新闻、仓库与研究，按时间排列。
Wvdstoep 在 GitHub 发布 ghost-browser，通过 MCP 让 Codex、Claude Code 等客户端连接真实 Chromium，并用 Set-of-Mark 编号标注替代 CSS 选择器来驱动点击、输入和读取。项目内置 HTTP API、会话隔离与 SSRF 防护，附带四层自主安全侦察与漏洞审计引擎，覆盖 DNS、TLS、XSS、BOLA/IDOR、SQLi 等检测并生成 curl PoC 与补丁。AI 导航循环、recipe 编译器和计费尚未构建，仓库地址为 https://github.com/Wvdstoep/ghost-browser。
GitHub 上的 korean-rnd-regs-mcp 是一个用于审查韩国研发行政规定的 MCP server，可自动识别需审查的规定条款并按“法律>施行令>施行规则>行政规则”层级输出审查结果，通过国家法令信息中心 OpenAPI 调取条文，覆盖 66 部规定。面向研究者、R&D 专业机构人员及政府 R&D 事务公务员；建议 Claude 使用 Sonnet 5.5（Effort Level High 以上）、ChatGPT 使用 GPT-6.1 Sol（Effort Level Medium 以上）。
xshell1994 在 GitHub 发布 Toolify，一个中间代理，向不支持函数调用的大语言模型或 OpenAI 接口注入 OpenAI 兼容的 function calling 能力。原理是拦截 chat/completions 请求、注入指导模型用 XML 格式输出函数调用的系统提示词，再从上游响应中解析并转换为标准 tool_calls 格式，支持单次响应多个函数调用、think 标签兼容、流式解析、按模型名路由多个上游服务、客户端鉴权、token 统计及解析失败自动重试（默认最多 3 次，可配 1-10 次），可用 Docker Compose 或 Python 3.8+ 部署，采用 GPL-3.0-or-later 许可。
推荐理由：原文给出中间代理的完整工作原理与配置方式，可按 Docker Compose 或 Python 直接部署给不支持函数调用的模型补上该能力。
shahil5z 发布本地多索引 RAG 管线 advanced_rag 与评测工具 ragcheck，在 40 道人工审核问题上评测。BM25 重排未改变 Recall@5（0.833），但将 MRR 从 0.629 提升至 0.779、nDCG 从 0.670 提升至 0.784；HNSW 各项指标与 Flat 持平，IVF Recall@5 为 0.796。管线用 all-MiniLM-L6-v2 嵌入并搜索 FAISS 索引，生成器为 OpenAI，演示站点部署于 advanced-rag-evaluation.vercel.app。
开源项目 family-expense-bot 通过 Telegram 记录个人开销：用户输入自由文本后，由 Gemini flash-lite 免费模型提取支出，代码逐字段校验，金额和类别确认无误才保存。项目采用 30/30/20/20 预算规则，Python 与 n8n 两套实现经约 10000 例验证等价，含 400 多个测试，支持 Docker 一键部署。
likw99 开源了 llm-daily，一个用自己的 LLM key 每日抓取 AI 新闻并自动写成简报的 Agent，自 2025 年 3 月起几乎每天早上都在写 LLM Daily 简报。它读取 Reddit、arXiv、GitHub trending、Hugging Face、Product Hunt、TechCrunch、VentureBeat 和红杉的内容，生成商业、产品、技术、研究四个板块加 Highlights，支持中英文或双语输出，可发布到静态网站（含 RSS）、Kit/Buttondown 邮件、Telegram、Discord、Slack 或飞书。管线强制每条目附来源链接并由校验器删除无链接内容，末尾列出用到的信源、被剔除的行、所用模型和 token 消耗；无内容不发布。
推荐理由：仓库自带 dry-run 离线模式和逐条带链接的校验管线，读者可以直接克隆测试或按需增删信息源。
开发者 mohamedchouiki97 发布了 Helix Support Assistant，一个面向虚构 B2B SaaS 公司客服团队的 RAG 助手项目。系统将 100 份文档（60 Markdown、25 PDF、15 HTML）导入 Chroma 向量库，采用 BM25 + dense 混合检索经 RRF 融合，再用 gpt-5.4-mini 重排并生成带来源和置信度的结构化回答。在 50 条查询测试集上，RAGAS 评测 3 次平均 faithfulness 0.983、context precision 0.981。
开源项目 LLMApiGateway 是一个本地运行的 OpenAI 兼容个人 LLM 网关，支持多供应商模型的容错切换、负载均衡、模型轮换和自定义请求参数，可用于 Cline、RooCode 等代码智能体。网关在主模型出错时自动切换 fallback 模型，对 429 和日配额错误按 90 秒到 86400 秒的阶梯升级 cooldown，并通过 tiktoken 在流中断时本地估算 token 用量，同时按小时、天、周、月统计成本与 token 消耗。
GuiDobelin 发布 citerag，一个可自部署的 RAG 服务，支持上传 PDF、Markdown、文本和 HTML 文件，通过 HTTP 或命令行提问，每个答案标注来源文件、页码和原文引文。它使用 Claude 的 citations API 由模型对检索段落生成引文，嵌入默认用 fastembed 在本地计算，还提供不调用 LLM 的离线抽取模式；内置文件存储可经环境变量切换到 Qdrant，全部约 600 行类型化 Python，MIT 协议开源。
推荐理由：原文给出完整架构、配置项和引用机制说明，可自部署验证答案出处，适合想搭可核查 RAG 服务的读者参考。
he-yufeng 在 GitHub 发布开源 AI Agent 工具 ContractGuard，上传 PDF/DOCX 合同即可在 30 秒内输出红旗条款、警告、保护项和 A+ 到 F 的公平度评分及逐条修改建议。工具通过 Pydantic 模型保证结构化输出，支持 OpenRouter、OpenAI 及 Ollama 本地模型；在 LLM 之外并行运行辖区感知的确定性法条核对清单，覆盖中国劳动法与民法典及加州住宅租赁规则，无法判定时诚实返回 unknown。支持批量扫描、版本对比、JSON 导出和 Gradio Web UI，最长约 30000 token（约 60 页）。
推荐理由：开源合同审查 Agent 除了 LLM 分析还内置辖区感知的法条核对清单，并对缺失条款诚实返回 unknown，思路可直接借鉴。
EKOS 是一个开源的企业知识操作系统（知识层），将源代码、SQL、文档和 Git 历史编译成带证据溯源的知识，AI Agent（包括 Claude Code）通过只读 MCP 服务器查询。项目用 Rust 编写，采用 MIT 许可证。首个 benchmark 显示：在含 2,022 个文件的真实开源仓库上，冷摄入耗时 34 秒，用 tiktoken 标准分词器测量，基于编译账本回答问题比 grep 原始搜索节省 67-93% token（含 grep 占优的用例）。
学术研究项目 ReassureAI 结合多模型与 RAG 提供健康信息服务，涵盖心理危机检测、医学报告通俗化解读，以及融合 OpenBioLLM-8B 与 AyurParam 的生理健康问答。系统包含 SEC1/SEC2 两级安全检查、可选 n8n 监护人警报工作流，前端采用 React 19，检索用 Qdrant 与 BAAI/bge-m3，支持 Docker Compose 部署。项目为概念验证，非医疗设备。
Seed 是一个本地语言模型训练工作室，可用自己的文本从零训练小模型，并观察学习进度与实验输出。界面包含 Training、文本生成、Chat 和 New life 四个部分，默认模型约 3.36 million 参数、在 CPU 上运行，macOS 可选原生加速。前端采用 React、TypeScript 与 Vite，Transformer 引擎（包括 attention、梯度和优化）直接用 TypeScript 实现，不依赖机器学习库或外部推理 API，可本地或通过 Docker 运行并保存 checkpoint。
黑粉科技的方寸智匣（LocalBrain）是一个本地 AI 工作台，整合大语言模型下载导入、流式对话、文件工具调用及语音、图片、视频、音乐生成，最新版本为 Windows/Linux 2.0.8 和 Mac 2.1.1。Mac 集成 MLX、Metal llama.cpp、Splash 与 Prism，Windows 使用适配的 llama.cpp / Prism，Linux 为预览支持；本地推理不要求对话上传云端。在 RTX 4070 Laptop 8GB 显存本机实测中，PolyStrata 运行 Qwen3.6-35B-A3B UD Q3_K_M 解码速度约 75～90 token/秒。软件为专有软件，安装包不含模型权重。
turri 推出桌面版 turri-desktop，支持 macOS 和 Linux，将命令行版的对话、工具、slash 命令、skills 和 pulses 以原生 UI 呈现。软件以“持久意图”为唯一事实来源，随意图变化重新生成代码而非就地修补，支持 Anthropic、OpenAI、Google、Amazon Bedrock 等模型提供商，可通过订阅（如 Claude Pro/Max、ChatGPT、GitHub Copilot）或 API key 登录。AppImage 版需 FUSE 2，Linux 上依赖 bubblewrap 沙箱，Linux 版可自动更新，macOS 版尚不能。
GitHub 仓库 Cybeaster/LLMSkills 提供一组 Agent 技能，打包为同时兼容 Claude Code 和 Codex 的插件。技能本身是中立的 SKILL.md 目录，无 agent 专属语法，两个 marketplace 清单并存于同一仓库，内置 devflow、orchestrator、ru-style 等插件。可通过 /plugin install、codex plugin 或 npx skills 安装，采用 MIT 许可。
Pydantic AI Kernel 是一个 Python 库，结合 pydantic-ai 与 metakernel，用于创建可调用 LLM、tools、MCP servers 的 Jupyter kernel。内核以原始文本为输入，支持流式输出、自定义 magics 命令、工具审批校验及 markdown/html 等多种输出类型，并可通过 CLI、Web 界面、REST API、websockets 等前端访问，借助 jupyter server 或 jupyter kernel gateway 提供 REST 与 websockets 生产级 API。
Thinkube 的 llama-cpp 可选组件提供 LLM Gateway 背后的 llama.cpp 推理服务器，支持 1-bit 到 16-bit 量化的 GGUF 模型，容器在 8000 端口运行 llama-server，提供 OpenAI API（chat completions、completions、embeddings 等）。模型由 MLflow 管理，首次启动将 GGUF 文件复制到节点本地磁盘。镜像基于 llama.cpp release b11476 和 CUDA 13.0 构建，组件与模板均为 MIT 许可。
Thinkube 的可选组件 llama-cpp-prism 使用 PrismML 的 llama.cpp fork，支持其 Bonsai 模型的低比特 GGUF 格式 Q1_0（1-bit）、PQ2_0 和 PTQ1_0，并带专用 CUDA kernels；原版 llama.cpp 会拒绝这些文件。该组件通过同一入口在 8000 端口运行 llama-server 并提供 OpenAI API，镜像基于 fork 的 prism-b10754-2459f68 版本与 CUDA 13.0 构建，模板采用 MIT 许可。
openserbia 在 GitHub 发布 go-llm，一个用于 OpenAI 兼容推理端点的 Go 客户端库，零标准库外依赖，要求 Go 1.27。库会从后端错误响应和返回字节中检测 LM Studio、Ollama、vLLM、llama.cpp、text-generation-inference 各自缺失的 API 部分，并按 json_schema 到 json_object 到无 response_format 的顺序降级而非失败，结构化输出被后端忽略时视同拒绝，被 token 预算截断时返回 *llm.TruncatedError 提示调高 MaxTokens。
推荐理由：这个 Go 客户端把各自建推理后端实现 OpenAI API 时的差异集中处理，降级策略和截断、溢出的区分写得很具体，对自托管部署有参考价值。
Gusion1017 在 GitHub 开源 Mac-WeChat-ChatBot，通过 Frida Gadget 注入 macOS 官方微信（唯一实例），经 Go OneBot bridge 接入 SwiftUI App，调用 DeepSeek、OpenAI、Ollama 或任意 OpenAI 兼容端点生成拟人化回复。支持私聊自动回复、群聊 @ / 关键词 / 拍一拍触发、白黑名单与限流、按会话覆盖人格与提示词，记忆采用 10 条短期窗口加 8 条批量总结、综合权重含 30 天半衰期。微信 4.1.12.53 / 4.1.15.55 / 4.2.0.5 已真机验证，媒体下载为已知缺失；消息与记忆仅存本机、API Key 存 Keychain。
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。
一个基于 Google ADK 2.x 构建的多智能体系统，每周日 06:00（Asia/Kuwait）自动汇总 Google Calendar、Gmail、Gemini Meet Notes 及 AFA/TIF/PSF 消耗跟踪数据，生成 6 页 Google Slides 高管演示文稿，并通过独立的 LLM-as-a-Judge 自愈循环审计后将链接发送至指定邮箱。系统采用三级模型路由（gemini-3.8-flash 与 gemini-3.1-pro，输入超 32,000 tokens 时自动升级），配备 SQLite 持久会话存储、OpenTelemetry 分布式追踪与 PII 脱敏，通过 Terraform 部署在 Cloud Run 上。
GitHub 开源项目 ai-internship-agent 是一个不依赖 LangChain/LangGraph 的 Python Agent，基于 Python 3.12 与 Pydantic 2，用于简历与职位描述的证据化匹配，输出带引用、行号和内容哈希的结构化技能状态与评分。Agent 可在显式授权的文件内执行 SEARCH / ASK_USER / FINISH 三种有界动作，LLM 只提议判断，Python 负责验证引用、控制预算和计分。项目内置 gold-v1 冻结数据集（12 个虚构案例、13 个技能标签）对比固定流程与 Agent 模式成本，最新本地验证通过 545 个测试，离线运行无需 API key，DeepSeek 适配需显式授权。
Reddit r/LocalLLaMA 用户发帖询问是否应让 Atomic Agent 自主支付，并列出 API credits/算力、订阅、购物等候选场景，征求社区对信任范围的看法，同时询问已让智能体花钱的用户用的是什么、花在何处。
Domyn Small 1.0 的支持已合并进 llama.cpp。该模型是 Domyn 开源的约 10B 参数推理模型，原生 32k 上下文（可经 YaRN 扩展至 131k），支持 thinking on/off 双模式推理与工具调用，采用 MIT 许可证，推理 token 消耗约为 Qwen3.5-9B 的 32% 和 OLMo-3-7B-Think 的 35%，BFCL V3 单轮成绩为 75.9 Non-Live / 68.3 Live，适合小显存环境的 agentic 部署。
Reddit r/LocalLLaMA 用户基于 NVIDIA AIPerf 开发了一款易于理解的 LLM 基准测试与调优工具，目前处于 alpha 阶段并公开征集反馈。工具能报告在指定延迟目标下服务器可承载的用户数、哪个环节最先成为瓶颈，以及下一步应调整哪个 vLLM 参数，附有 llama 3.1 8b 在单张 H100 上的示例报告。
Kapitsa 开源推理引擎贡献者 Ye 发布 Flint 40B A2.5B Q4 在 MacBook Pro M4 Pro 48GB 上的实测，使用 Kapitsa 达到 128 tok/s 短上下文解码。Kapitsa 为 Apple Silicon 定制 Metal kernel，在 128K 上下文解码上比 recursive 自家引擎快 1.30 倍、比 llama.cpp 快 1.9 倍，缓存后续轮次首 token 延迟 0.13 秒；针对 Flint Q4 训练的 KFlash tree drafter 声称已带来 1.4 倍解码加速，预计周一发布。
Zettelrobbe 是基于 Paperless-AI 全面重构的开源文档管理工具，支持接入 OpenAI、Ollama 或任意 OpenAI 兼容 API 做语义文档分类，并新增 MFA 登录、全局 API 与 SSE 限流等服务端安全特性。它提供 Mistral OCR 与本地视觉模型的灵活 OCR、重复标签/发件人合并，以及服务端分页与 tag 缓存，即便上万文档也能保持界面流畅。项目通过 Docker Compose 部署，作者提示当前架构变动大、不保证稳定，迁移前需完整备份 Paperless-ngx。
Manixhor 在 GitHub 开源 QA-Bot-Document，一个基于 RAG 的文档问答系统，支持 PDF、TXT、DOCX 并附带来源引用，已上线 Streamlit Community Cloud。技术栈包括 LangChain、ChromaDB、HuggingFace all-MiniLM-L6-v2 嵌入和 Groq 免费托管的 openai/gpt-oss-20b，速度超 100 tokens/sec，限每分钟 30 次请求。切块采用 1000 字符、200 字符重叠的 RecursiveCharacterTextSplitter。
GitHub 上开源的 Financial Document Intelligence RAG Assistant 是一个 AI 问答应用，通过 RAG 从上传的金融文档中检索信息，并由 Ollama 托管的语言模型生成有依据的回答。项目使用 ChromaDB 存储向量嵌入，提供 Streamlit 交互界面，并展示检索片段、页码等来源信息。作者强调这是教育性质项目，不能替代专业财务建议或银行正式贷款审批流程。
GitHub 上出现新仓库 tahaart860-cmd/TahaArt-AI，定位为 TahaArt 应用的 AI 后端，提供 AI 聊天、图像分析和图像生成 API。仓库目前仅含 README，尚无 star、watcher 和 fork。
开源项目 Image_classification_generation 基于 Python、Streamlit 和 Azure OpenAI，提供图像描述、视觉问答和由 LLM 生成 SVG 矢量插图并支持预览、下载等功能。项目要求 Python 3.12，通过环境变量加载 Azure 端点与密钥，并对上传图片和 SVG 内容做校验与清洗，采用 MIT 许可证。
GP Lead Hunter 是一款面向 Guitar Priest Tec 的 AI 客户线索挖掘与外联工具，可跨行业发现潜在客户、整理线索、调研线上足迹、生成个性化 WhatsApp 和邮件推销文案，并跟进追踪。实时商户搜索集成功能目前仍在开发中。
said9246 在 GitHub 开源 youtube-rag-bot 项目，一个基于 AI 的 YouTube 聊天机器人，利用 LangChain、RAG、Hugging Face 和向量数据库，从视频转录文本中回答问题。项目使用 Python 和 Streamlit 构建，并提供在线 Demo 可直接试用。
开发者 Musab Dawood 发布开源全栈 AI 情感支持应用 PULSE，采用 Next.js 16.1.1、TypeScript 5 与 MongoDB 构建，已上线 demo（developer-space-ai.vercel.app）。应用支持 SSE 流式聊天、匿名访客会话、危机语言转接真人帮助、免费层约 10 条消息/天的限流，并提供 V1/V2/Pro 多模型层级与 Pollinations.ai 图像生成，支持 Markdown、PDF、DOCX、TXT 导出，可安装为 PWA。
danieltyukov 在 GitHub 开源 ChipLeap，可从负载描述（如 Llama 3.2 1B、5 tokens/s）或用户自带 RTL 出发，自动设计架构、生成 SystemVerilog RTL、X-HEEP RISC-V SoC 配置或 AXI4 IP，并完成仿真、综合、布局布线直至 GDS。附 MCP 服务器供 Claude、Cursor 等助手驱动，示例 UART 在 IHP SG13G2 开源 PDK 上通过 DRC、LVS，全流程约一刻钟，MIT 许可，亦可调用 Cadence、Synopsys、Siemens 商用工具。
法律科技咨询网站 discover.legal 正在 site-v6 分支进行全新重写，README 作为契约文档随 PR 同步更新。该站提供 Buy、Build、Run、Advise 四项服务，价格均为"Price on request"，含 Documents（安大略省）与 BigLaw 两个离线录制的演示产品，不存储访客数据、无账户与支付，生产环境仍由旧产品（110 个辖区、v1 引擎）服务直至切换。
Upstash 的 Context7 为编码智能体提供最新的版本特定库文档和代码示例，避免 LLM 依赖过时训练数据而产生幻觉 API。它支持 CLI + Skills 与 MCP 两种模式，通过 `npx ctx7 setup` 一条命令完成安装，需 Node.js 22.13 或更新版本，可用 `--cursor`、`--claude`、`--opencode` 指定目标智能体，并支持手动配置到 30 多个 MCP 客户端。
GitHub 开源项目 homeai 是一个用 LangChain 构建的家庭 AI 助手，默认使用本地 LLM，可选用 OpenAI 作为提供方，支持 LM Studio、Ollama、llama.cpp、vLLM 等 OpenAI 兼容 API 服务，默认模型为 google/gemma-4-e4b。项目提供 CLI、Streamlit Web 界面、PyQt6 桌面应用三种形式，Web Launcher 支持通过 Tailscale Serve 暴露 8501 端口并可打包为 macOS 应用。