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## 今日概览
– 总收录数：10 个
– 主要语言分布：JavaScript 2、Python 2、Rust 2、C# 1、Shell 1、CSS 1、C++ 1
– 热门主题：AI Agent 办公自动化（OfficeCLI）、Agent 技能框架（agent-skills / superpowers）、隐私优先空间智能（RuView）、AI Agent 安全沙箱（CubeSandbox）、向量数据库（zvec）、视频理解（claude-video）、系统提示词泄露（system_prompts_leaks）
– 今日新增 Star 总计：约 9,203

## Top 10 热门仓库

### 1. iOfficeAI/OfficeCLI
– **描述**：首个专为 AI Agent 设计的 Office 套件——一行代码即可让 Agent 读写、编辑和自动化 Word、Excel、PowerPoint 文件
– **语言**：C#
– **总 Star**：11,592
– **今日新增 Star**：1,712
– **核心内容总结**：OfficeCLI 是一个开源、单一二进制、无需安装 Office 的 CLI 工具，支持 Word/Excel/PowerPoint 的创建、读取、分析、修改和重组五大核心能力。最大亮点是内置高保真 HTML 渲染引擎，让 AI Agent 能”看到”文档渲染效果而非盲猜 DOM 结构，实现”渲染→查看→修复”的闭环。还提供 350+ 内置 Excel 函数引擎、原生数据透视表、模板合并（merge）、往返转储（dump/batch）等高级功能，并内置 MCP Server 支持 Claude Code/Cursor/VS Code 等主流编码平台一键注册。三层架构（L1 读取→L2 DOM→L3 原始 XML）让 Agent 按需深入，最小化 token 消耗。
– **应用场景**：AI Agent 自动化办公文档生成与编辑、CI/CD 中无头 Office 流水线、批量模板填充报告、数据库/API 自动化报表
– **链接**：点击查看仓库

### 2. addyosmani/agent-skills
– **描述**：面向 AI 编码 Agent 的生产级工程技能包——将资深工程师的工作流、质量门禁和最佳实践编码化
– **语言**：JavaScript
– **总 Star**：73,753
– **今日新增 Star**：1,322
– **核心内容总结**：由 Google Chrome 团队 Addy Osmani 发起的 agent-skills 项目，包含 24 个结构化技能和 8 个斜杠命令，覆盖 DEFINE→PLAN→BUILD→VERIFY→REVIEW→SHIP 六个开发生命周期阶段。每个技能不是通用提示词，而是带步骤、验证门禁和”反合理化表”（对抗 Agent 跳过关键步骤的借口）的流程驱动型工作流。还提供 4 个专家 Agent 角色（code-reviewer / test-engineer / security-auditor / web-performance-auditor）和 6 份参考清单。理论基础直接源自《Software Engineering at Google》等 Google 工程最佳实践。支持 70+ 编码平台一键安装（npx skills add）。
– **应用场景**：AI 编码 Agent 的工程规范增强、团队级质量标准统一、从需求定义到部署的全生命周期覆盖、技术负责人确保 AI 辅助开发符合团队规范
– **链接**：点击查看仓库

### 3. asgeirtj/system_prompts_leaks
– **描述**：主流 AI 产品系统提示词泄露合集——覆盖 Claude Fable 5/Opus 4.8、ChatGPT 5.5/GPT 5.5、Gemini 3.5/3.1、Grok、Cursor、Copilot 等
– **语言**：JavaScript
– **总 Star**：54,034
– **今日新增 Star**：1,226
– **核心内容总结**：这是一个持续更新的系统提示词（system prompt）提取和归档项目，收录了几乎所有主流 AI 产品的内部提示词，包括 Anthropic 的 Claude Fable 5、Opus 4.8、Claude Code、Claude Design；OpenAI 的 ChatGPT 5.5 Thinking、GPT 5.5 Instant、Codex；Google 的 Gemini 3.5 Flash、3.1 Pro、Antigravity；xAI 的 Grok；以及 Cursor、VS Code Copilot、Perplexity 等开发工具。对研究者来说，这些提示词是理解各 AI 产品行为边界、安全策略和功能设计的宝贵资料；对开发者来说，可以作为设计自己 Agent 系统提示词的参考范本。
– **应用场景**：AI 系统提示词研究与分析、Agent 提示词工程参考、安全研究人员理解 AI 产品行为边界、开发者优化自己 Agent 的 prompt 设计
– **链接**：点击查看仓库

### 4. obra/superpowers
– **描述**：AI 编码 Agent 的软件开发方法论框架——让 Agent 从”随意写代码”变为”遵循系统化开发流程”
– **语言**：Shell
– **总 Star**：249,721
– **今日新增 Star**：999
– **核心内容总结**：Superpowers 由 Jesse Vincent（Prime Radiant）创建，是一套可组合的 Agent 技能框架和开发方法论系统。核心工作流包括：需求探索→规格设计→实现计划→子代理驱动开发→自主工作数小时。强调 Agent 不会立刻写代码，而是先退后一步理解需求、制定计划、然后按计划派发子代理逐一完成。内置 TDD（Red-Green-Refactor）、4 阶段根因分析调试、两阶段代码审查（规格合规性→代码质量）、git worktrees 并行开发等工程纪律。已发布 v6.1.1（628 次提交），支持 10 种主流编码 Agent 平台（Claude Code、Codex、Cursor、Antigravity、GitHub Copilot 等）。
– **应用场景**：AI 编码 Agent 的系统化开发方法论增强、团队希望 Agent 自主可靠完成数小时开发任务、需要 TDD 和代码审查流程的 AI 辅助开发场景
– **链接**：点击查看仓库

### 5. bradautomates/claude-video
– **描述**：让 Claude 拥有观看任何视频的能力——/watch 命令下载、提取帧、转录后全部交给 Claude 分析
– **语言**：Python
– **总 Star**：5,960
– **今日新增 Star**：948
– **核心内容总结**：claude-video 是一个 Claude Code 技能/插件，核心命令 `/watch` 会自动完成视频处理的完整流水线：下载视频→提取关键帧图片→调用音频转录生成字幕→将帧和字幕全部提供给 Claude 进行理解和分析。这意味着 Claude 不再只能处理文本，而是真正能”看到”视频内容——理解画面中的视觉信息、追踪情节发展、分析演讲者的表情和肢体语言。适用于视频摘要、教学内容分析、会议录像回顾、视频 QA 等场景，是 Claude Code 生态向多模态理解扩展的重要一环。
– **应用场景**：Claude Code 用户视频内容理解与分析、会议录像自动摘要、教学视频内容提取、长视频快速浏览与关键信息定位
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### 6. Diolinux/PhotoGIMP
– **描述**：让 GIMP 3+ 变成 Photoshop 用户熟悉的操作体验——免费、社区驱动的补丁
– **语言**：CSS
– **总 Star**：14,950
– **今日新增 Star**：916
– **核心内容总结**：PhotoGIMP 是一个免费社区驱动的补丁，将 GIMP 3.0+ 的界面布局、工具排列、键盘快捷键和启动画面全部改造为 Adobe Photoshop 用户熟悉的样式。补丁包含 shortcutrc（PS 风格快捷键）、toolrc（工具排序）、sessionrc/dockrc（窗口布局）、gimprc（偏好设置）、自定义主题 CSS 等 9 个配置文件。快捷键严格遵循 Adobe 官方文档 Windows 版标准。支持 Linux（Flatpak）、Windows（含 Chocolatey 安装）和 macOS 三平台，安装前需先运行一次 GIMP 以生成基础配置。采用 GPL v3 许可证，不会影响用户自定义画笔、字体和插件。
– **应用场景**：从 Photoshop 转向 GIMP 的设计师和摄影师、需要免费图像编辑但不想重新学习操作的用户、教育机构降低软件采购成本
– **链接**：点击查看仓库

### 7. ruvnet/RuView
– **描述**：将普通 WiFi 信号转化为实时空间智能——无需摄像头即可实现姿态估计、生命体征监测和存在检测
– **语言**：Rust
– **总 Star**：79,054
– **今日新增 Star**：793
– **核心内容总结**：RuView 是一个隐私优先的 WiFi 空间感知平台，利用 ESP32-C6 等硬件采集 WiFi CSI（Channel State Information）信号，实现实时人体姿态估计（WiFi-DensePose，82.69% torso-PCK@20 SOTA）、呼吸/心率监测、人员计数和存在检测——全程零摄像头。架构上实现了 BFLD PrivacyGate 分级隐私系统（Raw→Derived→Anonymous→Restricted），只有 Anonymous 和 Restricted 级别数据可跨边界传输。还原生支持 Apple HomeKit 桥接（Siri 语音查询”客厅有人吗？”)和 MCP Agent 集成（@ruvnet/rvagent npm 包暴露 12 个工具）。项目拥有 1,055+ 提交、265+ ADR、765+ 测试，特别强调”诚实度框架”——将早期 100% 声明更正为诚实的 82.3%，发布可复现的 verify.py 证明哈希。
– **应用场景**：隐私敏感场景的空间感知（医疗、养老、安防）、智能家居无摄像头存在检测与自动化、AI/Agent 开发者通过 MCP 集成 WiFi 感知能力、嵌入式/IoT 开发者构建分布式感知网络
– **链接**：点击查看仓库

### 8. TencentCloud/CubeSandbox
– **描述**：为 AI Agent 提供即时、并发、安全且轻量级的沙箱——60ms 启动、硬件级隔离、E2B SDK 无缝迁移
– **语言**：Rust
– **总 Star**：8,868
– **今日新增 Star**：555
– **核心内容总结**：CubeSandbox 是腾讯云开源的基于 RustVMM + KVM 的高性能 AI Agent 安全沙箱服务。核心性能指标：60ms 以内冷启动（50 并发 P95 仅 90ms）、单实例内存开销低于 5MB、单节点可运行数千个 Agent 沙箱。采用硬件级隔离（每个 Agent 独立 Guest OS 内核）消除容器逃逸风险，同时通过 CoW 内存复用实现容器级密度。网络安全方面基于 eBPF 的 CubeVS 实现内核级网络隔离和细粒度出站过滤，凭证保险库确保密钥永不进入沙箱。原生兼容 E2B SDK，零代码改动即可迁移。还提供快照/克隆/回滚、自动暂停/恢复、Terraform 一键集群部署等功能。已在腾讯云生产环境大规模验证，被收录至 CNCF Landscape。
– **应用场景**：AI Agent 安全执行 LLM 生成代码、E2B 用户自托管替代方案、安全敏感场景的内核级隔离、AI 基础设施团队高密度低成本部署
– **链接**：点击查看仓库

### 9. mvanhorn/last30days-skill
– **描述**：AI Agent 研究技能——跨 Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket 等平台搜索任何话题并生成综合摘要
– **语言**：Python
– **总 Star**：50,669
– **今日新增 Star**：373
– **核心内容总结**：last30days-skill 是一个专为 Claude Code 等编码 Agent 设计的研究技能，让 Agent 能够跨多个信息源（Reddit、X/Twitter、YouTube、Hacker News、Polymarket、通用网页）自动搜索任何话题，然后将分散的信息综合为一份基于证据的、有来源标注的结构化摘要。技能名称”last30days”暗示其聚焦近期信息的时间范围设计。对于需要快速了解某个领域最新动态、追踪技术趋势、做市场调研的 Agent 工作流来说，这是一个强有力的信息聚合工具，避免了 Agent 只能依赖训练数据或单源搜索的局限。
– **应用场景**：Agent 驱动的市场调研与技术趋势追踪、快速了解某领域近 30 天动态、投资研究信息聚合、产品竞品分析
– **链接**：点击查看仓库

### 10. alibaba/zvec
– **描述**：阿里巴巴开源的轻量级极速进程内向量数据库——无需服务器、无需配置，毫秒级搜索数十亿向量
– **语言**：C++
– **总 Star**：14,346
– **今日新增 Star**：370
– **核心内容总结**：zvec 是阿里巴巴集团开源的进程内向量数据库，核心特点是”嵌入即用”——纯本地库，无需服务器和配置，安装后即可秒级开始搜索。支持 Dense + Sparse 双向量类型、原生 BM25 全文搜索（含中文 jieba 分词）、混合搜索（向量+全文+结构化过滤）三大检索能力。技术亮点包括：WAL 持久化保证断电不丢数据、DiskANN 索引降低大规模内存占用、block-max WAND + AVX2/SSE 位压缩编码优化性能、零拷贝热路径、PinnableSlice 读取、多进程并发读。提供 Python、Node.js、Go、Rust、Dart/Flutter 五种 SDK，还有 Zvec Studio 可视化调试工具。已在阿里内部实战验证，298 次提交，持续活跃更新。
– **应用场景**：需要嵌入向量搜索但不想部署独立数据库的应用开发者、RAG 系统混合检索、边缘设备/本地应用向量搜索、大规模相似性搜索场景
– **链接**：点击查看仓库

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