编程智能体

学习用编程智能体理解、生成和维护软件,适合软件开发者。

59 条精选 · 入门 15 · 按推荐学习顺序:越基础、直观越靠前,越系统、深入越靠后

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  1. 8进阶
    项目发布 10-25
    Reddit

    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。

  2. 10入门
    项目发布 10-04
    GitHub

    openfilm/openfilm

    开源 AI 视频 Agent,把编码 Agent(如 Codex、Claude Code)变成视频 Agent。影片以 HTML 网页形式写成,由名为 Studio 的浏览器本地编辑器呈现并可手工或通过提问修改;每幕是一个用 frame(t) 函数绘制画面的网页,可组合动画网页、素材、图片和声音。

  3. 11入门
    项目发布 10-27
    GitHub

    haydenschmitty/floorplan

    这是一个 GitHub 项目,README 称其由 Claude 或 Codex 读取代码库并绘制可交互的代码结构地图,为每个部分、文件和网络请求取通俗英文名称,并展示它们之间的连接关系。项目提供 Claude Code 插件和 Codex 插件,标签涵盖 ai-coding、architecture-diagram、codebase-visualization、onboarding 等,附有演示主页链接。

  4. 12入门
    项目发布 09-28
    GitHub

    Louis-CFM/coucou

    一个驻留在 Mac 刘海区域(Windows 和 Linux 为屏幕顶部)以及 iPhone 和 Android 手机上的小工具,用于监视 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Antigravity 等 AI 编码 Agent 的会话,可在刘海上或锁屏界面批准权限、查看工作进度、投放文件和与 Claude 聊天。

  5. 13入门
    项目发布 10-14
    GitHub

    Entelligence-AI/agentplay

    一个开源项目,用于以地图和时间线的形式回放编程智能体会话,标签涉及 agent 可观测性、Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot 等。项目主页为 entelligence.ai/agentplay,在 PyPI 发布 Python 包,采用 Apache 2.0 许可证。

  6. 19进阶
    项目发布 10-19
    GitHub

    EricJujianZou/rederive

    这是一个 GitHub 仓库,提供一个 Claude Code 技能,主张通过自己重新推导代码库的设计决策来学习该代码库。仓库标签涉及智能体技能、苏格拉底式提问和系统设计,标注为 MIT 许可、兼容 Agent Skills,并称可在 Claude Code、Codex、Cursor 等智能体环境中使用。

  7. 28进阶
    项目发布 10-12
    GitHub

    jatechan/ai-data-extractor

    一个免费开源工具,用于从 AI 编程助手中提取本地聊天历史并统一为 JSONL 格式,支持 Claude Code、Codex CLI、Cursor、Windsurf、Aider、Cline/Roo Code 等。README 说明其可自动发现并提取用户消息、回复、代码上下文、代码改动、工具调用及时间戳、会话 ID、项目路径、模型名等字段,列出各来源的存储格式与搜索路径。

  8. 29进阶
    项目发布 10-25
    GitHub

    ZiChuanLan/agent-purge

    一个开源工具,用于把同一份系统提示词(persona)应用到多个 coding agent 上,支持替换、追加、清空三种模式并可热切换。它通过写入托管配置块、PATH 前置同名壳(shim)以及会话内斜杠命令三层机制统一处理 codex、claude、opencode 等不同 agent 的提示词入口,提供本地 Web 控制台,要求 Node 20 以上、零依赖。

  9. 30进阶
    项目发布 10-25
    GitHub

    emanuele-em/kanzo

    这是一个自托管的看板工具,同时是浏览器看板和 MCP 服务器,让人和编码代理在同一批任务上协作;单个约 4 MB 的二进制文件,冷启动约 2 毫秒,无需账号和服务器,整个看板是一个文件夹并通过私有 git 仓库在多台机器间同步。标签包含 Rust、SQLite、local-first、Claude Code、Codex 等。适合用编码代理做任务管理、想要本地自托管看板的人阅读。

  10. 31进阶
    项目发布 10-09
    GitHub

    LumaryLabsLLC/muxin

    一个用 Rust 编写的开源(Apache-2.0)应用,定位为把多台自有机器(Mac、Linux、Windows)集中到一个界面里管理,供本人或 AI 智能体使用。README 列出的功能包括跨机器的智能体会话(Claude Code、Codex、OpenCode、Gemini CLI、Amp 等,运行在真实终端中)、桌面、文件、日志和 GitHub,并附带一个 MCP 服务器。标签涉及 SSH、Tailscale、gpui、远程桌面和 self-hosted runners 等。

  11. 32进阶
    项目发布 10-14
    GitHub

    Graphicle-AI/graphicle

    用单个 Rust 程序为编码 Agent 提供代码图与记忆能力,支持 Claude Code、Codex、Cursor 及任意 MCP 客户端。标签显示其涉及代码分析、代码搜索、知识图谱、GraphRAG、Tree-sitter 和本地优先等方向。

  12. 37进阶
    项目发布 10-03
    GitHub

    opensec-git/Pi-Bolt

    一个将 Pi 编程智能体经提前编译(AOT)打包为单一原生可执行文件的项目。README 和简介称其无需 JIT,也不需要 Node.js 或 Bun,支持 Linux x86-64/ARM64、Android(Termux)、Apple 芯片 macOS 和 Windows x64,并称相比在 Node 上运行的 Pi 启动快 10 倍、CPU 占用少 7 倍、内存占用少 4.5 倍。

  13. 56深入
    项目发布 10-15
    GitHub

    feder-cr/git-ai

    一个面向 AI Agent 设计的版本控制工具,用 Go 编写。README 提到 Anthropic 为编码 Agent 构建的内部版本控制系统 Scion 及其工程文章《Redesigning source control》,该项目与之相关。

  14. 57深入
    项目发布 10-21
    GitHub

    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。

  15. 58进阶
    项目发布 10-07
    GitHub

    由 LLM 完成的 TypeScript 编译器、检查器与 LSP 的 Rust 移植

    Port of the TypeScript compiler, checker and lsp to Rust, by LLM

    一个实验性项目,作者尝试让大模型把 TypeScript 7 的编译器(tsc)、类型检查器和 LSP 移植到 Rust,称确实做到了,token 成本超过 42 万美元,并估计可能只需约 2 万美元即可完成。README 给出对 T3 Code 做完整类型检查的耗时对比(tsc-rs --fast 9.77 秒,tsc 7 为 42.55 秒,tsc 6 为 191 秒),以及动机(测试模型能力、做快速类型检查器、支持 WASM)和“早期版本”的提示。

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