zoharbabin/due-diligence-agents — 開源法醫式 M&A 盡職調查工具：13 個 AI agent 平行分析資料室，跨 9 個領域交叉比對，每個發現追溯到確切引文。

1. 專案定位與核心價值

1.1 解決什麼問題

在併購（M&A; Mergers & Acquisitions）盡職調查（Due Diligence; DD）流程中，企業發展團隊面臨三大瓶頸：

Repository: https://github.com/strands-agents/harness-sdk Stars: 6,187 | Forks: 887 | License: Apache-2.0 Languages: Python, TypeScript | Tags: SDK, Agent Framework, Agentic AI, MCP, Multi-Agent Systems Homepage: https://strandsagents.com/

1. 專案概覽 (Project Overview)

1.1 這是什麼

Strands Agents Harness SDK 是由 AWS 開源的 AI Agent (AI 代理) 開發框架，採用 model-driven (模型驅動) 的設計哲學，讓開發者只需數行程式碼就能建立功能完整的 AI Agent。這是一個 monorepo (單一程式碼倉庫)，同時包含 Python SDK 與 TypeScript SDK，以及文件網站、WebAssembly bindings (WASM 綁定) 和開發者 CLI 工具。

Repository: https://github.com/strands-agents/tools Stars: 1,092 | Forks: 308 | Language: Python | License: Apache-2.0 Tags: agentic, agentic-ai, agents, ai, anthropic, autonomous-agents, genai, litellm, llm, machine-learning, mcp, multi-agent-systems, ollama, opentelemetry, python, bedrock, llama, openai, strands-agents Last Updated: 2026-06-14

1. 專案概覽 (Project Overview)

1.1 這是什麼

Strands Agents Tools 是 Strands Agents 生態系中的官方工具集合 (tool collection)，由 AWS 開源團隊維護。它提供超過 50 種即用型工具 (ready-to-use tools)，涵蓋檔案操作、Shell 執行、網路搜尋、記憶體系統、多 Agent 協調、數學運算、影像生成、AWS 整合等面向，讓開發者只需幾行 Python 程式碼就能賦予 AI Agent 強大的實際操作能力。

1. 專案定位

Headroom 是一套 AI agent 的 context compression (上下文壓縮) layer (層)，目標是把 LLM 收到的所有輸入——tool output (工具輸出)、log (日誌)、RAG chunk (檢索增強生成區塊)、檔案內容、對話歷史——在送達 LLM provider 之前進行智慧壓縮，達成 60–95% 的 token (語元) 節省，同時維持回答品質不變。

1. 專案定位

Odysseus 是一個 self-hosted (自建) AI workspace (工作空間)，目標是成為 ChatGPT 和 Claude 的自建替代品。它運行在使用者自己的硬體上，所有資料本地儲存，不外送任何內容至第三方服務（除非使用者主動設定 API provider）。

一份「讀完就能上手 + 進得了管線 + 知道資安邊界」的內部技術手冊。 目標讀者：已會 Python，正在評估 Scrapy / Playwright / BeautifulSoup 的替代方案，或要把爬蟲整進 AI agent 的工程師。

]]>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-01-scrapling-v2-tutorial/Mon, 01 Jun 2026 00:00:00 +0000https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-01-scrapling-v2-tutorial/Scrapling 完整教學：從單次 HTTP 請求到 AI agent 爬蟲管線

一份「讀完就能上手 + 進得了管線 + 知道資安邊界」的內部技術手冊。 目標讀者：已會 Python，正在評估 Scrapy / Playwright / BeautifulSoup 的替代方案，或要把爬蟲整進 AI agent 的工程師。

]]>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-05-29-redditvideomakerbot-tutorial/Fri, 29 May 2026 00:00:00 +0000https://tpow-001.netlify.app/post/2026-05-29-redditvideomakerbot-tutorial/RedditVideoMakerBot 完整教學

對應 repo：elebumm/RedditVideoMakerBot（v3.4.0, GPLv3, ⭐12.3K / 🍴2.88K） 對應 metadata：inbox/2026-05-29-github-elebumm-RedditVideoMakerBot.md

]]>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-05-22-30-seconds-of-code-tutorial/Fri, 22 May 2026 00:00:00 +0000https://tpow-001.netlify.app/post/2026-05-22-30-seconds-of-code-tutorial/30-seconds-of-code 詳細教學

§1 定位

30-seconds-of-code (30soc) 是 Angelos Chalaris 自 2017 年起獨自維護的 curated coding snippets 教學站。三句話說清楚它是什麼、不是什麼：

• 是：每篇「30 秒讀完」的短文 + code block + 解釋，分 JavaScript / CSS / Python / React / Git / HTML 六大類，由單一作者把關品質
• 不是：cheatsheet（沒有解釋）、不是社群 wiki（PR 只收 bug 不收新內容）、不是教材（沒有循序漸進的學習路徑）
• 128k stars / 12.5k forks / CC-BY-4.0 內容授權 — 是「solo-maintainer 高品質知識站」的代表

兩條使用線：

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