2026-06-16

49 repo analiz edildi

📅 Günlük 📊 Haftalık 📈 Aylık

#1 CloakHQ/CloakBrowser

Aylık

Python 26k 2.1k +15k

📄 MIT 🔓 123 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 5 aylik proje 👁 131 izleyici

ai-agentsanti-detectantidetect-browserbot-detectionbrowser-automationcaptcha-bypasschromiumcloudflare

Stealth Chromium that passes every bot detection test. Drop-in Playwright replacement with source-level fingerprint patches. 30/30 tests passed.

🤖 Türkçe AI Analizi

CloakBrowser, Chromium tabanlı bir tarayıcıdır ve bot tespit testlerinden başarıyla geçmektedir. 58 adet C++ kaynak seviyeli yama ile fingerprint bilgileri değiştirilmiştir. Bu sayede, antibot sistemleri tarafından normal bir tarayıcı olarak algılanır.

🎯 Hedef Kitle: Web kazıma, otomatik test ve otomasyon için Python ve JavaScript geliştiricileri

58 adet C++ kaynak seviyeli yama İnsan benzeri fare ve klavye hareketleri 0.9 reCAPTCHA v3 skoru Cloudflare Turnstile ve diğer bot tespit sistemlerinden geçme

💡 Kullanım Örneği

Bir otomasyon uzmanı, web kazıma işlemi için CloakBrowser'ı kullanarak, bot tespit sistemlerini aşarak veri toplama işlemini gerçekleştirebilir. Örneğin, 'cloaktest' komutu ile hızlı bir şekilde test edilebilir.

Detaylı İncele → GitHub

#2 Egonex-AI/Understand-Anything

Aylık

TypeScript 61k 5.0k +45k

📄 MIT 🔓 215 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 4 aylik proje 👁 195 izleyici

antigravity-skillsbusiness-knowledgeclaude-codeclaude-skillscodebase-analysiscodexcodex-skillsdeveloper-tools-ai-agent

Graphs that teach > graphs that impress. Turn any code into an interactive knowledge graph you can explore, search, and ask questions about. Works with Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI, and more.

🤖 Türkçe AI Analizi

Understand Anything adlı bu açık kaynaklı proje, herhangi bir kod tabanını, bilgi tabanını veya dokümantasyonu interaktif bir bilgi grafiğine dönüştürmeye olanak sağlar. Bu sayede, kullanıcılar kodu görsel olarak keşfedebilir, arayabilir ve sorular sorabilir. Proje, Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI gibi çeşitli araçlarla entegre çalışabilmektedir.

🎯 Hedef Kitle: Yeni bir projeye katılan ve büyük bir kod tabanıyla karşılaşan yazılımcılar, özellikle 200.000 satır kod gibi büyük projelerde çalışmak zorunda olan geliştiriciler

Multi-agent pipeline analizi Interaktif dashboard Görsel keşif ve arama Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI entegrasyonu

💡 Kullanım Örneği

Bir yazılımcı yeni bir projeye katıldığında, 200.000 satır koddan oluşan büyük bir kod tabanıyla karşılaşabilir. Understand Anything projesi, bu kod tabanını interaktif bir bilgi grafiğine dönüştürerek, yazılımcının kodu daha kolay keşfedebilmesini, arayabilmesini ve sorular sorabilmesini sağlar. Bu sayede, yazılımcı kodun yapısını daha iyi anlayabilir ve daha hızlı bir şekilde çalışmaya başlayabilir.

Detaylı İncele → GitHub

#3 anthropics/knowledge-work-plugins

Aylık

Python 21k 2.5k +8.6k

📄 Apache-2.0 🔓 146 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 6 aylik proje 👁 177 izleyici

Open source repository of plugins primarily intended for knowledge workers to use in Claude Cowork

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, bilgi çalışanları için Claude Cowork ve Claude Code'da kullanılmak üzere tasarlanan açık kaynaklı eklentilere ev sahipliği yapar. Bu eklentiler, Claude'ı belirli bir rol, ekip ve şirket için uzmanlaşmış bir araç haline getirir. Her eklenti, belirli bir iş fonksiyonu için gereken becerileri, konektörleri, komutları ve alt ajanları içerir.

🎯 Hedef Kitle: Bilgi çalışanları, yazılım geliştiricileri ve otomasyon uzmanları

Claude Cowork ve Claude Code entegrasyonu 11 farklı eklenti seçeneği API konektörleri ve komutları

💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir satış temsilcisi, satış eklentisini kullanarak müşteri verilerini analiz edebilir, satış süreçlerini otomatikleştirebilir ve müşteri ilişkilerini yönetebilir. Bu, satış ekibinin verimliliğini artırır ve hata oranını azaltır.

Detaylı İncele → GitHub

#4 colbymchenry/codegraph

Aylık

TypeScript 50k 3.0k +48k

📄 MIT 🔓 252 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 6 aylik proje 👁 115 izleyici

Pre-indexed code knowledge graph, auto syncs on code changes, for Claude Code, Codex, Gemini, Cursor, OpenCode, AntiGravity, Kiro, and Hermes Agent — fewer tokens, fewer tool calls, 100% local

🤖 Türkçe AI Analizi

CodeGraph, geliştirilmiş kod zeka yeteneği sağlayan bir platformdur. Kod değişikliklerini otomatik olarak senkronize eden, pre-indexed kod bilgi grafiği ile çalışır ve çeşitli kodlama araçları ile entegre edilebilir. Bu sayede, geliştiriciler daha az token kullanarak, daha az araç çağrısı ile kodlama işlemlerini gerçekleştirebilirler.

🎯 Hedef Kitle: Yazılım geliştiricileri, özellikle Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, Hermes Agent, Gemini, Antigravity ve Kiro gibi araçları kullananlar

Pre-indexed kod bilgi grafiği Otomatik kod senkronizasyonu Çeşitli kodlama araçları ile entegrasyon 100% yerel çalışma

💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştiricisi, CodeGraph'ı kullanarak kodlama işlemlerini hızlandırabilir ve daha verimli hale getirebilir. Örneğin, bir geliştirici CodeGraph'ı Claude Code ile entegre ederek, kod değişikliklerini otomatik olarak senkronize edebilir ve daha az token kullanarak kodlama işlemlerini gerçekleştirebilir.

Detaylı İncele → GitHub

#5 rohitg00/agentmemory

Aylık

TypeScript 23k 1.9k +14k

📄 Apache-2.0 🔓 306 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 4 aylik proje 👁 64 izleyici

agentmemoryagentsaiclaudeclaudecodecodexcopilotcursor

#1 Persistent memory for AI coding agents based on real-world benchmarks

🤖 Türkçe AI Analizi

agentmemory, yapay zeka kodlama ajanları için kalıcı hafıza sağlayan bir kütüphanedir. iii engine üzerine inşa edilmiştir ve Claude Code, GitHub Copilot CLI, Cursor, Gemini CLI, Codex CLI, Hermes, OpenClaw, pi, OpenCode ve diğer MCP istemcileri ile entegre çalışabilir. Bu kütüphane, ajanların önceki etkileşimlerini hatırlamasını sağlayarak, tekrarlayan açıklamaların önüne geçer.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve kodlama ajanları geliştiren yazılımcılar

Kalıcı hafıza desteği iii engine entegrasyonu MCP istemcileri ile uyumlu 95.2% retrieval R@5 92% fewer tokens

💡 Kullanım Örneği

Bir yazılımcı, kodlama ajanının önceki etkileşimlerini hatırlamasını sağlamak için agentmemory kütüphanesini kullanabilir. Örneğin, bir kodlama ajanı bir proje hakkında bilgi almak için kullanılabilir ve agentmemory, ajanın önceki sorularını ve cevaplarını hatırlayarak daha doğru cevaplar vermesini sağlayabilir.

Detaylı İncele → GitHub

#6 can1357/oh-my-pi

Aylık

TypeScript 13k 1.1k +8.2k

📄 MIT 🔓 323 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 6 aylik proje 👁 44 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 bir yapay zeka kodlama aracı 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. Oh My Pi, TypeScript dilinde yazılmıştır ve 40'tan fazla sağlayıcı, 32 yerleşik araç, 14 LSP işlemi ve 28 DAP işlemi destekler.

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

Hash-anchored düzenlemeler Optimize edilmiş araç kullanımı LSP (Language Server Protocol) desteği Python entegrasyonu Tarayıcı entegrasyonu Alt ajanlar desteği

💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştiricisi, Oh My Pi'yi kullanarak kodlama görevlerini otomatize edebilir ve daha verimli hale getirebilir. Örneğin, bir geliştirici, Oh My Pi'nin LSP özelliğini kullanarak kod düzenleme ve hata ayıklama işlemlerini hızlandırabilir.

Detaylı İncele → GitHub

#7 harry0703/MoneyPrinterTurbo

Aylık

Python 88k 13k +31k

📄 MIT 🔓 30 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 2 yillik proje 👁 540 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. Kullanıcılar, sadece bir video teması veya anahtar kelime girerek, otomatik olarak video metni, materyalleri, altyazıları ve arka plan müziği oluşturabilir, ardından yüksek kaliteli bir kısa video oluşturabilir. Bu repo, Python dilinde yazılmıştır ve AI büyük modellerini kullanarak video oluşturma işlemini kolaylaştırır.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve video oluşturma ile ilgilenen geliştiriciler ve içerik üreticileri

AI büyük modellerini kullanarak video oluşturma Otomatik video metni, materyal, altyazı ve arka plan müziği oluşturma Web ve API arayüzleri

💡 Kullanım Örneği

Bir sosyal medya yöneticisi, MoneyPrinterTurbo'yu kullanarak, sadece bir video teması girerek, otomatik olarak bir kısa video oluşturabilir ve bunu sosyal medya platformlarında paylaşabilir. Bu, içerik oluşturma sürecini hızlandırır ve kaliteli içerik üretimini kolaylaştırır.

Detaylı İncele → GitHub

#8 Imbad0202/academic-research-skills

Aylık

Python 32k 2.6k +24k

🔓 6 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 4 aylik proje 👁 99 izleyici

academic-pipelineacademic-writingai-researchclaudeclaude-codeliterature-reviewpeer-reviewprompt-engineering

Academic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, Claude Code için akademik araştırma becerileri sağlayan kapsamlı bir araç seti sunar. Araştırma, yazma, inceleme, revize etme ve sonlandırma aşamalarını kapsayan bu araçlar, araştırmacıların işlerini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. Araştırmacıların AI ile işbirliği yaparak daha iyi sonuçlar elde etmelerine yardımcı olur.

🎯 Hedef Kitle: Akademik araştırmacılar, bilim insanları ve öğrenciler

Claude Code CLI / VS Code / JetBrains entegrasyonu Araştırma planlama ve yapılandırma Referans avlama ve alıntı yönetimi Veri doğrulama ve mantıksal tutarlılık kontrolü Yazı kalitesi kontrolü ve stil kalibrasyonu

💡 Kullanım Örneği

Bir araştırmacı, araştırma sorusunu tanımlamak, yöntemi seçmek, verileri yorumlamak ve 'I argue that' ifadesinden sonraki cümleyi yazmak gibi görevlere odaklanmak için bu aracı kullanabilir. Araştırmacı, aracın referans avlama, alıntı yönetimi ve veri doğrulama gibi işleri otomatikleştirerek zaman kazanabilir.

Detaylı İncele → GitHub

#9 mattpocock/skills

Aylık

Shell 130k 11k +46k

📄 MIT 🔓 81 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 5 aylik proje 👁 865 izleyici

Skills for Real Engineers. Straight from my .claude directory.

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, mühendislerin günlük işlerinde kullanabileceği küçük, uyarlanabilir ve birleştirilebilir beceriler sağlar. Bu beceriler, herhangi bir modelle çalışabilen ve on yıllarca mühendislik deneyimine dayanan bir dizi araçtır. Reponun amacı, yazılım geliştirme sürecinde karşılaşılan sorunları çözmeye yardımcı olmak ve geliştiricilerin kontrolünü kaybetmeden hataları çözmelerini kolaylaştırmaktır.

🎯 Hedef Kitle: Yazılım mühendisleri, yapay zeka ve otomasyon ile çalışan geliştiriciler

Küçük ve uyarlanabilir beceriler Herhangi bir modelle çalışma On yıllarca mühendislik deneyimi Gelişmiş sorgulama ve dökümantasyon becerileri

💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım mühendisi, yeni bir proje için becerileri kullanarak hızlı bir şekilde başlayabilir. Örneğin, '/grill-me' becerisini kullanarak, ajanla detaylı bir sorgulama seansı yapabilir ve projenin gereksinimlerini netleştirebilir. Bu sayede, ajan doğru bir şekilde çalışabilir ve geliştirici istediği sonuçları elde edebilir.

Detaylı İncele → GitHub

#10 hardikpandya/stop-slop

Aylık

11k 767 +7.2k

📄 MIT 🔓 29 açık issue 🕐 Son commit: 4 ay once 📅 6 aylik proje 👁 49 izleyici

A skill file for removing AI tells from prose

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, yapay zeka tarafından yazılan metinlerdeki belirli kalıpları ve ifadeleri tespit edip ortadan kaldırarak daha doğal ve insan yazarı gibi görünen metinler oluşturmaya yardımcı olan bir beceri (skill) sunar. Repo, özellikle büyük dil modelleri (LLM) ile entegre çalışarak, bu modellerin ürettiği metinleri daha doğrudan, ritmik, güvenilir, özgün ve yoğun hale getirmeyi amaçlar. Bu sayede, yapay zeka tarafından yazıldığı hemen anlaşılan (AI tells) metinlerin iyileştirilmesi hedeflenir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve dil işleme teknolojileri ile çalışan yazılımcılar, içerik üreticileri ve doğal dil işleme (NLP) uzmanları

Yapay zeka tarafından üretilen metinlerdeki belirli kalıpları ve ifadeleri tespit etme ve ortadan kaldırma yeteneği Büyük dil modelleri (LLM) ile entegrasyon Metinlerin doğrudanlık, ritim, güvenilirlik, özgünlük ve yoğunluk gibi boyutlarını değerlendirme sistemi

💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir içerik üreticisi, yapay zeka kullanarak otomatik makale üretiyor ve bu makalelerin daha doğal ve okunabilir hale gelmesini istiyor. Bu repo'daki beceriyi kullanarak, yapay zeka modelinin ürettiği metinleri daha doğrudan, ritmik ve güvenilir hale getirebilir. Ayrıca, metinlerin belirli kalıplardan arındırılması sayesinde, okuyucular için daha ilgi çekici ve anlamlı içerikler sunulabilir.

Detaylı İncele → GitHub

Aylık

Rust 18k 1.2k +2.5k

🔓 43 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 88 izleyici

agentsaiapibackenddeveloper-toolsframeworkgenaijavascript

Effortlessly compose, extend, and observe every service in real-time for the first time ever.

🤖 Türkçe AI Analizi

iii, hizmetlerinizi gerçek zamanlı olarak kolayca oluşturmanıza, genişletmenize ve gözlemlemenize olanak sağlayan bir platformdur. Üç temel kavram üzerine kurulmuştur: Worker, Function ve Trigger. Worker'lar, işlevleri gerçekleştiren süreçlerdir; Function'lar, belirli bir işi yapan kod birimleridir; Trigger'lar ise bu Function'ları tetikleyen olaylardır. iii, bu kavramlar sayesinde hizmetlerin entegrasyonunu, gözlemlenebilirliğini ve genişletilebilirliğini sağlar.

🎯 Hedef Kitle: Dağıtık sistemler, mikro hizmetler ve gözlemlenebilirlik ile ilgilenen yazılım geliştiricileri ve DevOps ekipleri

Modüler ve genişletilebilir mimari Gerçek zamanlı gözlemlenebilirlik Çoklu programlama dili desteği (Rust, TypeScript, Python)

💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir yazılım geliştiricisi iii kullanarak bir e-ticaret platformunun sipariş işleme hizmetini hızlıca oluşturabilir. iii worker add komutunu kullanarak yeni bir hizmet ekleyebilir ve bu hizmeti diğer hizmetlerle entegre edebilir. Geliştirici, iii'nin gözlemlenebilirlik özelliklerini kullanarak hizmetin performansını izleyebilir ve gerektiğinde genişletebilir.

Detaylı İncele → GitHub

#12 tinyhumansai/openhuman

Aylık

Rust 32k 3.1k +24k

📄 GPL-3.0 🔓 134 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 5 aylik proje 👁 170 izleyici

Your Personal AI super intelligence. Private, Simple and extremely powerful.

🤖 Türkçe AI Analizi

OpenHuman, kişisel bir AI süper zeka sistemidir. Rust programlama dilinde yazılmış, yerel hafıza ve gerektiğinde yönetilen hizmetlerle basit ve güçlü bir yapı sunar. Kullanıcıların verilerini yerel olarak depolamasını sağlayarak gizliliği önemseyen bir yaklaşım benimser. OpenHuman, kullanıcıların kendi AI ortamlarını yönetmesine ve özelleştirmesine imkan veren bir dizi araç ve hizmet sunar.

🎯 Hedef Kitle: Rust geliştiricileri, yapay zeka araştırmacıları ve gizlilik odaklı teknoloji meraklıları

Lokal hafıza desteği Yönetilen hizmetlerle entegrasyon Gizlilik odaklı tasarım Rust programlama dilinde yazılmış

💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım mühendisi, OpenHuman'ı kullanarak kendi kişisel AI asistanını geliştirebilir. Yerel hafıza ve yönetilen hizmetlerle entegre çalışan OpenHuman, mühendisin verilerini güvende tutarken, AI tabanlı görevleri otomatize etmesine yardımcı olabilir.

Detaylı İncele → GitHub

#13 HKUDS/ViMax

Aylık

Python 10k 1.5k +6.2k

📄 MIT 🔓 36 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 74 izleyici

agentic-aigcvideo-generation

"ViMax: Agentic Video Generation (Director, Screenwriter, Producer, and Video Generator All-in-One)"

🤖 Türkçe AI Analizi

ViMax, yapay zeka tabanlı bir video üretim aracıdır. Kullanıcıların fikirlerini tam bir video hikayesiye dönüştürmesine yardımcı olur. Bu süreçte, senaryo yazımı, storyboard oluşturma, karakter yaratma ve son video üretimi gibi adımları içeren entegre bir yaklaşım sunar.

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

Python 3.12 desteği uv framework entegrasyonu MIT Lisansı

💡 Kullanım Örneği

Bir film prodüksiyon şirketinde çalışan bir senarist, ViMax'ı kullanarak bir film senaryosunu hızlıca oluşturabilir ve daha sonra bu senaryoyu temel alarak bir video prodüksiyonu gerçekleştirebilir.

Detaylı İncele → GitHub

#14 ogulcancelik/herdr

Aylık

Rust 5.8k 347 +4.9k

🔓 17 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 3 aylik proje 👁 15 izleyici

agentagent-orchestrationaiai-agentsclaude-codeclicodexcoding-agents

agent multiplexer that lives in your terminal.

🤖 Türkçe AI Analizi

herdr, terminal tabanlı bir agent multiplexer'idir. Kullanıcıların bir terminal penceresinde birden fazla agent'ı yönetmesine ve aralarında geçiş yapmasına olanak sağlar. herdr, Rust programlama dilinde yazılmıştır ve çeşitli özelliklerle birlikte gelir, örneğin workspaces, tabs, panes, mouse-native desteği, detach ve reattach özellikleri gibi.

🎯 Hedef Kitle: Terminal kullanıcıları, sistem yöneticileri ve geliştiriciler

agent multiplexer terminal tabanlı workspaces, tabs, panes mouse-native desteği detach ve reattach

💡 Kullanım Örneği

Bir sistem yöneticisi, birden fazla sunucu üzerinde çalışırken herdr'ı kullanarak terminal tabanlı bir agent multiplexer oluşturabilir ve bu sayede birden fazla sunucu üzerinde kolayca geçiş yapabilir ve işleri yönetebilir.

Detaylı İncele → GitHub

#15 ruvnet/RuView

Aylık

Rust 74k 9.9k +18k

📄 MIT 🔓 237 açık issue 🕐 Son commit: 1 ay once 📅 1 yillik proje 👁 512 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, yaşamsal işaret izleme ve varlık tespiti haline getiren bir WiFi algılama platformudur. Bu platform, duvarların ötesinde, karanlıkta, kamera veya giyilebilir cihaz olmadan insanların varlığını, nefes alma ve kalp atış hızını, hareketlerini ve odaları izleyebilir. RuView, Rust programlama dili kullanılarak geliştirilmiş 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 yerel öğrenme ESP32 mesh ağı desteği Akıllı ev sistemleriyle entegrasyon (Home Assistant, Apple Home, Google Home, Amazon Alexa)

💡 Kullanım Örneği

Bir akıllı ev entegrasyon uzmanı, RuView'i kullanarak bir evin farklı odalarında insanların varlığını ve hareketlerini izlemek için bir sistem kurabilir. Bu sistem, ESP32 sensörleri ve RuView yazılımıyla çalışarak, ev sahiplerine odalarda neler olup bitiyor hakkında bilgi verir.

Detaylı İncele → GitHub