← Arsiv

2026-06-01

44 repo analiz edildi

📅 Günlük 📊 Haftalık 📈 Aylık
TypeScript 19k 1.4k +251
📄 MIT 🔓 84 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 9 aylik proje 👁 103 izleyici
compoundengineering

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

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, Compound Engineering adlı bir plugin'in resmi deposudur. Bu plugin, Claude Code, Codex, Cursor ve diğerleri gibi yapay zeka tabanlı geliştirme araçları için tasarlanmıştır. Compound Engineering, yazılım geliştirme sürecini kolaylaştırmak için planlama, inceleme ve kodlama aşamalarında yardımcı olan çeşitli araçlar ve beceriler sağlar. Bu yaklaşım, geleneksel yazılım geliştirme yöntemlerinin aksine, teknik borcu azaltmaya ve gelecekteki değişiklikleri kolaylaştırmaya odaklanır.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka tabanlı geliştirme araçları kullanan yazılım mühendisleri ve geliştirme ekipleri

Planlama ve inceleme araçları: /ce-brainstorm, /ce-plan, /ce-code-review Kodlama ve hata ayıklama araçları: /ce-work, /ce-debug Öğrenme ve belgeleme araçları: /ce-compound, /ce-product-pulse
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım mühendisi, yeni bir özellik geliştirmek için /ce-brainstorm aracını kullanarak gereksinimleri belirler, /ce-plan aracını kullanarak detaylı bir plan oluşturur, /ce-work aracını kullanarak planı uygular ve /ce-code-review aracını kullanarak kodunu gözden geçirir. Bu sayede, gelecekteki değişiklikleri kolaylaştırmak için öğrenmeleri belgeleyebilir.

Python 75k 11k +1.9k
📄 MIT 🔓 11 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 2 yillik proje 👁 481 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

MoneyPrinterTurbo, bir yapay zeka tabanlı video oluşturma aracıdır. Kullanıcıların tek tıklamayla yüksek kaliteli kısa videolar oluşturmasına olanak sağlar. Araç, metin oluşturma, video materyalleri, altyazı ve arka plan müziği sentezleme gibi özelliklerle birlikte gelir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve video prodüksiyonu ile ilgilenen geliştiriciler ve içerik yaratıcıları

MVC mimarisi AI tabanlı metin oluşturma Çoklu dil desteği API ve web arayüzü
💡 Kullanım Örneği

Bir sosyal medya yöneticisi, MoneyPrinterTurbo'yu kullanarak bir pazarlama kampanyası için kısa videolar oluşturabilir. Araç, videoların metinlerini, materyallerini ve arka plan müziklerini otomatik olarak oluşturur, böylece yöneticinin zamanını ve çabasını azaltır.

Günlük
Python 24k 2.7k +635
📄 Apache-2.0 🔓 108 açık issue 🕐 Son commit: 2 ay once 📅 10 aylik proje 👁 120 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 sesler oluşturabilen, tokenleştirme gerektirmeyen bir metinden-sese (Text-to-Speech) sistemidir. Bu sistem, uçtan uca difüzyon otoregresif mimari kullanarak, 30 dilde, ses tasarımında, kontrol edilebilir ses klonlamada ve 48kHz stüdyo kalitesi ses çıkışında destekler sunar. 2B parametreli bir model olan VoxCPM2, 2 milyon saatten fazla çok dilli ses verisi üzerinde eğitilmiştir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve dil işleme alanında çalışan araştırmacılar, doğal dil işleme ve metinden-sese sistemleri geliştiren yazılımcılar

30 dilde çok dilli destek Ses tasarımı Kontrol edilebilir ses klonlama 48kHz stüdyo kalitesi ses çıkışı Uçtan uca difüzyon otoregresif mimari 2B parametreli model
💡 Kullanım Örneği

Bir dil öğretmeni, öğrencileri için VoxCPM2'yi kullanarak, farklı dillerde doğal ve etkileyici sesler oluşturabilir. Örneğin, İngilizce bir metni 30 farklı dilde seslendirerek, öğrencilerin dinleme becerilerini geliştirebilir.

Python 129k 21k +489
🔓 8.7k açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 803 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 için kullanılabilir. Claude Code, Python dilinde yazılmıştır ve çeşitli platformlarda kullanılmak üzere tasarlanmıştır.

🎯 Hedef Kitle: Yazılım geliştiriciler, özellikle terminal ve doğal dil komutları kullanarak kodlama yapmak isteyenler

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 yapabilir. Örneğin, 'claude, bu fonksiyonda ne yaptığımı açıklayabilir misin?' diyerek karmaşık bir kodu anlayabilir. Ayrıca, 'claude, bu branch'ı merge et' komutu ile git iş akışlarını yönetebilir.

Python 10k 1.4k +357
📄 MIT 🔓 213 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 3 aylik proje 👁 35 izleyici
agentai-agentshermeshermes-agentnous-research

Hermes WebUI: The best way to use Hermes Agent from the web or from your phone!

🤖 Türkçe AI Analizi

Hermes WebUI, Hermes Agent'ın web tabanlı kullanıcı arayüzüdür. Bu arayüz, kullanıcıların Hermes Agent ile etkileşimde bulunmasını sağlar ve CLI deneyimi ile eşdeğer bir kullanım kolaylığı sunar. Kullanıcılar, web tarayıcısı üzerinden Hermes Agent'a erişebilir ve oturumlar, sohbetler, dosya gezintisi gibi işlemleri gerçekleştirebilir.

🎯 Hedef Kitle: Python geliştiricileri, yapay zeka ve otomasyon ile ilgilenen teknisyenler

Web tabanlı kullanıcı arayüzü CLI deneyimi ile eşdeğer kullanım kolaylığı Oturumlar, sohbetler, dosya gezintisi gibi işlemlerin desteği
💡 Kullanım Örneği

Bir DevOps mühendisi, sunucusunda çalışan Hermes Agent'a erişmek için Hermes WebUI'yi kullanabilir. Bu sayede, CLI'ye erişmek için SSH bağlantısı kurmak zorunda kalmadan, web tarayıcısı üzerinden Agent'a erişebilir ve görevleri yönetebilir.

Python 135k 9.2k +2.8k
📄 MIT 🔓 781 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 456 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, özellikle büyük dil modelleri (LLM) ve metin analizi işlem hatları için tasarlanmıştır.

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

Çoklu dosya formatı desteği Markdown'a dönüşüm LLM ve metin analizi işlem hatları için optimize edilmiş
💡 Kullanım Örneği

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

Jupyter Notebook 3.1k 456 +626
📄 MIT 🔓 5 açık issue 🕐 Son commit: 2 ay once 📅 1 yillik proje 👁 34 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. Eğitim veri seti olarak Pile datasetini kullanır ve PyTorch ile scratch'ten bir transformer modeli uygular. Model, 13 milyon parametreye sahip olabilir ve tek bir GPU ile eğitilebilir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve derin öğrenme alanında çalışan araştırmacılar ve geliştiriciler, özellikle LLM eğitimi ve PyTorch kullanımı konusunda bilgi sahibi olanlar

Transformer modelinin scratch'ten uygulanması Pile datasetinin kullanılması 13 milyon parametreli LLM eğitimi Tek GPU ile eğitim
💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir NLP araştırmacısı, kendi özel LLM modelini eğitmek için bu repo'yu kullanabilir. Araştırmacı, eğitim veri setini hazırlayarak, modelin parametrelerini ayarlayarak ve eğitimi gerçekleştirerek modelini geliştirebilir. Bu sayede, özel kullanım amaçları için optimize edilmiş bir LLM modeline sahip olabilir.

HTML 4.7k 655 +323
📄 Apache-2.0 🔓 6 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 4 aylik proje 👁 34 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 takım mimarisi fabrikasıdır. Belirli bir alan tanımı verildiğinde, otomatik olarak ajan takımları ve kullandıkları becerileri oluşturur. Bu, altı önceden tanımlanmış takım mimarisi deseninden seçim yaparak gerçekleştirilir.

🎯 Hedef Kitle: Claude Code kullanıcıları, yazılım geliştiriciler ve yapay zeka araştırmacıları

Agent Team Design Skill Generation 6 architectural patterns
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştirici, belirli bir proje için ajan takımı ve becerilerini oluşturmak istediğinde Harness'ı kullanabilir. Örneğin, 'Bu proje için bir harness oluştur' komutunu vererek, Harness otomatik olarak ajan tanımları ve becerilerini oluşturabilir.

TypeScript 23k 2.1k +264
📄 MIT 🔓 23 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 2 yillik proje 👁 92 izleyici
agent-memoryai-memorycloudflare-kvcloudflare-pagescloudflare-workersdrizzle-ormmemorypostgres

Memory engine and app that is extremely fast, scalable. The Memory API for the AI era.

🤖 Türkçe AI Analizi

Supermemory, yapay zeka için hızlı, ölçeklenebilir bir hafıza ve bağlam motorudur. Otomatik olarak konuşmalardan öğrenir, gerçekleri çıkarır, kullanıcı profilleri oluşturur, bilgi güncellemelerini ve çelişkileri yönetir, süresi dolmuş bilgileri unutur ve doğru bağlamı doğru zamanda teslim eder. Supermemory, LongMemEval, LoCoMo ve ConvoMem gibi üç büyük yapay zeka hafıza ölçütü üzerinde #1'dir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka geliştiricileri, araştırmacılar ve yapay zeka tabanlı ürünler oluşturan şirketler

Hafıza motoru Kullanıcı profilleri Hibrit arama Bağlantılar Çok modlu çıkarıcılar
💡 Kullanım Örneği

Bir yapay zeka geliştiricisi, Supermemory'yi kullanarak kendi kişisel hafıza grafiğini oluşturabilir ve kullanıcıların tercihlerine, projelerine ve geçmiş tartışmalarına dayalı olarak yapay zekanın hatırlamasını sağlayabilir. Bu, kullanıcı deneyimini iyileştirmek ve yapay zekanın daha akıllı hale gelmesini sağlamak için kullanılabilir.

TypeScript 1.9k 258 +69
🔓 40 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 6 aylik proje 👁 6 izleyici

Pi extension for async subagent delegation with truncation, artifacts, and session sharing

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, Pi adlı bir yapay zeka aracı için alt ajan delegasyonu sağlayan bir uzantıdır. Bu uzantı, Pi'nin belirli görevleri yerine getirmek için odaklanmış alt ajanlar oluşturmasına ve yönetmesine olanak tanır. Kullanıcılar, doğal dilde Pi'ye görevleri tanımlayabilir ve alt ajanların işi tamamlamasını sağlayabilir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve otomasyon ile çalışan yazılım geliştiricileri ve teknisyenler

Alt ajan delegasyonu Görevlerin paralelleştirilmesi Artifacts ve oturum paylaşımı
💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir yazılım geliştiricisi, kod incelemesi için bir alt ajan oluşturmak isteyebilir. Kullanıcı, Pi'ye 'Kullanıcı incelemesi için kod incelemesi yap' diyebilir ve alt ajan kodu inceleyerek geri bildirim sağlayabilir.

Günlük
Python 57k 5.5k +606
📄 BSD-3-Clause 🔓 25 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 219 izleyici
aiai-scrapingautomationcrawlercrawlingcrawling-pythondatadata-extraction

🕷️ An adaptive Web Scraping framework that handles everything from a single request to a full-scale crawl!

🤖 Türkçe AI Analizi

Scrapling, modern web scraping işlemlerini kolaylaştıran uyarlanabilir bir Python frameworküdür. Tek bir istekten tam ölçekli bir taramaya kadar her şeyi yönetebilir. Scrapling, seçim yöntemleri, fetchers, spiders ve proxy rotasyonu gibi çeşitli özelliklerle birlikte gelir.

🎯 Hedef Kitle: Web scraping işlemleri ile ilgilenen Python geliştiricileri

Uyarlanabilir web scraping frameworkü Seçim yöntemleri (selection methods) Fetchers Spiders Proxy rotasyonu
💡 Kullanım Örneği

Bir e-ticaret şirketinin ürün verilerini toplamak isteyen bir veri analisti, Scrapling frameworkünü kullanarak web scraping işlemini gerçekleştirebilir. Scrapling, ürün bilgilerini toplamak için seçim yöntemleri ve fetchers kullanırken, proxy rotasyonu ile veri toplama işlemini hızlandırabilir.

Markdown 510k 48k +1.2k
🔓 496 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 adım adım kılavuzlar derlemesidir. 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 kaynaklar içerir. Bu repo, programlama kavramlarını daha iyi anlamak ve yeni teknolojiler geliştirmek isteyenler için yararlı bir kaynak olabilir.

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

3D Renderer, AI Model, Augmented Reality gibi popüler teknolojileri baştan yaratma kılavuzları C++, Python, Java, JavaScript gibi farklı programlama dillerinde kaynaklar Step-by-step kılavuzlar ve örnek projeler
💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir yazılımcı kendi 3D Renderer'ını yaratmak isteyebilir. Bu repo, C++ veya Python gibi farklı dillerde 3D Renderer yaratma kılavuzları sağlar. Yazılımcı, bu kılavuzları takip ederek kendi 3D Renderer'ını yaratabilir ve programlama becerilerini geliştirebilir.

TypeScript 28k 2.7k +374
📄 Apache-2.0 🔓 69 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 147 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. Bu proje, kullanıcıların her zaman, her yerde bilgiye erişmesini sağlar. Project N.O.M.A.D., Docker tabanlı konteynırlaştırılmış araçlar ve kaynaklar kullanarak, yönetilebilir bir kullanıcı arayüzü (Command Center) ve API sağlar.

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

AI Chat with Knowledge Base Information Library Education Platform Offline Maps Data Tools
💡 Kullanım Örneği

Bir eğitimci, Project N.O.M.A.D.'i kullanarak çevrimdışı bir eğitim platformu kurabilir ve öğrencilerine kritik bilgi ve araçlara erişim sağlayabilir. Bu, özellikle internet erişiminin sınırlı olduğu bölgelerde yaşayanlar için büyük bir avantaj sağlar.

Günlük
TypeScript 20k 67k +27
📄 CC-BY-4.0 🔓 216 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 7 yillik proje 👁 3.2k izleyici
docsworks-with-codespaces

The open-source repo for docs.github.com

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, GitHub'un resmi belgelerini oluşturmak ve yönetmek için kullanılan açık kaynaklı bir projedir. TypeScript dilinde yazılmıştır ve herkesin katkıda bulunmasına açıktır. Repo, iki farklı bölümden oluşur: kamuoyuna açık olan 'github/docs' ve GitHub çalışanlarına özel olan 'github/docs-internal'. Bu iki repo, sık sık senkronize edilir ve içerik değişiklikleri birbirini yansıtır.

🎯 Hedef Kitle: GitHub belgelerine katkıda bulunmak isteyen açık kaynaklı yazılım geliştiricileri ve GitHub çalışanları

Açık kaynaklı katkı modeli İki farklı repo ile içerik senkronizasyonu Creative Commons Attribution 4.0 ve MIT License ile çift lisanslama
💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir teknik yazar, GitHub'un resmi belgelerine yeni bir bölüm eklemek isteyebilir. Bu repo'ya katkıda bulunarak, pull request oluşturabilir ve değişiklikleri gözden geçirebilir. Bu sayede, GitHub'un belgeleri güncellenir ve kullanıcılar daha iyi bir deneyim elde eder.

Python 23k 4.6k +73
🔓 5 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 6 yillik proje 👁 158 izleyici

A list of developer portfolios for your inspiration

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, geliştiricilerin portföylerini sergileyen bir liste sunar. Repo, geliştiricilerin kendi portföylerini oluşturmaları ve paylaşmaları için ilham verici bir kaynak olarak hizmet vermektedir. 1742'den fazla portföy listelenmiştir ve alfabetik sırayla düzenlenmiştir. Repo, geliştiricilerin kendi portföylerini eklemelerine ve düzenlemelerine olanak tanıyan bir katkı kılavuzu da içerir.

🎯 Hedef Kitle: Geliştiriciler, yazılımcılar ve portföy oluşturmak isteyenler

Portföylerin alfabetik sırayla listelenmesi Geliştiricilerin kendi portföylerini eklemelerine olanak tanıyan katkı kılavuzu 1742'den fazla listelenmiş portföy
💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir yazılım mühendisi kendi portföyünü oluşturmak istiyor ve ilham almak için bu repo'ya göz atıyor. Repo'da listelenen diğer geliştiricilerin portföylerini inceleyerek kendi portföyünü tasarlıyor ve daha sonra kendi portföyünü repo'ya ekliyor.