新闻、仓库与研究，按时间排列。
mrwogu 在 GitHub 发布开源编译器 PromptScript（MIT 协议），用 .prs 源文件统一定义指令、技能、agents、MCP 服务器、hooks 和策略，编译为 Claude Code 的 CLAUDE.md、GitHub Copilot、Cursor 等 50 个编码 agent 目标的原生文件。支持 @inherit/@use/@override 分层继承与确定性合并，内置 prs validate 安全扫描可解码 hex、Base64 等编码并检测提示词注入（PS005、PS012 等规则），远程依赖通过 promptscript.lock 固定以保证可复现构建，并提供 prs migrate 从现有 CLAUDE.md 等文件迁移。
推荐理由：原文给出了编译流程、50 个目标平台和安全扫描的具体规则清单，读者可以评估能否用一份源文件替代多份易漂移的指令文件。
dc-tw 在 GitHub 发布 ai-ops-gateway，一个整合 FastAPI、SSE、LangGraph、Playwright、MCP 与 Redis 8 的企业级 AI 运维 Gateway 骨架，支持可互换的 Ollama / vLLM 推理后端。系统内置基于 pyatr 的 Agent Threat Rules 检测（默认 detection-only，可按 severity 开启 blocking）、SHA-256 证据校验、多租户 API key 与 OIDC/JWKS JWT 等安全治理，并提供 /metrics 与 OpenTelemetry 可观测性。
shahil5z 在 GitHub 开源 ABI Analyst，一个用 SQL、统计、机器学习和 OpenAI 回答两年线上零售销售问题的 AI 商业分析工具。语言模型不计算任何数字，所有数值由 SQL 和 Python 在只读 DuckDB 数据库上算出，OpenAI 仅在解析不确定的问题和措辞解释时使用，每个问题最多两次调用，无 API key 也可用模板回答。解释中每个数字必须与计算证据一致，并支持同比增长、7-90 天预测、异常检测、RFM 客户分层与显著性检验等功能。
NYU 的 Sai Akhilesh Vangala 开源了 RegLens，一个基于联邦消费银行法规的信用社客服 Copilot，语料为 2026-10-02 固定版 eCFR，含 2371 段、2495 个引用分块和 2276 条引用边。模型只提议，确定性代码把关：引用必须是工具返回段落的逐字子串、日期必须来自计算器、争议一律转工单，未支持内容被扣留转人工。评测显示 Copilot 配置在 43 题黄金集上答对率 0.94、97% 回答附有已验证引文、未支持声明为 0，单题成本 $0.0013；检索实测发现混合检索（BM25+dense RRF）反而低于纯稠密检索，引用图更适合作为 Agent 工具而非排序信号。全部评测含重试共花费 $0.47，项目以 MIT 许可发布。
推荐理由：作者用同一套 43 题黄金集实测了闭卷、无验证器 RAG 与带验证器 Agent 四种配置，检索与幻觉数据齐全，可作 RAG 验证设计的参照。
AccessCast 是为 AMD Developer Hackathon ACT III 打造的无障碍视频项目，用 Gemma 4 31B 为盲人、听障、阅读困难及印地语、意大利语、西班牙语、法语、葡萄牙语用户生成八种版本。系统处理 28 个视频、3,825 次请求共 3.6 million tokens，114 条 easy-read 字幕全部保留否定词，8 例攻击中到达观众 0 例，模型成本约 $0.0053 每分钟。
Mikko Parkkola 发布 MCP Gateway，一个单二进制 Rust 网关，把 MCP 服务器和 REST API 聚合在 9-17 个元工具的紧凑表面之后，通过 gateway_search_tools 和 gateway_invoke 按需发现并调用后端工具。每个 MCP 工具定义约耗 150 token，20 个服务器 100 个工具约 15,000 token；实测中元路径完成任务反而多用 1.2-16.1% 输入 token 并多一轮，价值在于目录容量、策略与路由。支持约 8ms 热重载、工具投毒校验、SHA-256 能力固定、多租户身份传播和 A2A 适配，内置 110+ 能力，采用 PolyForm Noncommercial 1.0.0 许可，商用需授权。
推荐理由：README 附带实测基准，说明网关省下的是目录容量而非完成任务时的 token，读者可据此判断是否值得引入。
saasclawai-org 在 GitHub 发布 ClaimCheck，一个本地优先的 LLM 假名化网关，单个自包含二进制提供两种模式：MCP server 供 Cline、Cursor 等客户端调用 read_sanitized 等工具，LLM proxy 对 OpenAI 兼容请求在线路层脱敏、响应时还原。占位符如 [FEIN_1]、[SSN_2] 稳定可逆，映射 vault 只存本机；内置 regex 识别器覆盖 SSN、信用卡、API 密钥、PEM 私钥等，可选本地 BERT ONNX NER 层捕捉自由文本人名组织名。作者明确说明局限：不覆盖 PDF/DOCX 等二进制格式和非英文文本，vault 未加密，MIT 许可下无任何担保。
推荐理由：原文给出了假名化工具的两种工作模式、可识别的 PII 类型清单和明确不覆盖的范围，便于评估是否适合本地脱敏工作流。
开源仓库 Quill（MIT 许可）是法语课程「Prompt Engineering Avancé & Ingestion de Contexte Large」的配套项目，用真实模型对发票、订单、合同条款等业务任务自动评分。实验采用本地模型 Qwen2.5-1.5B-Instruct（Apache 2.0，约 3 GB，4 GB GPU 即可运行），并可通过 quill/claude.py 调用 Claude API 测试结构化输出、严格工具调用与 prompt 缓存。
GitHub 用户 tonyweckstrom1987 开源了 agentti-pohja，一个用于定时 AI agent 的 Python 模板，适用于每日摘要、新闻追踪、报告等「收集数据、模型摘要、发送到 Telegram」类任务。仅依赖 Python 标准库，无需 pip 安装，要求 Python 3.10+（CI 测试 3.10-3.13），仅支持 Linux/macOS。内置费用上限（默认日上限 0.05 USD、月上限 1.00 USD、每日 3 次 LLM 调用）、调用前预留费用、OpenAI 兼容 LLM 客户端、ok/ei_tietoa 双态结果模式、防 prompt injection 的 <data> 数据块、每日最多一次 Telegram 发送、心跳监控和 systemd 加固模板。
dgesteves 发布开源工具 onmcp，按模型阅读方式检查 MCP server 的 tools、prompts 和 resources 列表，捕获无法解析的名称、模型填不出的 schema、需猜测的参数及隐藏指令文本，并给出修复建议。支持通过 stdio 或 HTTP 检查服务器，也可检查保存的 tools/list 文件；内置约 20 条规则（如 hidden-characters、injection-phrases、description-budget），输出 pretty/json/sarif/github 四种格式供 CI 使用，示例检查出 poisoned-server.json 中藏在 Unicode tag 字符里的指令。
推荐理由：作者开源了自己写的 MCP server 检查工具，规则表覆盖隐藏字符、注入语句和 schema 缺陷等模型视角问题，并给出修复建议。
GitHub 开源项目 Sovereign-Logistics-AI-Agents 构建了一个去中心化物流多智能体网络，由 9 个微服务和 4 个隔离 PostgreSQL 数据库组成，通过 Sovereignty Guard 策略防火墙实现客户 PII 100% 脱敏，跨组织交互记录在链式 SHA-256 审计账本中。系统经 OpenRouter 网关调用 Gemini 2.0 Flash / Claude / Llama 推理，支持 Docker Compose 部署。
navajyoth-puthalath13/jo-llm 是一个部署在 Cloudflare Workers 免费套餐上的问答后端，让访客向角色 Jo 提问，Jo 仅依据 content/knowledge/ 知识文件以第一人称简短作答。模型链采用 Groq 的 openai/gpt-oss-120b（reasoning medium）回答、gpt-oss-20b 路由，失败时回退 Gemini gemini-3.6-flash；KV 存缓存与 kill switch，Durable Object 限流，API 通过 SSE 流式返回 token 与最多 4 个按钮。
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。
GitHub 仓库 anvilry 是 GenAI 与后端工程师 Sairam Ugge 的求职作品集，基于单一内容层提供四种可切换体验：SSG 静态页、WebGL Build Graph、基于 RAG 的 AI 对话服务和含 32 条命令的终端视图。对话功能使用 AWS Bedrock 上的 Claude Sonnet 4.6，失败时回退到 Haiku 4.5，并支持流式 markdown、语音输入读出（默认浏览器原生实现）以及公开只读 MCP 服务器。技术栈为 Next.js 16、React 19、Tailwind v4，达到 WCAG 2.2 AA 无障碍标准。
trackmind-ai 在 GitHub 发布 spec-security-review，这是一个可将 AI 智能体变成安全审计员的 Claude skill。它覆盖 SAST、SCA 供应链、后端授权、前端 XSS 和 AI/LLM 安全五条审查线，输出含文件路径、行号、漏洞代码片段、source→sink 追踪与修复建议的结构化报告，并按 OWASP 类别和 Critical/High/Medium/Low 分级。默认只读分析，采用 GPL-3.0-or-later 许可，可作为插件或复制到 .claude/skills/ 目录使用。
job-apply-mcp 是一个开源 MCP 服务器，可并行搜索 Greenhouse、Lever、Ashby、SmartRecruiters、Workday 等职位板并代填申请，默认 dry_run = true，真实提交需审批 token，CAPTCHA 和验证码等硬停止一律返回 needs_human。常规表单字段路由到本机 Ollama、LM Studio 或 MLX 处理，仅复杂文案走云端，支持 stdio 与带 bearer token 的 streamable HTTP 两种传输，兼容十种 MCP 客户端，采用 MIT 许可证。
tonythetiger168 发布 aios-core，一个本地优先、模型无关的 AI Agent 运行时原型，提供调度器、按 Agent 的权限、SQLite 持久记忆、沙箱代码执行和 MCP 客户端/服务端支持。项目处于早期 alpha，目前仅接入 Claude，也可通过 OpenAI 兼容接口使用 Ollama、vLLM 等本地模型；内置不可信内容标记与污点策略、技能摘要锁定、审计日志和注入攻击测试套件，README 附有各防御组合下攻击通过情况的测试结果表。
推荐理由：README 附带注入攻击测试结果表，逐项展示污点策略与权限范围各自挡住了哪些攻击，安全边界与未竟事项也写得诚实。
AI LeadFlow 是一个面向服务型业务的开源线索管理与智能平台，并以 Nova Dental 牙科诊所作为参考实现。系统由确定性规则引擎权威计算 0-100 线索评分和 COLD/WARM/HOT 温度区间，AI（Google Gemini，gemini-3.5-flash-lite）仅在员工点击“Generate AI Insight”时按需提供咨询分析，输出需通过 Zod 校验且对数据库零写权限。技术栈为 Next.js 16、React 19、TypeScript 5、PostgreSQL 与 Prisma ORM，提示词经 PII 清洗并用 XML 分隔符缓解提示词注入。
gumieri 在 GitHub 发布 Nenya，一个零依赖的 API 网关，在源码、提示词和凭证离开本机前自动脱敏，兼容 OpenAI 和 Anthropic Chat Completions API，内置 23 个 provider 适配器。支持 fallback 路由、响应缓存、SSE 流式转发和可选的防 prompt injection 与出站控制栈，采用 mlock、seccomp、非 root 容器等安全加固，提供 Podman、systemd、Kubernetes Helm 等部署方式，Apache 2.0 许可。
DavutKursun 在 GitHub 开源 invoice-to-sheet，上传 PDF 或照片发票后由视觉模型按严格 schema 抽取字段，逐项校验行项目、小计、税额、日期、币种和重复，可疑记录连同原因写入 Review 表。在 80 张合成发票上用 claude-haiku-5-5 测试，测试集 20 张全部字段完全正确，自动通过率 100%，单张成本约 $0.0009，p95 延迟 5.5 秒；注入指令 0/3 被执行。支持 Groq 免费 OpenAI 兼容接口或 Claude，默认输出 CSV，可配置 Google Sheets；尚不支持手写发票、多发票合并扫描件及 QuickBooks/Xero 集成。
MindWork AI Studio v26.9.1 发布，新增本地 RAG beta 功能和语义搜索，模型可自动从用户自有文档中检索答案。新版本还加入 Web Search、Read Web Page、Search Confluence 等模型可自主调用的工具，支持 GPT-6 Astra、Sol、Luna。该应用是免费的 macOS、Windows、Linux 桌面端，用户自带 API key 使用各家 LLM。
adecubed 发布 GigaMail，一个让 Claude、Codex、OpenClaw、Hermes 等 MCP 客户端安全访问真实邮箱的 MCP 服务器，支持多账户（Microsoft Graph + IMAP）、日历、本地 SQLite 搜索索引、发件人记忆与知识文件，不内置 LLM，AGPL-3.0-or-later 许可。安全模型上邮件内容视为不可信数据，发送/删除等危险操作只返回惰性 request_id，需经 Windows Hello / Touch ID 带外人工批准，凭据只存于 CLI 不进模型上下文，写操作记入只追加审计日志；v0.1.0 曾把确认 token 放进模型上下文被 r/mcp 用户发现，现已修复并配 CI 注入测试。
推荐理由：作者给出了带外审批与提示注入红队的具体设计，v0.1.0 的审批缺陷和修复方式也写得清楚，可作 Agent 邮箱权限设计参考。
作者 Leon Wang 开源了个人项目 LoopDesk，一个面向企业客服场景的 Agent 平台，集成 RAG 知识库问答、订单/退款等工具调用、人工审批与逐句证据校验。演示中校验器发现离线模型编造的“90 天无理由退货，2 小时到账”无证据支持并标红；纠错会同时生成知识补丁和评测用例进入 CI 门禁，支持豆包、混元、DeepSeek、通义、OpenAI 等模型接入，仓库数据全部为虚构。
NVIDIA 开源的 NeMo Guardrails 工具包（最新版本 0.24.1）可让开发者在 LLM 应用中添加可编程护栏，控制对话主题、语言风格、对话路径并防范越狱与提示词注入。它支持输入、对话、检索、执行、输出五类护栏，兼容 GPT-3.5、GPT-4、LLaMa-2 等模型，可通过 Python API 或 guardrails server 使用，并支持 LangChain 集成。
vasanth7781 开源了 WhittleBrowser Engine，一个让 AI 智能体使用 Chromium 浏览器的引擎，以 MCP 服务器和 TypeScript 库形式运行。页面以紧凑、引用稳定、带 diff 的文本呈现给模型，隐藏的 prompt injection 和密钥被过滤，敏感站点和不可逆操作会等待人工确认。基准测试显示，在同样 11 个页面上其页面文本为 13,282 tokens，比 Playwright MCP（300,898）少 93%，比 browser-use 少 86%、比 Stagehand 少 87%；7 个植入密钥和 5 条隐藏注入均 0 泄漏到模型。
开源工具 QuickHatch 能扫描 Windows 系统、询问偏好后用 AI 生成迁移计划，并通过 SSH 在目标 Linux 机器上自动安装配置桌面环境、驱动、应用和用户账户。它支持 Claude API（claude-opus-4-6 / claude-sonnet-4-6）、OpenAI API、LM Studio、Ollama 等提供商，本地推荐 Gemma 4 26B。项目采用 MIT 许可证，作者提醒 AI 会以 root 执行命令且存在提示词注入风险，建议先在 VM 中测试。
BlenderMentor 是一款嵌入 Blender 的 AI 教学插件，通过回答提问、拆解步骤和实时高亮相关 UI 元素来指导操作，且不会代替用户修改场景。插件兼容 Blender 4.2+ 扩展系统，本地运行，支持 Gemini、Claude 或 Ollama 作为 AI 提供方（自带 API key），提供 N 面板视口遥控和网页版 Console 两种模式，支持语音听写、语音朗读（0.8x-2.0x 变速）和 791 个官方矢量图标，采用 GPL v3 许可证。
开源库 needtoknow 为 RAG 提供权限感知检索，通过 PermissionedRetriever 让每位用户只取回有权阅读的文档块，核心零依赖。它支持 prefilter、postfilter 和 auto 三种策略，权限服务出错时关闭失败而不放行未过滤结果，并提供 pgvector、Qdrant、Milvus、Chroma、Redis、Elasticsearch/OpenSearch 等向量库适配与 OPA、OpenFGA、SpiceDB、Cerbos、LangChain、LlamaIndex、Haystack、MCP 集成。
推荐理由：原文给出权限过滤在 RAG 检索层的完整实现思路，并用基准数据说明过滤位置对召回率的影响，方法可直接迁移。
GitHub 仓库 docsor1212/aesthete-agent 发布，定位为面向 AI Agent 的前端配色技能兼 MCP 服务器，可规划、校验并导出通过 WCAG 2.2 和色盲模拟检查的配色系统。核心方法包括 117 套经客观门槛筛选的策展色板库、5 维评分卡、AI-slop 特征检测与渐变禁令，支持经 npx skills add、SkillHub、ClawHub 安装，MCP 版以 13 个工具形式提供 uvx aesthete-agent-mcp，核心引擎纯 Python 标准库实现，MIT 许可。
推荐理由：用客观质量门代替主观审美来约束 AI 配色，六步流程和评分卡可直接套进 Claude Code 等 Agent 使用。
开发者 Farzy 在 GitHub 发布 chatgpt-prompt-eng 仓库，基于 DeepLearning.AI 的 ChatGPT Prompt Engineering for Developers 免费课程进行 OpenAI ChatGPT 提示词工程实验。项目要求注册 OpenAI 平台并创建 API key 存入 .env 文件，依赖通过 uv sync 安装，可通过 Jupyter Notebook 或 uv run python prompting.py 运行。
开源仓库 ai-commercial-proposal-assistant 从自由文本客户需求中抽取项目参数，用确定性 Python 业务规则计价，并通过 python-docx 生成结构化商业提案，全程保留人工审核环节，不自动发送任何文件。评测显示正则抽取器在干净集上 87.5%、脏数据集上 45.5%，而经 Ollama 的 gpt-oss:120b-cloud 达到 100% 和 95.5%（平均 3.3 秒），LLM 还正确忽略了嵌入的 prompt injection 指令；qwen2.5:3b 在纯 CPU 上单次需 4-5 分钟，被判定不可行。
CarlxsMG 开源 MCP REST Bridge，一个 MCP 网关/代理/聚合器，支持从 OpenAPI/Swagger、GraphQL、curl 命令或 Postman 集合自动生成 MCP 工具，也可将已有 MCP 服务器重新暴露到统一管控管道。每次调用经过 SSRF 防护、提示词注入清洗、每工具限流、熔断、RBAC 和防篡改审计日志，并提供 Vue 3 管理界面与 CLI 配置即代码；基于 Bun + bun:sqlite 单进程运行，无需外部数据库或 Kubernetes，已对 Claude Desktop、Cursor 和自定义 MCP 客户端测试。项目地址：https://github.com/CarlxsMG/mcpbridge
FlologixAI 发布了用 Rust 编写的终端编码 Agent Marv，以单个静态二进制分发，支持 OpenRouter 或本地 Ollama 模型。它能读写文件、在 bubblewrap 沙箱中运行命令，默认 yolo 模式下沙箱内操作免审批，网络访问、git 写入和受保护文件仍需确认，并对外部文本做提示词注入防护。0.5.0 仅提供 Linux x86_64 和 aarch64 二进制，Windows 需走 WSL，暂无 macOS 构建。
推荐理由：原文详细说明了沙箱、审批和提示词注入防护的具体规则，读者可以据此评估这个终端编码 Agent 的安全设计是否值得采用。
Sushanth Patel 在 GitHub 开源生产级 RAG（Retrieval-Augmented Generation）管线，支持上传 PDF、Word、Excel、网页等文档并基于引用生成有据可查的回答。系统采用 ChromaDB 密集嵌入与 BM25 关键词混合检索，内置提示词注入防护与 PII 脱敏，并提供响应式 Web 界面。项目已部署在 Render 上可直接访问。
jiyasiwach 在 GitHub 开源了网络安全问答助手 cybersec-rag-copilot，仅基于 948 个知识库分块（MITRE ATT&CK、OWASP Top 10 2021、CISA KEV）作答，每条结论带可点击引用。检索采用 ChromaDB 向量搜索加 BM25 并用 RRF（k=60）融合，评测显示 hybrid 模式 Hit@5 100%、MRR 1.000，优于单独的向量或 BM25；另含两层提示词注入防护、LLM 评判的忠实度 1.00、5/5 攻击拦截、平均延迟 3.3 秒、单次成本约 $0.001，提供在线演示与 Docker 部署。
Dor Rachmani 发布开源工具 Nexus-OSINT，将 RSS、Google News、Reddit、GDELT 等开源情报采集聚合在本地运行，数据存为单个 SQLite 文件，支持 SQLite FTS5 全文搜索、近重复合并与去重。可选接入 Gemini、OpenAI、Anthropic、Grok 或 Ollama、LM Studio 等本地模型做摘要、翻译、实体抽取和 0-100 相关度打分；按案件组织调查，提供 Focus 阅读队列、实体档案、关系图谱、每日邮件简报、Evidence Vault 取证截图和 PDF/HTML/CSV/JSON/Obsidian 导出，出站连接可审计，内置助手 Sherlock 仅允许白名单本地操作且输出按纯文本渲染以防 prompt injection。
GitHub 上的 Ambit 是基于 agentgateway 和 ToolHive 构建的自托管企业 AI 网关，已发布 v0.1.0 Alpha 版（Helm 安装，仅支持 Kubernetes 部署）。它通过身份提供方组规则控制各团队可用的模型与 MCP 服务器，提供个人 API key、按人和按组的每日预算（以请求数或估算美元计）、完整审计日志及离职即撤销会话与密钥的功能，支持 Azure OpenAI、Amazon Bedrock 和 Vertex AI。
作者开源 tailhook，一个部署在 webhook 发送方与应用之间的支付事件调试器，负责验签、幂等去重、重试转发和死信队列，并用 Bedrock 上的 Claude 通过四个只读工具解释扣费失败原因。项目用 Terraform 一键部署，60 秒压测发送 60,000 条事件、零丢失，Agent 评测含 18 个用例且用字符串断言而非 LLM judge 打分。
推荐理由：作者开源了一个支付 webhook 调试工具，附架构说明、压测数据和 18 个 Agent 评测用例，部署脚本可直接复用。
directive-run 在 GitHub 发布 Directive，一个约束驱动的 TypeScript 运行时：开发者声明必须为真的事实，运行时通过 resolver 自动完成获取、重试、批处理和错误恢复。其 AI 包提供 4 个 LLM 适配器（OpenAI、Anthropic、Ollama、Gemini，纯 fetch 零 SDK 依赖）、PII 脱敏、prompt injection 检测、内容审核、成本与预算控制及并行、序列、supervisor、debate、DAG 等多智能体模式。
推荐理由：原文给出了约束驱动状态运行时的具体用法代码和与传统状态库的对比表，读者可以直接评估是否引入到自己的 TypeScript 项目。
MikkoParkkola 发布 nab，一个单 Rust 二进制的 MCP 服务器，提供三类功能：将任意 URL 抓取为面向 LLM 上下文窗口的干净 markdown、本地多语言 ASR 转写与说话人分离、URL 变更订阅推送。ASR 默认用 FluidAudio 的 Parakeet TDT v3 跑在 Apple Neural Engine 上，2 小时音频实现 131 倍实时，支持 25 种欧盟语言，可选 Qwen3-ASR 处理 zh/ja/ko/vi；默认无 API key、全部本地运行。