HYSEN LABS VERZEICHNIS

KI & maschinelles Lernen

Kuratierte KI & maschinelles Lernen-Repositories mit präzisen Tags und praktischer Analyse.

495 kuratierte Open-Source-Projekte
jjang-ai

vmlx

851

vMLX – JANGTQ Uber-komprimierte MLX-Modelle – L2 Disk Cache (überlebt Neustart) + L1 Paged (superschnelles TTFT) + Hybrid SSM Scheduler + Cont Batching + etc!

PythonKI & maschinelles Lernen89 Forks
luckyPipewrench

pipelock

846

luckyPipewrench/pipelock bietet eine praxistaugliche Open-Source-Implementierung mit stabiler Einsatzbarkeit für reale Anwendungsfälle.

GoKI & maschinelles Lernen100 Forks
vinhnx

VTCode

843

vinhnx/VTCode bietet eine praxistaugliche Open-Source-Implementierung mit stabiler Einsatzbarkeit für reale Anwendungsfälle.

RustKI & maschinelles Lernen83 Forks
vshulcz

deja-vu

811

Ihre Agenten haben das Problem bereits gelöst. Wenn deja es findet, indiziert es die Sitzungen, die Ihre Coding-Agenten bereits auf die Festplatte geschrieben haben, den Verlauf der Monate vor der Installation und ruft sie bei Sitzungsstart in allen siebzehn automatisch ab. 84,9 % hit@1 auf LongMemEval-S, kein LLM, keine Einbettungen. Eine nullabhängige Binärdatei, vollständig lokal.

GoKI & maschinelles Lernen77 Forks
kdlbs

kandev

788

KI-Kanban- und Entwicklungsumgebung. Orchestrieren Sie mehrere Agenten, überprüfen Sie Änderungen und öffnen Sie PRs. Multi-Provider, selbsthostbar, keine Telemetrie.

GoKI & maschinelles Lernen116 Forks
23blocks-OS

ai-maestro

781

AI Agent Orchestrator mit Skills-System – Geben Sie AI-Agenten Superkräfte: Speichersuche, Codediagrammabfragen, Agent-zu-Agent-Nachrichtenübermittlung. Verwalten Sie Claude, Codex oder einen beliebigen KI-Agenten über ein Dashboard. Verschieben Sie Agenten zwischen Computern und Standorten.

TypeScriptKI & maschinelles Lernen103 Forks
getomnico

omni

777

getomnico/omni bietet eine praxistaugliche Open-Source-Implementierung mit stabiler Einsatzbarkeit für reale Anwendungsfälle.

RustKI & maschinelles Lernen50 Forks
Ark0N

Codeman

755

Selbstgehostete Missionssteuerung für KI-Coding-Agenten: Führen Sie Claude Code, OpenCode, Codex und Gemini CLI rund um die Uhr von jedem Gerät aus aus und beobachten Sie jeden Subagenten live.

TypeScriptKI & maschinelles Lernen107 Forks
745

Die lokale, agentennative Steuerungsebene für ComfyUI, MCP-Server + Claude Code-Plugin. 108 Werkzeuge, 29 KI-Fähigkeiten (Flux WAN LT2.3 Qwen Ideogram4 Krea2). Erstellen und führen Sie Workflows aus, bearbeiten Sie Ihr Live-Diagramm in natürlicher Sprache, verwalten Sie Modelle und benutzerdefinierte Knoten. Lokal, LAN, VPS oder Comfy Cloud.

TypeScriptKI & maschinelles Lernen122 Forks
microclaw

microclaw

735

Dieses Projekt rundet „An agentic AI assistant that lives in your chats, inspired by nanoclaw and incorporating some of its design ideas. Built with Rust.“ zu einer praxistauglichen Open-Source-Lösung zusammen, mit wiederverwendbarer Tooling- und Integrationsunterstützung für reale Anwendungsfälle.

RustKI & maschinelles Lernen137 Forks
dongshuyan

compass-skills

726

dongshuyan/compass-skills bietet eine praxistaugliche Open-Source-Implementierung mit stabiler Einsatzbarkeit für reale Anwendungsfälle.

PythonKI & maschinelles Lernen59 Forks
mikehasa

agentacct

720

Sehen Sie, was Ihre Coding-Agenten getan haben und was es gekostet hat. Unterteilt jede Aufgabe in Arbeitsschritte, verwendete Tools, geänderte Dateien, ausgeführte Tests, Zeit und ausgegebene Token. Local-First-Dashboard für Claude Code, Codex, OpenCode und mehr. Kein Login, keine Telemetrie.

PythonKI & maschinelles Lernen78 Forks
zli12321

LHTB

702

Long-Horizon-Terminal-Benchmark mit dichter Belohnungsbewertung. Grok 4.5 liegt mit ca. 11 $/Aufgabe an der Spitze, und günstigere Modelle wie MiniMax M3 (6 $/Aufgabe) und Hy3 (2,47 $/Aufgabe) sind konkurrenzfähig mit Modellen, die 5 bis 10 mehr kosten (Claude Fable 5 für 73 $/Aufgabe, Claude Sonnet 5 für 60 $/Aufgabe).

PythonSysteme & Infrastruktur34 Forks
700

GPT-image-2 AI WebUI Codex Responses OpenAI API Chip Eine WebUI-Workbench zur KI-Bildgenerierung für GPT-image-2 mit Codex Responses und OpenAI-kompatibler API-Unterstützung, gemeinsamen Galeriereferenzen, Quick-Chips mehrerer Typen, Eingabeaufforderungsvorlagen, gleichzeitigen Aufgaben und lokaler Warteschlangenverwaltung.

JavaScriptKI & maschinelles Lernen113 Forks