← Arsiv

2026-07-19

42 repo analiz edildi

📅 Günlük 📊 Haftalık 📈 Aylık
Markdown 528k 50k +1.1k
🔓 527 açık issue 🕐 Son commit: 10 gun once 📅 8 yillik proje 👁 6.8k 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, çeşitli teknolojileri (örneğin 3D Renderer, AI Model, Web Browser) baştan yaratmak için adım adım kılavuzlar ve kaynaklar içerir. Bu sayede, geliştiriciler bu teknolojilerin nasıl çalıştığını öğrenebilir ve kendi projelerinde uygulayabilirler.

🎯 Hedef Kitle: Yeni başlayan ve deneyimli programcılar, yazılım geliştiriciler ve bilgisayar bilimi öğrencileri

Adım adım kılavuzlar ve kaynaklar Çeşitli teknolojileri baştan yaratma imkanı Python, C++, Java gibi farklı programlama dillerinde örnekler
💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir yazılım geliştirici kendi 3D oyununu geliştirmek için 'Build your own 3D Renderer' kılavuzunu kullanabilir. Bu sayede, 3D grafiklerin nasıl oluşturulduğunu öğrenebilir ve kendi oyununa uygulayabilir.

Python 13k 1.4k +831
📄 Apache-2.0 🔓 63 açık issue 🕐 Son commit: 12 gun once 📅 3 aylik proje 👁 135 izleyici

A feed-forward 3D foundation model for reconstructing scenes from streaming data

🤖 Türkçe AI Analizi

LingBot-Map, akışan 3D verilerden sahneleri yeniden oluşturmak için tasarlanmış bir ileri beslemeli 3D temel modelidir. Geometric Context Transformer mimarisi, koordinat konumlandırma, yoğun geometrik ipuçları ve uzun mesafeli sürüklenme düzeltmesini tek bir akış çerçevesinde birleştirir. Yüksek verimlilikli akış çıkarımı, yaklaşık 20 FPS'de stabil çıkarım sağlar.

🎯 Hedef Kitle: 3D reconstruction, computer vision ve robotics alanındaki araştırmacılar ve geliştiriciler

Geometric Context Transformer High-Efficiency Streaming Inference State-of-the-Art Reconstruction
💡 Kullanım Örneği

Bir otonom araç geliştiricisi, LingBot-Map'i kullanarak çevresel 3D veri akışını işleyebilir ve daha doğru ve hızlı bir şekilde sahne yeniden oluşturabilir. Bu, otonom araçların güvenliği ve performansı için önemlidir.

Python 20k 2.1k +355
📄 MIT 🔓 79 açık issue 🕐 Son commit: 7 gun once 📅 4 aylik proje 👁 66 izleyici
ai-codingclaudeclaude-codecode-reviewgraphragincrementalknowledge-graphllm

Local-first code intelligence graph for MCP and CLI. Builds a persistent map of your codebase so AI coding tools read only what matters, with benchmarked context reductions on reviews and large-repo workflows.

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, yerel öncelikli kod zeka grafiği oluşturarak MCP (Model Context Protocol) ve CLI (Command Line Interface) için kod incelemelerini hızlandırır. Kod tabanınızı Tree-sitter kullanarak yapısal bir haritasını oluşturur, değişiklikleri art incremental olarak takip eder ve AI kodlama araçlarına yalnızca önemli olan bağlamı sağlar. Bu sayede, kod incelemelerinde ve büyük repo iş akışlarında belirlenen bağlam azaltmaları ile performans artışları sağlar.

🎯 Hedef Kitle: Python geliştiricileri, özellikle kod incelemesi ve yapay zeka kodlama araçları kullananlar

Tree-sitter tabanlı kod grafiği oluşturma MCP (Model Context Protocol) entegrasyonu CLI (Command Line Interface) desteği Otomatik platform algılama ve yapılandırma
💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir yazılım geliştirme ekibi, kod tabanlarının büyüklüğü nedeniyle kod incelemelerinde zorlanıyor olabilir. Bu repo sayesinde, kod grafiği oluşturarak AI kodlama araçlarının yalnızca ilgili kod bölümlerini okumasını sağlayarak incelemeleri hızlandırabilirler. Bunu yapmak için, geliştirici 'pip install code-review-graph' komutunu çalıştırarak aracı kurabilir ve 'code-review-graph install' komutuyla platformları otomatik olarak algılayarak yapılandırabilir.

Günlük
Python 37k 3.0k +338
🔓 4.9k açık issue 🕐 Son commit: 6 gun once 📅 6 yillik proje 👁 134 izleyici
ab-testingai-analyticsanalyticscdpdata-warehouseexperimentsfeature-flagsjavascript

🦔 PostHog is the leading platform for building self-driving products. Our developer tools – AI observability, analytics, session replay, flags, experiments, error tracking, logs, and more – capture all the context agents need to diagnose problems, uncover opportunities, and ship fixes. Steer it all from Slack, web, desktop, or the MCP.

🤖 Türkçe AI Analizi

PostHog, ürün geliştirme sürecini otomatize eden açık kaynaklı bir platformdur. Geliştiricilere, ürün verilerini analiz etme, hata izleme, oturum tekrarı, özellik bayrakları, deneyler ve daha fazlası gibi birçok araç sağlar. Bu platform, ürün geliştirme sürecini hızlandırarak ve iyileştirerek şirketlerin daha başarılı ürünler oluşturmalarına yardımcı olur.

🎯 Hedef Kitle: Ürün geliştirme ekipleri, yazılım mühendisleri ve veri analistleri

AI gözlemlenebilirliği Ürün analitiği Oturum tekrarı Özellik bayrakları Deneyler Hata izleme Günlük kaydı
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım mühendisi, ürünün kullanıcı davranışlarını analiz etmek için PostHog'un ürün analitiği aracını kullanabilir. Ayrıca, bir özellik bayrağı kullanarak yeni bir özelliği belirli kullanıcılara rollout edebilir ve deneyler aracılığıyla bu özelliğin etkilerini ölçebilir.

TypeScript 1.3k 88 +203
🔓 16 açık issue 🕐 Son commit: 6 gun once 📅 3 aylik proje 👁 6 izleyici
agentaiai-agentclaudeclideveloper-toolslocal-firstmcp

The go-to web for your AI coding agent — local-first search, fetch, crawl & research over MCP. No API keys, no cloud, $0/query. Public beta.

🤖 Türkçe AI Analizi

wigolo, yapay zeka kodlama ajanları için yerel tabanlı bir web istihbarat platformudur. API anahtarlarına veya bulut hizmetlerine ihtiyaç duymadan, yerel makinede çalışan bir çözüm sunar. wigolo, arama, getirme, tarama, çıkarma, önbelleğe alma ve benzer bulma gibi işlevleri içerir ve çeşitli yapay zeka kodlama ajanlarıyla entegre çalışabilir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka kodlama ajanları geliştiren yazılımcılar ve araştırmacılar

Yerel tabanlı çalışma API anahtarı gereksinimi yok Çeşitli yapay zeka kodlama ajanlarıyla entegre çalışabilme Arama, getirme, tarama, çıkarma, önbelleğe alma ve benzer bulma işlevleri
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılımcı, kendi yapay zeka kodlama ajanını geliştirirken, wigolo'yu kullanarak web'den bilgi toplama ve işleme işlemlerini gerçekleştirebilir. Örneğin, bir kodlama asistanı, wigolo aracılığıyla web'den ilgili belgeleri arayabilir ve özetleyebilir.

Python 39k 6.6k +191
📄 MIT 🔓 100 açık issue 🕐 Son commit: 29 gun once 📅 4 aylik proje 👁 248 izleyici
agentsaiai-agentsai-engineeringcomputer-visioncoursedeep-learningfrom-scratch

Learn it. Build it. Ship it for others.

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, yapay zeka mühendisliği öğrenmek isteyenler için kapsamlı bir müfredat sunar. 503 ders, 20 faz ve 320 saatlik bir eğitim programı ile Python, TypeScript, Rust ve Julia dillerini kullanarak yapay zeka kavramlarını öğretmeyi amaçlar. Her ders bir yeniden kullanılabilir eser sağlar: bir istem, bir beceri, bir ajan veya bir MCP sunucusu.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka mühendisliği öğrenmek isteyen yazılımcılar ve öğrenciler

503 ders 20 faz Python, TypeScript, Rust ve Julia dilleri Her ders bir yeniden kullanılabilir eser sağlar
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım mühendisi, yapay zeka tabanlı bir sohbetbotu geliştirmek istiyor. Bu repo sayesinde, temel matematik kavramlarından başlayarak, derin öğrenme ve doğal dil işleme konularını öğrenebilir ve kendi sohbetbotunu geliştirebilir.

Günlük
Jupyter Notebook 23k 2.7k +161
📄 Apache-2.0 🔓 106 açık issue 🕐 Son commit: 8 gun once 📅 3 yillik proje 👁 235 izleyici
chinese-llmchinese-nlpfinetunegenerative-aiinstruct-gptinstruction-setllamallm

AirLLM 70B inference with single 4GB GPU

🤖 Türkçe AI Analizi

AirLLM 70B inference with single 4GB GPU Proje 23,377 yildiza ulasarak buyuk ilgi gormus ve today icinde 161 yeni yildiz almis.

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

AirLLM 70B inference with single 4GB GPU 23,377 yildiz ile populer today icinde 161 yeni yildiz
TypeScript 5.1k 219 +123
📄 MIT 🔓 11 açık issue 🕐 Son commit: 7 gun once 📅 6 aylik proje 👁 14 izleyici
skillsui-skills

Skills for Design Engineers

🤖 Türkçe AI Analizi

UI Skills, tasarım mühendisleri için gereken becerileri sağlayan bir araçtır. TypeScript dilinde yazılmıştır ve kullanıcıların doğru UI beceri kümesini görevlerine yönlendirmelerine yardımcı olur. Proje, bir CLI aracı sunar ve kullanıcıların becerileri kategorize etmelerine, listelemelerine ve temel UI ayarlarını almalarına olanak tanır.

🎯 Hedef Kitle: Tasarım mühendisleri, UI/UX tasarımcıları ve frontend geliştiriciler

TypeScript dilinde yazılmıştır CLI aracı ile beceri kümesi yönlendirmesi Becerileri kategorize etme ve listeleme özelliği
💡 Kullanım Örneği

Bir tasarım mühendisi, yeni bir proje için doğru UI beceri kümesini belirlemek ister. 'npx ui-skills start' komutunu çalıştırarak aracı başlatır ve görevine uygun beceri kümesini alır. Bu sayede, tasarım mühendisi doğru becerilerle çalışarak daha verimli bir şekilde tasarım yapabilir.

TypeScript 9.5k 2.3k +69
📄 AGPL-3.0 🔓 56 açık issue 🕐 Son commit: 9 gun once 📅 4 aylik proje 👁 139 izleyici

LIBERATED AI CHAT

🤖 Türkçe AI Analizi

G0DM0D3, açık kaynaklı, gizlilik odaklı, çok modelli bir sohbet arayüzüdür. Post-training katmanının sınırlarını zorlamak, kırmızı takım çalışmaları, bilişsel araştırmalar ve özgür AI etkileşimi için tasarlanmıştır. Hackerlar, filozoflar ve sistem meraklıları için inşa edilmiştir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka araştırmacıları, hackerlar, filozoflar ve sistem tinkerleri

Multi-Provider GODMODE CLASSIC ULTRAPLINIAN Local Models Parseltongue AutoTune Privacy Controls
💡 Kullanım Örneği

Bir yapay zeka araştırmacısı, G0DM0D3'ü kullanarak kendi yerel modellerini çalıştırabilir ve ULTRAPLINIAN ile çok modelli değerlendirme yapabilir. Ayrıca, kırmızı takım çalışmaları için Parseltongue'u kullanarak girdi pertürbasyonu yapabilir.

Python 9.5k 1.2k +65
📄 Apache-2.0 🔓 768 açık issue 🕐 Son commit: 8 gun once 📅 9 aylik proje 👁 50 izleyici

Kimi Code CLI is your next CLI agent.

🤖 Türkçe AI Analizi

Kimi CLI, yazılım geliştirme görevlerini ve terminal işlemlerini tamamlamanıza yardımcı olan terminalde çalışan bir yapay zeka aracıdır. Kod okuyabilir, düzenleyebilir, kabuk komutları çalıştırabilir, web sayfaları arayabilir ve çalıştırma sırasında eylemleri otonom olarak planlayabilir ve ayarlayabilir. Kimi CLI, aynı zamanda bir kabuk olarak da kullanılabilir ve kullanıcıların doğrudan kabuk komutlarını çalıştırmalarına olanak tanır.

🎯 Hedef Kitle: Yazılım geliştiricileri, özellikle Python geliştiricileri

Shell command modu VS Code entegrasyonu ACP (Agent Client Protocol) desteği Zsh entegrasyonu MCP (Model Context Protocol) desteği
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştiricisi, Kimi CLI'yi kullanarak kod yazabilir, hata ayıklayabilir ve terminal işlemlerini otomatize edebilir. Örneğin, bir geliştirici Kimi CLI'yi kullanarak bir Python betiğini çalıştırabilir ve sonuçları analiz edebilir.

Günlük
Python 1.3k 156 +47
📄 Apache-2.0 🔓 59 açık issue 🕐 Son commit: 7 gun once 📅 8 aylik proje 👁 41 izleyici
metadatasemantic

Apache Ossie, industry wide specification effort to standardize how we exchange semantic metadata across analytics, AI and BI platforms, providing a vendor neutral, single source of truth for semantic data

🤖 Türkçe AI Analizi

Apache Ossie, veri analitiği, yapay zeka ve iş zekası platformları arasında semantik meta verilerin değişimini standartlaştırmaya yönelik endüstri çapında bir çaba olup, satıcıdan bağımsız, tek bir doğruluk kaynağı sağlamayı amaçlar. Bu sayede, farklı araçlar ve platformlar arasında veri tanımları ve değerlerinin tutarlı kalması sağlanır. Apache Ossie, JSON ve YAML tabanlı bir belirtim sağlar ki herhangi bir araç bunu okuyabilir ve yazabilir.

🎯 Hedef Kitle: Veri analitiği, yapay zeka ve iş zekası geliştiricileri, mimarlar ve yöneticiler

Semantik model değişimi için standartlaştırılmış bir belirtim JSON ve YAML tabanlı makine okunabilir şema Referans dönüştürücüler aracılığıyla diğer semantik formatlarla entegrasyon
💡 Kullanım Örneği

Bir veri analitiği uzmanı, farklı araçlar ve platformlar arasında tutarlı veri tanımları sağlamak için Apache Ossie'yi kullanabilir. Örneğin, bir iş zekası platformunda tanımlanan bir KPI'yi, bir yapay zeka modeline girdi olarak vermek için Ossie belirtimini kullanarak semantik modeli değiştirebilir.