HYSEN LABS VERZEICHNIS

#KI & ML

Zweck-Tag · kuratierte Repositories und tiefgehende Analysen.

469 kuratierte Open-Source-Projekte
16.341

AI-Version von Claude Code / Codex多Agent并行研究.| Berkshire aus der KI-Ära: ein Value-Investing-Forschungsrahmen, der für Claude Code/Codex entwickelt wurde. 4 Master-Methoden + gegnerische Analyse mit mehreren Agenten.

PythonKI & maschinelles Lernen2.438 Forks

ARIS (Auto-Research-In-Sleep), Lightweight-Markdown-only-Fähigkeiten für autonome ML-Forschung: modellübergreifende Überprüfungsschleifen, Ideenfindung und Experimentautomatisierung. Kein Framework, keine Bindung, funktioniert mit Claude Code, Codex, OpenClaw oder einem beliebigen LLM-Agenten.

PythonKI & maschinelles Lernen1.383 Forks
img2threejs

img2threejs

15.983

img2threejs/img2threejs bietet eine praxistaugliche Open-Source-Implementierung mit stabiler Einsatzbarkeit für reale Anwendungsfälle.

PythonKI & maschinelles Lernen1.323 Forks
treeverse

dvc

15.870

Datenversionierung und ML-Experimente. Wenn Sie Änderungen vornehmen, führen Sie nur die Schritte aus, die von diesen Änderungen betroffen sind.

PythonKI & maschinelles Lernen1.328 Forks
opensandbox-group

OpenSandbox

15.273

Sichere, schnelle und erweiterbare Sandbox-Laufzeit für KI-Agenten. Sandbox Runtime: Integriertes Lebenszyklusmanagement, das Docker und die leistungsstarke Kubernetes-Laufzeit unterstützt und sowohl lokale Ausführungen als auch groß angelegte verteilte Planung ermöglicht.

PythonKI & maschinelles Lernen1.395 Forks
15.251

Nutzen Sie das Tutorial für Einsteiger in die Technik, von 0 bis 1. Gebrauchsfertige Ressourcenbibliotheksvorlagen und Referenzkonfigurationen, die darauf ausgelegt sind, häufige Fallstricke bei der Entwicklung von KI-Agenten mit mehreren Runden zu lösen, wie z. B. Kontextverlust und vorzeitige Aufgabenerledigung.

TypeScriptKI & maschinelles Lernen1.525 Forks
theonedev

onedev

15.240

Die einheitliche und autonome Entwicklungsplattform. Tutorial** Service Desk zur Verknüpfung von E-Mails mit Problemen Nutzen Sie Probleme als Ticketsystem, um Kunden per E-Mail zu unterstützen, ohne dass sie Konten registrieren müssen.

JavaKI & maschinelles Lernen978 Forks
open-metadata

OpenMetadata

15.197

OpenMetadata ist die offene Kontextschicht für Daten und KI und die offene Plattform zum Aufbau vertrauenswürdiger Datenkontexte und Geschäftssemantiken für Menschen, KI-Assistenten und Agenten.

TypeScriptKI & maschinelles Lernen2.377 Forks
AgriciDaniel

claude-obsidian

14.933

Selbstorganisierendes KI-Zweitgehirn für Obsidian + Claude Code. Löschen Sie eine beliebige Quelle, und Claude liest, verlinkt und legt sie in einem verbundenen Wissensgraphen aus reinem Markdown ab, der Ihnen gehört. KI-Notizen, persönliches Wissensmanagement (PKM) und eine Open-Source-Alternative zu Notion. Basierend auf dem LLM-Wiki-Muster von Karpathy.

PythonKI & maschinelles Lernen1.481 Forks
web-infra-dev

midscene

14.893

KI-gestützte, visionsgesteuerte UI-Automatisierung für jede Plattform. Zwei Möglichkeiten zum Testen: Fügen Sie Midscene zu Ihrer Playwright-/Vitest-Suite hinzu oder lassen Sie einen KI-Agenten über Skills autonom testen.

TypeScriptKI & maschinelles Lernen1.153 Forks
lidge-jun

opencodex

14.746

Universeller Anbieter-Proxy für OpenAI Codex und Claude Code, verwenden Sie jedes LLM (Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Ollama…) mit Codex CLI, App, SDK und Claude Code.

TypeScriptKI & maschinelles Lernen1.110 Forks
AndyMik90

Aperant

14.561

Autonome Multisitzungs-KI-Codierung. Wenn Sie ihn ändern und verteilen oder als Dienst ausführen, muss Ihr Code auch Open Source unter AGPL-3.0 sein.

TypeScriptKI & maschinelles Lernen1.918 Forks
palmier-io

palmier-pro

14.394

Für KI entwickelter macOS-Videoeditor. Integriert sich in Ihre Agenten. Verbindet Ihren Claude/Codex/Cursor über MCP, oder verwenden Sie den In-App-Agenten, um gemeinsam an demselben Projekt zu arbeiten.

SwiftKI & maschinelles Lernen1.106 Forks
lsdefine

GenericAgent

14.188

Selbstentwickelnder Agent: Erweitert den Fähigkeitsbaum aus 3,3K-Linien-Seed und erreicht so die volle Systemkontrolle mit 6x weniger Token-Verbrauch.

PythonKI & maschinelles Lernen1.650 Forks