智能AI令牌管理和优化
Tokenomy是一款高级AI令牌计算器和成本估算工具，可用于LLMs。通过Tokenomy的高级令牌管理工具，优化您的AI提示，分析令牌使用情况，并节省OpenAI、Anthropic等LLM API的成本。
AI驱动的测试代理工具，帮助开发人员更快地发布无bug软件。
Bugster是一款AI驱动的测试解决方案，能够将用户流程转化为自动化测试，帮助开发人员快速发布无bug的软件。其主要优点在于自动化测试流程、智能测试适应性和减少测试维护工作。Bugster定位于提高开发速度并保证软件质量。
TestFlight 是苹果提供的帮助开发者测试 Beta 版 App 的平台。
TestFlight 是苹果提供的测试平台，可帮助开发者轻松测试和优化他们的应用。该平台提供了易用的界面和丰富的功能，能够帮助开发者更快速地发布稳定的应用版本。
AI编程助手，支持整个软件开发生命周期，加速代码编写，提高生产力，自动化测试和DevOps集成。
Codespell.ai是一个AI工具，利用人工智能生成代码文档，修复错误，构建API，自动化测试和设置基础架构。它支持整个软件开发生命周期，包括自动化测试和DevOps集成。
mcp-use 是与 MCP 工具交互的最简单方式，支持自定义代理。
mcp-use 是一个开源的 MCP 客户端库，旨在帮助开发者将任何大型语言模型（LLM）连接到 MCP 工具，构建具有工具访问能力的自定义代理，而无需使用闭源或应用程序客户端。该产品提供了简单易用的 API 和强大的功能，可以应用于多个领域。
通过与LLM对话构建持久知识，存于本地Markdown文件
Basic Memory是一款知识管理系统，借助与LLM的自然对话构建持久知识，并保存于本地Markdown文件。它解决了多数LLM互动短暂、知识难留存的问题。其优点包括本地优先、双向读写、结构简单、可形成知识图谱、兼容现有编辑器、基础设施轻量。定位为帮助用户打造个人知识库，采用AGPL - 3.0许可证，无明确价格信息。
通过测试时间缩放显著提升视频生成质量。
Video-T1 是一个视频生成模型，通过测试时间缩放技术（TTS）显著提升生成视频的质量和一致性。该技术允许在推理过程中使用更多的计算资源，从而优化生成结果。相较于传统的视频生成方法，TTS 能够提供更高的生成质量和更丰富的内容表达，适用于数字创作领域。该产品的定位主要面向研究人员和开发者，价格信息未明确。
使用 Playwright MCP Server，可快速用 AI 测试 API 和 UI，无需代码。
Playwright MCP Server 是一款基于 NodeJS 构建的工具，旨在通过 AI 技术帮助用户快速测试应用程序的 UI 和 API。它允许用户以简单的英语文本描述测试需求，无需编写代码，大大提高了测试效率。该工具主要面向开发人员和测试人员，帮助他们快速验证应用程序的功能，减少手动测试的工作量。产品目前由 ExecuteAutomation Pvt Ltd. 提供，具体价格未在页面中明确，但从其功能和定位来看，可能面向企业级用户，具有一定的商业价值。
Qodo Gen 是一款 AI 驱动的 IDE 插件，帮助开发者生成高质量代码和测试用例。
Qodo Gen 是一款专为开发者设计的 AI 编程工具，以插件形式集成到 IDE 中。它通过智能代码生成、自动化测试和代码审查等功能，帮助开发者提高编程效率和代码质量。其基于 Retrieval Augmented Generation (RAG) 技术，能够理解代码上下文并生成符合项目风格的代码和测试用例。Qodo Gen 的主要优点包括高效生成代码和测试用例、智能代码审查以及与现有开发流程的无缝集成。产品面向追求高效开发和高质量代码的开发团队，支持多种编程语言和开发环境，定价策略灵活，适合不同规模的企业使用。
一个轻量级且强大的多智能体工作流框架
OpenAI Agents SDK是一个用于构建多智能体工作流的框架。它允许开发者通过配置指令、工具、安全机制和智能体之间的交接来创建复杂的自动化流程。该框架支持与任何符合OpenAI Chat Completions API格式的模型集成，具有高度的灵活性和可扩展性。它主要用于编程场景中，帮助开发者快速构建和优化智能体驱动的应用程序。
Aider 是一款 AI 辅助编程工具，支持在终端进行 AI 配对编程。
Aider 是一款创新的 AI 辅助编程工具，旨在通过与大型语言模型（LLM）集成，帮助开发者在本地代码库中高效完成编程任务。它支持多种流行编程语言，能够理解复杂需求并直接在代码中实现更改。Aider 的主要优点包括高效性、灵活性和对多种 LLM 的兼容性。它适用于希望提升编程效率的开发者，无论是新手还是经验丰富的程序员。Aider 目前免费开放，旨在推动 AI 编程的普及。
一个关于大型语言模型（LLM）后训练方法的教程、调查和指南资源库。
Awesome-LLM-Post-training 是一个专注于大型语言模型（LLM）后训练方法的资源库。它提供了关于 LLM 后训练的深入研究，包括教程、调查和指南。该资源库基于论文《LLM Post-Training: A Deep Dive into Reasoning Large Language Models》，旨在帮助研究人员和开发者更好地理解和应用 LLM 后训练技术。该资源库免费开放，适合学术研究和工业应用。
一个用于从文本和图像中提取结构化数据的代理API，基于LLMs实现。
l1m是一个强大的工具，它通过代理的方式利用大型语言模型（LLMs）从非结构化的文本或图像中提取结构化的数据。这种技术的重要性在于它能够将复杂的信息转化为易于处理的格式，从而提高数据处理的效率和准确性。l1m的主要优点包括无需复杂的提示工程、支持多种LLM模型以及内置缓存功能等。它由Inferable公司开发，旨在为用户提供一个简单、高效且灵活的数据提取解决方案。l1m提供免费试用，适合需要从大量非结构化数据中提取有价值信息的企业和开发者。
为LLM训练和推理生成网站整合文本文件的工具
LLMs.txt生成器是一个由Firecrawl提供支持的在线工具，旨在帮助用户从网站生成用于LLM训练和推理的整合文本文件。它通过整合网页内容，为训练大型语言模型提供高质量的文本数据，从而提高模型的性能和准确性。该工具的主要优点是操作简单、高效，能够快速生成所需的文本文件。它主要面向需要大量文本数据进行模型训练的开发者和研究人员，为他们提供了一种便捷的解决方案。
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