用声明式配置对提示词、Agent 和 RAG 做自动化评测与红队渗透测试，支持多模型横向对比，可接入命令行和 CI/CD。

提供即插即用的 JSON 风格提示词，复制一个 style.json 就能让 Nano Banana Pro、GPT Image 和 Midjourney 生成风格统一的图像，每周更新新样式。

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。

一套生成式 UI 的开放标准，让大模型和 Agent 直接输出可交互的界面组件，而不是纯文本回复。

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。

给 AI 编程助手实时提供最新版本文档的 MCP 服务，解决大模型训练数据过时、写代码时引用旧 API 的问题。

用大语言模型驱动的 Python 爬虫，只需描述想抓什么，就能自动完成网页抓取和结构化数据提取，省去手写解析规则。

自动审查 Pull Request 的 AI 代码审查工具，接入 OpenAI、Anthropic、Ollama 等模型，在 PR 提交时生成评审意见、改进建议和摘要。

收录 3000+ 条 Gemini Nano Banana Pro 高质量提示词与生成案例，覆盖摄影、设计、艺术、营销等领域，JSON 格式双语呈现，方便直接取用和二次整理。