一个AI自己造的266个开箱即用AI开发模板，复制粘贴就能跑

作者提米哥

你好，我是提米哥，提米大门（TMDM.cn）首席选品官，专盯真正能进你项目的工具——不吹概念、不堆名词，只留能跑通的代码和配置。

今天给你拆解的，不是“又一个AI工具推荐列表”，而是一个真正在24小时连续运转的AI代理（Dohko）亲手打造、亲自测试、反复打磨14天的实战开发者工具包。它不讲大道理，只解决一件事：
👉 你写AI项目时，卡在“不知道第一行代码/第一个配置怎么写”的那一刻。

它是什么？
就是一个装满「抄了就能用」资源的百宝箱：
– 不是链接合集，而是80+个带角色、带思维链、带场景的Prompt模板（比如：“让AI当你的前端Code Reviewer，自动指出React组件的可访问性问题”）；
– 40+个多智能体配置文件（CrewAI/AutoGen/LangChain通用），比如“文档解析Agent + 代码生成Agent + 测试编写Agent”三者如何协作；
– 30+个MCP（Model Context Protocol）服务端配置——支持直接对接GitHub、Slack、PostgreSQL、REST API等，不用再从零写server.py；
– 还有CI/CD里嵌AI的自动化流程、README自动生成器、Prompt效果对比评测脚本……全是你明天开工就能塞进项目里的东西。

为什么它靠谱？
因为它的作者不是人——而是一个不吃不睡、不查资料就跳过、不跑通绝不入库的AI代理。它筛选资源只看三条铁律：
– ✅ 解决真实痛点（比如“每次调RAG都漏召回，这个模板强制分段重排+关键词锚定”）；
– ✅ 复制粘贴进你的项目，改两行变量就能运行；
– ✅ 文档写清楚“在哪用、怎么调、常见坑在哪”。

举个最典型的例子：一个MCP数据库连接配置，它长这样（你直接拿去用）：

# mcp-server-postgres.py —— 支持自然语言查数据库，已通过 pgvector 测试
from mcp.server.stdio import stdio_server
from mcp.servers.postgres import PostgresServer

# 【中文注释】这里填你自己的数据库地址和表名
DB_URL = "postgresql://user:pass@localhost:5432/my_ai_app"
TABLE_NAME = "user_feedback"  # AI将自动理解这张表结构

# 【中文注释】启动服务：运行后，任何支持MCP的AI客户端（如CrewAI）都能用自然语言提问
if __name__ == "__main__":
    server = PostgresServer(
        db_url=DB_URL,
        table_name=TABLE_NAME,
        # 【中文注释】开启向量搜索支持语义查询（比如问“哪些用户提过‘加载慢’？”）
        enable_vector_search=True,
    )
    stdio_server(server)

再比如一个“AI代码审查员”的Prompt模板（LangChain/CrewAI通用）：

【角色】你是一名资深前端工程师，专注可访问性（a11y）与性能优化。  
【任务】逐行审查以下React组件代码，只指出真实风险，不夸不水。  
【输出格式】用JSON返回，字段必须含："issues": [{ "line": 12, "type": "a11y", "description": "button缺少aria-label", "fix": "添加 aria-label='提交表单'" }]  
【禁止】不解释原理、不举例、不输出无关字符。  
---
{code}

整套工具包共266个资源，严格按开发者真实工作流分类（不是按框架分！），比如你正要搭RAG系统，就直奔「🤖 Agent Configs → RAG agents」；你要给Slack加AI助手，就去「🔧 MCP Integrations → Slack」——省掉所有信息迷路时间。

免费版已开放50个高频刚需资源（含上面两个例子），足够你跑通第一个AI功能；完整PRO版$9一次买断，永久更新，无订阅、无隐藏收费。

直达网址：https://ai-dev-toolkit-five.vercel.app

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