本文介绍了8个本周热门的GitHub开源项目，涵盖AI开发与效率工具。包括Claude记忆插件、AI智能体编排工具Maestro、多智能体框架ChatDev、极简LLM训练框架NanoChat、Neovim精准AI插件99、AI渗透测试工具Shannon、OpenAI技能库，以及终端编码辅助套件Pi。这些项目聚焦于提升AI协作、代码开发与安全测试效率。
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Claude Code 记忆插件
Claude-Mem 是一个专为 Claude Code 开发的持久化记忆插件。
它能够自动捕获 Claude 在会话中的所有操作，对这些信息进行压缩处理，并将相关的上下文信息无缝注入到未来的会话中。
这解决了长对话导致 Token 消耗过快或断点重连后上下文丢失的问题。
这个开源项目采用了渐进式披露和三层记忆检索工作流。
它结合了 SQLite 的全文搜索和 Chroma 向量数据库的混合语义搜索，确保 AI 在需要时能精准提取历史决策。
而且它还有一个 Web 视图界面来管理记忆，并提供隐私控制标签，让用户可以手动排除敏感信息的存储。
而且 Claude-Mem 提供了一个实验性的无尽模式（Endless Mode），通过仿生记忆架构将工具输出压缩，可将单次会话的有效长度扩展约 20 倍。
它还支持引用功能，使得 Claude 在回答时能够标注其参考的历史决策来源，极大地提升了 AI 在长期项目维护中的连续性和可靠性。
开源地址：https://github.com/thedotmack/claude-mem02
AI 智能体编排指挥中心
Maestro 这个开源项目的定位是为 AI 智能体编排指挥中心的跨平台桌面应用。
它专为需要同时处理多个项目和多个 AI 实例的高产黑客设计。
Maestro 完全支持键盘操作，你可以在不触碰鼠标的情况下掌控全局，这个很牛。
Maestro 的核心特色是双模会话，每个 Agent 同时拥有一个 AI 终端和一个命令终端，你可以使用 Cmd+J 瞬间切换对话和 Shell 执行。
而且它能自动检测 Git 仓库，提供分支显示、Diff 查看和符合上下文的文件补全，使 AI 能够深度理解代码库的实时状态。
Maestro 还支持自动运行模式，你可以先与 AI 协作生成详细的规格文档，然后让 Maestro 在干净的上下文中自动执行所有任务。
它集成了语音通知、草稿自动保存以及强大的输出过滤功能，是管理 Claude Code 等复杂 agentic 场景的理想选择。
开源地址：https://github.com/pedramamini/Maestro03
AI 多智能体协作框架
ChatDev 是由 OpenBMB 开发的一个基于 AI 大模型的协作式多智能体框架。
它通过模拟一个虚拟软件公司的组织架构，将软件开发的全生命周期，比如设计、编码、测试、文档啥的拆解给具有不同角色的智能体，比如 CEO、CTO、程序员、测试员。
最新的 ChatDev 2.0 版本已经从单一的软件开发工具进化为一个零代码的多智能体编排平台。
有可视化的拖拽画布，你可以设计复杂的代理协作网络，不仅能写代码，还能处理数据可视化、3D 生成和深度研究啥的。
这个项目的一大亮点就是集成了 NeurIPS 等顶尖会议的最新成果，通过强化学习优化智能体的激活顺序。
ChatDev 降低了构建复杂 AI 流程的门槛，使得不具备编程背景的用户也能通过简单的配置来编排多个 AI 协同完成复杂的领域任务。
开源地址：https://github.com/OpenBMB/ChatDev04
100美元搞个 ChatGPT
Nanochat 是由 AI 领域大神 Andrej Karpathy 发起的开源项目，目标是打造 100 美元能买到的最好的 ChatGPT。
这是一个极简的、可高度定制的 LLM 训练和实验框架，专门针对单 GPU 节点，比如如 8 x H100 进行了优化，追求极致的代码清晰度和可读性。
这个项目覆盖了 LLM 的全流程，包括分词、预训练、微调、评估、推理以及一个类似 ChatGPT 的网页 UI。
它的设计非常精妙，不仅适用于专业研究者，其极简的代码风格也非常适合作为教学案例。
它支持在 CPU 或苹果 M 系列芯片上运行小型模型进行测试，并提供了详细的指南教用户如何通过合成数据微调来赋予模型特定的个性。
它是目前理解大模型底层运作机制的最佳入口之一。
开源地址：https://github.com/karpathy/nanochat05
Neovim AI 插件
99 是由大佬 ThePrimeagen 开发的 Neovim AI 插件，它是为没有技术短板的人设计的 AI。
目标是打造一个最符合资深开发者直觉的工作流。它不鼓励 AI 进行大规模的自动代码生成，而是通过精准的上下文注入来处理枯燥的局部逻辑。
与 Cursor 这种 AI 编程工具不同，99 刻意限制了 AI 的权限，仅让它在开发者指定的特定区域内运行，以此保留开发者的主导权。
该插件目前仍处于 Alpha 阶段，专注于精简 AI 请求并将其限制在 Neovim 的内置功能中。
ThePrimeagen 大佬开发这个项目的初衷是对当前臃肿 AI 工具的一种反击。
他认为顶尖开发者需要的是一个听话、高效的助手，而不是一个总是试图猜测意图的教练。
99 的走红反映了开发者群体中一种回归简单、尊重 agency 的新趋势。
开源地址：https://github.com/ThePrimeagen/9906
AI 渗透测试工具
Shannon 是一个 AI 渗透测试工具，通过模拟黑客思维来发现 APP 中的安全漏洞。
与传统的静态扫描工具不同，Shannon 不仅仅是报告潜在问题，它会像人类红队成员一样主动尝试利用漏洞，并且只有在成功攻破后才会报告。
在技术实现上，Shannon 会首先映射 APP 的攻击面，分析源代码并扫描运行中的应用。它能熟练处理现代 Web 应用的复杂逻辑，如登录流程、OAuth 令牌和多因子身份验证啥的。
在 XBOW 基准测试中，它在无提示且知晓源码的情况下达到了 96.15% 的极高成功率。
最终，这个工具会生成一份专业的渗透测试报告，包含面向管理层的执行摘要和面向工程师的技术细节。
开源地址：https://github.com/KeygraphHQ/shannon07
OpenAI Skills
这个开源项目是 Open AI 推出的专为 Codex 设计的 Skill 库。编写一次，到处使用。
每个技 Skill 都是一个 Markdown 文件和可选的可执行脚本组成。Codex Agent 可以通过显式调用或隐式触发来加载这些技能，这种机制通过懒加载有效地管理了上下文窗口。
目前这个开源项目分为系统内置 SKill、经过策展的 Skill 以及实验性 Skill。
可以通过专门的安装器从 GitHub 动态获取新功能。
开源地址：https://github.com/openai/skills08
Pi Coding 工具
这个开源项目是开发者大量 badlogic 创建的一个极简终端 Coding 辅助套件。
大佬的理念是把它搞成一个不干扰工作流的轻量级工具，专门为那些恨不得一辈子住在黑框框里的程序员准备的。
你打个命令，它就出来帮你改两行代码，干完活立刻消失。
而且这个开源项目默认仅提供读、写、编辑和 Bash 运行四种基础工具，避开了复杂的子 Agent 和多步计划模式，人类开发者主导。
该项目具有很强的可扩展性，支持通过 TypeScript 编写插件、技能、提示词模板和主题。
你可以将自定义的功能打包并在 npm 或 git 上分享。
Pi 支持四种运行模式：交互式 TUI 模式、纯文本/JSON 输出模式、用于进程集成的 RPC 模式，以及可嵌入其他应用的 SDK。
开源地址：https://github.com/badlogic/pi-mono09
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