2026-06-10

45 repo analiz edildi

📅 Günlük 📊 Haftalık 📈 Aylık

#1 Panniantong/Agent-Reach

Haftalık

Python 26k 2.1k +4.4k

📄 MIT 🔓 67 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 5 aylik proje 👁 77 izleyici

agent-infrastructureai-agentai-searchautomationbilibiliclaude-codeclicursor

Give your AI agent eyes to see the entire internet. Read & search Twitter, Reddit, YouTube, GitHub, Bilibili, XiaoHongShu — one CLI, zero API fees.

🤖 Türkçe AI Analizi

Agent Reach, yapay zeka tabanlı bir aracın internetteki çeşitli platformlara erişimini sağlayan bir araçtır. Bu araç, Twitter, Reddit, YouTube, GitHub, Bilibili, XiaoHongShu gibi platformlarda arama, okuma, yazma işlemlerini gerçekleştirebilir. Agent Reach, bu işlemleri gerçekleştirmek için herhangi bir API anahtarı gerektirmez ve tamamen ücretsizdir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka geliştiricileri, chatbot geliştiricileri ve otomasyon uzmanları

Multi-platform desteği API anahtarı gerektirmez Ücretsiz ve açık kaynaklı

💡 Kullanım Örneği

Bir chatbot geliştiricisi, Agent Reach'i kullanarak chatbot'unun Twitter'da belirli bir hashtag ile ilgili tweet'leri okumasını ve analiz etmesini sağlayabilir. Bu, müşteri hizmetleri veya piyasa araştırması için yararlı olabilir.

Detaylı İncele → GitHub

#2 Open-LLM-VTuber/Open-LLM-VTuber

Haftalık

Python 11k 1.3k +2.6k

🔓 132 açık issue 🕐 Son commit: 2 ay once 📅 2 yillik proje 👁 89 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 arasında çalışan Live2D yüz ile konuşmanıza olanak tanıyan benzersiz bir sesli etkileşimli AI arkadaştır. Bu proje, gerçek zamanlı sesli konuşmalar, görsel algı ve canlandırılmış bir Live2D avatarı ile tamamen çevrimdışı olarak çalışabilen bir AI arkadaşı olarak tasarlanmıştır. Kullanıcılar, bu projeyi kullanarak sanal bir arkadaş, sevgili veya evcil hayvan gibi farklı karakterlerle etkileşime girebilirler.

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

Real-time voice conversations Live2D avatar support Offline capabilities Hands-free voice interaction Voice interruption

💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım mühendisi, Open-LLM-VTuber'ı kullanarak, kullanıcıların doğal dil işleme yeteneklerini kullanarak sorularına cevap alabileceği ve görevleri otomatikleştirebileceği bir sanal asistan geliştirebilir. Bu, müşteri hizmetleri, eğitim ve sağlık gibi farklı sektörlerde kullanılabilir.

Detaylı İncele → GitHub

#3 NousResearch/hermes-agent

Haftalık

Python 189k 33k +12k

📄 MIT 🔓 20k açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 748 izleyici

aiai-agentai-agentsanthropicchatgptclaudeclaude-codeclawdbot

The agent that grows with you

🤖 Türkçe AI Analizi

Hermes Agent, Nous Research tarafından geliştirilen kendi kendine öğrenen bir yapay zeka aracıdır. Bu ajan, deneyimlerden beceriler oluşturur, kullanırken geliştirir, bilgi hatırlatmalarını yapar, kendi önceki konuşmalarını arar ve oturumlar arasında derinleşen bir model oluşturur. Kullanıcılar, farklı modelleri kullanabilir ve çeşitli platformlarda çalıştırabilirler.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve otomasyon ile ilgilenen geliştiriciler ve araştırmacılar

Kendi kendine öğrenen yapay zeka aracı Çoklu platform desteği (Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, CLI) Kapalı öğrenme döngüsü Programlanabilir otomasyonlar Paralel iş akışları Herhangi bir model ile çalışabilme (OpenAI, Hugging Face, kendi endpointler)

💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştiricisi, Hermes Agent'ı kullanarak otomasyon görevlerini gerçekleştirebilir. Örneğin, günlük raporları oluşturmak için bir otomasyon görevi oluşturabilir ve ajan, bu görevi her gün belirli bir saatte gerçekleştirebilir. Bu, geliştiricinin zamanını daha verimli kullanmasını sağlar.

Detaylı İncele → GitHub

#4 affaan-m/ECC

Haftalık

JavaScript 212k 33k +9.0k

📄 MIT 🔓 57 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 6 aylik proje 👁 1.1k 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, ajans iş yükleri için bir ana bilgisayar işletim sistemidir. Yapay zeka tabanlı ajanlar için beceriler, içgüdüler, hafıza optimizasyonu, sürekli öğrenme, güvenlik taraması ve araştırma odaklı geliştirme sağlar. ECC, Codex, Claude Code, Cursor, OpenCode ve diğer AI ajan ana bilgisayarlarıyla çalışabilen esnek bir sistemdir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ajanları ve ana bilgisayar sistemleri geliştiren yazılım mühendisleri ve araştırmacılar

Beceriler ve içgüdüler yönetimi Hafıza optimizasyonu Sürekli öğrenme ve güvenlik taraması Esnek ve genişletilebilir mimari

💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım mühendisi, ECC'yi kullanarak Claude Code ajanını geliştirebilir ve becerilerini, içgüdülerini ve hafızasını optimize edebilir. Bu, ajanların daha verimli ve etkili bir şekilde çalışmasını sağlayabilir.

Detaylı İncele → GitHub

#5 pbakaus/impeccable

Haftalık

JavaScript 37k 2.0k +3.3k

📄 Apache-2.0 🔓 30 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 8 aylik proje 👁 65 izleyici

The design language that makes your AI harness better at design.

🤖 Türkçe AI Analizi

Impeccable, tasarım dili yoluyla yapay zeka kodlama ajanlarının tasarım yeteneklerini geliştirmeye yardımcı olan bir JavaScript projesidir. 1 beceri, 23 komut ve 41 deterministik detektör kuralı içerir. Proje, Anthropic'in frontend-design becerisinden esinlenmiştir ve tasarım guidance'ı sağlayarak yapay zeka tarafından oluşturulan frontend tasarımlarını iyileştirmeyi amaçlar.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka geliştiricileri, frontend geliştiricileri ve tasarımcılar

23 komut 41 deterministik detektör kuralı Live browser iteration

💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir frontend geliştiricisi, '/impeccable init' komutunu çalıştırarak projesini kurabilir ve '/impeccable audit' komutunu kullanarak teknik kalite kontrolleri gerçekleştirebilir. Bu, tasarımın iyileştirilmesine ve hataların önlenmesine yardımcı olur.

Detaylı İncele → GitHub

#6 CopilotKit/CopilotKit

Haftalık

TypeScript 34k 4.3k +2.6k

📄 MIT 🔓 546 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 3 yillik proje 👁 172 izleyici

agentagent-nativeagentic-aiagentsaiai-agentai-assistantassistant

The Frontend Stack for Agents & Generative UI. React, Angular, Mobile, Slack, and more. Makers of the AG-UI Protocol

🤖 Türkçe AI Analizi

CopilotKit, çok platformlu ajan tabanlı uygulamalar, Generative UI ve sohbet uygulamaları geliştirmek için üst düzey bir SDK'dır. React, Angular, Vue, React Native ve daha fazlası için kullanılabilir. AG-UI Protokolü'nün arkasındaki şirket tarafından geliştirilmiştir ve Google, LangChain, AWS, Microsoft gibi büyük şirketler tarafından benimsenmiştir.

🎯 Hedef Kitle: React, Angular, Vue, React Native geliştiricileri ve yapay zeka tabanlı uygulamalar geliştirenler

Chat UI Backend Tool Rendering Generative UI Shared State Human-in-the-Loop

💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım mühendisi, CopilotKit kullanarak bir web uygulaması ve bir mobil uygulama için aynı ajan tabanlı işlevselliği geliştirebilir. Örneğin, bir müşteri hizmetleri sohbetbotu için CopilotKit'in Chat UI ve Generative UI özelliklerini kullanarak dinamik bir arayüz oluşturabilir.

Detaylı İncele → GitHub

#7 supermemoryai/supermemory

Haftalık

TypeScript 26k 2.3k +2.0k

📄 MIT 🔓 29 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 2 yillik proje 👁 99 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 zamanda doğru bağlamı sağlar. 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. Ayrıca, Supermemory API'sini kullanarak hafıza, RAG, kullanıcı profilleri ve bağlantıları kendi ajanlarına ve uygulamalarına ekleyebilir.

Detaylı İncele → GitHub

#8 can1357/oh-my-pi

Haftalık

TypeScript 12k 973 +1.6k

📄 MIT 🔓 234 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 6 aylik proje 👁 43 izleyici

ai-agentai-coding-agentanthropicbunclaudeclicoding-assistantllm

⌥ AI Coding agent for the terminal — hash-anchored edits, optimized tool harness, LSP, Python, browser, subagents, and more

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, terminal için yapay zeka tabanlı bir kodlama asistanı olan 'oh-my-pi'yi içerir. Bu araç, hash-anchored düzenlemeler, optimize edilmiş araç kullanımı, LSP (Language Server Protocol), Python, tarayıcı entegrasyonu, alt ajanlar ve daha fazlasıyla gelir. Proje, TypeScript dilinde yazılmıştır ve çeşitli modellerle entegre çalışabilen bir kodlama asistanı sunar.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve kodlama ile ilgilenen geliştiriciler, özellikle terminal üzerinden kodlama yapmak isteyenler

Hash-anchored düzenlemeler Optimize edilmiş araç kullanımı LSP entegrasyonu Python entegrasyonu Tarayıcı entegrasyonu Alt ajanlar

💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştiricisi, terminal üzerinden kodlama yapmak için oh-my-pi'yi kullanabilir. Örneğin, bir Python projesi üzerinde çalışırken, oh-my-pi'nin LSP entegrasyonu sayesinde kod tamamlama ve hata ayıklama işlemlerini kolaylaştırabilir. Ayrıca, oh-my-pi'nin çeşitli modellerle entegre çalışabilmesi sayesinde, geliştirici farklı modelleri deneyebilir ve en uygun olanını seçebilir.

Detaylı İncele → GitHub

#9 EveryInc/compound-engineering-plugin

Haftalık

TypeScript 21k 1.5k +1.4k

📄 MIT 🔓 93 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 9 aylik proje 👁 105 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 gibi araçlar için tasarlanmıştır ve mühendislik çalışmalarını kolaylaştırmak için yapay zeka becerileri ve ajanları sağlar. Plugin, planlama, inceleme ve kodlama süreçlerini destekler ve teknik borç birikimini azaltmaya yardımcı olur.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve yazılım geliştirme ekipleri, mühendisler ve yazılımcılar

Compound Engineering plugin Yapay zeka becerileri ve ajanları Planlama, inceleme ve kodlama süreçlerini destekler Teknik borç birikimini azaltmaya yardımcı olur

💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım mühendisi, yeni bir özellik geliştirmek için Compound Engineering pluginini kullanabilir. Plugin, mühendisin planlama, inceleme ve kodlama süreçlerini destekler ve teknik borç birikimini azaltmaya yardımcı olur. Bu sayede, mühendis daha verimli bir şekilde çalışabilir ve yazılımın kalitesini artırabilir.

Detaylı İncele → GitHub

#10 chopratejas/headroom

Haftalık

Python 21k 1.3k +15k

📄 Apache-2.0 🔓 226 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 6 aylik proje 👁 73 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 - araç çıktılarını, günlükleri, RAG parçalarını, dosyaları ve konuşma geçmişini - LLM'ye ulaşmadan önce sıkıştırır. Aynı cevaplar, daha az token kullanarak elde edilir. Headroom, bir kütüphane, proxy, MCP sunucusu olarak kullanılabilir ve 6 farklı sıkıştırma algoritması sunar.

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

60-95% daha az token kullanımı 6 farklı sıkıştırma algoritması Reversible (CCR) sıkıştırma

💡 Kullanım Örneği

Bir yazılımcı, yapay zeka ajanının günlüklerini ve araç çıktılarını sıkıştırmak için Headroom kütüphanesini kullanabilir. Bu, token kullanımını azaltırken aynı cevapları elde etmesine yardımcı olabilir. Örneğin, bir yazılımcı 'headroom compress(messages)' fonksiyonunu kullanarak günlükleri sıkıştırabilir.

Detaylı İncele → GitHub

#11 microsoft/markitdown

Haftalık

Python 149k 10k +8.9k

📄 MIT 🔓 825 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 484 izleyici

autogenautogen-extensionlangchainmarkdownmicrosoft-officeopenaipdf

Python tool for converting files and office documents to Markdown.

🤖 Türkçe AI Analizi

MarkItDown, çeşitli dosya formatlarını Markdown'a dönüştürmek için kullanılan 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 dönüştürme LLM ve metin analizi işlem hatları için optimize edilmiş

💡 Kullanım Örneği

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

Detaylı İncele → GitHub

#12 Leonxlnx/taste-skill

Haftalık

Shell 40k 2.8k +7.8k

📄 MIT 🔓 28 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 5 aylik proje 👁 125 izleyici

agentaiclaudeclaude-codecodexcodingdesignfrontend

Taste-Skill - gives your AI good taste. stops the AI from generating boring, generic slop

🤖 Türkçe AI Analizi

Taste-Skill, yapay zeka tabanlı arayüzlerin tasarımını geliştiren bir çerçeve sağlar. Bu repo, önceden tanımlanmış 'agent skills' içerir, bunlar güçlü düzen, tipografi, hareket ve boşluklama yetenekleri sağlar. Bu sayede, yapay zeka tarafından oluşturulan arayüzlerin daha estetik ve kullanıcı dostu olması sağlanır.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve frontend geliştiricileri, özellikle ChatGPT, Codex, Cursor veya Claude Code gibi araçları kullananlar

Portable Agent Skills Image-generation skills for reference boards Önceden tanımlanmış layout, typography, motion, ve spacing yetenekleri

💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir frontend geliştiricisi, Taste-Skill'i kullanarak yapay zeka tabanlı bir arayüzün tasarımını geliştirebilir. Geliştirici, 'npx skills add' komutunu kullanarak Taste-Skill'i projelerine ekleyebilir ve önceden tanımlanmış 'agent skills'lerini kullanarak arayüzün tasarımını iyileştirebilir.

Detaylı İncele → GitHub

#13 lfnovo/open-notebook

Haftalık

TypeScript 29k 3.2k +4.2k

📄 MIT 🔓 161 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 134 izleyici

assistantlearningnote-takingnotebooknotes-appself-learning

An Open Source implementation of Notebook LM with more flexibility and features

🤖 Türkçe AI Analizi

Open Notebook, Google'ın Notebook LM'sine açık kaynaklı, gizlilik odaklı bir alternatiftir. Kullanıcıların verilerini kontrol etmelerine, çeşitli yapay zeka modellerini seçmelerine ve çoklu ortam içeriğini düzenlemelerine olanak sağlar. Ayrıca, gelişmiş podcast oluşturma, akıllı arama ve içerikle konuşma gibi özellikler sunar.

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

18+ yapay zeka modeli desteği Gelişmiş podcast oluşturma Akıllı arama ve içerikle konuşma Multi-language UI desteği

💡 Kullanım Örneği

Bir veri bilimcisi, Open Notebook'u kullanarak araştırma verilerini düzenleyebilir, çeşitli yapay zeka modellerini kullanarak analizler yapabilir ve sonuçlarını podcast formatında sunabilir.

Detaylı İncele → GitHub

#14 revfactory/harness

Haftalık

HTML 6.7k 915 +1.3k

📄 Apache-2.0 🔓 14 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 4 aylik proje 👁 41 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, karmaşık görevleri koordine edilmiş uzman ajan takımlarına ayırmak için kullanılır.

🎯 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.

Detaylı İncele → GitHub

#15 aquasecurity/trivy

Haftalık

Go 36k 466 +951

📄 Apache-2.0 🔓 239 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 7 yillik proje 👁 213 izleyici

containersdevsecopsdockergogolanghacktoberfestiacinfrastructure-as-code

Find vulnerabilities, misconfigurations, secrets, SBOM in containers, Kubernetes, code repositories, clouds and more

🤖 Türkçe AI Analizi

Trivy, kapsamlı ve çok yönlü bir güvenlik tarayıcısıdır. Güvenlik sorunlarını, yanlış yapılandırmaları, sırları ve SBOM'u konteynır, Kubernetes, kod depoları, bulutlar ve daha fazlasında bulur. Trivy, çeşitli tarayıcıları ve hedefleri destekler ve popüler programlama dilleri, işletim sistemleri ve platformlarla uyumludur.

🎯 Hedef Kitle: Güvenlik uzmanları, DevOps mühendisleri ve yazılım geliştiriciler

Çok yönlü güvenlik taraması Konteynır, Kubernetes, kod depoları ve bulutlar desteği OS paketleri, yazılım bağımlılıkları, bilinen güvenlik açıkları, IaC sorunları ve gizli bilgiler taraması

💡 Kullanım Örneği

Bir DevOps mühendisi, konteynır görüntülerini güvenlik açıkları ve yanlış yapılandırmalar için taramak ister. Trivy'yi kullanarak 'trivy image python:3.4-alpine' komutunu çalıştırır ve güvenlik sorunlarını tespit eder.

Detaylı İncele → GitHub