Orkas（Orkas-AI/Orkas）：本地优先多智能体桌面团队，用宿主侧硬闸门管住 Commander 与十六个专家
当日涨星 1118 的 MIT 开源桌面工作台：拆解它的消息总线准入规则、dispatch_to/hand_off_to/run_worker 三件套、从单一容量推导全部阈值的上下文预算、反射调度器与技能结晶，给出五类可复现场景与横向对比，并如实标注不做 worktree 隔离、打包版需登录、效果数字多为自述等边界。
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ARCHIVE 共 163 条OpenCode（anomalyco/opencode）：客户端/服务端分离的开放编码智能体，7k token 低基线跑通 75 家模型
GitHub 21.6 万星的开放编码智能体一周内经历 2.0 大版本与安全事件双重曝光。本文拆解它的常驻服务端架构、插件热重载内核、Code Mode 与上下文经济设计，并给出五类落地场景。
CLI-Anything（HKUDS/CLI-Anything）：不做 GUI Agent，把真实软件「提升」成智能体可验证的命令行契约
当日涨星 582 的港大 HKUDS 项目：不做 GUI Agent 的截屏点击，而是把 GIMP、Blender、LibreOffice 等真实软件「提升」成有状态、可检查、可验证的 CLI 契约——79 个本地 CLI、24 个公共 CLI、5 个能力矩阵，CLI-Hub 实测 87.8% 调用来自智能体。
AI Job Search（MadsLorentzen/ai-job-search）：把求职全流程写成 Claude Code 工作流，作者用它 69 份申请拿到 offer
当日涨星 1397 的开源项目：不是又一个简历生成器，而是一套跑在 Claude Code 上的求职操作系统——drafter-reviewer 双智能体、双门五维评分、PDF 编译验证循环与 ATS 文本层检查，全部资产在本地。
Orca（stablyai/orca）：把 git worktree 变成每个智能体的独立办公室，用 Run/Task/Dispatch 管住一支编码队伍
单日涨星 829 的 MIT 开源 ADE：95,314 星的 Orca 以 worktree-per-task 做隔离，用三层共享路径让干净 checkout 可用，用 Run/Task/Dispatch/Message/Decision gate 把多智能体协调写成有权威来源的状态机，并以九条件准入休眠压住内存成本。
Claude Code 官方插件目录（anthropics/claude-plugins-official）：315 条插件钉在 commit SHA 上，9 道 CI 门禁管住智能体供应链
单日涨星 1,552 的官方受管目录：315 条插件条目、262 条远端源逐条钉在不可变 commit SHA，9 个 GitHub 工作流负责策略扫描、MCP 存活探测与夜间 bump。本文拆解三层架构、SHA 钉扎闭环、7,977 字节的 LLM 审查提示词，以及 repo-jacking 事件留下的真实边界。
XERJ（xerj-org/xerj）：让 AI Agent 用检索替代 grep 的本地搜索引擎
单日涨星 1647 的 XERJ 用 Rust 从零实现了「以 Agent 为主要用户」的搜索/向量/日志引擎：一条命令索引任意文件夹，兼容 Elasticsearch 协议让存量客户端直连，实测让 coding agent 输出 token 减少 2.7 倍。本文拆解它的 crate 架构、混合检索原理与四个落地场景。
Scientific Agent Skills（K-Dense-AI/scientific-agent-skills）：把 177 门科研工序写成智能体技能，常驻上下文只占 7.1%
K-Dense 开源的科研智能体技能库：177 个覆盖基因组、药物发现、临床证据等领域的 SKILL.md，遵循 Agent Skills 开放标准，Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI 都能直接安装。本文拆解它的渐进加载架构、上下文成本账本、分发与安全流水线，并给出五类落地场景与真实评测数字。
iFixAi（ifixai-ai/iFixAi）：把「Agent 有没有守住规矩」做成可比的 A–F 审计分数
★27,270、Apache-2.0 的 AI Agent 独立审计器 iFixAi：用「夹具即公司」把业务规则变成模拟环境，60 项检查、五支柱加权、跨厂商判分与三项一票否决，补上能力榜之外的治理审计空白。拆解 structural 探针、零容差否决、manifest 可复现性与真实边界。
VoiceStudio（debpalash/VoiceStudio）：把 20 个 TTS 引擎收敛成本地语音平台，646 语言零 API key
★62,973、AGPL-3.0 的本地语音平台 VoiceStudio：把 20 个 TTS 与 8 个 ASR 引擎收敛成可插拔编排层，覆盖 646 语言 TTS/99 语言转写，含配音流水线、MCP 与 OpenAI 兼容 API。拆解引擎子进程隔离、自适应批宽、操作次数性能预算，以及模型许可与 Pro 边界。
free-claude-code（Alishahryar1/free-claude-code）：在本地 :8082 撬开编码智能体的后端锁定，61 家模型供应商随便换
★58,992、AGPL-3.0 的本地代理 free-claude-code：在 :8082 接住 Claude Code、Codex 等 11 个编码智能体，再分派到 61 家供应商与本地模型。拆解双协议入站、四档模型映射、有序 fallback 与流式四态恢复，以及 Python 3.14.7 锁版本、密钥集中等真实边界。
AirLLM（lyogavin/airllm）：用逐层流式加载把 671B 模型塞进 4GB 显存，代价是每个 token 重读一遍权重
★36,402、Apache-2.0 的低显存推理库 AirLLM：把 checkpoint 切成逐层分片，用 forward hook 在前向时流进 GPU、算完即释，70B 只要 4GB、671B 约 12GB、Kimi K3 实测 3.72GB。拆解 meta device + 2GiB pin 上限 + MoE 按专家流式的取舍，以及社区实测 5–35 秒/token 的真实代价。
knowledge-work-plugins（anthropics/knowledge-work-plugins）：把 11 个岗位专家编译成可分发、可扫描的 Markdown 插件
Anthropic 官方开源的 11 个知识工作插件（★28,766、Apache-2.0）：252 个 SKILL.md 按 description 触发、21 个 .mcp.json 接入 CRM/数仓/工单，权限留在连接器、外部内容一律当数据。拆解双层 marketplace 与钉 SHA+政策扫描的供应链治理，附五个落地场景与真实边界。