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找到 9 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。

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。

本地部署多账号轮询协议翻译
09.08
开发工具主题配图

skills-manage

一个界面统一管理 28+ 个 AI 编程代理平台 Skills 的跨平台桌面应用

skills-manage 是一款基于 Tauri v2 的跨平台桌面应用,用于在一个统一界面中管理 28+ 个 AI 编程代理(Coding Agent)平台的 Skills(技能/插件)。它由社区开发者志辉(@iamzhihuix)开发,于 2026 年 4 月 20 日发布首个公开版本 v0.8.0,采用 Apache 2.0 开源协议。该应用通过“中央技能库 + 符号链接分发”的机制,将 Skills 统一存放在 `~/.agents/skills/` 目录,并通过 symlink 链接到各平台目录,实现零副本、零同步延迟的管理。它内置 Skills 市场,支持从 GitHub 仓库一键导入,并提供 AI 自动解释功能以降低理解门槛。应用采用本地优先策略,所有数据存储在本地 SQLite 中,无需账号和云服务。当前预编译包仅支持 macOS,Windows/Linux 需从源码构建。

技能管理开源桌面应用
09.08
AI 智能体主题配图

Codex Chrome Extension

让 AI Agent 在用户已登录的 Chrome 浏览器中直接执行网页自动化任务

Codex Chrome Extension 是 OpenAI 于 2026 年 5 月 7 日发布的 Chrome 浏览器扩展插件,让 Codex AI Agent 能够直接操控用户已登录的 Chrome 浏览器,执行网页自动化任务。该插件解决了 Codex 此前无法操作需要登录的网站的问题,通过复用浏览器已有的 Cookie 和登录状态,使 AI 能够访问邮箱、社交媒体、公司后台等需要认证的页面。其核心能力包括身份共享、多标签页并行处理和多代理协同。用户通过 @Chrome 指令触发浏览器操控,Agent 在独立标签页中工作,不接管整个浏览器,用户可正常使用。该插件需要 Codex CLI 0.129.0 或更高版本,支持 macOS 和 Windows 平台。

多代理协同浏览器自动化身份共享
09.08
JFGAtlas 的 GitHub 头像JFGAtlas/aethergate-pro
其他项目GitHub 项目

AetherGate Pro

基于 Linux 网络命名空间隔离的免费住宅 IP 代理网关管理器

AetherGate Pro 是一款专为 Linux VPS 设计的企业级、高可用 VPN 与代理网关管理器。它利用 VPNGate 公共学术 VPN 节点池作为免费住宅 IP 来源,通过 Linux 网络命名空间(netns)隔离 VPN 流量,对外暴露统一的混合协议代理端口(SOCKS5 + HTTP),让用户以零成本获取全球住宅/移动网络出口 IP。项目由 JFGAtlas(狗富贵)开发,采用 MIT 开源协议,核心语言为 Python 3(异步架构),当前版本为 v2.0.0-async。它解决了 VPS 上直接运行 VPN 客户端导致 SSH 断连、商业住宅代理价格高昂、免费节点质量参差以及运维复杂度高等问题。通过 netns 隔离、自动节点筛选、看门狗故障自愈等机制,提供一键部署、自动故障转移、混合协议支持等功能。适用于测试、学习、轻量爬虫等场景,不适合大规模生产环境。

代理网络命名空间住宅IP
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
其他项目主题配图

软路由搭建

在网关层统一实现透明代理、DNS分流与广告拦截的软路由搭建指南

本指南以磊科N60Pro刷ImmortalWRT并安装OpenClash为具体方案,讲解从零搭建软路由的完整流程。软路由使用通用硬件与开源固件替代传统硬路由,在路由器层面统一解决代理、去广告、DNS分流等网络问题,所有设备连接WiFi即自动生效,无需逐台安装客户端。指南覆盖刷机流程、透明代理原理、DNS分流机制、硬件选购、配置要点、安全注意事项及常见误区,并对比了软路由与硬路由、主路由与旁路由、ImmortalWRT与OpenWRT等方案的差异。内容基于历史报告整理,未核实为事实,仅供学习参考。

软路由刷机透明代理
09.08
CloakHQ 的 GitHub 头像CloakHQ/CloakBrowser
开发工具GitHub 项目

CloakBrowser

源码级修改 Chromium 指纹的反检测浏览器自动化工具

CloakBrowser 是一个基于 Chromium 的隐身浏览器自动化工具,其核心思路是在 Chromium 的 C++ 源码层面修改浏览器指纹,编译出定制二进制文件,使反爬虫/反机器人系统无法识别其为自动化浏览器。它属于反检测浏览器自动化领域,介于传统浏览器自动化和商业反检测浏览器之间,提供与 Playwright/Puppeteer 完全兼容的 Python 和 JavaScript API。项目通过修改 49–57 处 C++ 源码,覆盖 Canvas、WebGL、Audio、字体、GPU、屏幕、WebRTC、网络计时、自动化标志、CDP、硬件参数、UA 等多个指纹维度,并采用种子驱动的确定性指纹生成系统,确保指纹内部一致性。同时提供 humanize 行为模拟,通过拦截页面方法调用,将鼠标移动、键盘输入、滚动等交互替换为人类模拟版本。定制 Chromium 二进制在 TLS 层面也与正常 Chrome 一致。项目支持 HTTP/SOCKS5 代理、持久化 Profile、Docker 部署及 AWS Lambda 部署。

反检测浏览器开源C++
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
z-mio 的 GitHub 头像z-mio/ParseHub
数据与分析GitHub 项目

ParseHub

一个统一接口解析17+国内外社交媒体平台的轻量异步工具

ParseHub 是一款由开发者梓澪(z-mio)于 2024 年 11 月开源的社交媒体聚合解析库与 CLI 工具,使用 Python 编写,采用 MIT 协议。它通过统一的 parse() 和 download() 接口,支持 17+ 国内外主流社交媒体平台的链接解析与媒体下载,覆盖视频、图文、实况照片等多种内容类型。其核心设计是“一个接口,17+ 平台,零配置即用”,用户无需预处理链接,工具可自动从分享文案中提取 URL、清理跟踪参数并识别目标平台。ParseHub 底层聚合了 yt-dlp、instaloader 等成熟项目,并针对国内特有平台自行实现解析逻辑。它提供 CLI、Python API(同步/异步)和 Telegram Bot 三种使用方式,支持按平台配置 Cookie 和代理,并原生支持 async/await,适合批量处理场景。

媒体下载社交媒体解析异步
09.08