नई पीढ़ी

🙌 OpenHands: AI-संचालित विकास

रीयल-टाइम वैश्विक बुद्धिमत्ता डैशबोर्ड। एक एकीकृत स्थितिजन्य जागरूकता इंटरफ़ेस में AI-संचालित समाचार एकत्रीकरण, भू-राजनीतिक निगरानी, और बुनियादी ढांचा ट्रैकिंग

🤯 LobeHub आपका चीफ एजेंट ऑपरेटर है, जो आपकी पूरी AI टीम को काम पर रखकर, शेड्यूलिंग करके और रिपोर्ट करके आपके एजेंटों को 7×24 संचालन में व्यवस्थित करता है।

रोडमैप और Colab नोटबुक्स के साथ लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs) में प्रवेश पाने का कोर्स।

Taste-Skill - आपके AI को अच्छा स्वाद देता है। AI को बोरिंग, सामान्य कचरा जनरेट करने से रोकता है

एक ओपन-सोर्स लॉन्ग-हॉरिजन SuperAgent हार्नेस जो रिसर्च, कोडिंग और निर्माण करता है। सैंडबॉक्स, मेमोरी, टूल्स, स्किल, सबएजेंट और मैसेज गेटवे की मदद से, यह विभिन्न स्तरों के कार्यों को संभालता है जिनमें मिनटों से लेकर घंटों तक का समय लग सकता है।

प्रभावित करने वाले ग्राफ़ से बेहतर हैं सिखाने वाले ग्राफ़। किसी भी कोड को एक इंटरैक्टिव नॉलेज ग्राफ़ में बदलें जिसे आप तलाश सकते हैं, खोज सकते हैं और जिसके बारे में सवाल पूछ सकते हैं। Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI और अन्य के साथ काम करता है।

🚀🤖 Crawl4AI: ओपन-सोर्स LLM अनुकूल वेब क्रॉलर और स्क्रैपर। शर्माएं नहीं, यहाँ जुड़ें: https://discord.gg/jP8KfhDhyN

ओपन-सोर्स ऐप जिसका उपयोग हर कोई काम पर एजेंटों को प्रबंधित करने के लिए करता है

PDFs और Office docs जैसे जटिल दस्तावेज़ों को आपके Agentic वर्कफ़्लो के लिए LLM-रेडी markdown/JSON में बदलता है।

CLI प्रॉक्सी जो सामान्य देव कमांड पर LLM टोकन की खपत को 60-90% तक कम कर देता है। सिंगल Rust बाइनरी, शून्य निर्भरता

GPT4All: किसी भी डिवाइस पर Local LLMs चलाएं। ओपन-सोर्स और व्यावसायिक उपयोग के लिए उपलब्ध।

🕷️ एक एडेप्टिव Web Scraping फ्रेमवर्क जो सिंगल रिक्वेस्ट से लेकर फुल-स्केल क्रॉल तक सब कुछ संभालता है!

अपने AI एजेंट को पूरा इंटरनेट देखने के लिए आँखें दें। Twitter, Reddit, YouTube, GitHub, Bilibili, XiaoHongShu पढ़ें और खोजें — एक CLI, शून्य API शुल्क।

Bash ही सब कुछ है - 0 से 1 तक बनाया गया एक नैनो claude code जैसा 「agent harness」

📚 'शुरुआत से एजेंट बनाना' — शून्य से एजेंट सिद्धांत और अभ्यास ट्यूटोरियल

एक स्क्रीनशॉट डालें और इसे क्लीन कोड (HTML/Tailwind/React/Vue) में बदलें

Qwen3.8, Kimi K3, MiniMax-H3, Gemma 4, DeepSeek-V4, FLUX और अन्य सहित LLM और डिफ़्यूज़न मॉडल को चलाने और प्रशिक्षित करने के लिए स्थानीय UI।

100+ LLMs और VLMs की यूनिफाइड एफिशिएंट फाइन-ट्यूनिंग (ACL 2024)

X Recommendation Algorithm के लिए सोर्स कोड

विश्वास-न्यूनतम, शून्य-ज्ञान ब्रिजिंग प्रोटोकॉल, जिसे सेंसरशिप प्रतिरोध, अत्यधिक उच्च सुरक्षा और विकेन्द्रीकृत वित्त में उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Claude AI वर्कफ़्लो को कस्टमाइज़ करने के लिए अद्भुत Claude स्किल्स, संसाधनों और टूल की एक क्यूरेटेड सूची

AI एजेंट बनाना शुरू करने के लिए 18 पाठ

Daytona AI-जनरेटेड कोड चलाने के लिए एक सुरक्षित और लोचदार बुनियादी ढांचा है।

एक सरल और सार्वभौमिक स्वार्म इंटेलिजेंस इंजन, जो किसी भी चीज़ की भविष्यवाणी करता है।

GPT/GLM जैसे LLM बड़े भाषा मॉडलों के लिए व्यावहारिक इंटरैक्टिव इंटरफ़ेस प्रदान करता है, विशेष रूप से शोध पत्र पढ़ने/पॉलिश करने/लिखने के अनुभव के लिए अनुकूलित है। मॉड्यूलर डिज़ाइन, कस्टम शॉर्टकट बटन और फ़ंक्शन प्लगइन्स का समर्थन करता है, Python और C++ जैसे प्रोजेक्ट्स का विश्लेषण और स्व-अनुवाद फ़ंक्शन, PDF/LaTex पेपर अनुवाद और सारांश फ़ंक्शन का समर्थन करता है। कई LLM मॉडलों से समानांतर पूछताछ का समर्थन करता है, और chatglm3 जैसे स्थानीय मॉडलों का समर्थन करता है। Tongyi Qianwen, deepseekcoder, Xunfei Xinghuo, Wenxin Yiyan, llama2, rwkv, claude2, moss आदि के साथ एकीकृत।

🌟 मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क: पहली AI सॉफ्टवेयर कंपनी, नेचुरल लैंग्वेज प्रोग्रामिंग की ओर

🌊 ओरिजिनल एजेंट मेटा-हार्नेस। इंटेलिजेंट मल्टी-प्लेयर स्वार्म्स डिप्लॉय करें, ऑटोनॉमस वर्कफ़्लो को कोऑर्डिनेट करें, और कन्वर्सेशनल AI सिस्टम बनाएं। एडेप्टिव मेमोरी, सेल्फ-लर्निंग इंटेलिजेंस, RAG इंटीग्रेशन, और नेटिव Claude Code / Codex / Hermes और कई अन्य के साथ एकीकृत।

ओपन-सोर्स AI जॉब सर्च: जॉब पोर्टल्स को स्कैन करें, लिस्टिंग्स का मूल्यांकन करके 1-5 के ग्लोबल स्कोर के साथ एक स्ट्रक्चर्ड A-H रिपोर्ट बनाएं, अपना CV कस्टमाइज़ करें, एप्लिकेशन्स को ट्रैक करें — यह आपके AI कोडिंग CLI (Claude Code, Codex, OpenCode, Antigravity…) में स्थानीय रूप से चलता है।

omo/lazycodex: tokenmaxxers के लिए कोडिंग एजेंट; जटिल कोडबेस के लिए एकमात्र एजेंट हार्नेस। आपके Codex और OpenCode के लिए।