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Charonyuu/whatsmyagentdoing

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。

alextnetto/res

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。

我用 Claude Code 做了一个激光干射击游戏：摄像头看着你的显示器并给激光命中计分（开源、免费）

I built a laser dry-fire shooting game with Claude Code: a webcam watches your monitor and scores laser hits (open source, free)

Reddit r/ClaudeAI 上的社区帖子。作者称用约两周时间以 Claude Code 做出 ScreenPlink：以显示器为靶，用激光训练手枪或激光弹壳射击，显示器旁的摄像头拍摄屏幕并计算命中像素、打出弹孔并让靶倒下。功能包括九种训练、十五个带计分环的人形靶、17 发弹匣和同屏双人；摄像头可斜置，应用通过拍摄屏幕上的标记自行标定。作者说明代码基本全部由 Claude Code 编写，自己负责设计与验收，难点在于让无法看到屏幕、无法扣扳机的智能体调试一个测量物理世界的程序，为此使用了进程内 MCP 服务器等做法。适合用 Claude Code 做图像/硬件相关项目开发的人阅读。

incoai/Qwen3.8-Flash-Next-DFlash2

Hugging Face 仓库页面，内容为 Qwen/Qwen3.8-Flash-Next 的 DFlash 2 草稿模型，本身不是独立语言模型，需在推测解码服务器中为目标模型起草 token。DFlash 2 是块扩散式 drafter，一次预测一整块 token 并在每个位置保留最优候选，再由轻量选择器串成连贯路径；解码是无损的，贪心输出与目标模型完全一致。页面给出使用 SGLang 部署的快速开始步骤，需先应用仓库内附带的捕获补丁。附带说明中称并发为 1 时其速度约比 MTP 快 20%。

Eagle-4 发布：比 DFlash2 和 DSpark 更快

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。

multica-ai/andrej-karpathy-skills

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。

akitaonrails/ai-memory

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。

anthropics/claude-plugins-official

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。

stablyai/orca

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。

anthropics/knowledge-work-plugins

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。

xingjian-bai/opal

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。

strands-labs/strands-decider

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。