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项目目录：
1.AI-Infra-Guard 2.needle 3.piper1-gpl 4.vphone-cli 5.patent-disclosure-skill 6.watermarks-remover 7.i-have-adhd
01 AI-Infra-Guard
A.I.G，全称是 AI-Infra-Guard，由腾讯朱雀实验室发起并维护。是腾讯朱雀实验室开发的 AI 安全红队测试平台，能帮你给自家的 AI 系统做一个全面的“安全体检”。
从 AI 基础设施的已知漏洞，到 MCP Server 和 Agent Skills 的风险，再到 LLM 的越狱防护能力，A.I.G 都能覆盖。
朱雀实验室不是小作坊，帮 NVIDIA、Google、Microsoft 修过大量高危漏洞，Black Hat、DEF CON 顶会常客。
功能特性
01 AI 基础设施漏洞扫描：100+ 框架，2000+ CVE
你在内网跑的那些 AI 服务，A.I.G帮你一个一个过一遍。只需要填个地址，比如 http://127.0.0.1:11434，点一下就开始扫。
02 MCP & Agent Skills 安全扫描：14 大类风险
从10余个维度去审你的 MCP 服务和技能包：指令劫持、内存投毒、远程载荷下载、恶意代码植入、权限提升……基本你能想到的攻击面都覆盖了。
03 LLM 越狱评估：跨模型对比，谁更抗打
内置了一套精选的越狱数据集。你把目标 LLM 的 API 配好，选个数据集，它就会用各种套路去"诱导"你的模型，看能不能突破安全防线，最后给你打分出报告。
04 Agent 自动扫描框架：用 AI 打 AI
A.I.G 内置了一套多智能体扫描框架，能模拟真实红队攻击，多个 Agent 配合着去测你 Agent 工作流的安全性。Dify、Coze 这些平台都支持。
https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard
02 needle
Needle是由 Cactus Compute 团队开源的一个微型基础模型，专门为手机、可穿戴设备、智能家居和机器人这类微型设备设计。
说它"微"，是真的微——整个模型只有一个 14MB 的二进制文件，完整跑一个会话大约只需要 28MB 内存。
它只干三件事：
工具调用（Tool Calling）：你告诉它"帮我查下 Lagos 的天气"，它会自动选择对应的工具函数，填好参数，执行调用，返回结果。 设备控制（Device Use）：连接智能设备的接口，用自然语言操控硬件。 结构化提取（Structured Extraction）：给它一段文字，它能按你定义的格式提取出结构化数据。
关键是，全程不联网。推理引擎和权重都打包在那个 14MB 文件里，不需要额外的模型文件，也不依赖云端。
在基准测试中，Needle 和 FunctionGemma 270M、LFM2.5 230M、Apple FM 这些模型互有胜负，但体积只有它们的 1/5 到 1/70。人家用 f16 精度，Needle 只用了 2-bit 量化，效果却不落下风。
https://github.com/cactus-compute/needle
03 piper1-gpl
Piper 是一个快速、本地化的神经网络文本转语音引擎，完全本地跑，不用联网，不用调用任何云端API，能在树莓派4这样的低功耗设备上实时运行（接近95%的实时率）。
合成的语音非常自然、流畅，接近真人发音，而不是生硬的机器人声。
支持包括中文（zh_CN）、英语、德语、法语等在内的超过30种语言，几乎覆盖了主流和一些小众语种，每种语言下面还有不同发音人和音质档位（low/medium/high）可选。
比如
中文模型只有60几MB，最小的才20MB，可以说非常的轻量。
https://github.com/OHF-Voice/piper1-gpl
04 vphone-cli
vphone-cli 是是个基于苹果官方 Virtualization.framework 构建的命令行工具。
它的原理是利用 PCC 研究虚拟机基础设施，让你能够在 Apple Silicon 的 Mac 上直接引导并运行一个真实的虚拟 iPhone。
vphone-cli 跑的是真实的 iOS 内核、真实的文件系统、真实的越狱工具（Sileo、TrollStore），还带一个能直接 SSH 进去的 shell。
可以在上面跑 Frida，用 Burp 抓包，装卸测试环境跟切菜一样快，而且全程不需要一台物理 iPhone。
https://github.com/Lakr233/vphone-cli
05 patent-disclosure-skill
patent-disclosure-skill是一个跑在 Claude Code、Cursor 这类 AI Agent 里的技能包，用来辅助中国专利撰写，你可以把它理解成你的 AI专利助理。
它覆盖了从专利点挖掘、交底书编写（发明/实用/外观），到专利通俗解读、政策动向嗅探、审查答复辅助的全流程。
最实用的是，它能直接生成带框图和可修改的Word文档，并且支持多轮迭代修改，每次修改都会留下记录，方便追溯。
项目作者很懂研发和专利代理人的痛点，把“把技术贡献写成可交付的交底书”这件事，变得没那么痛苦了。
https://github.com/handsomestWei/patent-disclosure-skill.git
06 watermarks-remover
就在上个月，Anthropic搞了个大动作，要给 Claude 生成的文字，添加所谓的“水印”。而且是全球、全模型、没有 opt-out。
watermarks-remover就是冲这个来的，这是一个 Agent skill + 纯标准库的 Python 服务，它把水印清理拆成了三层来打：
A 层：处理隐藏的 Unicode 字符（零宽空格、双向控制符这些），这一层是确定性的、可验证的，代码扫一遍就知道有没有。 B 层：对付前面说的那种"藏在选词里"的统计水印，靠的是让另一个模型重新改写一遍文字，官方说得很实在，这一层只能算"尽力而为"，没法百分百保证。 文件层：清除 PNG、JPEG、SVG、PDF、DOCX 等二十多种格式里的 C2PA、EXIF、XMP 这些溯源元数据。
覆盖的厂商也不止 Claude 一家，Gemini/SynthID、OpenAI 相关的溯源标记，以及开源模型常用的水印方案（比如 Kirchenbauer 绿名单类），都在它的处理范围里。
https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover
07 i-have-adhd
i-have-adhd 是一个给 AI 编程助手用的"技能包"（Skill），它不改变AI懂什么，而是改变AI 怎么说话、先说什么、说到什么程度就该停 。
别被名字吓到，用它完全不需要有 ADHD。装上之后，AI 直接切换"打工人汇报模式"：先说结论，再列步骤，最后给下一步动作，不整虚头巴脑的客套话。
开源君用同一段提示词在 Claude Code 里跑两遍（唯一变量 = 是否启用 /i-have-adhd），输出行数对比：
整体降幅在六成左右，非常明显。
整个项目核心的就是 10 条规则
i-have-adhd这种“反客套、重执行”的理念，不止适用于AI对话，或许也值得我们在日常沟通中借鉴一二。
https://github.com/ayghri/i-have-adhd