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10月9日周五
  2. GitHub · 灵魂体仓库44

    Happyin Knowledge Space：覆盖 28 个领域的 AI Agent 技术参考知识库

    GitHub 上的 Happyin Knowledge Space 知识库收录 1321+ 篇文章、28 个领域、3153+ 交叉引用，涵盖 Kafka、Python、SQL、ML、安全、图像生成等，旨在为 AI 智能体和工程师提供可运行答案，减少模型幻觉 API 参数与版本行为。文章为独立 .md 文件，含 Key Facts、Patterns、Gotchas 结构，可克隆直接供 Claude、Cursor 或 RAG 管线使用，按领域设置年度至每月的更新周期，采用 MIT 许可证。

  3. GitHub · 灵魂体仓库44

    ddarkr/datalake：基于 GreptimeDB 与 Grafana 的自托管个人数据湖项目

    GitHub 开源项目 ddarkr/datalake 是一个基于 Docker Compose 的自托管数据湖，把编码智能体、车辆和家居传感器的时间序列数据汇集到 GreptimeDB，并通过 Grafana 查询。编码智能体支持 Codex、opencode2、Claude Code 等，按会话、模型统计 token 与成本；车辆侧支持 CAN/VSS 与 Tesla Fleet Telemetry，CAN 原始数据以 MF4 形式另存 S3 归档。项目提供 12 个 Grafana 仪表板，代码采用 MIT 许可证，可用 python3 tools/demo.py start 一键体验。

  4. GitHub · 灵魂体仓库61

    sva-agent 用开源模型检查器重建 NVIDIA FVEval 评分并实测开源模型写 SVA 能力

    GitHub 项目 byteB8/sva-agent 用开源模型检查器 EBMC 加 Spot 重建了 NVIDIA FVEval 的 SVA 评分器，替代需商业工具 Cadence Jasper 且脚本加密的官方评分器。验证显示其与 Jasper 数字一致（Qwen3-8B 得 34.6/49.3，官方 Jasper 数字 32.3/46.1 落在该评分器 95% 区间内）。在重建评分器上实测：CodeV-SVA-8B 人工集 Func@1 为 40.5、机器集 59.9；Qwen3.8-27B（FP8）为 42.7/63.9。

    推荐理由：作者用 EBMC 等开源工具重建了 FVEval 评分器并给出与 Jasper 的对照验证，评测方法可复现，结果对关注开源模型硬件验证能力的人有参考。

  5. GitHub · 灵魂体仓库72

    RTS-ARENA：大模型写 bot 的即时战略竞技平台开源

    RTS-ARENA 是一个让大模型（或人）用 TypeScript 写 bot 的即时战略竞技平台，在格子地图上采矿、造兵、打仗，代码在 GitHub 和 gitee 同步更新。平台自带 12 种规则包和参考 bot，支持单局、联赛、排行榜与等级分，bot 在有燃料和内存上限的沙箱里跑；地图按种子随机生成且两边对称，网页播放器可按某一方的视野看回放，还能把联赛渲染成 1920×1080 视频。PROMPT.md 说明书可直接交给大模型改 bot.ts，需 Node.js 23.6 以上。

    推荐理由：原文给出了让大模型写 bot 的完整工作流和验证命令，强调只写代码不跑对战往往打不过基准 bot，方法可直接迁移。

  6. GitHub · 灵魂体仓库62

    Xomo 发布 macOS 原生图像编辑器，AI 智能体可通过 MCP/CLI 驱动

    niuwoai/xomo 是一个 Swift 编写的 macOS 原生 Photoshop 类图像编辑器，提供 146 个通过 MCP/CLI 暴露的自动化工具，智能体与 UI 走同一代码路径，批量操作落为单个 Undo 步骤且参数无效时原子性拒绝。支持分层 PSD 读写（含兼容性报告）、Figma 导入、智能对象与图层 comps，仅需 macOS 13+，采用 MIT 许可证。

    推荐理由：README 明确列出了 146 个 MCP/CLI 自动化工具与 PSD 兼容边界，读者可以据此判断能否把自己的 Agent 接上一个真实画布。

  7. GitHub · 灵魂体仓库55

    PatchPal 发布：Python 原生的 AI 编码智能体工具

    amaiya 在 GitHub 发布 PatchPal，一个 Python 原生的 AI 编码智能体，支持本地与云端 LLM，提供终端交互和 Python SDK 两种使用方式，具备沙盒模式、技能系统、MCP 集成、浏览器自动化、autopilot 模式和从 MEMORY.md 加载项目记忆等特性。工具通过 pip install patchpal 安装，任何 LiteLLM 支持的模型均可使用，默认模型为 anthropic/claude-sonnet-4-5，也可用 Docker/Podman 运行；对 Ollama、vLLM 等本地模型提供 PATCHPAL_MINIMAL_TOOLS 和 ReAct 模式等设置以提升工具调用可靠性。

    推荐理由：README 写清了安装命令、Docker 用法和本地模型的降级设置，想用 Python 搭编码智能体的开发者可以直接照着跑起来。

  8. GitHub · 灵魂体仓库53

    PiShip 开源：一个 YAML 清单把上游 Pi 打包成企业自有的 coding agent 分发

    tc3oliver 发布 PiShip，通过一份 piship.yaml 在上游 Pi 之上构建带公司品牌的 coding agent 命令，无需 fork、Pi 保持上游不动。它提供 OIDC SSO 与短期网关凭证、OpenAI 兼容网关的模型白名单、工具与文件策略检查、强制沙箱、签名更新与一键回滚。项目目前为 pre-release 且未上 npm；v0.12.0 基于 Pi 1.0.3，管理流已在 Linux、macOS、Windows 本地 fixtures 及 Ubuntu 配合 Keycloak、LiteLLM 验证，但生产级身份提供方、网关和 Windows 原生沙箱尚未验证。

10月8日周四
  1. GitHub · 去对齐工具与仓库69

    fagan：用前沿模型做判断、本地模型写码的低成本自主编码流水线开源

    GitHub 开源项目 motock/fagan 提出一条自主编码流水线：前沿模型负责分解任务、规划、审查 diff 和裁决风险，本地模型（经 Ollama、LM Studio 或 MLX）负责零边际成本的实现。项目以 Michael Fagan 1976 年 IBM 形式化审查研究为依据构建闸门，包括实现前强制 TDD、独立审查、验收 oracle 评分、风险分级 overlord 和合并前重跑测试的 merge gate，目标是把企业级工程纪律压到每月 20 美元预算内。

    推荐理由：作者把判断交给前沿模型、把写码交给本地模型，并用 TDD 和多重闸门控制质量，还公开记录了失败模式和局限。

  2. GitHub · 去对齐工具与仓库24

    开源项目 LLM_superset：基于 Gemini 与 Apache Superset 的 AI BI 分析助手

    GitHub 项目 LLM_superset 是一个面向 NYC Yellow Taxi 数据集的分析工作区，结合 Next.js 聊天界面、FastAPI、PostgreSQL、Apache Superset、Redis 与 Gemini 辅助分析。用户可在聊天中提问并预览查询结果和图表，确认后在 Superset 中创建图表与仪表盘并嵌入应用，还支持上传 CSV/Parquet 数据集、管理业务术语表和导出报表。项目要求 Node.js 22.21、Python 3.12，通过 Docker Compose 启动，并需配置 GEMINI_API_KEY 才能启用 AI 聊天。

  3. GitHub · 去对齐工具与仓库51

    开源音乐工作台 tsov v0.1 发布：哼唱转 MIDI 并由 LLM Agent 协作编曲混音

    开发者在 GitHub 发布本地优先的 AI 音乐工作区 tsov（v0.1，AGPL-3.0）：录一段哼唱后走 quick-lane（RMVPE 哼唱转写、GAME 人声转写、量化、音阶对齐）生成可编辑 MIDI，再由 LLM Agent 通过统一事务命令层完成编曲、配器、混音与导出，每次修改以 diff 展示且可撤销。整个流程在浏览器本地运行，仅 LLM 调用离开本机，默认接 DeepSeek deepseek-v4-flash，也支持任意 OpenAI 兼容端点；Windows 优先，macOS/Linux 未测试，附 600+ 测试与 v0.1.1 预编译包（win64 3.5 GB，因超出 GitHub 资产限制经夸克网盘分发）。

  4. GitHub · 灵魂体仓库56

    Bubbly 发布：本地优先的 AI 编码 Agent，含桌面 IDE 与终端客户端

    regnant-io 在 GitHub 发布开源编码 Agent Bubbly（MIT 协议），完全在本地运行，支持 Anthropic、Ollama、Gemini、OpenRouter 等模型，提供桌面应用、终端 CLI 和可 headless 运行的 HTTP+WebSocket 后端三种形态。线程可在本地目录、SSH 远程主机或克隆的仓库中工作；工作流要求每阶段有验证证据才能结束，watcher 机制避免长构建轮询烧 token，关闭窗口最小化到系统托盘后后台线程继续运行，并内置 48 个按需注入的技能、AES-256-GCM 加密凭据保管和分级权限与审计日志。

    推荐理由：README 讲清了这套本地优先编码 Agent 在验证、后台等待和失败如实报告上的设计取舍，方法可借鉴到自己的 Agent 工程里。

  5. GitHub · 去对齐工具与仓库66

    support-agent 开源韩语客服 LLM 智能体与规则化评测环境

    hyeonbin123 在 GitHub 开源了用工具调用处理韩语虚拟购物客服的 LLM 智能体，并配套可复现的规则化评测环境（开发用 24 题、测试用 40 题，pass^k 与无 LLM 的 DB 状态判定，遵循 τ-bench 方法但任务自建）。本地 4~14B 模型实测中，qwen3.5:4b 将测试集 pass^1 从 18.1% 提到 55.6%；语音通道使 pass^1 从 16.2% 跌至 1.9%，规则化正则化挽回约一半至 8.8%；改用发信号码加姓名精确核验后身份核验从 53.1% 升至 80.2%。项目含 FastAPI 聊天服务、MCP 服务器、审批队列与审计日志，全部指标可从 reports/ 记录重新计算。

    推荐理由：作者用 pass^k 与无 LLM 的规则化判定量化了语音通道、模型升级和小型模型对客服智能体成功率的影响。

  6. GitHub · 去对齐工具与仓库29

    alastor0325/firefox-review-stats：为 Mozilla 各团队提供代码评审负载与近期变更看板

    alastor0325/firefox-review-stats 为 Mozilla 各团队（Playback、WebRTC、GFX、Layout、DOM Core、Translations、AI Platform 等）提供按团队划分的评审负载看板，覆盖过去 6 个月其所属路径下合入的 patch，通过 GitHub Action 每周刷新并发布到 GitHub Pages。每个团队页面包含 Team View、Member View、Wait Queue 与 Recent Changes 四个视图，其中 Recent Changes 的组件变更概览由 Claude API 在刷新时生成。

  7. GitHub · 去对齐工具与仓库42

    llm-compliance-bench：用 Benchmark 评测 LLM 与 RAG 能否可靠执行航空行李合规政策

    CentraleSupelec（2024-25）与 IBM France Lab 合作开源 llm-compliance-bench，评测 LLM 在航空行李政策合规判断上的表现，要求模型输出合规结果、费用、需托运物品和解释。项目对比了 Batch、Iterative simple、few-shot、Iterative questions 和 RAG（all-MiniLM-L6-v2 + TF-IDF）五种策略，单乘客单提示词最稳健，多步拆分会累积错误，检索相似已解决案例最有效，并用准确率、F1、MAE 及 LLM-as-a-judge 评估各项输出。

  8. GitHub · 灵魂体仓库15

    SWE-Squad：基于 Claude Code 与 A2A 协议的自愈式 AI 开发智能体团队工具使用指南

    SWE-Squad 是一款运行在 Windows 10/11 上的应用，基于 Claude Code 和 A2A 协议让多个 AI 智能体协作完成软件工程任务，可检查代码、发现 bug、建议修复并持续监控项目。它提供 Bug fixing、Review、Automation 和 Self-healing 四种模式，支持多智能体分工流水线，推荐配置为 Windows 11、8 GB 内存，部分功能需要 Claude 账户或 API key。

  9. GitHub · 灵魂体仓库23

    mydocrizvi-del/coding-llm：从零构建编程原生大语言模型的开源研究项目

    GitHub 上的独立研究项目 coding-llm 旨在通过自建训练管线构建编程原生语言模型，而非封装托管 LLM API。路线图包括可配置 decoder-only Transformer、代码感知 tokenizer、带 checkpointing 的预训练循环、本地推理 CLI、指令微调与执行式强化学习。首个目标是可在本地从零训练的小型完全可训练模型，设计见 docs/ARCHITECTURE.md。

  10. GitHub · 去对齐工具与仓库69

    jdBasic 发布：可被 AI 智能体边运行边修改的 BASIC 解释器

    AtomiJD 在 GitHub 发布 jdBasic，一个带字节码 VM 和 APL 风格数组运算的 BASIC 解释器，内置图形、GUI、声音、Web 和本地 AI。它提供 MCP 服务器，Claude Code、Cursor、Cline 等客户端可在程序运行中通过 jdb_eval 改变量、用 jdb_recompile 热替换修改后的 SUB 而不重启程序。支持经 LLVM 编译为独立 .exe，内置 llama.cpp 运行本地 LLM，解释器可跑在 RP2350 和 ESP32-S3 上，--target=kernel 还能编译成可裸机启动的 x86-64 操作系统。

    推荐理由：作者本人展示了通过 MCP 让 Claude Code 在程序运行中改写 SUB 并热替换的方法，对想做 AI 结对编程的读者有直接参考价值。

  11. Reddit · r/LocalLLaMA71

    Kiln 开源构建 RL 环境的框架 Seahaven

    作者开源了用于构建 RL 环境的 Seahaven 框架，以《楚门的世界》中的虚构小镇命名，MIT 协议，基于 Python 3.14+ 与 SQLite，全部本地运行。框架为每次运行提供独立 SQLite 实例、可复用 fixture、时钟与随机种子控制、状态 diff 日志，支持并行数百实例，兼容 OpenEnv 与 MCP，可发布到 Hugging Face；示例 Stripe World 含 24 张表和 155 个 API 操作，官方 Stripe SDK 可直接对接。

    推荐理由：作者把可重置、可评分的 RL 环境层抽成开源框架，给出了每轮独立 SQLite 实例、状态 diff 和可复现性的具体做法，便于迁移到自己的 agent 评测。

  12. GitHub · 去对齐工具与仓库67

    chiasmus 发布：给 LLM 接入 Z3、SWI-Prolog 形式化验证与 tree-sitter 代码分析的 MCP server

    yogthos 在 GitHub 发布 chiasmus，一个让 LLM 通过 MCP 使用 Z3（SMT 求解器）、SWI-Prolog（含 library(clpfd)）和 tree-sitter 代码分析的 MCP server，npm 安装命令为 npm install -g chiasmus。它用模板流水线把自然语言问题转成形式化逻辑并给出数学意义上的验证结果，支持 RBAC 规则冲突检测、依赖约束求解、污点流追踪、死代码与影响分析等场景；chiasmus_graph 的可达类分析基于 O(V+E) 图算法，42 文件 TypeScript 仓库开启缓存后热命中约 2.5ms，对比冷解析约 170ms。

    推荐理由：README 用 chiasmus 自身代码库做了 grep 与调用图分析的对比，读者能看出传递性问题在什么场景下值得用求解器。

  13. GitHub · 灵魂体仓库55

    kibo-agent 开源桌面编码 Agent，支持任意模型与本地语义搜索

    GitHub 上的 gribanoveu/kibo-agent 是一个桌面编码 Agent，基于 Tauri v2、Rust 和 React，可读取和搜索代码、编辑文件、运行命令和测试，提供 Agent、Plan、Ask 三种模式，支持 OpenAI 兼容提供商（DeepSeek、OpenRouter、自有网关）和 Anthropic 模型。代码索引与内置 embedding 模型在本地离线运行，俄语提问可匹配英文代码；命令审批按行为分级，rm -rf、git push --force 等始终需要确认；文件只有在读取且 hash 未变后才能被编辑，写入前展示 diff；MCP 服务器和 Claude Code 格式的 skills、hooks 可直接粘贴配置。许可为 GPL-3.0-only，文档为俄语。

    推荐理由：仓库完整说明了三种工作模式、按命令风险的审批机制与本地语义搜索实现，开发者可以据此评估是否适合自己接入自选模型。

  14. GitHub · 灵魂体仓库48

    CodeOtter：可自托管的 PR 审查平台

    CodeOtter 是一个可完全自托管的 PR 审查平台，基于 open-weight Hugging Face 模型可 100% 离线运行，避免私有代码流向第三方 SaaS 或支付 $24–$30/开发者/月的费用；也可接入 Claude、OpenAI、MiniMax 或 OpenRouter。它将 LLM 与 System 1 决策引擎配对，输出校准的 0-100 六项评分和 8 项 yes/no 合并门禁，减少 LLM 编造数字，并支持 AGENTS.md/CLAUDE.md 团队规则、增量 delta 审查与 GitHub 内联建议。

  15. GitHub · 灵魂体仓库70

    Celmis 开源自托管代码智能平台：从告警到 PR 的 Agent 修复闭环

    Celmis-labs 在 GitHub 开源了自托管代码智能平台 Celmis（AGPL-3.0，ee/ 目录除外），基于仓库索引构建符号图，提供跨仓库问答、PR 审查、依赖审计与 CycloneDX SBOM、告警触发修复等功能，并通过 MCP 暴露 51 个工具。官方实测从 git clone 到六个服务健康运行为 197 秒，单次 PR 审查成本 $0.118，在 Martian Code Review Bench 离线集 50 个 PR 上排名 17/50，并发布了对 79 个被判误报发现的逐条审计，其中 33 个为金标集未收录的真实缺陷。

    推荐理由：官方仓库把告警到 PR 的修复闭环讲得很具体，还附带基准结果与误报审计，适合评估自托管代码智能平台时参考。

  16. GitHub · 灵魂体仓库60

    modelroster 发布：pip 一装即可查询 8 家厂商 382 个模型的型号与能力数据

    GitHub 仓库 ZlaylowZ/modelroster 发布了 modelroster Python 包，pip install modelroster 后离线即可查询 anthropic、openai、xai、mistral、google、cohere、nvidia、inception 共 382 个模型的 id、上下文窗口与能力数据，每日管线从各厂商官方 API 和文档刷新。

    推荐理由：原文详述了modelroster的数据来源、三方态能力标注与溯源设计，读者可评估用数据包替代手维护模型清单的可行性。

  17. GitHub · 灵魂体仓库56

    Alisio 0.1.0 发布：provider 无关的终端 coding-agent 框架

    Alisio 发布首个稳定版 0.1.0，是一个可扩展、provider 无关的终端 coding-agent 框架，接任何 OpenAI 兼容模型，需 Node.js >= 22.16 或 Bun。本地工具默认只读，写操作、进程和网络调用需逐次确认，长对话压缩为结构化 checkpoint，并内置可禁用的 SQLite FTS5 持久记忆插件 @alisio/plugin-memory。提供类型化插件 SDK、plan mode、MCP 支持和 Linux/macOS/Windows 独立二进制，MIT 协议。

    推荐理由：README 明确列出了权限模型、上下文压缩结构和插件 SDK 的设计细节，想研究终端 coding-agent 搭法可以参考它的取舍。

  18. GitHub · 去对齐工具与仓库33

    Chiron：基于 Claude Code 的单人多领域互动课程生成器

    Chiron 是一个由 LLM 驱动的通用课程生成技能，面向代码、医学和语言三个平级领域的单人学习者：投入仓库、PDF、词汇 CSV 或研究论文等任意素材，即可生成自包含的互动 lesson.html，可离线打开。文本 LLM 步骤由父级 Claude Code agent 在自身上下文内执行，图像理解走 Gemini MCP；学习状态存于每课的 .chiron-state.db SQLite 数据库。项目目前为 WIP，处于 Wave 12，许可证尚未确定。

  19. GitHub · 去对齐工具与仓库38

    JuneBug：让 LLM 驱动 Python 调试器的 FastMCP 服务器

    ScottAlbertine 在 GitHub 发布 JuneBug，一个让大语言模型驱动 Python 调试器的 FastMCP 服务器，最初为 JetBrains 的本地 LLM 工具 Junie 设计。由于 LLM 无法在多轮对话间保持持久 TTY，该项目用本地持久化的 HTTP MCP 服务器在后台运行 Python 进程并通过 DAP 协议通信。计划支持进程管理、附加已有进程、多客户端多进程，并用持久化 DB 防止崩溃丢数据。

  20. GitHub · 去对齐工具与仓库77

    Claude Code 插件 Snip 发布，用确定性剪枝替代 /compact 的模型摘要

    开发者 Douglas Vulcano 发布开源插件 Snip，通过 hook Claude Code 的 session.compact，用确定性剪枝替代 /compact 的模型摘要，删除过期和超长工具输出、逐字保留对话与决策。作者在 64 次真实运行（8 试次 × 4 组 × live/resume）中测得事实召回率从内置摘要的 48% 提升至 75%，压缩耗时从 14.2 秒降至 0.16 秒、成本为零，但长工具结果中段事实召回为 0%，剪枝保留度不如摘要。支持配置项与多种预设，9 个真实会话中位删除约 40–49% 字符，要求 Claude Code 2.1.293 支持 function hooks。

    推荐理由：作者用 64 次真实运行对比了确定性剪枝与内置摘要的事实保留差异，数据和方法都公开，可自行复现验证。

  21. GitHub · 灵魂体仓库60

    inixiative 开源 agent-session 库：以持久会话驱动 Claude Code 与 Codex 等编码智能体 CLI

    inixiative 发布 agent-session 库，用统一接口把编码智能体 CLI 驱动为持久、流式、事件捕获的会话，支持 Claude Code（CLI 或 Agent SDK）与 Codex（MCP 或 app-server），Gemini 和 Grok 在计划中。该库保持单个长驻进程实现多轮对话，将返回事件归一化为 text、thinking、tool_use、tool_result 等类型，适用于评测框架、智能体对比与多智能体编排；支持订阅池确定性路由、fork/resume/interrupt 与预热决策会话，实测 warm Codex 决策中位耗时 2.45 秒，比 codex exec 快且输入 token 少 34%。项目以 MIT 许可开源，零依赖，仅需 Bun 和对应智能体 CLI。

    推荐理由：README给出了持久会话、事件分类和各传输能力的完整矩阵，还附了warm会话的实测耗时数据，方便评估是否适用于评测或多智能体编排场景。

  22. GitHub · 去对齐工具与仓库53

    llm_chess 开源基准用多轮对弈评测 LLM 推理与指令遵循

    maxim-saplin 在 GitHub 开源了 LLM Chess 基准，让 LLM 通过多轮对话下国际象棋，评估推理与指令遵循能力，支持对战 Random Player 或 Komodo Dragon 引擎。基准发现 2024 年早期模型常幻觉出非法着法，2025 年的 o1、o3、o4-mini 等推理模型已饱和随机对手评测，因此加入 Dragon 以 Elo 锚定；指标将棋力（Win/Loss、Elo）与对话稳定性（Game Duration）分开。

  23. GitHub · 去对齐工具与仓库48

    VideoMind：面向长视频理解的 AI 视频分析工作台

    开源项目 VideoMind 将视频语音与画面文字转换为带时间与来源身份的 VideoContext，通过 Hybrid RAG 为 Planner → Executor → Critic 提供证据，AI 结论需通过校验才能成为可点击跳转原片的 Citation。检索采用 5 分钟窗口、1 分钟 overlap，Dense 与 BM25 各取最多 8 个候选经 RRF 融合选 3 个 Chunk。F1 处于 CODE FREEZE READY — LIVE GATE PENDING，后端 1235 项测试通过，历史长视频 token 用量由约 64k 降至 22k–27k；v0.1.0 已发布，main 含默认关闭的 M2 多查询检索。

  24. GitHub · 去对齐工具与仓库16

    enhancing-llms：用先进微调技术提升 LLM 的开源论文实现仓库

    GitHub 仓库 sys2agent2026/enhancing-llms 开源了论文 "Enhancing Large Language Models with Advanced Fine-Tuning Techniques" 的实现与实验代码，探索面向领域任务的新型微调方法。该方法在 GLUE 和 SuperGLUE 上取得 SOTA 结果：GLUE 从基线 84.2% 提升至 92.5%，SuperGLUE 从 76.8% 提升至 89.3%，并附有训练脚本、实验配置和 notebook。项目采用 MIT 许可证。

  25. GitHub · 去对齐工具与仓库36

    POLIS V6：面向 AI 辅助工程的确定性证据驱动交付 CLI 发布

    MarcosAlves90 发布 POLIS V6，一个基于 Go 的 CLI 与交付协议，用于验证、打包、检查、签名并安全应用 AI 辅助工程中的代码变更。工具可生成可验证的 .polis 交付包和分离签名，通过隔离验证与事务性 apply 保持仓库完整性，并提供无需源码树的离线运行时。可通过 go install 或下载离线运行时安装，需 Git 支持。

  26. GitHub · 灵魂体仓库39

    shd101wyy 开源编程语言 Yo：LLM 友好的多范式编译型语言

    shd101wyy 在 GitHub 发布多范式通用编译型语言 Yo，目标是比 C 慢 0%-15% 以内，语法受 Lisp S 表达式启发，对人类和 AI 均友好。语言支持编译期求值、代数效应、async/await、默认内存安全、显式分配器、编译期引用计数，并可通过 yo verify 基于固定版本的 Z3 做形式化验证。Yo 转译为 C 编译，yo init 生成的项目内置 agent 技能文件与 AGENTS.md，最新版本为 v0.2.4，项目目前仍在开发中。

  27. GitHub · 去对齐工具与仓库63

    taskfold 插件为 DeepSeek Harness 编码智能体提供任务级上下文折叠

    开源插件 dsh-taskfold 为 DeepSeek Harness（DSH）编码智能体提供任务级上下文折叠，将已完成任务折叠为带标题的摘要，原文可随时用 fold_recall 取回。作者以一次 411 步、26 次折叠的真实会话实测，总 prompt tokens 从 142,654,308 降至 52,127,098（−63.5%），峰值上下文占用从 59.5% 降到 20.7%，支持 dsh 0.2.0-rc.2，经 npm、分支或 .tgz 安装。

  28. GitHub · 去对齐工具与仓库38

    Autonomous-Personal-Assistant-AI-Agent-：基于 LangGraph 的 Telegram 找房 AI 助手（Krisha.kz）

    开源项目 Modern-Messiah/Autonomous-Personal-Assistant-AI-Agent- 提供一个 Telegram 机器人，用于在哈萨克斯坦 Krisha.kz 上发现公寓。核心是线性 LangGraph 流水线：解析意图 → 搜索 krisha → 结合周边设施增强 → 用 DeepSeek 评分 → 呈现卡片。项目采用 Python 3.12，集成 aiogram、Redis、PostgreSQL、Playwright、Notion 导出与 Podman 部署，默认限速为每用户每分钟 20 条消息、每小时 6 次付费搜索。

  29. GitHub · 灵魂体仓库24

    XiyingYong 开源 llm-moe-gridworld：用 LLM 做 Mixture-of-Experts 路由的网格世界导航实验框架

    XiyingYong 在 GitHub 发布 llm-moe-gridworld，一个结合 LLM 与深度强化学习的多目标导航实验框架。系统用 Google Gemini 作为 Mixture-of-Experts 路由器，按任务上下文从三个 DQN 专家（目标、宝物、陷阱）中选择执行动作，并与随机路由、启发式路由和全局 DQN 等策略对比。项目以 Python 和 TensorFlow 实现，当前仓库仅含源代码，尚未包含训练好的模型权重和评估结果。

  30. GitHub · 去对齐工具与仓库13

    ai-design2test：从 Figma 设计稿自动生成 Maestro 移动应用测试

    开源工具 ai-design2test 可读取 Figma 设计文件，自动生成结构化测试用例，并导出为可直接使用的 Maestro YAML 文件，无需手写脚本。工具支持选择性回归测试与不在真机上执行动作的 Dry Run 模式，测试用例自动保存到本地 SQLite 数据库，数据不上传云端。支持 Windows 10/11，可通过 USB 连接真机或模拟器运行测试。

  31. GitHub · 去对齐工具与仓库57

    llm-debug-dive：Codex 与 Claude Code 的本地 Agent 调试面板

    wood-bison 在 GitHub 发布 llm-debug-dive，一个本地仪表盘，用于调试 Codex、Claude Code 及其他 API 兼容 Agent 的运行过程，可查看提示词、工具调用时间线、token 负载、缓存命中、延迟和估算成本。提供 codex-debug 和 claude-debug 包装脚本、Prompt Coach 提示词改进建议，以及可选的本地 Ollama 二次评审以避免云端 token 消耗；数据存于 Docker 中的本地 Postgres，定位是日常调试而非生产可观测性。

    推荐理由：面向 Codex 和 Claude Code 的本地调试面板，作者给出了完整安装流程和架构说明，适合想排查 Agent 运行细节和降低 token 成本的读者。

  32. GitHub · 灵魂体仓库51

    Dumpsterpog 开源多模型协作平台 multi-llm-architecture

    Dumpsterpog 在 GitHub 发布 multi-llm-architecture，让 Claude、GPT、Gemini 等多个模型处理同一条消息并互相校验，返回单一最终答案，可部署在 ChatGPT 式网站和开发者 API 之后。系统由 Gemini Flash 作为监督模型分诊消息，按用户套餐分派到 lite / standard / max 三级编排，提供 router、并行综合、多轮辩论和草稿/批评/修订四种协作策略；内置每请求消费上限、每分钟 token 限制、日配额、月度消费上限和平台级日预算等成本控制，并附带 SSE 流式接口、计费账本、Firebase 存储、熔断降级和 Prometheus 监控。