今天日榜前排还是 AnyPS5、diagram-design、rea、mattpocock 的 skills、claude-mem、raddebugger 这些这周写过或法律灰色的，我都跳了。ArtCraft 星数不错，但协议是还没定稿的自定义 fair source，也先不写。从日榜后排和 24 小时涨星里挑了六个：Anthropic 给知识工作者的岗位插件、OpenAI 公开的一批数学手稿、一个菜单栏统一换模型的 magpie、一个让 Agent 用 HTML 页回答难题的 skill、Meta Muse 的开源硬件 SDK，以及 Theo 用模型把 TypeScript 编译器搬到 Rust 的实验。
星数是 10 月 9 日上午 GitHub 页面的快照。
1. anthropics/knowledge-work-plugins：给销售、财务、法务各装一套 Claude
约 2.8 万星，Apache-2.0。Anthropic 把自己内部用的一批岗位插件开源了，主打 Claude Cowork，也兼容 Claude Code。不是又一个「万能 prompt 包」，而是按角色打包：销售、客服、产品、市场、法务、财务、数据、企业搜索、生物研究，再加上生产力管理和「自己做插件」那一套。每个插件里是 skill、斜杠命令，以及接到 Slack、Notion、HubSpot、Jira、Snowflake 这类工具的 MCP 连接配置。
装的时候先把仓库加成 marketplace，再装具体插件，比如销售：
claude plugin marketplace add anthropics/knowledge-work-plugins
claude plugin install sales@knowledge-work-plugins
适合已经在用 Claude、想让同一套流程在团队里跑稳的人，尤其是非工程岗也要长期用 Agent 的团队。
坑：出厂是通用模板，不换成你们公司的工具栈和术语，效果会很一般。连接器要你自己的账号权限，法务和财务这类插件别一上来就对着生产数据乱试。最近一次提交是 10 月 8 日凌晨，还在持续加插件。
2. openai/math：模型写的数学论文，一部分已经用 Lean 钉死
约 1.2 万星，Apache-2.0，仓库里主要是 Lean 和手稿 PDF。OpenAI 说现有数学评测已经打满，于是拿未发布的内部模型去啃开放研究题，平均每道题大概三个小时的 ChatGPT Pro 思考算力，最后整理成 372 个结果家族、719 篇手稿。大约四成主结果已经有 Lean 形式化，也附了部分推理摘要 PDF。
适合做形式化验证、数论或想看「模型数学」真实产出的人，也适合当 Lean 库的阅读材料。它不是一个你 clone 下来就能跑业务的工具，是研究产物归档。
坑：作者自己写了，没形式化的结果可能有问题，他们会尽量修。别把未验证的手稿当已发表定理引用。仓库两天前才建，还在持续补 Lean；要跟进度看 history.md 和 formalization 目录。
3. yetone/magpie：Claude 跑 Kimi，Codex 跑 DeepSeek，菜单栏一点就换
约 6900 星，MIT，Go 写的。同时用好几个 Agent 的人都懂：模型写在各自配置文件里，订阅只能在一个工具里用，额度下午三点用完又得手改 base URL。magpie 把本机 45 个以上的 Agent 收进一张表，本地网关开在 127.0.0.1:3425，同时讲 OpenAI、Anthropic、Gemini 这几套协议，额度没了就切下一个账号，Agent 那边看不到报错。
安装：
curl -fsSL https://usemagpie.ai/install.sh | sh
适合 Mac / Windows / Linux 上并行用 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等、又想共用国内模型和订阅的人。
坑：它会改各 Agent 自己的配置文件，虽然声称只动一个键并保留注释，第一次用最好先备份或用方案（Profile）试。订阅共享等于把登录态交给本地网关，别在不信任的机器上开。最近提交就在今天上午，迭代很快，小版本之间行为可能变。
4. QingYunA/answer-me-with-html：别再让 Agent 甩一墙字，直接给一页能看的 HTML
约 2400 星，MIT。这是一个 Agent skill：你问难题，模型只写短 Markdown 草稿，自带的 CLI 在大约 50 毫秒内补齐 SVG、CSS 和页面结构，最后得到一个离线也能打开的单页。作者对比过，手写 HTML 平均要写将近五千 token，用这个 skill 模型只写六百出头，大约八分之一，时间也从三十秒级掉到十几秒。
npx skills add QingYunA/answer-me-with-html
适合经常拿 Agent 解释协议、对比方案、画模块关系，却懒得自己整理成可读页面的人。Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 都能装。
坑：本质还是 skill，质量取决于你用的模型和是否开「always-on」；简单一句问答不必强行出页。需要 Node 20 以上。别指望它替代正式文档站，它是「这一问的可读快照」。
5. facebookincubator/muse-gadget-sdk：把桌上的 ESP32 刷成 Muse 外设
约 1800 星，Apache-2.0。Meta 把 Muse 的 gadget SDK 开源了：一边是 ESP32 固件，一边是 Linux / 树莓派 SDK。刷上去之后，手机上的 Muse App 可以配对，让助手连上你自己焊的屏、按钮、传感器，或者让家里的 Linux 盒子听指令。仓库里已经有 Waveshare 圆屏 AMOLED、M5Stack、电子墨水屏等板子的适配，昨晚还在加电子纸状态板。
最快路径是 clone 进 esp32 目录，用他们的 Muse Code 代理帮你编和刷（仍需你确认每条命令）：
git clone https://github.com/facebookincubator/muse-gadget-sdk
cd muse-gadget-sdk/esp32
适合有一块吃灰的 ESP32、想给 Muse 加实体外设的硬件玩家和智能家居折腾党。
坑：刷机可能变砖、保修作废，官方自己写在 README 里。每个 gadget 都要去 gadgets.muse.ai 申请 SDK token，并同意他们的条款；没有 Muse App 和账号就玩不起来。Jollybot 形象资源不在 Apache 覆盖范围内。
6. pingdotgg/ts-rust：花四十多万美元 token，把 tsc 搬到了 Rust
约 700 星，MIT。ping.gg 的 Theo 想验证「大模型能不能把 TypeScript 编译器迁到 Rust」，结果是能，npm 包名叫 tsc-rs。钉在 TypeScript 7.1.0-dev 某一提交上，宣称和 Go 版 tsc 在大量真实项目上诊断一致，类型检查大约是 Go 版的一半时间，也内置了 Effect 的诊断规则。作者自己算账：这次迁移植花了超过 42 万美元的 token，并说如果方法更省大概两万刀也能做完。
npm install -D tsc-rs
适合关心编译器性能、已经在试 TypeScript 7 / tsgo，或者想看「LLM 大规模移植」长什么样的人。
坑：明确写了是早期发布；--version 打印的是移植的 TS 版本号不是 npm 版本；和官方 tsc 在 monorepo、tsc -b、编辑器长会话内存上还有已知差异。别在关键生产流水线里一上来就替掉 tsc，先在 CI 里并行跑对比。
