做 AI 工具,也讲 AI 实战。 公众号 / 抖音 / 视频号同名 AI不止语,X(Twitter)@jnMetaCode —— 聊 AI 编程、Agent、工具实战。
👋 在看北京的机会:AI 技术负责人 / 交付负责人 / 技术合伙人。 11 年 IT、8 年带队,近期开源了三套评估驱动的 AI 应用系统(往下看 ↓)· jnMetaCode@qq.com
让 AI 真正会干活:给它专家角色、教它工作方法、帮你一句话调度、再配上本地记忆和眼睛。
| 项目 | 它能帮你干嘛 | |
|---|---|---|
| agency-agents-zh | 268 个即插即用的 AI 专家:产品 / 架构 / 营销 / 小红书 / 抖音运营,拿来就用 | ⭐ 18.2k |
| superpowers-zh | 教 AI 怎么把活干好:TDD、调试、代码审查等工作方法,装上就生效 | ⭐ 7.2k |
| agency-orchestrator | 一句话 → 多个 AI 专家自动接力,几分钟出完整方案(9 家大模型,6 家免费) | ⭐ 1.9k |
| local-agent-toolkit | 给 agent 配上记忆 + 技能管理 + 运行追踪,全在本地、数据不出电脑 | 🆕 |
| aiOlaOla 免费课程 | 两门免费实操课:从零学会 AI 编程(180 节)+ 从零构建 AI 智能体(40 节),English/日本語/Español/한국어/繁體 六语可选 | 🌍 |
agent 最缺的三样东西,各做一个小工具。单独用也行,一起用更强。 都是
npx一条命令就跑,不在你电脑里装一堆东西;想全装,Claude Code 里一条命令搞定。
| 工具 | 解决什么问题 | 单独试一下 |
|---|---|---|
| 🧠 engram | 记忆:让 AI 记住你的笔记和决定,带出处回答,而且越用越准 | npx @jnmetacode/engram ingest ~/notes |
| 🍳 skillet | 技能:像 npm 一样给 agent 装技能,一条命令(在线技能库) | npx @jnmetacode/skillet add pdf |
| 🔭 tracelet | 眼睛:实时看 AI 每步干了啥、花了多少钱,像浏览器的 Network 面板 | npx @jnmetacode/tracelet |
想一次全装(在 Claude Code 里):
/plugin marketplace add jnMetaCode/local-agent-toolkit
- ai-coding-guide — AI 编程实战指南:66 个 Claude Code 技巧 + 9 款工具最佳实践
- ai-coding-trilogy — AI 编程三卷书(入门 / 工作流 / 架构,中英双语 PDF)
- ai-shortfilm-prompts — AI 短片《丧尸清道夫》方法论 + 提示词(Sora / 可灵 / 即梦通用)
- shellward — AI 安全中间件:8 层防御 + 注入检测,零依赖
OpenClaw(260k+ ⭐)—— 错误分类、守护进程可靠性、Ollama 集成等多个 PR。
三套评估驱动的 AI 应用系统。不是 demo:每个技术决策都由自建评估集的实测数据推导,指标与复现命令都在 README 里。
| 项目 | 做什么 | 实测 |
|---|---|---|
| repo-rag | 中文知识库 RAG:结构分块 + 混合检索 + 两层拒答 + 引用溯源 | hit@1 95.8% · faithfulness 0.981 · 拒答 6/6 |
| orchestrator-lg | 把 agency-orchestrator 引擎重写为 LangGraph:checkpoint 断点续跑 + 可持久化审批中断 | 7/7 测试 · YAML 零改动兼容 |
| llm-gateway | 多模型网关:SSE 流式取消链 + 三态熔断(按 provider 隔离)+ token 计费 | 10/10 测试 · Docker |
有三个发现值得单独说:BM25 基线 hit@5 91.7% 看着够用,但 miss 全是跨语言——这才是换 bge-m3 的理由; 混合检索 RRF 在这个语料上反而拖低 hit@1,所以我把它关了;拒答阈值不是拍的,是跑分数分布校准出来的。
三条结论的完整数据、复现命令和踩坑记录都在 repo-rag 里(指标就在 README 首屏)。
正在看北京的机会:AI 技术负责人 / 交付负责人 / 技术合伙人(也看 DevRel 与开发者生态)。
11 年 IT、8 年技术团队管理,做过技术总监,主导过 700 万/月量级平台的技术落地; 这两年专注大模型应用工程,产出就是上面那三个项目 + 一份完整的企业级私有化部署方案。 能覆盖从需求评估、技术选型到交付的全链路。
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