Ich habe 1.000+ Repos durchsucht und 200+ Skills getestet, damit du es nicht musst.
Hier sind die 90 KI-Tools, die gerade wirklich wichtig sind — Skills, MCP-Server und GitHub-Repos in einer Liste. Null Bullshit.
Teil 1: Claude Skills
Es gibt über 60.000 Community-Skills. Es ist wie ein App Store für KI-Coding-Wissen. Diese 22 sind die, die sich zu installieren lohnen.
Dokumente & Office (Offiziell von Anthropic) 📰
01 — PDF-Verarbeitung — Lesen, Tabellen extrahieren, Formulare ausfüllen, zusammenführen/teilen. Höchste Nützlichkeit für Wissensarbeiter. https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/pdf
02 — DOCX — Word-Dokumente mit Änderungsverfolgung, Kommentaren und Formatierung erstellen und bearbeiten. https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/docx
03 — PPTX — Präsentationen aus natürlicher Sprache. Layouts, Diagramme, Sprechernotizen. https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/pptx
04 — XLSX — Formeln, Analysen, Diagramme per einfachem Englisch. https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/xlsx
05 — Dokument-Mitbearbeitung — Echte kollaborative Textarbeit. Mensch schreibt, Claude antwortet, hin und her. https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/doc-coauthoring
Design & Kreativ 🎨
06 — Frontend-Design — Entfliehe der „KI-Schrott“-Ästhetik. Echte Designsysteme, mutige Typografie. 277k+ Installationen. https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/frontend-design
07 — Leinwand-Design — Social-Grafiken, Poster, Cover — Text rein, PNG/PDF raus. https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/canvas-design
08 — Algorithmische Kunst — Fraktale Muster, geometrische Kompositionen via p5.js. https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/algorithmic-art
09 — Theme Factory — Farbschemata in Stapelverarbeitung aus einer Eingabe generieren. https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/theme-factory
10 — Web-Artefakte-Builder — Rechner, Dashboards per natürlicher Sprache. Keine Frontend-Kenntnisse nötig. https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/web-artifacts-builder
Entwicklung & Engineering 👨💻
11 — Superkräfte — 20+ kampferprobte Skills. TDD, Debugging, Plan-zu-Ausführung-Pipeline. 96k+ Sterne. https://github.com/obra/superpowers
12 — Systematisches Debugging — Zuerst Ursachenanalyse, dann Fehlerbehebung. 4-Phasen-Methodik. S9.2 auf SkillHub. https://github.com/obra/superpowers
13 — Dateisuche — Ripgrep + ast-grep meistern. Bewertet mit S9.0. https://github.com/massgen/massgen
14 — Kontextoptimierung — Token-Kosten senken, KV-Cache-Tricks. 13,9k Sterne. https://github.com/muratcankoylan/agent-skills-for-context-engineering
15 — Skill Creator (Offiziell) — Meta-Skill: Beschreibe einen Workflow, erhalte in 5 Minuten eine SKILL.md. https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator
16 — Remotion Best Practices — KI-Videogenerierung. 117k wöchentliche Installationen. https://github.com/remotion-dev/remotion
Marketing & SEO 🗞️
17 — Marketing-Skills von Corey Haines — 20+ Skills: CRO, Copywriting, SEO, E-Mail-Sequenzen, Growth. https://github.com/coreyhaines31/marketingskills
18 — Claude SEO — Komplette Website-Audits, Schema-Validierung. 12 Unter-Skills. https://github.com/AgriciDaniel/claude-seo
19 — Markenrichtlinien — Kodiere deine Marke in einen Skill. Wird automatisch überall angewendet. https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/brand-guidelines
Wissen & Lernen 🧠
20 — NotebookLM-Integration — Claude + NotebookLM-Brücke. Zusammenfassungen, Mindmaps, Karteikarten. https://github.com/PleasePrompto/notebooklm-skill
21 — Obsidian-Skills — Vom CEO von Obsidian. Auto-Tagging, Auto-Verknüpfung, Vault-nativ. https://github.com/kepano/obsidian-skills
22 — Excel MCP Server — Excel bearbeiten ohne Microsoft Excel. https://github.com/haris-musa/excel-mcp-server
Alle offiziellen Skills: github.com/anthropics/skills
Durchstöbere 80k+ Community-Skills: skillsmp.com
Meine unverzichtbaren MCP-Server
Über Skills hinaus — ich liebe diese. Skills lehren Claude WIE man Dinge tut. MCP gibt ihm ZUGRIFF auf die Außenwelt. Diese drei haben meinen Workflow verändert.
Tavily
Suchmaschine für KI-Agenten. Nicht nur blaue Links — saubere strukturierte Daten. Vier Werkzeuge: Suchen, Extrahieren, Crawlen, Kartieren. Verbindet sich in einer Minute als Remote-MCP.
https://github.com/tavily-ai/tavily-mcp
Context7
Fügt aktuelle Bibliotheksdokumentation in den Kontext deines LLM ein. Keine halluzinierten APIs mehr. Keine veralteten Methoden mehr. Füge einfach „use context7“ zu deinem Prompt hinzu. Unterstützt Next.js, React, Supabase, MongoDB, tausende weitere.
https://github.com/upstash/context7
Task Master AI
Der Projektmanager deiner KI. Gib eine PRD → strukturierte Aufgaben mit Abhängigkeiten → Claude führt sie einzeln aus. Verwandelt chaotische Sitzungen in eine ordentliche Pipeline. Funktioniert mit Cursor, Claude Code, Windsurf.
https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master
Teil 2: GitHub-Repos
25 Open-Source-Engines, die die KI-Revolution antreiben.
Beginnen wir mit dem bekanntesten und gehen dann zu weniger bekannten über.
Agent-Frameworks
23 — OpenClaw — Der virale KI-Agent. Persistent, mehrkanalig, schreibt eigene Skills. 210k+ Sterne. https://github.com/openclaw/openclaw
24 — AutoGPT — Vollständige Agentenplattform für langlaufende Aufgaben. https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
25 — LangGraph — Agenten als Graphen. Multi-Agenten-Orchestrierung. 26,8k Sterne. https://github.com/langchain-ai/langgraph
26 — OWL — Multi-Agenten-Kooperation. Spitze im GAIA-Benchmark. https://github.com/camel-ai/owl
27 — Dify — Open-Source-LLM-App-Builder. Workflows, RAG, Agenten alles in einem. https://github.com/langgenius/dify
28 — CrewAI — Multi-Agent mit Rollen, Zielen, Hintergrundgeschichten. https://github.com/crewAIInc/crewAI
29 — CopilotKit — KI-Copiloten in React-Apps einbetten. https://github.com/CopilotKit/CopilotKit
Lokale KI
30 — Ollama — LLMs lokal mit einem Befehl ausführen. https://github.com/ollama/ollama
31 — Open WebUI — Selbst gehostete ChatGPT-ähnliche Oberfläche. https://github.com/open-webui/open-webui
32 — LlamaFile — LLM als einzelne ausführbare Datei. Null Abhängigkeiten. https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile
33 — Unsloth — Feintuning 2x schneller, 70% weniger Speicher. https://github.com/unslothai/unsloth
Workflow & Automatisierung
34 — n8n — Open-Source-Automatisierung, 400+ Integrationen + KI-Knoten. https://github.com/n8n-io/n8n
35 — Langflow — Visuelles Drag-and-Drop für Agenten-Pipelines. 140k Sterne. https://github.com/langflow-ai/langflow
36 — Huginn — Selbst gehostete Web-Agenten. Überwachung, Benachrichtigungen. Datenschutz first. https://github.com/huginn/huginn
Suche & Daten
37 — GPT Researcher — Autonome Recherche → zusammengestellte Berichte. https://github.com/assafelovic/gpt-researcher
38 — Firecrawl — Jede Website → LLM-bereite Daten. https://github.com/mendableai/firecrawl
39 — Vanna AI — Natürliche Sprache → SQL. https://github.com/vanna-ai/vanna
Entwickler-Tools
40 — Codebase Memory MCP — Codebasis → persistenter Wissensgraph. https://github.com/DeusData/codebase-memory-mcp
41 — DSPy — Programmiere (nicht prompte) Foundation-Modelle. https://github.com/stanfordnlp/dspy
42 — Spec Kit (GitHub) — Spezifikationsgetriebene Entwicklung. Spezifikationen schreiben, KI generiert Code. 50k+ Sterne. https://github.com/github/spec-kit
43 — NVIDIA NemoClaw — Sichere Sandbox für autonome Agenten. https://github.com/NVIDIA/NemoClaw
Kuratierte Sammlungen
44 — Awesome Claude Skills — Beste kuratierte Skill-Liste. 22k+ Sterne. https://github.com/travisvn/awesome-claude-skills
45 — Anthropic Skills Repo — Offizielle Referenzimplementierungen. https://github.com/anthropics/skills
46 — Awesome Agents — 100+ Open-Source-Agenten-Tools. https://github.com/kyrolabs/awesome-agents
47 — MAGI//ARCHIVE — Täglicher Feed mit neuen KI-Repos. https://tom-doerr.github.io/repo_posts/
40 frische GitHub-Repos, die einen Blick wert sind
Ich habe 1.000+ Repos aus GitHub-Foren durchsucht und die interessantesten KI-Projekte ausgewählt. Vergiss nicht, selbst eine Sicherheitsprüfung durchzuführen.
Agenten-Orchestrierung & Multi-Agent 🤖
gstack — Claude Code als virtuelles Engineering-Team https://github.com/garrytan/gstack
cmux — Mehrere Claude-Agenten parallel https://github.com/craigsc/cmux
figaro — Claude-Agentenflotten auf dem Desktop orchestrieren https://github.com/byt3bl33d3r/figaro
claude-squad — Terminal-Agenten in parallelen Sitzungen https://github.com/smtg-ai/claude-squad
deer-flow (ByteDance) — Unter-Agenten und Sandboxen durch Skills https://github.com/bytedance/deer-flow
SWE-AF — Ein API-Aufruf startet ein Engineering-Team https://github.com/Agent-Field/SWE-AF
AIlice — Komplexe Aufgaben → dynamische Agenten https://github.com/myshell-ai/AIlice
Agent Alchemy — Claude Code + Plugins + Aufgabenmanager https://github.com/sequenzia/agent-alchemy
Agenten-Infrastruktur & Sicherheit 🔐
Ghost OS — KI-Agenten bedienen jede Mac-App https://github.com/ghostwright/ghost-os
e2b/desktop — Isolierte virtuelle Desktops für Agenten https://github.com/e2b-dev/desktop
container-use (Dagger) — Containerisierte Umgebungen für Codierungsagenten https://github.com/dagger/container-use
Canopy — Verschlüsseltes P2P-Netz für KI-Agenten https://github.com/kwalus/Canopy
agent-governance-toolkit (Microsoft) — Sicherheits-Middleware für Agenten https://github.com/microsoft/agent-governance-toolkit
claude-code-security-review (Anthropic) — PRs auf Sicherheit analysiert https://github.com/anthropics/claude-code-security-review
promptfoo — Automatisierte Sicherheitstests für KI-Modelle https://github.com/promptfoo/promptfoo
Speicher & Kontext 📝
Mem9 — Speichersystem für KI-Agenten https://github.com/mem9-ai/mem9
Codefire — Persistenter Speicher für Codierungsagenten https://github.com/websitebutlers/codefire-app
Memobase — Benutzerprofil-Speicher für LLMs https://github.com/memodb-io/memobase
Codierungs-Agenten & Entwickler-Tools 💻
Qwen Code — Terminal-KI-Codierungsagent von QwenLM https://github.com/QwenLM/qwen-code
gptme — Persönlicher KI-Agent im Terminal https://github.com/gptme/gptme
Claude Inspector — Sieh die versteckten Prompt-Mechaniken von Claude Code https://github.com/kangraemin/claude-inspector
TDD Guard — Erzwingt Test-First für KI-Agenten https://github.com/nizos/tdd-guard
rendergit (Karpathy) — Git-Repo → einzelne Datei für Menschen und LLMs https://github.com/karpathy/rendergit
autoresearch (Karpathy) — Autonomes LLM-Trainingssystem https://github.com/karpathy/autoresearch
pydantic-ai — Typsicheres Agenten-Framework https://github.com/pydantic/pydantic-ai
claude-deep-research-skill — 8-phasige Recherche mit automatischer Fortsetzung https://github.com/199-biotechnologies/claude-deep-research-skill
MCP & Integrationen 🔗
MCP Playwright — Browser-Automation für LLMs https://github.com/executeautomation/mcp-playwright
stealth-browser-mcp — Nicht erkennbare Browser-Automation https://github.com/vibheksoni/stealth-browser-mcp
fastmcp — MCP-Server in minimalem Python erstellen https://github.com/jlowin/fastmcp
markdownify-mcp — PDFs, Bilder, Audio → Markdown https://github.com/zcaceres/markdownify-mcp
MCPHub — Mehrere MCP-Server über HTTP verwalten https://github.com/samanhappy/mcphub
Suche, Daten & LLM-Tools 🔍
CK (BeaconBay) — Code nach Bedeutung durchsuchen, nicht nach Schlüsselwörtern https://github.com/BeaconBay/ck
ExtractThinker — ORM für Dokumenten-Intelligenz https://github.com/enoch3712/ExtractThinker
OmniRoute — API-Proxy für 44+ KI-Anbieter https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute
dlt — LLM-native Datenpipelines aus 5.000+ Quellen https://github.com/dlt-hub/dlt
simonw/llm — Leichtgewichtige CLI für lokale und entfernte LLMs https://github.com/simonw/llm
Portkey-AI/gateway — Anfragen an 250+ LLMs routen https://github.com/Portkey-AI/gateway
lmnr — Agentenverhalten verfolgen und bewerten https://github.com/lmnr-ai/lmnr
Video & Mehr 📽️
LTX-Desktop (Lightricks) — Videos lokal generieren und bearbeiten https://github.com/Lightricks/LTX-Desktop
MetaClaw — KI-Agenten ohne GPU entwickeln https://github.com/aiming-lab/MetaClaw
Vane — KI-Antwortmaschine mit lokalen LLMs https://github.com/ItzCrazyKns/Vane
Wo du weitere Skills findest
skillsmp.com — 80k+ Skills, größter Katalog
aitmpl.com/skills — Vorlagen, Installation mit einem Befehl
skillhub.club — 31k+ Skills, KI-bewertet agentskills.io — Offizielle Spezifikation
Installiere jeden Skill: Persönlich: ~/.claude/skills/Projekt: .claude/skills/Klonen, kopieren, neu starten. Fertig.
TL;DR
Skills = lehren Claude WIE man Dinge besser macht MCP = geben Claude ZUGRIFF auf externe Tools und Daten GitHub-Repos = die Open-Source-Engines, die alles antreiben
Kombiniere alle drei → unaufhaltsamer KI-Workflow.
Das war's. Jetzt geh und bau etwas.
Diese Liste hat mich Stunden gekostet — 1.000+ Repos durchforsten, Skills testen, Docs lesen. Wenn sie dir Zeit gespart hat, weißt du, was zu tun ist.
Ich poste regelmäßig solche Sachen — KI-Tools, Workflows, Prompts und Dinge, die ich tatsächlich nutze. Kein Bullshit, kein Hype, nur was funktioniert.
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