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#开源/仓库
10月20日周二
  2. GitHub · 去对齐工具与仓库54

    WorkBuddy Cockpit 开源：把 WorkBuddy/CodeBuddy 账号变成 OpenAI 兼容 API 的自托管网关

    Arimayuki03 开源 WorkBuddy Cockpit，一个自托管一体化项目，把 WorkBuddy / CodeBuddy 账号封装为 OpenAI 兼容 API，单容器部署并内嵌 Web 管理面板。核心能力包括多账号网关（OAuth 登录、账号池轮转、熔断与冷却、会话粘性）、wbk_ 多密钥分发、Anthropic Messages 与 OpenAI Responses 双协议直连（Claude Code 与 Codex 免转换层接入）、七类定时任务自动化、逐请求用量分桶统计与入站 IP 安全管控。

  3. GitHub · 去对齐工具与仓库36

    AIEA v1.3.0 开源预览：面向 Claude Code、Codex 和 OpenCode 的可移植 Agent Skills 框架

    开源项目 AIEA（ai-engineering-army）发布 1.3.0 公开预览版，采用 MIT 许可，为 Claude Code、Codex 和 OpenCode 提供可移植的 Agent Skills 框架。v1 包含 17 个可移植技能（10 个核心工作流技能和 7 个只读专家契约）、Claude Code 插件与 marketplace、Codex/OpenCode 适配器，以及零依赖的 Python CLI 用于校验、列出技能和构建 ZIP 包。自动激活与原生模型工作流尚未验证。

  4. GitHub · 去对齐工具与仓库48

    Spec_Workflow：面向「单人开发者 + LLM Agent」的纯文档型 10 步 Spec 工作流

    GitHub 上的 Spec_Workflow 是一套纯文档型方法论（Layer-0），定义 5 阶段 10 步 Spec 流程与 6 条 Review 规则，通过断言 A/B/C 分级、机械对账与提交时门禁抑制 LLM 幻觉与审查表演，另附按需激活的 Layer-1 校验工具。其规则源自 math-finance-reasoning 项目的真实失效案例，并附自实证账本（截至 2026-09-29 样本 1-38）。迁移只需复制 SPEC_PROCESS.md 与 6 个模板。

  5. GitHub · 去对齐工具与仓库43

    chandem 开源 ai-document-processing：全栈智能文档处理工作区

    chandem 在 GitHub 发布 ai-document-processing，一个全栈智能文档工作区，支持上传或拍照扫描 PDF、DOCX、图片和文本文件，提供 OCR 提取、文档分类、摘要、结构化字段抽取、带引用的问答，并可导出 JSON/CSV/Excel。项目采用 React + FastAPI + Supabase 架构，可选接入 OpenAI，无 API key 时分类和摘要回退到启发式方法，采用 MIT 许可证。

  6. GitHub · 去对齐工具与仓库18

    veille-ia：一个按职业分类的 AI 资讯与培训聚合站点

    GitHub 上的 veille-ia 项目是一个面向 AI 新手的资讯与培训站点，按销售、产品、Tech/Data & AI 等职业分类。其 GitHub Actions workflow 每日 6h UTC 从 OpenAI、Hugging Face、TechCrunch 等 7 个 RSS 源抓取文章，用抽取式方法生成摘要并按关键词分类，写入 data/articles.json（最多保留 30 篇自动文章）。全程不调用 LLM，静态页面无需构建即可部署到 Netlify 等平台。

  7. GitHub · 去对齐工具与仓库63

    cairn：Claude Code 里程碑驱动开发插件发布

    jmgirard 发布 Claude Code 插件 cairn，用 cairn/ 目录下的纯 markdown 文件管理项目状态，覆盖规划、实现、评审、热修和发布流程。插件提供 /milestone、/milestone-plan、/milestone-review、/hotfix 等命令，带合并审批守卫钩子，支持 R、Python、Docker 等工具链配置，可通过 clone 加 symlink 或 marketplace 安装。

    推荐理由：原文完整给出了 cairn 的目录结构、命令清单和守卫钩子行为，读者可以据此判断这套里程碑工作流是否适配自己的仓库。

  8. GitHub · 灵魂体仓库36

    Matlab2PythonLLMBenchmarker：用本地 LLM 评测 MATLAB 转 Python 代码的基准项目

    一个基于 Inspect (inspect-ai) 的个人基准项目，测试小型本地 LLM 将 MATLAB 代码翻译为 Python 的能力，在作者自己机器上运行，模型由 llama.cpp 的 llama-server 提供。主模型为 OLMo 3 7B Instruct，对比模型为 OLMo 3 7B Think（均为 Q8_0 GGUF），答案键由 GNU Octave 生成，评测指标包括通过率、失败模式、校准度（Brier 分数）和歧义处理。五个试点任务、评测框架和 Inspect 集成已构建并测试完成，尚未在模型上正式运行。

  9. GitHub · 灵魂体仓库16

    Strauss 员工用车顾问机器人 strauss-car-advisor 开源

    strauss-car-advisor 是一款来自 2026 开源 AI 黑客松的希伯来语聊天机器人，能在约一分钟内回答员工换电动车、换车、改套餐或放弃用车后的净薪资影响。它只做对比不做推荐，所有数字均由代码而非语言模型计算，缺失信息向员工提问、公司信息转给交通代表。使用无需安装，浏览器打开输入登录码即可；本地运行需 Python 3.12，对话用 SSE 从服务端实时更新，数据库可选用 Neon Postgres。

  10. GitHub · 灵魂体仓库63

    TurnCall 开源自托管语音智能体引擎，一条 curl 创建能接真实电话的接待员

    TurnCall 在 GitHub 发布 MIT 协议的自托管语音智能体引擎，通过一条 curl 即可创建绑定 Twilio 号码的电话接待员。级联管线 STT、LLM、TTS 处理约 800ms，S2S 方式约 300ms，来电感知延迟另加默认 800ms 的 silence_timeout_ms。支持 Deepgram、OpenAI、Anthropic Claude、Gemini、ElevenLabs、Cartesia、Ollama、OpenRouter、AWS Bedrock 等可按 agent 更换的 STT/LLM/TTS 组合，本地跑 Ollama 时音频不出本机网络；还含外呼 campaign、RAG 知识库、MCP 工具、A/B 测试、通话后 LLM 分析与 PII 脱敏合规套件。

    推荐理由：原文给出完整的自托管语音智能体引擎架构与各环节延迟数字，读者可以对照自建方案评估管线和成本取舍。

  11. GitHub · 灵魂体仓库22

    Q1 by TACO 开源 gemini-antigravity-hub：基于 Google Gemini 与 Antigravity IDE 的自主软件工程参考架构

    Q1 by TACO 研究组发布开源项目 gemini-antigravity-hub，提供基于 Google Gemini（200 万+ token 上下文窗口）和 Google Antigravity IDE 的自主软件工程、高吞吐上下文模式与 MCP 智能体集群参考架构。项目包含 ContextCompressor 确定性上下文压缩、AgentOrchestrator 串行任务编排，以及符合巴西 LGPD 等法律的 CPF/CNPJ 等隐私脱敏和 SHA-256 审计日志。项目采用 MIT License 开源，独立维护，与 Google 无隶属关系。

  12. GitHub · 灵魂体仓库56

    webkubor 开源 Scorecard：给 GitHub 仓库、npm 包、网页做九维成熟度体检

    webkubor 发布并开源了 Scorecard 工具，粘贴 GitHub 仓库、npm 包或网页 URL 即可生成含九维雷达图和整改清单的体检报告，线上版为 scorecard.webkubor.online。工具分四套独立引擎（GitHub 9 维 / npm 7 维 / 网页 9 维 / GEO 4 维），判据只取 API 可核实的客观证据，读不到的数据从分母剔除并标注「无法核实」而非记 0 分；另提供 GEO 引擎测品牌在 AI 答案中的提及率与引用率，支持 CLI、/api/scorecard/compare 对比模式和可直接交给 coding agent 的 /skill.md。项目 MIT 协议开源，线上版地址 https://github.com/webkubor/scorecard。

    推荐理由：作者详细说明了读不到的数据如何不进分母、判据对应哪些公开标准，读者可据此评估这类打分工具的可信度。

  13. GitHub · 灵魂体仓库48

    ActFold：面向 Diffusion LLM 投机解码的跨分支激活复用（Branch Folding）研究框架

    ActFold 是一个通过 Branch Folding（分支折叠）降低 Diffusion LLM 投机解码验证阶段算力的研究框架，逐层逐 token 判定复用父分支激活或重计算，目标削减验证阶段 TFLOPs 21%–62%。最新 AR022 交付在 Fast-dLLM-v2-1.5B 真实生成回路上实现贪心锚定批量投机 7.02× 于 baseline，且质量面逐位对齐（post-hoc 置信 gap = 0.0）。AR029 还交付了端侧有界内存金字塔激活缓存，机制基准 E1-E4 全 supported。

  14. GitHub · 灵魂体仓库68

    FreeClaw 开源本地 AI Agent 工具，主打低成本省钱运行

    eedeb 发布 FreeClaw，一个跑在自己机器上的低成本工具调用型 AI Agent，提供 Linux、macOS、Windows 一行安装脚本和带密码的深色 Web UI。它通过本地意图分类决定每条消息发送的历史窗口、温度和工具集，尽可能把流量路由到小而便宜的模型，并支持持久记忆、网页搜索抓取、bash 命令审批门、MCP 服务器、定时任务、多提供商回退、提示词缓存和 OpenAI 兼容 API，许可为 MIT。

    推荐理由：README 详细说明了意图分类路由、两级历史窗口、提示词缓存等省钱手段，是自托管低成本 Agent 的一套可参考工程做法。

  15. GitHub · 灵魂体仓库67

    hermes-memory-governed 发布面向 Hermes Agent 的四层受治理记忆插件

    liuhu8207 发布 hermes-memory-governed，为 Hermes Agent 提供受治理的记忆插件，融合 L1 手写规则、L2 语义召回、L3 对话归档与 L4 人格四层记忆栈，并用 Obsidian 知识库自动蒸馏笔记。读路径异步预取可命中缓存，写路径非阻塞，L1 固定 800 token 预算不被 L2/L3 挤占；事实写入经置信度与审查门控，低置信度候选进 inbox 待人工确认，测试套件 1832 项通过（2026-10-19）。

    推荐理由：原文给出分层记忆的读写路径与延迟数字，读者可以照此理解一套带审查门控的记忆插件如何避免静默写入。

  16. GitHub · 灵魂体仓库69

    开发者开源自托管 AI 骑行教练 DomestiqueAI，LLM 只解释工具算出的数字

    开发者 Arnaud Stadler 开源了自托管的 AI 骑行训练平台 DomestiqueAI，整合 Garmin Connect 与 Google Health 数据，基于 Ollama 运行智能体教练。系统规定 LLM 不得自行计算任何量化数字，只能解释 21 个类型化工具返回的结果，并用 promptfoo 构建确定性 CI 评测门禁检查数字来源、计划守卫和提示词变更。项目包含过训检测、每日检查与每周重排的自适应计划、六道确定性计划守卫、每运动员独立 SQLite 隔离、强制 TOTP 双因素认证，共 1245 个测试，2026-10-02 的 Strix 灰盒渗透测试未发现高危问题，可 Docker 部署在 Raspberry Pi 5 上。

    推荐理由：作者开源了自建的骑行训练 AI 教练，把模型限定为只解释工具算出的数字，防幻觉做法通过 CI 评测门禁落地，可迁移到其他 Agent 项目。

  17. GitHub · 灵魂体仓库54

    The Grill 发布本地 LLM 服务器速度对比工具 grill-perf

    plotarmordev 在 GitHub 发布 The Grill，其中 grill-perf 对已有的 OpenAI 兼容模型服务器做基准测试，改动引擎、flag 或机器后重跑，直接给出 measured faster、measured slower 或 inconclusive 的结论。工具本地运行、不上传数据，已在 vLLM、TensorFold 和 oMLX 上使用；示例中同一 4-bit Qwen3.8-Flash-Next 在 Mac Studio（M5 Ultra）达 246 tok/s，比 DGX Spark 的 118 tok/s 快 108.7%，但作者强调这比较的是整套部署而非芯片本身。

  18. GitHub · 灵魂体仓库49

    OrdinFlow：100% 本地离线的 AI 文档处理开源项目

    GitHub 开源项目 OrdinFlow 针对企业和医疗等机构的敏感文档处理，提供 100% 本地、可物理隔离（air-gapped）的解决方案，支持 GDPR、HIPAA 合规。它采用 Spatial ONNX OCR 与本地 Vision-LLM 的双引擎三层共识机制抑制模型幻觉，并内置基于 Set-of-Mark 视觉定位的 Agentic RPA，可自动操作缺乏 REST API 的 Windows 传统桌面软件。项目完全免费开源，可在消费级 GPU/CPU 上运行，无需 Docker/Redis。

  19. GitHub · 灵魂体仓库59

    divemorb 开源 local-llm-harness 让本地 LLM 无人值守完成编码计划

    divemorb 开源了 local-llm-harness，一个让本地 LLM（llama.cpp 上跑 Qwen 27B）按计划步骤无人值守编码的工具，每步在全新 podman 沙箱中运行、经独立验证容器跑项目测试，通过后才提交。作者称在一个真实项目中用几周时间让本地模型写了大部分代码，约 80% 的步骤首次尝试即通过，仓库附带经验总结 LESSONS.md；安全模型靠容器隔离实现，沙箱无网络、只读 root、API 密钥不进入沙箱，仅通过 llmproxy.py 的 chat completions 代理通信。

    推荐理由：作者把一个真实项目中跑通本地模型无人值守编码的完整工具链开源，隔离沙箱和验证容器设计可直接复用。

  20. Reddit · r/LocalLLaMA50

    开源工具 Hermo：把任意网站免费转成可调用的 API

    Reddit 用户发布本地优先免费工具 Hermo，可在 Chrome 中录制网页操作并发布为 API 端点，供应用、脚本或 AI 智能体调用。Hermo 在本地运行、复用现有浏览器会话，无云端浏览器和按请求收费，并支持 MCP，可用于自动化重复任务、提取网站数据或为无公开 API 的网站构建集成。

  21. GitHub · 3D 生成新仓库28

    CodeMind 开源：基于 Electron 的跨平台 AI 原生开发者桌面 IDE

    开源项目 CodeMind 发布 v1.0.0，这是一款基于 Electron、React 和 NestJS 构建的跨平台 AI 原生开发者桌面 IDE，支持 Windows、macOS 和 Linux。它集成了多模态 AI 结对编程、Monaco 代码编辑和上下文感知聊天，支持 Anthropic Claude、OpenAI GPT、Google Gemini 云端模型，并可通过 Ollama 接入 Llama 3、DeepSeek Coder 等本地模型自动回退。后端采用 PostgreSQL 16 与 Redis 7，项目以 Turborepo monorepo 形式组织。

  23. GitHub · 3D 生成新仓库46

    Spatial-Intelligence-Handbook：跨 embodiment 空间智能手册开源仓库

    GitHub 新仓库 Spatial-Intelligence-Handbook 把 manipulation、driving、aerial、marine 等不同 embodiment 下的 3D 空间表示、传感器与部署取舍做横向对照。仓库含 foundations/、crossing/ 等 9 个目录，153 篇 foundations 文章、133 个 dissection 文件，Atlas 索引 3,665 条记录，按 problem/representation/sensor/paradigm/time 五轴组织，并以 CC BY 4.0 开放，生成与核验沿用 DeepSeek。

  25. GitHub · 3D 生成新仓库49

    DSN-exp 仓库发布：完全本地运行的智能体底座框架 AICF

    GitHub 新仓库 DSN-exp 发布了一套完全本地运行的智能体底座 AICF（Agent Infrastructure Cybernetics Framework），包含 infra（模型编排、资源池）、harness（Agent 循环、18 个标准工具、记忆与人格）与 apps 三层结构。框架支持 llama.cpp、Strata、LM Studio 及 OpenAI/Anthropic API 四类后端，主入口为基于 FastAPI + SvelteKit 5 的 Web 控制台 dsn_ui。项目总计约 583 个文件、12 万行代码，内置 90 个测试文件，当前基线为 547 通过 / 0 失败，属内部实验性项目、无公开许可证。

  26. GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现59

    renard8220 开源自我改进代码 Agent 框架 self-improving-agents，含四级架构与对抗实验

    renard8220 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码 Agent 分为四级：AutoResearch 循环、结构化反馈循环、自改写源码的 HyperAgent 循环、以及代码 Agent 与测试 Agent 对抗共进化的 Arena Loop（含 1v1 和 4-agent 锦标赛）。实验显示固定基准会造成虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得 90-100% 但在对抗套件降到 62-66%，Arena Loop 稳定在 70%；Feedback Loop 性价比最好，snake 得 31.1 分且每任务成本 $0.03 仅为 Arena（$0.63）的 1/20。

  27. GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现52

    ewa396 开源自我改进代码 Agent 框架 self-improving-agents，提出四级递进与对抗共演化机制

    ewa396 在 GitHub 开源 self-improving-agents 框架，把自我改进代码 Agent 分为四级：AutoResearch Loop、带结构化反馈的 Feedback Loop、可重写自身源码的 HyperAgent Loop，以及代码 Agent 与测试 Agent 对抗共演化的 Arena Loop（含 1v1 和 4 Agent 锦标赛两种形态）。

  28. GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现61

    Daan75002 开源四级自我改进代码智能体框架并附实验对比

    Daan75002 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码智能体分为四级，从 AutoResearch Loop、结构化反馈循环、重写自身源码的 HyperAgent Loop，到代码智能体与测试智能体对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准会造成虚假信心，三级方案在 email validation 原测试得 90-100%，换到对抗测试套件降至 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 在性能与成本上最划算，每个任务 $0.03 仅为 Arena Loop 的约 1/20。框架支持自定义任务、断点续跑，完整结果见 experiment-results.md。

    同一新闻，精选展示《sakurai25 开源自我改进代码 Agent 框架，划分四级循环并附横向实验结果》

  29. GitHub · 去对齐工具与仓库23

    c0deZ0ne 开源 autonomouse-agentic-task-schedular-mcp：基于 MCP 的 AI Agent 学习项目

    GitHub 上的 c0deZ0ne/autonomouse-agentic-task-schedular-mcp 是一个教学用 Python 仓库，展示如何从检索与嵌入向量逐步构建一个有状态、可调用工具的 AI Agent。该 Agent 通过 MCP 客户端发现本地 MCP 服务器上的时间、密码生成、掷骰子等工具，由 LLM（默认 qwen3:4b，经 Ollama 本地运行）选择下一步动作并执行，采用 planner–executor 循环与可配置步数上限。项目仍处于学习阶段，planner 尚不能生成工具参数，也缺少固定版本的依赖清单。

  30. GitHub · 去对齐工具与仓库46

    KnowledgeOS：基于内部文档的检索问答项目，带引用校验与诚实拒答

    GitHub 开源项目 KnowledgeOS（MIT 许可）v1 已构建并测试，仅基于检索到的内部文档回答问题，每条引用在返回前用 Python 程序化校验，证据不足时明确拒答。检索采用 Postgres 全文搜索加 pgvector 相似度并经 RRF 融合，分块为 512/64 overlap；评测基于 10 篇文档的 fixture 语料和 52 个标注问题，离线运行检索与回答两套测试。目前无公开部署实例，提供两种免密钥本地演示模式。

  31. GitHub · 去对齐工具与仓库36

    Math-ieu/rag-llmops-azure：基于 Azure OpenAI 的企业级 RAG LLMOps 平台

    Math-ieu 在 GitHub 开源 rag-llmops-azure，一套基于 Azure 的生产级 RAG LLMOps 平台。它用 Azure OpenAI 的 text-embedding-3-small 与 GPT-4o/GPT-4o-mini，在 PostgreSQL pgvector 上实现 HNSW 索引与 RRF 混合检索，并通过 GitHub Actions 中的 LLM-as-a-Judge 质量门禁（忠实度 ≥ 0.85、相关性 ≥ 0.70）阻断回归部署，同时集成 Langfuse 分布式追踪与实时成本计算。

  32. GitHub · 去对齐工具与仓库50

    shitc：把伪代码交给大模型编译成真实代码的开源 CLI 工具

    开源工具 shitc 将 .shit 伪代码文件（如拼错的函数调用、中文描述、伪 C）发送给大语言模型，由模型选择目标语言并生成代码，工具负责写入文件、构建和运行。它使用 OpenAI 兼容协议，支持流式输出、结构化 JSON、reasoning/CoT 参数配置，默认模型 gpt-4o-mini，需 Node.js 20.11+，源码写入 ~/.shitc/build/，可执行文件输出到当前目录，采用 MIT 协议。

  33. GitHub · 去对齐工具与仓库57

    Longrun 开源自托管 AI Agent 框架，支持浏览器 UI 与热更新扩展区

    jagones84 发布 Longrun，一个自托管 AI Agent harness，提供浏览器 UI、工具会话、任务图、团队编排、HTTP/SSE API 和 CLI，需 Python 3.10+，支持 Windows 与 Linux x86_64/ARM64。核心设计为 Nucleus 受保护核心与 Matrix 可热编辑区分离，Matrix 文件改动无需重启即生效，可通过 promote_to_nucleus 经测试、开关、checkpoint、提交四道门控晋升进核心；支持 OpenRouter、Ollama、llama.cpp、LM Studio 等本地或托管模型，含会话记忆、代码库索引与跨会话 Knowledge Base，AGPL-3.0 许可，验收测试 223/223 通过。

    推荐理由：README 详述了 Nucleus/Matrix 双区自扩展机制与四道晋升门控，读者可以据此评估这个自托管 Agent 框架的工程设计。

  34. GitHub · 灵魂体仓库22

    naked-k-analysis：零依赖裸K价格行为分析与多频监测工具包

    GitHub 开源项目 naked-k-analysis 是一个零依赖的加密市场裸K价格行为分析与多频监测工具包，不执行交易、不做预测，将 Al Brooks 体系蒸馏为可执行规则。系统由确定性分析引擎 nakedk、多频监测服务 beagle 和 9 个知识模块组成，提供 0–100 趋势评分、1m/5m 事件监测、P0/P1/P2 分级提醒、QQ 机器人推送及 60 秒刷新的暗色仪表盘，含 33 个单测，采用 PolyForm Noncommercial License 1.0.0 禁止商用。

  35. GitHub · 灵魂体仓库70

    J26-DS-354 开源记忆运行时控制器 ASSE，按轮次在滑动窗口、分层摘要与 RAG 间切换

    该 GitHub 仓库发布 ASSE 运行时控制器，每轮对话根据 Tier 0/1 实时信号在动态滑动窗口、L1/L2/L3 分层摘要、RAG 或混合策略间选择，决策带人类可读理由并可在仪表盘上人工覆盖。冻结配置后的测试集上，合成切换任务 adaptive 得分 0.986，优于最佳单一策略 0.112；LoCoMo 966 题上与 RAG 打平（0.654 vs 0.656），RAG 读取路径在同批对话上从 0.391 提升到 0.655。摘要模块将过期事实泄漏从 0.50 降到 0.00，符号保留率 0.90；作者同时如实报告 LoCoMo-Plus 上 cue 命中比 RAG 低 0.080 的负面结果。

    推荐理由：项目把冻结配置、训练测试切分和失败结果一并公布，读者可以借此了解记忆策略切换评测该怎么做才可信。

  36. GitHub · 灵魂体仓库35

    gyr0byte/Generative-AI：基于 LangChain 的生成式 AI 动手学习项目

    GitHub 仓库 gyr0byte/Generative-AI 是一个用 LangChain 学习生成式 AI 工程的实践项目，涵盖聊天模型、RAG、嵌入向量和智能体。已实现 Groq、Google Gemini、Mistral 和 Hugging Face 的聊天模型示例、Mistral 终端与 Streamlit 聊天机器人，以及本地 TinyLlama-1.1B 文本生成、gemini-embedding-2（64 维）嵌入和 RAG 文档加载、文本切分示例。计划完成 RAG 端到端流水线、基于 FAISS 的向量检索和 LangGraph 智能体工具调用。 temu

  37. GitHub · 灵魂体仓库34

    llm-d 与 vLLM-Omni 路由 Scorer 评测分析

    llm-d 与 vLLM-Omni 通过 llm-d-router 协调器评测多种路由 scorer，scorer 分为 Affinity、Distribution、Balance 三类，按 Σ(score × weight) 加权组合。文档给出前缀缓存、LoRA、KV cache 利用率等 scorer 的参考指南，并针对聊天多轮、PD 分离推理、LoRA 服务、多模态（VLM）等场景推荐配置策略。测试使用 scripts/stream_metrics.py 比较不同 EPP 调度 profile，其内置 map 包含 14 个 profile。

  39. GitHub · 灵魂体仓库62

    section9 0.9.1 发布：用本地 markdown 文档为 Claude Code 做外部记忆

    开源项目 section9 发布 0.9.1，把 Claude Code 的每条提示词记录为本地 markdown 文档（vault/），通过状态机、本地仪表盘（http://127.0.0.1:9909）与 git 同步，让多个人、多台机器、多个会话续写同一份工作记录，并在会话开始时重新注入进行中的任务。支持 open→in-progress→review→done/blocked 状态流转、GitHub 仓库连接与团队邀请，含 29 种角色 agent 与 13 个 skill；验证环境为 2026-09-14、0.9.1、Linux(WSL2)、python 3，macOS 实测进行中。

    推荐理由：原文给出请求状态机、会话启动注入与 git 多机同步的完整设计，可作为 Claude Code 外部记忆方案的自建参考。

  40. GitHub · 灵魂体仓库31

    Ztyss/dsh-llm-provider v0.2.6：接管 DSH 的 pi-ai 桥接、模型选择器与供应商管理

    Ztyss/dsh-llm-provider 发布 v0.2.6，作为 dsh（DeepSeek Harness）插件接管官方 pi-ai 适配器、DeepSeek 适配器、模型选择器与 Models 设置页，提供自维护的 pi-ai 桥接、额度查询与供应商管理界面。插件可从 npm 拉取 @earendil-works/pi-ai 最新版顶替 DSH 自带版本，体检不过自动回退；安装走 main 分支，npm test 含 18 步离线测试链。模型清单支持勾选编辑、就地修改供应商卡片，/model 命令按供应商分组展示候选与额度。