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10月25日周日
  1. prompts.chat · 每日 prompt2

    prompts.chat 新增 prompt：bank po strategy

    prompts.chat 收录一条名为 "bank po strategy" 的新 prompt，面向备考银行 PO 考试的初学者。该 prompt 要求提供 10 个月完整备考路线图、各科目（定量推理、英语等）章节衔接顺序，以及通过普通类别预试和 mains cut off 所需的 mock 次数建议。

  2. prompts.chat · 每日 prompt7

    prompts.chat 新增提示词：bank po（银行 PO 备考专家角色）

    prompts.chat 收录一条新提示词，让 AI 扮演已通过所有 bank po 考试的专家，为初学者制定 10 个月内通过 bank po 考试的完整路线图，说明各科目章节间的衔接顺序（如 quant reasoning 和 english 从哪些章节入手），并给出普通类别 pre 和 mains 达到 cut off 所需的 mock 考试数量。

  3. prompts.chat · 每日 prompt20

    prompts.chat 新增 prompt：Playful Fisheye Candid Portrait

    prompts.chat 收录匿名用户提交的图像生成 prompt「Playful Fisheye Candid Portrait」，供 GPT Image 2.5（ChatGPT）使用。该 prompt 基于上传的自拍生成鱼眼风格写实人像，要求保留人物精确面部特征，画面包含绿色木门前台阶、米色风衣与一只前景大鼻子的白棕猫，输出 16:9 横幅且不含文字。

  5. prompts.chat · 每日 prompt12

    prompts.chat SEO 优化：修复全站首页 canonical、新增逐页 metadata、真实 404/308 与完整 sitemap（#1290）

    prompts.chat 完成一项 SEO 优化提交：修复全站首页 canonical 标签，并为首页、提示词库、发现页、分类、标签、skills、workflows、开发者工具、API 文档等页面新增逐页 metadata。同时提供真实的 404 和 308 状态码，并添加完整的 sitemap，改进阿塞拜疆语等语言的页面标题与描述配置。

  6. GitHub · 灵魂体仓库49

    TrustRAG：可溯源、防幻觉与提示词注入的 PDF 问答 RAG 项目

    TrustRAG 是一个开源 RAG 项目，针对"chat with your PDF"工具的幻觉、不可验证答案和文档内隐藏提示词注入问题，答案全部来自检索段落并逐条标注页码引用，用第二个模型对每条陈述做事实核查，并给出 🟢🟠🔴 信任分。在其自建的 5 份政策文档、71 个问题的评测中，检索 recall@4 达 100%、MRR 0.97，幻觉率 0%，30 个注入攻击 100% 被移除且无误删，每题平均耗时 6.6 s。技术栈采用 Claude Sonnet 5.5（回答）与 Claude Haiku 5.5（核查/OCR/扫描）、ChromaDB 与 all-MiniLM-L6-v2 本地嵌入，支持 Claude 订阅或 Anthropic API，并提供 Docker 部署。

  7. GitHub · 灵魂体仓库38

    Forcebench 开源基准：实测 AI 模型做真实 Salesforce 工程任务的能力

    Forcebench 是一个开源基准，用真实的 Salesforce 工程任务评测 AI 模型，覆盖 Apex、governor limits、fflib、Lightning Web Components、Flow、SOQL、CI/CD 等 15 个套件。评分尽可能通过实际执行完成：部署到 scratch org 跑隐藏 Apex 测试和 Jest 测试、执行 SOQL 查询、对照 sf CLI manifest 验证命令。项目支持任何 OpenAI 兼容端点，代码采用 Apache-2.0 许可，任务与结果采用 CC BY 4.0，结果与排行榜见 forcebench.ai。

  8. GitHub · 灵魂体仓库37

    cv-tailor（Jobhuntz）：为工程师打造不编造经历的 AI 求职平台

    工程师 Soma Shekar Keesari 独立开发并运营面向工程师的 AI 求职平台 Jobhuntz（代码库名为 cv-tailor），可根据职位定制 CV 和求职信且不编造内容，已上线 jobhuntz.app。平台以"AI 写作、代码校验"为原则，通过 Claude Sonnet 事实验证、关键词匹配打分等机制，将无法溯源到用户 master CV 的句子比例从 28% 降至 6%。技术栈为 Next.js 16、React 19、Supabase 与 Anthropic Claude API，默认用 Claude、可切换 OpenRouter，配有约 400 个单元测试。

  9. GitHub · 灵魂体仓库38

    sonu-2006/finalhidden：基于校准隐藏态探针的医疗 LLM 实时幻觉检测与干预实验

    该仓库基于 RTHD 框架，用轻量探针分类器（Safe / AtRisk / Hallucinating）在解码过程中监测医疗 LLM 隐藏状态，实现幻觉早期检测与模拟干预。作者在 Kaggle 上用 4-bit 量化骨干完成了 4 组试点实验，各 20 条轨迹，分别组合 EndoDiag + Qwen3-8B、MedHallu + BioMistral-7B、MedQA + Mistral-7B-Instruct-v0.3、PubMedQA + Llama-3.1-8B-Instruct；四组 EDR@K 均为 100%，平均提前量 14.85–32.50 tokens，模拟幻觉降低 76.9%–100%。作者指出样本量小、标签由启发式生成、干预为模拟而非实时引导解码。

  10. GitHub · 灵魂体仓库36

    RAICA v1.0.0.348：基于多 LLM 编排的开源 Agentic AI 服务器

    GitHub 开源项目 RAICA（RAG AI Context Agency）v1.0.0.348 发布，这是一个基于 Agentic-RAG-System 分支的多 LLM 编排 AI 服务器。新版本加入 Deep Research Mode（多轮检索、来源可信度评分与声明核验）、可开关的数据图表功能（从 World Bank、FBI Crime Data Explorer 等权威来源取数）、POST-LLM Workflow Engine 和 2 个文件（YAML + Python）即可创建工具的插件系统。内置 10+ 生产级 agent、OpenAI 兼容 API、基于 FAISS 的文档智能与 Qwen2.5vl 视觉处理，邮件管理可将上下文压缩 84%。

  11. GitHub · 灵魂体仓库18

    the-biergarten-app：基于 .NET 与 React 的精酿啤酒厂目录发现平台

    GitHub 上的 the-biergarten-app 是一个全栈精酿啤酒厂目录与发现平台，后端采用 .NET 10（垂直切片架构 + MediatR）与 SQL Server 2022，前端为 React 19（React Router 8 + Vite 7）。认证使用 JWT 与 Argon2id 密码哈希，并提供基于 C++20 与 llama.cpp、结合 Wikipedia 的离线种子数据生成流水线，开发环境通过 Docker Compose 集成 Mailpit 与 SeaweedFS。

  12. GitHub · 灵魂体仓库31

    ravirajnalls/hackathon-cncf-wiki-desk：Agent 自主运营的 CNCF 研究工作台

    这是一个为 Terac Zero Human Company Hackathon NYC（Oct 24, 2026）开发的 Agent 自主运营研究工作台：买家在 Whop 支付 $3 并选定 CNCF 项目后，Agent 用 Exa 检索 KubeCon/CNCF 演讲并生成每条论断都带 [▶ MM:SS] 时间戳引用的 wiki。每单通过 GitHub Pages 的 MkDocs 站点发布，决策与订单记录存入 SQLite，Terac 人评反馈持续改写文风指南，单轮研究预算上限默认 $40。

  13. GitHub · 灵魂体仓库66

    开源桌面角色扮演应用 Janus 发布，主打持久记忆与本地隐私

    RamishSiddiqui 在 GitHub 发布开源桌面角色扮演应用 Janus（GNU AGPL v3），用 token 预算、滑动窗口、滚动摘要加向量 RAG 的分层上下文管线，让百条以上消息的对话保持连贯，所有提取事实存入可查看、可编辑的记忆图。支持 SillyTavern V1/V2 角色卡导入、自动 NPC 检测的多人群聊、情绪追踪，接入 14+ 家 LLM 提供商（含本地 Ollama 和免费选项），内置离线 Kokoro-82M TTS（54 种语音），数据全部存于本地 SurrealDB，无账号、无遥测。提供 Windows/macOS/Linux 安装包，附 SHA256 校验和构建来源证明。

    推荐理由：项目讲清了分层记忆管线和可编辑记忆图的做法，对想在本地做长期角色扮演记忆的人有直接参考。

  14. GitHub · 灵魂体仓库19

    开源项目 Azohbi4/detection-of-defects-on-sites-LLM-assistant：工地混凝土缺陷检测 + LLM 检查报告助手

    GitHub 开源项目将工地照片中的混凝土缺陷（裂缝、剥落、露筋、腐蚀、泛碱）自动检测与 LLM 报告生成结合。系统采用 ResNet18/50、EfficientNet-B0 多标签分类，在 256×256 图块上推理并融合为缺陷区域，基于 CODEBRIM 与 SDNET2018 数据集训练，按 70/15/15 分组划分。检测 JSON 结合 Qdrant 检索的检查指南交给 Claude 生成经 Pydantic 校验的报告，服务器端重算严重度，要求人工复核，LLM 不可用时回退到确定性报告。

  15. GitHub · 灵魂体仓库33

    Nexus Terminal AI v2.0：终端里的智能 AI 助手

    Nexus Terminal AI v2.0 是一款在终端运行的智能 AI 助手，由 BrutalTools 开发，采用 MIT 许可证开源。它内置 8 种 GLM-4 系列模型可选（含 GLM-4 Flash、Air、Long、Plus、4V 等），提供方向键交互式模型选择器和 15+ 命令，支持对话保存与 JSON/Markdown 导出、会话统计和配置持久化。

  16. GitHub · 灵魂体仓库63

    pi-mcp-adapter 发布：用一个约 200 token 的代理工具替代常驻 MCP 服务器

    nicobailon 发布 pi-mcp-adapter，让 Pi 通过一个约 200 token 的 mcp 代理工具按需使用 MCP 服务器，避免工具定义占用上下文窗口。与 Pi 0.99 内置 MCP 对比：内置在每个会话启动所有已启用服务器（100 个小服务器约 7.0 GB 内存），适配器只在首次调用时启动、闲置 10 分钟后停止；实测 95 个工具 12 条日常请求中语义搜索 11 次将正确工具排第一（词搜索仅 5 次）。还支持 MCP prompts、elicitation、Tasks 后台任务、OAuth 存入系统钥匙串、用 /mcp-adapter setup 导入 Cursor、Claude Code、Codex、VS Code 配置。

    推荐理由：给出了与 Pi 内置 MCP 的逐项实测对比，包括常驻服务器数量和内存占用，读者可以据此判断值不值得换。

  17. GitHub · 灵魂体仓库33

    SilvioBaratto/optimizer：基于 skfolio 的组合优化 uv 工作区，含 LLM 智能体基金桥

    GitHub 上的 SilvioBaratto/optimizer 是一个由四个 Python 包组成的 uv 工作区，核心是纯 Python、基于 skfolio/scikit-learn 的组合优化库 portopt-core，无需 Docker 和数据库即可安装运行。工作区还包含定时拉取行情数据的 PostgreSQL 摄取守护进程、共享 DB 层，以及 portopt-fund 基金桥——由 LLM（默认 Ollama Cloud 上的 DeepSeek，可通过 LLM_PROVIDER 切换十个提供商）决策、优化器计算、模拟交易需经人工审批门控。项目要求 Python ≥ 3.12。

  18. Reddit · r/LocalLLaMA41

    开源离线本地语音助手 Poldi 发布：面向低配硬件的完全本地 AI 伴侣

    开发者 Marcel 发布个人离线本地 AI 助手 Poldi，以语音为交互界面，支持唤醒词免提客户端与浏览器客户端，采用 GPLv3 开源。技术栈为 Whisper.cpp 做 STT、llama.cpp 做 LLM 推理、Piper 做 TTS，支持英德双语、记忆注入、联网与 Wikipedia 搜索等功能，可在 16GB VRAM 的 Nvidia 5060 Ti 上运行，8GB VRAM 甚至 CPU 也可用。

  19. GitHub · 3D 生成新仓库49

    ArchitectFlow 0.1.0 发布：把软件系统设计变成可验证、可版本化的结构化数据

    开源实验项目 ArchitectFlow 0.1.0 将软件系统设计（架构、数据、API、UI）保存为可版本化的结构化数据，用 94 条确定性规则验证，并从确切保存的修订版本生成带 [CONFIRMED]/[ASSUMPTION] 等标签的实现提示词。项目完全离线运行于示例模式，支持真实 LLM 提供商但仅测试过本地 mock 服务器。AI 提案以变更集形式呈现，经 diff 与验证结果展示后由用户确认才应用。

  20. GitHub · 3D 生成新仓库13

    SaniaE/gans-data-augmentation：用 GAN 和 VAE 生成加油站卫星图像合成数据

    该 GitHub 仓库用 GAN 和 VAE 生成加油站卫星图像合成数据，以缓解数据稀缺问题。项目实现了 Simple GAN、DCGAN、WGAN-GP 和 VAE 四种模型，实验发现 Simple GAN 和 DCGAN 训练不稳定、易出现梯度消失和结构模糊；改用 WGAN-GP 后收敛更稳定，再结合 DiffAugment 可在 256×256 分辨率下生成清晰高保真的样本。模型支持 GPU 训练、checkpoint 保存与训练过程可视化。

  21. GitHub · 3D 生成新仓库35

    enterprise-rag-platform：基于本地 Llama 3.2 的企业级 RAG 问答平台开源

    一个面向生产环境的企业级 RAG（检索增强生成）问答平台，用 Sentence Transformers 生成语义嵌入，结合 FAISS 与 BM25 通过 RRF 混合检索，调用本地 Ollama 运行的 llama3.2:3b 模型生成有据可依的答案，并通过 FastAPI 提供服务，无需付费 LLM API key。早期在 6 个问题上评测，Recall@1 达 83.33%，Recall@3 与 Recall@5 均为 100%。

  22. GitHub · 3D 生成新仓库20

    CourseForge 开源：上传教学大纲一键生成结构化课程

    CourseForge 是一个开源项目，用户上传一次大学教学大纲，即可按学年学期组织科目并生成含 Markdown 课程、模块测验和进度跟踪的结构化课程，支持通过自有 AI 提供商或外部 AI 生成的 JSON 导入两条生成路径。项目基于 Next.js 15、TypeScript、Tailwind CSS 4、PostgreSQL（Drizzle ORM）和 Auth.js v5，里程碑 1–7 已完成并验证，包括 PDF 上传提取、服务端权威评分测验（Anthropic API 真实调用）与跨用户数据隔离；课程管理、搜索和分享功能尚未实现。

  24. GitHub · 3D 生成新仓库24

    rag-document-qa：基于 RAG 的研究论文问答项目

    GitHub 上的 rag-document-qa 项目实现了一个研究论文问答应用，用 RAG 流水线结合检索与语言模型生成答案。检索层提供 Dense、BM25 及 Reciprocal Rank Fusion 融合的混合检索，并实验了 cross-encoder 重排；在 15 个问题的评测集上，混合检索 Success@3 为 86.67%、Success@5 为 93.33%，优于单一方法。项目嵌入采用 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2，界面用 Streamlit，本地推理用 Ollama，并计划接入 Groq API 部署。

  25. GitHub · 3D 生成新仓库35

    EasyComfyUI：免代码在免费 GPU 上运行 ComfyUI 的 Colab/Kaggle 笔记本

    EasyComfyUI 发布 V5 版本，新增 Kaggle 笔记本（T4 ×2 免费 GPU）与更可靠的下载逻辑，原有 Google Colab 版同步保留。该笔记本无需编程经验即可运行 ComfyUI，支持 Stable Diffusion 与 FLUX 图像生成；推荐 FLUX.2 [klein] 9B，可在免费 T4 约 15GB VRAM 内运行（官方规格约 29GB）。生成图片自动保存至 Google Drive，还支持从 Civitai 和 Hugging Face 下载模型。

  26. GitHub · 3D 生成新仓库44

    Rollmon：浏览器单机宝可梦草稿自走对战游戏发布

    开源项目 Rollmon 是一款完全在浏览器运行的宝可梦草稿自走对战游戏：玩家通过「世代×属性」老虎机抽选六只宝可梦并配置配招，再由 AI 操作队伍挑战十个 Boss 队伍并上传排行榜。战斗 AI 采用 poke-engine（Rust 编译为 WebAssembly），由 @pkmn/sim（Pokémon Showdown 模拟器）裁定，均在本地 Web Worker 运行，无战斗服务器。游戏内置超过 1,100 套约 650 种宝可梦的配招，支持手机与中英日文，桌面端每 100 ms 可跑约 220k 次搜索迭代，iPhone 16 Pro 达其约 85%。

  28. GitHub · 3D 生成新仓库27

    AI-Coding-and-Data-Analysis-Assistant：融合 RAG 编程助手与语音数据分析的开源项目

    GitHub 新开源项目 AI-Coding-and-Data-Analysis-Assistant 将 RAG 编程助手与语音数据分析整合为一个 FastAPI 应用。用户可上传 CSV 或 SQLite 数据集，用英语或阿拉伯语通过 Faster-Whisper 语音提问，系统基于 schema 生成并校验 SQL 后返回结果与解释；编程助手则通过 ChromaDB 检索示例并生成、解释 Python 代码，支持用户反馈学习。

  30. GitHub · 去对齐工具与仓库22

    MicheleCampi 开源 gke-llm-inference-platform：GKE 上的 LLM 推理平台

    MicheleCampi 发布 gke-llm-inference-platform，一个基于 Terraform 与 ArgoCD app-of-apps 的 GKE LLM 推理平台，通过 scale-to-zero 的 L4 GPU 节点池运行 vllm-coldstart-operator v0.6.0，部署 Qwen2.5-7B-Instruct。实测中 6 个 ArgoCD Applications 全部 Healthy 且 Synced，vLLM Pod 0 重启并成功完成一次 chat completion（39 prompt + 33 completion tokens），随后 terraform destroy 清空全部 7 个资源实例。

  31. GitHub · 去对齐工具与仓库58

    AIQSA：面向中小团队的自托管多模型 AI 工作区在 GitHub 开源

    insciqq 在 GitHub 发布 AIQSA，一个自托管 AI 工作区，可在私有工作区中统一使用 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、OpenRouter 或自有模型，使用自己的 API key。每个聊天可配独立 KVM 虚拟机运行代码和处理文件，记忆系统只从用户话语学习并记录事实主体与时间，可经 OAuth 接入 Claude Code 和 Codex；需 64 位 Linux、Docker 25.0+、2 核 8GB 内存和 50GB SSD，采用 AGPLv3 许可。

    推荐理由：README 给出了硬件要求、安装命令和记忆机制细节，团队可据此评估自托管多模型工作区的落地成本。

  32. GitHub · 去对齐工具与仓库62

    sekhonlabs 开源 exposurie：让编码 Agent 自建并维护本地 Markdown 外部记忆

    sekhonlabs 在 GitHub 开源 exposurie，一个由编码 Agent 构建、策展和读取的本地外部记忆工具，用纯 Markdown wiki 保存用户身份、决策与项目背景，支持 Claude Code、Codex 和 Cursor。零运行时依赖，无服务器和 API key，通过 /exposurie-sync 斜杠命令同步，可从 claude.ai 和 ChatGPT 导出、本地会话记录及 raw/ 目录文档中分批填充记忆；实测显示会话语料约99%字节是工具调用等非对话内容，过滤后缩减84倍，并提醒 Claude Code 默认30天删除记录，建议将 cleanupPeriodDays 设为3650。

    推荐理由：原文给出实测数字支撑设计取舍，如会话语料中对话仅占约1%、Claude Code 默认30天删除记录，读者可据此评估外部记忆方案。

  33. GitHub · 去对齐工具与仓库61

    Thecimal 开源本地优先健康数据 MCP 服务器 quantified-self-mcp

    Thecimal 在 GitHub 发布开源的 quantified-self-mcp，一个本地优先的 MCP 服务器，让 AI 智能体通过 MCP 访问本地 SQLite 中的个人健康数据，支持趋势、基线、异常、相关性等纵向分析。每个分析结果附带 claim 证据结构，标注数据覆盖率与可声明的强度等级（如 suggestive），避免把低覆盖数据当成确定结论；支持 CSV、Apple Health、WHOOP API 等导入，共暴露 20 个工具，MIT 协议开源。

    推荐理由：原文给出了证据分级机制的具体设计，分析结果附带可机器校验的claim强度与数据覆盖缺口，而非只报数字。

  34. GitHub · 去对齐工具与仓库26

    carstenlucke/schnupper：面向中小学生的 KI 与 KI-Agent 演示 Monorepo

    carstenlucke 在 GitHub 开源 schnupper Monorepo，包含面向学生的 KI 与 KI-Agent 演示项目。其中 ship-it 让五个 KI-Agent 完成从目标群体分析到 Landingpage 的产品发布；the-counting-agents 是基于文件型 Append-only Event Logs 的多智能体终端演示，运行在 pi CLI 上；agent-party 则由参与者自己撰写 Markdown 角色档案作为 Systemprompt 生成智能体讨论，配套 Slidev 演示文稿「Vom Chatbot zum KI-Agenten」。

  35. GitHub · 去对齐工具与仓库20

    GitHub 开源项目 davidrynn/News_Aggregator 仓库概览

    GitHub 上的 davidrynn/News_Aggregator 是一个新闻聚合器项目，仓库包含 experiments、newsagg、tests 三个目录，以及 CLAUDE.md、config.toml、requirements.txt 等配置与依赖文件。项目通过 requirements.lock.txt 锁定依赖版本，并附带 .gitignore 等常规工程文件。

  36. GitHub · 去对齐工具与仓库59

    Anonyfox 开源 lfm：让编码 Agent 研究买家并编译可售落地页的 CLI 工具

    Anonyfox 在 GitHub 发布 lfm v0.0.2，一个 agent 优先的落地页编译器，通过一条安装命令和 SKILL.md 让 Claude Code、Codex、Cursor 等 Agent 走研究、设计、实现三阶段流程生成静态落地页。lfm compile 会检查正确性、速度、可访问性、SEO、AI 设计默认痕迹和 Stripe 支付链接，全部通过才写出 output/，无框架无运行时，支持 macOS 和 Linux，MIT 许可。

    推荐理由：原文给出了编译器各阶段检查项和三阶段工作流细节，读者可以据此评估这个 agent 优先的落地页工具是否适合自己复用。

  37. GitHub · 去对齐工具与仓库62

    AstrBot 插件 astrbot_plugin_context_recall 发布，实现发送前审查与发送后自动撤回

    GitHub 用户 Leaveing00001 发布 AstrBot 插件 astrbot_plugin_context_recall，提供两条共用聊天流水的链路：发送前用约 0.6~1.3 秒的 OK/BAD 短裁决拦截不合逻辑回复并打回重写，发送后按现场反应裁决是否撤回 100 秒内自己说的消息。插件带重写上限、超时放行、每小时 200 条熔断、撤回配额等安全阀，支持 /air 指令查状态，无第三方依赖，MIT 协议。

    推荐理由：原文给出裁决耗时、重写上限、撤回配额等具体参数与已知取舍，读者可以直接评估这套审查撤回机制是否适合接入。

  38. GitHub · 去对齐工具与仓库62

    Mnema 发布：让 Claude、ChatGPT 与 Gemini 共享本地记忆的开源工具

    Anton Sannikov 在 GitHub 发布 Mnema，一个把用户记忆存为本地纯 Markdown 文件的工具，供 Claude、ChatGPT、Gemini、DeepSeek 或本地模型共享上下文，无云端、无账号，支持 Windows、macOS 和 Linux。记忆包含画像、记忆地图和带日期的事实，过期事实会被重写或归档；支持多模型协作模式（Council、Debate、Red team 等），可通过 MCP 接入 Claude Code、Claude Desktop 和 Cursor，内置 13 个本地模型选项并支持 Ollama。

    推荐理由：本地 Markdown 文件记忆可同时供云端与本地模型读取，原文还给出 153,000 字符合同问答中 token 消耗的实测数据。

  39. GitHub · 去对齐工具与仓库40

    xdog：本地优先的模型与 Agent SDK 及终端应用工具集

    GitHub 上的 xdog 是一套本地优先的模型与 Agent SDK、终端应用、类型化工作流和 JSON 观察工具，不依赖托管控制面或外部数据库，持久化使用本地 JSON、JSONL、Markdown 和 SQLite。项目含九个 xdog.* 命名空间的包，其中八个发布到 PyPI，涵盖 xdog-coding 编码助手、xdog-claw 持久多渠道助手（支持 TUI 与 Weixin）、xdog-flow 类型化工作流和 xdog-eyes 观察守护进程。真实模型调用需自行配置 provider 与凭据，支持 Copilot 和 Antigravity 等认证路由。