本期只依据候选的星标、创建与推送时间、简介做筛选，不补充未写明的能力。优先看对本地推理、编程 Agent 工作流和端侧落地的即时影响。新晋里 GPU 补丁星标断层领先；微软控费仓与 CPU OCR 给出「省钱省卡」线索；其余是 Agent 模板、Skills 与手机端助理。去广告、姿势库、宣传片等更偏内容消费，本周未收。

Zagitta/gpu-unlock：给 20/30/40 系 GeForce 补张量吞吐

从简介看，面向 20/30/40 系 GeForce：作者认为跑 AI 只有一半速度，修复后 FP16/BF16/TF32 tensor 吞吐最高约 2 倍。C 语言，10-18 创建、10-29 仍推送，星标 13560，新晋第一。值得看是因为它卡在本地推理的硬件侧。简介未写驱动、操作系统、50 系或专业卡；先对卡号和精度，不要默认所有 NVIDIA 都能翻倍。

microsoft/TokenEconomizer：编程 Agent 的黑盒成本控制

从简介看，微软的 Python 项目，做经验驱动的黑盒成本控制，对象是 Coding Agents。10-13 创建，10-31 仍推送，星标 2375。本周值得看，是因为 Agent 已从「能否跑通」进入「账单能否扛」，且明确是黑盒、不必改模型内部。简介未写对接产品、计费来源、是否绑定 Azure。先当研究原型，再决定能否接到 Claude Code 或 Codex，不要当成官方账单插件。

datalab-to/indra：百万参数、CPU 可跑的 OCR

从简介看，约 1M 参数的 OCR，跑在 CPU 上，号称比 Tesseract 快约 15 倍，精度接近十亿参数级；topics 含 document-parsing、onnx、pdf。10-13 创建，星标 1508。适合要做 PDF 解析、又不想为 OCR 单独上 GPU 的人。注意：「15x」「接近 1B+」是简介自述，未给语言、表格或手写分项。用自己的样本对比 Tesseract，确认 ONNX 与授权后再进流水线。

CopilotKit/OpenDuet：主动干活、人仍在回路的模板

从简介看，开源模板，做会主动把工作做完、并让你保持知情的 AI agent。TypeScript，CopilotKit 组织，10-21 创建，10-28 推送，星标 1682。值得看是因为把「主动」和「保持知情」写成定位，比聊天脚手架更接近产品。简介未写默认模型、工具权限和部署方式。适合内部助手原型；上线前自己补确认、撤销和审计，不要假设模板已含治理。

t3dotgg/tstack：可对照的日常 Agent Skills

从简介看，作者每天在用的 agent skills，声明可用于 Claude Code 和 Codex。Python，10-24 创建，星标 2489。它不是框架，而是可分发技能层，星标说明有人在抄作业。Skills 正在变成 Agent 的配置接口，读一套真实日常集比空文档更接近工作流。简介没有技能清单、测试范围或模型版本约束。克隆后当参考实现，按自己的规范裁剪，避免整包丢进生产。

wangzan101/Mika：Android 上操作 App 与网页的助理

从简介看，手机上的私人 AI 助理，替你操作 App、上网、把事办成。Kotlin，topics 含 accessibility、automation。10-29 创建，两日内星标 1911，爆发型新晋。把 Agent 从 IDE 拉到真机 UI，是本周端侧的一条线。简介未写模型在端还是云、支持哪些 App、无障碍权限如何最小化。评估时优先看权限与可还原性；含支付或工作账号的设备不要急着授权。

ccch1mneyyy/dsh-Go：把 DeepSeek Harness 装进口袋

从简介看，DeepSeek Harness 的移动形态：手机本机运行，也能遥控电脑。Dart，10-25 创建，星标 2988。和 Mika 对照：一个偏操作手机，一个偏把编码 Agent 带到手机并回控 PC。简介未写本机推理还是 API、遥控协议、电脑端要装什么。先当该生态的移动客户端评估，不要默认离线可用。

amosblomqvist/learnharness：面向「学难的东西」的 Harness

从简介看，用于学习困难内容的 agent harness。TypeScript，10-16 创建，星标 4354，新晋里仅次于 GPU 补丁和去广告工具。多数 harness 在写代码，它把场景写成学习，说明编排开始往非工程任务扩散。简介没有课程结构、模型要求、是否支持中文材料，也没有「学会了」的评测方式。先当实验套件，确认它管的是学习流程而不是通用聊天，再投入时间。

我的判断

第 44 周信号干净：硬件侧在抠消费级 GPU 的张量吞吐；软件侧是 Agent 的成本、Skills、模板和端侧入口同时出现。微软做黑盒控费，说明编程 Agent 已有账单问题；Indra 提醒小模型加 CPU 仍有空间。手机上同时出现操作 App 的助理和 DeepSeek Harness，端侧尚早但方向明确。未收录的去广告、姿势库、宣传片、Rust 技能、对抗逆向等各有圈层，只是离多数人的下周工作流更远。有 20/30/40 系卡的先看 gpu-unlock 是否匹配精度；跑 Agent 的并行看 TokenEconomizer 和 tstack；做文档的用自己的 PDF 测 Indra。其余当观察仓，等简介被写清楚再跟。