grocy
冷蔵庫を超えた ERP - Grocy は、Web ベースでセルフホスト型の食料品および家計管理ソリューションです。
HYSEN LABS ディレクトリ
プラットフォームタグ · 厳選リポジトリと詳細分析。
冷蔵庫を超えた ERP - Grocy は、Web ベースでセルフホスト型の食料品および家計管理ソリューションです。
オープンソースのグラノーラAI代替。使用方法 ご使用のプラットフォームの最新リリースをダウンロードします: github.com/fastrepl/anarlog/releases/latest それを開いてミーティングに参加します。
オープンソースの無料セルフホスト SSL 証明書 ACME ツールは、発行、導入、更新、監視の全サイクルを視覚的に自動化します。 完全なソースの自動 SSL 認証 ACME ツール、申請、展開、継続期間、制御全体のフロー自動化が表示され、それぞれが大手のクラウド ストアをサポートします。
エージェントコーダー向けのレビューファーストのターミナル差分ビューア。要件: Node.js 18 以降 macOS、Linux、または Windows ほとんどのワークフローに Git を推奨 Nix ユーザーは、代わりに flake.nix にエクスポートされたデフォルトのパッケージを使用できます。
paradedb/paradedbは実運用向けに使える実用的なオープンソース実装で、再利用可能な導入ルートを持つプロジェクトです。
Sloc、Cloc、Code: scc は、純粋な Go で記述された複雑さの計算と COCOMO 推定を備えた、非常に高速で正確なコード カウンターです。
JiuwenSwarm は、openJiuwen 上に構築されたインテリジェント AI エージェントです。大規模な言語モデルの強力な機能を、日常的に使用するさまざまなコミュニケーション アプリを通じて指先に直接拡張します。
端末内の Google Workspace。明示的な境界によるエージェントの安全性: ランタイム読み取り専用、コマンド許可/拒否ルール、gmail の送信禁止、信頼できないコンテンツのラッピング、ドライラン プラン、ベイクされた安全性プロファイル バイナリ、およびデフォルトで読み取り専用である型指定された MCP サーバー。
Linux、BSD、OSX、Windows 用の高速かつ軽量のログ、メトリクス、トレース プロセッサ。
AI を所有しましょう。 AI エージェントのあらゆるモデル、永続メモリ、自律実行、暗号化 ID をネイティブ macOS が利用します。スイフトに組み込まれています。完全にオフライン。オープンソース。
Nix を使用した、高速、宣言的、再現可能、および構成可能な開発者環境。
clappr/clapprは実運用向けに使える実用的なオープンソース実装で、再利用可能な導入ルートを持つプロジェクトです。
Arduino 上のカラー LED アニメーション用の FastLED ライブラリ。質問やサポートのリクエストは、FastLED Reddit コミュニティに直接送ってください。私たちは、ライブラリのバグや拡張機能を追跡するためだけに github の「問題」を使用したいと考えています。
Kimi Code CLI、次世代エージェントの出発点。 Moonshot AI の Kim モデルではすぐに使用でき、他の互換性のあるプロバイダーを使用するように構成することもできます。
AIによるローカルファーストのチャット履歴解析ツール。 | AI 。柔軟な SQL エンジンと AI エージェントを組み合わせているため、パターンを探索し、より適切な質問をし、チャット データから洞察を抽出することがすべて自分のマシン上で可能になります。
コマンド ライン用の強力な自己ホスト可能な Git サーバー。次のコマンドのいくつかを試すこともできます。 または、ソフト サーブを使用して、ソフト ブラウズ [ディレクトリ] を使用するか、Git リポジトリ内でソフトを実行してローカル リポジトリを参照することもできます。
GPU アクセラレーションによるシミュレーション、ロボット工学、機械学習のための Python フレームワーク。
ChatGPT Web (Pro を含む) を Codex アプリのネイティブ モデルとして使用し、Codex の使用制限を超えたコンテキスト、ツール、ストリーミング、画像を使用します。
OpenSquilla は、同じ予算でより高いインテリジェンス密度を備えたトークン効率の高い AI エージェントです。
Windows でコンピュータを使用するための MCP サーバー。任意の LLM を使用する (ビジョンはオプション) 多くの自動化ツールとは異なり、Windows-MCP は従来のコンピューター ビジョン技術や特定の微調整されたモデルに依存しません。あらゆる LLM と連携して動作し、複雑さとセットアップ時間を軽減します。