Serve a WebSocket endpoint for real‑time Twilio Media Streams, enabling audio streaming between Twilio and external services.
يُقدِّم هذا الخادم المكتوب بـ Node.js نقطة نهاية WebSocket تستقبل إطارات الصوت في الوقت الحقيقي من Twilio Media Streams. يقوم بتسجيل الإطارات الواردة ويُمكن توسيعه لإرسالها إلى خدمات مثل OpenAI Realtime لتحويل الكلام إلى كلام. تم تصميم الخادم كهيكل أساسي يتيح للمطورين بناء معالجة صوتية مخصصة، توجيه الإشارات، أو تحليل البيانات الصوتية. يستهدف المطورين الذين يعملون مع خدمات Twilio، خطوط نقل الصوت في الوقت الحقيقي، وتكاملات المساعدات الصوتية. يحل المشروع مشكلة الحاجة إلى بوابة WebSocket خفيفة الوزن وقابلة للنشر تربط بين Twilio وخدمات خارجية. يُستخدم في النمذجة السريعة والتجارب التعليمية، موضحاً كيفية إعداد خادم WebSocket مستمر لمعالجة بيانات الصوت.
The lexlink project provides a server for accessing the Korean National Law Information API.
هذا المشروع هو خادم يسمح بالوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات الوطنية للقانون الكوري. يستخدم البرنامج اللغة البرمجية Python ومكتبات أخرى مثل BeautifulSoup و Pydantic و Uvicorn لتقديم واجهة قوية وفعالة لتطبيق API.
The Harbor Clerk project is a tool for managing and retrieving documents in a Dropbox-like system.
هاربور كلير هو نظام إدارة مستندات مدمج يجمع بين فوائد تخزين السحابة مع القدرة على استرجاع البيانات في الموقع. يسمح للمستخدمين بتخزين و إدارة مستنداتهم بشكل آمن، بينما يوفر خيارًا لاسترجاع البيانات من دون الاتصال بالإنترنت. يستخدم النظام قواعد البيانات Minio و PostgreSQL لضمان توافقية البيانات و متوافقتها.
The openclaw-usage-mcp project provides a read-only MCP server that exposes usage and cost queries for an OpenClaw gateway.
هذا المشروع هو خادم MCP غير قابل للتحرير مصمم لاستكشاف الاستخدامات والرسوم المالية للبوابة OpenClaw. يسمح للمستخدمين الوصول إلى البيانات ذات الصلة دون تعديل النظام الأساسي. الوظيفة الرئيسية للخادم هي توفير واجهة مركزية لاستقبال الاستفسارات بشأن الاستخدامات والرسوم.
The quack2025__sitetrace-backend project is a backend system for Sitetrace, likely providing data processing and analysis capabilities.
هذا المشروع يعتبر نظام خلفي بني على لغة بايثون و مكتبات متعددة مثل FastAPI، Celery، و Pydantic. يستخدم قاعدة البيانات Redis و يعتمد على API OpenAI للمميزات الذكية المحتملة. الغرض من هذا النظام هو تقديم قدرات معالجة البيانات و تحليلها.
This project is a footfall counter, likely used in retail or commercial settings to track pedestrian traffic.
هذا المشروع هو مقياس مرور الأقدام، يُستخدم في بيئات تجارية أو تجارية لمراقبة حركة المشاة. يتم بناؤه باستخدام Python و يستفيد من مكتبة numpy. بدون مزيد من المعلومات، لا يزال غير واضح كيف سيتم استخدام هذه البيانات أو تخزينها.
Provides a retrieval system that syncs meeting notes from Notion, indexes them, and serves context to agents.
يعمل هذا النظام على مزامنة ملاحظات الاجتماعات المخزنة في Notion مع قاعدة بيانات محلية، ثم يُفهرس المحتوى باستخدام محرك QMD ليصبح قابلًا للبحث الفوري. يتم تقديم النتائج عبر واجهة MCP التي تُستعمل من قبل وكلاء OpenClaw لتوفير سياق دقيق أثناء التفاعل. يتيح الأمر `sync.py` تحديث البيانات يدويًا، بينما يمكن للفرق البحث عن عبارات محددة عبر أوامر `qmd query` أو `qmd search`. يتضمن النظام ملفات تكوين لتخزين بيانات اعتماد Notion وضبط إعدادات المنفذ، بالإضافة إلى ملف تصحيح للأسماء لتوحيد المصطلحات. يهدف النظام إلى تقليل الوقت اللازم للعثور على معلومات الاجتماعات، وتحسين دقة إجابات الوكلاء، وتسهيل التعاون بين الفرق. كما يوفر نقاط نهاية صحية (health checks) لتتبع حالة الخدمات، وسجلات مفصلة لتسهيل الصيانة. يختلف عن الحلول التقليدية بتركيزه على التكامل مع Notion وتقديم واجهة بحث سريعة ومتكاملة مع أنظمة الوكلاء الذكية.
A curated dataset for training and evaluating distraction detection models.
يقدّم هذا المشروع مجموعة بيانات شاملة ومُعلمة صُممت لدعم تطوير نماذج التعلم الآلي التي تكشف عن الانحراف في سياقات مختلفة. تتضمن البيانات عينات متنوعة مُعلمة بفئات الانحراف، مما يتيح للباحثين تدريب مصنّفات قوية. تم تنظيمها لتسهيل دمجها بسهولة مع خطوط أنابيب التعلم الآلي الشائعة، مع توثيق واضح حول الصيغة ومبادئ التسمية. الجمهور المستهدف الأساسي هو علماء البيانات والباحثين الذين يعملون في مجال التفاعل بين الإنسان والحاسوب، سلامة القيادة، وتحليل السلوك. من خلال توفير معيار موحد، تساعد المجموعة على مقارنة أداء الخوارزميات وتسريع الابتكار في كشف الانحراف.
A robotics simulation framework that extends NVIDIA Isaac Lab to support a broader range of algorithms, platforms, and environments, enabling realistic sim‑to‑real development.
يوفر UW Lab بيئة محاكاة متكاملة للروبوتات تعتمد على محرك NVIDIA Isaac Sim، مع إضافة طبقة توسعة تسمح بدمج خوارزميات وأجهزة مختلفة بسهولة. يركز المشروع على modularity و agility، مع تصميم شامل يتيح للمستخدمين إضافة أو تعديل بيئات ومهام دون الحاجة لإعادة بناء النظام. يتميز بوجود مجموعة من البيئات المُحسّنة بصيغة Manager‑Based، مما يسهل إدارة المشروعات وتكرار التجارب. كما يوفر إعدادات جاهزة للانتقال من المحاكاة إلى الواقع، مع تكامل مع أجهزة روبوت حقيقية تم اختبارها مسبقًا. يستهدف الباحثين والمطورين في مجال الروبوتات الذين يحتاجون إلى منصة موحدة لتطوير وتقييم سياسات التعلم الآلي في بيئات واقعية. يحل مشكلة تجزئة الأدوات والبيئات في البحث الروبوتي، ويقلل الوقت اللازم لتجربة خوارزميات جديدة. يميز المشروع بتركيزه على التكامل السلس مع أنظمة التعلم العميق والذكاء الاصطناعي، مع دعم للبيانات العلمية والتوثيق المتكامل.
A free-tier Retrieval-Augmented Generation API that lets users chat with their PDF, Excel, and Word documents.
يُقدِّم هذا الواجهة برمجة تطبيقات خدمة Retrieval‑Augmented Generation جاهزة للإنتاج، تسمح للمستخدمين بالتفاعل مع مستندات PDF وExcel وWord عبر محادثة. يتم استيراد المستندات، ثم تحليلها، تقسيمها إلى أجزاء، وتضمينها باستخدام نماذج تحويل الجمل، ثم تخزينها في فهرس hnswlib يدعم التخزين على القرص. عند إرسال استعلام، يُسترجع النظام أقرب أجزاء، يُكوّن موجهًا، ويستدعي LLM من Groq؛ في حال فشل Groq، يتم التبديل تلقائيًا إلى Gemini Flash. تُوفر واجهة FastAPI نقاط نهاية لاستيراد، محادثة، عرض، وحذف المستندات، ما يسهل دمجها في تطبيقات الويب أو الهاتف المحمول. يحل هذا الحل مشكلة البحث والإجابة على أسئلة المستندات الكبيرة دون الحاجة إلى فهرسة يدوية، ويقدم طبقة مجانية للفرق الصغيرة والنماذج الأولية.
The Runway Orientation Visualisation project maps the orientation of airport runways worldwide to reveal prevailing wind patterns and geographic conventions.
هذا المشروع يرسم اتجاهات ملاحة المطارات حول العالم لاستكشاف أنماط الرياح والمناطق الجغرافية. يستخدم البيانات من OurAirports ويتجميع المطارات القريبة حسب اتجاهها، ثم يحسب كل مجموعة باستخدام طريقة الدوران المتوسطة. يتيح للمستخدمين رؤية مناطق مختلفة حول العالم.
A lightweight, self-hosted server that stores and retrieves persistent memory for teams and projects.
يُعدّ خادم مونو‑ميموري إم سي بي حلًّا مضمنًا ومُضيفًا ذاتيًا يهدف إلى حفظ سجل دائم للذاكرة الخاصة بالفرق والمشاريع. يوفّر واجهة برمجة تطبيقات بسيطة تسمح بتخزين البيانات السياقية مثل الملاحظات، والقرارات، والمواد المرجعية، مع إمكانية استرجاعها عند الطلب. تم تصميمه ليكون خفيفًا على الموارد، مع ضمان استمرارية البيانات بشكل موثوق. يستهدف الفرق الصغيرة والمتوسطة التي تحتاج إلى قاعدة معرفة مشتركة دون الحاجة إلى بنية تحتية معقدة. بفضل وجوده في كيان واحد يسهل نشره، يقلل من زمن الاستجابة ويعزز التعاون في بيئات العمل الموزعة.
Calculate the Beneish M‑Score for Korean IFRS companies to assess potential earnings manipulation.
يُعدّ هذا الأداة حلاً لحساب درجة بينيش، وهو مؤشر إحصائي يُستخدم لاكتشاف التلاعب بالأرباح، مع تركيز خاص على الشركات المدرجة في بورصتي كوسبي وكوسداك الكورية التي تتبع المعايير الدولية للتقارير المالية. يستورد الأداة بيانات القوائم المالية، ويطبق صيغة بينيش القياسية، ثم يُخرج نتيجة الدرجة مع نسب تشخيصية توضح نقاط الضعف المحتملة. يتيح هذا التقييم للخبراء الماليين تحديد الشركات التي قد تتبع ممارسات محاسبية متشددة. يُصمم الأداة لتلبية احتياجات المستثمرين ومديري المخاطر والباحثين في مجال المالية الذين يحتاجون إلى تحليل سريع وموثوق للبيانات المالية الكورية. يعتمد التنفيذ على مكتبات علم البيانات في لغة بايثون لضمان دقة الحسابات وسهولة دمجها في سير العمل الحالي.
The building-analysis project is designed for architects and engineers to analyze building data.
هذا المشروع يقدم أداة برمجية مبنية على لغة بايثون للتحليل البياني للمباني. يستخدم هذا الأداة مكتبة NumPy للعمليات الحسابية العددية الفعالة. لا يوجد حاليًا دمج قاعدة بيانات. الهدف من هذا المشروع هو تقديم طريقة بسيطة وفعالة لprocessing وتصفح المعلومات المتعلقة بالمنشآت.
This project is a QDrant-based search engine for efficient and scalable data retrieval.
هذا المشروع هو محرك بحث مبني على قدرنت، مصمم لتقديم قدرات استرجاع البيانات الفعالة والمتوفرة على نطاق واسع. يستخدم البرنامج الرئيسي لغة بايثون. يعتمد المشروع على ريدس للوظائف الإضافية. في الوقت الحالي، لا تتوافر وصفة مفصلة في README.
A vision‑language API that classifies and predicts warehouse packaging operations from video clips.
يقدم هذا النظام نقطة نهاية FastAPI تستقبل مقاطع فيديو قصيرة تُظهر عمليات التعبئة في المستودعات وتعيد تنبؤات منظمة حول نوع العملية، والحدود الزمنية لها، والخطوة التالية المتوقعة. يعتمد على نموذج Qwen2.5‑VL‑2B مُحسَّن باستخدام QLoRA على مجموعة بيانات OpenPack لفهم المحتوى البصري والملصقات النصية معاً. يتضمن خط الأنابيب اختيار إطارات معتمد على الحركة لتسليط الضوء على اللحظات الرئيسية حول انتقالات العمليات، ما يحسن الدقة الزمنية. يستهدف المهندسين في مجال اللوجستيات وفرق أتمتة المستودعات الذين يحتاجون تحليلات فورية ورؤى تنبؤية. يحل النظام مشكلة الحاجة إلى التعرف الدقيق على العمليات في تدفقات الفيديو الصناعية مع زمن استجابة منخفض، مما يقلل الجهد اليدوي في المراقبة.
An AI-driven pipeline that scrapes financial data, analyzes it, and delivers investment insights through a web API.
يُدمج النظام بين جمع البيانات عبر الإنترنت، معالجة البيانات، وتحليل الذكاء الاصطناعي لتقديم رؤى استثمارية قابلة للتنفيذ. يقوم بجمع المعلومات المالية اللحظية من المصادر العامة، ثم ينظف ويهيئ البيانات باستخدام مكتبة pandas، ويُظهر الاتجاهات عبر رسومات matplotlib. تُعرّف واجهة FastAPI نقاط نهاية تُعيد تقارير ومعالجات مرئية، بينما يُنسق وكيل Claude Code سير العمل ويُنتج ملخصات بلغة طبيعية. صُمم هذا الأنابيب للمطورين والمحللين الذين يحتاجون إلى معلومات سوقية مُحدثة تلقائياً دون تدخل يدوي. يقلل من الوقت اللازم لإعداد تقارير الاستثمار ويُعزز اتخاذ القرارات المبنية على البيانات. يميز المشروع بدمج وكيل ذكاء اصطناعي يضيف فهمًا سياقيًا وتوصيات تتجاوز التحليل الإحصائي البسيط.
This project provides a MCP server for indexing WordPress hooks, blocks, APIs, and official documentation, making them accessible to AI assistants.
هذا المشروع يقدم خادم MCP لتحليل مختلف مكونات ووردبريس، بما في ذلك الوظائف، والقوالب، ومكتبات APIs، والمستندات الرسمية. هذا يسمح بتمييز هذه المكونات من قبل مساعدات الذكاء الاصطناعي. المشروع يستخدم تقنيات Anthropic و Zod، مع SQLite ك систему إدارة قواعد البيانات.
Provides a RESTful API for multi‑tenant ad analytics, enabling advertisers and agencies to retrieve, analyze, and manage campaign data.
يُقدِّم هذا النظام واجهة برمجية RESTful تسمح للمستخدمين بالوصول إلى بيانات الحملات الإعلانية عبر عدة مستأجرين، مع ضمان فصل البيانات وحمايتها. يتيح للمعلنين والوكالات استرجاع مؤشرات الأداء مثل الإنفاق، والمشاهدات، والعائد على الاستثمار، مع إمكانية تجميعها وتحليلها في الوقت الفعلي. يعتمد النظام على آلية غير متزامنة للتعامل مع الطلبات، مع دعم للمعاملات في قواعد البيانات العلائقية وتخزين مؤقت للبيانات الحساسة. يستهدف المطورين الذين يعملون في مجال التسويق الرقمي، والباحثين في تحليل البيانات، وأصحاب المشاريع الإعلانية الذين يحتاجون إلى تقارير دقيقة وسريعة. يحل المشكلة الشائعة في جمع البيانات من منصات متعددة وتوحيدها في لوحة تحكم واحدة، مع توفير أمان عالي وتخصيص لكل مستأجر. يميز المشروع بقدرته على التوسع بسهولة مع إضافة مستأجرين جدد دون الحاجة لإعادة بناء البنية التحتية.
An AI agent orchestration framework that enables developers to coordinate multiple AI models from different providers in a unified workflow.
يُقدِّم الإطار طبقة غير مرتبطة بمزود لتنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يتيح للمطورين تعريف سير عمل يتضمن نماذج متعددة من مزودين مثل Anthropic وOpenAI. يختصر الاختلافات في واجهات برمجة التطبيقات، وحدود الرموز، وتنسيقات الردود، ويُقدِّم واجهة موحدة لبناء المطالب، واختيار الوكيل، وتجميع النتائج. يدعم النظام توجيهًا ديناميكيًا، واستراتيجيات احتياطي، وتنفيذًا متوازيًا، ما يجعله مناسبًا للخطوط العريضة المعقدة لاتخاذ القرار. يستهدف المستخدمون المطورون في مجال الذكاء الاصطناعي، وعلماء البيانات، ومهندسو البرمجيات الذين يبنون تطبيقات ذكية تتطلب مرونة عبر مزودين. من خلال توحيد منطق التنسيق، يقلل الإطار من الكود المكرر ويُسهِّل صيانة حلول متعددة النماذج.
This project is designed to provide a platform for data analysis and visualization.
يبدو أن مشروع Numbers Don't Lie, Blutmans Do يركز على تحليل البيانات والتصوير. ومع ذلك، دون وجود معلومات إضافية، صعب تحديد تفاصيل وظيفته. يستخدم اللغات Python و JavaScript وتفاعل مع قواعد البيانات PostgreSQL. اسم المشروع يشير إلى تركيزه على الفهم المبني على البيانات.
This framework enables multiple AI agents to autonomously generate, execute, and review code in a collaborative cycle, streamlining software development.
يُنسق الإطار ثلاث وكلاء ذكاء اصطناعي—المهندس المعماري، والمُنفذ، والمراجع—لتوليد الكود وتشغيله وتقييمه بشكل ذاتي. يعتمد على بيئة محلية للذكاء الاصطناعي لتوليد مقاطع الكود، ثم يُنفّذها داخل حاوية آمنة، ويُقيّم النتائج. يتفاعل المطورون مع النظام عبر واجهة سطر أوامر، حيث يُحدّدون المهام ويستعرضون التحسينات المتتالية. تستمر الدورة حتى يحقق الكود معايير الجودة المحددة أو يتوقف المستخدم. يساهم هذا الأسلوب في تقليل الأخطاء اليدوية، وتسريع عملية النمذجة الأولية، وتوفير مسار منظم لتطوير البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يتيح الإطار أيضاً تسجيل جلسات التطوير والنتائج لتسهيل التحليل والمراجعة. يختلف عن الحلول التقليدية بتركيزه على التعاون بين الوكلاء وتكرار العملية تلقائياً دون تدخل بشري مستمر.
A Python package that reproduces figures and analyses from a 2023 neuroscience study on mouse behavior.
يُقدِّم هذا المشروع حزمة Python تُعيد إنتاج الرسوم البيانية والتحليلات التي عرضت في دراسة علم الأعصاب لعام 2023 حول سلوك الفأر. تتضمن الحزمة سكربتات معالجة البيانات، ودوال مساعدة، وأدوات رسم تُحاكي منهجية الدراسة الأصلية. يمكن للمستخدمين تحميل مجموعات البيانات الأولية والمعالجة، إعداد بيئة conda، وتشغيل الوحدات المرفقة لتوليد رسومات جاهزة للنشر. صُممت الحزمة للباحثين الذين يحتاجون إلى التحقق من صحة النتائج، توسيعها، أو بناء على اكتشافاتها. تُركز على إعادة الإنتاجية وتوثيق واضح لكل خطوة في مسار التحليل.
A framework for building, testing, and deploying modular AI agents that can collaborate on complex tasks.
يقدم هذا الإطار بيئة موحدة لتطوير واختبار ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي. يتضمن مجموعة من مكونات الوكلاء القابلة لإعادة الاستخدام، وبروتوكولات الاتصال، وأدوات التنسيق. يتيح للمطورين تجميع وكلاء يعملون معاً على مهام معقدة، مستفيدين من المعرفة المشتركة والتنسيق المنسق. يدعم الإطار تصميماً معيارياً، مما يسهل إضافة سلوكيات مخصصة وتكاملات جديدة. يهدف إلى فرق تطوير الأنظمة الذكية التي تحتاج إلى تفاعلات وكلاء مستقلة وقابلة للتوسع. يسهّل إنشاء حلول تعتمد على التعاون بين الوكلاء لتسريع تطوير التطبيقات المعقدة. كما يوفّر أدوات لتتبع الأداء وتحليل سلوك الوكلاء لضمان موثوقية عالية.
Provides a RESTful API for managing and retrieving traffic data for developers and traffic analysis tools.
يُقدِّم هذا المشروع واجهة برمجية HTTP تسمح للعميل بإجراء عمليات إنشاء، قراءة، تحديث، وحذف سجلات المرور. يتم تخزين البيانات في قاعدة PostgreSQL لضمان استقرار وتوافر المعلومات التاريخية واللحظية للمرور. تُستخدم مكتبة FastAPI لتقديم استجابات سريعة وموثوقة، بينما تُعنى مكتبة Pydantic بالتحقق من صحة البيانات قبل تخزينها. تُعالج عمليات قاعدة البيانات عبر ORM SQLAlchemy، ما يسهِّل التفاعل مع الجداول دون الحاجة لكتابة استعلامات SQL يدوياً. يستهدف المطورين الذين يبنون تطبيقات الملاحة أو الخدمات اللوجستية، وكذلك محللي البيانات الذين يدرسون أنماط الحركة المرورية، ومخططي المدن الذين يحتاجون إلى تدفقات مرور حية. يوفِّر هذا الحل طبقة بيانات مرورية موثوقة وقابلة للتوسع، وتُحل مشكلة نقص واجهات برمجية موحدة للمرور، مع توفير وثائق واضحة وسهولة التكامل مع الأنظمة الأخرى.
A persistent memory agent that ingests text, deduplicates and consolidates information, and answers natural‑language queries via an HTTP API.
يعمل Memory Haiku كخدمة خلفية تستعرض مجلدًا محددًا للملفات النصية وPDF، وتستخرج منها ملخصات منظمة باستخدام نموذج لغة كبير، ثم تخزنها في قاعدة بيانات متجهات. يتم إزالة الذاكرات المتشابهة تقريبًا عبر حساب التشابه الكوسيني، وتدمج الأنماط المتكررة تلقائيًا وفقًا لجدول زمني، كما يتبع آلية تدهور تُشير إلى الذاكرات القديمة التي لا تُستعمل. يمكن للمستخدمين طرح أسئلة باللغة الطبيعية على الواجهة البرمجية HTTP أو التفاعل مع لوحة Streamlit لاستعراض وإدارة الذاكرات. كما يدمج مع حوامل Git لتسجيل التغييرات في الكود من جلسات Claude Code. يهدف المشروع إلى توفير قاعدة معرفة خفيفة الوزن، قابلة للنمو والتطوير مع مرور الوقت، موجهة للمطورين وأصحاب الأعمال التي تعتمد على المعرفة المستمرة.
A lightweight API that processes multispectral drone imagery on edge devices and securely forwards the results to a central platform.
يُقدّم النظام واجهة برمجة تطبيقات RESTful مبنية على FastAPI تستقبل صوراً متعددة الطيف الملتقطة بواسطة طائرات بدون طيار في الزراعة. تُنفّذ معالجة على الجهاز، بما في ذلك المعايرة الإشعاعية، وحساب مؤشرات النبات، واكتشاف الشذوذ، باستخدام خوارزميات Python فعّالة. تُشفّر البيانات المعالجة مع البيانات الوصفية ثم تُنقل بأمان إلى منصة مركزية للمعالجة والتخزين. صُمم هذا الحل لفرق الزراعة الدقيقة التي تتطلب رؤى فورية دون الاعتماد على اتصال دائم بالسحابة، مع معالجة مشاكل الكمون، والحد من استهلاك النطاق الترددي، وضمان خصوصية البيانات. يوفّر النظام بنية تحتية مرنة تسمح بالعمل في بيئات ذات اتصال محدود، مع الحفاظ على جودة التحليل ودقة النتائج. يدمج بين معالجة الصور على الحافة ونقل البيانات الآمن، ما يميز المشروع عن الحلول التقليدية التي تعتمد على إرسال الصور الخام إلى السحابة أولاً.
A Python-based test framework that automates web UI testing with Playwright and generates Allure reports.
يُقدِّم هذا الإطار طريقة منظمة لكتابة وتشغيل اختبارات نهاية إلى نهاية لتطبيقات الويب باستخدام Playwright بلغة بايثون. يدعم المتصفحات Chromium وFirefox وWebKit، ما يتيح تنفيذ الاختبارات عبر متصفحات متعددة بأمر واحد. تُحمَّل متغيّرات البيئة من ملفات .env عبر مكتبة python‑dotenv، ما يجعل التكويد مرنًا للبيئات التطويرية والاختبارية والإنتاجية. يدمج الإطار مع Allure Commandline لإنتاج تقارير اختبار غنية وتفاعلية تتضمن لقطات الشاشة والسجلات. صُمِّم الإطار لمهندسي ضمان الجودة الذين يحتاجون اختبارات متصفح متكررة ومتعددة المنصات دون إدارة حزم المتصفحات يدويًا. يحل المشكلة الشائعة في اختبار واجهات المستخدم اليدوي، ويقلل من الأخطاء البشرية ويزيد من سرعة التكرار. يميز نفسه بتركيب سهل للبيئة عبر ملفات .env، ودعم متعدد المنصات، وتكامل تلقائي مع أدوات التقارير المتقدمة.
An operating system that orchestrates, monitors, and visualizes AI agent organizations.
يُقدِّم ViableOS منصة موحدة لإدارة مجموعات الوكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يتيح للمطورين تحديد سير العمل، جدولة المهام، وتوفير واجهة برمجة تطبيقات RESTful للوصول إلى قدرات الوكلاء. يتضمن نظامًا قويًا للواجهة الطرفية يُسهل التكوين السريع وتصحيح الأخطاء، بينما يُظهر لوحة معلومات ويب مبنية على Streamlit وPlotly مؤشرات الأداء والموارد في الوقت الحقيقي. صُمم النظام ليتم توسيعه عبر عدة وكلاء، مع معالجة التنسيق، استرداد الأخطاء، وتسجيل السجلات مع حد أدنى من الحمل. يستهدف المستخدمون المطورون في مجال الذكاء الاصطناعي، علماء البيانات، وفِرَق العمليات الذين يحتاجون طبقة تنظيمية خفيفة الوزن لكنها قوية. من خلال تجريد تعقيدات التواصل بين الوكلاء، يتيح ViableOS تطوير ونشر خدمات تعتمد على الذكاء الاصطناعي بسرعة وفعالية.
An HTTP API that uses a Telegram user account to automatically send first messages to leads and retrieve responses.
يعمل هذا المشروع كخادم HTTP مبني على FastAPI ويستخدم مكتبة Telethon لتشغيل حساب Telegram كـ "userbot". يتيح إرسال رسائل أولية تلقائيًا إلى العملاء المحتملين استنادًا إلى بيانات تُستلم عبر واجهة برمجية آمنة، مع تسجيل كل تفاعل في قاعدة بيانات SQLite. يتم التقاط الردود الواردة من العملاء وتخزينها، ويمكن إرسالها إلى أنظمة أتمتة خارجية مثل n8n عبر ويب هوك. يتضمن المشروع فحص الصحة، وتوثيق عبر مفتاح API، وآليات إعادة التوثيق عند انتهاء الجلسة. يهدف إلى تمكين فرق المبيعات والتسويق من بدء المحادثات مع العملاء المحتملين دون تدخل يدوي، متجاوزًا قيود البوتات التقليدية التي لا تستطيع بدء المحادثة.
An AI-driven API that generates personalized marketing content and insights for e-commerce businesses.
يقدم المشروع مجموعة من نقاط النهاية RESTful التي تستقبل بيانات المنتجات والعملاء، ثم تستخدم نموذج ذكاء اصطناعي لتوليد نصوص تسويقية مخصصة، واقتراحات تسعير، واستراتيجيات تفاعل. يتم تخزين واسترجاع البيانات عبر قاعدة بيانات علائقية مع تخزين مؤقت للطلبات المتكررة في Redis لتحسين الأداء. يعتمد النظام على بنية نظيفة مع نماذج Pydantic قوية وORM SQLAlchemy، وتُدار الترحيلات بواسطة Alembic. يوفر مخرجات Rich في وحدة التحكم لتسهيل تصحيح الأخطاء ونشر الخدمة. يهدف إلى مساعدة المسوقين الرقميين ومديري المنتجات على أتمتة إنشاء المحتوى واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.
Provides a comprehensive cricket database and pre‑trained predictive models for analysis and simulation.
يحتوي هذا المشروع على قاعدة بيانات DuckDB ضخمة تضم بيانات الكريكيت على مستوى الكرة الواحدة، مع تفاصيل المباريات، معلومات اللاعبين، ومقاييس المهارة المستخرجة. كما يتضمن نماذج XGBoost مُدربة مسبقاً تتنبأ بنتائج مثل النقاط، الإهانات، وأداء الفرق. يمكن للمستخدمين استعلام قاعدة البيانات مباشرة أو عبر حزمة R توفر وظائف مساعدة لتثبيت، تحديث، واسترجاع البيانات. يدعم المشروع صيغاً متعددة (T20، ODI، Test) وجنسين، ويقدّم نتائج محاكاة من عمليات مونت كارلو. يهدف المشروع إلى تحليل البيانات، علم البيانات، ومطوري التطبيقات الذين يحتاجون إلى بيانات كريكيت موثوقة وجاهزة للاستخدام في الأبحاث أو نمذجة أو تطوير التطبيقات.
Provides a unified local API for accessing personal knowledge bases and system state.
يقدم المشروع واجهة برمجة تطبيقات محلية أولاً تُوحِّد البيانات من MemoryAtlas، وحافظة Obsidian، وحالة النظام الأساسي في واجهة واحدة سهلة الاستخدام. يُعرِّف نقاط النهاية لاستعلام الملاحظات، وبيانات الذاكرة، ومقاييس النظام دون الحاجة إلى خدمات خارجية. صُمم لتلبية احتياجات المطورين الذين يرغبون في بناء أدوات إنتاجية مخصصة أو لوحات معلومات تعكس نظام المعرفة الشخصي. يتعامل مع المصادقة والتخزين المؤقت والمزامنة داخلياً، ما يضمن اتساق البيانات عبر المصادر المختلفة. من خلال تجريد تعقيد كل مصدر بيانات، يتيح المشروع إمكانية تطوير سريع لتطبيقات إدارة المعرفة. يركز على الأداء المحلي، مما يقلل الاعتماد على الشبكة ويزيد من أمان البيانات. يوفِّر حلاً فريداً يدمج بين تخزين الملاحظات، وإدارة الذاكرة، ومراقبة حالة النظام في بيئة واحدة متكاملة.
The mkseg project provides a unified cell segmentation pipeline for analyzing microscopy images.
هذا المشروع يقدم مسارًا متكاملًا لفرز الخلايا في صور المجهرية. مصمم للعمل مع مختلف أنواع البيانات المجهرية، بما في ذلك صور MK و HSPC و NMJ و Vessel. يستخدم المسار خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الخلايا الفردية بدقة وتفريقها عن الخلفية. يمكن أن يكون هذا مفيدًا في التطبيقات البحثية والتحليلية حيث يعد فرز الخلايا خطوة مهمة.
This project provides a server for the Philips Hue smart lighting system's MCP protocol.
هذا المشروع يقدم خادمًا لمكتبات MCP للنظام الإلكتروني الذكي للاستخدام في الأضواء من فيليبس هوي. يتيح هذا الخادم التواصل بين الأجهزة والجسر الذكي، مما يسمح بتحكم في إعدادات الضوء. يستخدم هذا المشروع بيثون كأحد اللغات الرئيسية، ويعتمد على pydantic لنمذجة البيانات و uvicorn كفریمورك ويب ASGI.
Provides a server that performs volume‑price analysis on stock market data for traders and analysts.
يُقدِّم هذا الخادم واجهة برمجية تُستقبل بيانات الأسهم التاريخية والحالية، ثم تُحسب مؤشرات العلاقة بين حجم التداول والسعر وتُرجع رؤى قابلة للتنفيذ. يستخدم خوارزميات إحصائية لاكتشاف الانحرافات وتأكيد قوة الاتجاهات. يُصمم ليُدمج بسهولة مع منصات التداول وأدوات إدارة المحافظ. يستهدف المتداولين، الباحثين الكميّين، والمحللين الماليّين الذين يحتاجون إلى إشارات سوقية مُؤتمتة. يحل مشكلة تحليل كميات ضخمة من البيانات يدويًا للعثور على أنماط حجم‑سعر. يتيح بنية خفيفة الوزن لتسهيل نشره في السحابة أو على الخوادم المحلية. يضيف قيمة من خلال توفير تحليلات فورية تساعد على اتخاذ قرارات استثمارية أسرع وأكثر دقة.
A Flask-based REST API that forwards user queries to Anthropic’s Claude model and returns the generated responses.
يُقدِّم المشروع خدمة ويب خفيفة تُعنى بتلقي استفسارات المستخدم عبر طلبات HTTP ثم تُحوِّل هذه الاستفسارات إلى نموذج Claude من Anthropic لإنتاج نصوص ذكية. يتولى المشروع التحقق من صحة الطلب، بناء الحمولة المناسبة، ثم يُعيد نتيجة النموذج إلى العميل، مع إمكانية تدفق الردود في الوقت الحقيقي. يتيح للمطورين دمج طبقة ذكاء اصطناعي بسهولة دون الحاجة للتعامل مع تفاصيل واجهة برمجة Claude مباشرة. يدعم تنسيقات JSON، مع خيارات ضبط درجة الحرارة وعدد الرموز القصوى، ويمكن نشره خلف وكيل عكسي أو حاوية لتوسيع نطاقه. يُستفيد منه في إنشاء روبوتات محادثة، مولدات محتوى، أو أي تطبيق يحتاج إلى توليد نصوص ذكية عند الطلب. يميز المشروع بسهولة الاستخدام، ومرونة التكوين، وموثوقية التفاعل مع نموذج Claude، ما يجعله خياراً مفضلاً للمطورين الذين يسعون لتسريع تطوير واجهات ذكاء اصطناعي.
A Python-based data analytics toolkit for the Ucasal dataset, enabling users to explore, visualize, and analyze data.
يقدم هذا الأداة مجموعة من الوظائف والمرافق لإجراء تحليل بيانات على مجموعة بيانات Ucasal. يدعم تحميل البيانات الخام، تنظيفها ومعالجتها، حساب الإحصاءات الوصفية، وإنشاء مجموعة متنوعة من الرسوم البيانية مثل المدرجات التكرارية، مخططات الانتشار، والخرائط الحرارية. يمكن للمستخدمين تشغيل سير عمل تحليل استكشافي بسرعة وتصدير النتائج إلى صيغ شائعة مثل CSV أو PDF. تم تصميم المكتبة للخبراء والباحثين الذين يحتاجون إلى حل مرن قائم على بايثون دون الحاجة إلى إعداد بنية تحتية معقدة. تُسهل الأداة المهام المتكررة وتدعم إعادة إنتاج التحليل. كما توفر واجهة برمجية بسيطة تسمح بدمجها بسهولة في مشاريع أخرى. يميزها تركيزها على مجموعة بيانات محددة، مما يتيح استكشاف أعمق للأنماط والاتجاهات داخل Ucasal.
A lightweight API server that retrieves and exposes Garmin Connect training data for analysis.
يُقدِّم هذا المشروع خادماً يربط بخدمة Garmin Connect، يسترجع بيانات التدريب الخاصة بالمستخدم، ويعرضها عبر واجهة برمجة تطبيقات RESTful. يدعم المصادقة، وتصفية البيانات حسب نطاقات التاريخ، وتلخيص المقاييس الرئيسية مثل المسافة، والسرعة، ومعدل ضربات القلب، والارتفاع. صُمم لتسهيل التكامل مع أدوات التحليل الخارجية، ولوحات المعلومات، أو تطبيقات مخصصة. يستهدف الرياضيين، والمدربين، ومحللي البيانات الذين يحتاجون وصولاً برمجياً لتاريخ تدريباتهم. يزيل هذا الحل الحاجة إلى تصدير يدوي للبيانات، ويُمكّن من تتبع الأداء تلقائياً، مع توفير واجهة بسيطة وموثوقة.
A playground for creating straightforward, story-driven data visualizations using popular data libraries.
يُقدّم هذا المشروع مجموعة من الأدوات البسيطة لإنشاء رسومات بيانية توضح بيانات حقيقية بطريقة سردية واضحة. يتيح للمستخدمين مقارنة بيانات خطوط المترو باستخدام مخططات بولار أو رادار، مع تفصيل ساعات اليوم، والمناطق، وفئات الأجرة. كما يتضمن مثالاً على تحليل توزيع الأسماء الأولية للاعبين في الدوري الأمريكي لكرة السلة، مع تقدير الجنس باستخدام مكتبة تحليل الأسماء. تُبنى الرسومات باستخدام مكتبة رسم بياني تفاعلية، ما يتيح تصفح البيانات وتكبيرها بسهولة. يستهدف المشروع المتعلمين والباحثين الذين يرغبون في تجربة مكتبات تحليل البيانات دون الحاجة إلى إعداد بيئة معقدة. يبرز المشروع بوضوح كيف يمكن تحويل مجموعات البيانات إلى قصص بصرية مفهومة، مع التركيز على البساطة والوضوح.
A web API that calculates regret metrics for fantasy football lineups and provides actionable insights for managers.
يُقدِّم محرك الندم في كرة القدم الخيالية واجهة برمجة تطبيقات RESTful تسمح للمستخدمين بإرسال اختيارات اللاعبين وبيانات المباريات، ثم يحسب مؤشرات الندم التي تُظهر مدى إمكانية تحسين الخطط. يستخدم مكتبة pandas لتحليل الأداء التاريخي، حالة الإصابات، ومقارنات المباريات، بينما يُخزَّن ويسترجع البيانات عبر SQLAlchemy في قواعد بيانات PostgreSQL أو SQLite. تُقدَّم النتائج عبر FastAPI، ما يتيح دمجها بسهولة مع منصات كرة القدم الخيالية أو لوحات المعلومات أو أدوات مخصصة. يستهدف هذا المشروع مديري الفرق الخيالية، المحللين الرياضيين، ومطوري البرامج الذين يحتاجون إلى دعم لاتخاذ القرارات. يساهم المحرك في تحديد الفرص المفقودة وتقديم توصيات لتحسين اختيارات اللاعبين في المستقبل، ما يميزّه عن الحلول التقليدية التي لا توفر تحليلاً كميًا للندم.
The JOE Job Market Tracker is an analysis tool for tracking economics job market postings from the American Economic Association's Job Openings for Economists (JOE).
هذا المشروع يقدم تحليلًا شاملًا للตลาด الوظيفي في الاقتصاد عن طريق متابعة المنشورات من جمعية الاقتصاد الأمريكية لفتح وظائف الاقتصاديين (JOE). يحتوي على العديد من الميزات، بما في ذلك الاتجاهات cumulative posting trends، التحليل الدوري 4-أسبوع flow، ومراجعة متعددة. كما يولد مخططات HTML تفاعلية ومخططات PNG ثابتة لتحسين فهم المستخدمين للتrends السوقية.
A web API that stores and retrieves contextual memory for AI assistants, enhancing conversation continuity.
يُقدّم هذا المشروع واجهة برمجية تُسهم في إدارة الذاكرة للأنظمة الذكية، حيث يُخزّن المحادثات والبيانات ذات الصلة ويسترجعها عند الحاجة. يعتمد على تقنيات التعلم الآلي لتوليد تمثيلات متجهية للبيانات، مما يتيح مقارنة السياقات واختيار المعلومات الأكثر صلة. يُدمج مع أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل Claude لتزويدها بسياق طويل الأمد، مما يحسن دقة الإجابات ويقلل الحاجة لإعادة صياغة الأسئلة. يُصمم لتشغيله كخدمة ويب، مع واجهة REST تُسهل التكامل مع تطبيقات الطرف الثالث. يستهدف المطورين الذين يبنون روبوتات محادثة أو مساعدات ذكية، ويُسهم في تحسين تجربة المستخدم عبر توفير استجابات أكثر اتساقاً. يبرز عن الحلول التقليدية بفضل قدرته على التعامل مع بيانات غير منظمة وتوليد استرجاع ذكي دون الحاجة إلى قاعدة بيانات معقدة.
Provides a RESTful API for performing data analysis and pattern detection on uploaded datasets.
يقدم هذا المشروع واجهة برمجية RESTful تسمح للمستخدمين بتحميل مجموعات بيانات بصيغة CSV أو JSON ثم الحصول على تحليلات فورية. يتم معالجة البيانات باستخدام مكتبات رقمية عالية الكفاءة لحساب الإحصاءات الوصفية، مصفوفات الارتباط، وتقييمات اكتشاف الأنماط. يتيح للمطورين دمج هذه الخدمة في خطوط أنابيب البيانات أو تطبيقات الواجهة الأمامية دون الحاجة إلى إعداد قاعدة بيانات أو بنية تحتية معقدة. يستهدف المشروع محللي البيانات، علماء البيانات، ومطوري الخدمات الصغيرة الذين يحتاجون إلى تحليلات سريعة وموثوقة. يحل المشكلة التي تواجهها الفرق عند الحاجة إلى استخراج رؤى من مجموعات بيانات مؤقتة أو متغيرة بسرعة. يميز المشروع بواجهة بسيطة، استجابة سريعة، ودعم مباشر للأنماط الإحصائية التي يمكن استخدامها في نماذج التعلم الآلي.
A framework that simplifies the creation of GraphQL servers for managing microservices in Python.
يُقدّم هذا الإطار نهجاً منظماً لبناء خوادم GraphQL تعمل كطبقة تحكم للخدمات المصغرة. يوفّر نظاماً لتعريف المخططات بطريقة صريحة، وتوليد حلالات (Resolvers) تلقائياً، ودعماً مدمجاً للمصادقة والتفويض. يُمكن معالجة البيانات في الوقت الحقيقي عبر الاشتراكات، بينما تسمح نقاط التمديد (Middleware) بإدخال منطق مخصص في مراحل مختلفة من معالجة الطلب. يُشجع التصميم على القابلية للتوسعة، ما يجعل من السهل إضافة أو استبدال مكوّنات مثل مصادر البيانات أو طبقات التحقق. يستهدف المطورين الخلفيين، ويحلّ مشكلة الحاجة إلى واجهة برمجة تطبيقات GraphQL متماسكة وسهلة الصيانة تُنظّم التفاعلات المعقدة بين الخدمات.
A dataset and simulator that generates realistic telemetry for RF filter manufacturing lines, including injected anomalies for testing analytics.
يقدّم هذا المشروع مجموعة بيانات شاملة لقياسات المراقبة في خطوط تصنيع أربعة أنواع مختلفة من مرشحات RF، مع تغطية مفصلة للمعلمات مثل الاهتزاز، ودرجة الحرارة، والطبقات المطبقة، والتصوير الضوئي، والتشذيب، والتعديل، ومحطات الاختبار. يتضمن المشروع مولد دفعات ينتج أكثر من 300 ألف سجل بصيغة JSONL، مع حقن شذوذات حقيقية في فترات متتالية، بالإضافة إلى محاكي تدفق يرسل بيانات في الوقت الفعلي مع معدل شذوذ يبلغ 8٪. كل سجل يحتوي على علم `is_anomaly` لتسهيل تصنيف البيانات في نماذج التعلم الآلي. تم تصميم البيانات لتلبية احتياجات الباحثين والمهندسين الذين يطورون نماذج كشف الشذوذ، والصيانة التنبؤية، وتحسين عمليات التصنيع.
Provide a server that exposes Codex CLI commands as callable tools for Claude Code.
يُقدِّم هذا المشروع خادمًا خفيفًا يُعرِّف واجهة سطر أوامر Codex كمجموعة من الأدوات القابلة للاستدعاء من داخل Claude Code. يتم تغليف كل أمر من أوامر Codex في نقطة نهاية REST، ما يتيح لوكلاء الذكاء الاصطناعي تنفيذ مهام توليد الكود أو تنسيقه أو تحليل الكود مباشرةً ضمن سير العمل. يركز التصميم على البساطة، مع إعدادات قليلة ولا تبعيات خارجية سوى لغة Python. يستهدف المطورين الذين يرغبون في دمج قدرات Codex في خطوط إنتاج أو أنظمة ذكاء اصطناعي محادثة. يدير الخادم المصادقة، والتحقق من الطلبات، وتنسيق الردود، مما يضمن أمانًا وموثوقية في استخدام الأدوات. في المجمل، يربط هذا الحل بين محرك توليد الكود القوي والمنطق القائم على الذكاء الاصطناعي.
A semantic retrieval server that treats conversations as living memory, enabling AI-human collaboration through motif-enriched search and graph traversal.
يستورد النظام ملايين القطع الحوارية ويُفهرسها باستخدام تمثيلات عالية الأبعاد، ما يتيح بحثًا دلاليًا سريعًا عبر مستويات مختلفة من الرموز. يُثري كل قطعة بالأنماط المميزة التي تُستخرج من عدة منصات ذكاء اصطناعي، ما يخلق طبقة بيانات غنية تدعم الاسترجاع الدقيق. تُخزن العلاقات بين القطع التي تشترك في الأنماط في قاعدة بيانات رسومية، مما يتيح استعلامات تتبع تُظهر المفاهيم ذات الصلة. يجمع واجهة برمجة التطبيقات بين BM25، والتشابه المتجه، ومُعيد ترتيب عبر مشفر متقاطع لتقديم نتائج ذات صلة عالية مع زمن استجابة منخفض. صُمم لتسهيل التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، ويُقدّم ملخصات متعددة المستويات وسياقًا مبنيًا على الأنماط لتعزيز التطبيقات التالية.
A lightweight permission layer that controls the flow of data for AI agents, ensuring only authorized requests and responses are processed.
يُعد هذا النظام طبقة صلاحية خفيفة الوزن تُستخدم مع الوكالات الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم بالتقاط الطلبات الواردة والردود الصادرة وتطبيق سياسات مُكوَّنة مسبقاً لتحديد ما يُسمح به أو يُمنع. يتم تنفيذها على إطار عمل غير متزامن يضمن زمن استجابة منخفض، ما يجعلها قابلة للتكامل بسهولة مع خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي الحالية. يهدف النظام إلى حماية البيانات من التسرب غير المقصود ومنع الوصول غير المصرح به داخل بيئات الذكاء الاصطناعي. يستهدف المطورين الذين يبنون خدمات ذكاء اصطناعي يحتاجون إلى تحكم دقيق في تدفق البيانات. يميزها قدرتها على تعديل أو تصفية المحتوى قبل وصوله إلى النموذج، مع تسجيل وتدقيق الطلبات لضمان الامتثال للمعايير الأمنية. كما يتيح تكوين سياسات مرنة تسمح بإدارة صلاحيات دقيقة على مستوى الوكيل أو الخدمة.
This project is a semiconductor orders API built with Python and PostgreSQL, deployed to Azure Container Apps and exposed through Azure API Management as both a REST API and MCP server.
هذا المشروع هو عبارة عن واجهة برمجة تطبيقات (API) لتعامل مع طلبات المكونات الإلكترونية. يوفّر الواجهة مجموعة واسعة من النقاط الخواص للعمل على قائمة المنتجات، والعملاء، والطلبات. كما يدعم التكامل مع بروتوكول نموذج السياق (MCP)، مما يسمح لمنظمي الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع الواجهة باستخدام نقل HTTP قابل للتحرير. يستخدم المشروع FastAPI كواجهة برمجة تطبيقاته، و PostgreSQL كمصدر بياناته، و SQLAlchemy كأداة إدارة علاقات البيانات. يتم نشر المشروع على Azure Container Apps و يدار بواسطة Azure API Management.