← Arsiv

2026-09-03

55 repo analiz edildi

📅 Günlük 📊 Haftalık 📈 Aylık
TypeScript 26k 2.4k +15k
🔓 763 açık issue 🕐 Son commit: 13 gun once 📅 5 aylik proje 👁 89 izleyici
agentai-agentembeddingllmlocal-firstlong-term-memorymemoryopenclaw-plugin

TencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.

🤖 Türkçe AI Analizi

TencentDB Agent Memory, yapay zeka ajanları için takım düzeyinde bir hafıza merkezidir. Konuşmaları, belgeleri ve kodları dört yeniden kullanılabilir hafıza varlığı (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) haline getirerek ajanlar ve çerçeve arasında yönetilen, paylaşılan ve donatılan bir yapı sunar. Bu sayede, ajanlar arasında bilgi paylaşımı ve öğrenme kolaylaşır. Proje, TypeScript dilinde yazılmıştır ve çeşitli yapay zeka ajanları ile entegre çalışabilme yeteneğine sahiptir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve yazılım geliştirme ekipleri

Modüler hafıza varlıkları Ajanlar arası bilgi paylaşımı TypeScript dilinde yazılmış
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştirme ekibi, kendi yapay zeka ajanlarını oluştururken TencentDB Agent Memory'yi kullanarak bilgi paylaşımını kolaylaştırabilir. Örneğin, bir ajan yeni bir kod snippet'i oluşturduğunda, bu bilgi diğer ajanlar tarafından da kullanılabilir hale gelir. Bu sayede, takımın üretkenliği ve işbirliği artar.

Python 27k 1.7k +11k
📄 MIT 🔓 20 açık issue 🕐 Son commit: 14 gun once 📅 4 aylik proje 👁 83 izleyici
adhdclaude-claude-code-pluginclaude-skillsdeveloper-toolsproductivity

A skill to stop your coding agent from burying the answer. ADHD-friendly output.

🤖 Türkçe AI Analizi

A skill to stop your coding agent from burying the answer. ADHD-friendly output. Proje 26,755 yildiza ulasarak buyuk ilgi gormus ve this month icinde 11,252 yeni yildiz almis.

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

A skill to stop your coding agent from burying the answer. ADHD-friendly output. 26,755 yildiz ile populer this month icinde 11,252 yeni yildiz
Rust 19k 560 +11k
📄 Apache-2.0 🔓 454 açık issue 🕐 Son commit: 15 gun once 📅 3 aylik proje 👁 71 izleyici
dpigpuihidhidpplocal-firstlogitechlogitech-mouselogitech-options

⚡️A native, local-first alternative to Logitech Options+, written in Rust 🦀 — remap buttons, DPI, and SmartShift over HID++. No account, no telemetry.

🤖 Türkçe AI Analizi

OpenLogi, Logitech Options+'a yerel ve yerel-üstü alternatif bir yazılım olarak Rust programlama dilinde geliştirilmiştir. Yazılım, Logitech fare, klavye ve web kameralarının HID++ ve UVC üzerinden tam potansiyelini ortaya çıkarmayı amaçlar. OpenLogi, düğmelerin yeniden eşleştirilmesi, DPI ve SmartShift özelliklerini destekler ve yerel çalışması, hesap gerektirmemesi ve telemetri verilerini toplamaması ile dikkat çeker.

🎯 Hedef Kitle: Logitech ürünleri kullanıcıları, özellikle fare, klavye ve web kamera sahipleri, aynı zamanda Rust programlama dili geliştiricileri

HID++ ve UVC desteği Düğme yeniden eşleştirme DPI ve SmartShift desteği Yerel çalışma ve hesap gerektirmeme TOML konfigürasyon dosyası
💡 Kullanım Örneği

Bir Logitech fare kullanıcısı, OpenLogi'yi kullanarak fare düğmelerini yeniden eşleştirebilir, DPI ayarlarını değiştirebilir ve SmartShift özelliğini etkinleştirebilir. Bu, özellikle oyun oynayan veya grafik tasarım yapan kullanıcılar için yararlı olabilir.

Python 12k 1.3k +10.0k
📄 MIT 🔓 121 açık issue 🕐 Son commit: 13 gun once 📅 1 yillik proje 👁 63 izleyici
agent-memoryaiai-governanceai-infrastructureartificial-intelligencecontext-engineeringcontext-graphsdata-engineering

Graph-Native Infrastructure for Context and Accountable AI Systems

🤖 Türkçe AI Analizi

Semantica, Graph-Native altyapısıyla bağlam ve hesaplanabilir AI sistemleri için açık kaynaklı bir platformdur. Kurumsal verileri içe aktarmak, önemli bilgileri çıkarmak, Bağlam Grafiği ve bilgi grafiği (KG) oluşturmak, grafik analitiği ve nedensel çıkarımlar yapmak için tasarlanmıştır. Bu sayede, kararların izlenebilirliği ve açıklanabilirliği sağlanır.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve veri bilimi alanında çalışan uzmanlar, özellikle yüksek riskli ve düzenlenmiş sektörlerde faaliyet gösteren şirketlerin teknoloji ekipleri

Graph-Native Infrastructure Context Management Knowledge Modeling Deterministic Reasoning Ontology Management Polyglot Graph Storage
💡 Kullanım Örneği

Bir finans şirketi, müşteri verilerini analiz etmek ve risk yönetimi için Semantica'yı kullanabilir. Semantica, müşteri bilgilerini içe aktararak, önemli verileri çıkararak ve bir Bağlam Grafiği oluşturarak, şirketin daha doğru kararlar almasına yardımcı olabilir.

TypeScript 8.9k 499 +8.9k
📄 MIT 🔓 20 açık issue 🕐 Son commit: 13 gun once 📅 3 aylik proje 👁 31 izleyici

Give your agent a computer 👾

🤖 Türkçe AI Analizi

Cloudflare Computer, bir sanal dosya sistemi olup, Durable Object içinde yaşamaktadır. Bu sistem, SQLite'te yetkili durumu tutar ve 'workspace.runtime' üzerinden bir takılabilir yürütme yüzeyi sağlar. Üç farklı backend mevcuttur: Container, Isolate shell ve Isolate JavaScript. Bu sayede, geliştiriciler farklı ortamlar ve execution yöntemleri seçebilirler.

🎯 Hedef Kitle: Cloudflare Workers ve Durable Object'lerle çalışan geliştiriciler ve DevOps uzmanları

Durable Object tabanlı sanal dosya sistemi SQLite yetkili durum yönetimi Takılabilir execution yüzeyi ('workspace.runtime') Üç farklı backend seçeneği (Container, Isolate shell, Isolate JavaScript)
💡 Kullanım Örneği

Bir geliştirici, Cloudflare Computer'ı kullanarak bir Worker projesi oluşturabilir ve Container backend'ini kullanarak bir Linux konteynırında çalıştırabilir. Bu sayede, geliştirici gerçek bir Linux ortamında kodlarını çalıştırabilir ve test edebilir. Örneğin, bir HTTP isteği geldiğinde, Worker projesi bir dosya yazabilir, okuyabilir veya çalıştırabilir.

Python 368k 58k +8.4k
🔓 613 açık issue 🕐 Son commit: 6 ay once 📅 9 yillik proje 👁 6.9k izleyici
designdesign-patternsdesign-systemdevelopmentinterviewinterview-practiceinterview-questionsprogramming

Learn how to design large-scale systems. Prep for the system design interview. Includes Anki flashcards.

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, büyük ölçekli sistemlerin tasarımını öğrenmek ve sistem tasarımı görüşmeleri için hazırlanmak isteyenler için kapsamlı bir kaynak koleksiyonu sunar. Sistem tasarımının temel kavramlarını, tasarım ilkelerini ve pratik uygulamalarını içerir. Ayrıca, Anki flashcard desteleri de sağlanarak öğrenmenin pekiştirilmesi amaçlanır.

🎯 Hedef Kitle: Sistem tasarımıyla ilgilenen yazılım mühendisleri, sistem tasarımcısı adayları ve teknik görüşme hazırlığı yapanlar

Kapsamlı sistem tasarım kaynak koleksiyonu Anki flashcard desteleri Pratik sistem tasarım soruları ve çözümleri
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım mühendisi, büyük ölçekli bir sistemin tasarımını yapmak için bu repo'daki kaynakları kullanarak sistemin mimarisini planlayabilir, performansını optimize edebilir ve teknik görüşmeler için hazırlık yapabilir.

Python 35k 2.7k +7.5k
📄 AGPL-3.0 🔓 604 açık issue 🕐 Son commit: 13 gun once 📅 8 aylik proje 👁 102 izleyici
agent-memoryagent-pluginsagentic-ragcontext-databasedsh-pluginself-evolving

Self-evolving Context Database for AI Agents. Unify Agent Memory, Knowledge RAG and Skills.

🤖 Türkçe AI Analizi

OpenViking, yapay zeka ajanları için açık kaynaklı bir bağlam veritabanıdır. Belleği, kaynakları ve becerileri sanal bir dosya sistemi altında birleştirerek ajanların kendi bağlamlarına deterministik bir şekilde erişmelerini sağlar. İçerik üç katmanda (L0 soyut, L1 genel bakış, L2 detaylar) işlenir ve talep üzerine yüklenir. Her erişim bir iz bırakır, böylece izlenebilir ve hata ayıklanabilir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve makine öğrenimi geliştiricileri, araştırmacıları ve bilim adamları

Viking URI ile bağlam birleştirme Üç katmanlı içerik işleme (L0, L1, L2) Dizin tabanlı özyinelemeli erişim Gözlemlenebilir erişim
💡 Kullanım Örneği

Bir yapay zeka mühendisi, OpenViking'i kullanarak bir chatbot'un eğitim verilerini yönetebilir. Chatbot'un belleğini, kaynaklarını ve becerilerini bir sanal dosya sistemi altında birleştirebilir ve chatbot'un kendi bağlamına deterministik bir şekilde erişmesini sağlayabilir. Bu, chatbot'un performansını iyileştirmek ve hata ayıklamayı kolaylaştırmak için kullanılabilir.

Python 10k 655 +6.8k
📄 Apache-2.0 🔓 26 açık issue 🕐 Son commit: 13 gun once 📅 6 aylik proje 👁 63 izleyici
cactusgeminigemmallmon-device-ai

14MB foundation model for tiny devices; phones, wearables, smart home, and robots.

🤖 Türkçe AI Analizi

Needle 2, 45M-parametreli açık bir modeldir ve 14MB'lık tek bir ikili dosya olarak çalışır. Bu model, küçük cihazlarda, yani telefonlarda, giyilebilir cihazlarda, akıllı ev cihazlarında ve robotlarda kullanımı amaçlanmıştır. Needle 2, Simple Attention Network mimarisini kullanır ve Cactus Quants tarafından sıkıştırılmıştır.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve makine öğrenimi geliştiricileri, özellikle gömülü sistemler ve IoT cihazları için modelleri optimize etmek isteyenler

Simple Attention Network mimarisi Cactus Quants sıkıştırma 14MB'lık tek bir ikili dosya olarak çalışması Yapılandırılmış veri çıkarma ve araç çağrısı
💡 Kullanım Örneği

Bir geliştirici, Needle 2'yi kullanarak bir chatbot için küçük bir cihazda çalışabilecek bir model oluşturabilir. Örneğin, bir akıllı ev cihazında kullanıcıların sorgularını işleyerek cevaplar üretebilir ve evdeki cihazları kontrol edebilir.

TypeScript 22k 5.2k +5.3k
📄 MIT 🔓 1.5k açık issue 🕐 Son commit: 13 gun once 📅 7 aylik proje 👁 59 izleyici
🤖 Türkçe AI Analizi

T3 Code, bir 'agent harness control surface'udur ve geliştiricilerin makine üzerindeki ajanlarını kontrol etmesine olanak tanıyan bir dizi araç sunar. Bu proje, geliştirme deneyimini en üst düzeye çıkarmak için oluşturuldu ve mevcut çözümlerden esinlenerek yapıldı. T3 Code, bir dizi popüler ajan ile entegre çalışabilen, performansı yüksek, uzaktan erişime hazır ve açık bir platformdur.

🎯 Hedef Kitle: Geliştiriciler, özellikle yapay zeka ve kodlama ajanları ile çalışanlar

TypeScript dilinde yazılmıştır iOS, Android ve web uygulamaları ile entegre çalışır Codex, Claude, Cursor, Grok Build ve OpenCode ajanları ile uyumlu
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştiricisi, T3 Code'u kullanarak makinesindeki ajanları kontrol edebilir ve geliştirme deneyimini iyileştirebilir. Örneğin, bir geliştirici, T3 Code'un web uygulamasını kullanarak ajanlarını uzaktan kontrol edebilir ve kodlama işlemlerini hızlandırabilir.

Python 5.5k 484 +5.3k
📄 Apache-2.0 🔓 61 açık issue 🕐 Son commit: 13 gun once 📅 3 aylik proje 👁 21 izleyici
agent-control-planeagent-harnessagent-opsai-agentscodexdsh-pluginlong-horizonlong-horizon-agents

Long-horizon agent control plane for durable, governed work across Codex, Claude Code, and other harnesses.

🤖 Türkçe AI Analizi

LoopX, uzun vadeli ajan kontrol düzlemi için açık, sağlayıcı-nötr, durum tabanlı bir kontrol düzlemidir. Codex, Claude Code ve diğer araçlar üzerinde çalışarak uzun vadeli durum, anlamsal kararlar, yönetişim, kurtarma ve insan-ajan işbirliğini sağlar. Bu sayede, uzun süren işler gözden geçirilebilir, yeniden başlatılabilir ve farklı dönüşler, araçlar ve ajanlar arasında kolayca aktarılabilir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve otomasyon geliştiricileri, özellikle uzun vadeli ajan kontrol düzlemi çözümleri arayanlar

Uzun vadeli durum yönetimi Anlamsal kararlar Görev yönetimi Kurtarma ve yeniden başlatma İnsan-ajan işbirliği
💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir yazılım geliştirme ekibi, LoopX'i kullanarak uzun vadeli bir projenin geliştirme sürecini yönetebilir. LoopX, projenin durumunu takip eder, görevleri yönetir ve gerektiğinde kurtarma ve yeniden başlatma işlemlerini gerçekleştirir. Bu sayede, ekip projeyi daha verimli bir şekilde yönetebilir ve işbirliğini kolaylaştırabilir.

Aylık
Python 19k 1.6k +3.9k
📄 Apache-2.0 🔓 30 açık issue 🕐 Son commit: 13 gun once 📅 5 aylik proje 👁 118 izleyici
googlegooglecloudskills

Agent Skills for Google products and technologies

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, Google ürünleri ve teknolojileri için Agent Skills içerir. Agent Skills, Google Cloud gibi ürünlerle entegre çalışabilen yetenekler sağlar. Bu repo, çeşitli becerileri içerir, örneğin Google Cloud'a giriş, kimlik doğrulama, çözüm mimarisi ve yapay zeka ile ilgili beceriler gibi. Bu repo aktif olarak geliştirilmektedir.

🎯 Hedef Kitle: Google Cloud ve yapay zeka teknolojileriyle çalışan yazılım geliştiricileri ve DevOps mühendisleri

Google Cloud entegrasyonu Yapay zeka ve makine öğrenimi becerileri Çözüm mimarisi ve tasarım desenleri Kimlik doğrulama ve yetkilendirme
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştiricisi, Google Cloud üzerinde bir uygulama geliştirirken, bu repo'daki becerileri kullanarak Google Cloud hizmetlerine entegre olabilir ve uygulama için gerekli yetenekleri sağlayabilir. Örneğin, bir geliştirici, bu repo'daki 'Getting started with Google Cloud' becerisini kullanarak Google Cloud'a giriş yapabilir ve 'Authenticating to Google Cloud' becerisini kullanarak kimlik doğrulama işlemlerini gerçekleştirebilir.

Aylık
Python 93k 7.6k +3.9k
📄 MIT 🔓 492 açık issue 🕐 Son commit: 14 gun once 📅 11 yillik proje 👁 956 izleyici
3b1b-videosanimationexplanatory-math-videospython

Animation engine for explanatory math videos

🤖 Türkçe AI Analizi

Manim, açıklayıcı matematik videoları oluşturmak için tasarlanmış hassas programlı animasyonlar için bir motordur. Python 3.10 veya üzeri sürümlerde çalışır ve FFmpeg, OpenGL ve LaTeX gibi bağımlılıklar gerektirir. İki farklı sürümü mevcuttur: 3b1b tarafından geliştirilen orijinal sürüm ve Manim Community tarafından geliştirilen daha kararlı ve test edilmiş sürüm.

🎯 Hedef Kitle: Matematik videoları oluşturmak isteyen eğitimciler, matematikçiler ve bilim iletişimcileri

Programlı animasyonlar Matematik videoları için özel tasarım FFmpeg, OpenGL ve LaTeX entegrasyonu Python 3.10 veya üzeri desteği
💡 Kullanım Örneği

Bir matematik öğretmeni, Manim'i kullanarak bir geometri dersi için animasyonlu bir video oluşturabilir. Manim'in programlı animasyon özelliklerini kullanarak, öğretmenin açıklayıcı videoları daha ilgi çekici ve anlaşılır hale getirebilir. Örneğin, bir öğretim görevlisi, Manim'i kullanarak bir calculus dersi için bir animasyonlu video oluşturabilir ve öğrencilerin konuyu daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir.

Aylık
TypeScript 4.6k 428 +3.6k
📄 Apache-2.0 🔓 398 açık issue 🕐 Son commit: 13 gun once 📅 3 aylik proje 👁 23 izleyici
agent-runtimeaiai-agentapacheclidesktopelectronevent-sourcing

Apache Maka (Incubating) is a local-first AI agent workspace. Model messages, tool calls, tool results, permission decisions, and termination events are recorded as an append-only log.

🤖 Türkçe AI Analizi

Apache Maka, yerel öncelikli bir yapay zeka aracı çalışma alanıdır. Model mesajları, araç çağrıları, araç sonuçları, izin kararları ve sonlandırma olayları, yalnızca ekleme işlemleriyle kaydedilen bir günlük olarak saklanır. Maka, projeleri denetler, bir sandbox sınırında araçları çalıştırır ve model mesajlarını ve araç çağrılarını, makinede, tek bir Çalışma Zamanı Ana Bilgisayarı aracılığıyla kurtarılabilir yürütme gerçekleri olarak kaydeder.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve otomasyon alanında çalışan geliştiriciler ve teknisyenler

Yerel öncelikli yapay zeka aracı çalışma alanı Model mesajları ve araç çağrılarının kaydedilmesi Sandbox sınırında araç çalıştırma Kurtarılabilir yürütme gerçekleri
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştirme ekibi, Apache Maka'yı kullanarak kendi makinelerinde bir yapay zeka aracı çalışma alanı oluşturabilir. Bu sayede, model mesajları ve araç çağrıları kaydedilebilir ve gerektiğinde kurtarılabilir. Örneğin, bir yazılım mühendisi, Maka'yı kullanarak bir otomasyon görevi için bir yapay zeka modeli çalıştırabilir ve modelin ürettiği sonuçları kaydedebilir.

Mojo 29k 3.1k +2.9k
🔓 1.1k açık issue 🕐 Son commit: 14 gun once 📅 3 yillik proje 👁 282 izleyici
ailanguagemachine-learningmaxmodularmojoprogramming-language

The Modular Platform (includes MAX & Mojo)

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, yapay zeka geliştirme ve dağıtımı için birleşik bir platform olan Modular Platform'un açık kaynaklı bileşenlerini barındırır. Platform, MAX Framework ve Mojo Language gibi araçları içerir. Bu repo, Mojo derleyicisi, standart kütüphane, MAX hızlandırıcı kütüphane, MAX çıkarım sunucusu ve daha fazlasını içerir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka geliştiricileri, Python programcıları ve Mojo dili meraklıları

MAX Framework Mojo Language Mojo derleyicisi MAX hızlandırıcı kütüphane MAX çıkarım sunucusu
💡 Kullanım Örneği

Bir yapay zeka geliştiricisi, bu repo kullanarak MAX Framework ile bir model oluşturabilir ve Mojo dili ile hızlandırabilir. Örneğin, bir görüntü tanıma modeli oluşturmak için MAX Framework'i kullanabilir ve Mojo dili ile modelin hızını artırabilir.

Clojure 3.7k 353 +2.1k
🔓 37 açık issue 🕐 Son commit: 13 gun once 📅 5 aylik proje 👁 57 izleyici

A simple tool for coordinating several AI agents.

🤖 Türkçe AI Analizi

SwarmForge, birkaç AI aracının koordinasyonunu sağlayan basit bir araçtır. Bu repo, Clojure dilinde yazılmış bir disiplinli tmux tabanlı ajan orkestrasyon platformudur. SwarmForge, birden fazla AI aracının aynı projede veya farklı projelerde çalışmasını sağlayarak, bunların birbirleriyle çatışmasını önler.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve yazılım geliştirme ekipleri

Tmux tabanlı ajan orkestrasyon platformu Disiplinli yapılandırma Birden fazla AI aracının koordinasyonu Gelişmiş dashboard ve iletişim özellikleri
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştirme ekibi, SwarmForge'u kullanarak birden fazla AI aracını koordineli bir şekilde çalıştırabilir. Örneğin, bir ekip lideri, 'project-manager' pack'ını kullanarak birden fazla projeyi yönetebilir ve AI araçlarını görevlendirerek yazılım geliştirme sürecini hızlandırabilir.

Python 2.0k 146 +826
📄 Apache-2.0 🔓 96 açık issue 🕐 Son commit: 14 gun once 📅 4 aylik proje 👁 20 izleyici
anthropic-compatibleapple-siliconinference-enginelocal-aimetalmlxmtpmtplx

3x faster speeds on MLX | Qwen 3.8 27B | Native MTP Speculative Decoding On Apple Silicon With No External Drafter.

🤖 Türkçe AI Analizi

MTPLX, yerel dil modellerini çoklu token öngörüsü ile çalıştıran bir Mac uygulaması ve komut satırı aracıdır. Modern modeller gibi Qwen 3.5/3.6/3.8, yerleşik MTP başlıkları ile birlikte gelir, ancak neredeyse hiçbir çalışma zamanı bunları kullanmaz. MTPLX, modelin birkaç token ilerisini taslakladığı, her taslak bloğunu tek bir toplu ileri geçişte doğruladığı ve artık düzeltmesi ile tam reddetme örneklemesi yoluyla tokenleri taahhüt ettiği bir yöntem kullanır.

🎯 Hedef Kitle: Apple Silicon tabanlı Mac kullanıcıları, özellikle M1 veya daha yeni işlemcilerle donatılmış cihazlarda yerel dil modellerini çalıştıran geliştiriciler ve araştırmacılar

Multi-token prediction Native MTP Speculative Decoding Apple Silicon desteği Qwen 3.8 27B model desteği
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım geliştiricisi, MTPLX'i kullanarak yerel dil modelini Apple Silicon tabanlı Mac'inde çalıştırabilir ve daha hızlı performans elde edebilir. Örneğin, Qwen 3.8 27B modelini kullanarak kodlama görevlerini hızlandırabilir ve aynı zamanda doğru sonuçlar elde edebilir.