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Développement web

Dépôts Développement web sélectionnés avec tags précis et analyse pratique.

390 projets open source sélectionnés
danny-avila

LibreChat

43 718

LibreChat est une interface de chat auto-hébergeable de style ChatGPT qui unifie de nombreux fournisseurs d'IA avec changement de modèle, agents, outils MCP et interpréteur de code sandboxé.

TypeScriptIA et apprentissage automatique9 017 forks
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Ce projet transforme « The most popular, free and open-source Tailwind CSS component library. » en une solution open source exploitable, avec une chaîne d’outils réutilisable et des moyens d’intégration pour des cas d’usage concrets.

SvelteDéveloppement web1 683 forks
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Éditeur de code ultra-rapide et puissant écrit en Rust. Lapce Éditeur de code ultra-rapide et puissant Lapce (IPA : /l ps/) est écrit en Rust pur, avec une interface utilisateur en Floem.

RustOutils de développement1 329 forks
volcengine

OpenViking

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Base de données contextuelle auto-évolutive pour les agents IA. Unifiez la mémoire des agents, le RAG de connaissances et les compétences.

PythonIA et apprentissage automatique2 888 forks
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La plateforme commerciale la plus flexible au monde. À propos de Medusa Medusa est une plateforme commerciale dotée d'un cadre de personnalisation intégré qui vous permet de créer des applications commerciales personnalisées sans réinventer la logique commerciale de base.

TypeScriptDéveloppement web5 247 forks
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L'outil le meilleur et le plus simple pour la détection des modifications de sites Web, la surveillance des pages Web et les alertes de modifications de sites Web. Parfait pour suivre les modifications de contenu, les baisses de prix, les alertes de réapprovisionnement et la surveillance des dégradations de sites Web : le tout gratuitement ou profitez de notre plan SaaS!

PythonCloud natif et DevOps2 054 forks
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Vibe-Trading est un cadre de recherche qui coordonne les agents pour la collecte de données de marché, l'analyse, les tests de stratégie et les rapports de trading.

PythonIA et apprentissage automatique5 466 forks
SillyTavern

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33 388

Frontend LLM pour les utilisateurs expérimentés. Si vous avez l'intention d'effectuer une inférence LLM sur votre ordinateur local, nous recommandons une carte graphique NVIDIA série 3000 avec au moins 6 Go de VRAM, mais les exigences réelles peuvent varier en fonction du modèle et du backend que vous choisissez d'utiliser.

JavaScriptIA et apprentissage automatique6 292 forks