五個
Claude Code 開源工具

npx skills add oso95/scroll-world

git clone https://github.com/oso95/scroll-world
cp -R scroll-world/skills/scroll-world ~/.claude/skills/

skill 本體是免費的，但它需要外部服務生成畫面。裝之前先確認這三樣：

• 影片生成後端（二選一）：Monid CLI 是預設後端，按每支影片以美金計費。或者用 Higgsfield CLI，需要先登入並儲值 credits
• 影格處理工具：ffmpeg 與 ffprobe，用來抽影格、接縫、編碼，這個是免費的
• Python 與 Pillow：處理手機直式畫布跟去背用

higgsfield auth login

ffmpeg -version
ffprobe -version

pip install Pillow

幫我做一個 scroll-through 的 3D 世界落地頁

接下來 Claude 會開始訪談你。這一段不要敷衍，它問的東西直接決定輸出品質。準備好這四個答案：

• 你的頁面主要目的是轉換而不是展示。這種頁面載入重、行動網路上體驗會打折
• 你需要頁面內容常常更新。改一個場景等於重新生成一段影片
• 你只想要一般的捲動動畫。那用 GSAP ScrollTrigger 就好，免費而且輕很多

npm install -g omniroute

omniroute

docker pull diegosouzapw/omniroute

http://localhost:20128/v1

claude mcp add-server omniroute --type http --url http://localhost:20128/api/mcp/stream

• 儀表板會顯示每個模型剩餘的免費額度，這比自己記各家的重置時間實際得多
• 內建 token 壓縮，透明作用在每個請求上，不需要改客戶端。程式碼區塊、URL、JSON 會被保護不動
• 有內建的 log 儀表板，request、proxy、audit、console 四個分頁，debug 的時候很好用

• 你只用一個供應商而且從來沒撞到額度。那多這一層只是多一個故障點
• 你的工作流對延遲極度敏感。中間多一跳就是多一點延遲
• 你在公司環境且有資安規範。這東西會經手你所有的 API Key，先問過再裝

一般使用者直接下載打包好的應用程式（voicebox.sh/download）。macOS 分 Apple Silicon 跟 Intel 兩個版本，Windows 是 MSI 安裝檔，有 NVIDIA 顯卡會自動設定 CUDA。

git clone https://github.com/jamiepine/voicebox.git
cd voicebox
just setup
just dev

# 沒裝 just 的話
brew install just

curl -X POST http://localhost:17493/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "測試一下這個聲音", "profile_id": "你的profile_id", "language": "zh"}'

curl http://localhost:17493/profiles

• 多段參考音檔可以提升克隆品質。不要只丟一段，丟三段不同語氣的效果更好
• Captures 分頁會保留每一次聽寫的原始音檔跟逐字稿，可以重跑不同大小的 Whisper 模型比較，也可以把任何一段 capture 直接升級成參考樣本
• Voice Personality：可以幫每個聲音檔案寫一段人設描述，本機 LLM 會依照那個人設改寫你輸入的文字再唸出來
• Apple Silicon 走 MLX 後端，推論速度比 PyTorch 快好幾倍

pip install cognee

cognee 的核心是四個動作：記住、回想、忘記、改善。

import cognee
import asyncio

async def main():
    # 第一步：把資料丟進去
    await cognee.add("這個專案用 Next.js 14 App Router，狀態管理用 Zustand，不用 Redux。")

    # 第二步：建立知識圖譜
    await cognee.cognify()

    # 第三步：查詢
    results = await cognee.search("這個專案的狀態管理用什麼")

    for result in results:
        print(result)

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

cognee-cli add "你要記住的內容"
cognee-cli cognify
cognee-cli search "你的問題"

cognee 有官方的 Claude Code 整合，會掛上生命週期 hook，在 session 開始、工具呼叫後、送出提示前、壓縮上下文前、session 結束時自動記憶跟回想，不需要你手動下指令。

export COGNEE_MCP_AGENT_SCOPED=false

• cognify() 會呼叫 LLM 做實體與關係抽取，這一步是有 token 成本的。丟一整個資料夾進去之前先估算一下
• 記憶會隨著使用變準。當 agent 對某個回答給出評價，那個回饋會更新圖譜裡的邊權重
• 支援自訂 ontology。如果你的領域有固定的概念結構（例如「選題 → 腳本 → 素材 → 成品」），可以定義成 schema 讓抽取更準
• 依賴很重。40 多個核心套件，第一次安裝會跑一陣子，建議開獨立的虛擬環境

• 你的專案很小、上下文塞得進單一 session。那多這一層是過度工程
• 你不想處理 Python 環境問題。這是五個工具裡安裝最麻煩的一個
• 你需要記憶內容完全可預測。知識圖譜的抽取結果會隨模型而變，不是確定性的

brew install --cask msitarzewski/agency-agents/agency-agents

git clone https://github.com/msitarzewski/agency-agents
cd agency-agents

# 看看有哪些部門跟各自的角色數量
./scripts/install.sh --list teams

# 只裝你要的部門，這是最重要的一步
./scripts/install.sh --tool claude-code --division marketing,design

# 或者精準到單一角色
./scripts/install.sh --tool cursor --agent instagram-curator,seo-specialist

# 不確定會裝到哪些東西，先空跑一次
./scripts/install.sh --tool claude-code --division marketing --dry-run

cp marketing/*.md ~/.claude/agents/

啟動 Instagram Curator 模式，幫我看這組輪播的資訊結構有沒有問題

用 SEO Specialist 這個 agent，分析這篇文章的關鍵字佈局

./scripts/convert.sh

# 然後互動式安裝，它會自動偵測你裝了哪些工具
./scripts/install.sh

• 你已經有一套自己寫的 prompt 模板而且用得順手。那這些角色只會干擾
• 你的任務很單純。叫一個「資深後端架構師」來幫你改一行 CSS 是浪費
• 你介意角色定義的語氣。有些角色寫得很有個性，會影響輸出風格