SuperAPI AI 工具集

全部 AI 工具

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diffctx

AI编程工具

diffctx 是一款面向 LLM 与 AI 智能体的 Git 差异上下文工具,能够分析一次 Git 改动在 diff 之外所触及的内容——例如调用方、覆盖到这些调用方的测试、跨越的接口契约——并在给定的 token 预算内选出理解该改动所需的最小代码片段。它完全本地运行、确定性输出,无需建立索引,也不调用任何模型。调用方解析按编程语言静态执行;当无法解析时,工具会如实说明,而不是返回 0。该工具此前以 treemapper 名称发布,所有命令、参数与 API 调用保持不变。支持通过 pipx、pip、cargo、npm、Docker、Scoop 等安装,并内置 MCP 服务器。

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DiffMind

AI开发平台

DiffMind 是一个面向科研工作的多模型 AI 对比与协作平台。用户可以把同一个问题一次性发送给多个 AI,并排查看不同回答,再一键总结其中的共识、分歧与补充信息,从而获得更全面的判断。平台还支持让不同 AI 分工协作,分别完成文献阅读、论文修改、申报书完善等任务,并整合为可继续使用的结果。用户可以上传文献、数据和稿件,让回答围绕自己的课题展开,每条判断都能回到原文核对。注册即可免费开始并获得体验点数,付费套餐按点数计费,模型权限与额度随套餐递增。

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diffron

AI开发平台

Diffron 是一个使用本地 Lemonade LLM 服务器自动生成 Git 提交信息和 PR 描述的工具,基于 lemonade-python-sdk 构建,是提交给 AMD Lemonade Developer Challenge 2026 的生产级参考实现。它能够根据暂存的改动生成 Conventional Commits 格式的提交信息,并根据分支差异生成详细的 PR 标题和描述。Diffron 与本地 Lemonade LLM 服务器配合工作,无需云端;支持 Windows、Linux 和 macOS,并兼容 GitHub Desktop 3.5.5+。它可自动检测正在运行的 Lemonade 实例,提供针对不同任务推荐的精选模型,并能在检测到 AI 编程代理(如 Claude、Copilot、Cursor、Aider 等)提交时自动跳过生成。

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DiffSynth-Studio

AI视频工具

DiffSynth-Studio 是由 ModelScope 社区团队开发并维护的开源 Diffusion 模型引擎,旨在通过框架建设推动技术创新,聚合开源社区力量,探索生成模型技术的丰富能力。该框架集成了主流开源 Diffusion 模型,覆盖图像生成、视频生成、音频生成以及图像质量评估模型。其核心特性包括:显存管理,可在磁盘、内存和显存之间动态调度模型参数,使低显存消费级 GPU 也能运行大模型推理;参数量化,支持 NF4、INT8 等量化精度,显著降低推理和 LoRA 训练的显存需求;任意训练,几乎所有支持推理的模型都支持训练,包括基础模型、LoRA 以及带额外输入的 Adapter 模型;拆分训练,利用计算图推理引擎追踪 Pipeline 中的每个变量,将训练过程拆分为两个阶段以提高效率。项目还提供 DiffSynth-ComfyUI 节点包和 DiffSynth-WebUI 轻量级 LoRA 训练工具,并已开源 EntroPack 张量压缩库、DiffSynth-Music 音乐生成模型、Image-to-LoRA V2 等多项成果。项目开发人员有限,新功能开发进度和问题响应速度相对较慢。

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digeguigui

AI开发平台

滴个龟龟是一个面向爬宠与异宠爱好者的全球知识库与品系收藏社区,定位为爬宠收藏品的“腕表之家”与品系图谱,而非养殖、看病或交易平台。它覆盖633个物种,提供AI品系鉴定(分析表型特征并给出基因组合与置信度)、基因计算器、健康诊断、价格参考以及区块链血统溯源。核心功能包括品系基因树、繁育者选育路线记录、藏品展示墙、品系价格气象站和圈内认可体系。项目同时提供MCP服务器,内含9个免费工具。技术上采用微信小程序与H5同构页面,后端为Node.js加better-sqlite3与Redis缓存,品系识别调用云端大模型视觉API,知识图谱基于品系特征向量化与推理引擎。

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Digest ai

AI视频工具

Digest ai 是一款将 YouTube 视频转换为摘要与博客内容的 AI 工具。根据现有资料,其核心用途是抓取 YouTube 视频并生成概括性摘要,同时把视频内容转化为博客文章形式的文本。该工具面向需要快速消化长视频信息、或将视频素材二次加工为图文内容的用户,例如内容创作者、博主、市场营销人员以及需要整理视频资料的学习者。使用方式为通过官网访问,具体操作流程、支持的语言、可处理的视频长度与数量、导出格式等细节暂未提供。是否收费、价格方案、免费额度以及是否需要登录账号均暂未提供。平台支持情况(网页端、浏览器插件或移动端)暂未提供。使用限制与效果说明暂未提供。

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Digesto

AI效率工具

Digesto 是一款 AI 新闻助手,主要用途是提供简洁的新闻摘要,并帮助用户获取优质报道内容。根据现有资料,其核心定位集中在新闻信息的浓缩与阅读效率提升上,适合希望快速了解新闻要点、减少逐篇阅读时间的用户。资料未说明其具体支持的新闻源、摘要生成方式、语言范围、是否提供个性化订阅或推送,也未提及收费模式、价格、平台支持(如网页、移动端或浏览器扩展)以及是否存在免费额度。关于其使用步骤、账号体系与数据处理方式,现有资料同样暂未提供。因此,本条目仅能确认其作为 AI 新闻摘要工具的基本方向,更详细的功能与限制需以官方页面后续说明为准。

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Digit

其他AI工具

Agility Robotics 的人形机器人 Digit,面向制造、分销和物流等工业环境,已在真实生产环境中累计运行 65,000 小时。Digit 与云端平台 Arc 配合,由持续改进的 AI 技术栈驱动,提供安全功能和可适应的自动化能力,用于重复性和困难任务的自动化。Digit 在美国俄勒冈州塞勒姆组装,官方强调没有炒作、只有可落地的创新,并有明确的部署流程:评估、现场验证和运营影响。

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digma-mcp-server

AI编程工具

Digma 代码可观测性 MCP 服务器,实现了一个基于 Model Context Protocol 的服务器,让智能体能够通过 Digma 访问可观测性洞察,进行动态代码分析。主要用于可观测性辅助的代码审查、识别代码低效问题、利用分布式追踪的运行时数据检查破坏性变更或生成相关测试。支持通过配置 MCP 客户端(如 Claude、Cursor 等)接入,使用 SSE URL 或通过 SuperGateway 作为命令工具运行。需要 Digma 早期访问权限。

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Dilseheal

AI健康医疗

Dilseheal 是一个基于 AI 的医院推荐系统,旨在帮助用户找到附近合适的医院。该平台根据用户的医疗状况、经济状况、真实用户评价、医院背景调查等多种因素推荐周边最佳医院。它还提供医疗记录管理功能,支持用户通过疫苗接种和监测记录跟踪健康问题,并可创建、编辑和分享医疗记录,以便医生之间进行受控协作。此外,平台提供经过验证的医疗专业人员咨询、24/7 全天候客户支持,以及患者社区分享经验。

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dimos

AI智能体

Dimensional(dimos)是面向物理空间的智能体操作系统,旨在为通用机器人提供现代操作系统与SDK标准。用户可以用自然语言指挥人形机器人、四足机器人、无人机及其他硬件平台,并构建与物理输入(摄像头、激光雷达、执行器)无缝协作的多智能体系统。项目无需ROS,仅用Python即可开发物理应用,支持在任意人形、四足或无人机上运行。智能体以原生模块形式运行,可订阅感知(激光雷达、摄像头)、空间记忆乃至控制回路和电机驱动等嵌入式数据流。提供Agent CLI与MCP接口,可让Claude Code等智能体直接参与开发;还包含dimTELE远程遥操作功能,通过WebRTC从浏览器或Quest头显远程操控机器人。当前处于预发布Beta阶段。

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Dinibo

AI旅行工具

Dinibo 是一个由 AI 驱动的酒店搜索平台,官方简介称其用于寻找最优价格并提供个性化旅行建议。其核心定位是把人工智能用于酒店比价与出行推荐场景,帮助用户在搜索酒店时获得更贴合个人需求的结果。目前可确认的信息仅包括平台名称、官网地址及其官网简介中提到的两项主要用途:找到最佳价格、提供个性化旅行建议。关于其具体搜索算法、覆盖的酒店来源与数量、支持的国家或城市范围、是否提供筛选与排序功能、是否需要注册账号、是否收费及价格方案、支持的语言与平台(网页或移动应用)等信息,官方资料中暂未提供。使用方式方面,暂未提供具体操作步骤说明。适用场景可理解为旅行前寻找酒店与获取个性化住宿建议,但实际效果与可用范围需以平台实际功能为准。

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DINO-X-MCP

AI智能体

DINO-X-MCP 是由 IDEA-Research 提供的官方 DINO-X 模型上下文协议(MCP)服务器,基于 DINO-X 和 Grounding DINO 模型构建,为 LLM 及多模态应用赋予真实世界的视觉感知能力。它通过图像目标检测、定位和描述 API,让 AI 智能体能够分析图像、检测物体、识别关键点并完成视觉理解任务。其核心特点包括细粒度理解(全图检测、物体检测、区域级描述)、结构化输出(返回物体类别、数量、位置和属性,以支持 VQA 和多步推理),以及可组合性(可与其他 MCP 服务器协同,构建端到端的视觉智能体或自动化流水线)。该服务器支持 STDIO 和 Streamable HTTP 两种传输模式,兼容任意 MCP 客户端。用户需要先在 DINO-X 平台申请 API Key(新用户有免费配额),然后通过 Node.js 环境配置 MCP 客户端或使用命令行参数与相关环境变量进行连接。

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