原文标题：Top 60 Claude Skills, Workflows, and GitHub Repos for AI—The Complete List.
原文作者：Khairallah AL-Awady
编译：Peggy，BlockBeats

编者按：Nếu bạn đang theo dõi về AI gần đây, bạn có thể dễ bị nhầm lẫn rằng có quá nhiều công cụ, nhưng thực sự chỉ có rất ít cái có thể sử dụng được.

Với hầu hết mọi người, vấn đề không phải là thiếu công cụ, mà là công cụ nào đáng giá để sử dụng, và bắt đầu từ đâu.

Danh sách này đã được kiểm chứng thông qua thử nghiệm thực tế, hiển thị hệ sinh thái công cụ AI hiện tại thông qua việc sàng lọc ra 60 công cụ và phân loại chúng theo các cấp độ và tình huống sử dụng khác nhau: từ công cụ mã hóa và phát triển, đến khung và công cụ agent, tiếp tục đến tự động hóa quy trình làm việc, xử lý dữ liệu và cơ sở hạ tầng, cuối cùng mở rộng đến tài nguyên học và con đường cập nhật liên tục.

Nói chung, nó mô tả một con đường rõ ràng từ "sử dụng AI" đến "xây dựng hệ thống AI," cung cấp các con đường khác nhau cho các nhà phát triển, tác giả nội dung, người xây dựng sản phẩm và người mới bắt đầu, giúp độc giả tìm thấy điểm khởi đầu phù hợp trong hệ sinh thái công cụ phức tạp.

Trong bối cảnh công cụ luôn thay đổi không ngừng, một cái nhìn tổng thể như vậy có thể có ý nghĩa hơn là chỉ một lời khuyên đơn điệu. Nó cung cấp không phải là câu trả lời, mà là một cách hiểu và sử dụng AI hiệu quả hơn.

Dưới đây là phần nguyên bản:

Tôi đã dành hơn 100 giờ thử nghiệm various loại công cụ AI, để bạn không cần phải vấp phải rào cản.

Hãy đánh dấu bài viết này :)

Hệ sinh thái công cụ AI vào năm 2026 đã đạt đến mức khiến ai cũng "bị quá tải thông tin": mỗi tuần có khung làm việc mới, mỗi ngày có agent mới, mỗi sáng trên GitHub đều có dự án mới leo lên bảng xếp hạng nóng.

Trong số đó, hầu hết chỉ là sự PR mà thôi. Một số thực sự hữu ích. Rất ít, sẽ thực sự thay đổi cách bạn làm việc.

Tôi đã giúp bạn loại bỏ tiếng ồn.

Dưới đây là 60 công cụ, đã được lựa chọn và thực sự đáng chú ý theo thử nghiệm cá nhân của tôi—được sắp xếp theo từng loại và kèm theo tình huống tốt nhất của họ.

Đề xuất đánh dấu, bạn có thể quay lại sử dụng nhiều lần.

Phần 1: AI Programming Agent & IDE

Dòng công cụ này có thể giúp trí tuệ nhân tạo hỗ trợ bạn viết code, xem xét code, thậm chí quản lý toàn bộ quy trình phát triển.
Điểm quan trọng là: Đây là những công cụ thực sự có thể chạy trong quy trình làm việc thực tế, không chỉ dừng lại ở mức demo.

1. Claude Code
Một agent lập trình dòng lệnh được phát triển bởi Anthropic. Có thể đọc file, viết code, chạy kiểm thử, trực tiếp thao tác trên môi trường cục bộ của bạn.
Nếu bạn muốn giữ hoàn toàn kiểm soát trong phát triển hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, đây là 「tiêu chuẩn vàng」 hiện tại.
https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code

2. Cursor
Một trình soạn thảo code ưu tiên trí tuệ nhân tạo dựa trên VS Code. Hỗ trợ hoàn thiện dòng, trò chuyện với thư viện code, chỉnh sửa nhiều file.
Phù hợp với những nhà phát triển muốn tích hợp trí tuệ nhân tạo một cách mượt mà vào quy trình phát triển hiện tại.
https://www.cursor.com

3. Codex CLI
Một agent lập trình dòng cuối được OpenAI phát triển. Sử dụng hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên, nó sẽ đọc thư viện code, tạo ra và thực thi code.
Hiệu suất tốt trong thực hiện nhiều bước để hoàn thành nhiệm vụ.
https://github.com/openai/codex

4. Windsurf
Một IDE lập trình trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi Codeium. Cascade agent của nó hỗ trợ chỉnh sửa nhiều file, hiểu sâu về thư viện code, và 「luồng code ngập tràn」.
Đang phát triển nhanh chóng.
https://codeium.com/windsurf

5. Superpowers
Bộ sưu tập hơn 20 kỹ năng thực tế được xây dựng cho Claude Code, bao gồm TDD, debug, và quy trình từ lập kế hoạch đến thực thi.
Trên 96,000 star trên GitHub. Nếu bạn sử dụng Claude Code, đề nghị cài đặt ngay từ lần đầu.
https://github.com/obra/superpowers

6. Bộ công cụ Spec Kit (GitHub)
Công cụ "Phát triển dựa trên đặc tả": Viết đặc tả trước, sau đó sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo mã. Ép buộc bạn phải suy nghĩ kỹ trước khi thực hiện. Spec Kit trên GitHub có hơn 50 nghìn sao.
https://github.com/github/spec-kit

7. Aider
Công cụ AI lập trình cặp trong cửa sổ terminal, hỗ trợ bất kỳ ngôn ngữ lập trình học máy nào (LLM). Đặc biệt mạnh mẽ trong việc xử lý thư viện mã nguồn mở đã có sẵn. Aider trên GitHub có hơn 30 nghìn sao.
https://github.com/paul-gauthier/aider

Phần 2: Khung Agent

Được sử dụng để xây dựng hệ thống tự động có khả năng "suy nghĩ - hành động - lặp lại".

8. OpenClaw
Agent AI mã nguồn mở cấp độ hiện tượng. Hỗ trợ chạy liên tục, đa kênh (WhatsApp / Telegram / Discord), và có khả năng tự viết kỹ năng. OpenClaw trên GitHub có hơn 210 nghìn sao, là một trong những lựa chọn dễ tiếp cận nhất cho agent AI cá nhân hiện tại.
https://github.com/openclaw/openclaw

9. LangGraph
Sử dụng cấu trúc đồ thị để sắp xếp nhiều agent: Hỗ trợ logic nhánh, can thiệp của con người (human-in-the-loop), và trạng thái bền vững.
https://github.com/langchain-ai/langgraph

10. CrewAI
Khung làm việc hợp tác nhiều agent, mỗi agent đều có vai trò, mục tiêu và "bản thể". Phù hợp để mô phỏng quy trình cộng tác nhóm.
https://github.com/crewAIInc/crewAI

11.AutoGPT
Một framework agent tự động cổ điển, thích hợp cho các nhiệm vụ chạy lâu dài.
Đã trưởng thành rất nhiều so với các phiên bản trước đây.
https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

12.Dify
Nền tảng xây dựng ứng dụng LLM mã nguồn mở, tích hợp workflow, RAG, agent và quản lý mô hình lại.
Khá thân thiện với người không phải là nhà phát triển.
https://github.com/langgenius/dify

13.OWL
Framework hợp tác nhiều agent, vượt trội trong bài kiểm tra GAIA.
Thể hiện sự tiên tiến từ nghiên cứu tiên tiến đến ứng dụng thực tiễn.
https://github.com/camel-ai/owl

14.CopilotKit
Có thể nhúng trực tiếp AI copilot vào ứng dụng React.
Không chỉ tăng cường hiệu suất phát triển, mà còn biến AI thành một phần của sản phẩm.
https://github.com/CopilotKit/CopilotKit

15.pydantic-ai
Framework agent an toàn theo loại dữ liệu dựa trên Pydantic.
Phù hợp với các nhà phát triển Python mong muốn đầu ra được cấu trúc hóa và xác thực.
https://github.com/pydantic/pydantic-ai

Phần 3: Dịch vụ và Tích hợp Công cụ MCP

MCP (Model Context Protocol) cho phép trí tuệ nhân tạo thực sự "kết nối với thế giới". Kỹ năng là điều dạy nó làm thế nào, MCP là cho phép nó "có quyền thực hiện".

16. Tavily
Một công cụ tìm kiếm được thiết kế đặc biệt cho AI agent, không phải là liên kết màu xanh dương, mà là dữ liệu có cấu trúc, có thể được sử dụng trực tiếp bởi LLM.
Cung cấp bốn công cụ: tìm kiếm, trích xuất, crawl, bản đồ, chỉ cần một phút là có thể kết nối với MCP.
https://github.com/tavily-ai/tavily-mcp

17. Context7
Chèn tài liệu thư viện mới nhất vào bối cảnh của LLM.
Không còn xuất hiện "API ảo" hoặc phương pháp lỗi thời nữa.
Thêm một dòng lệnh "sử dụng context7" trong prompt, chỉ cần nhấn Enter là có thể tự động kéo tài liệu mới nhất về.
https://github.com/upstash/context7

18. Task Master AI
Quản lý dự án trí tuệ nhân tạo của bạn. Nhập PRD, nó sẽ phân rã thành các công việc có mối quan hệ phụ thuộc.
Sau đó, bởi Claude từng bước thực hiện, biến quá trình phát triển lộn xộn thành dây chuyền sản xuất có trật tự.
https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master

19. MCP Playwright
Cung cấp khả năng tự động hóa trình duyệt cho LLM.
Có thể điều khiển trình duyệt thực sự bằng ngôn ngữ tự nhiên: có thể thực hiện kiểm thử, crawl, tương tác.
https://github.com/executeautomation/mcp-playwright

20.fastmcp
Sử dụng ít mã Python nhất để nhanh chóng xây dựng dịch vụ MCP.
Là một trong những con đường nhanh nhất để tạo ra bộ công cụ tùy chỉnh cho mô hình như Claude.
https://github.com/jlowin/fastmcp

21.markdownify-mcp
Chuyển đổi các định dạng như PDF, hình ảnh, âm thanh, v.v. thành Markdown.
Cho phép bất kỳ tài liệu nào tham gia luồng làm việc AI.
https://github.com/zcaceres/markdownify-mcp

22.MCPHub
Quản lý nhiều dịch vụ MCP thông qua HTTP.
Một bảng điều khiển thống nhất quản lý tất cả các kết nối công cụ.
https://github.com/samanhappy/mcphub

Phần 4: Kỹ Năng Claude (Được Chọn Lọc)

Kỹ năng có thể mang "Khả năng Làm Việc Chuyên Nghiệp" vào Claude. Hiện tại cộng đồng đã có hơn 8 vạn kỹ năng, dưới đây là những kỹ năng đáng cài đặt thực sự.

23.Xử lý PDF (Chính Thức)
Hỗ trợ đọc PDF, trích xuất bảng, điền biểu mẫu, ghép và tách tệp.
Đối với người làm việc tri thức, đây là một trong những kỹ năng có ích nhất.

https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/pdf

24. Thiết Kế Frontend (Chính thức)
Sử dụng để xây dựng hệ thống thiết kế thực sự sử dụng được, bao gồm kiểu chữ táo bạo và giao diện người dùng có thể đưa trực tuyến.
Có thể loại bỏ kiểu thiết kế "thu được bằng trí tuệ nhân tạo" phổ biến. Đã được cài đặt 27.7 vạn lượt truy cập.

https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/frontend-design

25. Người Tạo Kỹ Năng (Chính thức)
Một "meta kỹ năng". Mô tả luồng công việc của bạn bằng ngôn ngữ tự nhiên, tạo ra tệp SKILL.md hoàn chỉnh trong vòng 5 phút.
Không cần viết cấu hình, cũng có thể tạo ra kỹ năng mới.

https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator

26. Kỹ Năng Marketing (Corey Haines)
Bao gồm hơn 20 kỹ năng bao gồm CRO, viết copy, SEO, tự động hóa email, chiến lược tăng trưởng, v.v.
Tương đương với việc "modularize" toàn bộ bộ kỹ năng của một đội ngũ tiếp thị.

https://github.com/coreyhaines31/marketingskills

27. Claude SEO
Cung cấp dịch vụ kiểm tra toàn bộ trang web, xác minh dữ liệu cấu trúc, phân tích từ khóa, v.v.
Bao gồm tổng cộng 12 kỹ năng con, bao phủ toàn bộ quy trình làm việc SEO.

https://github.com/AgriciDaniel/claude-seo

28. Kỹ Năng Obsidian
Do CEO của Obsidian phát triển. Hỗ trợ tự động đánh dấu, liên kết tự động, và tích hợp sâu với hòm kiến thức (vault).
Nếu bạn đang sử dụng Obsidian, điều này gần như là bắt buộc.

https://github.com/kepano/obsidian-skills

29. Tối Ưu Hóa Ngữ Cảnh
Sử dụng để giảm chi phí token, nâng cao hiệu suất bộ nhớ cache KV.
Có thể giảm đáng kể chi phí sử dụng API. GitHub có hơn 13.900 ngôi sao.

https://github.com/muratcankoylan/agent-skills-for-context-engineering

30. Kỹ Năng Nghiên Cứu Sâu
Luồng công việc nghiên cứu 8 giai đoạn + cơ chế tự động viết tiếp.
Phù hợp cho các tình huống cần Claude thực hiện “Nghiên cứu sâu” thay vì Tóm tắt bề mặt.

https://github.com/199-biotechnologies/claude-deep-research-skill

Phần 5: Chạy AI và Mô hình Cục bộ

Chạy mô hình trên thiết bị cục bộ: Bảo mật cao hơn, phản hồi nhanh hơn, không cần chi phí API.

31. Ollama
Chạy mô hình mã nguồn mở cỡ lớn trên thiết bị cục bộ chỉ với một lệnh. Hỗ trợ Llama, Mistral, Gemma, vv.
Đường dẫn nhanh nhất từ không đến AI cục bộ.

https://github.com/ollama/ollama

32. Mở WebUI
Giao diện ChatGPT tự lưu trữ. Gọn nhẹ, nhanh chóng, đầy đủ tính năng.
Sử dụng cùng Ollama để xây dựng hệ thống AI hoàn toàn riêng tư.

https://github.com/open-webui/open-webui

33. LlamaFile
Gói toàn bộ mô hình lớn thành một tệp thực thi.
Không cần phụ thuộc, tải về là chạy ngay, cực kỳ đơn giản.

https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile

34. Unsloth
Tăng tốc độ fine-tuning mô hình gấp đôi, đồng thời giảm 70% bộ nhớ sử dụng.
Nếu bạn cần huấn luyện mô hình riêng của mình, đây là một điểm khởi đầu tốt.

https://github.com/unslothai/unsloth

35. vLLM
Engine suy luận hiệu suất cao, nhanh gấp 2–4 lần so với giải pháp truyền thống.
Hiện nay là một trong những lựa chọn phổ biến cho triển khai mô hình mã nguồn mở.

https://github.com/vllm-project/vllm

Phần 6: Luồng công việc và Tự động hóa

Đưa AI vào công cụ và quy trình hiện có của bạn.

36. n8n
Contribute to n8n-io/n8n development by creating an account on GitHub.
Open-source workflow automation tool with 400+ integrations and AI nodes, self-hosted.
Currently one of the most powerful visual AI automation builders.

https://github.com/n8n-io/n8n

37. Langflow
Contribute to langflow-ai/langflow development by creating an account on GitHub.
Build agent workflows through drag-and-drop. Over 140k stars on GitHub.
Build complex agent pipelines without writing code.

https://github.com/langflow-ai/langflow

38. Huginn
Contribute to huginn/huginn development by creating an account on GitHub.
Self-hosted web agent for monitoring, alerting, and data collection.
Emphasizes privacy first, all automation runs on your own server.

https://github.com/huginn/huginn

39. DSPy
Contribute to stanfordnlp/dspy development by creating an account on GitHub.
Drive models with "programs" instead of "prompts".
Framework originating from Stanford research, suitable for scenarios with higher stability requirements.

https://github.com/stanfordnlp/dspy

40. Temporal
Contribute to temporalio/temporal development by creating an account on GitHub.
Persistent workflow engine for long-running tasks.
When your automation flow needs to handle crashes, retries, timeouts, etc., this is the standard solution.

https://github.com/temporalio/temporal

Phần 7: Tìm kiếm, Dữ liệu và RAG

Cho phép thông tin đi vào và ra khỏi hệ thống AI.

41.Nhà Nghiên Cứu GPT
Đại lý nghiên cứu tự động, có thể tạo ra báo cáo cấu trúc.
Nhập một chủ đề, xuất phân tích đầy đủ với nguồn gốc được trích dẫn.

https://github.com/assafelovic/gpt-researcher

42.Firecrawl
Chuyển đổi bất kỳ trang web nào thành định dạng dữ liệu phù hợp cho LLM.
Công cụ crawling được thiết kế đặc biệt cho đường ống AI.

https://github.com/mendableai/firecrawl

43.Vanna AI
Chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành SQL.
Đặt câu hỏi bằng tiếng Anh, trực tiếp tạo ra câu truy vấn cơ sở dữ liệu.
Thích hợp cho những người không muốn viết SQL nhưng cần sử dụng dữ liệu.

https://github.com/vanna-ai/vanna

44.Instructor
Thiết lập JSON cấu trúc từ bất kỳ đầu ra LLM nào thông qua mô hình Pydantic.
Hỗ trợ cho hơn 15 nhà cung cấp như OpenAI, Anthropic, Google, v.v.
Đây là lựa chọn thực tế của rất nhiều kỹ sư AI sản phẩm.

https://python.useinstructor.com

45.Chroma
Cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở.
Là một trong những cách đơn giản nhất để thêm tìm kiếm ngữ nghĩa và bộ nhớ dài hạn cho ứng dụng AI.

https://github.com/chroma-core/chroma

46.dlt
Công cụ ống dẫn dữ liệu hướng đến LLM, có thể kết nối với 5000+ nguồn dữ liệu.
Giúp bạn nhập các loại dữ liệu vào luồng công việc AI.

https://github.com/dlt-hub/dlt

47.ExtractThinker
「ORM」 hướng đến thông minh tài liệu.
Có thể trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ bất kỳ loại tài liệu nào.

https://github.com/enoch3712/ExtractThinker

Phần 8: API và Cơ sở hạ tầng

Giúp mọi thứ chạy thực sự trong môi trường sản xuất thông qua「đường dẫn cơ bản」.

48.FastAPI
Framework Web Python để triển khai ứng dụng AI.
Tài liệu rất hoàn chỉnh, và tích hợp kiểm tra dữ liệu Pydantic.

https://github.com/tiangolo/fastapi

49.Portkey Gateway
Kết nối với 250+ LLM thông qua một API.
Không cần thay đổi mã nguồn để chuyển đổi mô hình.

https://github.com/Portkey-AI/gateway

50.OmniRoute
Đại lý API hỗ trợ 44+ nhà cung cấp AI.
Cung cấp cân bằng tải, chuyển đổi lỗi và tối ưu chi phí.

https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute

51.lmnr
Sử dụng để theo dõi và đánh giá hành vi của agent.
Có thể thấy rõ những gì mà agent đang làm và đánh giá xem hiệu suất của nó có đạt chuẩn không.

https://github.com/lmnr-ai/lmnr

52.Codebase Memory MCP
Chuyển đổi kho mã nguồn của bạn thành một "đồ thị tri thức bền vững".
Để cho Claude có thể nhớ toàn bộ cấu trúc dự án qua các phiên làm việc.

https://github.com/DeusData/codebase-memory-mcp

Phần 9: Bộ Sưu Tập Chọn Lọc và Tài Nguyên Học Tập

Nơi liên tục cập nhật thông tin, không ngừng cải thiện nhận thức.

53.Awesome Claude Skills
Bộ sưu tập kỹ năng chọn lọc, có hơn 22.000 sao trên GitHub.
Điểm đầu tiên lựa chọn cho việc tìm kiếm kỹ năng mới.

https://github.com/travisvn/awesome-claude-skills

54.Anthropic Skills Repo
Kho kỹ năng chính thức của Anthropic.
Cũng là "mẫu tiêu chuẩn" hiện tại cho việc xây dựng kỹ năng.

https://github.com/anthropics/skills

55.Đại Lý Tuyệt Vời
Tổng hợp danh sách các công cụ agent mã nguồn mở hàng đầu, với hơn 100 mục.

https://github.com/kyrolabs/awesome-agents

56.Hướng Dẫn Prompting
Hướng dẫn toàn diện từ cơ bản đến nâng cao về Prompt.

https://www.promptingguide.ai

Hướng Dẫn Kỹ Thuật Prompt của Anthropic
Bao gồm 9 chương + Bài tập thực hành trên Jupyter Notebook.
Đây là một trong những con đường học Prompt toàn diện nhất.

https://github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial

58.SkillsMP
Thị trường các kỹ năng cộng đồng với hơn 80,000 kỹ năng.
Đó là danh mục kỹ năng Claude lớn nhất hiện nay.

https://skillsmp.com

59.MAGI//ARCHIVE
Cập nhật hàng ngày kho lưu trữ dự án AI mới nhất.
Sử dụng để theo dõi tiến triển hàng đầu.

https://tom-doerr.github.io/repo_posts/

60. Tài Liệu Chính Thức của Anthropic
Bao gồm tất cả nội dung cốt lõi như API, Prompt, gọi công cụ, agent, v.v.
Nếu bạn định làm sản phẩm AI một cách nghiêm túc, tôi khuyên bạn nên đọc qua toàn bộ tài liệu này từ đầu đến cuối.

https://docs.anthropic.com

Cách Sử Dụng Danh Sách này Hiệu Quả

Đừng cố gắng cài đặt tất cả 60 công cụ cùng một lúc. Điều đó chỉ khiến bạn quá tải thông tin và lãng phí thời gian.

Tôi khuyên bạn nên sử dụng theo cách sau:

Nếu bạn là nhà phát triển: Bắt đầu từ Claude Code (01) + Superpowers (05) + Context7 (17) + Tavily (16).
Bộ tứ này sẽ giúp bạn xây dựng một môi trường lập trình AI mạnh mẽ có khả năng tìm kiếm và hỗ trợ tài liệu.

Nếu bạn là người sáng tạo / công nhân tri thức: Bắt đầu từ OpenClaw (08) + Obsidian Skills (28) + PDF Processing (23) + Frontend Design (24).
Bộ tứ này sẽ mang đến cho bạn một trợ lí AI có khả năng quản lý tài liệu, xử lý văn bản và sáng tạo nội dung.

Nếu bạn đang làm sản phẩm: Bắt đầu từ FastAPI (48) + Instructor (44) + Chroma (45) + LangGraph (09).
Bộ tứ này bao gồm framework backend, đầu ra cấu trúc, hệ thống nhớ và khả năng sắp xếp agent, đủ để hỗ trợ một ứng dụng AI cấp sản xuất.

Nếu bạn chỉ muốn học hỏi: Bắt đầu từ Hướng dẫn Anthropic (57) + Hướng dẫn Prompting (56) + Tài Liệu Chính Thức của Anthropic (60).
Hãy lấy kiến thức cơ bản trước, sau đó mới bắt đầu thử nghiệm các công cụ.

Hãy chọn một con đường, bắt đầu sâu hơn.

Khi cần, hãy mở rộng các công cụ từ từ.

Tóm Tắt:

Kỹ năng = Dạy AI "làm thế nào để cải thiện"
MCP = Cung cấp cho AI "khả năng truy cập vào các công cụ và dữ liệu bên ngoài"
Repos = Cung cấp cơ sở hạ tầng mã nguồn mở toàn diện

Kết hợp ba yếu tố này lại, bạn sẽ không chỉ có "một bản demo cool" mà còn là một luồng công việc AI thực sự hiệu quả.

Đó là tất cả. 60 công cụ. Bây giờ, hãy bắt đầu làm điều gì đó.

[Link bản gốc]

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia