TypeScript · ★ 32,011 · 🍴 2,624 · 📈 5,604 stars today
Graphs that teach > graphs that impress. Turn any code into an interactive knowledge graph you can explore, search, and ask questions about. Works with Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI, and more.
中文介绍 把代码库转换为可探索、可搜索、可提问的交互式知识图谱,帮助开发者理解项目结构与依赖关系,适合接手陌生代码、审查架构或辅助智能编程工具定位上下文。
Python · ★ 15,739 · 🍴 1,892 · 📈 1,441 stars today
Open source repository of plugins primarily intended for knowledge workers to use in Claude Cowork
中文介绍 面向知识工作者的开源插件集合,用于扩展智能协作环境中的检索、整理和自动化能力,适合研究、写作、项目管理等需要处理大量信息的日常办公场景。
Python · ★ 19,057 · 🍴 3,210 · 📈 3,154 stars today
Learn it. Build it. Ship it for others.
中文介绍 围绕人工智能工程实践的学习与构建资料,强调从基础概念到可交付产品的完整路径,适合想系统掌握模型应用、工程实现和上线流程的开发者。
JavaScript · ★ 192,761 · 🍴 29,813 · 📈 2,025 stars today
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
中文介绍 面向智能编程代理的性能优化框架,关注技能、记忆、安全和研究优先开发流程,帮助提升代理在编码任务中的稳定性与效率,适合重度使用代码助手的团队。
Python · ★ 9,404 · 🍴 1,145 · 📈 1,004 stars today
754 structured cybersecurity skills for AI agents · Mapped to 5 frameworks: MITRE ATT&CK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, D3FEND & NIST AI RMF · agentskills.io standard · Works with Claude Code, GitHub Copilot, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI & 20+ platforms · 26 security domains · Apache 2.0
中文介绍 收集七百五十四项结构化网络安全技能,并映射到多套安全与人工智能风险框架,用于增强智能代理的安全分析、威胁建模和防御任务能力,适合安全团队与研究者。
TypeScript · ★ 25,777 · 🍴 1,432 · 📈 3,161 stars today
Pre-indexed code knowledge graph for Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, and Hermes Agent — fewer tokens, fewer tool calls, 100% local
中文介绍 为代码库预先建立本地知识图谱,让智能编程代理用更少上下文和工具调用理解代码关系,适合大型项目导航、变更影响分析和本地隐私要求较高的开发环境。
Swift · ★ 19,582 · 🍴 1,478 · 📈 603 stars today
Ghostty-based macOS terminal with vertical tabs and notifications for AI coding agents
中文介绍 基于终端的苹果系统工具,为智能编程代理提供纵向标签页和通知能力,帮助开发者同时管理多个代理会话,适合本地并行编码、监控任务进度和切换上下文。
★ 155,403 · 🍴 15,937 · 📈 2,749 stars today
A single CLAUDE.md file to improve Claude Code behavior, derived from Andrej Karpathy's observations on LLM coding pitfalls.
中文介绍 通过单个项目记忆文件整理智能编程助手的行为规则,来源于对大模型编码常见问题的观察,适合希望减少误改、提升上下文遵循和工程质量的开发者。