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找到 29 个项目

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以下内容已由 AI 根据历史资料整理,供本地测试,未经人工复核。

HyperFrames 提示词工程 README Logoheygen-com/hyperframes
内容创作GitHub 项目

HyperFrames 提示词工程

用自然语言指挥 AI Agent 编写 HTML 视频的声明式合成框架

HyperFrames 是由 HeyGen 开源的一款 HTML-to-Video 渲染框架,核心理念是“Write HTML. Render video. Built for agents”。它让 AI Agent(如 Claude Code、Cursor、Codex)能够用纯 HTML + GSAP 动画来“编写”视频,再通过无头浏览器确定性渲染为 MP4/WebM 视频文件。框架不是视频编辑器,而是声明式视频合成框架,用户写 HTML,输出视频。其设计哲学是 Agent-First,通过三个 Slash Command(/hyperframes、/hyperframes-cli、/gsap)将框架知识注入 Agent 上下文,并通过自然语言词汇表(如“smooth”、“bouncy”、“dramatic”)直接映射到 GSAP easing 函数,实现意图到代码的精准映射。框架支持冷启动(从零描述)和暖启动(喂素材转化)两种 Prompt 形态,并强调小步精准修改的迭代原则。

开源视频合成提示词工程
09.08
CLIProxyAPI 本地反代大模型 API 网关 README 配图
开发工具GitHub 项目

CLIProxyAPI 本地反代大模型 API 网关

将已授权的 AI CLI 账号统一转换为 OpenAI 兼容 API 的本地网关

CLIProxyAPI 是一个用 Go 编写的轻量级 AI 代理网关,由 router-for-me 团队开源维护,采用 MIT 协议。它能够将用户已登录授权的各种 AI CLI 工具(如 Gemini CLI、ChatGPT Codex CLI、Claude Code CLI)包装成一个统一的 OpenAI 兼容 API 接口,默认暴露在本机 localhost:8317 上。该工具解决了 AI 服务格式不统一、CLI 能力无法被代码调用、多账号管理混乱、安全暴露风险等问题。其核心设计思想包括:将 CLI 授权能力网关化、以 OpenAI 格式为标准、双层隔离架构、多账号轮询实现负载均衡、默认本机监听保障安全。CLIProxyAPI 支持流式/非流式响应、函数调用、多模态等功能,并支持多账户轮询负载均衡。它适用于本地 Agent 开发调试、多账号额度聚合、统一接入多个 AI 模型、IDE 编码助手后端等场景。但需注意,它主要代理 Chat 能力,不支持 Embeddings、Fine-tuning 等完整 API 特性,且依赖 CLI 授权,存在服务条款风险和稳定性问题。

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本地部署多账号轮询协议翻译
09.08
video-use README 配图
AI 智能体GitHub 项目

video-use

让 LLM 通过文本转录而非逐帧图像来理解和编辑视频的开源工具

video-use 是由 browser-use 团队开源的 LLM 驱动视频编辑工具,专为 Claude Code 设计。其核心理念是让 LLM "读"视频而不是"看"视频,通过音频转录和按需可视化,将原始视频素材压缩为约 12KB 的文本摘要,再由 Claude Code 进行对话式剪辑决策。该工具主要解决传统视频编辑流程中人工操作链条长、视频对 LLM 不可读、填充词检测依赖人工或粗粒度工具、跨镜头一致性难以保证以及动画/字幕叠加工程复杂度高等痛点。其工作流程包括素材盘点、预扫描问题、对话交互、策略确认、执行、渲染和自评估。项目包含 12 条硬规则以确保生产正确性,并支持通过并行子 Agent 生成动画。该工具适用于口播视频、教程、采访等"说话为主"的内容,不适用于音乐 MV、体育赛事剪辑、电影级特效合成等场景。

开源视频编辑AI Agent
09.08
Donchitos 的 GitHub 头像Donchitos/Claude-Code-Game-Studios
AI 智能体GitHub 项目

Claude Code Game Studios

将单个 Claude Code 会话改造为完整游戏开发工作室的开源模板仓库

Claude Code Game Studios(CCGS)是一个开源模板仓库,将单个 Claude Code 会话改造为一个完整的游戏开发工作室。它不是一个独立工具或引擎,而是一套运行在 Anthropic Claude Code CLI 环境之上的组织架构层,通过 49 个专业 AI Agent、72 个 Slash Command(Skill)、12 个自动化 Hook、11 条路径作用域规则和 39 个文档模板,模拟真实游戏工作室的层级分工与协作流程。CCGS 属于 AI 多 Agent 协作模板,不提供新的 AI 能力,而是把 Claude Code 已有的 Agent 机制组织成一套游戏开发专用的流程体系。其核心是三级 Agent 层级,对应真实工作室的组织架构,并采用用户驱动的五步协作协议。CCGS 支持 Godot 4、Unity、Unreal Engine 5 引擎,主要测试平台为 Windows 10 + Git Bash,兼容 macOS 和 Linux。

工作流模板游戏开发
09.08
multica-ai 的 GitHub 头像multica-ai/andrej-karpathy-skills
开发工具GitHub 项目

andrej-karpathy-skills

用四条行为准则约束 AI 编码助手,减少过度工程化与越界修改

该项目是一个开源项目,由 multica-ai 维护,将 Andrej Karpathy 对 LLM 编码缺陷的观察总结为四个核心行为准则,封装在单个 CLAUDE.md 文件中,用于改善 Claude Code / Cursor 等 AI 编码助手的代码输出质量。它属于 AI 辅助编程质量保障体系,不是代码框架或 SDK,而是一份注入到 AI 编码助手上下文中的行为约束指令。项目核心要解决的问题是 LLM 在编写代码时存在的系统性缺陷,包括隐性假设、过度工程化、越界修改、目标模糊等,这些问题导致代码质量下降、维护成本上升。项目通过 Think Before Coding、Simplicity First、Surgical Changes、Goal-Driven Execution 四条准则,将 LLM 的多做倾向约束为做准、做少、做稳。安装方式极简,支持 Claude Code 插件、项目级 CLAUDE.md 和 Cursor 规则等多种方式。

开源行为约束AI编码助手
09.08
Logo Generator Skill README 配图
AI 智能体GitHub 项目

Logo Generator Skill

一个为开发者生成可编辑 SVG Logo 与专业展示图的开源 AI Skill

Logo Generator 是由归藏(op7418/guizang.ai)开发的开源 AI Skill,用于生成专业级别的 SVG Logo 和图标,并自动创建高端展示图。它适用于 Claude Code、Gemini CLI 等 AI Agent 平台,项目托管在 GitHub,采用 MIT 协议。该工具主要解决小项目、开源项目或创业团队需要“够用的好 Logo”,但既请不起设计师、也用不好 AI 画图工具的痛点。其核心思路是“分阶段生成,先矢量后位图”:先由 AI 生成可编辑的 SVG 几何基础,再生成专业展示图。它内置设计模式库,包含点阵、线条系统、几何切割、负空间、括号/壳、六边形核心等范式,并提供 12 种静态背景风格和 6 种 WebGL 动态背景。整个流程约需 10-30 分钟,对话式交互,零设计基础也可使用。

开源设计模式库矢量图形
09.08
开发工具主题配图

Codex Plugin for Claude Code

在 Claude Code 工作流中直接调用 OpenAI Codex CLI,实现跨模型协作的官方插件

Codex Plugin for Claude Code 是 OpenAI 官方推出的 Claude Code 插件,让用户可以在 Claude Code 工作流中直接调用 OpenAI Codex CLI,实现跨模型协作——用 Claude 做主力编程,用 Codex 做代码审查和任务委派。插件通过 Claude Code 的 Plugin System 注册自定义 Slash Commands、Hooks、Subagents 和 Skills,在命令触发时通过 Bash 调用本地 Codex CLI 的 App Server 接口。它提供六个 Slash Command,覆盖代码审查、对抗性审查、任务委派和任务管理;通过 SessionStart、SessionEnd、Stop 三种 Hook 实现生命周期管理和自动质量门控。其核心创新是 Review Gate,在 Claude Code 完成代码修改后自动触发 Codex 审查,审查结果为 ALLOW 则放行,BLOCK 则阻止 Stop 并让 Claude 继续修复,形成自动化的写代码、审查、修复循环。插件支持后台运行任务、灵活选择 Codex 模型,并自动读取现有 Codex 配置。

代码审查开发工具跨模型协作
09.08
guizang-ppt-skill 歸藏PPT Skill README 配图
AI 智能体GitHub 项目

guizang-ppt-skill 歸藏PPT Skill

将十年设计经验编码为规则,让 AI 生成专业级 HTML 演示文稿的开源技能

guizang-ppt-skill 是由设计师歸藏开发的开源 AI Agent 技能,用于在 Claude Code、Codex 等环境中生成专业级横向翻页 HTML 演示文稿。它通过 SKILL.md 定义工作流和约束,将设计经验转化为自然语言硬规则,让 AI 在约束内执行,而非自由发挥。项目提供两套视觉系统:电子杂志风(Style A)适合叙事与个人风格,瑞士国际主义风(Style B)适合事实、产品与分析。瑞士风包含 22 种锁定版式、16 列网格和自动校验脚本,确保版式合规。核心设计决策包括不允许自定义颜色、单一视觉锚点、结构优于装饰等。此外,项目支持在 Codex 环境中通过 GPT-Image 2.0 生成配图,并可生成多平台封面(如公众号 21:9、小红书 3:4、视频号 16:9),实现从大纲到 PPT、配图、封面的全链路闭合。项目以 MIT 协议开源,GitHub 上获得 7.2k+ Stars。

开源设计系统AI Agent Skill
09.08
GStack README 配图
开发工具GitHub 项目

GStack

Claude Code 的虚拟工程团队,23 个角色斜杠命令即用

GStack 是围绕 Claude Code 构建的开源工具体系,定位为“虚拟工程团队”,通过 23 个角色 Skill 和 8 个工具 Skill,将 Claude Code 配置成 CEO、设计师、工程经理、QA、安全官等角色自动协作。其核心原理是角色化 Slash Command 系统,每个斜杠命令对应一个工程角色,如 /review 为代码审查员、/qa 为测试工程师。GStack 支持多 Agent 兼容,不只支持 Claude Code,还支持 Codex CLI、Cursor、OpenCode、Kiro 等 8 个 AI 编码 Agent。安装结构为纯 Markdown 文件,没有代码依赖和框架锁定,通过 ./setup --team 可让整个团队共享同一套工具,自动更新,零版本漂移。报告提及 Garry Tan 本人 60 天写了 60 万行代码(35% 测试),日均 10-20k 行,作为真实验证过的产出数据。

安全审计代码审查发布流程
09.08
Claude Code Best Practice README 配图
开发工具GitHub 项目

Claude Code Best Practice

Claude Code 的“使用说明书”——系统化的技能、代理、命令最佳实践

Claude Code Best Practice 是一套围绕 Claude Code 构建的开源工具体系,定位为 Claude Code 的“使用说明书”,提供系统化的技能、代理、命令最佳实践。它旨在解决 Claude Code 功能丰富但官方文档分散、缺乏“什么场景用什么方案”决策指导的问题。项目采用 Commands → Agents → Skills 三层编排,简单任务用 Commands,复杂任务用 Agents,可复用能力用 Skills;并采用 Best Practice + Implementation 双轨制,每个功能都有最佳实践文档和实际实现代码。项目汇集了 Everything Claude Code、Superpowers、Spec Kit 等社区顶级方案,提供场景驱动、对比矩阵式的决策指导,帮助开发者降低学习曲线,提升功能利用率。

工作流知识库最佳实践
09.08
AI 智能体主题配图

Claude Code AI Agent 生态工具全景(Best Practice + GBrain + GStack)

围绕 Claude Code 的开源工具体系,覆盖最佳实践、个人知识记忆与虚拟工程团队三大维度

该收藏条目围绕 Claude Code 构建的开源工具体系展开,涵盖最佳实践知识库、个人知识大脑和虚拟工程团队三大维度。报告指出,Claude Code 功能丰富但官方文档分散,缺乏场景决策指导;AI Agent 缺乏记忆,无法积累个人知识;个人开发者缺少团队级工程保障。针对这些问题,Best Practice 提供功能-场景-工具三维决策矩阵,指导用户选择 Commands、Skills、Agents 等扩展机制;GBrain 通过 Markdown 知识库、混合检索和实体图谱,实现“读-答-写-同步”的知识积累循环;GStack 提供 23 个角色 Skill 和 8 个工具 Skill,以斜杠命令形式模拟虚拟工程团队。三者可独立使用,组合使用效果最大化。报告还包含安装部署、应用场景及与相似技术的对比。

混合检索虚拟工程团队知识管理
09.08
anthropics 的 GitHub 头像anthropics/claude-for-legal
AI 智能体GitHub 项目

Claude for Legal

Anthropic 官方法律工作流 AI 插件套件,覆盖 12 个业务领域

Claude for Legal 是 Anthropic 官方推出的法律工作流 AI 插件套件,为法律行业提供覆盖 12 个业务领域的专业化 AI Agent 能力。它不是单一产品,而是一套参考实现,包含预构建的 Agent、Skill、数据连接器和托管 Agent 范本,律师和法务团队可以直接安装使用,也可以基于自身业务定制。核心机制是冷启动面试,通过结构化面试学习团队业务规则并生成实践配置文件(Practice Profile),后续所有 Skill 都会读取该配置。插件通过 MCP 连接器对接真实法律数据库,确保引用可验证;没有连接器时,引用会被标记为 [verify],提醒律师必须人工验证。所有输出均为供律师审查的草稿,内置审查门控,不替代律师判断。项目采用 Apache 2.0 开源许可证,支持 Claude Cowork、Claude Code 和 Managed Agent 三种运行模式。

插件法律工作流
09.08
AI 智能体主题配图

Agentic Engineering

专业工程师用编码智能体放大自身能力的软件工程新范式

Agentic Engineering(智能体工程)是2025-2026年间快速兴起的软件工程新范式,核心定义来自Simon Willison:专业软件工程师使用编码智能体(Coding Agents)来放大自身专业能力的实践。该概念由Andrej Karpathy在2026年4月Sequoia Capital的AI Ascent大会上正式推向公众视野,并明确区分了Vibe Coding与Agentic Engineering:前者抬高所有人做软件的下限,后者要保住专业软件过去已有的质量门槛。它属于AI-Native软件工程范畴,横跨AI Agent技术栈、软件工程实践和人机协同设计三个领域。其出现源于三个力量:LLM能力质变、Agentic工具成熟、代码生产成本趋近于零。核心方法包括:人类编写规格(Spec)和测试,Agent生成代码,人类审查结果;测试被视为人类与Agent之间的通信协议。该范式强调代码是廉价的、理解是昂贵的,细节可以外包、结构不能外包。

多智能体编排软件工程质量门控
09.08
内容创作主题配图

xiaohuai-video-translate

一套面向 AI 编程工具的视频翻译技能套件,将外语视频自动转为中文字幕视频和中文文稿。

xiaohuai-video-translate 是一套面向 AI 编程工具的视频翻译技能套件,由 xiaohuailabs(小灰)开发。它不是独立应用,而是由「脚本 + 说明书」组成的 AI Agent 技能,可被 Claude Code、OpenClaw、Gemini CLI、Codex 等工具加载和驱动。项目将下载、转写、翻译、润色、烧录等步骤编排为一条龙流水线,用户只需说一句话即可完成。转写使用本地 Whisper 引擎,不产生 API 费用;翻译复用已有的 AI 模型。项目包含三个独立技能:总指挥、字幕润色、下载专员,可单独或组合使用。支持中英双语字幕,通过 ASS 格式实现中文大、英文小的字号反差。全程本地运行,不上传数据,保护隐私。项目处于活跃状态,最新提交为 2026-06-08,采用 MIT 协议。

本地处理视频翻译字幕
09.08
AI 智能体主题配图

逸尘开源Skills + 社区精选Skills

开源21个Claude Code/Codex Skills,覆盖微信数据解析、记忆系统与多模型协作

该收藏整理自X用户@genngdaJ(逸尘)的热门帖子,一次性开源了自用的8个Claude Code/Codex Skills,并推荐了多位社区大佬的优秀Skills。Skill是Claude Code/Codex的扩展能力模块,一段预先写好的指令(SKILL.md)加可选的脚本和Agent,让AI Agent获得特定领域的专业能力。帖子精选的8个Skills包括:全网搜索与归档、Agent记忆系统、微信本地数据解析、企业微信聊天解析、企业微信云端操作、公众号文章批量抓取、ChatGPT网页调研、X文章草稿上传。仓库实际包含21个Skills,涵盖视频转写、剪映对接、小红书/抖音采集、社交收藏导出等更多能力。核心设计原则是安全第一(只读+授权)、本地优先(数据不出Mac)、无副写(不自动发布/下载)、碰撞安全(不覆盖文件)。

安全设计本地优先多模型协作
09.08
yetone 的 GitHub 头像yetone/native-feel-skill
AI 智能体GitHub 项目

Native Feel Skill - 跨平台桌面应用原生体验架构

一套让 WebView 渲染的 UI 无法被用户分辨为原生应用的 AI Agent 技能包

Native Feel Skill 是一个 AI Agent 技能包,由开发者 yetone 创建,将 Raycast 2.0 的跨平台桌面应用架构经验提炼为可复用的结构化领域知识。它包含 8 条架构准则、四层架构方案(原生外壳 → 系统 WebView → Node 后端 → Rust 内核)、WebKit/WebView2 生存指南、75 项上线检查清单、IPC 契约设计指南、内存真相手册及 Raycast Beta 逆向证据。该技能包主要解决跨平台桌面开发中开发效率与原生性能不可兼得的问题,通过精确定义共享与原生边界,在 WebView 渲染表面画线,上方共享 React/TS 代码,下方使用原生 Swift/C#,让用户无法分辨是否为原生应用。安装到 Claude Code、Cursor 等兼容 AI Agent 后,讨论跨平台桌面应用架构时自动激活,提供架构建议、问题诊断和优化方案。

技能包架构跨平台桌面
09.08
fireworks-tech-graph README 配图
开发工具GitHub 项目

fireworks-tech-graph

用自然语言描述系统,几秒钟生成可嵌入文档的 SVG+PNG 技术图表

Fireworks Tech Graph 是一个专为 Claude Code 设计的开源 Skill,能够将自然语言描述直接转换为生产级质量的 SVG + PNG 技术图表。它支持 8 种图表类型、5 种视觉风格,并内置了深厚的 AI/Agent 领域知识(RAG、Agentic Search、Mem0、Multi-Agent、Tool Call 等)。核心解决的问题是让开发者和技术写作者不用学习任何图表 DSL(如 Mermaid 语法、PlantUML、Graphviz DOT),也不用打开 draw.io 等可视化编辑器,只需要用自然语言描述系统,就能获得出版级的技术图表。它本质上是一套注入到 Claude Code 中的专业绘图知识和规则体系,包含 9 步固定工作流、语义形状系统、语义箭头系统、5 套完整的视觉设计系统、40+ 产品图标库以及 AI/Agent 领域的 7+ 内置架构模式。输出为可编辑的 SVG 文件和 1920px 高清 PNG 文件,完全离线使用,不依赖外部 API 或 CDN。

技术图表开源自然语言生成
09.08
ahang008 的 GitHub 头像ahang008/ah-xhs-cover-title
内容创作GitHub 项目

ah-xhs-cover-title

短视频封面标题生成器,基于85条爆款公式进行可追溯路由匹配

ah-xhs-cover-title 是一款短视频封面标题生成器,由开发者 ahang008(阿航)于 2026 年 4 月 22 日开源发布,以 Claude Code Skill 形式运行。用户输入文章、选题或核心观点后,系统自动从 85 条经过验证的爆款封面公式中进行路由匹配,生成标题和封面三行文案。其核心是双层分类体系(8 种钩子手法 × 6 条内容赛道)和三层路由决策机制(识别赛道、匹配钩子、锁定拆法),每条输出都标注钩子代号和案例编号,实现可追溯。工具支持自然语言反馈迭代(如“再来几条”“换个方向”),并配套四种封面三行拆法模板。项目采用 MIT 协议,即开即用,无需训练。

案例库标题生成短视频
09.08
AI 智能体主题配图

Claude Code 源码深度分析

深入解析 Claude Code 的工程体系:从动态提示词编排到工具治理与多 Agent 协作

本报告基于对 Claude Code 源码的深度分析,揭示了其作为 AI 编程助手的核心工程体系。报告指出,Claude Code 的价值不仅在于提示词,更在于一整套将行为制度、工具治理、Agent 分工、上下文经济学和生命周期管理连成闭环的系统。其动态 System Prompt 编排将静态“宪法”与动态“当期政策”分离,并通过缓存友好边界优化成本。工具调用经过完整的治理流水线,包括输入校验、权限检查、风险预判和 Hook 拦截。系统内置多个专职子 Agent,如 Explore、Plan、Verification,实现角色分离,避免利益冲突。此外,报告还介绍了 Skill、Plugin、MCP 三套扩展机制,以及上下文经济学中的缓存复用、按需加载等策略。报告也指出了其学习曲线陡峭、成本较高、依赖 Anthropic API 等局限性。

多Agent调度工具治理上下文管理
09.08
内容创作主题配图

md2wechat

面向微信公众号的 Markdown 转 HTML 排版与全流程创作 CLI 工具

md2wechat 是一款专为微信公众号设计的 Markdown 转 HTML 排版及全流程创作 CLI 工具,由开发者 geekjourneyx 创建,GitHub 2.1k+ Stars。其定位是“AI 时代的公众号创作工作台”,覆盖从写作、去 AI 痕迹、排版、AI 配图到推送草稿箱的完整流程。工具采用 Go 1.26+ 实现,提供 40+ 专业主题(Minimal / Focus / Elegant / Bold 四大系列)和 43 个结构化 `:::block` 高级排版模块。架构上分为 AI 模式(免费,生成 prompt 由 LLM 执行,输出不确定)和 API 模式(专业服务,确定性输出,需付费)。md2wechat 为 Agent 集成设计了完整的发现协议,原生兼容 Claude Code、Codex、OpenClaw。许可证为 BUSL-1.1,个人/学习/非商用免费,商用需授权,2030-01-01 后自动转为 Apache 2.0。

内容创作排版微信公众号
09.08
Guizang PPT Skill README 配图
AI 智能体GitHub 项目

Guizang PPT Skill

将十年设计经验压缩为规则文件,让 AI 按杂志级排版生成单文件网页 PPT

Guizang PPT Skill(magazine-web-ppt)是由设计师歸藏(op7418)开源的一个 Claude Code / AI Agent Skill,用于生成单文件 HTML 横向翻页网页 PPT,视觉基调定位为“电子杂志 × 电子墨水”。它不是一个 PPT 编辑器,而是一套“人 × AI 协作做 PPT”的接口,把十年设计经验压缩成一个 SKILL.md 规则文件,让 AI 按照专业杂志排版规则自动生成网页幻灯片。项目发布于 2026-04-24,采用 MIT 协议,语言为 HTML 100%,拥有 396 Stars 和 60 Forks。核心工作流包括 6 问需求澄清、大纲与叙事弧规划、拷贝模板并选主题色、类名预检与主题节奏规划、挑选布局并填充内容、Checklist 自检。产物为单文件 index.html,浏览器直接打开,零依赖。

单文件应用开源杂志排版
09.08
AI 智能体主题配图

AI Agent 技能工具

面向 AI Agent 的影视解说自动化与互联网信息获取技能工具

本收藏条目涵盖两个面向 AI Agent 的技能工具:Narrator AI CLI Skill 与 Agent Reach。Narrator AI CLI Skill 是专为 AI Agent 设计的视频解说自动化技能文件,对应 CLI 客户端 narrator-ai-cli,封装了 Narrator AI 开放平台的完整 API,支持 Claude Code、OpenClaw、Windsurf 等主流 AI Agent 平台。其核心能力是用一句自然语言指令,自动完成从脚本生成到成片输出的全流程影视解说视频生产,内置 93 部电影素材库、146 首 BGM、63 种配音音色(覆盖 11 种语言)、90+ 解说模板,提供「改编解说」和「原创解说」两条工作路径。Agent Reach 是一个开源的 AI Agent 互联网能力脚手架,由 Panniantong 开发,作为一键安装器和配置管理器,将 15+ 个平台的内容读取能力(如 Twitter、Reddit、YouTube、B站、小红书、GitHub、微信公众号、抖音、LinkedIn、微博、V2EX、雪球、RSS 等)集成到任何 AI Agent 中,核心价值是零 API 费用、零配置门槛,所有底层工具均为开源免费的 CLI 工具,通过本地 Cookie 和抓取方式访问平台内容,数据只留在本地。

脚手架视频解说信息获取
09.08
开发工具主题配图

DesignMD & DESIGN.md 设计系统提取

从任意网站提取设计规范,生成 AI 可读的 DESIGN.md 文件

DesignMD 是一款由 Crowdlinker 开发的 AI 驱动设计系统提取工具,用户输入任意网站 URL 或描述项目需求,即可自动生成符合 Google Stitch DESIGN.md 规范的完整设计系统文档。DESIGN.md 是 Google Stitch 项目提出的一种纯 Markdown 格式的设计系统文档,AI 编码代理可以直接阅读并据此生成一致的 UI。配套的 awesome-design-md 是由 VoltAgent 维护的开源仓库,收录了 68 个全球顶级品牌的现成 DESIGN.md 文件,Star 数达 57.6k,MIT 协议开源。该工具免费使用,无需注册,打开即用。核心价值在于让 AI 编码工具(如 Cursor、Claude Code)能“看懂”设计意图并复刻 UI。

开源逆向工程设计提取
09.08
apify 的 GitHub 头像apify/awesome-skills
AI 智能体GitHub 项目

Apify Awesome Skills

为 AI 编程助手提供网页抓取与业务自动化能力的社区驱动 Skills 合集

Apify Awesome Skills 是 Apify 官方维护的社区驱动 AI Agent Skills 合集,为 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 等 AI 编程助手提供网页抓取、数据提取和业务自动化的预置能力。它不是独立运行的软件,而是一套以 Markdown(SKILL.md)为载体的指令包与工具编排规则,安装后 Agent 可通过自然语言指挥 Apify 云端的爬虫 Actors 执行数据采集任务。项目包含受众分析、品牌监控、竞品情报、内容分析、电商数据、KOL 发现、线索生成、市场调研、趋势分析等九个垂直领域 Skills,覆盖 Google Maps、Instagram、TikTok、Amazon 等主流平台。其核心设计原则包括声明式触发、云端执行零本地依赖、领域垂直化、多 Agent 兼容、按结果付费和社区共建。项目采用 Apache-2.0 开源协议,主要语言为 JavaScript(91%)和 Python(9%),前置条件包括 Apify 账号、API Token 和 Node.js 20.6+。

数据提取网页抓取业务自动化
09.08