1.cloudflare / security-audit-skill
简介：A coding-agent skill for multi-phase security audits with independently verified, machine-readable findings
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2.trycua / cua
简介：Cua是一个开源项目，旨在为AI代理提供高性能的计算机使用能力。它包含两个核心组件：Cua框架和Computer Agent。Cua框架支持在Apple Silicon上利用虚拟化框架创建和管理macOS、Linux虚拟机，性能接近原生。Computer Agent则是一个基于视觉的AI代理，能够像人类一样查看屏幕并操作键盘鼠标，完成跨应用任务。项目提供Python SDK，方便开发者集成。主要特性包括：安全隔离的沙盒环境、支持多种操作系统、低延迟的远程控制、以及可扩展的代理架构。该工具适用于自动化测试、AI研究、远程协助等场景。
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3.addyosmani / agent-skills
简介：该GitHub仓库由Addy Osmani创建，名为agent-skills，旨在整理和分享AI智能体（Agent）开发所需的核心技能与知识。内容涵盖智能体架构设计、工具调用、规划推理、记忆管理、多智能体协作、评估与安全等方面，并提供了学习路径、推荐资源和实践建议。仓库适合希望构建或提升AI智能体能力的开发者，强调从基础概念到高级模式的系统学习，同时关注实际应用中的可靠性与安全性。
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4.anthropics / claude-code
简介：该网址是Anthropic公司推出的Claude Code的GitHub仓库。Claude Code是一款在终端中运行的智能编程助手，基于Claude模型构建。它能够理解整个代码库，帮助开发者执行多种任务，包括：编辑文件和修复bug、回答关于代码架构和逻辑的问题、执行和调试测试、搜索代码、解释复杂代码等。它支持通过自然语言指令操作，可直接在命令行中调用，并能与git等开发工具集成。该项目提供了安装指南、使用文档和示例，主要面向希望提升开发效率的程序员。仓库包含源代码、问题追踪和社区贡献指南，采用MIT许可证开源。
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5.Open-Dev-Society / OpenStock
简介：OpenStock是Open Dev Society开发的开源股票市场数据平台，旨在提供免费、实时的金融数据访问。项目基于现代技术栈构建，支持股票查询、行情追踪和市场分析等功能。其核心目标是打破金融数据壁垒，让个人开发者和小型项目也能便捷获取原本昂贵的市场数据。仓库包含完整源代码、文档和部署指南，采用开源许可证，鼓励社区贡献。该项目适合需要集成股票数据功能的开发者，或对金融科技感兴趣的学习者使用。
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6.asciimoo / hister
简介：Hister 是一个开源的自托管网络搜索工具，旨在让用户搜索自己的浏览历史、本地文件及书签等内容。它通过浏览器扩展自动索引用户访问过的网页，并支持全文搜索，同时提供 CLI 和 Web 界面。项目使用 Go 编写，注重隐私，所有数据存储在本地，不依赖外部服务。主要功能包括：自动索引浏览历史、全文搜索、标签过滤、支持多种浏览器扩展、可自定义搜索结果排序、内置 Web UI 和命令行工具。适合希望掌控个人数据、快速检索本地浏览记录的用户。项目采用 MIT 许可证，在 GitHub 上持续更新。
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7.coder / coder
简介：Coder 是一个开源平台，用于在远程基础设施上配置开发环境。它通过 Terraform 定义工作区，支持 AWS、GCP、Azure 等云或本地服务器。开发者可通过浏览器或 IDE 连接，实现环境标准化、安全隔离和快速启动。核心功能包括：基于模板的自动化配置、访问控制、资源管理以及 CLI 工具。适用于团队协作，提升开发效率并降低运维成本。项目采用 Go 和 TypeScript 编写，遵循 AGPL 许可证。
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8.anthropics / knowledge-work-plugins
简介：该网址是Anthropic的GitHub仓库“knowledge-work-plugins”，提供面向知识工作场景的插件集合。仓库包含多个插件示例，旨在扩展Claude等AI模型在办公、研究、写作等任务中的能力。插件以模块化方式组织，可能涵盖文档处理、数据检索、自动化工作流等功能。项目强调可复用性和易集成，适合开发者参考或直接使用。具体插件列表、安装方式及使用说明需查看仓库README和各子目录。总体而言，这是一个开源资源库，帮助用户将AI更高效地融入日常知识工作。
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9.cactus-compute / needle
简介：Automation foundation model for tiny devices: 2-bit, 8-29 MB, tool calls, structured extraction and embeddings on phones, wearables, smart homes, robots, cars and microcontrollers.
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10.higgsfield-ai / higgsfield
简介：该项目是Higgsfield AI的官方GitHub仓库，主要提供分布式强化学习训练框架。它支持在多个GPU或多节点上高效训练大规模模型，核心特性包括异步训练、参数服务器架构、容错机制以及与PyTorch的集成。框架旨在简化分布式RL实验的部署与扩展，适用于需要高吞吐量训练的场景，如大语言模型对齐、机器人控制等。仓库包含安装指南、示例代码和API文档，帮助研究人员快速上手。
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