AI智能简历填充与优化插件;Claude Code 开发流程与质量保障

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✨ 1: Offer Laolao

AI智能简历填充与优化插件

Offer Laolao是一款专为求职者打造的Chrome浏览器智能扩展，其核心功能在于高效地解析、管理和自动填充简历信息。它支持解析PDF、DOCX等多种格式的简历，并能通过云API精确提取数据，同时提供完整的简历信息管理系统，包括基本信息、教育、工作、项目经验等细致模块，并支持多份简历模板的创建与快速切换。该扩展具备强大的智能表单填充能力，提供“一键预填”和“字段级精准填充”模式，能够智能识别并自动填入招聘网站的表单，并整合了DeepSeek、Kimi等国内主流AI大模型，实现对简历内容的智能优化、生成专业的自我介绍，显著提升简历质量。所有数据均安全地本地存储，且支持JSON和专业LaTeX格式的导出，旨在全面提升求职者在各大招聘网站上填写简历的效率和质量。

地址：https://github.com/itxaiohanglover/offer-laolao-plugin

✨ 2: CC-MIRROR

Claude Code 多提供商隔离管理

CC-MIRROR项目是一款专注于为用户创建和管理多个独立Claude Code变体的工具，其核心功能是提供一个统一的平台，允许用户以完全隔离的方式连接并使用Z.ai、MiniMax、OpenRouter、CCRouter以及原生Mirror Claude等多种AI服务提供商，甚至支持自定义API端点。该项目通过为每个Claude Code实例分配独立的配置、会话、API凭证、品牌主题和增强型系统提示包，确保了操作环境的彻底隔离和高度可定制性。其关键特性包括支持多智能体协作的团队模式（其中Mirror Claude默认启用），以及通过简洁的命令行界面实现变体的快速创建、管理、更新和健康检查，使得用户能够灵活地在不同AI模型和配置间切换，显著优化AI编码体验。

地址：https://github.com/numman-ali/cc-mirror

✨ 3: CiteAgent

Overleaf LaTeX AI 自动引用工具

CiteAgent是一款基于AI的强大工具，专为在Overleaf上撰写LaTeX论文的用户设计，旨在自动化文献引用过程。它利用Gemini或Upstage等大型语言模型进行文本分析，智能识别需要引用的部分，并通过Semantic Scholar API实时搜索并自动选择最相关的研究文献。该工具能够自动将\cite{}标签插入到LaTeX文档的精确位置，并同步生成标准的BibTeX条目到mybib.bib文件中。CiteAgent提供交互模式（通过Safari浏览器在macOS上实现与Overleaf的深度自动化，并采用分块写入机制安全处理大型文件）和文件模式（离线处理本地.tex文件，生成新的带引用文件），其核心在于利用LLM的功能调用机制，确保推荐的引用基于真实存在的论文，从而有效避免“幻觉”现象，极大地提高了学术写作效率，但使用者仍需对其生成的引用进行人工审查和验证。

地址：https://github.com/KyuDan1/citeAgent

✨ 4: Claude harness

Claude Code 开发流程与质量保障

Claude harness是一个旨在通过其”Plan → Work → Review”自主开发周期，将个人开发提升到专业水准的工具。它通过引入质量门禁系统，根据场景自动建议测试驱动开发、安全性、可访问性和性能等质量标准，以指导开发者。该项目深度集成了Claude-mem，使其能够从历史错误中学习并避免重复，同时利用Skill分层提醒功能，在使用父级技能时自动推荐相关子技能。Cursor与Claude-mem的自动记录功能实现了Cursor和Claude Code之间的双向工作历史共享，支持项目经理（Cursor）与开发人员（Claude Code）之间的双代理协作模式。该工具通过其核心命令解决了开发中常见的“迷失、混乱、事故和遗忘”问题，例如/plan-with-agent用于规划，/work用于并行任务执行，以及/harness-review进行多角度代码审查，并辅以Hooks机制提供文件保护和危险命令确认等安全保障，以及SSOT（单一事实来源）和内存机制确保知识的持续性和质量的层层防御。

地址：https://github.com/Chachamaru127/claude-code-harness

✨ 5: claude-reflect

Claude Code 反馈自学习系统

claude-reflect是一个专为Claude Code设计的智能自学习系统，其核心功能在于自动捕获用户在与Claude交互过程中提供的修正、积极反馈以及个性化偏好，并利用混合检测方法（包括正则表达式实时匹配和AI语义分析）确保捕获的准确性与多语言支持。这些被识别出的“学习内容”会进入一个审查队列，用户可以通过/reflect命令进行人工审阅，然后选择性地将其同步到全局或项目专属的CLAUDE.md以及AGENTS.md文件中，从而使Claude在未来的会话中能够记住并应用这些自定义的指导原则。此外，该项目还具备扫描历史会话以发现遗漏的学习内容、智能过滤掉非关键信息、以及通过语义去重来整合和清理重复或相似知识点的能力，旨在构建一个持续优化且高效的Claude知识库，并且全面支持macOS、Linux和Windows平台。

地址：https://github.com/BayramAnnakov/claude-reflect

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