AI工具收集及使用笔记，持续更新

1. 开发相关Skills

1.1. GPU相关

agent-gpu-skills：包含 cutlass、CuTe、CuTeDSL、triton
ptx-isa-markdown：PTX指令集的Markdown版本

1.2. 通用skills

agent-engineer：Google工程师addyosmani写的教程
agent-skills：Google工程师addyosmani写的agent skills

2. AI工具收集

BabelDOC: 一款基于AI的文档生成工具，能够自动从代码库中提取信息并生成详细的技术文档，支持多种编程语言和格式。
Pixelle-Video：阿里云团队出品：只需输入一个主题，AI 全自动短视频引擎–撰写视频文案、生成 AI 配图/视频、合成语音解说、添加背景音乐、一键合成视频。
- 阿里云百炼平台：阿里云百炼平台。
MinerU：github项目，将pdf/docx等文档转换为markdown。
ComfyUI：AI绘图工具，提供本地APP，以及在线方式。
- ComfyUI 全平台下载与安装图文教程

3. 其他实用工具

yt-dlp: 一个命令行视频下载工具，支持从YouTube及其他多个网站下载视频，功能强大且持续更新。
- YT Downloader (4K/2K/FHD)：另外一个YouTube下载工具，单个Python文件。
- Bilidown：B站视频下载工具，支持批量下载和多种格式选择。
Bilibili-Mass-Unfollower: 一个用于批量取消关注Bilibili用户的工具。
ChinaTextBook
- 中国教材在线平台: 提供小学、初中、高中各学科的教材下载。
Tocify – 快速给PDF添加书签
- GitHub地址
Quarkdown：github项目，提供专业的mardown渲染，如论文等。

4. 使用笔记

4.1. 使用NVIDIA免费模型

通过使用claude-nvidia-proxy，将claude客户端连接到NVIDIA的API，可以使用NVIDIA提供的免费模型。其流程为：claude 客户端 → claude-nvidia-proxy → NVIDIA API → 模型推理结果返回给claude客户端。

4.1.1. 安装claude客户端

# 标准安装方式（linux）
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
# 标准安装方式（windows）
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

# 国内安装，使用淘宝镜像
sudo npm install -g @anthropic-ai/claude-code --registry=https://registry.npmmirror.com
# NPM卸载
sudo npm uninstall -g @anthropic-ai/claude-code

新增并编辑claude的配置文件，添加字段跳过官方登陆引导：

{
  "skipOnboarding": true
}

Windows: C:\Users\你的用户名\.claude.json
macOS/Linux: ~/.claude.json

测试claude：

# 进入claude交互式界面
claude

# 选择模型
/model

4.1.2. 获取NVIDIA API密钥

登陆https://build.nvidia.com/explore/discover，注册账号并获取API密钥。密钥期限为半年，另外，可以多次获取密钥，重复申请，之前的密钥将失效，最后一个有效。

4.1.3. 编译安装及配置claude-nvidia-proxy

git clone https://github.com/zhangrr/claude-nvidia-proxy.git
cd claude-nvidia-proxy

# 编译安装
GOOS=linux GOARCH=amd64 go install -trimpath -ldflags "-s -w" .

在claude-nvidia-proxy的安装目录创建config.json，内容如下：

{
  "nvidia_url": "https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions",
  "nvidia_key": "你的NVIDIA API密钥"
}

4.1.4. 启动claude-nvidia-proxy及claude客户端

创建一个脚本start-claude.sh，用于设置claude的环境变量并启动claude：

#!/bin/zsh

SUPPORTED_MODELS=(
  "deepseek-ai/deepseek-v3.2"
  "moonshotai/kimi-k2-thinking"
  "minimaxai/minimax-m2.7"
  "z-ai/glm4.7"
)
DEFAULT_MODEL="deepseek-ai/deepseek-v3.2"

print_models() {
  echo "支持的模型列表："
  for m in "${SUPPORTED_MODELS[@]}"; do
    if [[ "$m" == "$DEFAULT_MODEL" ]]; then
      echo "  $m  (默认)"
    else
      echo "  $m"
    fi
  done
}

if [[ "$1" == "-h" || "$1" == "--help" ]]; then
  echo "用法: $0 [模型名称]"
  echo ""
  print_models
  exit 0
fi

MODEL=${1:-$DEFAULT_MODEL}

# 校验模型是否在支持列表中
valid=0
for m in "${SUPPORTED_MODELS[@]}"; do
  if [[ "$m" == "$MODEL" ]]; then
    valid=1
    break
  fi
done

if [[ $valid -eq 0 ]]; then
  echo "错误: 不支持的模型 \"$MODEL\""
  echo ""
  print_models
  exit 1
fi

export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:3001
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="nvapi-你的真实key"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=${MODEL}
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=${MODEL}
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=${MODEL}

echo "使用模型: ${MODEL}"
claude

随后，运行该脚本，以及启动claude-nvidia-proxy，即可使用NVIDIA的免费模型。如果claude客户端是运行在Windows系统上，或者另外一台电脑上，需要修改脚本中的base url为claude-nvidia-proxy所在电脑的IP地址。

运行之前，确保claude-nvidia-proxy监听的端口可用，使用命令sudo ufw allow 3001放行该端口。

4.1.5. 更新NIM免费模型列表

如上脚本中的模型列表，可以通过软件工具freellm更新，代码仓库：freellm。本地安装以及使用命令如下：

# 需要创建uv虚拟环境，并激活
uv pip install -e .

# 保存到 JSON 文件
freellm list --provider nvidia --output out/nvidia.json

# 保存筛选结果
filter-models -i out/nvidia.json -o out/top_models.json

4.1.7. 资料

NVIDIA Explore
claude-nvidia-proxy
黄大善人免费的的nvidia glm和minimax模型应用于Claude Code：博客介绍了如何使用claude-nvidia-proxy连接NVIDIA的免费模型，并在claude客户端中使用这些模型进行交互。
零成本上手AI：英伟达nvidia免费大模型全攻略：介绍一些用法，比如使用其他工具连接NVIDIA的免费模型。

4.2. 安装NVIDIA NemoClaw

TODO

4.2.1. 资料

NVIDIA NemoClaw：github托管的资料，安装及使用NemoClaw。
把 NemoClaw 跑起来：NVIDIA官方的安装指南。
Running NemoClaw on macOS：一个gist，介绍了如何在macOS上安装和运行NVIDIA NemoClaw。
NemoClaw：NVIDIA NemoClaw的GitHub仓库。