🔵 Shell Projeleri

GitHub'da trend olan tüm Shell açık kaynak projeleri.

Son güncelleme: 2026-05-26

📅 Günlük Trending 1

#9 Leonxlnx/taste-skill
Günlük
Shell 20k 1.7k +264
📄 MIT 🔓 15 açık issue 🕐 Son commit: 1 gun once 📅 3 aylik proje 👁 97 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 (framework) sağlar. Bu repo, yapay zeka tarafından oluşturulan arayüzlerin daha güçlü bir düzen, tipografi, hareket ve boşluk ayarlarına sahip olmasını sağlar. Ayrıca, referans panoları (web, mobil, marka kitleri) için görüntü oluşturma becerileri de içerir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka ve yazılım geliştiricileri, özellikle frontend geliştiricileri ve yapay zeka tabanlı arayüzler oluşturanlar

Portable Agent Skills Image-generation skills for reference boards Integration with ChatGPT Images, Codex, Cursor, or Claude Code
💡 Kullanım Örneği

Örneğin, bir frontend geliştiricisi, Taste-Skill'i kullanarak yapay zeka tabanlı bir arayüz oluşturabilir ve daha iyi bir tasarım elde edebilir. Geliştirici, 'npx skills add' komutunu kullanarak Taste-Skill'i projelerine ekleyebilir ve daha sonra tasarım becerilerini kullanabilir.

Detaylı İncele → GitHub

📊 Haftalık Trending 1

#12 obra/superpowers
Haftalık
Shell 207k 18k +9.9k
📄 MIT 🔓 281 açık issue 🕐 Son commit: 3 gun once 📅 7 aylik proje 👁 792 izleyici

An agentic skills framework & software development methodology that works.

🤖 Türkçe AI Analizi

Superpowers, yazılım geliştirme ajanları için eksiksiz bir yazılım geliştirme metodolojisi sunar. Bu metodoloji, bir dizi modüler beceri ve başlangıç talimatları üzerine kurulmuştur. Süper güçler, ajanların yazılım geliştirme sürecinde tasarım, planlama ve uygulama aşamalarında rehberlik eder.

🎯 Hedef Kitle: Yazılım geliştirme ajanları ve yapay zeka araştırmacıları

Modüler beceri seti Otomatik tasarım ve planlama Alt ajan tabanlı geliştirme süreci Test-driven development (TDD) ve DRY (Don't Repeat Yourself) entegrasyonu
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım mühendisi, Superpowers'ı kullanarak bir kodlama ajanını görevlendirebilir ve ajan, projenin tasarımını ve planını otomatik olarak oluşturabilir. Daha sonra, ajan alt ajanlarla birlikte çalışarak projenin uygulanmasını gerçekleştirebilir.

Detaylı İncele → GitHub

📈 Aylık Trending 2

#6 mattpocock/skills
Aylık
Shell 106k 9.3k +86k
📄 MIT 🔓 38 açık issue 🕐 Son commit: 6 gun once 📅 3 aylik proje 👁 702 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 ortaya çıkan sorunları çözmeye yardımcı olmak ve geliştiricilerin daha verimli çalışmasını sağlamak.

🎯 Hedef Kitle: Yazılım mühendisleri, yapay zeka ve otomatik kodlama ajanları kullanıcıları

Küçük ve uyarlanabilir beceriler Herhangi bir modelle çalışma On yıllarca mühendislik deneyimine dayalı Gelişmiş iletişim ve işbirliği araçları
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım mühendisi, yeni bir proje için kodlama ajanını kurmak ve projenin gereksinimlerini belirlemek için '/grill-me' becerisini kullanabilir. Bu sayede, ajan projenin ihtiyaçlarını daha iyi anlayabilir ve doğru kodları üretebilir.

Detaylı İncele → GitHub
#7 addyosmani/agent-skills
Aylık
Shell 46k 5.1k +23k
📄 MIT 🔓 95 açık issue 🕐 Son commit: 2 gun once 📅 3 aylik proje 👁 284 izleyici
agent-skillsantigravityantigravity-ideclaude-codecursorskills

Production-grade engineering skills for AI coding agents.

🤖 Türkçe AI Analizi

Bu GitHub reposu, yapay zeka kodlama ajanları için üretim seviyesinde mühendislik becerileri sağlar. Bu beceriler, yazılım geliştirme sürecinde kıdemli mühendislerin kullandığı iş akışlarını, kalite kapılarını ve en iyi uygulamaları kodlar. Bu sayede, yapay zeka ajanları bu becerileri her geliştirme aşamasında tutarlı bir şekilde takip edebilir.

🎯 Hedef Kitle: Yapay zeka kodlama ajanları geliştirenler, yazılım mühendisleri ve DevOps ekipleri

7 adet komut geliştirme yaşam döngüsüne karşılık gelir 23 adet beceri paketi içerir Çoklu platform desteği (Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Windsurf, OpenCode, GitHub Copilot, Kiro IDE & CLI) Yapay zeka ajanları için üretim seviyesinde mühendislik becerileri
💡 Kullanım Örneği

Bir yazılım mühendisi, yeni bir proje için '/spec' komutunu kullanarak gereksinimleri tanımlayabilir, ardından '/plan' komutuyla küçük, atomik görevlere ayırarak planlama yapabilir. Bu sayede, yapay zeka ajanı doğru becerileri otomatik olarak etkinleştirerek yazılım geliştirme sürecini kolaylaştırır.

Detaylı İncele → GitHub