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该存储库包含一套库,可提供创建生产就绪应用程序时常用的设施。
HYSEN LABS 项目目录
AI 能力 标签 · 精选仓库与深度解析。
该存储库包含一套库,可提供创建生产就绪应用程序时常用的设施。
小队:适用于任何项目的人工智能代理团队。为了获得最佳的 Squad 体验,请使用 [GitHub Copilot CLI]。
该项目围绕「One governed graph for AI agents, GraphQL + MCP over your databases, files, APIs, and code.」构建,适用于实际场景的开源实践,提供可复用的工具链与集成方式。
该项目围绕「A Proof-oriented Programming Language. [fstar-mode.el]: Emacs mode for F* [fstar-vscode-assistant]: VS Code plugin for F* More details on [editor support] are available on the [F\* wiki].」构建,适用于实际场景的开源实践,提供可复用的工具链与集成方式。
由 Google Cloud 专业服务团队开发的通用解决方案和工具。此存储库及其内容不是官方支持的 Google 产品。
FluxDown 是一个媒体下载和处理实用程序,具有可恢复传输、队列管理和本地自动化控制。
模型上下文协议服务器,用于将几乎所有内容转换为 Markdown。
一本实用的开源指南,通过真实世界的工作流程掌握 WorkBuddy。开源的 WorkBuddy 实战蓝书皮:教程、真实工作流程、技能、MCP、自动化与多智能体实践。
该项目围绕「This project helps teams deliver faster with open-source tooling and practical workflows.」构建,适用于实际场景的开源实践,提供可复用的工具链与集成方式。
该项目围绕「VibiumDev/vibium」构建,面向真实业务场景提供可复用的开源实践方案,支持稳定落地与可扩展的项目实践。
该项目围绕「API Dash is a beautiful AI-powered open-source cross-platform (Desktop & Mobile) API Client built using Flutter which can help you easily create & customize your HTTP & GraphQL API requests, visually inspect responses and generate API integration code. A lightweight alternative to postman/insomnia.」构建,适用于实际场景的开源实践,提供可复用的工具链与集成方式。
该项目围绕「Project-N-E-K-O/N.E.K.O」构建,面向真实业务场景提供可复用的开源实践方案,支持稳定落地与可扩展的项目实践。
该项目围绕「Miles is an enterprise-facing reinforcement learning framework for LLM and VLM post-training, forked from and co-evolving with slime.」构建,适用于实际场景的开源实践,提供可复用的工具链与集成方式。
适用于任意数据源组合的查询引擎。像数据库一样查询您的文件和 API!
DaVinci Resolve Studio 的 MCP 服务器集成。 DaVinci Resolve MCP 服务器 blue.svg) 18%20tools-blueviolet.svg) 模型上下文协议 (MCP) 服务器,可让 AI 助手通过官方脚本 API 控制 DaVinci Resolve Studio。
克劳德开源代码的集合。未添加任何注释、文档或构建工具,请使用 claude-code-source-code 作为研究和注释版本。
非确定性人工智能的确定性执行。它提供任务、提示、指南和报告,用于观察编码代理在使用基于 TEAQL 的业务软件时的行为方式。
该项目围绕「Java enterprise application development framework for full scenario: Restrained, Efficient, Open, Ecologicalll!!! 700% higher concurrency 50% memory savings Startup is 10 times faster. Packing 90% smaller; Compatible with java8 ~ java25; Supports LTS. (Replaceable spring).」构建,适用于实际场景的开源实践,提供可复用的工具链与集成方式。
该项目围绕「FluidInference/FluidAudio」构建,面向真实业务场景提供可复用的开源实践方案,支持稳定落地与可扩展的项目实践。
推动人工智能辅助开发的整个生命周期,从创意到交付代码。