← Arsiv

2026-04-27

38 repo analiz edildi

📅 Günlük 📊 Haftalık 📈 Aylık

#1 zilliztech/claude-context

Haftalık

TypeScript 9.7k 734 +3.5k

📄 MIT 🔓 112 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 11 aylik proje 👁 47 izleyici

agentagentic-ragai-codingclaude-codecode-generationcode-searchcursorembedding

Code search MCP for Claude Code. Make entire codebase the context for any coding agent.

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, Claude Code arama eklentisi olarak bilinen Claude Context'i sunar. Bu eklenti, Claude Code ve diğer yapay zeka tabanlı kodlama asistanlarına, tüm kod tabanını derinlemesine arama olanağı sağlar. Kullanıcılar, milyonlarca satırdan oluşan kod tabanlarını tek seferde yüklemeye gerek kalmadan, ilgili kod parçalarını hızlı bir şekilde bulabilirler. Bu sayede, büyük kod tabanları için maliyet-effective bir çözüm sunar.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka tabanlı kodlama asistanları kullanıcıları, özellikle Claude Code kullanıcıları

Semantic code search Vector database integration Cost-effective for large codebases

💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir yazılım geliştirme ekibi, büyük bir kod tabanıyla çalışırken, belirli bir işlevi gerçekleştiren kod parçalarını hızlı bir şekilde bulmak ister. Claude Context'i kullanarak, tüm kod tabanını yüklemeye gerek kalmadan, ilgili kod parçalarını bulabilir ve Claude Code'a bağlayabilirler. Bu sayede, geliştirme süreci hızlanır ve maliyetler azaltılır.

Detaylı İncele → GitHub

#2 HKUDS/RAG-Anything

Haftalık

Python 19k 2.2k +2.6k

📄 MIT 🔓 105 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 11 aylik proje 👁 107 izleyici

multi-modal-ragretrieval-augmented-generation

"RAG-Anything: All-in-One RAG Framework"

🤖 Türkçe AI Analizi

RAG-Anything, çok modlu bir Retrieval-Augmented Generation (RAG) çerçevesidir. Bu çerçeve, gelişmiş yapay zeka teknolojilerini kullanarak doğal dil işleme görevlerinde üstün performans sağlar. RAG-Anything, kullanıcıların çeşitli veri kaynaklarından bilgi alarak sorulara cevap vermeye yardımcı olur ve geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve doğal dil işleme alanında çalışan araştırmacılar ve geliştiriciler

Multimodal RAG sistemi Gelişmiş yapay zeka teknolojileri Python 3.10 desteği uv hazır

💡 Kullanım Örneği

Bir chatbot geliştiricisi, RAG-Anything'i kullanarak kullanıcı sorularına daha doğru ve bilgili cevaplar verebilir. Örneğin, bir müşteri hizmetleri chatbot'u, RAG-Anything'in bilgi retrieval yeteneklerini kullanarak müşteri sorularına hızlı ve doğru cevaplar verebilir.

Detaylı İncele → GitHub

#3 multica-ai/multica

Haftalık

TypeScript 22k 2.6k +4.9k

🔓 358 açık issue 🕐 Son commit: 29 gun once 📅 4 aylik proje 👁 89 izleyici

The open-source managed agents platform. Turn coding agents into real teammates — assign tasks, track progress, compound skills.

🤖 Türkçe AI Analizi

Multica, açık kaynaklı yönetilen ajan platformudur. Kodlama ajanlarını gerçek takım arkadaşlarına dönüştürür - görevleri atar, ilerlemeyi takip eder, becerileri birleştirir. Bu platform, insan ve yapay zeka ekiplerine yönelik altyapıyı sağlar ve çeşitli kodlama ajanlarıyla entegre çalışır.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve yazılım geliştirme ekipleri, yazılım mühendisleri ve teknoloji yöneticileri

Ajanları görevlere atama Otomatik yürütme ve izleme Tekrar kullanılabilir beceriler Birleşik çalışma ortamları Çoklu çalışma alanı desteği

💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım mühendisi, Multica platformunu kullanarak kodlama ajanlarına görevler atayabilir ve ilerlemeyi takip edebilir. Örneğin, bir yazılım ekibi, Multica ile kod incelemeleri, dağıtımlar ve göçler gibi görevleri otomatize edebilir ve böylece verimliliği artırabilir.

Detaylı İncele → GitHub

#4 Anil-matcha/Open-Generative-AI

Haftalık

JavaScript 9.0k 1.6k +3.4k

🔓 7 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 3 yillik proje 👁 69 izleyici

ai-art-generatorai-image-generationai-video-generationcreative-toolsflux-1generative-aihiggsfieldhiggsfield-ai

Uncensored, open-source alternative to Higgsfield AI, Freepik AI, Krea AI, Openart AI — Free, unrestricted AI image & video generation studio with 200+ models (Flux, Midjourney, Kling, Sora, Veo). No content filters. Self-hosted, MIT licensed.

🤖 Türkçe AI Analizi

Open Generative AI, Higgsfield AI, Freepik AI, Krea AI ve Openart AI'ye özgür ve açık kaynaklı bir alternatiftir. 200'den fazla model kullanarak kısıtlamasız AI görüntü ve video oluşturma stüdyosudur. MIT lisansı altında, kendi kendine barındırılan ve içerik filtreleri içermeyen bir projedir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve makine öğrenimi geliştiricileri, araştırmacıları ve sanatçıları

200'den fazla model desteği Kısıtlamasız AI görüntü ve video oluşturma MIT lisansı altında açık kaynaklı Self-hosted ve içerik filtreleri içermeyen

💡 Kullanım Örneği

Bir sanatçı, Open Generative AI'yi kullanarak, özel bir web sitesi için yüksek kaliteli görüntüler oluşturabilir. Modeli seçip, girdi metnini girerek, istediği stilde görüntüler üretebilir. Bu sayede, tasarım sürecini hızlandırabilir ve daha fazla yaratıcı kontrol sağlayabilir.

Detaylı İncele → GitHub

#5 thunderbird/thunderbolt

Haftalık

TypeScript 4.2k 271 +2.2k

📄 MPL-2.0 🔓 54 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 10 aylik proje 👁 17 izleyici

aiai-agentsllmson-device-ai

AI You Control: Choose your models. Own your data. Eliminate vendor lock-in.

🤖 Türkçe AI Analizi

Thunderbolt, açık kaynaklı, platformlar arası bir AI istemcisidir. Kullanıcıların kendi modellerini seçmesine, verilerini yönetmesine ve satıcı kilidini ortadan kaldırmasına olanak sağlar. Uygulama, çeşitli platformlarda (web, iOS, Android, Mac, Linux ve Windows) kullanılabilir ve sınırsız, yerel ve şirket içi modellerle uyumludur.

🎯 Hedef Kitle: Şirket içi AI çözümleri arayan büyük ölçekli şirketler ve kuruluşlar

Platformlar arası uyumlu AI istemcisi Kendi model sağlayıcılarını ekleyebilme Şirket içi dağıtım desteği

💡 Kullanım Örneği

Bir şirketin kendi AI altyapısını kurmak isteyen BT yöneticisi, Thunderbolt'u kullanarak kendi model sağlayıcılarını entegre edebilir ve şirket içi veri merkezlerinde uygulayabilir. Bu, şirketin verilerini güvende tutarken AI çözümlerini özelleştirmesine olanak sağlar.

Detaylı İncele → GitHub

#6 Tracer-Cloud/opensre

Haftalık

Python 3.4k 381 +1.5k

📄 Apache-2.0 🔓 198 açık issue 🕐 Son commit: 29 gun once 📅 4 aylik proje 👁 13 izleyici

ai-srealertingdatadoggrafanaincident-managementobservabilityremediationroot-cause-analysis

Build your own AI SRE agents. The open source toolkit for the AI era ✨

🤖 Türkçe AI Analizi

OpenSRE, kendi AI SRE ajanlarınızı oluşturmanızı sağlayan açık kaynaklı bir çerçeve sunar. 60'tan fazla aracı bağlayarak, özel iş akışları tanımlayarak ve kendi altyapınızda olayları soruşturarak çalışır. Proje, AI SRE ajanları için eğitim ve değerlendirme ortamı sağlamak üzere tasarlanmıştır.

🎯 Hedef Kitle: SRE (Site Reliability Engineering) uzmanları, DevOps ekipleri ve yapay zeka geliştiricileri

Açık kaynaklı çerçeve AI SRE ajanları için eğitim ve değerlendirme ortamı 60'tan fazla aracı bağlama desteği Özel iş akışları tanımlama

💡 Kullanım Örneği

Bir SRE uzmanı, OpenSRE'yi kullanarak kendi AI SRE ajanını oluşturabilir ve üretim ortamındaki olayları soruşturmak için kullanabilir. Örneğin, bir Kubernetes kümesinde oluşan bir sorunun kökenini araştırmak için OpenSRE'yi kullanabilir.

Detaylı İncele → GitHub

#7 Fincept-Corporation/FinceptTerminal

Haftalık

Python 16k 2.1k +10k

🔓 30 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 96 izleyici

ai-agentsalgorithmic-tradingbloomberg-terminalcppfinancefinancial-marketsfintechgood-first-issue

FinceptTerminal is a modern finance application offering advanced market analytics, investment research, and economic data tools, designed for interactive exploration and data-driven decision-making in a user-friendly environment.

🤖 Türkçe AI Analizi

FinceptTerminal, modern bir finans uygulamasıdır. gelişmiş piyasa analitiği, yatırım araştırması ve ekonomik veri araçları sunar. Bu araçlar, interaktif keşif ve veri odaklı karar alma süreçlerini kullanıcı dostu bir ortamda destekler. Uygulama, CFA seviyesinde analitik yetenekler, yapay zeka otomasyonu ve sınırsız veri bağlantısı özellikleri içerir.

🎯 Hedef Kitle: Finans profesyonelleri, yatırımcılar ve finansal piyasa analistleri

CFA seviyesinde analitik yetenekler Yapay zeka otomasyonu Sınırsız veri bağlantısı Python 3.11+ desteği Qt6 kullanıcı arayüzü

💡 Kullanım Örneği

Bir yatırım analisti, FinceptTerminal'ı kullanarak hisse senedi piyasalarının gelişmiş analizlerini yapabilir, yapay zeka destekli öngörüleri değerlendirebilir ve veriye dayalı yatırım kararları alabilir. Bu, finansal piyasalarda daha doğru ve hızlı kararlar vermesine yardımcı olabilir.

Detaylı İncele → GitHub

#8 lsdefine/GenericAgent

Haftalık

Python 7.4k 846 +2.9k

📄 MIT 🔓 36 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 4 aylik proje 👁 22 izleyici

ai-agentautomationautonomous-agentbrowser-automationclaudecomputer-controldesktop-automationgemini

Self-evolving agent: grows skill tree from 3.3K-line seed, achieving full system control with 6x less token consumption

🤖 Türkçe AI Analizi

Self-evolving agent: grows skill tree from 3.3K-line seed, achieving full system control with 6x less token consumption Proje 7,444 yildiza ulasarak buyuk ilgi gormus ve this week icinde 2,936 yeni yildiz almis.

🎯 Hedef Kitle: Python ekosisteminde calisan gelistiriciler ve bu alanda cozum arayanlar

Self-evolving agent: grows skill tree from 3.3K-line seed, achieving full system control with 6x less token consumption 7,444 yildiz ile populer this week icinde 2,936 yeni yildiz

Detaylı İncele → GitHub

#9 deepseek-ai/DeepGEMM

Haftalık

Cuda 7.1k 935 +438

📄 MIT 🔓 71 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 64 izleyici

DeepGEMM: clean and efficient FP8 GEMM kernels with fine-grained scaling

🤖 Türkçe AI Analizi

DeepGEMM, NVIDIA GPU'ler için optimize edilmiş, yüksek performanslı bir tensor çekirdek kütüphanesidir. Temel olarak, büyük dil modellerinin ana hesaplama primiitiflerini bir araya getirerek, temiz ve verimli FP8 GEMM çekirdekleri sağlar. Kütüphane, çalışma zamanında hafif bir Just-In-Time (JIT) modülü aracılığıyla derlenir, bu nedenle kurulum sırasında CUDA derlemesi gerekmez.

🎯 Hedef Kitle: NVIDIA GPU'leri ve CUDA kullanarak derin öğrenme modelleri geliştiren yazılımcılar ve araştırmacılar

FP8, FP4, BF16 GEMM çekirdekleri Fused MoE ile örtüşen iletişim (Mega MoE) MQA scoring for the lightning indexer HyperConnection (HC) Çalışma zamanında JIT derlemesi CUTLASS ve CuTe konseptlerinden esinlenen, ancak ağır bağımlılıklarından kaçınılan temiz ve erişilebilir tasarım

💡 Kullanım Örneği

Bir derin öğrenme araştırmacısı, büyük bir dil modelini eğitmek için DeepGEMM'yi kullanarak yüksek performanslı FP8 GEMM çekirdeklerini elde edebilir. Örneğin, bir Transformers tabanlı modelin eğitiminde, DeepGEMM'nin optimize edilmiş GEMM çekirdekleri kullanarak, eğitim süresini önemli ölçüde azaltabilir.

Detaylı İncele → GitHub

#10 forrestchang/andrej-karpathy-skills

Haftalık

91k 8.7k +30k

🔓 73 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 3 aylik proje 👁 473 izleyici

A single CLAUDE.md file to improve Claude Code behavior, derived from Andrej Karpathy's observations on LLM coding pitfalls.

🤖 Türkçe AI Analizi

A single CLAUDE.md file to improve Claude Code behavior, derived from Andrej Karpathy's observations on LLM coding pitfalls. Proje 91,294 yildiza ulasarak buyuk ilgi gormus ve this week icinde 29,944 yeni yildiz almis.

🎯 Hedef Kitle: ekosisteminde calisan gelistiriciler ve bu alanda cozum arayanlar

A single CLAUDE.md file to improve Claude Code behavior, derived from Andrej Karpathy's observations on LLM coding pitfalls. 91,294 yildiz ile populer this week icinde 29,944 yeni yildiz

Detaylı İncele → GitHub

#11 SimoneAvogadro/android-reverse-engineering-skill

Haftalık

Shell 5.2k 587 +1.7k

📄 Apache-2.0 🔓 10 açık issue 🕐 Son commit: 2 ay once 📅 3 aylik proje 👁 22 izleyici

Claude Code skill to support Android app's reverse engineering

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, Android uygulamalarının ters mühendisliğini yapmak için Claude Code skill'idir. APK, XAPK, JAR ve AAR dosyalarını decompile eder ve Retrofit uç noktaları, OkHttp çağrıları, sabit URL'ler ve kimlik doğrulama desenleri gibi kullanılan HTTP API'lerini çıkarır. Bu sayede, orijinal kaynak kod olmadan uygulamaların API'lerini belgelemek ve yeniden üretmek mümkündür.

🎯 Hedef Kitle: Android geliştiricileri, güvenlik uzmanları ve uygulamaların ters mühendisliğini yapmak isteyenler

jadx ve Fernflower/Vineflower kullanarak decompilation Retrofit uç noktaları ve OkHttp çağrılarının çıkarılması Sabit URL'ler ve kimlik doğrulama desenlerinin analizi Obfuscated kodun işlenmesi

💡 Kullanım Örneği

Bir güvenlik uzmanı, bir Android uygulamasının API'lerini analiz etmek ve potansiyel güvenlik açıklarını tespit etmek için bu skill'i kullanabilir. Uygulamanın APK dosyasını decompile ederek, Retrofit uç noktaları ve OkHttp çağrılarını çıkarabilir ve bu bilgileri kullanarak uygulamanın güvenliğini değerlendirebilir.

Detaylı İncele → GitHub