OpenRig
运行 Claude Code、Codex 和 Pi 智能体团队
智能体与编程Apache-2.0★ 8.6kv0.7.7
运行 Claude Code、Codex 和 Pi 智能体团队
智能体与编程Apache-2.0★ 8.6kv0.7.7
Graphify 宣布其技能已上线 Perplexity Computer 技能市场,向所有 Computer 用户开放:输入 /graphify 并粘贴公开 GitHub 仓库链接,即可把整个代码库映射为可探索的知识图谱。 Graphify 称,用它映射自家仓库约用时五分钟,得到 4022 个节点、10079 条有向边,报告还指出了架构文档中一处引用错误的文件。底层引擎开源,也可在 Claude Code、Cursor 等工具中本地运行。
原文Once the map exists, the questions get better.
本条来自官方博客(graphify.com),发布于 。查看原文
Impeccable skill v4.8.0 可通过 npx impeccable install 安装到 Devin 的网页版、CLI 和桌面版,含 .replit 文件的项目会被识别为 Replit Agent。在 GitHub Actions 中运行 impeccable detect --github,会把每条检测结果标注到对应代码行。 偏移 4px 及以上的硬阴影会作为提示而非失败报告。启动器、npm 包和 install 会把下载的引擎与技能附带的摘要列表比对,不匹配就拒绝运行。
AnythingLLM v1.19.0 的 Docker 版可运行内置本地 LLM,引擎是 AMD 开源的 Lemonade 推理服务器,底层用 llama.cpp,不再需要另外运行 Ollama 或 LM Studio。它会自动选择 CUDA、Vulkan 或 CPU 后端,支持 amd64 和 arm64,默认关闭,需用 ENABLE_BUILT_IN_LLM=true 开启。 界面加入可整体着色的配色方案。此版本还限制了请求体大小,防止未认证的 embed 拒绝服务攻击。
本条来自官方博客(affine.pro),发布于 。查看原文
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Cline sdk v0.2.0 在会话已有运行进行时会重新接入该会话,不再替换其运行时,之前原运行会继续但无法访问。模型请求在首次尝试后最多重试 3 次(原为 5 次),失败的尝试会记录到 Langfuse 追踪中。 gemini 提供方不再发送原生 Google Search,Vertex 仍保留原生搜索。首次压缩后的上下文大小估算改用实际发送的消息,之前约高估 7 倍,导致每隔几次工具调用就再次压缩。

给编码智能体加上 CAD 建模能力的开源插件,在本机生成 3D 模型,MIT 许可
设计与创作MIT★ 24.9kv0.10.0

把文档问答、AI 智能体、定时任务和会议助手放进一个程序的本地优先 AI 应用;仓库 MIT 许可,桌面安装包另有专有条款
本地 AI 与模型MIT★ 67.8kv1.19.0

面向 Apple Silicon、基于 MLX 的开源大模型推理服务器,提供 OpenAI 与 Anthropic 兼容接口,侧重编码智能体的可靠工具调用,Apache-2.0 许可
本地 AI 与模型Apache-2.0★ 4.1kv1.0.1

追踪生产环境中的 AI 智能体、把反复出现的失败归为可追踪 signals 的开源可观测平台,可自托管,MIT 许可
开发工具与基建MIT★ 4.7kv7.18.0

把 AI 智能体编成一家公司来管理的开源自托管应用:组织架构、预算、目标与审批,MIT 许可
智能体与编程MIT★ 110.1kv2026.1023.0

在桌面端并行运行 Claude Code、Codex 等编码智能体、每个智能体各占一个 git worktree 的开源智能体 IDE,沿用各家现有订阅,MIT 许可
智能体与编程MIT★ 113.1kv1.4.246

在一个界面里调度 Claude Code、Codex、Cursor 等编码智能体的开源控制台,沿用各家现有订阅,MIT 许可
智能体与编程MIT★ 39.9kv0.1.6

在终端、桌面、网页和 IDE 里都能用的开源编程智能体,可接 75 家以上模型服务商(含本地模型),MIT 许可
智能体与编程MIT★ 224kv2.2.5

给 AI 编码智能体补上设计语汇的开源技能与命令行工具:24 个设计命令加 62 条确定性检测规则,Apache-2.0 许可
设计与创作Apache-2.0★ 100kv4.8.0

会学习的智能体记忆层:Retain、Recall、Reflect 三个接口,MIT 开源可自托管
开发工具与基建MIT★ 57.9kv1.1.0

把代码库连同文档、配置和 PDF 转成知识图谱、供 AI 编程助手经技能或 MCP 查询的开源工具;Apache-2.0,改许可前以 MIT 贡献的部分仍可按 MIT 使用
开发工具与基建Apache-2.0★ 140.8kv0.9.100

不用向量库、不切块的长文档推理检索:树状索引加 LLM 推理,答案带页码出处
开发工具与基建MIT★ 40kv0.5.0

本地运行的开源语音工作室:克隆、配音、听写、转写与有声书,应用为 AGPL-3.0,预设 OmniVoice 模型权重不可商用
本地 AI 与模型AGPL-3.0★ 98.5kv0.5.7

用桌面图形界面查找、下载和运行本地大模型
本地 AI 与模型v0.4.28
Ollama 新增文本转语音能力,首个语音模型是 Gradium 的小型 TTS 模型系列 Phonon,目前支持 macOS,Windows 和 Linux 即将支持。 在 Apple Silicon 上,Ollama 借助 MLX 加速,称在 M5 Max 版 MacBook Pro 上比 Gradium 自家运行时快 35%,词错误率与参考实现持平。Phonon 支持英、法、德、西、葡五种语言和多种音色,兼容 OpenAI 的语音接口;主模型采用 Apache 2.0 许可,40M 小模型限非商业使用。
原文Ollama can now turn text into speech.
Buttondown 对作者使用的写作和管理后台做了一轮无障碍改进。 屏幕阅读器方面,新增跳到正文的链接和页面地标,约 25 个纯图标按钮补上了可读名称;键盘方面,表格可用方向键逐行移动,文件行、分析列等元素均支持键盘操作。团队接下来将改进文字对比度、焦点轮廓、Windows 高对比度模式,并对照 WCAG 2.2 检查。
原文This time, we turned that lens on ourselves: the app you use to write, send, and manage your newsletter.
Paperclip v2026.1023.0 允许把任务或项目设为私有并共享给指定的人和 agent,其他人无法打开、搜索、读取运行记录或通过插件访问。agent 可通过自有模型网关运行,支持 OpenRouter、Amazon Bedrock、Google Gemini 和兼容 OpenAI 或 Anthropic 接口的端点;Costs 页面改为精确账本,并显示月度订阅费用。 Operator 角色预设从 1 项权限扩大到 14 项,可创建和配置 agent,管理员应检查成员角色。GitHub 审查机器人移到默认关闭的实验设置之后,已有机器人继续运行。
Coolify v4.5.0 新增 Gitea App 源,可部署私有 Gitea 仓库;新增服务器补丁功能(beta),可按服务器自动安装安全更新;新的舰队指标页汇总服务器和容器的表格与趋势图。 这一版还新增 Passkey 登录、应用和服务的文件浏览器,以及更新前自动备份 Coolify 数据库。安全方面,明文密钥改为静态加密存储;不兼容变更包括 API token 需要 deploy 权限才能运行计划任务等操作,POST /api/v1/enable 接口已移除。
本条来自官方博客(lobehub.com),发布于 。查看原文
Hindsight v1.1.0 加入统一的决策模型配置,可按操作单独覆盖,提供方新增 Cloudflare Clef 和 OpenAI Decisions API;配置了决策模型后,recall 会用它来排序。LLM 请求扩展可在服务端为每次调用选择 LLM 和凭据。 文档搜索可以检索正文,并显示哪些字段命中。webhook 事件加入投递 ID;此外还修复了 Windows 上导出轮询超时、未知 tags_match 被放宽为 any 等问题。
智能体记忆项目 Hindsight 在其评测体系中把英伟达 Nemotron 3.5 Embed 与另外 7 个嵌入模型对比,包括 OpenAI text-embedding-3-small、BGE-M3 和 Qwen3-Embedding-0.6B。Hindsight 称 Nemotron 在 LoCoMo 和 BEAM 100K 记忆检索上分别取得 93.8% 和 65.9%,均列第一。 得益于 32768 个 token 的上下文,Nemotron 能完整嵌入对话原文段落,在 BEAM 千万 token 档的 recall@10 为 38.0%,在 8 种语言 27 项检索任务上平均 nDCG@10 为 55.1。在单张英伟达 L4 上每次查询约 30 毫秒,比参数量约为其一半的 Qwen3-Embedding-0.6B 更快。
原文Nemotron finished first on memory retrieval and first on the leaderboard, and it answered queries faster than a model just over half its size.