新闻、仓库与研究，按时间排列。
qybaihe 发布 mu，一个基于 pi 的编码智能体，把上下文管理、命令安全、完成判断等例行决策交给小型 judge 模型，在 agent 循环的 40 个决策点上作答，主模型专注写代码。默认 judge 为 TypeSafe 托管的 Jev，也可换成本地 Laya（322M 参数）或自家的 mude 1.0（2B 参数，基于 Qwen3.5-2B 微调，MIT 协议，含 MLX 8-bit 版）；测试日志裁剪在最长失败日志上无损压缩 51% 字符，所有判定写入本地 ledger 可审计，支持 shadow 模式对比 judge。提供命令行与桌面应用，作者注明尚无与 pi、Claude Code 或 Codex 的端到端对比。
推荐理由：原文给出了40个决策点的完整清单和测试日志裁剪的实测数据，读者可以据此评估这套judge架构的适用范围与局限。
GitHub 项目 liuminxin45/ai-mahjong 发布互动麻将题库「未完的牌谱」，以一本妹妹留下的 25 手牌谱为叙事，完整故事包含 35 节点、四条分支路径及三种合法结局。规则采用条、筒共 72 张牌，保留三番封顶计番，以最高期望训练净分判分；发布数据含精确整数证书，故事题与续练题可由提交数据独立复核。项目基于 Node 24.19.0 与 pnpm 9.15.0 构建，远端模型不可用仍可通关。
YJEFFf 发布面向韩国 KOSPI200 股票的多智能体投资决策系统。LLM 分析师（图表、新闻、公告）独立给出意见，经多空辩论和投资组合经理综合判断，最终由代码实现的风险门控批准，默认状态为不买入；此前版本因调度器强制每日买入而无法衡量信号预测力。系统目前仅以模拟盘在 AWS EC2 上按 07:00、09:01、09:00–15:30 每分钟、15:35 四阶段 cron 运行，未连接实盘。
GitHub 上的开源项目 harness-lab 用约 80 行 Python 实现 agent harness 循环（发送对话与工具列表、执行工具、回传结果并重复），并通过网页展示每次模型调用、工具运行和 token。默认通过 Claude Code（claude -p）复用其订阅获得回复，另支持 Anthropic API、DeepSeek 付费 API 及 Olloma/LM Studio 本地模型，仅限 Windows。项目提供 27 个分五级的引导实验，覆盖控制与安全、成本、模型调优和多 agent 任务等。
kitecosmic 开源了 Synsema，一门为 AI 智能体设计的编程语言，将可观测性、安全、多智能体协调、人机交互和 LLM 集成作为语言内建原语，编译为无运行时的单一原生二进制，无 GIL、支持真多核。
sisyphus-network 在 GitHub 开源了 Sisyphus，一个用 SISY 代币协调独立参与者闲置 CPU 和 GPU 算力的去中心化网络原型。V0 无区块链和代币，先验证 2 到 3 台可信机器协同完成一次计算的闭环：AI 根据自然语言规划任务，协调节点调度分发，结果汇总后再决定下一步。节点以 Go 编写的 sisyphusd 守护进程运行，支持分布式与整机两种调度模式、基于 IPFS 的私有内容寻址存储、复制验证抽查、Ollama/OpenAI 模型共享和 MCP 服务器，桌面客户端为 Electron + React，附带 transcode 视频转码等实际负载示例，项目状态为早期原型，长期目标是无需信任的 Proof of Useful Work 机制。
一个为 LLM Agents Hackathon 构建的波斯语旅行规划原型，基于 Metis/OpenAI 兼容 agent，将旅行工具接入 Streamlit 聊天界面，默认模型为 gpt-4.1。项目将工具与 UI 状态分离，提供离线 demo 模式（德黑兰—设拉子固定场景、合成价格、无 API 调用），支持机票/火车/巴士与住宿搜索、公历/回历日期、.ics 日历草稿及可选的 Google Calendar 提交，但不负责实际订票和支付。
开源项目 HexBound 发布 v0.4，最多六位玩家共享一张在线冒险桌，由 LLM 扮演 DM，Python 脚本执行掷骰、角色成长、战斗与资源规则。项目支持 2014/SRD 5.1 的十二职业与 1–20 级成长、账号绑定的持久角色、独立战斗界面，登记 32 项法术效果并提供 319 项法术资料查询；未实现的效果标为规则参考，防止模型伪造结算。中文 Web 界面通过 docker compose 部署，面向小型自托管私团，自由生成叙事需配置 OpenAI-compatible 的 LLM。
SummarizePaper 是一个用 AI 总结学术论文并答疑的开源 Web 应用，支持 arXiv、bioRxiv、medRxiv、HAL、Europe PMC 等来源，提供详细摘要、要点、面向不同读者的改写和 16 种语言输出。其 AI 助手可基于论文全文以流式回答提问，并支持多论文同时对话；Premium 订阅（Stripe）解锁更强模型、论文合集对比、版本变化追踪、参考文献核查等工具。技术栈为 Django 5.2 + Channels + Redis + PostgreSQL，部署于 Heroku。
PAIArtCom 开源了本地 LLM API 代理与网关 Clipal，可将多个模型提供方整合到本地路由 http://127.0.0.1:3333/clipal。它支持在 Web UI 中一键接管 Claude Code、Codex CLI、OpenCode、Qwen Code 等 18 个客户端的配置并自动备份回滚，提供多 Key 轮换、优先级故障转移与 Codex、Claude、Antigravity 的 OAuth 上游接入，以单二进制文件在 macOS、Linux 和 Windows 上作为后台服务运行。
推荐理由：项目方完整说明了本地 LLM 网关的一键接管、多 Key 轮换与故障转移机制，可作为整合多家模型接口的参考方案。
GitHub 开源项目 Zed2Api 提供一个扩展，把 Zed 订阅账号注册为 PI 和 OMP 的 zed 模型提供方，登录、token 刷新、模型目录、请求转换、流式输出和用量统计都在扩展内完成，无需网关进程。需拥有托管模型访问权限的 Zed 账号（Pro、Student 或 Business），支持 claude、gpt、gemini、grok 等模型族的多种请求方言，GPT-5.6 与 GPT-6 标称 1,050,000 上下文和 128,000 输出 token。凭据和用量数据仅存本地，不记录提示词与响应，未计价模型按列表价 +10% 计费。
pham-canh 发布了 opencode-harness-kit，一套面向 OpenCode 的编码 harness 工具，通过 JSON profile 把模型相关配置变成数据而非代码，默认 fleet-safe 配置以十条 lane（各配独立模型、上下文和 effort 等级）覆盖十个任务，含 guard、prune、router、telemetry 四个插件模块。
推荐理由：作者用真实安装的测量数据支撑每个配置决策，并公开了 A/B 里对自家工具不利的数字，这种写法本身可以借鉴。
hypralang 在 GitHub 发布 Hypra，一种带编译器的标记语言，把单个页面文件编译成浏览器可用的 HTML、面向 AI 智能体的 Markdown、JSON 和 WebMCP 工具定义，并拒绝有错误的页面。它把 alt 文本、表单标签、SEO 等 60 多类检查前移到编译期，支持 Laravel 集成、VS Code 与 Cursor 的 LSP 补全，编译器提供 Linux、macOS、Windows 预编译版本，采用 Apache-2.0 / MIT 双许可，目前仍为 pre-1.0。
LuminaraDigital 在 GitHub 开源 AquaZeroFit 健康平台，支持手动或拍照记录饮食、生成个性化卡路里目标与居家训练计划，并通过"Aqua Coach"对话助手在严格安全边界内回答营养健身问题。平台一套后端提供三个客户端：React 代码库同时交付 Web 应用与 Telegram Mini App，另有原生 Android 客户端（Kotlin + Jetpack Compose，约 50k 行生产代码、518 个单元测试），离线优先并接入 Health Connect 与 Google Play Billing。产品仅提供一般健康支持，不提供医疗诊断。
Nafjan/summon 发布 3.6.1，一个零依赖的调度器，可从 Claude Code、Codex、Cursor CLI、Gemini CLI 等任意主机 CLI 把任务路由给其他模型 CLI 和 OpenAI 兼容端点。支持跨厂商代码评审、多模型并行竞速、--council 议会决策与 --deliberate 治理式决策，--worktree 为并行编辑 Agent 提供隔离分支；安装方式包括 npx skills add Nafjan/summon 和 python install.py 多主机安装。
推荐理由：一个零依赖的多 CLI Agent 调度器，跨厂商评审、议会决策和隔离 worktree 的设计思路可直接迁移到自己的多智能体工作流。
AndrewAvery7 在 GitHub 开源 PromptSpend，一个每天由 GitHub Action 自动重取价格目录的 LLM 成本估算工具，免费、无需账号。它提供 Receipt 成本审计、多模型月/年费用对比、免费额度清单和价格变更提醒（Atom feed、浏览器推送、邮件等四种方式），并指出多数计算器的常见错误：输出单价是输入的 3–5 倍、聊天历史按轮数平方增长、272K token 以上长上下文加价、隐藏 reasoning token 计费。
GitHub 开源项目 aijobs 提供 warpjobs.com 背后的爬虫与静态站点引擎，聚合 AI 实验室和基础设施公司公开 ATS 数据，专注 GPU/CUDA/ML 系统/推理/性能工程岗位。目前收录 23 家公司约 115 个职位，每日通过 GitHub Actions CI 刷新，数据源为 Greenhouse、Lever、Ashby 的公开 JSON 接口，来源包括 Anthropic、CoreWeave、xAI、Databricks、Cursor、Mistral 等。项目无需账号、无追踪、简历不上传，每个职位直达公司申请页，运行时无服务器和数据库。
Hangar 发布，一个自托管模型与数据集仓库，兼容 Hugging Face Hub API、git、Ollama 和 LM Studio，可作私有 Hugging Face 替代或离网镜像。镜像保留上游 Repo ID 和 Commit SHA，原有代码无需改动；支持 docker、Compose、Kubernetes Helm 等安装，源码以 Elastic License 2.0 开放，演示地址 https://demo.hangar.page/ 。
推荐理由：原文完整给出了这个自托管模型仓库的兼容客户端列表、镜像机制和部署方式，适合评估私有化托管 Hugging Face 模型与数据集的可行性。
GitHub 开源项目 cookbook-rag 提供了一套基于本地 LLM 的 RAG 系统，可上传 PDF 食谱并通过自然语言检索，返回 AI 生成的答案。系统默认使用 Ollama 运行 qwen3:4b 模型和 nomic-embed-text 嵌入模型，配合 ChromaDB 向量数据库与 FastAPI 提供 /add-document 和 /search 接口。文本切分采用 LangChain 的 RecursiveCharacterTextSplitter（约 1800 字符、200 重叠），可通过 MODEL_NAME 等环境变量切换模型，应用端口为 8080。
/u/UltramanQuar 在 r/LocalLLaMA 实测 Zagitta 的 gpu-unlock 内核模块，称 NVIDIA 出厂的 3090 tensor 计算以 fp32 累加半速运行（驱动显示 FMLA32 = 1/2），加载模块后冷启动显示 FMLA32 = full。
推荐理由：作者实测了 gpu-unlock 模块对 3090 的 BF16 提速，并给出真实推理收益远低于 TFLOPS 峰值的具体数据。
开源项目 NAS-Agent-Butler 提供 NAS / Linux 私有云智能管家方案，不跑本地重型模型，内存仅占 80MB，无需显卡，通过 WebSocket 长连接接入飞书，零公网端口暴露。它支持文字、语音、图片多模态交互，遵循 MCP 规范提供系统负载、Docker 治理、磁盘 SMART 巡检、天气查询和 WOL 唤醒等工具，支持 YAML 自定义定时任务，基于 MIT 许可证开源。
开源应用 Nomi 在 Mac 上提供课堂实时语音转录与翻译，译文显示在原文下方，支持中文、英语、日语等 9 种语言，可离线运行。它还能收集课堂真实提问并作答、检索历史讲座记录、生成 90 分钟讲座的要点总结，并导入 PDF 和幻灯片。应用采用 SwiftUI 与 Rust 构建，基于 MIT 协议免费开源，需 Apple silicon（M1 或更新）和 macOS 26 或更高版本。
ActiveHarness 是一个用于构建生产级 LLM 管道的 Ruby 框架，为 Rails 设计，也可在纯 Ruby 中使用。v0.3.0 将 ActiveHarness::Agent 更名为 ActiveHarness::Request，Agent 名称改指通过安全 Tool 执行决策循环的新抽象。框架支持嵌套与混合管道、基于共识的 Tribunals 裁决、成本与耗时追踪、基于 OpenTelemetry 的事件追踪，以及 JSON、SQLite 和 PostgreSQL 存储的会话记忆，Tool calling 兼容 OpenAI 兼容提供商和 Anthropic。
ReproLens 是一个开源智能体，用于审计 AI 项目的复现就绪度。它扫描本地 Python 仓库，提取 README、依赖、模型卡、数据集卡、CI 和许可证等证据，按环境、数据、模型、实验、文档与 AI 特有风险六个维度评分，输出 report.md、score.json、evidence.json、remediation.json，并生成带证据 ID 的整改计划和预计提分。
Agent BlackBox 是一个基于 Docker Compose 和 PostgreSQL 自托管的 AI 智能体记录工具，将每次模型调用、工具调用、命令、文件编辑和重试记录为类型化事件，并定位运行中断的步骤。它提供成本分析、多智能体 Waterfall 视图、运行对比和审批功能，内置循环、重试风暴、成本激增等确定性检测器，并提供 LangGraph、OpenAI、Anthropic 和 MCP 适配器，数据默认仅存元数据且保留在本机。
开发者 rakeshnitb23 在 GitHub 发布 toolism，通过删除 JSON Schema 中冗余的 title、anyOf 包裹、default: null、未用 $defs 等内容，在不改变工具调用有效性的前提下削减工具定义 token。在含 159 个工具、来自 13 个主流 MCP 服务器的 14 套工具集上，默认 safe 规则共削减 37.4% token，其中 Notion 服务器降幅达 73%。工具提供 measure、slim 命令、hypothesis-jsonschema 等价校验、GitHub Action 门禁，以及 OpenAI、Anthropic 和 MCP 格式的 Python API，采用 MIT 许可证。
推荐理由：作者给出 14 套共 159 个工具的实测数据，默认规则平均削减 37.4% 的工具定义 token 且保证校验等价，可直接套用。
metadist 在 GitHub 发布 Synaplan，一个 Apache-2.0 协议的自托管团队 AI 平台，整合聊天、文件知识库、网站挂件、WhatsApp 与邮件等渠道。支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、Groq、Mistral、xAI、HuggingFace 及本地 Ollama 等多家模型并可按任务切换；AI planner 将请求拆解为任务图并按步骤分配模型以降低成本，每条回答显示实际花费。README 提供与 Open WebUI、LibreChat、Dify 的对比表，标准安装约 4 GB，支持 Docker、离线内网 TLS、Linux 服务器与 Kubernetes 等多种部署方式。
GitHub 上的 tanmoysrt/sites.tanmoysarkar.me 仓库是一个极简归档，用于存放 LLM 生成的报告、指南、计划、演示和 Marp 幻灯片。内容支持直接 HTML 页面与生成页面两种方式，源文件存于 raw/ 目录、构建产物存于对应目录并需同时提交；Marp 幻灯片通过 npm install -g @marp-team/marp-cli 构建发布。该发布技能可通过 npx skills add 命令为 Codex 和 Claude Code 全局安装，推送到 main 分支即更新列表并部署站点。
deeptelar 发布 telar-foodie，一个基于 Kotlin 库 Telar 构建的旅行觅食规划 Agent 示例应用，整个应用是单个网页，无后端服务器，工作流在浏览器中运行，计划保存在浏览器本地。应用通过 Wikivoyage、OpenStreetMap 和可选的 Google Places 三个信源交叉筛选餐厅，Agent 以图状工作流组织访谈、检索与工具调用，支持英语、西班牙语和加泰罗尼亚语。作者用同一趟 Palma de Mallorca 三天行程实测多个模型：gemma4:cloud (31B) 被推荐，qwen3:8b 可用但表现弱，gemma4:12b 在 15 GB 内存下溢出未测完；七天行程加两次修改用 Claude Opus 5.5 约花费 $2.12。
GitHub 开源项目 Kamebox 是一个为团队打造的 AI 智能体协作房间，人类与多个 bot 共享空间协作，支持 Pack 模板、@mention、Plan mode 和定时 Routines。所有 bot 写操作需人工点击 Allow 审批，每次变更记录为可 Undo 的卡片，默认使用 ANTHROPIC_API_KEY，也可配置 KAMEBOX_PROVIDER=openai 接入 OpenAI 兼容端点。它通过 Docker 部署，最低 1 vCPU、512 MB RAM 即可运行，空闲占用约 55 MB，数据存于单个 SQLite 文件并每日自动备份保留最近 14 份。
开源工具 Lucid 将语音或键盘输入转化为结构化笔记和图表，语言模型通过 LM Studio 在本地运行（使用 qwen/qwen3-8b 之外的 qwen/qwen3.8-27b 模型）。它提供图表模式、命令模式、历史记录和内置 MCP 服务器（可接入 Claude Code），支持导出排版 PDF 和 Markdown，提供 macOS、Windows 和 Linux 版本，遵循 MIT 协议，作者自建评测集最新一轮取得 98/99 分。
Mollie 发布 mollie/ai 仓库，通过 Mollie MCP server 和集成 skills 让 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 等 AI 编码助手实时访问 Mollie 账户。安装需具备 profile.read 权限的 Mollie Advanced access token，提供 mollie-payments、mollie-upgrade、mollie-agent-toolkit 三个 skill 及基于 agent-toolkit 的 Vercel AI SDK、OpenAI、LangChain 示例。
开发者 boywithdragons 在 GitHub 发布了一个基于 RAG 的共同基金 FAQ 问答助手，覆盖 5 只 HDFC Mutual Fund scheme 及一篇资本利得声明文章，每个答案只引用一个来源页面。系统在调用 LLM 前先做 guardrails 拦截建议、预测、比较和个人数据，检索用 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 嵌入、Chroma 向量库、TOP_K 5，生成走 Groq API 的 qwen/qwen3.8-27b，输出上限 300 token、超时 20 秒。项目需 Python 3.14，仅限事实问答，不提供投资建议。
Dome-Layer 在 GitHub 发布 dome-llm-council，让 Claude（Strategic Advisor）、Gemini（Research Analyst）与 GPT-4o（Critical Advisor）三个模型进行两轮结构化议事：各自独立作答后互相质询，再由可配置的 synthesizer 模型（默认 claude-opus-4-6）产出包含 DISSENT、置信分数与推理链的裁决。每次议事会生成 GovernanceEvent 写入 append-only 审计日志，可持久化到 Supabase，面向受 GDPR、MiFID II、AI Act 约束的行业决策场景。
GitHub 开源项目 AI Career Coach 让求职者在同一保存的工作区内完成申请准备，功能包括 CV 反馈、模拟面试、岗位匹配分析、公司调研和个性化学习路线图。前端采用 React、Vite、TypeScript，后端为 Python FastAPI 加 PostgreSQL 存储，AI 能力基于 OpenAI API，PDF/DOCX 简历解析用 pypdf 和 python-docx。项目前端托管在 Vercel，可在线体验。
medvoice-research 在 GitHub 开源 medvoice-service，提供基于 WhisperX 的生产级音频处理 REST API，支持转录、对齐、说话人分离，并用 Temporal 工作流实现异步任务。服务集成 PHI 检测、SOAP 笔记、实体抽取等医疗处理，通过 LM Studio 调用本地 LLM，配套 Streamlit Web UI，支持 Docker 部署，模型需 HF_TOKEN 下载，可用模型包括 large-v3-turbo 与 distil-large-v3 等。
GitHub 上的 Dome-Layer/dome-document-intelligence 可从 PDF、图片或表格中自动检测文档类型并提取字段，提供逐字段置信度评分、16 条治理规则校验与仅存元数据和哈希的审计日志。该工具属 DOME 方法的 Orchestrate 与 Model 阶段，Claude API（默认模型 claude-sonnet-4-6）模式已可用，Ollama 本地模式和 Azure OpenAI 模式尚未实现，计划支持 Llama 3.2 Vision 和 Qwen2-VL。后端为 FastAPI、前端为 Next.js，评估用四层 harness 测量精确率/召回率/F1 与置信度校准（ECE）。
dmytrome 发布开源项目 Groundhog（MIT 协议），一个 MCP 服务器，让 AI Agent 通过带隐身补丁的真实 Chrome 进行网页搜索、读取和研究，返回干净的 Markdown。核心特性包括默认剥离并报告人类不可见的隐藏文本、每个来源附带 SHA-256 溯源回执、内置 SSRF 防护和域名限速、免模型和 API key。在 28 页隐藏文本基准上，Groundhog 25/28 完全拦截并报告，优于 requests（25/28 但不报告）、Scrapling（16/28）、Jina Reader（15/28）、Firecrawl（7/28）；stealth 容器在 sannysoft.com 31/31 项通过。
推荐理由：项目给出了对 requests、Scrapling、Jina Reader、Firecrawl 的隐藏文本检测对比数据与反爬检测实测结果，读者可据此评估这套带溯源的 MCP 阅读方案。
Dome-Layer 在 GitHub 开源 dome-data-intelligence，用户上传任意 CSV 或 Excel 文件即可在数秒内得到带自然语言问答的治理分析看板，原始数据不出浏览器。后端基于 FastAPI，支持 claude、azure_openai、ollama 三种 LLM Provider（后两者目前仅有 stub 未实现），前端为 Next.js，依赖 Supabase 实现认证与看板保存，内置 3 个预置演示数据集和 18 个冒烟测试。项目采用 CC BY-NC 4.0 许可，仅供非商业用途。
GitHub 开源项目 SpotifyEmbedded 基于 Spotify 正在播放的曲目，用 LLM 生成一句“心情文”，可嵌入 GitHub README 或个人网站。它提供两种模式：基于 GitHub Actions 的静态模式无需常驻服务器，每数十分钟至数小时更新一次；Live API 模式支持 Node.js 或 Cloudflare Workers，秒级实时更新 now-playing。LLM 可任选 OpenAI 兼容接口，默认推荐 Google Gemini（gemini-3.1-flash-lite）或 OpenAI gpt-4o-mini。