从工作场景出发，找到开源方案

Not Human Search 是面向 AI 代理的搜索引擎，按网站是否提供 llms.txt、OpenAPI、结构化 API、MCP 等机器可读入口进行评分和排序。它同时提供全文搜索、REST API、MCP 服务器和 URL 评分页面，适合查找可被代理访问的服务或评估自己的网站。

Copilot Brag Sheet 在每次 Copilot CLI 会话中记录修改文件、PR 和 Git 操作，并把它们保存为本地结构化数据，便于生成绩效回顾所需的影响陈述和工作日志。完整自动跟踪目前只在 Copilot CLI 中可用；Claude、Cursor 等 MCP 主机可调用保存、回顾和生成工具，但需要手动触发记录。

cowork-to-code-bridge 在 macOS、Linux 和 WSL2 上运行，把 Cowork 或浏览器聊天中的任务交给本机 Claude Code，并将结果传回对话。它不开放网络端口、不使用 sudo，只运行预先允许的脚本，使用令牌保护连接，并用幂等键缓存结果，避免重试造成重复执行。

把 Claude Code、Codex 和 Aider 代理放进持久 tmux 会话，在 Fleet、Split、Babysit 和 Focus 四种视图中查看状态、输入指令并优先处理等待你确认的任务。还提供跨仓库时间线、提交搜索和可选远程桥接；需要 tmux 与 Git，原生不支持 Windows，远程访问应限制在私有网络。

tmuxlet 把 Claude、Codex 等多种编码 CLI 放进 tmux，让脚本以统一的阻塞接口获得文本或 JSON 结果，同时保留交互式终端环境。它用明确的完成信号区分成功、阻塞、超时和退出，并支持会话继续或恢复；默认最多 24 个活动会话，可选内存压力保护。使用前需要 Rust、tmux 和至少一个目标 CLI。

py_ralph_frame 是一个 Python 项目模板与轻量循环框架：项目计划写入 docs/plan.md，规格文件描述要做什么，Agent 每轮在新上下文中完成最重要的未完事项并更新状态。它通过提交前后门禁运行 lint、类型检查、测试和安全扫描，可接 Claude、Codex、Gemini CLI 或 Copilot；循环本身不创建 worktree。

sub-agents-skills 提供用 Markdown 描述子代理职责与技能的方式，目标是在 Codex、Cursor、Gemini CLI 和 Claude Code 等工具之间共享任务型 Agent 定义。它适合把重复角色或自动化流程写成易读文件；实际加载和执行仍依赖各目标工具对 Markdown 或技能文件的支持。

这套技能为 Claude Code 提供覆盖 250 多个 R 包的任务知识，适合数据整理、可视化、机器学习、统计、生物信息、空间分析、Web 应用和包开发。安装后可以直接用自然语言提出分析或编码需求；使用环境需要 R 4.0 以上和 Claude Code。

这项技能让 AI 代理能够解释 Google 地图排名、本地商家资料、评论策略，以及 ChatGPT、Gemini、Grok 和 Google AI 搜索中的品牌曝光。它明确区分地图指标 SoLV 与 AI 曝光指标 SAIV；配合 Local Falcon MCP 时可读取实时数据和运行扫描，否则提供概念与优化建议。

Pear 是托管 MCP 服务与 Claude Code/OpenClaw 的插件，连接 iCloud 日历、提醒事项、通讯录和邮件。它提供创建事件、查找空档、管理提醒、搜索联系人和处理邮件等自然语言入口，支持 macOS、Linux、Windows；使用前需要 Pear 账号、Apple ID 应用专用密码和 API key，数据按项目说明实时代理而不存于 Pear 服务器。

Scholar Sidekick MCP Server 可把 DOI、PMID、PMCID、ISBN、arXiv、ISSN、NASA ADS 和 WHO IRIS 等标识解析为 10,000 多种 CSL 样式或九种导出格式。它支持批量解析、引用格式化、BibTeX/RIS/CSL JSON 导出，并能检查撤稿与开放获取状态；可匿名使用公共 API，但免费额度受限，也可连接托管 HTTP MCP 端点。

输入一个产品管理问题后，这个 Claude Code 技能会从 302 位 Lenny’s Podcast 嘉宾中挑选五位相关专家，并并行阅读其完整访谈文本。结果分别呈现各自观点，再整理共同主题、分歧和可执行建议，并附引用与时间戳；使用前需准备本地 TXT 访谈稿、Python 3.9 及 Claude Code。

Atomic Emails 用五步流程把 SaaS 邮件活动拆成可执行的小块，先梳理客户画像、活动目标、成功步骤、障碍和现有素材，再把单一主题邮件组织成故事板并完成文案。它适用于用户引导、试用到期、客户成功、潜客培育和召回，可从完整研究开始，也能直接接收已有调研简报或故事板。

这个 Claude Code 导师不会只给出顺畅解释，而是要求学习者复述、应用和迁移概念，再用无提示测验检查理解。它以 FSRS 为每个概念安排个性化复习，并用本地 Markdown 持续记录掌握度、误区和学习历史；还可基于 PDF、文档、网页或代码材料开展教学。

Six-Layer Product Research 引导团队在讨论解决方案前，从客户心智、生态参与者、行为阻力、既有尝试、技术条件和可影响范围六个角度研究问题。各层分别记录发现，最后合成为多视角的问题定义，适合产品发现阶段用来挑战原有假设并识别过去方案失败的原因。

该技能通过 Supabase 与 pgvector 检索古兰经、布哈里圣训实录和穆斯林圣训实录中的 20,972 条阿英双语记录，可按编号精确查找、按主题搜索、交叉引用并核验内容是否出现在两部圣训集中。它只呈现数据库返回的原文和出处，不发布教法裁决；使用前需自行部署 Supabase、生成向量并配置相关 API。

通过关键词搜索热门笔记获取选题，再提交标题、正文、图片、标签和可见范围发布小红书图文，也可安排在未来 1 小时至 14 天内发布。登录采用二维码并保存会话，支持重新登录以切换账号；运行需要 Python 3.8 以上版本和单独下载的 xiaohongshu-mcp 程序。

面向 ERP、CRM、HIS 等业务系统，它会从数据来源、判断逻辑和异常处理三个维度追问需求，收集接口并生成支持 Mock 的脚本，再完成 Skill 测试与迭代。除新建外，还支持修改现有 Skill、仅调整客户参数，以及先导入领域知识供后续项目复用。