HYSEN LABS VERZEICHNIS

#Plattformübergreifend

Plattform-Tag · kuratierte Repositories und tiefgehende Analysen.

480 kuratierte Open-Source-Projekte
affaan-m

ECC

259.066

ECC stellt Agentenfähigkeiten, Sicherheitsüberprüfungen, Speichermuster und Recherche-Workflows bereit, die darauf abzielen, Kontextverschwendung während Codierungssitzungen zu reduzieren.

JavaScriptKI & maschinelles Lernen38.747 Forks
tensorflow

tensorflow

200.106

TensorFlow stellt die Tools zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen auf Servern, Browsern und Edge-Geräten bereit.

C++KI & maschinelles Lernen76.384 Forks
ohmyzsh

ohmyzsh

189.738

🙃 Ein wunderbares, von der Community betriebenes Framework (mit mehr als 2.500 Mitwirkenden) zur Verwaltung Ihrer ZSH-Konfiguration. Enthält über 300 optionale Plugins (Rails, Git, macOS, Hub, Docker, Homebrew, Node, PHP, Python usw.), über 140 Themes, um Ihren Morgen aufzupeppen, und ein Auto-Update-Tool, mit dem Sie ganz einfach über die neuesten Updates der Community auf dem Laufenden bleiben können.

ShellSysteme & Infrastruktur26.617 Forks
anthropics

skills

176.476

Anthropics öffentliche Agent-Skills-Sammlung: Ordner mit Anweisungen, Skripten und Ressourcen, die Claude dynamisch lädt, um Spezialaufgaben reproduzierbar zu erledigen.

PythonKI & maschinelles Lernen20.889 Forks
huggingface

transformers

166.177

🤗 Transformers: das Modelldefinitions-Framework für modernste Modelle des maschinellen Lernens in Text-, Bild-, Audio- und multimodalen Modellen, sowohl für Inferenz als auch für Training.

PythonKI & maschinelles Lernen34.590 Forks
langgenius

dify

155.830

Dify ist eine Open-Source-Plattform für LLM-Apps, die agentische Workflows, RAG-Pipelines und Modellverwaltung vereint und in Cloud, VPC oder selbst gehostet läuft.

TypeScriptKI & maschinelles Lernen24.617 Forks
anthropics

claude-code

145.026

Claude Code ist ein agentisches Coding-Tool für das Terminal, das Routineaufgaben erledigt, komplexen Code erklärt und Git-Workflows per natürlicher Sprache abwickelt.

PythonKI & maschinelles Lernen23.149 Forks
DietrichGebert

ponytail

139.206

Ponytail fügt YAGNI-fokussierte Überprüfungsanweisungen hinzu, die Codierungsagenten dazu bringen, unnötige Abstraktionen zu entfernen und spekulativen Code zu vermeiden.

JavaScriptKI & maschinelles Lernen7.482 Forks
github

spec-kit

137.002

Toolkit, das Ihnen den Einstieg in die spezifikationsgesteuerte Entwicklung erleichtert. Spec Kit Definieren Sie, was erstellt werden soll, bevor Sie es erstellen, mit einem beliebigen KI-Codierungsagenten.

PythonKI & maschinelles Lernen12.273 Forks