RÉPERTOIRE HYSEN LABS

#Ligne de commande

Tag Déploiement · dépôts sélectionnés et analyses approfondies.

513 projets open source sélectionnés
risingwavelabs

risingwave

9 321

Plateforme de streaming d'événements pour l'IA agentique. Ingérez, transformez et diffusez en continu des flux d'événements en temps réel et à grande échelle.

RustIA et apprentissage automatique835 forks
modem-dev

hunk

9 289

Examinez le premier visualiseur de différences de terminal pour les codeurs agents. Exigences : Node.js 18+ macOS, Linux ou Windows Git recommandé pour la plupart des flux de travail. Les utilisateurs de Nix peuvent utiliser le package par défaut exporté dans flake.nix à la place.

TypeScriptSystèmes et infrastructure294 forks
openJiuwen-ai

jiuwenswarm

8 573

JiuwenSwarm est un agent IA intelligent construit sur openJiuwen. Il étend les puissantes capacités des grands modèles de langage directement à portée de main via diverses applications de communication que vous utilisez quotidiennement.

PythonIA et apprentissage automatique1 241 forks
openclaw

gogcli

8 410

Google Workspace dans votre terminal. Sécurité des agents avec des limites explicites : lecture seule d'exécution, règles d'autorisation/refus de commande, gmail-no-send, emballage de contenu non fiable, plans d'exécution à sec, binaires de profil de sécurité cuits et serveur MCP typé en lecture seule par défaut.

GoSystèmes et infrastructure691 forks
InternLM

lmdeploy

8 071

InternLM/lmdeploy offre une implémentation open source exploitable en conditions réelles avec une structure réutilisable.

PythonIA et apprentissage automatique748 forks
osaurus-ai

osaurus

7 911

Possédez votre IA. Le macOS natif exploite pour les agents IA n’importe quel modèle, mémoire persistante, exécution autonome, identité cryptographique. Construit en Swift. Entièrement hors ligne. Source ouverte.

SwiftIA et apprentissage automatique467 forks
MystenLabs

sui

7 747

Sui, une plateforme de contrats intelligents de nouvelle génération avec un débit élevé, une faible latence et un modèle de programmation orienté actifs optimisé par le langage de programmation Move.

RustOutils de développement11 653 forks
yaklang

yakit

7 738

Yakit est une boîte à outils de cybersécurité construite autour d'un client modulaire qui prend en charge l'analyse des vulnérabilités, la recherche des menaces, l'analyse des actifs et les flux de travail opérationnels pour les équipes de sécurité.

TypeScriptSécurité et confidentialité824 forks
flyteorg

flyte

7 487

Ce projet transforme « Dynamic, resilient AI orchestration. Coordinate data, models, and compute as you build AI workflows. » en une solution open source exploitable, avec une chaîne d’outils réutilisable et des moyens d’intégration pour des cas d’usage concrets.

GoIA et apprentissage automatique885 forks
MoonshotAI

kimi-code

7 372

Kimi Code CLI, le point de départ pour les agents de nouvelle génération. Il fonctionne immédiatement avec les modèles Kimi de Moonshot AI et peut également être configuré pour utiliser d'autres fournisseurs compatibles.

TypeScriptOutils de développement1 188 forks
strands-agents

harness-sdk

7 241

Créez un harnais d’agents et contrôlez-le de bout en bout. SDK open source pour les agents d'IA de production en Python et TypeScript - n'importe quel modèle, n'importe quel cloud.

PythonIA et apprentissage automatique1 137 forks
lance-format

lance

7 076

Format Lakehouse ouvert pour l’IA multimodale. Convertissez à partir de Parquet en 2 lignes de code pour un accès aléatoire, un index vectoriel et une gestion des versions de données 100 fois plus rapides. Compatible avec Pandas, DuckDB, Polars, Pyarrow et PyTorch avec d'autres intégrations à venir.

RustIA et apprentissage automatique846 forks
CursorTouch

Windows-MCP

7 001

Serveur MCP pour une utilisation sur ordinateur sous Windows. Utilisez n'importe quel LLM (Vision en option) Contrairement à de nombreux outils d'automatisation, Windows-MCP ne s'appuie sur aucune technique de vision par ordinateur traditionnelle ni sur des modèles spécifiques affinés ; il fonctionne avec n'importe quel LLM, réduisant ainsi la complexité et le temps de configuration.

PythonIA et apprentissage automatique839 forks