#Kommandozeile

risingwavelabs

risingwave

★ 9.321

Event-Streaming-Plattform für Agenten-KI. Kontinuierliche Aufnahme, Transformation und Bereitstellung von Ereignisströmen in Echtzeit und im großen Maßstab.

modem-dev

hunk

★ 9.289

Review-First-Terminal-Diff-Viewer für Agenten-Codierer. Anforderungen: Node.js 18+ macOS, Linux oder Windows Git wird für die meisten Workflows empfohlen. Nix-Benutzer können stattdessen das in flake.nix exportierte Standardpaket verwenden.

boyter

scc

★ 8.748

Sloc, Cloc und Code: scc ist ein sehr schneller, genauer Codezähler mit Komplexitätsberechnungen und COCOMO-Schätzungen, geschrieben in reinem Go.

backnotprop

plannotator

★ 8.682

Kommentieren und überprüfen Sie Codierungsagentenpläne und Codeunterschiede visuell, teilen Sie sie mit Ihrem Team und senden Sie mit einem Klick Feedback an Agenten.

tw93

MiaoYan

★ 8.639

tw93/MiaoYan bietet eine praxistaugliche Open-Source-Implementierung mit stabiler Einsatzbarkeit für reale Anwendungsfälle.

openJiuwen-ai

jiuwenswarm

★ 8.573

JiuwenSwarm ist ein intelligenter KI-Agent, der auf openJiuwen basiert. Es erweitert die leistungsstarken Funktionen großer Sprachmodelle über verschiedene Kommunikations-Apps, die Sie täglich verwenden, direkt auf Ihre Fingerspitzen.

openclaw

gogcli

★ 8.410

Google Workspace in Ihrem Terminal. Agentensicherheit mit expliziten Grenzen: schreibgeschützt zur Laufzeit, Regeln zum Zulassen/Verweigern von Befehlen, Gmail-No-Send, Umbruch nicht vertrauenswürdiger Inhalte, Probelaufpläne, gebackene Sicherheitsprofil-Binärdateien und ein typisierter MCP-Server, der standardmäßig schreibgeschützt ist.

InternLM

lmdeploy

★ 8.071

InternLM/lmdeploy bietet eine praxistaugliche Open-Source-Implementierung mit stabiler Einsatzbarkeit für reale Anwendungsfälle.

osaurus-ai

osaurus

★ 7.911

Besitzen Sie Ihre KI. Das native macOS-System für KI-Agenten jedes Modells, persistenten Speicher, autonome Ausführung und kryptografische Identität. Gebaut in Swift. Vollständig offline. Open Source.

MystenLabs

sui

★ 7.747

Sui, eine Smart-Contract-Plattform der nächsten Generation mit hohem Durchsatz, geringer Latenz und einem vermögensorientierten Programmiermodell, das auf der Programmiersprache Move basiert.

yaklang

yakit

★ 7.738

Yakit ist ein Cybersicherheits-Toolkit, das auf einem modularen Client basiert und das Scannen von Schwachstellen, die Bedrohungssuche, die Asset-Analyse und betriebliche Arbeitsabläufe für Sicherheitsteams unterstützt.

cachix

devenv

★ 7.645

Schnelle, deklarative, reproduzierbare und zusammensetzbare Entwicklerumgebungen mit Nix.

clappr

clappr

★ 7.500

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

flyteorg

flyte

★ 7.487

Dieses Projekt rundet „Dynamic, resilient AI orchestration. Coordinate data, models, and compute as you build AI workflows.“ zu einer praxistauglichen Open-Source-Lösung zusammen, mit wiederverwendbarer Tooling- und Integrationsunterstützung für reale Anwendungsfälle.

lcobucci

jwt

★ 7.479

Eine einfache Bibliothek zum Arbeiten mit JSON Web Token und JSON Web Signature.

MoonshotAI

kimi-code

★ 7.372

Kimi Code CLI, der Ausgangspunkt für Agenten der nächsten Generation. Es funktioniert sofort mit den Kimi-Modellen von Moonshot AI und kann auch für die Verwendung anderer kompatibler Anbieter konfiguriert werden.

strands-agents

harness-sdk

★ 7.241

Erstellen Sie ein Agentensystem und steuern Sie es durchgängig. Open-Source-SDK für Produktions-KI-Agenten in Python und TypeScript – jedes Modell, jede Cloud.

lance-format

lance

★ 7.076

Offenes Lakehouse-Format für multimodale KI. Konvertieren Sie von Parquet in 2 Codezeilen für 100-mal schnelleren Direktzugriff, Vektorindex und Datenversionierung. Kompatibel mit Pandas, DuckDB, Polars, Pyarrow und PyTorch, weitere Integrationen folgen.

opensquilla

opensquilla

★ 7.012

OpenSquilla, Token-effizienter KI-Agent mit gleichem Budget und höherer Informationsdichte.

CursorTouch

Windows-MCP

★ 7.001

MCP-Server für Computernutzung unter Windows. Verwenden Sie ein beliebiges LLM (Vision optional). Im Gegensatz zu vielen Automatisierungstools basiert Windows-MCP nicht auf herkömmlichen Computer-Vision-Techniken oder spezifischen, fein abgestimmten Modellen. Es funktioniert mit allen LLMs und reduziert die Komplexität und Einrichtungszeit.