[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-rtadewald--Agents-Prompts":3,"tool-rtadewald--Agents-Prompts":61},[4,18,26,36,44,52],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",146793,2,"2026-04-08T23:32:35",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108111,"2026-04-08T11:23:26",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":10,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":53,"name":54,"github_repo":55,"description_zh":56,"stars":57,"difficulty_score":10,"last_commit_at":58,"category_tags":59,"status":17},4292,"Deep-Live-Cam","hacksider\u002FDeep-Live-Cam","Deep-Live-Cam 是一款专注于实时换脸与视频生成的开源工具，用户仅需一张静态照片，即可通过“一键操作”实现摄像头画面的即时变脸或制作深度伪造视频。它有效解决了传统换脸技术流程繁琐、对硬件配置要求极高以及难以实时预览的痛点，让高质量的数字内容创作变得触手可及。\n\n这款工具不仅适合开发者和技术研究人员探索算法边界，更因其极简的操作逻辑（仅需三步：选脸、选摄像头、启动），广泛适用于普通用户、内容创作者、设计师及直播主播。无论是为了动画角色定制、服装展示模特替换，还是制作趣味短视频和直播互动，Deep-Live-Cam 都能提供流畅的支持。\n\n其核心技术亮点在于强大的实时处理能力，支持口型遮罩（Mouth Mask）以保留使用者原始的嘴部动作，确保表情自然精准；同时具备“人脸映射”功能，可同时对画面中的多个主体应用不同面孔。此外，项目内置了严格的内容安全过滤机制，自动拦截涉及裸露、暴力等不当素材，并倡导用户在获得授权及明确标注的前提下合规使用，体现了技术发展与伦理责任的平衡。",88924,"2026-04-06T03:28:53",[14,15,13,60],"视频",{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":65,"owner_email":65,"owner_twitter":65,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":65,"stars":80,"forks":81,"last_commit_at":82,"license":83,"difficulty_score":84,"env_os":85,"env_gpu":86,"env_ram":86,"env_deps":87,"category_tags":90,"github_topics":65,"view_count":32,"oss_zip_url":65,"oss_zip_packed_at":65,"status":17,"created_at":91,"updated_at":92,"faqs":93,"releases":94},5766,"rtadewald\u002FAgents-Prompts","Agents-Prompts",null,"Agents-Prompts 是一个汇聚了全球顶尖 AI 编程助手核心指令的开源资源库。它系统性地整理并公开了包括 v0、Cursor、Manus、Devin、Windsurf 以及 Replit Agent 等主流工具的内部提示词（Prompts），累计超过 7000 行代码。\n\n这一资源主要解决了开发者在构建自定义 AI 智能体时面临的“黑盒”难题：以往难以窥探商业级代理背后的逻辑架构与交互策略，而现在可以直接通过研读这些高质量提示词，深入理解顶级智能体的设计思路。无论是优化现有工作流，还是从零打造具备复杂任务处理能力的 Agent，都能从中获得关键灵感与技术参照。\n\nAgents-Prompts 特别适合 AI 应用开发者、大模型研究人员以及希望进阶的编程爱好者使用。其独特的技术亮点在于提供了工业级的实战样本，让用户能直接学习到如何设计上下文感知、多步骤推理及工具调用的精细指令。此外，该项目还配套了免费的实践课程，引导用户从 Python 基础入手，利用 LangChain 等框架学习如何整合 PDF、网页及视频等多源数据，逐步构建出功能完备的智能聊天机器人，是实现从理论到落地的","Agents-Prompts 是一个汇聚了全球顶尖 AI 编程助手核心指令的开源资源库。它系统性地整理并公开了包括 v0、Cursor、Manus、Devin、Windsurf 以及 Replit Agent 等主流工具的内部提示词（Prompts），累计超过 7000 行代码。\n\n这一资源主要解决了开发者在构建自定义 AI 智能体时面临的“黑盒”难题：以往难以窥探商业级代理背后的逻辑架构与交互策略，而现在可以直接通过研读这些高质量提示词，深入理解顶级智能体的设计思路。无论是优化现有工作流，还是从零打造具备复杂任务处理能力的 Agent，都能从中获得关键灵感与技术参照。\n\nAgents-Prompts 特别适合 AI 应用开发者、大模型研究人员以及希望进阶的编程爱好者使用。其独特的技术亮点在于提供了工业级的实战样本，让用户能直接学习到如何设计上下文感知、多步骤推理及工具调用的精细指令。此外，该项目还配套了免费的实践课程，引导用户从 Python 基础入手，利用 LangChain 等框架学习如何整合 PDF、网页及视频等多源数据，逐步构建出功能完备的智能聊天机器人，是实现从理论到落地的高效跳板。","# Prompts completos do V0, Manus, Lovable, Windsurf e outras ferramentas de IA\n\nEste repositório contém os prompts usados nas principais ferramentas de IA do mundo, incluindo:\n- FULL v0\n- Cursor\n- Manus\n- Same.dev\n- Lovable\n- Devin\n- Replit Agent\n- Windsurf Agent\n- VSCode Agent\n- Dia Browser\n- Trae AI\n\nSão mais de 7000 linhas que te darão insights sobre como os principais agentes do mundo são criados.\nEstude-os e aprimore seus próprios agentes a partir disto.\n\n\n# E como criar meus próprios agentes?\n\nSe você quer sair do básico e começar a construir seus próprios agentes inteligentes, temos um curso gratuito que vai te guiar passo a passo.\nEm menos de 5 horas, você vai aprender a criar um chatbot de IA capaz de analisar diferentes tipos de dados, como PDFs, sites e vídeos do YouTube, tornando seus agentes muito mais úteis e contextuais.\nNo curso você vai dominar:\n- **Fundamentos do Python:** conheça conceitos essenciais como strings, variáveis, loops e funções, mesmo que esteja começando do zero absoluto;\n- **Criação de chatbots funcionais e interativos:** desenvolva um bot que responde perguntas usando os modelos de linguagem mais avançados;\n- **Uso prático da biblioteca LangChain:** aprenda a trabalhar com essa ferramenta popular no ecossistema de IA para acessar modelos como Llama 3;\n- **Integração de dados diversos:** descubra como seu agente pode acessar e processar informações de sites, PDFs e vídeos para fornecer respostas mais completas e relevantes.\n\nEste curso foi pensado para quem quer criar soluções reais em IA, passo a passo, com foco em desenvolvimento prático.\n\n![Curso Gratuito de IA](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Frtadewald_Agents-Prompts_readme_8f3b2186a452.png)\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fasimov.academy\u002Fcurso-gratuito-ia\u002F\" style=\"background-color: #4CAF50; color: white; padding: 15px 32px; text-align: center; text-decoration: none; display: inline-block; font-size: 18px; margin: 4px 2px; cursor: pointer; border-radius: 4px; font-weight: bold;\">\n    🚀 Acessar curso Gratuito 🤖\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\n\n\n","# V0、Manus、Lovable、Windsurf 等 AI 工具的完整提示词\n\n此仓库包含全球主流 AI 工具所使用的提示词，其中包括：\n- FULL v0\n- Cursor\n- Manus\n- Same.dev\n- Lovable\n- Devin\n- Replit Agent\n- Windsurf Agent\n- VSCode Agent\n- Dia Browser\n- Trae AI\n\n总计超过 7000 行内容，将帮助你深入了解全球顶尖智能体的构建方式。通过研究这些提示词，你可以进一步优化并提升自己的智能体。\n\n# 那么，如何创建属于我自己的智能体呢？\n\n如果你希望突破基础，开始构建属于自己的智能体，我们为你准备了一门免费课程，将手把手指导你完成整个过程。在不到 5 小时内，你将学会如何打造一款能够分析多种类型数据（如 PDF、网页和 YouTube 视频）的 AI 聊天机器人，从而使你的智能体更加实用且更具上下文感知能力。在本课程中，你将掌握：\n- **Python 基础知识**：即使完全零基础，也能快速掌握字符串、变量、循环和函数等核心概念；\n- **开发功能强大且交互式的聊天机器人**：利用最先进的语言模型，构建能够回答问题的智能机器人；\n- **LangChain 库的实战应用**：学习如何在 AI 生态系统中使用这一热门工具，轻松调用 Llama 3 等大模型；\n- **多源数据集成**：了解如何让智能体访问并处理来自网站、PDF 和视频的信息，从而提供更全面、更贴合需求的回答。\n\n本课程专为希望循序渐进地打造真正可用的 AI 解决方案、注重实践开发的学习者设计。\n\n![免费 AI 课程](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Frtadewald_Agents-Prompts_readme_8f3b2186a452.png)\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fasimov.academy\u002Fcurso-gratuito-ia\u002F\" style=\"background-color: #4CAF50; color: white; padding: 15px 32px; text-align: center; text-decoration: none; display: inline-block; font-size: 18px; margin: 4px 2px; cursor: pointer; border-radius: 4px; font-weight: bold;\">\n    🚀 立即参加免费课程 🤖\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>","# Agents-Prompts 快速上手指南\n\nAgents-Prompts 是一个汇集了全球主流 AI 编程工具（如 v0, Cursor, Manus, Windsurf, Devin 等）核心提示词（Prompts）的开源仓库。通过分析这些超过 7000 行的提示词代码，开发者可以深入理解顶级 AI 代理的构建逻辑，并以此优化自己的 Agent 开发。\n\n> **注意**：本项目主要为**提示词资源库**与**学习案例**，并非一个需要编译安装的可执行软件包。以下指南将指导你如何获取资源并应用这些提示词。\n\n## 环境准备\n\n本项目无需复杂的系统依赖，只需具备基础的代码阅读和编辑环境即可。\n\n- **操作系统**：Windows \u002F macOS \u002F Linux\n- **前置依赖**：\n  - Git（用于克隆仓库）\n  - 任意代码编辑器（推荐 VS Code）\n  - 目标 AI 开发平台账号（如 Cursor, Windsurf, 或接入 LLM API 的开发环境）\n\n## 安装步骤\n\n通过 Git 将提示词资源库克隆到本地。国内开发者如遇网络延迟，可尝试使用 Gitee 镜像（如有）或配置 Git 代理加速。\n\n```bash\n# 克隆仓库\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyour-target-repo\u002FAgents-Prompts.git\n\n# 进入目录\ncd Agents-Prompts\n```\n\n*注：请将 `https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyour-target-repo\u002FAgents-Prompts.git` 替换为实际的仓库地址。*\n\n## 基本使用\n\n本项目的核心用法是**参考与应用**。你可以直接阅读 `.md` 或 `.txt` 文件中的提示词，将其复制到你的 AI 助手（如 Cursor, Windsurf, ChatGPT）的系统提示词（System Prompt）区域，或作为 Few-Shot 示例融入你的 Agent 开发中。\n\n### 使用示例：在 Cursor 中应用 v0 提示词\n\n1. **查找提示词**：\n   在克隆后的目录中，找到对应工具的文件夹，例如 `v0\u002F` 或 `cursor\u002F`。\n   ```bash\n   ls v0\u002F\n   ```\n\n2. **复制内容**：\n   打开具体的提示词文件（例如 `full-system-prompt.md`），全选并复制内容。\n\n3. **配置 Agent**：\n   - 打开 **Cursor** 编辑器。\n   - 进入设置或当前项目的 `.cursorrules` 文件（如果是项目级规则）。\n   - 将复制的提示词内容粘贴进去，或者直接在对话框中作为上下文输入：\n     ```text\n     [粘贴刚才复制的 v0 完整提示词内容]\n     \n     基于上述规则，请帮我创建一个 React 登录页面...\n     ```\n\n4. **学习与定制**：\n   分析这些提示词的结构（如角色定义、任务拆解、约束条件），结合项目中提到的 Python 和 LangChain 知识，修改参数以适配你自己的业务场景（如添加 PDF 解析或 YouTube 视频分析功能）。\n\n---\n*想进一步从零构建自己的智能 Agent？参考原仓库推荐的免费课程，学习如何使用 Python 和 LangChain 集成多模态数据处理能力。*","一位全栈开发者正试图为初创公司构建一个能自动分析 YouTube 技术教程视频并生成代码示例的智能助手，但在设计 Agent 的核心指令时陷入了瓶颈。\n\n### 没有 Agents-Prompts 时\n- **指令模糊低效**：只能凭直觉编写提示词，导致 Agent 经常误解任务，无法准确提取视频中的关键代码逻辑。\n- **重复造轮子**：花费大量时间反复调试基础对话流程，却不知行业领先的 Devin 或 Windsurf 是如何处理复杂上下文的。\n- **功能单一局限**：生成的助手仅能进行简单问答，缺乏像 V0 或 Manus 那样整合 PDF、网站等多源数据的深度分析能力。\n- **学习曲线陡峭**：面对 LangChain 等框架不知如何下手，缺乏从零基础到构建实战应用的清晰路径指引。\n\n### 使用 Agents-Prompts 后\n- **复刻顶级逻辑**：直接参考仓库中超过 7000 行的 v0、Cursor 等主流工具源码级提示词，快速构建出结构严谨、逻辑清晰的指令体系。\n- **站在巨人肩膀**：通过拆解顶尖 Agent 的提示词架构，瞬间掌握处理多步骤任务的高级技巧，将数周的试错成本缩短至几天。\n- **实现多维感知**：借鉴官方提供的集成方案，轻松赋予助手读取 YouTube 视频字幕、解析 PDF 文档和抓取网页信息的能力，回答更具上下文深度。\n- **系统化进阶**：结合配套免费课程，从零掌握 Python 基础与 LangChain 实战，按部就班地开发出真正可用的交互式智能体。\n\nAgents-Prompts 不仅提供了世界顶级 AI 代理的“大脑蓝图”，更通过系统化教程让开发者能迅速将理论转化为解决实际问题的生产力。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Frtadewald_Agents-Prompts_a3048c7c.png","rtadewald","Rodrigo Soares Tadewald","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Frtadewald_682de32e.png","Data Scientist, sócio fundador da Asimov Finance e da Asimov Academy. ","Asimov Academy","https:\u002F\u002Fasimov.academy","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frtadewald",621,339,"2026-04-03T15:50:47","GPL-3.0",1,"","未说明",{"notes":88,"python":86,"dependencies":89},"该仓库主要包含用于各种 AI 工具（如 v0, Cursor, Manus 等）的提示词（Prompts）文本集合，并非可执行的软件程序或模型框架，因此没有特定的操作系统、GPU、内存或 Python 版本等运行环境需求。README 中提到的 Python 和 LangChain 等内容属于其推广的免费课程大纲，旨在教导用户如何从头构建自己的 Agent，而非本仓库本身的依赖。",[],[35,13],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-09T10:23:51.970999",[],[]]