1.meta / astryx
简介：An open source design system that's fully customizable and agent ready
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2.sherlock-project / sherlock
简介：Sherlock是一个开源工具，用于在多个社交网络上通过用户名搜索账户。用户只需输入一个用户名，即可在400多个网站上检测该用户名是否存在。该项目托管在GitHub上，使用Python编写，支持命令行操作，安装简便。它提供丰富的输出格式，包括CSV和XLSX，方便用户保存和查看结果。Sherlock适用于开源情报收集、网络安全研究和数字足迹分析等场景，社区活跃，持续更新支持的网站列表。
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3.anthropics / skills
简介：该网址是 Anthropic 在 GitHub 上的 skills 仓库，主要提供 Claude 可使用的“技能”（Skills）资源。仓库包含一系列模块化技能示例与说明，帮助用户扩展 Claude 在特定任务上的能力，如文档处理、数据分析、编程辅助等。每个技能通常包含指令文件、脚本和资源，遵循统一结构，便于集成与复用。仓库还提供使用指南、开发规范及贡献说明，鼓励社区构建和分享自定义技能。整体目标是让 Claude 通过可组合的技能包更灵活地完成专业化工作流。
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4.mattpocock / skills
简介：该网址是Matt Pocock的GitHub仓库“skills”，主要分享面向开发者的实用技能与工作方法。内容涵盖TypeScript、React、测试、代码设计、职业发展等主题，形式包括文章、演讲、课程和短视频等资源。仓库旨在帮助工程师提升技术能力与职业素养，强调通过刻意练习、清晰沟通和持续学习来提高开发效率。整体偏向教学与知识整理，适合前端和全栈开发者参考。
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5.homeassistant-ai / ha-mcp
简介：该网址介绍的是 homeassistant-ai/ha-mcp 项目，这是一个面向 Home Assistant 的 MCP（Model Context Protocol）服务器，用于让 AI 助手通过标准化协议访问和控制 Home Assistant 实例。项目提供工具与资源接口，支持查询设备状态、调用服务、读取自动化与实体信息等操作，便于与兼容 MCP 的 AI 客户端集成。仓库包含安装配置说明、使用示例、环境变量与安全注意事项，适合希望在 Home Assistant 中接入 AI 自动化能力的用户。
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6.vercel-labs / agent-browser
简介：该网址是 Vercel Labs 的 agent-browser 项目。它是一个开源工具，让 AI 智能体能够通过浏览器自动化完成网页操作任务。项目基于 Playwright 构建，提供命令行接口和 TypeScript API，支持导航、点击、输入、截图、提取页面内容等操作。核心特点是面向 AI agent 设计，可将网页交互封装为结构化工具调用，便于集成到 LLM 应用中。仓库包含示例代码、配置说明和使用文档，采用 MIT 许可证。
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7.anthropics / claude-quickstarts
简介：该网址是 Anthropic 的 claude-quickstarts 仓库，提供使用 Claude API 的快速入门示例项目。包含多个示例：客户支持代理（结合知识库检索）、计算机使用演示（让 Claude 操作虚拟桌面）、自动修复依赖（自动修复 GitHub 问题）、浏览器使用（让 Claude 控制浏览器）、代码翻译器、竞品分析工具、财务数据分析、图像生成器、客户情绪分析、PDF 问答、语音助手等。每个项目有独立目录，含 README 说明安装配置和运行方法，通常需要 Anthropic API 密钥。仓库还提供共享工具和最佳实践指导，帮助开发者快速构建基于 Claude 的 AI 应用。
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8.addyosmani / agent-skills
简介：该网址是Addy Osmani的GitHub仓库“agent-skills”，主要面向AI代理（agent）的技能集合。内容包含一系列技能定义文件，用于帮助AI代理执行特定任务，如代码审查、调试、文档编写、测试生成等。每个技能以结构化格式描述触发条件、执行步骤和输出要求，便于代理在开发工作流中调用。仓库强调实用性和可扩展性，适合开发者集成到自己的AI工具链中，提升自动化编码辅助能力。整体定位是开源、轻量的代理技能库，服务于软件工程场景。
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9.google-deepmind / mujoco
简介：MuJoCo（Multi-Joint dynamics with Contact）是DeepMind开发的开源物理引擎，专为机器人学、生物力学等领域的高效物理仿真设计。该仓库提供核心C库及Python绑定，支持刚体动力学、接触建模、肌腱与执行器模拟等功能。项目采用Apache 2.0许可，包含详细文档、示例模型和测试套件，并提供预编译二进制包与源码构建指南。MuJoCo以速度快、精度高著称，广泛应用于强化学习与机器人控制研究，社区可通过GitHub参与贡献与问题反馈。
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10.ranxianglei / billion-context
简介：该GitHub仓库名为billion-context，作者ranxianglei。项目目标是在有限显存下处理超长上下文（十亿级token）的LLM推理与训练方案。仓库包含相关代码实现与实验配置，主要探索通过分块、稀疏注意力或外存卸载等技术降低长上下文的内存开销。README提供安装与使用说明，但项目尚处早期阶段，文档和示例有限。适合关注长上下文推理优化的研究者参考。
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