SuperAPI AI 工具集

全部 AI 工具

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SigmaOS

AI效率工具

SigmaOS 是一款面向工作效率的浏览器,基于 WebKit 引擎,专为 macOS 打造。它通过工作区、垂直标签页和待办式管理来组织网页,并内置 AI 助手 Airis,可理解当前网页内容,支持与网站对话、用自然语言查找信息、解释段落、生成交互式摘要等。SigmaOS 还提供广告拦截、专注模式、快速链接预览、多账户登录、单键快捷键等功能,并支持从 Chrome 网上应用店安装扩展。个人版免费,Pro 版提供无限 Airis 等高级功能,起价每月 20 美元,学生和教育工作者可享五折优惠。目前仅支持 macOS,iOS 和 Windows 版本即将推出。

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SigmaShake

AI智能体

SigmaShake(简称 ssg)是一款面向 AI 智能体的策略网关,在工具调用执行前依据确定性规则进行拦截,可阻止或改写高风险操作,并保留可验证的审计记录。它运行在本地,不是沙箱,也不做模型推理,支持 Claude Code、Cursor、Codex、Copilot 等智能体以及任何兼容 MCP 的智能体,覆盖 macOS、Linux 和 Windows。核心检查在本地完成,官方记录显示守护进程套接字往返延迟 p50 为 0.39 毫秒、p99 为 1.91 毫秒。每次决策返回 ALLOW、DENY、ASK 或 FORCE,并映射到 MITRE ATLAS 缓解措施 AML.M0020。提供 230 多个公开规则集、防篡改审计日志、人工审批和团队/集群策略。免费下载,使用需每月 5 美元。

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signal-mcp

AI开发平台

signal-mcp 是一个基于 signal-cli 的 MCP 服务器与命令行工具,为 AI 助手(如 Claude)提供与 Signal 消息交互的能力。它可链接到你现有的 Signal 账户作为关联设备,将消息保存到本地 SQLite 数据库,支持全文搜索、按发送者和日期过滤。提供 80 多个工具,覆盖消息收发、群组管理、投票、@提及、置顶、链接预览、语音消息、贴纸、联系人昵称等。支持只读模式,可导入 Signal Desktop 历史记录,提供后台服务捕获消息,完全本地运行,无需云端。需要 Python 3.12+ 和 signal-cli 0.13+。

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signal-scanner

AI开发平台

signal-scanner 是一个基于规则(YAML)选股与加密货币筛选工具。用户无需编写代码,只需在 rules.yaml 中定义条件(例如 RSI、快慢均线交叉、成交量比率、距离 52 周高低点百分比等),再配合 watchlist.txt 设定关注列表,扫描器便会拉取市场数据、计算指标,并告知哪些标的满足条件。市场数据默认通过 yfinance 获取,无需 API key,支持股票、ETF、外汇(如 EURUSD=X)与加密货币(如 BTC-USD)。结果可通过三种方式输出:控制台、Telegram 推送、或作为 MCP 工具供 Claude Desktop / Claude Code 等 MCP 主机调用。指标基于已收盘 K 线计算,避免未来函数;无数据的标的会被如实报告而非伪造。Telegram 在未配置 bot token 时会降级为控制台输出,扫描始终运行。常见配置项(RSI 周期、快慢均线、成交量窗口、回看区间、轮询间隔、数据后端、Telegram)集中在 config.py / .env 中。

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signalint

AI编程工具

Signalint 是一个面向 AI 编程智能体(Claude Code、Cursor、Codex、VS Code)和 CI 工作流的诊断智能层,默认只读。它把 Oxlint、tsc、Biome 等编译器、linter 和语言服务器产生的原始诊断信息进行归一化,按优先级聚类成有界的议题摘要,避免大量原始编译输出淹没 AI 的上下文窗口;同时针对明确的基线计算验证增量(新增、已解决、未变化),并检测来回震荡的修复死循环。它提供 13 个完整的 MCP 工具,涵盖增量检查、不可变快照、实时诊断摄取以及带日志的事务型修复应用;支持通过纯 JS YAML 解析 pnpm-workspace.yaml 与 TypeScript Project References 进行 monorepo 感知的规划,并按拓扑顺序执行检查;还能区分编译器、linter 和编辑器/LSP 的多来源诊断。项目要求 Node.js >= 22.12.0,不内置诊断引擎,而是使用项目本地安装的 typescript、oxlint、eslint、@biomejs/biome 等。

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sigrank-mcp

AI编程工具

SigRank MCP 是 SignalAF 品牌下的 AI 操作者评估与 token 级联效率工具,以 MCP 服务形式提供,任何 agent 都可调用。它通过本地读取 AI 会话日志,计算 token 级联指标(Υ Yield、Leverage、Velocity、10xDEV),并将四个 token 计数(输入、输出、缓存创建、缓存读取)及签名提交到 signalaf.com 排行榜。官方强调仅 token 计数离开本机,绝不发送提示词或代码。提供签名提交、诊断、模拟等功能,并内置带标签页的 TUI 仪表板。安装命令为 npm i -g sigrank。

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Silo Team

AI编程工具

Silo Team 是一款面向开发者的 AI 驱动入职(onboarding)平台,旨在自动化开发环境与项目初始化的配置流程,并提供实时进度跟踪。该工具通过 AI 能力减少开发者在新项目或新团队中手动搭建环境、配置依赖所需的时间,帮助团队更快进入开发状态。目前关于其具体功能模块、定价方式、支持的编程语言与平台、集成范围及使用限制等细节暂未提供,需以官方页面说明为准。

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Simbly

AI创业工具

Simbly 是一款面向创业者的 AI 商业计划书生成工具,主打“顾问级质量”的商业计划书,特别针对零售、手工业和餐饮行业优化。用户无需 Excel 或会计知识,通过结构化问答输入数据,AI 即可自动撰写文本、生成三年财务规划(含月度明细)、市场与竞争分析以及可行性检查。生成的计划书符合德国 IHK 和奥地利 WKO 的银行合规标准,可用于申请银行贷款、创业补贴和劳动局资助。工具提供视频引导,支持免费开始、随时升级且不丢失已填数据,官方称已有 1200 多次成功案例。

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Similarix

AI搜索引擎

Similarix 是一个面向 S3 存储的 AI 语义搜索与数字资产管理工具。它在现有存储之上添加轻量 AI 层,支持语义搜索(理解查询上下文而非仅关键词匹配)、以图搜图、重复文件识别与管理,并支持 133 种语言。它提供 Image Search API、UI 访问和 CLI(即将推出),采用只读访问保证原始文件安全,使用自研 AI 模型不依赖第三方服务。适用于需要高效检索、组织和管理图片等数字资产的个人与企业,可集成到现有系统工作流中。

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Siml ai

AI编程工具

Siml.ai 是一个无需编写代码的 AI 驱动物理仿真平台,将机器学习与物理仿真结合。用户可在浏览器中搭建、训练和运行基于神经网络的物理模型,用于替代或加速传统数值仿真。平台面向工程师与研究人员,提供可视化的仿真工作流、模型训练与实时交互能力。具体功能细节、收费方式、支持的物理场类型与平台限制,官方资料暂未提供,需以官网最新说明为准。

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SimplAI

AI开发平台

SimplAI 是一个面向企业的智能体 AI 操作系统,旨在帮助组织在云端、本地部署和空气隔离环境中构建、编排、治理并规模化安全的企业级 AI 智能体。其核心能力包括 AI 智能体构建器、工作流构建器、模型与智能层,可跨多个 LLM 运行和编排智能体,统一推理、路由和评估;支持从企业数据源实时摄取和持续同步数据;将智能体与 CRM、分析平台和通信工具等企业系统集成;将内部 API 和服务以安全、模式驱动的方式暴露为智能体工具;实现智能体之间的结构化通信与协作,支持委托、协调和跨系统分布式执行;并提供语音优先能力,将自然语音处理为智能操作,支持多语言。平台强调零妥协安全与生产级可扩展性,已应用于金融、法律、咨询、电信、媒体、保险、抵押贷款自动化等场景。

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Simple Phones

AI智能体

Simple Phones 是一款面向企业的 AI 电话代理服务,可自定义并集成到现有电话系统中,帮助避免错过客户来电。它由 AI 语音代理接听与拨出电话,支持预约、计算抵押贷款、回答常见问题等,并保留通话记录与转录。可选多种语言和口音,可接入网站或 FAQ 内容,也能将来电转接或升级至其他号码,并通过短信、邮件或 Webhook 通知团队。方案每月 97 美元起,含 100 通电话,可随时升级或取消,提供 14 天免费试用。

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simple-evals

AI开发平台

simple-evals 是 OpenAI 开源的一个轻量级语言模型评估库,旨在透明地公开其发布新模型时使用的准确率数据。该库强调零样本、思维链(chain-of-thought)的提示设置,认为这种方式更能反映模型在真实使用场景中的表现。仓库包含 MMLU、MATH、GPQA、DROP、MGSM、HumanEval、SimpleQA、BrowseComp、HealthBench 等基准测试的参考实现,并提供了 OpenAI 和 Claude API 的采样接口。2025 年 7 月起,该仓库不再为新模型或基准结果更新,但会继续托管 HealthBench、BrowseComp 和 SimpleQA 的参考实现。

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simple_GRPO

AI开发平台

simple_GRPO 是一个用于复现 R1 类大语言模型思维能力的轻量级 GRPO 开源实现,代码仅约 200 行,分布在两个文件中,依赖 deepspeed 和 torch 等标准库,无需 ray。它借鉴 Hugging Face trl 的核心损失计算公式,支持节省 GPU 显存、快速理解 RL 过程、尝试多答案生成、重组、KL 惩罚和参数调优等,训练早期可观察到“Aha moment”。项目提供引用模型解耦设计,可在不同 GPU 甚至不同机器上运行,支持 vLLM 加速推理和 reinforce++ 算法。实验显示在 A800 上 1 小时内完成训练,Qwen2.5-7B 和 3B 模型在 30 步内出现 Aha moment,准确率稳定在 60% 以上,格式合规性达 100%。

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