今天日榜前排还是 skill 合集、rea、AnyPS5，外加这周写过的 context-mode、CLI-Anything、VoiceStudio、xerj、caveman 这些，我都跳过了。剩下的里面挑了六个：Google 开源的手机操作 Agent、在你自己机器上调内核的推理引擎、Anthropic 官方插件目录（9/26 写过，这次换个角度）、一个真帮作者找到工作的求职框架、把 iPhone 和旧 Mac 变成副屏的小工具，还有一只会走路的小鸭子机器人。
星数是 10 月 17 日上午 GitHub API 的快照。
1. google/artemis：让 AI 像人一样操作真手机
约 1.2 万星，Apache-2.0，Python。ARTEMIS 接一台开了 USB 调试的安卓手机或模拟器，你用自然语言说任务，它看屏幕、点按钮、跨 App 做完。自带 MCP 服务，Claude Code、Codex、Cursor、Antigravity 这类工具可以直接驱动手机，顺手拿到截图和 Logcat。README 写它在 Google Research 的 AndroidWorld 基准上完成率 99% 以上。
git clone https://github.com/google/artemis.git && cd artemis && ./start.sh
适合做安卓 App 的开发和测试：复现 bug、跑冒烟测试、让编码 Agent 改完代码自己装到手机上验收。Python SDK 也能塞进 pytest 或 CI。
坑：目前只有安卓，iOS 还在路线图上。它要调用多模态大模型，每一步都在花 token；Flash 模式一步三五秒，Pro 模式一步十几到四十秒，长流程别指望很快。第一次跑会往手机装一个无障碍服务，用测试机，别拿装着支付和聊天记录的主力机。最近一次推送是 10 月 1 日。
2. magnitudedev/magnitude：下载模型时先在你的芯片上调一遍内核
约 7000 星，Apache-2.0，Rust。Magnitude 是本机推理引擎，思路很直接：别的工具用一套通用内核，它在你下载模型时花最多一分钟，在你这块芯片上试不同的切分方式，留下最快且不改变输出的那组。Mac、NVIDIA、AMD 和纯 CPU 都支持，带桌面 App 和 magnitude 命令行，一键接 Codex、Claude Code、OpenCode、Cline 等，其他工具走 OpenAI 兼容接口。
适合已经在本机跑开源模型、嫌 Ollama 慢、又想让编码 Agent 用本地模型的人。
坑：「比 Ollama 快两倍以上」是官方自己测的 11 个模型平均值（主要快在解码），换你的模型和机器要自己验。它只为热门开源模型家族写了优化内核，冷门模型先去官网模型列表查。项目今年 6 月才建，迭代很快，别直接当生产推理服务。
3. anthropics/claude-plugins-official：官方插件目录已经 315 个了
约 4.1 万星，Python。9/26 写过它，这次再提是因为今天又冲上日榜第一，目录里已经收了 315 个插件，开发类最多，其次是效率、数据库、监控和安全。最近的提交基本都是在批量更新 Slack、Canva、Dropbox 这类合作方插件的版本。
在 Claude Code 里用 /plugin install 插件名@claude-plugins-official 装，或者去 /plugin 的 Discover 里逛。
适合已经天天用 Claude Code、想找现成 MCP 和命令而不想自己拼配置的人；也适合想把自家产品做成插件的团队，看目录里的结构照着写就行。
坑：官方 README 自己就写了，Anthropic 不控制插件里的 MCP 服务和代码，也不保证它们不变。「官方目录」不等于「官方审计过每一行」，装之前看主页和权限。仓库本身是 Apache-2.0，但每个插件的协议各看各的。
4. MadsLorentzen/ai-job-search：在自己电脑上跑的 AI 求职流程
约 4.9 万星，MIT，Python。作者是被裁的地球物理学家，用 Claude Code 搭了这套流程给自己找工作：69 份定制申请，20 次一面，最后拿到一份 AI 工程师的合同。/setup 建个人档案，/scrape 搜岗位并打分，/apply 评估匹配度、写定制简历和求职信，再让第二个 Agent 挑刺修改，/interview 帮你备面试。
适合正在海投、简历要按岗位反复改的人，尤其是英文求职。不用 Claude Code 的话，README 说 Codex、Gemini CLI 也能用部分功能。
坑：Claude Code 没有免费档，要订阅或 API 额度；简历用 LaTeX 编译，环境要装 TeX。自带的岗位搜索主要是丹麦招聘站，国内用户得自己接本地招聘网站，LinkedIn 那个脚本作者也提醒违反其服务条款，只能低频个人用。最要紧的一条：/setup 会把你的姓名、经历、期望薪资写进仓库文件，而 fork 出来的公开仓库没法改成私有，自己用就按 README 建私有仓库。
5. peetzweg/opendisplay：iPhone、iPad、旧 Mac 都能当副屏
约 5600 星，GPL-3.0，Swift。OpenDisplay 让 macOS 以为接了一台真显示器，再把画面用硬件编码推到 iPhone、iPad 或另一台 Mac 上，是扩展屏不只是镜像。USB 线连延迟最低，Wi-Fi 也能连，iPhone 上可以点按、拖动、双指滚动。对比 Sidecar 的好处是不用同一个 Apple ID，iPhone 也能用，不用订阅也不用买转接器。
适合手边有闲置 iPad、旧 iPhone 或老 Mac，出差想多一块屏的人。发送端 Mac 要 macOS 14 以上，当屏幕的 Mac 要 macOS 12 以上。
坑：创建虚拟显示器靠的是苹果私有接口，Mac 端因此上不了 App Store，macOS 大版本升级后可能会坏。线必须是能传数据的线，纯充电线不行。菜单栏会一直亮紫色的录屏指示，这是系统行为。目前没有声音，旧 Mac 当屏幕时也还不能用它自己的键盘鼠标。
6. pollen-robotics/microduck：一只靠强化学习走路的小鸭子
约 9500 星，Apache-2.0，Rust。Microduck 是 Pollen Robotics 的小型双足机器人，25 厘米、800 克，这个仓库是它的「大脑」：跑在 RK3566 上的一组 Rust 守护进程，50 Hz 控制环驱动 15 个舵机，动作来自神经网络策略。它能走、换轮子滑行、低头捡东西、摔倒了自己站起来。策略在隔壁的 microduck_rl 仓库用 MuJoCo 和 PPO 训练再导出 ONNX。
适合对具身智能、sim2real 感兴趣的开发者，想看一套完整的机器人软件长什么样：签名升级、坏了自动回滚、蓝牙控制、相机推流都写了设计文档。
坑：这不是开源硬件教程，机器人本体要从官网买。手上没有鸭子的话，可以用 scripts/duck-sim 在 MuJoCo 里跑真守护进程，但体验会打折扣。想改走路姿态，得去训练仓库啃强化学习，不是改几个参数的事。
