AI 寫的東西很好認。段落工整得像簡報、論點三段三段來、破折號用得比作者本人還勤快，詞彙也是那幾個輪著用。讀者說不出哪裡不對勁，但就是感覺沒有人在說話。

Humanizer 就是用來處理這件事的。它參考維基百科的「AI 寫作特徵」清單，歸納出 25 種常見模式，從用詞、句子結構到整體語氣都有涵蓋。執行 `/humanizer` 指令，它會把問題標出來，告訴你哪裡出了狀況、怎麼改。

用 Claude Code 的話，一行 `git clone` 就裝好了。

GitHub: https://github.com/blader/humanizer
Deepwiki: https://deepwiki.com/blader/humanizer

obsidian-skills 是由 Obsidian 創辦人 kepano 主導開發的開源技能包，專門為 AI Agent 提供理解並操作 Obsidian 原生格式的能力。它遵循開放的 Agent Skills 規格，讓同一套技能可以跨平台使用——不論你用的是 Claude Code、Codex CLI 還是 OpenCode，都能直接套用。

簡單來說，一般 AI 只懂標準 Markdown，但 Obsidian 有自己的一套語法：雙括號 wikilink、嵌入語法、callout 區塊、屬性欄位（Properties），還有 Bases 資料庫與 JSON Canvas 白板格式。obsidian-skills 就是把這些知識打包成 AI 能讀懂的技能定義，讓 Agent 在操作你的 vault 時不再只是用通用 Markdown 邏輯行事，而是真正遵循 Obsidian 的規範來建立和編輯筆記。

GitHub: https://github.com/kepano/obsidian-skills
Deepwiki: https://deepwiki.com/kepano/obsidian-skills

Claudian 是一款將 Claude Code 深度整合進 Obsidian 的外掛，讓 AI 不再只是一個聊天視窗，而是能真正理解你整個知識庫、並主動替你工作的協作夥伴。

安裝後，Claude 會把你的 vault 當作自己的工作目錄。它能讀取任意筆記、跨檔案搜尋、直接修改內容，甚至執行系統指令，完成多步驟的複雜任務。你可以用 `@` 語法點名特定檔案加入對話情境，也可以直接把圖片拖進去讓 Claude 分析；行內編輯功能還會以逐字 diff 的方式呈現修改結果，讓你一眼看清楚哪裡被改動。

對於進階使用者，Claudian 提供了 Slash 指令（可重複使用的提示範本）、Skills 技能模組、自訂子 Agent，以及透過 MCP 協定接入外部工具的能力。安全性方面，外掛提供三種權限模式——全自動的 YOLO、逐步確認的 Safe，以及先規劃再執行的 Plan 模式——讓你依照信任程度與工作情境自由調整。

GitHub: https://github.com/YishenTu/claudian
Deepwiki: https://deepwiki.com/YishenTu/claudian

Ghostty 是一個現代化的跨平台終端模擬器，致力於同時提供快速性能、豐富功能和原生平台體驗，無需用戶在三者之間取捨。

核心特色
高性能渲染：採用多渲染器架構，Linux 使用 OpenGL，macOS 使用 Metal，能在重負載下維持 60fps 渲染性能。專用 I/O 執行緒確保在大量數據輸出時保持低延遲。

原生體驗：macOS 版本為真正的 SwiftUI 應用，Linux 版本基於 GTK 建構，提供各平台的原生操作體驗。

標準兼容：嚴格遵循終端標準，被認為是最兼容的終端模擬器之一。

平台支援
目前支持 macOS 和 Linux，Windows 支援正在開發中 README.md:74 。除了獨立應用，Ghostty 還提供 libghostty 函式庫，可嵌入到其他應用程式中。

配置系統
提供豐富的配置選項，使用簡單的鍵值對格式，支援運行時重載配置。

Deepwiki: https://deepwiki.com/ghostty-org/ghostty
Github: https://github.com/ghostty-org/ghostty

OpenSpec 是一個 AI 原生的、以規格驅動開發的輕量框架，透過結構化「變更（change）」與「工件（artifact）」讓人與 AI 在寫程式前先對齊需求，並支援 20+ AI 工具的斜線指令整合 。

核心概念
OPSX 工作流系統：以動作為基礎、非阻塞的工件導向工作流，取代舊版階段鎖定流程 。
工件圖（Artifact Graph）：依賴關係 DAG，狀態由檔案存在與否決定（blocked/ready/done） 。
動態指令生成：三層架構（context + rules + template）讓 AI 接收專案脈絡與約束，但只將 template 寫入檔案 。
Schema 驅動：可自訂工件流程（預設 spec-driven：proposal → specs → design → tasks），支援專案本地 schema 。

GitHub: https://github.com/Fission-AI/OpenSpec
Deepwiki: https://deepwiki.com/Fission-AI/OpenSpec

ACE-Step 是一個開源的音樂生成基礎模型，旨在成為音樂 AI 領域的「Stable Diffusion」時刻，兼具高速推理與高品質音樂生成能力，支援多語言歌詞與多種生成/編輯任務 。它基於流匹配（flow-matching）擴散架構，結合 DCAE 編碼器與輕量 Transformer，可在 A100 上 20 秒內生成 4 分鐘音樂，速度比 LLM 基線快 15 倍 。

Github: https://github.com/ace-step/ACE-Step
Deepwiki: https://deepwiki.com/ace-step/ACE-Step

Openwork 是一款開源的桌面型 AI 自動化工具，基於 Electron 架構，核心理念為「本地優先、完全可控」。所有 AI 任務皆在使用者電腦上執行，檔案不會上傳雲端，且所有檔案操作皆需明確授權，特別適合重視隱私與資安的使用情境。

在 AI 使用上，Openwork 不綁定任何單一平台，使用者需自行提供 API Key，可自由選擇 OpenAI、Anthropic、Google AI 或本地模型（如 Ollama）。產品定位為純工具而非服務，無訂閱制、無功能綁售，避免平台鎖定風險。

功能設計強調「行動而非對話」，AI 可實際參與工作流程，包含檔案管理、文件建立、自訂自動化與技能學習，適合工程與效率導向的使用者。

技術架構採 Monorepo，整合 Electron、React 與 TypeScript，主進程負責任務生命週期與權限控管，API Key 透過作業系統鑰匙串安全儲存。專案採 MIT 授權並全面開源，具高度可審計性與擴充彈性。桌面應用亦內建 Node.js Runtime，無需額外環境即可使用。

Planning with Files 套件簡介
這是一個 Claude Code 技能套件，實現了 Manus AI 風格的持久化 Markdown 文件規劃系統。

核心特色：3-文件模式
套件採用三個 Markdown 文件管理複雜任務：

`task_plan.md` - 追蹤階段進度和目標
`notes.md` - 儲存研究發現
`[deliverable].md` - 最終輸出成果

解決核心痛點
針對 AI 代理的四大問題：

易失性記憶 - 工具在上下文重置時消失
目標漂移 - 多次工具調用後遺忘原始目標
隱藏錯誤 - 失敗未被追蹤導致重複錯誤
上下文擁塞 - 所有內容塞入上下文而非儲存

工作流程
實現循環工作流程：創建計劃→研究儲存→合成交付→最終輸出。通過在決策前重新讀取計劃文件，確保目標始終保持在注意力窗口中。

適用場景
適用於多步驟任務（3+步驟）、研究任務、建構專案等複雜工作，但跳過簡單問題和單文件編輯。

github: https://github.com/OthmanAdi/planning-with-files
deepwiki: https://deepwiki.com/OthmanAdi/planning-with-files