第三方插件(/external_plugins),并提醒用户安装前确认信任插件,因为 Anthropic 不控制插件所含的 MCP 服务器、文件等软件。插件可通过 /plugin install {plugin-name}@claude-plugins-official 或 /plugin > Discover 安装,外部插件需达到质量与安全标准后提交收录。
一个用于管理多个智能体(如 Grok Bot、Claude Code)协同工作的平台,可使用自己的订阅运行各类编码智能体,提供桌面端、移动端和远程运行时。项目采用 MIT 许可,标签涵盖 agent-ide、编排、worktrees、终端等,主页为 orca.dev。
Anthropic 开源的知识工作插件仓库,插件主要供知识工作者在 Claude Cowork 中使用,也声明兼容 Claude Code。每个插件针对某类职能打包技能、连接器、斜杠命令和子代理;材料称首批开源 11 个插件,例如用于任务、日历与个人工作流管理的 productivity 插件。适合希望为团队定制 Claude 工作方式的职场用户了解。
这是一个 PyTorch 优化器包装器项目,名为 OPAL(OPtimizer with an Agent in the Loop)。它让编码智能体在模型训练过程中持续改写优化器:用户用一行代码包装现有优化器,智能体(Claude Code)定期读取运行报告,决定是否重写把梯度转为更新的优化器程序,以及用于衡量指标的析程序。标签包括深度学习、LLM 智能体、优化器、PyTorch。
这是 Strands Labs 的一个开源项目,提供一个用于智能体工作流的小型快速决策模型(“系统 1”模型)。它可在选项之间做选择或在量表上打分,速度比 LLM 更快,并为每个决策给出经过校准的置信度。项目以 Python 编写,主页为 strandsagents.com 的 labs 文档。