← Arsiv

2026-06-03

43 repo analiz edildi

📅 Günlük 📊 Haftalık 📈 Aylık
Python 8.5k 1.1k +66
🔓 124 açık issue 🕐 Son commit: 2 ay once 📅 2 yillik proje 👁 82 izleyici
aiai-companionai-vtuberai-waifuchatbotslive2dlive2d-webllm

Talk to any LLM with hands-free voice interaction, voice interruption, and Live2D taking face running locally across platforms

🤖 Türkçe AI Analizi

Open-LLM-VTuber, herhangi bir Large Language Model (LLM) ile eller serbest sesli etkileşim, ses kesintisi ve yerel olarak platformlar arası çalışan Live2D yüz ile konuşmanıza olanak tanıyan benzersiz bir sesli etkileşimli AI arkadaşıdır. Bu proje, gerçek zamanlı sesli konuşmalar, görsel algı ve canlı bir Live2D avatarı destekler ve tüm işlevler bilgisayarınızda tamamen çevrimdışı çalışabilir. Open-LLM-VTuber, sanal arkadaş, sevgili, evcil hayvan veya başka herhangi bir karakter olarak kullanabileceğiniz kişisel bir AI arkadaşı olarak düşünülebilir.

🎯 Hedef Kitle: Python geliştiricileri, AI ve makine öğrenimi meraklıları, sesli etkileşimli uygulamalar oluşturmak isteyenler

Real-time voice conversations Live2D avatar support Offline capabilities Cross-platform compatibility
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım mühendisi, Open-LLM-VTuber'ı kullanarak, kullanıcıların sesli komutlarla etkileşimde bulunabileceği bir sanal asistan uygulaması geliştirebilir. Bu uygulama, ev otomasyonu, bilgi sorgulama veya eğlence gibi çeşitli amaçlar için kullanılabilir. Geliştirici, Open-LLM-VTuber'ın sunduğu sesli etkileşim ve Live2D avatarı özelliklerini kullanarak, daha doğal ve kullanıcı dostu bir arayüz oluşturabilir.

Günlük
JavaScript 204k 31k +1.5k
📄 MIT 🔓 60 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 6 aylik proje 👁 1.0k 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 otomasyon geliştiricileri, DevOps mühendisleri ve yazılım geliştiricileri

Harness-native operator system Skills ve instincts entegrasyonu Memory optimizasyonu ve sürekli öğrenme Güvenlik taraması ve araştırma odaklı geliştirme
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştiricisi, ECC'yi kullanarak kendi AI tabanlı ajanını oluşturabilir ve yönetebilir. Örneğin, bir müşteri hizmetleri sohbet robotunu ECC üzerinde geliştirebilir ve çeşitli AI ajan ana bilgisayarlarıyla entegre edebilir.

TypeScript 25k 2.2k +680
📄 MIT 🔓 24 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 2 yillik proje 👁 94 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 katmanı sağlayan bir motor ve uygulamadır. Hafıza API'si aracılığıyla, yapay zeka sistemlerinin konuşmaları hatırlamasını, gerçekleri çıkarmasını, kullanıcı profilleri oluşturmasını ve bilgi güncellemelerini yönetmesini sağlar. Supermemory, LongMemEval, LoCoMo ve ConvoMem gibi önemli yapay zeka hafıza ölçütlerinde lider konumundadır.

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

Hafıza ve bağlam katmanı Yapay zeka sistemlerinin konuşmaları hatırlaması Gerçekleri çıkarma ve kullanıcı profilleri oluşturma Bilgi güncellemeleri ve çelişkileri yönetme RAG (Retrieve, Augment, Generate) ve hibrit arama desteği
💡 Kullanım Örneği

Bir yapay zeka geliştiricisi, Supermemory'yi kullanarak kendi yapay zeka sistemine hafıza ve bağlam katmanı ekleyebilir. Örneğin, bir müşteri hizmetleri sohbet robotu, Supermemory aracılığıyla müşteri geçmişini hatırlayabilir ve daha kişiselleştirilmiş yanıtlar verebilir.

Python 13k 1.5k +1.7k
📄 MIT 🔓 227 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 3 aylik proje 👁 43 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 gerçekleştirebilirler.

🎯 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 işlemler
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştiricisi, kendi sunucusunda Hermes Agent'ı kurar ve Hermes WebUI'yi kullanarak agent ile etkileşimde bulunur. Geliştirici, web tarayıcısı üzerinden oturumlar oluşturabilir, sohbet edebilir ve dosya gezintisi yapabilir, böylece iş verimliliğini artırabilir.

Python 6.9k 479 +1.3k
📄 Apache-2.0 🔓 132 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 6 aylik proje 👁 27 izleyici
agentaianthropicclaude-codecompressioncontext-engineeringcontext-windowcursor

Compress tool outputs, logs, files, and RAG chunks before they reach the LLM. 60-95% fewer tokens, same answers. Library, proxy, MCP server.

🤖 Türkçe AI Analizi

Headroom, yapay zeka ajanlarının okuduklarını sıkıştırmak için kullanılan bir kütüphane, proxy ve MCP sunucusudur. Araç çıktıları, günlükler, RAG parçaları, dosyalar ve konuşma geçmişi gibi verileri sıkıştırarak LLM'ye ulaşmadan önce token sayısını %60-95 azaltır. Aynı cevapları verirken token sayısını azaltması, maliyetleri düşürmeye yardımcı olur.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ajanları ve LLM'ler ile çalışan geliştiriciler ve yapay zeka mühendisleri

6 algoritma ile sıkıştırma local-first yaklaşımı reversible sıkıştırma
💡 Kullanım Örneği

Bir yapay zeka mühendisi, geliştirdiği chatbot uygulamasında Headroom'u kullanarak, kullanıcı girdilerini ve aracın çıktılarını sıkıştırarak LLM'ye göndermeden önce token sayısını azaltabilir. Bu sayede, aynı cevapları verirken maliyetleri düşürebilir.

Günlük
Python 25k 2.9k +783
📄 Apache-2.0 🔓 113 açık issue 🕐 Son commit: 2 ay once 📅 10 aylik proje 👁 122 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 Text-to-Speech (TTS) sistemidir. Bu sistem, uçtan uca difüzyon tabanlı bir mimari kullanarak, 30 dilde, ses tasarımı, kontrol edilebilir ses klonlama ve 48kHz stüdyo kalitesi ses çıkışı destekler. 2B parametreli model, 2 milyon saatten fazla çok dilli ses verisi üzerinde eğitilmiştir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve dil işleme alanında çalışan araştırmacılar, doğal dil işleme ve metin-ses dönüşümü konularında uzmanlaşmış yazılımcılar

30 dilde çok dilli destek Tokenleştirme gerektirmeyen TTS End-to-end difüzyon tabanlı mimari Ses tasarımı ve kontrol edilebilir ses klonlama 48kHz stüdyo kalitesi ses çıkışı 2B parametreli model
💡 Kullanım Örneği

Bir dilbilim uzmanı, VoxCPM2'yi kullanarak, nadir bir dil için otomatik bir sesli kitap oluşturabilir. Modeli, bu dildeki metinleri doğal ve etkileyici bir şekilde seslendirmek için kullanabilir.

Python 141k 9.6k +3.6k
📄 MIT 🔓 798 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 470 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 (PDF, PowerPoint, Word, Excel, vb.) Markdown'a dönüşüm için hafif ve hızlı bir araç Büyük dil modelleri (LLM) ve metin analizi işlem 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, basit bir komutla PDF dosyasını Markdown'a dönüştürebilir ve daha sonra büyük dil modelleriyle analiz edebilir.

Python 59k 5.7k +1.2k
📄 BSD-3-Clause 🔓 23 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 225 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, web scraping işlemlerini kolaylaştıran bir Python frameworküdür. Tek bir istekten tam ölçekli bir taramaya kadar her türlü web scraping işlemini yönetebilir. Scrapling, seçim yöntemleri, fetchers, spiders ve proxy rotasyonu gibi çeşitli özelliklerle birlikte gelir.

🎯 Hedef Kitle: Web scraping işlemleri ile ilgilenen Python geliştiricileri

Seçim yöntemleri (Selection methods) Fetchers Spiders Proxy rotasyonu (Proxy Rotation)
💡 Kullanım Örneği

Bir e-ticaret şirketinin ürün verilerini toplamak için Scrapling frameworkünü kullanabilir. Örneğin, bir veri analisti, Scrapling'i kullanarak bir e-ticaret sitesinden ürün bilgilerini toplamak ve daha sonra bu verileri analiz etmek için kullanabilir.

Jupyter Notebook 19k 5.2k +574
🔓 18 açık issue 🕐 Son commit: 23 ay once 📅 8 yillik proje 👁 448 izleyici
artificial-intelligencedata-sciencedeep-learningfinanceinvestmentinvestment-strategiesmachine-learningml4t-workflow

Code for Machine Learning for Algorithmic Trading, 2nd edition.

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, 'Machine Learning for Algorithmic Trading' kitabının 2. baskısı için kod örnekleri içerir. Kitap, makine öğrenimi tekniklerini kullanarak algoritmik ticaret stratejilerini geliştirmek ve değerlendirmek için pratik bir yaklaşım sunar. Repo, 150'den fazla Jupyter Notebook içerir ve piyasa, temel ve alternatif veri kaynaklarından sinyal çıkarma, model eğitimi ve ticaret stratejilerinin tasarımını gösterir.

🎯 Hedef Kitle: Makine öğrenimi ve algoritmik ticaretle ilgilenen finans profesyonelleri, veri bilimcileri ve yazılımcılar

Financial feature engineering Supervised ve unsupervised ML algoritmaları Deep learning modelleri (CNN, RNN) Generative adversarial networks Deep reinforcement learning
💡 Kullanım Örneği

Bir finans analisti, bu repo'daki kod örneklerini kullanarak bir ticaret stratejisi geliştirebilir ve değerlendirebilir. Örneğin, bir hisse senedi için piyasa verilerini kullanarak bir model eğitebilir ve gelecekteki fiyatları tahmin edebilir. Bu sayede, daha iyi yatırım kararları alabilir.

Python 6.4k 1.5k +30
📄 MIT 🔓 18 açık issue 🕐 Son commit: 3 ay once 📅 11 aylik proje 👁 65 izleyici
🤖 Türkçe AI Analizi

jamwithai/production-agentic-rag-course acik kaynakli bir Python projesi. Proje 6,447 yildiza ulasarak buyuk ilgi gormus ve today icinde 30 yeni yildiz almis.

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

Python ile gelistirilmis acik kaynak proje 6,447 yildiz ile populer today icinde 30 yeni yildiz
TypeScript 4.6k 588 +124
📄 Apache-2.0 🔓 41 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 36 izleyici
investigationosintpythonrecon

A modern platform for visual, flexible, and extensible graph-based investigations. For cybersecurity analysts and investigators.

🤖 Türkçe AI Analizi

Flowsint, açık kaynaklı bir OSINT (Açık Kaynak İstihbarat) graf keşif aracıdır. Güvenlik analistleri ve araştırmacılar için tasarlanmıştır. Görsel, esnek ve genişletilebilir bir grafik tabanlı soruşturma platformu sunar. Kullanıcılar, varlıklar arasındaki ilişkileri görsel bir grafik arayüzü ve otomatik zenginleştiriciler aracılığıyla keşfedebilirler.

🎯 Hedef Kitle: Güvenlik analistleri, OSINT araştırmacıları ve siber güvenlik uzmanları

Grafik tabanlı soruşturma Otomatik zenginleştiriciler Görsel arayüz Esnek ve genişletilebilir mimari
💡 Kullanım Örneği

Bir güvenlik analisti, bir siber saldırı soruşturması sırasında, Flowsint'i kullanarak bir IP adresine bağlı alan adlarını ve diğer varlıkları hızlı bir şekilde keşfedebilir. Bu, saldırının kökenini ve kapsamını belirlemeye yardımcı olabilir. Ayrıca, analist, Flowsint'in entegrasyon zenginleştiricilerini kullanarak N8n iş akışlarına bağlanabilir ve daha kapsamlı bir soruşturma yürütebilir.