雷达

worktrunk↗

Rust 写的 Git worktree 管理 CLI，专为「同时跑多个 AI 编码 agent」设计：一条命令给每个 agent 开一棵独立 worktree + 分支，各自在自己的工作树里改代码互不踩踏，跑完再合并回主干。6k+ star，官网 worktrunk.dev。

为什么收藏 · 多 agent 并行开发时的 worktree 编排层——重度用 Claude Code 最先撞到的就是这道墙。

hubo↗

把周伯通的「双手互搏」搬进 coding agent：不是一个 agent 自己审自己，而是实现方与审查方两个持久角色在同一会话里对抗——实现方交代码与验证证据，审查方独立只读、只认真实 diff 与证据，回编号成条的 findings；另有协调方在中间传话，把没结掉的意见带进下一轮。循环不会自己提前收工：要么每条 finding 都被 reconcile，要么撞上只有人能拍板的产品 / 需求 / 技术方向问题。此外还有「主审 ↔ 抬杠审」模式，专门打掉误报、补回漏检；两者都必须显式调用，平时的提示词不受影响。形态是挂进 coding agent 的插件 / 技能而非独立工具，Claude Code、Codex、GitHub Copilot CLI、OpenClaw、OpenCode 等各给了一行安装命令。MIT；从首版到 v0.4.6 全部发在 2026-07-25 – 07-29，2026-10-18 核时其后再无新提交，27 star——当思路参照物读，别当在维护的依赖。

为什么收藏 · 对抗式 self-play review 的思路，可借鉴进自建 agent 车队的 code-review 环节。

LLM Inference Handbook↗

Modular（Mojo 语言 / MAX 推理平台背后的公司）出的开放在线手册，自我定位「技术词典 + 指南 + 参考书」三合一，专治 LLM 推理知识的碎片化——它散在论文、厂商博客、GitHub issue 和 Discord 里，而且大多默认你已经懂半个栈。七大板块：推理基础与指标（TTFT / ITL / TPOT，以及为什么 goodput 比裸吞吐更重要）→ 部署规划（选模型、选 GPU、选推理框架，显存怎么算，Serverless 还是自托管，BYOC 与本地部署）→ 模型准备（量化 / 微调 / 蒸馏）→ 模型交互（OpenAI 与 Anthropic 兼容 API、function calling、结构化输出、MCP）→ 推理优化（continuous batching、chunked prefill、PagedAttention、prefix caching、KV cache offloading、投机解码、prefill-decode 分离、并行策略与推理路由）→ kernel 优化（GPU 架构基础、FlashAttention）→ 基础设施与运维（分布式推理、快速扩缩容、可观测性、多云跨区、成本）。配 20+ 个可上手玩的交互件：批处理策略模拟器、延迟时间线、上下文窗口模拟器、GPU 显存与 KV cache 计算器、Top-p vs Top-k 对比等。Apache-2.0 开源。

怎么用 · 当体系化查阅书使：先顺着目录读一遍建立全局，之后遇到具体问题（选卡、算显存、要不要上投机解码）再回来查对应章节。对 agent 也友好——任意页面网址后加 .md 就能取 Markdown 原文，站点还提供 llms.txt 全站索引。

LiteLLM↗

开源 AI 网关：一个 OpenAI 兼容端点接进 100+ 家模型（OpenAI / Anthropic / Gemini / Bedrock / Azure / VertexAI / vLLM / NIM…），内置成本追踪、负载均衡、自动 fallback 与重试、预算与限速、缓存和 guardrails，可当 proxy 自托管。仓库简介那句「Rust core with Python SDK」说的是方向、不是现状：README 与写给贡献者的 ARCHITECTURE.md 通篇不含 rust，后者画出的请求链整条是 Python。选型时按 Python 网关评估。以上按 2026-09-13 的上游核过，当日语言构成 Python 84% / Rust 1.2%。Google ADK 与 OpenAI Agents SDK 各自仓库里都带着一个 LiteLLM 适配器（LiteLlm / LitellmModel），两家模型厂自己的 agent SDK 都拿它接别家模型。5 万+ star，几乎每天都在更新。

为什么收藏 · 摆在自建 agent 车队前面做统一模型接入层，和同在这页的 agent-vault 凭证代理天然配套。

OmniRoute↗

同样是自托管 AI 网关，但更偏「智能选模型」：本地 proxy + OpenAI 兼容端点，BYOK 聚合数百家 provider（含一批带免费额度的），原生对接 Claude Code / Codex / Cursor / Cline / Copilot；差异化在路由策略（成本优先、剩余额度优先、多模型 + 裁判、实时打分自动选，2026-10-20 核时上游列了 20 种）和内置的 prompt 压缩（与同页收录的 headroom 同路）。MIT，TypeScript，5 万+ star。2026-10-21 仓库从作者个人账号转进赞助方 Cheaper Inference 的组织，这家模型 API 转售商在 OmniRoute 里有一等支持。README 里部分指标偏营销口径、免费额度聚合也较脆弱，按需取用。

为什么收藏 · 和 LiteLLM 并存的另一半：LiteLLM 是生产级接入基础设施，它是 coding-agent 优先、自带压缩的日用款。

LLM Stats↗

模型发布与质量漂移的追踪站：时间线按天列出各家新版本，逐条标出所属机构、是否开源；Quality Changes 面板拿 sigma 归一化对着每个模型自己的基线看，把「悄悄变差」量成数，而不是靠体感。另有横向对比、竞技场，以及 API Provider 的价格 / 延迟 / 上下文上限面板。给 agent 用的入口在 /developer：同一批数据 REST 与 MCP 都开，MCP 侧走一键 OAuth 直接接进 Claude Code / Cursor / Windsurf，不必自己搬 key。上游自报收录 380+ 模型、50+ 基准，并声明分数是 source-verified 而非厂商自报。2026-09-18 核：时间线 392 条发布记录、近 30 天质量面板 0 升 0 降、免费档单日 250 次数据响应。注意数据 API 实际挂在 api.zeroeval.com 域名下，不是本站域名。

为什么收藏 · 选型阶段的数据源：LiteLLM / OmniRoute 解决「接得上」，这里解决「该接哪个」。

agent-vault↗

面向 AI agent 的 HTTP 凭证代理 + 保险库，支持 Claude Code、OpenClaw、Hermes 及自建 harness。agent 不再直接持有 API key，改为经 vault 代理鉴权访问，可拦截 prompt injection 导致的密钥外泄。Go 实现，Infisical 出品，2k+ star。

为什么收藏 · 给自建的 agent 车队做统一凭证管理与最小权限。

OpenMontage↗

号称全球首个开源 agentic 视频制作系统：上游自报 10+ 条流水线、100+ 个生产工具、700+ 个 agent 技能与知识文件，把视频生产整条做成多 agent 自动化流程。收藏当天登上 GitHub Trending 日榜前列（当日新增约 1,674 star），此后一路涨到 5 万+。

AI Berkshire↗

基于 Claude Code 的价值投资研究 Skill 合集：把巴菲特、芒格、段永平、李录四位的方法论结构化成多 Agent 并行 + 对抗式投研，主打「一个人 + Claude = 一个投研团队」。1.5 万+ star。README 自报的实盘收益附有免责声明，姑且参考。

为什么收藏 · 拆它的 skill 结构，喂给自己的投研管线。

Flue↗

Astro 团队开源的 TypeScript agent harness，自我定位「不是又一个 SDK」：session、tools、SKILL.md 技能、sandbox、subagents、durable execution 全部内置，模型直接写成 anthropic/claude-sonnet，可本地 CLI 跑也可部署到 runtime。8k+ star。

为什么收藏 · 多 agent 编排的 TS 原生底座参考，和 Omnigent 对照着看。

headroom↗

AI Agent 的「上下文压缩层」：prompt、工具输出、日志、RAG、对话历史送进 LLM 之前先压一道，答案不变。上游自带一份种子固定、可离线复跑的基准，2026-09-06 核时 agent 场景省 21%–57%（代码搜索最低，SRE 事故排查最高）；重复的 JSON 数组与日志行另算，上游自述能到 90%。接入方式——库调用、本地 proxy 零改码、headroom wrap 一键包裹（Claude Code / Codex 等；Cursor 上游标的是「手工配置」，仍要自己填 base URL）、MCP server。实现是 Python 编排 + Rust 引擎：统计分析器判定 JSON 数组可压性后做抽取式 k-split、AST 级代码压缩、可逆压缩（原文落本地、prompt 里只留 hash 标记，模型要时再取回）、以及护住 provider KV-cache 前缀的告警器。Apache-2.0，6 万+ star。

VoxCPM2↗

OpenBMB（MiniCPM 团队）开源的 2B 参数 Tokenizer-Free TTS，扩散自回归架构：支持 30 语种 + 自动语种识别、用自然语言描述做「声音设计」、可控音色克隆（情感 / 语速 / 表达）、48kHz 录音棚级音质，4090 上 RTF≈0.3 实时流式。Apache-2.0，代码与权重全开源，3 万+ star。

Omnigent↗

Databricks AI 团队、Neon 与社区贡献者共同开源的多 agent meta-harness（Apache-2.0）：统一界面架在 Claude Code、Codex、Pi 及自定义 agent 之上，用「策略」而不是 prompt 做管控，live session 跨终端 / Web / 手机同步并支持实时协作；可以只跑在自己机器上，也可以把会话放进 Modal、E2B、Daytona 等云沙箱，不必一直开着电脑。

为什么收藏 · 做「不止 Claude Code」的多 agent 系统时，可复用的编排、管控与跨端协作底座。

Phistory↗

自动归档各家 agent CLI / coding harness（Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes、Kimi、opencode、Pi 等）每个版本的 system prompt 快照与 diff，可逐版本对比提示词和 tool schema 的演变。右上角的「Trace」视图更易读。研究 coding agent 内部机制、追 Claude Code 提示词变更时很趁手。

Stanford CS25 V6：从表示学习到世界模型↗

斯坦福公开课 Transformers United V6 的一讲（2026-04-09，Brown 大学 Hazel Nam & Lucas Maes 主讲，约 71 分钟）：世界模型如何从「重建」转向「隐空间预测」（JEPA）。课程主页 web.stanford.edu/class/cs25。

Trellis↗

给 Claude Code、Codex、Cursor 等 coding agent 装一层「留在仓库里的工程约束」：约定、任务与记忆都写进仓库根下的 .trellis/——spec/ 存团队约定，每次会话按需注入、不必重复交代；tasks/ 存任务的 PRD、实现与评审上下文和状态；workspace/ 的 journal 记住上次干到哪。三者都随仓库走，一个人调顺的规矩全队可用。干活时是一条带闸的循环，每段自动调起对应的 skill 或子 agent：brainstorm 一次只问一个问题问出 PRD → implement 照 PRD 写代码、不替你 git commit → check 拿 diff 对着 spec 复核并跑 lint / 类型检查 / 测试、能自修就自修 → finish 把这轮新学到的规矩回写进 spec。另有 trellis ablate / restore，能把项目里 Trellis 的那套整体临时摘掉再精确还原，上游给的用法就是拿它做「用 / 不用」的对照。AGPL-3.0，1.4 万+ star。

Agentic Engineering Patterns↗

Simon Willison 的开放在线书：如何用好 Claude Code、Codex 这类 coding agent，拿到可靠、可维护、能上线的结果。核心立场很明确——Agentic Engineering ≠ Vibe Coding。作者开篇帖里说的是「希望每周加 1–2 章」；实际节奏是 2 月底起四周内密集写出 15 章，此后到 2026-09-04 只在 4 月补过 1 章。当已成型的参考书读，别当追更中的连载。上面这个节奏原数自每章页脚的 Created 日期，上游已在 2026-09-17 核时撤掉页脚；改用每章仍带的 og:updated_time 复核——「改过」不会早于「写出来」，据此仍能框住分布：2026-09-24 实测 15 章的最后改动都停在 3 月 21 日及以前、另一章停在 4 月 18 日，与上面两个数相符；且快照之后无一章被动过。

去 Reddit 看副业的「过程与复盘」↗

一个我实测下来方向性成立的观察：Reddit 的投票制 + 没有粉丝关注机制，天然难长出引流经济，所以副业内容更偏过程、细节、失败与复盘。r/juststart 的月榜几乎全是 journey 帖（「affiliate 站 6 周只赚 €19，下一步？」「建站第 18 个月日志」）。

怎么用 · 直接进 r/juststart、r/EntrepreneurRideAlong 按 top / month 排；泛区水帖偏多，且营销号也在涌入，老帖普遍比新帖可信。

MoneyPrinterTurbo↗

给一个主题或关键词，整条短视频流水线自己跑完：AI 写脚本 → 配音 → 匹配素材 → 生成字幕 → 配乐 → 合成成片，竖屏 / 横屏 / 方形都出，还能一键发到 TikTok、Instagram、YouTube Shorts。每一段都可换件：脚本模型接 Kimi、Claude、Gemini 等，也认 OpenRouter、Ollama、LiteLLM 这类网关；素材自己传或取 Pexels、Pixabay 的免费库存，也能走文生视频；配音有免费的 Edge TTS 打底。入口里 AI Agent 和 WebUI、API、CLI 并排，上游「推荐使用方式」中排在最前的也是它——把一份 SKILL.md 的地址丢给能读技能文档的 agent，装环境、填配置、出片全由它自己做完。MIT，12 万+ star；本段描述按 2026-10-17 的上游 README 核过，当时最近一版是 2026-10-03 发的 v1.3.8。自述页里穿插了不少赞助与推广链接，挑接入方式时留个心。

为什么收藏 · 脚本 / 配音 / 素材 / 字幕 / 配乐 / 发布每一段都能单独换件，是这条链上最完整的公开参照物；而「把一份 SKILL.md 丢给 agent、让它自己跑完」正是这页在追的那条线。

Claude Code 作者的 28 分钟 Prompting 实战教程↗

来自 Claude Code 作者本人的实战讲解：CLAUDE.md 该怎么写、记忆快捷方式怎么用、如何跑并行会话。