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Go Gentle-AI 给现有AI编程智能体套上工程纪律的配置器
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智能体写代码快，但每次新会话都是一张白纸：昨天刚定下的技术选型，今天它又来问你；三行代码的小 Bug，它兴师动众开一堆子智能体，烧钱又耗时；做完的改动对不对，只能靠你自己逐行读。工具换了一圈，这些毛病一个没少，因为你缺的不是更强的模型，而是一套确定性的工程纪律。 Gentle-AI 是一个用 Go 写的配置工具，定位很克制：它不替你装任何智能体，而是把你已经在用的 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、Gemini CLI 等 17 种智能体配置...
CLI claudebox 把Claude Code装进Docker的可复现开发环境
项目
把 Claude Code 真正用进项目，往往会卡在环境：不同项目要不同的 Node/Python 版本、不同的全局配置、不同的 API key 作用域，换台机器就全乱。ClaudeBox 的思路是“把 Claude Code 装进 Docker”——一个完全容器化、可复现的开发环境，配好开发档案（profile）后，任何机器上拉起都是同一套环境。
CLI open-agent-hub 零依赖管理AI编程助手能力的命令行工具
项目
在 Claude Code、Cursor、Trae 这类 AI 编程助手普及之后，团队里最常见的抱怨不是模型不够强，而是“同事那个好用的 skill 我怎么装不上”。这些能力本质上是存放在不同隐藏目录里的 Markdown 文件：Claude Code 在 ~/.claude，Cursor 在 .cursor/rules，Trae 又在 ~/.config/trae。换一台机器、换一个项目，就得手工翻目录、复制文件、改路径，稍有疏忽就出现“能搜到但点不开”的死链接。 更麻烦的...
CLI Career-Ops 本地优先的AI求职与岗位评估智能体
项目
海投简历最消耗心力的，不是写材料，而是「判断该不该投」。一个岗位描述（JD）动辄几百字，你得先读懂它要什么人、自己和它差在哪、值不值得花一下午改简历。更现实的是，很多岗位根本不匹配，投了也是石沉大海，还要承受一次次被拒的消耗。career-ops-hq 开源的 Career-Ops 把这套「筛选—评估—准备」的流程做成了跑在你自己电脑里的 AI 求职智能体：粘贴一个 JD 或链接，它自动给岗位打分、指出你简历的缺口、生成针对性材料，全程数据留在本地，不上传到任何第三方。 它不...
CLI Agent-Browser 面向AI智能体的浏览器自动化命令行
项目
让 AI 操作网页，最难的一关是「它看不见浏览器」。你贴给它的控制台报错，它只能猜；性能有问题，它拿不到 trace；想验证改动能效，它连页面都打不开。于是大量「看起来 AI 全包」的调试流，本质还是人工在复制粘贴。Vercel 团队开源的 agent-browser 就是来拆这堵墙的：它把完整的浏览器能力通过命令行暴露给 AI 智能体，让 Claude、Cursor 这类助手直接控制并检视一个真实 Chrome，截图、读无障碍树、跑交互、抓网络请求，全程自己完成。 agen...
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