context-engineering

CLI mesin pencari kode tertanam yang sangat ringan (berbasis AST) yang berfungsi dengan baik - meningkatkan kecepatan dan efisiensi untuk agen pengodean 🌟 Beri bintang jika Anda menyukainya!

Lapisan interoperabilitas konteks yang didukung oleh hypergraph. Bangun lapisan konteks semantik terpadu di mana hasil agen bersifat deterministik dan perilaku agen tidak hanya dapat dilacak, tetapi juga dapat diverifikasi secara kriptografis.

🧠 Buat agen Anda belajar dari pengalaman. Kini tersedia sebagai solusi ter-host di kayba.ai

Kelola konteks tugas pribadi Anda secara otomatis dengan AI.

Memori proyek portabel di Claude Code, Codex, dan OpenCode, ditambah penghitungan token yang diukur dari transkrip harness. I/O file lokal, tanpa panggilan API, tanpa telemetri.

Temukan ghost token. Perbaiki. Bertahan dari pemadatan. Hindari penurunan kualitas konteks.

Cara insinyur sungguhan menjalankan Claude Code dan Codex: perencanaan berbasis spesifikasi, TDD yang ditegakkan, memori persisten, dan penegakan kualitas di semua level. Buat agen Anda siap untuk produksi.

Konteks tak terbatas. Memori yang mengelola dirinya sendiri. Satu sesi, seumur hidup. Hippocampus untuk agen coding, bagian dari CortexKit.

Kompilator pengetahuan. Sumber mentah masuk, wiki yang saling terhubung keluar. Terinspirasi dari pola LLM Wiki Karpathy.

📚 Buku Panduan "Deep Agents in Action" oleh Duta Resmi LangChain. Panduan lengkap untuk membangun AI Agent siap produksi dari nol menggunakan ekosistem LangChain / LangGraph.

Daftar sumber daya teknik Agent Harness yang luar biasa, termasuk proyek GitHub, alat, tolok ukur, dan panduan praktis.

👾 nao adalah agen analitik open source. (1) Buat konteks dengan CLI nao-core, (2) deploy antarmuka chat nao untuk semua orang

Generator konteks AI universal. Menghemat ribuan token per percakapan di Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, dan lainnya.

ApeRAG: GraphRAG siap produksi dengan pengindeksan multi-modal, AI agen, dukungan MCP, dan deployment K8s yang dapat menskalakan

Penggerak konteks untuk agen AI Anda

Ubah repo apa pun menjadi ruang kerja siap-agen untuk Claude Code, Codex, Cursor, dan agen pengodean lainnya.

Sistem meta-prompting, rekayasa konteks, dan pengembangan berbasis spesifikasi yang canggih yang memungkinkan agen bekerja untuk waktu yang lama secara mandiri tanpa kehilangan gambaran besar

Tim impian coding AI yang terdiri dari agen untuk VS Code. Claude Code + openai Codex berkolaborasi dalam mode bertukar pikiran (brainstorm), mendebatkan solusi, dan mensintesis pendekatan terbaik untuk kode Anda.

OpenLoomi adalah rekan kerja AI open-source. Alat ini menghubungkan perangkat kerja Anda, memahami apa yang sedang Anda kerjakan, dan memberi tahu apa yang butuh perhatian, mengapa itu penting, serta apa yang harus dilakukan selanjutnya. Ini adalah Attention Agent open-source Anda.

Stop your AI from making things up — it proposes, deterministic tools decide, every claim checked against ground truth with evidence. Grounded facts and context survive resets. Reverse engineering is the proving ground. MCP server + CLI.

Dari vibe coding ke rekayasa agen - latihan membuat codex menjadi sempurna

Alat CLI yang ringan dan bebas dependensi untuk mengelola dan mengaktifkan kapabilitas asisten coding AI (seperti Claude Code, Cursor, Trae, dll.).

PowerContext: Generasi Berikutnya dari PowerMem. Bukan hanya memori!!!

Edisi komunitas RepoPrompt: aplikasi rekayasa konteks macOS native untuk agen coding AI, dengan MCP CLI.

Memori kognitif yang berevolusi sendiri dan mesin konteks untuk agen AI di Java. Memberdayakan agen proaktif 24/7 seperti OpenClaw dengan pemahaman dan performa SOTA.

The ripgrep of AI context: a zero-dependency C++23 CLI + MCP server giving coding agents a ranked, deterministic map of any repo, blast radius, tests-to-run and quality deltas. Signatures at 80% fewer bytes than bodies; ~5% of a grep-and-read pass's tokens.

Lapisan dasar untuk kecerdasan agen.

AgnosticUI Local (v2) adalah pustaka komponen UI berbasis CLI yang menyalin komponen langsung ke dalam project Anda. Berfungsi dengan alat AI, UI berbasis agen, and alur kerja yang siap prompt.

Infrastruktur Rekayasa Konteks Utama, dimulai dari MCP dan Integrasi

Sumber daya definitif untuk Agent Skills - kapabilitas modular yang merevolusi arsitektur agen AI