OpenAver

作者 slive777已验证

Free open-source desktop app that scrapes JAV metadata and generates NFO + cover art for Jellyfin, Emby & Kodi. No Docker, no CLI — one-click install on Windows & macOS. 8 built-in sources + optional Metatube federation (30+ providers), actress collections, cross-language tag aliases, and a REST API for AI agents.

240
Stars
26
Forks
Python
语言
2026/8/23
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本 Skill 为第三方开源软件,独立托管于 GitHub。SkillTip 仅为信息目录,不控制或维护底层仓库。所显示的安全检查为自动化且范围有限,安装前请自行审查源码。

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安装

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快速入门

使用 OpenAver 等 Skills 的指南。

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已验证

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{
  "status": "PASSED",
  "issues": []
}

README.md

OpenAver

不需要 Docker、不需要命令列 — Win/Mac 一行安裝,打開就是完整圖形介面的 JAV 收藏管理工具。
封面牆瀏覽收藏 · 女優收藏與跨語言別名 · 8 大來源聯合刮削 · AI API 一句話操作片庫

Platform GitHub Release Downloads Stars License Tests

English | 繁體中文

這不只是「把資料餵給 Jellyfin 的刮削器」。 OpenAver 負責找片、整理、逛收藏、探索相似——它的 Showcase 以封面 tag 為導航主軸,還有專屬的女優瀏覽模式(個人資料卡、罩杯/年齡/身高排序、跨語言別名自動收攏同一人的所有藝名與退休名),是為「一整櫃番號收藏」的實際逛法打造的瀏覽器。刮削完想丟客廳媒體中心看,再一鍵輸出 NFO/封面海報給 Jellyfin/Emby/Kodi——也可以不丟,Showcase 本身就是完整的瀏覽體驗。

核心由三個頁面組成:📋 掃描建庫 → 🎬 瀏覽收藏 → 🔍 逐一刮削(進階)。預設只「查資料」(搜尋/瀏覽都是純讀取);只有你按「整理」才會「動檔案」——依你設定的規則重新命名或搬移影片檔,其餘時候完全不碰你的檔案。

100% 本地運行 — 不蒐集資料、不上傳任何檔案資訊,網路請求僅用於刮削公開元數據。

Live Demo → openaver.slive.uk

裡面只有 mecha 反派與虛構電影海報,零 NSFW—老闆從你身後走過也沒事。

規格速覽

項目內容
平台Windows 10/11 · macOS(Apple Silicon M1–M4)
安裝一行指令或 ZIP 安裝(免 Docker);裝好後全程圖形介面操作、免命令列
收藏瀏覽Showcase 封面牆 + Lightbox:影片模式(封面/tag 導航 + 條件疊加篩選 + 卡型可選 + 相似探索)、女優模式(資料卡 + 罩杯/年齡/身高排序與篩選 + 跨語言別名)
多裝置存取一鍵切換伺服器模式,同 Wi-Fi 的手機 / 平板用瀏覽器即可瀏覽收藏(即時生效、免重啟、免設定;可設密碼保護,預設單機完全不對外)
刮削來源8 個內建(JavBus / Jav321 / JavDB / DMM / D2Pass / HEYZO / FC2 / AVSOX)+ 2 個桌面手動備份來源(JavLibrary / FC2-javten,補官方站已下架的片);進階可選配接 Metatube 聯邦再擴 30+ 來源
媒體庫輸出(選配)一鍵生成 NFO + 封面海報(poster / fanart)給 Jellyfin / Emby / Kodi;唯讀來源可不下載原檔、本地生成 .strm 媒體庫直接串流
女優收藏自動建檔 + 跨語言別名展開 + 多來源照片下載(也可自選上傳)+ 從自己片庫依片數一鍵補齊
AI 操作內建 REST API + capabilities manifest(Claude Code / Cursor / Perplexity 等 AI agent 直接操作)
AI 翻譯Ollama(本地免費)/ Gemini / OpenAI-compatible 任選
資料100% 本地 SQLite,無雲端、無帳號、無遙測
授權MIT

截圖預覽

搜尋頁女優收藏
SearchActress
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Search Demo女優搜尋 Gallery
Search DemoSearch
Showcase 影片模式Showcase 詳細
GridDetail

安裝

推薦方式:一行安裝

macOS:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/slive777/OpenAver/main/install.sh | bash

Windows (PowerShell):

irm https://raw.githubusercontent.com/slive777/OpenAver/main/install.ps1 | iex

💡 不想開 PowerShell 的 Windows 用戶:也可以到 Releases 下載 OpenAver-Windows-Setup.bat,雙擊即可跑完同一套安裝。

安裝指令會自動:

  • 偵測系統架構並下載最新版本
  • 解除平台安全限制(macOS quarantine / Windows Mark of the Web)
  • 建立桌面快捷方式(Windows)
  • 保留設定與日誌檔案(升級時)

備用方式:手動下載 ZIP

GitHub Releases 下載:

平台檔案
Windows x64OpenAver-vX.X.X-Windows-x64.zip
macOS arm64OpenAver-vX.X.X-macOS-arm64.zip

⚠️ 手動 ZIP 安裝需額外步驟解除安全限制,見 ZIP 內附的疑難排解文件。 ℹ️ macOS 版本僅支援 Apple Silicon (M1/M2/M3/M4)。

首次開啟會自動進入新手導覽,帶你完成資料夾與基本設定,不需要先讀文件。


核心功能

🎬 Showcase(互動式收藏瀏覽器)

媒體伺服器的導航軸是片名和資料夾;OpenAver 的導航軸是封面、tag、女優——這才是這個 genre 的實際逛法。

  • 封面牆 + Lightbox:以封面為主軸逛收藏,點封面進詳情燈箱看劇照、tag、女優資訊。無碼封面自動對準人臉裁切,不會切掉半張臉。
  • 以 tag 篩選與排序:封面牆用 tag chip 當導航(中日英同義詞自動展開),可按日期 / 番號 / 女優 / 片商 / 檔案大小等多軸排序。
  • 條件可以疊加:燈箱裡點女優、標籤、片商、導演、系列、廠牌,搜尋框就長出一枚可按掉的條件,多枚同時存在時取交集,也能跟你自己打的關鍵字並用。點進來的是精準比對(點「巨乳」不會撈到「巨乳痴女」),自己打字仍是模糊比對。
  • 封面牆卡型可選(桌面):JAV 橫式封面的「正面」在右半邊,所以除了完整封面,也可以切成直式海報——卡片變窄、一列放得更多,同一張封面不會產生第二個檔案。切換是原地變形,不重新載入、不改頁碼。
  • 女優瀏覽模式:女優單獨成一個逛法——收藏女優封面牆 + 個人資料燈箱(身高、罩杯、三圍、年齡、別名歷史),按罩杯 / 年齡 / 身高 / 片數排序,也能用「身高 165 以下」「B 罩杯」這種條件直接篩;跨語言別名把同一人的所有藝名與退休名收攏成一張卡。
  • 從自己的片庫補齊女優牆:以前要填滿女優牆得先知道正確全名才打得出來。現在按 + 就是一份「庫裡有誰、各幾片」的清單(依片數排序、別名自動合併成同一人),逐列點愛心即可加入。
  • 相似探索:燈箱點魔杖 → 同風格的番號環繞主圖,點任一顆「鑽入」繼續探索。以 tag IDF 加權再混系列、片商、女優等共同點本地比對,找出同類片(規則式,非行為推薦演算法),離線即時、免 GPU、免下載模型。
  • 整理完即時出現:在 Search 整理一片成功、且目標在掃描範圍內 → 立刻寫入 SQLite、封面飛進 Showcase,不必手動重掃。
  • 手機 / 平板也能逛:設定裡一鍵切到「伺服器」,同 Wi-Fi 的手機、平板用瀏覽器打開網址,就能逛同一個收藏——即時生效、不用重啟、不用裝任何東西;用完切回「單機」立刻關閉對外。整個介面為觸控與直式螢幕重做,封面可左右滑換片。

🔍 Search(搜尋與刮削)

  • 8 來源聯合搜尋:同時搜尋 JavBus, Jav321, JavDB, DMM, D2Pass, HEYZO, FC2, AVSOX,一次查完;結果自動比對本地片庫並標示已收藏。
  • 大圖詳情頁:封面、劇照、演員、標籤集中顯示,不用反覆切頁找資訊。
  • 智慧搜尋:番號、女優名、系列、片商都能搜。
  • 版本自動辨識:自動識別 UC / LEAK / 4K 等版本差異,整理檔名時不用手動補。
  • 本地檔案批次搜尋:拖入影片檔案或資料夾,自動辨識番號並批次查詢資訊、封面與劇照。
  • 進階重刮:番號刮不到、或想換來源時,改番號/挑指定來源重新抓取,先看預覽卡再決定要不要覆蓋。

📋 Scanner(建庫與元數據管理)

  • 掃描建庫:掃描本地影片資料夾,建立 SQLite 元數據庫,自動讀取既有 NFO 與封面。
  • NFO / 封面補完:偵測缺失的 NFO 欄位或檔案,一鍵從網路刮削補齊——新增 NFO/封面檔在影片旁(原地寫入),不動到影片本身。(NFO = 放在影片旁的 XML 元數據檔,供 Jellyfin / Emby / Kodi 讀取標題、演員、標籤。)
  • 女優 / Tag 別名管理:用 GUI 即時新增、編輯別名(不用手改設定檔或 XML),搜尋時中日英同義詞自動展開(如「女僕=Maid=メイド」、同一人的所有藝名與退休名)。
  • 刮削來源管理:自由開關各來源、拖曳排出偏好順序(想要哪家的封面就排前面),即時生效;一鍵切換「無碼模式」只用無碼來源。
  • 整理時保留字幕與 VR 標籤:搬移影片時自動偵測並帶走同目錄字幕檔;VR 影片保留原檔名的投影/立體標籤(如 _180_LRmkx200),讓 Skybox / DeoVR / HereSphere 等頭顯播放器正確識別。

📀 唯讀來源 → 生成媒體庫 + .strm 串流

想把 NAS、雲端掛載、或任何「不想被工具碰」的原始收藏掛進客廳媒體中心,又不想複製一份幾 TB 的原檔?把來源標成唯讀即可:

  • 來源不動一個位元組:標了「唯讀」的掃描來源,OpenAver 不搬、不改、不寫那個資料夾——只讀元數據。刮好的 NFO + 封面 + extrafanart 全部改寫到你指定的本地輸出夾,一片一資料夾。
  • .strm 直接餵媒體中心:不必把原檔複製一份,生成 .strm 指向來源原始位置,Emby / Jellyfin / Kodi 掃到就能直接串流播放。等於用 OpenAver 當「只出元數據、不出檔案」的刮削前端,接手停更的 MDCX 那一棒。
  • 跨機器路徑映射:OpenAver 這台看到的路徑,和媒體伺服器那台看到的不一樣時(不同掛載點 / WSL / UNC),設一組替換規則自動改寫進 .strm;日後改規則,既有 .strm 一併同步改寫。

🌐 AI 翻譯

  • 日文標題一鍵翻譯為你的 UI 語系(繁中 / 简中 / 英文),日文模式跳過翻譯。
  • 支援 Ollama(本地 GPU,免費無限制)、Gemini Flash(有免費額度)和 OpenAI API Compatible(OpenRouter、任意相容端點)。

⚙️ Settings(設定)

  • 多語系 UI:繁中 / 简中 / 日文 / 英文,即時切換。
  • 路徑與命名規則:靈活設定輸出路徑與檔名規則,支援 {suffix} 格式變數。
  • 我的最愛資料夾:設定常用的影片資料夾路徑(不是女優最愛),一鍵載入並自動搜尋。
  • 外部媒體管理器模式(選配):選 Jellyfin / Emby / Kodi,刮削後自動生成對應命名的 poster + fanart 與相容 NFO,想掛客廳媒體庫時掛進去即正確顯示(poster 與 NFO 三者通用;{stem}-fanart 僅 Jellyfin/Kodi 讀取,Emby 不認此 fanart 命名)。選了媒體管理器模式後不再另外產生同名封面——那張圖會被 Jellyfin/Emby 優先讀取,是封面牆出現橫式圖的元凶;既有的片維持原位置不動(以免清掉你調過的對焦),要修正請自行刪掉該片的同名封面再重新產生。
  • 靜態 HTML 匯出:生成獨立 HTML 索引檔,不需部署伺服器也能離線瀏覽。

🔌 刮削來源擴充:Metatube 聯邦(進階選配)

預設的 8 個內建來源開箱即用、免任何額外部署。如果你想要更多來源、或想替片庫多買一份保險:

  • 再多 30+ 來源:在進階設定接上你自架的 Metatube server,刮削來源就能從 8 個內建擴充到 30+ 個社群維護的 provider,無碼與小眾片商覆蓋一次補強。
  • 與本體解耦的避險層:Metatube 是持續活躍維護的開源刮削來源層;接上之後,即使某個內建來源暫時失效,你的補完管道仍可透過 Metatube 獨立運作、持續更新。
  • 進階選配,不汙染主路徑:Metatube 需自行架設(Docker 或執行檔),屬進階玩家選配;不啟用完全不影響「免 Docker、開箱即用」的預設體驗。

🤖 AI-Ready API

內建 capabilities manifest,AI agent 讀一次就知道所有端點怎麼用——不只查資料,還能自己串多個步驟,完成那些人做起來瑣碎到放棄的事。

一句話,AI 自己跑完整流程:

  • 「幫我把片子最多的 top 20 女優加入最愛,跳過已收藏的。」 SQL 統計 → 查重 → 批次收藏 → 下載照片
  • 「橋本ありな 跟 新ありな 是同一人而且退休了,幫我加 tag。」 建立別名關聯 → 搜出兩個名字的所有片 → 批次加上「引退」標籤
  • 「這篇文章提到的番號,做成有封面的 HTML 頁面。」 解析番號 → 批次搜尋 → 下載封面 → 生成 Gallery HTML

不需要 SDK,不需要讀文件,一行 curl 讓 AI 自學所有端點:

curl http://localhost:<port>/api/capabilities

Port 和完整 URL 可在 Settings 頁面的「AI API」區塊查看。

支援的 AI 工具 · 進階用法 · 玩家彩蛋

支援任何 function-calling 相容的 AI 工具:

使用方式工具說明
CLIClaude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Aider 等終端機直接 curl,所有 CLI agent 皆支援
IDECursor, GitHub Copilot in VS Code, Windsurf, Trae 等Agent 模式呼叫本地 REST API
桌面 AppCodex App, Google Antigravity 2.0, Claude Cowork, OpenClaw不需開發環境,開箱即用

💡 對話內想看到封面:Codex App(對話內嵌)Google Antigravity 2.0(artifact 面板) 兩款桌面 app 都能在對話中向你展示封面,安裝簡單、開箱即用。

小模型友善:capabilities manifest 已針對輕量模型優化,Gemini Flash / GPT mini / Claude Haiku 皆可正確操作所有端點。

💻 想讓 AI 預讀 repo、或自己擴充端點? 所有端點定義在 web/routers/capabilities.py — AI agent clone repo 時會優先讀這個檔,不需要啟動服務就能學會所有工具。

🪄 進階玩家彩蛋:FC2 自動找女優。 FC2 影片幾乎都沒女優標記,但其中不少是後來轉有碼出道的熟面孔(白上咲花就是經典案例)。SQL 撈 actress 為空的片 → DeepFace(RetinaFace + ArcFace)對 Gfriends 庫比對 → POST /api/user-tags 寫回標記。50 行 Python 一個週末跑完全庫,發現喜歡的手動加最愛;未識別素人 DBSCAN 自建群組下次直接配對。


常見問題(FAQ)

OpenAver 和 Jellyfin / Emby / Kodi 有什麼不同? 分工不同。Jellyfin / Emby / Kodi 是把影片擺上客廳大螢幕播放的媒體伺服器,以「一部電影」為單位、用片名和資料夾組織。OpenAver 是你自己的番號收藏室——用封面牆逛、用 tag 橫向延伸、用女優縱向深挖,找片、整理、探索相似都在這裡完成。兩者各就其位:刮削完想丟客廳媒體中心看時,一鍵輸出 NFO + 封面就能掛進 Jellyfin / Emby / Kodi。

OpenAver 需要 Docker 嗎? 不需要。OpenAver 是桌面 App,Windows / macOS 一行指令安裝,免 Docker;裝好後全程圖形介面操作,免命令列。

OpenAver 支援 Mac 嗎? 支援。Windows 10/11 與 macOS(Apple Silicon M1–M4)皆可。

OpenAver 會搬移、改名或刪除我的檔案嗎? 預設只「查資料」(搜尋、瀏覽都是純讀取),掃描建庫也只讀不動。只有你主動按「整理」時才會動檔案:依你設定的規則搬移或重新命名影片檔,但絕不刪除;遇到目標位置已有同名檔會先提醒你,再由你決定是否覆蓋。NFO 與封面則是新增在影片旁的檔案(原地寫入),不會動到影片本身。

Windows 關閉視窗後可以在背景運行嗎? 可以。點擊右上角 X 時可選擇退出或最小化到系統匣,並可勾「不再顯示」記住選擇;單擊或雙擊右下角 OpenAver 圖示可重新開啟。也可到「設定 → 系統設定 → 關閉視窗時」事後調整。

如果內建的刮削來源(Scraper)失效了怎麼辦? 內建 8 個來源彼此 fallback,單一來源暫時失效仍可從其他來源補;進階玩家還可選配接上自架的 Metatube 聯邦再擴 30+ 來源,等於替片庫多買一份保險。

官方站已經下架的片,還查得到資料嗎?為什麼這兩個來源只能手動? 查得到——JavLibraryFC2-javten 都是民間備份站,保存了官方站已經拿掉的東西:前者收錄大量 DMM 下架的片,後者收錄 FC2 賣家自行下架的片。代價是這兩個站都在 Cloudflare 人機驗證後面,而 OpenAver 選擇尊重它——桌面版用戶本來就是真人,首次或驗證過期時會彈出一個真的瀏覽器視窗,你手動點一次,系統再自動重試並回填結果。所以這兩個來源只支援桌面版的手動精確番號查詢,不參與批量/自動搜尋、也不開放給 AI agent。換來的好處是:那些連官方站與 Metatube 30+ 來源都查不到的下架片、冷門長尾番號與社群標籤,OpenAver 也能在合規前提下抓回來——日文原題、封面、劇照、標籤與賣家一併補齊。

可以讓 AI 工具操作 OpenAver 嗎? 可以。內建 REST API + capabilities manifest,curl 一次 AI 就學會所有端點,能用一句話跑完多步流程(詳見上方 AI-Ready API 段)。

OpenAver 會收集隱私或上傳我的本地檔案嗎? 不會。100% 本地運行,不蒐集、不上傳任何檔案資訊;網路請求僅用於刮削公開元數據。


開發者指南

技術架構 · 從原始碼執行 · 目錄結構 · 打包

技術架構

層級技術
BackendFastAPI (Python 3.12)
FrontendJinja2 + DaisyUI + Tailwind CSS + Alpine.js 3.x + Fluent Design 2
AnimationGSAP 3.14+ + Motion Adapter (reduced-motion support)
DesktopPyWebView (Windows/macOS)
DatabaseSQLite (WAL mode)
TestingPytest (6,700+ tests)

從原始碼執行

前置需求: Python 3.12(與打包版本一致)、Chrome/Edge、WebView2 Runtime (Windows 10/VM)

git clone https://github.com/slive777/OpenAver.git
cd OpenAver
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

# 開發模式 (Hot Reload)
uvicorn web.app:app --reload --reload-include 'locales/*.json' --host 127.0.0.1 --port 8000

# 桌面模式 (Windows)
python windows/launcher.py

執行測試

source venv/bin/activate
pytest

目錄結構

OpenAver/
├── web/                # Web GUI (FastAPI)
│   ├── routers/
│   │   ├── capabilities.py  # 🌟 AI Manifest — 所有端點的自描述定義(單檔全貌)
│   │   └── ...              # 其餘業務端點(search / scanner / scraper / actress / ...)
│   ├── templates/      # HTML Templates (DaisyUI + Fluent Design 2)
│   └── static/         # CSS/JS Assets (Modular JS, Theme CSS)
├── core/               # 核心邏輯
│   ├── scrapers/       # 模組化爬蟲 (JavBus/JavDB/Jav321/FC2/AVSOX/DMM/D2Pass/HEYZO)
│   ├── database.py     # SQLite 資料層 (WAL mode)
│   ├── organizer.py    # 檔案整理 + fallback 空值防護
│   ├── path_utils.py   # 跨平台路徑處理 (file:// URI)
│   ├── i18n.py         # 多語系翻譯核心 (t() / fallback chain)
│   └── translate_service.py  # AI 翻譯 (Ollama/Gemini/OpenAI Compatible)
├── locales/            # 四語系 JSON (zh_TW/zh_CN/ja/en)
├── tests/              # 測試代碼 (Pytest)
└── windows/            # Windows 啟動器 (PyWebView)

打包應用程式

source venv/bin/activate
python build.py          # Windows
python build_macos.py    # macOS

疑難排解

💡 疑難排解請參閱打包版 ZIP 內附的「疑難排解」文件,或查看 GitHub Wiki


社群與回報問題

加入 Telegram 群組 與其他使用者交流討論!

管道適用情境
GitHub IssuesBug 回報、功能建議、開發討論
Telegram 群組隱私敏感問題、截圖/影片直傳

回報時請附上: 問題描述、重現步驟、OS 版本、日誌檔案(執行 Debug 版啟動腳本取得)。


致謝

OpenAver 使用並感謝以下開源專案:

  • FastAPI - 現代化的 Python Web 框架
  • PyWebView - 輕量級的跨平台桌面應用框架
  • GSAP - 高效能 JavaScript 動畫引擎
  • DaisyUI - Tailwind CSS 元件庫
  • Tailwind CSS - Utility-first CSS 框架
  • Alpine.js - 輕量級 JavaScript 框架

完整的第三方套件版本與授權清單見 docs/THIRD_PARTY.md

License

MIT License


⚠️ 免責聲明

本專案僅供個人學習研究使用,請使用者遵守:

  • 尊重網站服務條款
  • 合理控制請求頻率
  • 不用於商業目的

使用本專案造成的任何後果由使用者自行承擔。

常见问题

What is OpenAver?

OpenAver is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by slive777. Free open-source desktop app that scrapes JAV metadata and generates NFO + cover art for Jellyfin, Emby & Kodi. No Docker, no CLI — one-click install on Windows & macOS. 8 built-in sources + optional Metatube federation (30+ providers), actress collections, cross-language tag aliases, and a REST API for AI agents. It has 240 GitHub stars.

Is OpenAver safe to use?

Yes. OpenAver passed SkillsLLM's automated security scan — a dependency vulnerability audit plus prompt-injection heuristics — with no high-severity issues. You can read the full report in the Security Report section on this page.

How do I install OpenAver?

Clone the repository with "git clone https://github.com/slive777/OpenAver" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).

What programming language is OpenAver written in?

OpenAver is primarily written in Python. It is open-source under slive777 on GitHub, so you can review or fork the full source.

Are there alternatives to OpenAver?

Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh OpenAver against similar tools.

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