一个能自我进化的 AI 智能体，从 3.3K 行种子代码长出技能树，实现全系统控制，token 消耗比常规方案低 6 倍。

为 Claude Code、Codex、Cursor 等编码智能体提供技能、直觉、记忆与安全防护的性能优化层，让 AI 编程助手更稳定高效地干活。

帮你把随手写的提示词改写成结构清晰、效果更好的版本，还能对比测试不同提示词的效果，适合经常和 LLM 打交道的人。

用遗传算法和进化式迭代自动优化提示词、代码与 Agent 配置，让 LLM 反复自我反思改进，省去手工调参。

给 Claude Code 和 AI Agent 用的营销技能包，覆盖转化率优化、文案写作、SEO、数据分析和增长工程，让 Agent 直接具备可执行的营销能力。

开源复现 DeepMind AlphaEvolve 的进化式编码 Agent，用遗传算法和分布式进化自动搜索并优化代码，适合做算法发现与程序自动改进。

开源 LLM 应用可观测与评估平台，能追踪调用链路、跑评测实验，帮团队定位问题并持续优化提示词和模型效果。

给编码 Agent 用的代理和技能，让模型用「原始人式」极简表达回答，砍掉约 65% 的 token 消耗。

一个用 Rust 写的单文件 CLI 代理，在跑常见开发命令时把 LLM token 消耗砍掉 60-90%，帮编码 Agent 省成本。

一份面向前端开发的现代 Web 开发检查清单，覆盖 HTML、CSS、JavaScript 等实践要点，供开发者和 AI Agent 逐项核对，避免上线前遗漏细节。

跨平台本地优先的数据库客户端和 SQL 工作台，支持 40+ 数据库，可接入自有 AI 模型生成、解释和优化查询，桌面、Web、Docker、CLI 多端可用。

在工具输出、日志、文件和 RAG 片段进入 LLM 前先做压缩，编码 Agent 省约 20% token，JSON 省 60-95%，答案不变。提供库、代理和 MCP 服务器三种用法。

面向 AI Agent 全生命周期的优化平台，覆盖开发调试、效果评估到线上监控，帮团队把 Agent 从能跑打磨到稳定可用。

把强化学习接到 LLM Agent 应用上的训练框架，让 Agent 能在真实任务中通过 RL 持续优化策略，配置简单、扩展灵活。

对标彭博终端的开源金融分析平台，集成行情分析、投资研究与经济数据工具，并内置 AI 智能体辅助数据驱动决策。

把 Claude Code、Cursor、Copilot 等编程助手接到 40+ 家免费模型供应商的 AI 网关，支持自动故障切换和 RTK 省 token，避免额度耗尽。

用 Jupyter Notebook 逐个演示 RAG 系统的进阶技巧，从嵌入、检索到重排都有可运行教程，适合动手搭建和优化检索增强生成流程。

通义开源深度研究智能体，能自主规划多步检索、浏览网页并整合信息，产出带引用的研究报告，适合做调研问答和资料汇总。

一个面向真实任务自动化的多智能体协作框架，通过优化工作流学习让多个 Agent 分工配合完成网页交互等复杂任务。

开源 AI 工程平台，覆盖智能体、大模型和传统机器学习，帮团队调试、评估、监控和优化生产级 AI 应用，同时控制成本并管理模型与数据访问权限。

面向 LLM 应用、RAG 和 Agent 工作流的可观测与评测平台，提供全链路追踪、自动评估和生产级监控看板，帮团队定位问题并持续优化效果。

墨鱼维护的广告拦截规则合集，覆盖 QuantumultX、Clash、Shadowrocket 等代理工具，提供去开屏广告、应用净化和会员解锁配置。

开源自托管的智能体交易操作系统，把 AI 研究、Python 策略回测、因子挖掘、多资产模拟与实盘执行、风控和监控整合进一套可审计的技术栈。

基于 GEP 协议的自进化 AI Agent 引擎，用基因、胶囊和事件记录演化过程，让 Agent 的自主进化可审计、可追溯。

开源跨平台音乐播放器，桌面和手机都能用，通过 Spotify 和 YouTube 等公开来源获取歌曲，无需付费订阅即可播放。

给编码 Agent 做黑盒成本控制的工具，通过经验驱动的方式压降 Claude Code、Codex 等 Agent 的调用开销。

面向 Agent 系统的模型路由网关，50ms 内把每个请求分派到最合适的模型，只改一个 endpoint 就能省下 40-70% 成本。

基于 DNS 隧道的 VPN，用来绕过网络审查，靠低开销 ARQ、解析器负载均衡和高丢包稳定性，速度和抗丢包比 DNSTT、SlipStream 更强。

给 Claude Code 和 claude.ai 用的 49 个免费营销技能包，覆盖 Google Ads、Meta Ads、SEO 和 AI 可见度，并附带 Ryze 的广告 MCP 连接器。

面向 AI/ML 工作流的 Python 编排框架，用装饰器写 DAG，支持本地到 Kubernetes、多云部署，并带实验追踪和成本优化。

用前向纠错（FEC）在高延迟丢包链路上改善网络质量，为 TCP/UDP/ICMP 等所有流量建立隧道，降低丢包带来的卡顿。

持续更新的中文大模型能力评测榜单，已收录374个商用与开源模型，并提供超200万条缺陷库，方便研究者横向对比模型表现、定位问题并改进。

给 Claude 用的免费 SEO MCP 服务器和开源技能包，能基于真实的 GSC、GA4 和广告数据做关键词研究、排名追踪、站点审计、外链分析，还能看 AI 搜索里的曝光情况。

面向 AI 开发者的实验追踪与模型管理平台，记录训练指标、超参数和数据集版本，支持从实验到生产的全流程协作。

无需写代码就能微调大语言模型的可视化界面，从数据准备到训练评估一站式完成，适合不想碰命令行直接调模型的团队。