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100+ open-source AI agents, agent skills, and RAG apps. Hand-built, tested end-to-end, Apache-2.0.

Clone it, ship it, sell it - 100% free and open-source

Works with Claude, Gemini, GPT, DeepSeek, Llama, Qwen and other open-source models.

Step-by-step tutorials on Unwind AI · Quick start · Browse all templates

 **Project Graveyard**  
 **Insurance Claim Live Agent Team**  
![AI Fraud Investigation Agent: public records, cross-examined](https://raw.githubusercontent.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps/main/docs/gallery/ai-fraud-investigati...

Skills for Real Engineers. Straight from my .claude directory.

Skills For Real Engineers

My agent skills that I use every day to do real engineering - not vibe coding.

Developing real applications is hard. Approaches like GSD, BMAD, and Spec-Kit try to help by owning the process. But while doing so, they take away your control and make bugs in the process hard to resolve.

These skills are designed to be small, easy to adapt, and composable. They work with any model. They’re based on decades of engineering experience. Hack around with them. Make them your own. Enjoy.

If you want to keep up with changes to these skills, and any new ones I create, you can join ~60,000 other devs on my newsletter:

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Quickstart (30-second setup)

• Run the skills.sh installer:

npx skills@latest add mattpocock/skills

Pick the skills you want, and which coding agents you want to install them on. Make sure you select /setup-matt-pocock-skills.

Run /setup-matt-pocock-skills in your agent. It will:

• Ask you which issue tracker you want to use (GitHub, Linear, or local files)

• Ask you what labels you apply to tickets when you triage them (/triage uses labels)

…

The Destructive Command Guard (dcg) is for blocking dangerous git and shell commands from being executed by agents.

dcg (Destructive Command Guard)

A high-performance hook for AI coding agents that blocks destructive commands before they execute, protecting your work from accidental deletion across Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Copilot CLI, VS Code Copilot Chat, Cursor, Hermes Agent, Grok (xAI), and related tools.

Supported: Claude Code, Codex CLI 0.125.0+, Gemini CLI, GitHub Copilot CLI, VS Code Copilot Chat, Cursor IDE, Hermes Agent, Grok (xAI) (native ~/.grok/hooks/ plus Claude compatibility layer), Antigravity CLI (agy) (native ~/.gemini/config/hooks.json via dcg install --agy), OpenCode (…

OpenCut 是一款免费开源的视频编辑器，被定位为闭源热门应用 CapCut（剪映海外版）的替代方案，支持在网页、桌面和移动端运行。项目目前正在从零开始重写，未来版本将带来多项重大革新：提供面向开发者的 Editor API、以插件优先架构支撑的第三方插件生态、基于 Rust 核心实现桌面／移动／浏览器三端同源代码、面向 AI 智能体的 MCP 服务器、可用于自动化和批量渲染的无头模式，以及内嵌于编辑器的脚本标签页。在重写版本尚未成熟之前，用户仍可通过 opencut.app 使用经典版，源码托管在 opencut-app/opencut-classic 仓库，而新版预览将部署于 new.opencut.app，待其功能完善后正式取代旧版。开发者可通过 moonrepo 提供的 proto 工具链快速搭建环境，运行 moon 命令进行构建与调试。项目采用 MIT 许可证，并在 Discord 与 X 平台建立了活跃的社区，旨在为创作者提供不受商业平台限制、可自由扩展并适合 AI 时代自动化工作流的开放式视频剪辑基础设施。

An AI Hedge Fund Team

AI Hedge Fund

This is a proof of concept for an AI-powered hedge fund. The goal of this project is to explore the use of AI to make trading decisions. This project is for educational purposes only and is not intended for real trading or investment.

🚧 The project is evolving. We’re rebuilding it into a persistent, always-on AI hedge fund — a fund as a first-class entity you can backtest, paper-trade, and (opt-in) run live, with the investor agents reimagined as pluggable, backtestable “alpha models.” Read the Vision → and the Roadmap →.

This system employs several agents working together:

• Aswath Damodaran Agent - The Dean of Valuation, focuses on story, numbers, and disciplined valuation

• Ben Graham Agent - The godfather of value investing, only buys hidden gems with a margin of safety

• Bill Ackman Agent - An activist investor, takes bold positions and pushes for change

• Cathie Wood Agent - The queen of growth investing, believes in the power of innovation and disruption

• Charlie Munger Agent - Warren Buffett’s partner, only buys wonderful businesses at fair prices

• Michael Burry Agent - The Big Short contrarian who hunts for deep value

• Mohnish Pabrai Agent - The Dhandho investor, who looks for doubles at low risk

• Nassim Taleb A…

本文基于 Go 官方编译器与运行时团队的内部会议纪要（Issue #43930），深入前瞻了 Go 1.28 版本的技术路线图，梳理出三大核心演进方向。首先是语言人体工程学的持续优化，包括扩展类型推断复合字面量的适用范围，以及推出结构化 Struct Tag 的相关提案，让代码书写更简洁、语义更清晰。其次是面向未来计算平台的战略布局：SIMD 指令集将实现架构解耦并推进跨平台支持，WebAssembly 引入栈切换机制以增强协程能力，同时探索免 C 工具链的 Cgo 方案，有望彻底摆脱对 GCC/Clang 的依赖。最后是对运行时性能的极限压榨，涵盖分片计数器（sharded counter）的原生支持、泛型导出数据结构的重构、Green Tea GC 落地后进一步突破可扩展性瓶颈，以及利用 runtime.free 配合编译器主动释放内存，以显著减轻 GC 压力。透过这份仍在讨论中的草案，可以一窥 Go 语言在极致性能与开发体验双赢道路上的坚实步伐与长远规划。

openclaw 发布 2026.7.2-beta.1 版本，围绕远程编码、原生自动化与通道安全等方面带来多项更新。远程编码方面，Control UI 会话现可在云端 worker 上运行，Codex 和 Claude 目录会话能够在其所属主机的终端中打开，OpenCode 与 Pi 会话则支持直接在终端内恢复，显著提升了多端协作与会话续接体验。原生能力上，Automations 功能实现移动端对等支持，Android 新增前台语音唤醒（Voice Wake），无头 Linux 节点也开放了摄像头、定位与通知等系统能力，使跨平台自动化更加完整。通道运行安全性方面，修复了 Telegram 持久化入口在重启后可能丢失消息的问题，确保 Signal 的停止与审批控制在会话活跃期间依然响应灵敏，并修正了通道白名单被误授予所有者权限的安全隐患，相关改进感谢社区贡献者 @obviyus、@arduano 和 @yetval。此外，Control UI 引入引导式配置流程，用户可在设置中直接管理模型服务商，通过引导页接入通道，并在创建会话时选择所需的镜像与模型，降低了新用户的上手门槛。

近期有开发者在社区中提出疑问：现在是不是无法再查看别人 GitHub 仓库的 Star 用户列表了？此前，GitHub 允许任何访客通过仓库页面的 Stargazers 入口，浏览所有为该项目点过 Star 的用户名单，这一功能常被用于分析项目受众、寻找潜在合作者、评估开源项目的真实影响力，甚至被一些招聘者和投资人用来观察某个技术圈的活跃人群。然而，最近部分用户反馈，在访问他人仓库的 Star 列表时出现了异常，例如列表加载不全、仅显示数量而不展示具体用户，或需要登录后才能查看等情况，因而怀疑 GitHub 是否已经调整了相关的可见性策略。该讨论也引发了关于隐私保护与开源透明度之间平衡的思考：一方面，公开 Star 记录有助于社区互动和项目传播；另一方面，也可能被滥用于刷 Star 检测、账号画像、垃圾营销甚至骚扰。目前官方尚未就此发布明确公告，究竟是接口限流、灰度测试、账号权限问题，还是正式的产品策略调整，仍需进一步确认。对于依赖 Stargazers 数据做分析的开发者、运营和研究者而言，这一变化如果属实，可能意味着后续需要通过 API、第三方工具或调整工作流来适配新的可见性规则。

@btaylor It‘s not just em dashes, it’s that many other legitimate & useful language constructs are suddenly and somewhat arbitrarily super awkw and cringe💬182🔄66❤️2651👀127284📊352⚡ Powered by xgo.ing

一位独立开发者在社区发帖求助，讲述了自己在 App 消息推送上遇到的难题。他开发的应用目前接入了极光推送（JPush），但没有对接小米、华为、OPPO、vivo 等手机厂商的原生推送通道，导致推送消息只有在 App 处于打开状态时才能送达，一旦应用被系统杀掉或进入后台，用户就收不到任何通知，严重影响使用体验。他查阅后发现，各大手机厂商的推送服务几乎都要求开发者以企业身份注册，例如小米开发者平台明确需要企业营业执照，连个体工商户都不被接受，华为、OPPO 等平台同样存在类似的资质门槛。而这位开发者目前有本职工作，出于税务、法律责任以及担任法人代表等方面的顾虑，短期内很难专门为一个业余项目去注册公司。因此他向社区里的资深开发者请教：在个人开发者身份下，是否有可行的方案能够解决 Android 应用后台推送到达率低的问题，例如挂靠第三方公司资质、使用聚合推送服务，或者其他绕过厂商通道限制的替代方案。该帖子反映出中国 Android 生态中个人开发者面对推送权限收紧的普遍困境。

OpenAI 近日就美国人工智能治理路径发表立场文章，提出一种”反向联邦制”（reverse federalism）的思路，主张由州一级的立法先行先试，再逐步汇聚形成统一的国家级监管框架，以推动安全、民主、可信的人工智能发展。文章指出，面对生成式 AI 快速演进带来的隐私、版权、深度伪造、算法歧视和国家安全等挑战，美国现阶段难以在短期内出台一部覆盖全面的联邦 AI 法案，因此各州先行探索、彼此借鉴的模式更具现实可行性。OpenAI 认为，加州、纽约、科罗拉多等州已经在透明度披露、模型评估、儿童保护和高风险场景使用等方面推出了具体规则，这些实践可以为联邦立法积累经验，并倒逼国会形成共识。与此同时，OpenAI 也强调需要防止各州法规互相冲突、形成”合规拼图”，从而增加中小企业的负担，削弱美国在与中国等对手竞争中的技术优势。公司呼吁联邦政府在国家安全、出口管制、前沿模型评测等关键议题上承担主导责任，并与业界、学界及公民社会保持协作。此番表态显示，头部 AI 公司正主动介入监管议程设计，其”州—联邦联动”方案若被采纳，将对美国乃至全球 AI 治理格局产生深远影响。

一项关于 AI 与职场心态的最新调查显示，尽管 AI 工具正在快速渗透日常工作，打工人对其看法却呈现出明显的矛盾。约有一半的受访者表示，AI 让他们进入了职业生涯的”最佳阶段”——效率显著提升、重复劳动减少、能腾出精力去做更有价值的事，甚至认为自己当下的工作状态前所未有地顺手。然而，这种”蜜月期”正在悄然逼近尾声。相当一部分从业者一边承认”我现在干得还行”，一边却直言”劝你别进来”，明确不建议年轻人再涌入自己所在的行业。他们担忧 AI 在替代初级岗位、压缩晋升通道、稀释专业壁垒的同时，也让工作变得越来越机械和空心，人被异化为”快乐的行尸走肉”：表面高效运转、KPI 漂亮，内心却缺乏成就感与成长感。文章由此指出，AI 带来的生产力红利与职业焦虑正在同步放大，短期收益掩盖了长期隐忧，行业新人的入口正在收窄，从业者对未来的信心出现分裂。如何在拥抱 AI 的同时守住职业价值感、重塑培养体系与上升路径，将成为企业和个人都无法回避的问题。

在 WAIC（世界人工智能大会）最喧嚣、信息量最密集的时刻，各类发布会、演示、观点和口号扑面而来，普通读者很容易在铺天盖地的营销话术与技术名词中迷失方向。本篇内容的定位并不是替读者盖棺定论，告诉你”哪家赢了、哪条路线才是未来”，而是尝试在噪音中做一次筛选与降噪：把真正值得关注的进展、被反复提及的关键议题、以及那些被忽略却更本质的问题梳理出来，交回到读者手里。作者的态度很克制——不预设立场，不追热点结论，而是陪伴读者一起把”该问的问题”问对：这项技术究竟解决了什么？演示背后有多少是工程化落地、多少是概念展望？行业叙事的边界又在哪里？在 AI 行业动辄”颠覆”“革命”的语境下，这种以提问代替断言的报道方式，试图帮助从业者与围观者建立更稳的判断框架，避免被短期情绪与厂商叙事牵着走。对于关注大模型、AI 应用与产业格局的读者而言，这是一份在 WAIC 期间用来对齐认知、过滤信息噪声的阅读参考。

这是一篇以”我到底有没有选择？”为题的思考性文章，围绕现代人在科技、算法与信息洪流环绕下是否仍拥有真正自主选择权这一命题展开讨论。文章从日常场景切入，追问当推荐系统、默认设置、订阅机制与平台规则不断塑造我们的偏好与行为时，用户所感知到的”自由选择”究竟是主动决定，还是被预设好的选项。作者借此反思个人意志、消费习惯与数字生活之间的张力，指出许多看似自主的决定，实际上受到界面设计、数据画像与社会环境的深度影响。文章并未给出确定答案，而是邀请读者审视自身处境，思考如何在既定框架内保留判断力与反思空间。由于原文正文暂未提供，具体论据、案例与结论仍需以原报道为准；但从标题所指的方向来看，这类讨论呼应了当下关于算法伦理、用户主体性与技术自主权的持续争论，对理解人在技术时代的位置具有一定启发意义。

Base44 是一家致力于让非技术用户通过自然语言即可搭建全栈应用的 AI 应用开发平台，此前被 Wix 收购，服务对象从个人开发者延伸到中小企业。面对用户提出的复杂需求，Base44 选择把最具挑战性的工程任务交给 Anthropic 最新的 Claude Sonnet 4.5 处理，将其视为团队”工作在前沿”的核心引擎。据 Base44 团队介绍，Sonnet 4.5 在长上下文推理、跨文件代码重构、复杂业务逻辑理解以及一次性生成可直接运行代码等方面表现突出，能够独立完成多步骤的软件工程任务，明显减少人工反复干预和调试的次数，让平台在生成完整应用时更稳、更准、更快。团队认为，正是这种接近资深工程师水准的自主执行能力，让他们敢于把最棘手的用户请求直接交给模型，从而大幅压缩从创意到上线产品的周期。该案例折射出前沿大模型的角色正从”代码补全助手”转向”可托付的自主开发者”，也预示着面向普通用户的一键式应用生成，正成为下一阶段 AI 产品竞争的关键战场。

备受业界关注的2026 AI产品大会完整议程正式官宣，活动将于8月8日至9日举行，现场汇聚国内一线互联网大厂的AI产品负责人与实战专家。据主办方披露，字节跳动、阿里巴巴、百度等头部企业的AI产品团队骨干将悉数到场，围绕大模型时代下AI产品的落地路径、真实战场与踩坑经验展开深度分享。本届大会聚焦”AI产品如何真正跑通”这一核心命题，议程覆盖产品定义、用户体验、商业化模式、组织协同等关键议题，力图还原AI产品从技术到市场之间的完整链路，为从业者提供可借鉴的一手案例。随着大模型能力持续进化，AI产品经理这一岗位的方法论仍在快速演变，此类跨厂商的集中交流有助于梳理行业共识、加速经验沉淀。对希望切入AI赛道的产品人、创业者及投资人而言，这是一次直接对话大厂决策层、洞察AI产品真实进展与未来趋势的重要窗口，现场报名通道已同步开启，邀请业内人士到场参与。

在全球大模型竞赛进入白热化阶段的当下，中美两条技术路线正呈现出截然不同的走向：美国头部厂商仍在持续刷新模型智能能力的上限，不断推出参数更大、推理更强、多模态更完善的前沿模型；而中国厂商则在另一端发力，通过架构优化、训练效率提升和工程化能力，持续压低单位 Token 的调用成本，不断刷新”智能的成本下限”。这种”上限”与”下限”的分化，让企业和开发者在选择模型时不再只看跑分和榜单，而是必须重新审视 Token 的投入产出比。文章指出，随着大模型从技术炫技阶段进入规模化落地阶段，Token 消耗正在成为企业 AI 应用最核心的成本项，单纯追求最强模型或最便宜模型都可能造成资源错配，只有结合业务场景、任务复杂度、响应质量与调用规模，为每一次 Token 消耗算清 ROI，才能真正跑通 AI 商业化。对模型厂商而言，这也意味着未来的竞争不再是单点能力的比拼，而是”能力—价格—场景”三者协同的综合较量，Token 经济学正逐步取代参数崇拜，成为 AI 产业新的价值坐标。

在 AI Agent 开发迅速迈入”循环工程（Loop Engineering）”与多智能体并发阶段的当下，谷歌前高管 Addy Osmani 提出了一项引发行业深思的架构范式：在自动化狂潮中，人类必须死守系统设计的”外环（Outer Loop）”。文章明确指出，AI 智能体可以在”内环（Inner Loop）”中以机器速度进行调查、执行与测试，但界定系统边界、审查客观证据、做出最终发布裁决（Verdict），以及承担事故责任（Accountability）的权力，必须且只能掌握在人类工程师手中。作者深度剖析了开发者过度依赖 AI 时所面临的”认知妥协”“认知债务”与”协调管理税”三大隐形成本，并强调在客观技术不断衰减（Decay）的时代，人类的”审美品味（Taste）”与受托问责制才是不可被规模化替代的终极资产。通过严格解耦内部执行与外部决策、为大模型系统设定反向压力机制，工程师有望迎来重塑职业价值、夺回系统架构所有权的新黄金时代。

Anthropic 近日推出了面向 K-12 教育场景的专属版本”Claude for Teachers”，并将隐私保护作为核心卖点之一。官方明确承诺，绝不会使用师生在平台上的对话内容来训练其人工智能模型，从源头切断了教学数据被用于模型优化的可能性。针对未成年学生的信息安全问题，Anthropic 还专门制定了一份数据处理协议（DPA），该协议按照美国《家庭教育权利与隐私法》（FERPA）的合规要求撰写，确保学生个人信息在收集、存储和处理各环节都符合联邦法律标准。此举意在回应美国中小学在引入生成式 AI 工具时普遍关注的合规与隐私顾虑，尤其是家长和学区对学生数据被大模型厂商二次利用的担忧。通过强化 FERPA 合规姿态并公开数据使用边界，Claude for Teachers 试图在与 ChatGPT Edu、Gemini for Education 等竞品的角逐中，为教师备课、课堂互动和学生辅导等应用场景提供一个更受学校信任的 AI 助手选项，同时也为 Anthropic 拓展教育垂直市场铺路。

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