分享一组值得关注的实用技能 / 工具，覆盖移动协作、游戏开发分析、AI 沙盒执行环境、知识库管理和 A 股数据接入。它们大多都支持 MCP，非常适合接入 AI 助手、工作流自动化和开发场景。
1. Antigravity Link
把 Antigravity IDE 会话无缝扩展到手机端，同时提供 API 和 MCP Server，方便自动化接入。
GitHub 地址：https://github.com/cafetechne/antigravity-link-extension
Antigravity Link 是一个 VS Code 扩展，核心价值是把桌面端的 Antigravity IDE 会话同步到移动设备，让你在手机上也能完成关键操作。比如上传文件、语音转文字输入 Prompt、直接控制聊天生成等，都可以随时进行。
除了移动端协同，它还提供本地 HTTP API 和 MCP Server，开发者或 AI Agent 可以直接接入正在运行的 Antigravity 会话，完成快照获取、Prompt 提交、实例切换等自动化操作，非常适合个人开发者和团队协作。
亮点功能：
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支持 MCP Server，方便 AI 助手直接集成和控制
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支持手机端实时镜像和交互
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提供本地 HTTP API，便于自动化和系统集成
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支持手机上传文件、语音输入 Prompt
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支持远程控制多个 Antigravity 实例，并可停止生成
适用场景：
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出门在外时，用手机快速补充文件和语音输入，提高开发效率
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作为 Google Antigravity IDE 的轻量移动伴侣
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通过 API 或 MCP 将 Antigravity 会话接入自动化工作流和 AI Agent
2. Gdep
面向 Unity、Unreal Engine 5 和 Axmol 的 AI 代码分析工具，帮助开发者快速理解大型游戏项目。
GitHub 地址：https://github.com/pirua-game/ai_game_base_analysis_cli_mcp_tool
Gdep 的定位非常明确，就是解决游戏项目代码库“难理解、难定位、难改动”的老问题。它可以快速分析大型游戏代码库中的依赖关系、调用链和重构影响，让原本需要花很久排查的问题，在几秒钟内得到结果。
它还内置了 MCP Server，能够让 Claude、Cursor 一类 AI Agent 直接和真实代码交互，基于源码给出分析结果，减少“AI 一本正经胡说八道”的情况。对于游戏团队来说，这种工具价值非常高。
亮点功能：
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针对 Unity、UE5、Axmol 提供高速、基于源码的代码分析
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提供 26 个面向游戏引擎场景的专用工具
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支持影响分析、类语义探索、玩法流程追踪
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内置游戏特化 lint 规则和架构健康诊断
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提供 Web UI，可查看依赖图、调用流和 AI 对话
适用场景：
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快速接手大型或陌生的游戏代码库
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在重构前做安全性评估，提前识别潜在破坏点
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做架构评审和技术债识别，提高团队维护效率
3. Open Computer Use
给大语言模型配上一台“真正可操作的电脑”，支持执行代码、浏览网页、生成文档，还能管理子代理。
GitHub 地址：https://github.com/yambr/open-computer-use
Open Computer Use 可以理解为一个给 LLM 提供沙盒计算机环境的服务。它通过 Docker 容器为模型提供隔离的 Ubuntu 环境，让 AI 不只是“会聊天”，而是真的能像开发者一样去执行代码、浏览网页、完成文档生成等任务。
这个工具比较强的一点是，它不仅支持多语言执行环境，还支持浏览器自动化、实时网页交互，以及多个内建技能工作流。对于想做 AI 自动化平台、自托管智能体系统的人来说，非常有吸引力。
亮点功能：
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提供模型无关的技能系统，内置 13+ 工作流
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支持 Playwright 和实时 CDP 流式网页交互
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支持生成 Word、Excel、PPT、PDF 等专业文档
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提供完整 Linux 沙盒，可执行 Bash、Python、Node.js、Java
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支持自治子代理协作，例如 Claude Code
适用场景：
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让 LLM 自动采集、交互和分析网页数据
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自动完成网页开发、测试、页面生成等复杂任务
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批量生成高质量文档、演示文稿和表格内容
4. Binder
一个本地优先的知识库系统，支持 Markdown 双向同步，也支持通过 CLI 和 MCP 进行查询与管理。
GitHub 地址：https://github.com/mpazik/binder
Binder 是一个非常适合“人类 + AI 协作”的本地知识库工具。它支持用 YAML Schema 自定义数据模型，再通过 Markdown 文件进行双向同步，这意味着你既可以在 привычей的编辑器里写内容，也可以让 AI 或脚本通过结构化方式读取和更新数据。
它的另一个特点是所有变更都会记录成不可变事务，因此审计、回溯和恢复都更容易。这种设计非常适合知识管理、团队文档、项目记录等需要长期维护的场景。
亮点功能：
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支持用简单 YAML Schema 定义数据模型
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所有修改都有不可变事务日志，方便审计和回滚
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通过 MCP 为 AI Agent 提供结构化读写接口
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支持 Markdown 双向同步和编辑器增强能力
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提供强大的 CLI，可搜索、查询和创建结构化数据
适用场景：
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搭建人和 AI 共用的结构化知识库
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通过脚本或 Agent 自动处理结构化数据，并同步回 Markdown
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创建任务、决策、联系人等模板化笔记，并获得校验和补全能力
5. Stock Data
通过 MCP 为 AI Agent 提供实时 A 股市场数据，让 AI 真正具备股票分析能力。
GitHub 地址：https://github.com/niuheilong/stock-mcp-server
Stock Data 是一个面向 A 股场景的数据服务，能够把实时股价、历史 K 线、PE/PB、市值、营收、板块资金流等信息通过 MCP 提供给 AI 助手调用。对于做金融问答、行情分析、投研辅助的应用来说，这类工具非常实用。
它还支持股票代码或名称的智能搜索，以及多数据源交叉验证，以提高结果准确性。也就是说，这不是简单“查一个价格”，而是能支持更完整的市场分析链路。
亮点功能：
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提供实时 A 股价格、涨跌幅、成交量数据
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支持历史 K 线数据查询（日 / 周 / 月）
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支持 PE、PB、市值、营收等关键财务指标
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支持板块资金流分析和龙头股追踪
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支持股票代码 / 名称智能搜索
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支持多数据源校验，提高准确性
适用场景：
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让 AI 助手分析指定 A 股的实时行情和财务指标
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帮助 AI 识别市场趋势和热门行业板块
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为中文金融类 AI 产品提供更准确、更新鲜的市场数据支持
6. Xgrep
一个超高速的索引式代码搜索引擎，同时内置 MCP Server，专为 AI Agent 和大型代码库搜索场景打造。
GitHub 地址：https://github.com/momokun7/xgrep
Xgrep 主打“快”和“适合 AI 使用”。它通过 trigram 倒排索引实现毫秒级搜索，在重复搜索场景下速度明显优于 ripgrep，同时比 zoekt 更轻量。对于大型仓库、多次检索、AI 辅助编码来说，这种能力非常实用。
它还有一个很亮眼的点，就是内置了 MCP Server，可以直接给 Claude Code、Cursor 这类 AI 编码工具提供快速、上下文友好的代码访问能力。除此之外，它还可以作为高性能文件发现工具来使用，查文件也很快。
亮点功能：
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内置 MCP Server，可直接集成 AI 编码工具
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基于 trigram 倒排索引，提供超高速检索
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面向 LLM 优化输出，支持 Markdown 上下文和 token 感知截断
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文件发现速度很快，明显快于 fd / find
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支持 Git 感知搜索，可遵循 .gitignore 并按变更或提交过滤
适用场景：
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给 AI 编码 Agent 提供极速代码搜索能力
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提升开发者在大型代码库中的重复检索效率
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快速按 glob 或关键词定位仓库中的文件
7. Database
一个单二进制的 MCP Server，可连接 MySQL、MariaDB、PostgreSQL 和 SQLite，让 AI 助手直接操作数据库。
GitHub 地址：https://github.com/haymon-ai/database
Database 的优势在于轻量和通用。它是一个单文件二进制工具，不依赖额外运行时，就可以把 AI 助手连接到常见 SQL 数据库中。通过 MCP，它向 AI 提供了数据库列表、表结构查看、Schema 查询、读写 SQL 执行、数据库创建等核心能力。
对于希望把数据库能力接入 Claude Desktop、Cursor 或其他 AI 工作流的人来说，这类工具部署简单、接入成本低，而且还有只读、安全校验、凭证脱敏等机制，适合在实际环境中使用。
亮点功能：
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支持 MySQL / MariaDB、PostgreSQL 和 SQLite
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提供 6 个核心 MCP 工具，覆盖常见数据库操作
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单个轻量二进制文件，约 7 MB，无运行时依赖
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支持 stdio 和 HTTP 两种传输方式
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默认只读、SQL 校验、凭证脱敏等安全能力比较完善
适用场景：
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让 AI 助手直接连接数据库做查询和数据操作
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在 Claude Desktop、Cursor 等环境中集成数据库能力
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通过 AI Agent 安全地自动化部分数据库工作流
8. InFlow
通过 MCP 把 AI 助手接入 InFlow 支付与钱包平台，实现交易、余额和策略管理。
GitHub 地址：https://github.com/inflowpayai/inflow-mcp
InFlow MCP Server 的定位很明确，就是让 AI 助手成为支付与钱包管理入口。接入后，Claude、ChatGPT 这类 AI 可以代表用户访问 InFlow 账户，执行余额查询、交易记录查看、充提地址管理、交易策略更新、审批待处理请求等操作。
它最有吸引力的地方，在于把原本需要切后台、点页面才能完成的金融管理动作，转成自然语言交互。对于需要处理支付、审批、钱包操作的团队来说，这种模式会非常高效。
亮点功能：
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查询多币种、多钱包的实时余额
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查看完整交易历史和详情
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管理充值地址并发起提现
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创建、更新和管理交易策略
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审核、批准或拒绝待处理金融请求
适用场景：
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通过对话方式管理支付交易和钱包余额
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用自然语言自动执行交易策略管理
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优化支付和提现审批流程，提高运营效率
9. Solitaire
为 AI Agent 提供身份和偏好基础设施，让智能体逐步学习用户习惯，变成更懂你的长期协作者。
GitHub 地址：https://github.com/prdicta/solitaire-for-agents
Solitaire for Agents 不是普通的“记忆工具”，而是一套更偏身份层和行为层的基础设施。它不仅记录事实，还试图捕捉交互中的节奏、风格和偏好，帮助 AI Agent 在长期使用中逐步形成更稳定、更贴合用户需求的协作方式。
它强调行为画像、自主优化和预判式检索，也就是让 Agent 不只是“记住你说过什么”，而是逐渐理解你喜欢怎样的沟通方式、工作节奏和输出风格。这对个性化 AI 产品来说非常关键。
亮点功能：
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Behavioral Genome：动态构建并演化 Agent 的行为画像
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Experiential Memory：记录事实之外的协作节奏和交互质感
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Autonomous Self-Improvement：自动优化检索权重、修复知识图谱问题
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Anticipatory Retrieval：提前预测并加载可能需要的上下文
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Local-First 与 Model-Agnostic：本地优先、兼容任意 LLM
适用场景：
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打造会逐步适应用户审查风格和项目习惯的编码 Agent
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构建能学习用户偏好、自动调整详略程度的个人助理
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开发真正具备长期记忆和个性化体验的 AI 产品
10. WhatsApp Claude Plugin
把 Claude AI 接入 WhatsApp，让你的 Claude 会话直接变成 WhatsApp 里的可用助手。
GitHub 地址：https://github.com/rich627/whatsapp-claude-plugin
WhatsApp Claude Plugin 的思路很直接，就是把个人 WhatsApp 账号作为 Claude Code 的原生交互通道。接入之后，你可以直接在 WhatsApp 里和 Claude 双向通信，不需要 API Key，也不需要 WhatsApp Business 账号，消息还会以你自己的手机号身份发出，使用体验更自然。
这个插件基于 Baileys 建立 linked device 连接，支持媒体消息、语音自动转写、权限控制以及定时任务。对于移动办公、远程审批、团队支持机器人等场景来说，非常有想象空间。
亮点功能：
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支持 WhatsApp 与 Claude AI 的双向消息通信
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支持图片、语音、视频、文档、贴纸等完整媒体类型
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自动转写收到的语音消息
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支持白名单、群组策略等细粒度访问控制
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支持定时 cron 任务做自动化
适用场景：
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打造随时可用的 WhatsApp 个人 AI 助手
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在 WhatsApp 群里搭建具备个性化设定的团队支持机器人
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通过 WhatsApp 远程发起开发任务或审批工具操作请求
如果你对某类技能感兴趣，欢迎留言交流；每日技能持续更新后面我也会继续整理更多值得关注的新技能和实用玩法~