← Arsiv

2026-05-31

48 repo analiz edildi

📅 Günlük 📊 Haftalık 📈 Aylık
Günlük
JavaScript 199k 31k +908
📄 MIT 🔓 38 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 6 aylik proje 👁 988 izleyici
ai-agentsanthropicclaudeclaude-codedeveloper-toolsllmmcpproductivity

The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.

🤖 Türkçe AI Analizi

ECC, yapay zeka tabanlı ajan iş yükleri için bir ana bilgisayar işletim sistemidir. Skills, içgüdüler, hafıza optimizasyonu, sürekli öğrenme, güvenlik taraması ve araştırma odaklı geliştirme gibi özelliklerle birlikte gelir. Bu sistem, Codex, Claude Code, Cursor, OpenCode ve diğer AI ajan ana bilgisayarlarıyla çalışabilmektedir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve yazılım geliştirme ekipleri

Cross-harness agent workflows Skills ve instincts entegrasyonu Hafıza optimizasyonu ve sürekli öğrenme
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştirme ekibi, ECC'yi kullanarak kendi AI tabanlı ajanlarını oluşturabilir ve yönetebilir. Örneğin, bir ekip lideri, ECC'nin skills ve içgüdüler özelliğini kullanarak, ajanların görevleri daha verimli bir şekilde yerine getirmesini sağlayabilir.

TypeScript 18k 1.4k +349
📄 MIT 🔓 82 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 9 aylik proje 👁 100 izleyici
compoundengineering

Official Compound Engineering plugin for Claude Code, Codex, Cursor, and more

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, Compound Engineering adlı bir plugin için resmi kaynak kodlarını içerir. Bu plugin, Claude Code, Codex, Cursor ve diğer geliştirme araçları ile entegre çalışarak yazılım geliştirme sürecini kolaylaştırmayı amaçlar. Compound Engineering, yazılım geliştirme sürecinde planlama, gözden geçirme ve belgeleme aşamalarını vurgulayan bir felsefeye dayanır. Bu yaklaşım, teknik borcu azaltmaya ve gelecekteki değişiklikleri kolaylaştırmaya yardımcı olur.

🎯 Hedef Kitle: Yazılım geliştiricileri, özellikle de büyük ölçekli yazılım projelerinde çalışanlar ve yazılım geliştirme sürecini optimize etmek isteyenler

Compound Engineering felsefesi /ce-brainstorm, /ce-plan, /ce-code-review ve /ce-compound gibi çeşitli beceriler ve ajanlar STRATEGY.md dosyasının oluşturulması ve yönetimi İdeation, planlama ve gözden geçirme aşamalarının otomasyonu
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştirme ekibi, Compound Engineering pluginini kullanarak yazılım geliştirme sürecini optimize edebilir. Örneğin, /ce-brainstorm komutunu kullanarak bir özellik için gereksinimleri belirleyebilir, /ce-plan komutunu kullanarak detaylı bir uygulama planı oluşturabilir ve /ce-code-review komutunu kullanarak kodları gözden geçirebilirler. Bu sayede, yazılım geliştirme süreci daha verimli hale gelir ve teknik borç azaltılır.

Python 72k 10k +2.8k
📄 MIT 🔓 10 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 2 yillik proje 👁 477 izleyici
aiautomationchatgptmoviepypythonshortvideotiktok

利用AI大模型,一键生成高清短视频 Generate short videos with one click using AI LLM.

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, AI büyük dil modellerini kullanarak tek tıklamayla yüksek çözünürlüklü kısa videolar oluşturmaya imkan veren bir araçtır. Kullanıcılar, sadece bir video teması veya anahtar kelime sağlayarak, aracın otomatik olarak video metnini, materyallerini, altyazılarını ve arka plan müziğini oluşturmasını sağlayabilirler. Bu sayede, kullanıcılar yüksek kaliteli kısa videolar oluşturabilirler.

🎯 Hedef Kitle: Video içerik üreticileri, sosyal medya yöneticileri ve pazarlama uzmanları

AI otomatik video metni oluşturma Çoklu dil desteği API ve web arayüzü desteği Çoklu video boyutları ve çözünürlükleri
💡 Kullanım Örneği

Bir sosyal medya yöneticisi, yeni bir ürün lansmanı için kısa bir tanıtım videosu oluşturmak ister. MoneyPrinterTurbo'yu kullanarak, sadece ürünün anahtar özelliklerini girer ve araç, otomatik olarak yüksek kaliteli bir video oluşturur. Bu sayede, yöneticinin zamanını ve kaynaklarını korur.

Günlük
Python 23k 2.7k +779
📄 Apache-2.0 🔓 105 açık issue 🕐 Son commit: 2 ay once 📅 10 aylik proje 👁 116 izleyici
audiodeeplearningminicpmmultilingualpythonpytorchspeechspeech-synthesis

VoxCPM2: Tokenizer-Free TTS for Multilingual Speech Generation, Creative Voice Design, and True-to-Life Cloning

🤖 Türkçe AI Analizi

VoxCPM2, metinlerden doğal ve etkileyici konuşma sentezleri oluşturabilen, tokenleştirmeden bağımsız bir Text-to-Speech (TTS) sistemidir. 2B parametreli bir model olan VoxCPM2, 2 milyon saatten fazla çok dilli konuşma verisi üzerinde eğitilmiş ve 30 dili destekler. Ayrıca, ses tasarımı, kontrol edilebilir ses klonlama ve 48kHz stüdyo kalitesi ses çıkışı özelliklerine sahiptir.

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

30 dil desteği Tokenleştirmeden bağımsız TTS Ses tasarımı ve kontrol edilebilir ses klonlama 48kHz stüdyo kalitesi ses çıkışı Real-time streaming desteği
💡 Kullanım Örneği

Bir dil öğretmeni, öğrencilerine farklı dillerde konuşmayı öğretmek için VoxCPM2'yi kullanarak ses örnekleri oluşturabilir. Örneğin, İngilizce bir metni İspanyolca veya Mandarin diline çevirerek öğrencilerin dinleyebileceği ses örnekleri üretebilir.

Python 128k 21k +592
🔓 8.9k açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 802 izleyici

Claude Code is an agentic coding tool that lives in your terminal, understands your codebase, and helps you code faster by executing routine tasks, explaining complex code, and handling git workflows - all through natural language commands.

🤖 Türkçe AI Analizi

Claude Code, doğal dil komutları aracılığıyla kodlama sürecini hızlandıran, kod tabanınızı anlayan ve terminalinizde yaşayan bir kodlama aracıdır. Bu araç, rutin görevleri yerine getirmek, karmaşık kodları açıklamak ve git iş akışlarını yönetmek gibi işlevler sunar. Claude Code, Python dilinde yazılmıştır ve çeşitli platformlarda kullanılabilen bir araçtır.

🎯 Hedef Kitle: Yazılım geliştiriciler, özellikle terminal ve doğal dil işleme ile ilgilenenler

Doğal dil komutları ile kodlama Rutin görevlerin otomasyonu Karmaşık kod açıklamaları Git iş akışlarının yönetimi
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştirici, Claude Code'u kullanarak terminalinde doğal dil komutları ile kodlama görevlerini hızlandırabilir. Örneğin, 'claude, bu fonksiyonda ne işe yarar?' diyerek karmaşık bir kod parçasını açıklayabilir veya 'claude, bu branch'ı merge et' diyerek git iş akışlarını yönetebilir.

Python 144k 17k +454
🔓 890 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 10 aylik proje 👁 940 izleyici
agent-skills

Public repository for Agent Skills

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, Anthropic'in Claude AI modeli için geliştirdiği 'Agent Skills' sistemini içerir. Skills, Claude'un belirli görevleri tekrarlanabilir şekilde tamamlamayı öğrenmesini sağlayan talimatlar, komut dosyaları ve kaynaklardan oluşan klasörlerdir. Bu repo, çeşitli skills örnekleri ve Agent Skills standardının spesifikasyonunu içerir.

🎯 Hedef Kitle: Claude AI modeli geliştiricileri ve kullanıcıları, yapay zeka araştırmacıları

Agent Skills standardının uygulaması Claude AI modeli için skills örnekleri Skills specification
💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir yazılım geliştiricisi, bu repo'daki skills örneklerini kullanarak Claude AI modelini, şirketin marka yönergelerine uygun belge oluşturma veya belirli iş akışlarını kullanarak veri analizi yapma gibi görevlerde kullanabilir. Bu, geliştiricilerin Claude AI modelini daha spesifik ve tekrarlanabilir görevlerde kullanmalarını sağlar.

Python 2.7k 239 +62
📄 Apache-2.0 🔓 6 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 5 aylik proje 👁 17 izleyici
audioaudio-tokenizerllmmultimodaltext-to-speechvoice-cloning

MOSS‑TTS Family is an open‑source speech and sound generation model family from MOSI.AI and the OpenMOSS team. It is designed for high‑fidelity, high‑expressiveness, and complex real‑world scenarios, covering stable long‑form speech, multi‑speaker dialogue, voice/character design, environmental sound effects, and real‑time streaming TTS.

🤖 Türkçe AI Analizi

MOSS-TTS Family, MOSI.AI ve OpenMOSS ekibinden açık kaynaklı bir konuşma ve ses oluşturma modeli ailesidir. Yüksek kalite, yüksek ifade gücü ve karmaşık gerçek dünya senaryoları için tasarlanmıştır. Uzun süreli konuşma, çoklu konuşmacı diyaloğu, ses/karakter tasarımı, çevresel ses efektleri ve gerçek zamanlı akış TTS gibi özellikleri destekler.

🎯 Hedef Kitle: Python geliştiricileri, özellikle doğal dil işleme, konuşma sentezi ve ses oluşturma konularında çalışanlar

DiT omurgalı Flow Matching hedefi kullanan yeni metinden-sese modeli 48 kHz çift dilli ses efektleri oluşturma gelişmiş çok dilli sentez daha kararlı ses klonlama
💡 Kullanım Örneği

Bir sesli asistan geliştiricisi, MOSS-TTS Family'yi kullanarak yüksek kaliteli, gerçek zamanlı ses efektleri ve konuşma sentezi oluşturabilir. Örneğin, bir müşteri hizmetleri botu için doğal sesli yanıtlar üretebilir.

Python 133k 9.1k +2.5k
📄 MIT 🔓 767 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 449 izleyici
autogenautogen-extensionlangchainmarkdownmicrosoft-officeopenaipdf

Python tool for converting files and office documents to Markdown.

🤖 Türkçe AI Analizi

MarkItDown, çeşitli dosya formatlarını Markdown'a dönüştüren hafif bir Python aracıdır. PDF, PowerPoint, Word, Excel, resimler, ses dosyaları, HTML, metin tabanlı formatlar ve daha fazlasını destekler. Bu araç, büyük dil modelleri (LLM) ve ilgili metin analizi iş hatları için tasarlanmıştır.

🎯 Hedef Kitle: Python geliştiricileri, veri bilimcileri ve metin analizi uzmanları

Çoklu dosya formatı desteği (PDF, PowerPoint, Word, Excel, vb.) Markdown'a dönüşüm için hafif ve hızlı bir araç Büyük dil modelleri (LLM) ve metin analizi iş hatları için optimize edilmiş Opsiyonel bağımlılıklar sayesinde esnek kurulum seçenekleri
💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir veri bilimcisi, PDF formatındaki bir raporu Markdown'a dönüştürmek isteyebilir. MarkItDown'u kullanarak, 'markitdown path-to-file.pdf > document.md' komutuyla bunu kolayca yapabilir. Bu, raporun içeriğini daha kolay işlenebilir bir formata dönüştürmesine yardımcı olur.

Rust 8.0k 470 +925
📄 Apache-2.0 🔓 16 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 5 aylik proje 👁 26 izleyici
document-ocrdocument-processingocrocr-recognitionpdfpdf-parsertext-extraction

A fast, helpful, and open-source document parser

🤖 Türkçe AI Analizi

LiteParse, hızlı ve hafif bir PDF ayrıştırma aracıdır. Uzay metin ayrıştırma ve sınır kutuları ile yüksek kaliteli metin ayrıştırması sağlar. Proprietary LLM özellikleri veya bulut bağımlılıkları olmadan, tamamen yerel olarak çalışır. LiteParse, Rust çekirdeği üzerine inşa edilmiştir ve Node.js, Python, TypeScript ve WebAssembly için bağlamalar sağlar.

🎯 Hedef Kitle: PDF ayrıştırma ve işleme ile ilgilenen yazılım geliştiricileri, özellikle Rust, Node.js, Python ve TypeScript geliştiricileri

Hızlı metin ayrıştırma Esnek OCR sistemi (Tesseract, HTTP sunucuları, özel sunucular) Ekran görüntüsü oluşturma Çoklu çıktı formatları (JSON, Metin) Sınır kutuları ile metin konumlandırma Çoklu dil desteği (Rust, Node.js, Python, WebAssembly) Çoklu platform desteği (Linux, macOS, Windows)
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştiricisi, bir belge işleme pipeline'ı oluşturmak için LiteParse'i kullanabilir. Örneğin, bir Node.js uygulamasında, LiteParse'i kullanarak PDF belgelerini ayrıştırabilir ve metin verilerini JSON formatında alabilir. Bu, metin madenciliği, belge analizi veya otomatik belge işleme gibi görevlerde kullanılabilir.

Jupyter Notebook 2.3k 378 +327
📄 MIT 🔓 5 açık issue 🕐 Son commit: 2 ay once 📅 1 yillik proje 👁 31 izleyici
geminilarge-language-modelsllmopenaitrainingtransformers

A straightforward method for training your LLM, from downloading data to generating text.

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, baştan başa kendi Large Language Model (LLM) modelinizi eğitmek için basit bir yöntem sunar. Veri indirmeden metin oluşturmaya kadar tüm süreci kapsar. Repo, PyTorch kullanarak scratch'ten bir transformer modeli implementasyonunu içerir ve Pile datasetini kullanarak 13 milyon parametreli bir LLM modelini eğitmek için kullanılabilir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve derin öğrenme alanında çalışan araştırmacılar ve geliştiriciler, özellikle LLM modelleri ile ilgilenenler

Transformer modelinin scratch'ten implementasyonu Pile datasetinin kullanımı 13 milyon parametreli LLM modelinin eğitimi PyTorch kullanımı
💡 Kullanım Örneği

Bir yapay zeka araştırmacısı, kendi LLM modelini eğitmek için bu repo'yu kullanabilir. Örneğin, 13 milyon parametreli bir model eğitmek için Pile datasetini indirebilir ve modelini Colab veya Kaggle T4 gibi bir GPU üzerinde eğitebilir. Bu, doğal dil işleme uygulamaları için güçlü bir model oluşturmasına yardımcı olabilir.

HTML 4.3k 629 +55
📄 Apache-2.0 🔓 6 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 4 aylik proje 👁 33 izleyici
claude-codeclaude-code-pluginharnessharness-engineering

A meta-skill that designs domain-specific agent teams, defines specialized agents, and generates the skills they use.

🤖 Türkçe AI Analizi

Harness, Claude Code için bir takım mimari fabrikasıdır. Bu repo, alan-specific ajan takımları tasarlar, özel ajanları tanımlar ve kullandıkları becerileri oluşturur. Harness, altı önceden tanımlanmış takım mimari desenini kullanarak karmaşık görevleri koordineli uzman ajan takımlarına ayırır.

🎯 Hedef Kitle: Claude Code geliştiricileri ve yapay zeka araştırmacıları

Agent Team Design Skill Generation 6 architectural patterns
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştirme projesi için 'build a harness for this project' komutunu vererek, Harness otomatik olarak ajan tanımları ve becerileri oluşturur. Bu, geliştiricilerin projelerine özel takım mimarilerini hızlıca oluşturmalarını sağlar.

Python 1.5k 166 +318
🔓 16 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 17 izleyici
deep-learningjepamodel-predictive-controlpytorchworld-model

A platform for reproducible world model research and evaluation

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, dünya modeli araştırması ve değerlendirmesi için yeniden üretilebilir bir platform sağlar. stable-worldmodel, veri toplama, eğitim ve model öngörülü kontrol ile değerlendirme aşamaları için tek, birleşik bir arayüz sunar. Bu platform, standartlaştırılmış ortamların büyük bir süitinde araştırma kodunun odaklanması gereken katkılara odaklanmasını sağlar.

🎯 Hedef Kitle: Python tabanlı yapay zeka ve makine öğrenimi araştırmacıları

Dünya modeli araştırması ve değerlendirmesi için yeniden üretilebilir platform Veri toplama, eğitim ve model öngörülü kontrol için birleşik arayüz Standartlaştırılmış ortamların büyük süiti Referans uygulamaları ile yaygın taban çizgileri ve planlama çözücüleri
💡 Kullanım Örneği

Bir makine öğrenimi araştırmacısı, yeni bir dünya modeli geliştirmek istiyor. stable-worldmodel kullanarak, veri toplama, eğitim ve değerlendirme aşamalarını kolayca gerçekleştirebilir. Örneğin, bir araştırmacı, 'stable-worldmodel' kütüphanesini kullanarak, bir veri kümesini toplayabilir, bir dünya modeli eğitebilir ve model öngörülü kontrol ile değerlendirebilir.

Markdown 508k 48k +817
🔓 493 açık issue 🕐 Son commit: 5 ay once 📅 8 yillik proje 👁 6.7k izleyici
awesome-listfreeprogrammingtutorial-codetutorial-exercisestutorials

Master programming by recreating your favorite technologies from scratch.

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, popüler teknolojileri baştan yaratma yoluyla programlama becerilerini geliştirmek için tasarlanmıştır. Repo, 3D Renderer, AI Model, Augmented Reality, BitTorrent Client, Blockchain, Bot, Command-Line Tool, Database, Docker, Emulator, Front-end Framework, Game, Git, Memory Allocator, Network Stack, Neural Network, Operating System, Physics Engine, Processor, Programming Language, Regex Engine, Search Engine, Shell, Template Engine, Text Editor, Visual Recognition System, Voxel Engine, Web Browser, Web Server gibi birçok teknoloji için adım adım kılavuzlar içerir. Bu projeler, programlama kavramlarını daha iyi anlamak ve pratik yapmak için yararlıdır.

🎯 Hedef Kitle: Programlama öğrenmek isteyen yazılımcılar, öğrenciler ve teknoloji meraklıları

3D Renderer, AI Model, Augmented Reality gibi popüler teknolojileri baştan yaratma Adım adım kılavuzlar ve örnek projeler C++, Python, Java, JavaScript gibi farklı programlama dilleri desteği
💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir yazılım mühendisi, Web Browser projesi için bu repo'daki kılavuzları takip ederek kendi web tarayıcısını baştan yaratabilir. Bu, programlama becerilerini geliştirmesine ve web tarayıcılarının çalışma prensiplerini daha iyi anlamasına yardımcı olabilir.

TypeScript 27k 2.7k +469
📄 Apache-2.0 🔓 64 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 144 izleyici

Project N.O.M.A.D, is a self-contained, offline survival computer packed with critical tools, knowledge, and AI to keep you informed and empowered—anytime, anywhere.

🤖 Türkçe AI Analizi

Project N.O.M.A.D., çevrimdışı bir bilgi ve eğitim sunucusudur, kritik araçlar, bilgi ve yapay zeka ile donatılmıştır. Kullanıcıların her zaman, her yerde bilgiye erişmesini sağlar. TypeScript ile yazılmıştır ve Docker tabanlı bir yönetim arayüzü ve API içerir. Kullanıcılar, bu platform üzerinden çeşitli araçlara ve kaynaklara erişebilirler.

🎯 Hedef Kitle: Linux sistem yöneticileri, eğitimciler ve uzak bölgelerde yaşayanlar

Docker tabanlı yönetim arayüzü ve API Yapay zeka sohbeti ve belge yükleme Çevrimdışı Wikipedia ve tıbbi referanslar Eğitim platformu ve ilerleme takip etme
💡 Kullanım Örneği

Bir eğitimci, uzak bir bölgede yaşayan öğrencilerine eğitim vermek için Project N.O.M.A.D.'i kurabilir. Öğrenciler, çevrimdışı olarak eğitim materyallerine erişebilir ve ilerlemelerini takip edebilirler.

Jupyter Notebook 42k 8.3k +274
🔓 8 açık issue 🕐 Son commit: 2 ay once 📅 4 yillik proje 👁 596 izleyici
coursedata-engineeringdbtdockerfreekafkakestraspark

Data Engineering Zoomcamp is a free 9-week course on building production-ready data pipelines. The next cohort starts in January 2026. Join the course here 👇🏼

🤖 Türkçe AI Analizi

Data Engineering Zoomcamp, üretim-ready veri boru hatları oluşturmaya odaklanan 9 haftalık ücretsiz bir çevrimiçi kurstur. Kurs, temel kodlama deneyimi, SQL bilgisi ve Python deneyimi (isteğe bağlı) olan herkes için tasarlanmıştır. Veri mühendisliğinin temellerini öğrenmek isteyenler için endüstri-standardı araçlar ve en iyi uygulamalarla pratik deneyim kazanma fırsatı sunar.

🎯 Hedef Kitle: Veri mühendisliği, veri bilimi ve analitik alanlarında çalışan veya çalışmak isteyen profesyoneller, ayrıca veri pipeline'ları oluşturmak isteyen yazılımcılar

End-to-end veri boru hatları oluşturma Docker, Terraform, Kestra, BigQuery, dbt gibi endüstri-standardı araçlar Veri depolama, veri işleme, veri analizi ve veri kalitesi konularında pratik deneyim
💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir veri analisti, veri mühendisliği becerilerini geliştirmek için bu kursa katılarak, veri pipeline'ları oluşturma ve yönetme konusunda uzmanlaşabilir. Bu sayede, işverenin veri ihtiyaçlarını daha iyi anlayarak, daha etkili çözümler üretebilir.

Günlük
TypeScript 1.5k 118 +205
🔓 10 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 6 aylik proje 👁 10 izleyici

Cursor plugin specification and official plugins

🤖 Türkçe AI Analizi

Cursor plugins resmi GitHub deposudur. Bu depo, popüler geliştirici araçları, çerçeve ve SaaS ürünleri için resmi Cursor eklentilerini içerir. Her eklenti, kendi `.cursor-plugin/plugin.json` manifesto dosyasıyla bağımsız bir dizin olarak depolanır. Bu eklentiler, geliştirici araçları, otomasyon ve entegrasyon gibi çeşitli görevleri gerçekleştirmek için tasarlanmıştır.

🎯 Hedef Kitle: Geliştirici araçları ve otomasyon uzmanları, yazılım geliştiriciler ve entegrasyon sorumluları

Standalone eklenti dizinleri Kendi `.cursor-plugin/plugin.json` manifesto dosyası Geliştirici araçları, otomasyon ve entegrasyon için çeşitli eklentiler
💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir yazılım geliştirici, otomasyon sorumlusu olarak çalışırken, bu depodaki eklentileri kullanarak geliştirici araçları ve otomasyon görevlerini gerçekleştirebilir. Bu eklentiler, geliştirici araçları, otomasyon ve entegrasyon gibi çeşitli görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilir. Örneğin, Continual Learning eklentisi, AGENTS.md için otomatik güncelleme yapabilir.

Günlük
Rust 69k 9.2k +655
📄 MIT 🔓 151 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 438 izleyici
awesomeclaudedenseposeesp32firmwarehome-assistanthome-automationiot

π RuView turns commodity WiFi signals into real-time spatial intelligence, vital sign monitoring, and presence detection — all without a single pixel of video.

🤖 Türkçe AI Analizi

RuView, WiFi sinyallerini gerçek zamanlı uzay zekası, vital işaret izleme ve varlık tespiti haline getiren bir WiFi algılama platformudur. Bu platform, insanların varlığını ve hareketlerini duvarların ötesinde, karanlıkta ve kamerasız olarak algılar. RuView, Rust programlama dili kullanılarak geliştirilmiştir ve ESP32 sensörlerinden alınan Kanal Durumu Bilgisi (CSI) verilerini kullanarak çalışır.

🎯 Hedef Kitle: Gömülü sistem geliştiricileri, akıllı ev entegrasyonu uzmanları ve IoT çözümleri geliştirenler

Kanal Durumu Bilgisi (CSI) tabanlı algılama Spiking neural network tabanlı öğrenme ESP32 mesh ağı desteği Matter ve Home Assistant entegrasyonu
💡 Kullanım Örneği

Bir akıllı ev entegrasyon uzmanı, RuView'i kullanarak bir evin farklı odalarındaki insanların varlığını ve hareketlerini tespit edebilir. Bu sayede, evin otomatik aydınlatma ve ısıtma sistemlerini kontrol edebilir. Ayrıca, RuView'in vital işaret izleme özelliği sayesinde, evdeki yaşlı veya hasta kişilerin sağlık durumunu izleyebilir.

Python 12k 2.1k +73
🔓 54 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 2 yillik proje 👁 79 izleyici
bilibilidouyintiktokxiaohongshuyoutube

自动化上传视频到社交媒体:抖音、小红书、视频号、tiktok、youtube、bilibili

🤖 Türkçe AI Analizi

自动化上传视频到社交媒体:抖音、小红书、视频号、tiktok、youtube、bilibili Proje 11,838 yildiza ulasarak buyuk ilgi gormus ve today icinde 73 yeni yildiz almis.

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

自动化上传视频到社交媒体:抖音、小红书、视频号、tiktok、youtube、bilibili 11,838 yildiz ile populer today icinde 73 yeni yildiz
Günlük
Dart 40k 2.5k +187
📄 GPL-3.0 🔓 809 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 2 yillik proje 👁 125 izleyici
clashclash-metaflutterhysteriamulti-platformproxyv2rayvless

A multi-platform proxy client based on ClashMeta,simple and easy to use, open-source and ad-free.

🤖 Türkçe AI Analizi

FlClash, ClashMeta tabanlı çoklu platformlu bir proxy istemcisidir. Basit ve kullanımı kolay, açık kaynaklı ve reklam içermeyen bir çözümdür. Uygulama, Android, Windows, macOS ve Linux platformlarında çalışabilmektedir. FlClash, Material You Design tabanlı bir kullanıcı arayüzüne sahiptir ve veri senkronizasyonu için WebDAV desteği sunmaktadır.

🎯 Hedef Kitle: çoklu platformlu proxy istemcilerine ihtiyaç duyan teknoloji meraklıları ve sistem yöneticileri

ClashMeta tabanlı çoklu platform desteği (Android, Windows, macOS, Linux) WebDAV veri senkronizasyonu Material You Design tabanlı kullanıcı arayüzü
💡 Kullanım Örneği

Bir sistem yöneticisi, FlClash'ı kullanarak şirket ağındaki kullanıcıların internet erişimini yönetebilir. FlClash'ın WebDAV desteği sayesinde, yöneticiler farklı cihazlar arasında ayarları senkronize edebilirler. Bu, özellikle uzak çalışanların güvenli internet erişimini sağlamak için yararlı olabilir.