QwickGuard is an AI-powered self-healing infrastructure agent designed for macmini-devserver and future servers.
يقدم قويكغارد backups automated، مراقبة الحاويات، منصة المراقبة، قدرات استرداد الذاتية، وتنبيهات. يستخدم الذكاء الاصطناعي لتشخيص المشكلات وتسليط النظر على مشكلات معقدة على API Claude. يتألف النظام من وكيل محلي يعمل على كل خادم، الذي يجمع البيانات من مصادر متعددة ويرسلها إلى مركز العقل للتحليل.
This project presents a series of programming challenges for a minimalistic assembly-like language that uses only mov instructions, aimed at students and competitive programmers.
يقدّم المشروع مجموعة من التحديات البرمجية المصممة حول لغة مخصصة تتضمن فقط تعليمات mov. يتعين على المشاركين كتابة برامج تتعامل مع مصفوفة ذاكرة ذات 512 خلية و26 سجلًا، مستخدمين فقط عمليات نقل البيانات. تُعدّ اللغة قابلة للتنفيذ الكامل (Turing‑complete) على الرغم من بساطتها، مما يركز التحديات على الاستخدام الذكي للذاكرة وتدفق التحكم. تُناسب هذه المشكلات البيئات التعليمية والمسابقات البرمجية، حيث تختبر فهم المشاركين للمفاهيم منخفضة المستوى. تتضمن كل مشكلة مواصفات مفصلة لتخطيط الذاكرة، أدوار السجلات، وإرشادات الإدخال والإخراج. كما تُوضح القواعد الخاصة بالسجلات الخاصة مثل I وO وZ، وتوضح طريقة تنفيذ البرنامج في حلقة مستمرة حتى يُوقف بواسطة Z. يهدف المشروع إلى تعزيز التفكير المنطقي والقدرة على تصميم حلول بسيطة لكنها قوية في بيئة محدودة.
Automates the creation of ERP training materials by converting system assets into learning content, keeping training continuously aligned with system changes.
يحوّل هذا الحل البرامج النصية الآلية للاختبار، نماذج العمليات، وبيانات التكوين إلى مواد تدريبية شاملة مثل مقاطع الفيديو التوضيحية، أدلة العمل، والإرشادات داخل التطبيق. يعمل كخط أنابيب مدمج في سير عمل DevSecOps، ما يضمن أن أي تحديث في النظام يؤدي إلى تحديث تلقائي في مواد التدريب. يستخدم الذكاء الاصطناعي لتفسير الأصول التقنية وإنتاج محتوى تعليمي مخصص للوظائف دون الحاجة إلى كتابة يدوية. يستهدف المطورين المسؤولين عن الأنظمة المؤسسية ومديري التدريب ومهندسي DevOps الذين يحتاجون إلى تدريب دقيق ومحدث للمستخدمين النهائيين. يقلل هذا النهج من التكاليف المرتبطة بإنشاء وتحديث التدريب ويعزز اعتماد النظام من خلال توفير محتوى يتماشى مع التغييرات الفعلية في النظام. كما يدمج مع أدوات CI/CD لتوفير دورة حياة تدريب مستمرة، مما يضمن أن المستخدمين يحصلون على أحدث المعلومات والمهارات. يميز هذا الحل بقدرته على تحويل الأصول التقنية إلى محتوى تعليمي تلقائيًا، وهو ما يختلف عن الحلول التقليدية التي تتطلب جهدًا يدويًا كبيرًا.
Pactkit is a spec-driven, agent-based DevOps toolkit designed to support AI coding assistants.
هو أداة ديفOPS مُصممة لتعزيز مساعدة الكود الآلي بالتقنيات الذكية، تعمل على أساس المفاهيم التفاعلية بين الأطراف المتعددة. يتيح لك هذا الأداة إنشاء تدفقات عمل مخصصة وتكاملها مع أدواتك الحالية والأنظمة.
A coordination platform that enforces governance, validates cross‑organization dependencies, runs health audits, and automates promotion pipelines across a multi‑organization creative ecosystem.
يعمل هذا النظام كنظام عصبي مركزي لهيكل إبداعي مؤسسي يتألف من ثمانية منظمات متميزة. ينسق نحو ثمانين مستودعاً، مع ضمان الالتزام بقواعد الحوكمة المشتركة والتحقق من صحة تبعيات المشاريع عبر المنظمات. تُنفّذ فحوصات الصحة على مستوى النظام شهرياً، بينما تُسّهل خط أنابيب الترويج الانتقال من البحث النظري إلى التعبير الفني ثم إلى المنتجات التجارية. يجمع النظام بين سكربتات التحقق بلغة بايثون، وأدوات مكتوبة بـ TypeScript، وأتمتة Bash، جميعها تُنسق عبر سير عمل GitHub Actions. يهدف إلى توفير رؤية موحدة لصحة النظام، والامتثال، واستعداد النشر للفرق التي تدير بيئات متعددة المنظمات.
The devops-discovery project is a multi-platform DevOps assessment and reporting tool designed for various stakeholders.
هذا المشروع يقدم أداة تقييم وتقدير DevOps متعددة المنصات يمكن استخدامها على عدة منصات. يحتوي الأداة على ميزات مثل جمع البيانات، تحليلها وتحليلها لتعزيز فهم المستخدمين لمستوى كفاءة DevOps لديهم. تم بناء الأداة باستخدام لغة البرمجة Python و TypeScript، تستفيد من تكنولوجيات مثل Alembic, Anthropics, FastAPI, Pydantic, SQLAlchemy, Uvicorn. يدعمها قواعد البيانات PostgreSQL و SQLite.
The Tw Stock Server Monitor is a tool for real-time monitoring of server resources and service health, designed for both macOS and Linux environments.
هذا المشروع يقدم نظام مراقبة شامل للخادمات، يستخدم Grafana وPrometheus لمراقبة استخدام CPU والذاكرة والدسک والمạng. كما يตรวจحالة الصحة للموارد المختلفة Tw_stock. يمكن تنفيذه على كل من macOS وLinux، مع دعم بيئة Docker. يتألف النظام من مكونين رئيسيين: Exporter/Node (لجمع البيانات عن الخادم) و Service Monitor (لتحقق من صحة الخدمة).
It produces interactive manuals and documentation for StreamTeX projects.
يُنتج هذا الأداة أدلة وتوثيقًا تفاعليًا ديناميكيًا لمشاريع مبنية على StreamTeX. يدمج أمثلة شفرة حية يمكن للمستخدمين تعديلها وتشغيلها مباشرة داخل الوثائق، ما يخلق تجربة تعليمية جذابة. يقوم النظام باستخراج مقتطفات الشفرة تلقائيًا، ويعرضها في بيئة معزولة، ويحدث النتائج في الوقت الحقيقي. يستهدف المطورين والكتاب التقنيين، ويسهل إنشاء أدلة شاملة ويقلل الجهد المطلوب لصيانة الوثائق المحدثة. من خلال التكامل السلس مع سير العمل الحالي لـ StreamTeX، يحل المشكلة الشائعة للوثائق الثابتة غير القابلة للتحديث.
Automated performance testing agent that analyzes code changes, generates load‑test scripts, executes them, and posts performance reports during code review cycles.
يُعد كاساندرا وكيلًا آليًا لاختبار الأداء يُنفَّذ أثناء دورات مراجعة الكود. يقوم بتحليل التغييرات في طلب الدمج، ويحدد نقاط النهاية المتأثرة، ثم يُنشئ تلقائيًا نصوص اختبار k6 مُصممة خصيصًا لتلك النقاط. يُشغِّل الاختبارات، يجمع بيانات الكمون، معدلات الخطأ، وسرعة المعالجة، ثم يُقدِّم تقريرًا مختصرًا يُنشر في طلب الدمج. يهدف إلى مساعدة الفرق على اكتشاف الانحرافات في الأداء قبل دمج الكود، مع ضمان استيفاء معايير مستوى الخدمة. يُعتمد على ملف تكوين بسيط يعرّف أهداف الأداء، طرق المصادقة، وإجراءات الاختبار، ما يجعله قابلًا للتطبيق على أي بنية تحتية تقنية. يدمج النتائج مع سير العمل الحالي، ويُقدِّم توصيات عملية لتحسين الأداء قبل الانتقال إلى الإنتاج.
A GitHub Action that evaluates the feasibility of a product idea by scanning public repositories and marketplaces and returns a reality score.
تعمل هذه الأداة كـ GitHub Action وتقوم بفحص جدوى فكرة جديدة تلقائياً قبل كتابة أي كود. تقوم بالبحث في مصادر عامة متعددة—بما في ذلك GitHub، Hacker News، npm، PyPI، وProduct Hunt—لتحديد الحلول المنافسة الموجودة. تُرجع الأداة إشارة واقعية تتراوح بين 0 و100، مع ذكر أفضل منافس تم العثور عليه، ما يتيح للفرق تقييم مدى تشبع السوق. يمكن تشغيلها عند فتح طلب سحب أو عند إضافة علامة "idea" إلى مسألة، مما يجعلها جزءاً لا يتجزأ من خط أنابيب CI. يستخدم المطورون ومديرو المنتجات هذه الأداة لتجنب التكرار، تقليل المخاطر، وترتيب الأولويات للفرص التي تحمل أعلى احتمال للنجاح. تتميز بقدرتها على دمج التحليل السوقي في عملية التطوير تلقائياً، مما يوفر الوقت والجهد في مرحلة التخطيط.
Generate and maintain an up-to-date whitepaper on generative AI topics.
يُسهم هذا المشروع في أتمتة إنشاء وتحديث مستمر لورقة بيضاء مخصصة للذكاء الاصطناعي التوليدي. يستند إلى نموذج لغوي قوي يُمكنه صياغة فصول جديدة، وتعديل المحتوى الحالي، وضمان أن الوثيقة تعكس أحدث الأبحاث والاتجاهات الصناعية. يتيح للمستخدمين إدخال مطالب أو مخططات، ثم ينتج نصاً مترابطاً بصيغة ماركداون أو نص عادي، ويمكن دمجه بسهولة في خطوط سير العمل الخاصة بالوثائق. يستهدف الباحثين، والكتاب التقنيين، وصناع السياسات الذين يحتاجون إلى مرجع حي يتطور مع المجال، مع تقليل الجهد اليدوي والحفاظ على اتساق الوثيقة ومصداقيتها.
The Singing Clock project is a convergence countdown dashboard designed to assist in the management of AI-assisted software projects.
هذا المشروع يقدم لوحة زمنية للتحقق من التقدم والمعالم في تطوير البرمجيات الممسكة بالذكاء الاصطناعي. يهدف إلى تسهيل إدارة المشاريع عن طريق تقديم نظرة واضحة على الموعد النهائي والجدول الزمني. قد تحتوي اللوحة على واجهة مستخدم سهلة الاستخدام، مما يسمح للمشتركين بمراقبة وتحديث حالة المشروع بسهولة. هذا الأداة مصممة للاستخدام في فرق تطوير البرمجيات التي تعمل على مشاريع تضم الذكاء الاصطناعي.
The gaia-ops project is a multi-agent orchestration system designed to support the DevOps automation toolkit, Claude Code.
يعد نظام التوجيه المتعدد للعملاء Gaia-ops نظامًا للاستحواذ على مهام DevOps باستخدام Claude Code. يسمح هذا النظام بتحسين إدارة وتواصل العملاء بشكل فعال، مما يسهم في تحسين الإنتاجية والعملية.
This project provides a workflow to build, test, and validate Apple Watch applications for the latest model, ensuring compatibility and streamlined deployment.
يُسهم سير العمل في أتمتة دورة البناء والاختبار الكاملة لتطبيقات Apple Watch التي تستهدف أحدث الأجهزة وإصدار watchOS. يتضمن الخطوات اللازمة لتجميع الكود، تشغيل اختبارات الوحدة والواجهة، وتوليد تقارير الاختبار. صُمم العملية لاكتشاف مشكلات التوافق مبكرًا، مثل التغييرات في حجم الشاشة، واجهات برمجة التطبيقات للمستشعرات، أو قيود الأداء. يمكن للمطورين دمج سير العمل في خطوط أنابيب CI/CD الخاصة بهم لضمان التحقق من كل تعديل. النتيجة هي عملية موثوقة وقابلة للتكرار تقلل الجهد اليدوي وتسرّع دورات الإصدار. كما يتيح التحقق المستمر من توافق التطبيق مع الميزات الجديدة للنسخة، مما يضمن تجربة مستخدم سلسة على الجهاز الجديد. يساهم هذا النهج في تقليل الأخطاء في مرحلة الإنتاج وتحسين جودة المنتج النهائي.
This curriculum teaches the fundamentals of reinforcement learning and active inference, guiding learners from basic concepts to advanced applications.
يقدم هذا المنهج سلسلة من الدروس التي تربط بين التعلم المعزز (RL) والتخمين النشط (AIF)، معتمدًا على مبادئ مبدأ الطاقة الحرة. يبدأ بالأساسيات الحيوانية ثم ينتقل إلى نماذج MDP وتعلم القيم، قبل أن يتعمق في خوارزميات التعلم العميق. يدمج المنهج أدوات مكتبة ALF وNeuro-Nav لتوفير أمثلة عملية في لغة Python مع JAX. يستهدف الطلاب والباحثين الذين يرغبون في فهم العلاقة بين RL وAIF وتطبيقها في بيئات معقدة. يحل المشكلة التي يواجهها المتعلمون في فهم الفجوة النظرية بين الطريقتين، ويقدم مسارًا تدريجيًا من المفاهيم البسيطة إلى التطبيقات المتقدمة. يميز نفسه بتركيزه على التجارب العملية والتمارين التي تشجع على التفكير النقدي وتطبيق المفاهيم في سيناريوهات حقيقية.
The eDiscovery Toolkit is a local-first QC tool for eDiscovery professionals that covers the full EDRM workflow, enabling teams to track terms through proposal rounds and export results.
هذا الأداة تساعد على اكتشاف المشكلات قبل أن تترك الشركة، وتغطي كامل دورة إدارة الاكتشاف الإلكتروني من الاستقبال حتى التفاوض بشأن المصطلحات. تستخدم هذه الأداة خطوطًا متكاملةً مع التفسير المحلي للغة الطبيعية لإنشاء تقارير قابلة للقراءة، ولا تؤدي اللغة الطبيعية إلى أي قرارات بشأن الجودة.
A guide to fine‑tune Qwen3.5 on Apple Silicon for text correction and screen context extraction.
يقدّم دليلًا مفصلاً لتعديل نموذج Qwen3.5 على معالجات Apple Silicon لأداء مهام محددة. يركز على تنظيف نصوص التعرف على الكلام وإزالة التعبيرات غير الضرورية. كما يشرح استخراج الأسماء الصحيحة والمصطلحات التقنية من لقطات الشاشة باستخدام نموذج VLM. يتضمن الدليل خطوات توليد البيانات عبر تقنيات التقطيع المعرفي، وتنسيقها، وتدريب LoRA باستخدام مكتبة MLX. يوضح كيفية تقييم النموذج، دمجه، واستخدامه في تطبيق macOS للكتابة الصوتية. يستهدف المطورين الذين يعملون على أجهزة Mac ويحتاجون إلى حلول معالجة نصية بصوتية عالية الدقة. يساهم في تحسين تجربة المستخدم عبر تقليل الأخطاء في النصوص المترجمة. يبرز الفروق بين التدريب على Apple Silicon والتدريب على أنظمة أخرى، مع إظهار كفاءة الذاكرة والسرعة.
A collection of Python tutorials covering command‑line parsing and Google Drive API integration for beginners.
يقدّم هذا المشروع سلسلة شاملة من الدروس التعليمية التي تشرح أساسيات لغة البرمجة Python خطوة بخطوة. يتضمن الدروس شرحاً مفصّلاً لاستخدام مكتبة argparse، التي تُسهل إنشاء واجهات سطر أوامر متقدمة للبرامج. كما يتناول المشروع كيفية التفاعل مع واجهة برمجة تطبيقات Google Drive، مع أمثلة عملية تُظهر رفع الملفات، وتنزيلها، وإدارتها. تُقدّم كل درس أمثلة برمجية واضحة، مع توضيح للخطوات المطلوبة لتطبيق المفهوم في مشروع حقيقي. يستهدف المشروع المطورين الجدد والطلاب الذين يرغبون في بناء مهاراتهم في كتابة سكربتات Python فعّالة. يختلف عن الموارد الأخرى بتركيزه على تطبيقات عملية مباشرة، مما يتيح للمستخدمين تجربة الكود فوراً وتطبيقه على مشاريعهم الخاصة.
Provide step‑by‑step tutorials for using the litellm Python library to interact with large language models.
يُقدّم هذا المجموعّـة دروساً عملية تُرشد المطوّرين عبر خطوات دمج مكتبة litellm في مشاريع Python. يبدأ الدليل بالتهيئة الأساسية، وإعداد المصادقة، وإجراء استدعاءات API بسيطة، ثم يتقدّم إلى مواضيع متقدمة مثل استجابات البث، وتجميع الطلبات، ومعالجة الأخطاء. يتضمن كل درس مقتطفات كود، وشرحاً، وتوصيات لأفضل الممارسات لتجنب الأخطاء الشائعة. يستهدف الجمهور المطوّرين الذين يرغبون في إنشاء نماذج لغة كبيرة بسرعة دون الحاجة إلى معرفة عميقة بالواجهات الخلفية. من خلال متابعة هذه الدروس، يمكن للمستخدمين توفير الوقت، وتقليل التجربة والخطأ، وبناء تطبيقات قوية تستفيد من نماذج اللغة الحديثة.
A hands‑on workshop that teaches data engineering, machine learning, and analytics on a cloud data platform.
تُقدِّم هذه الورشة تجربة عملية خطوة بخطوة لبناء خطوط أنابيب بيانات شاملة، تدريب نماذج التعلم الآلي، وإنشاء لوحات معلومات تفاعلية. يتعلم المشاركون كيفية استيراد بيانات المبيعات بتنسيق JSON عبر تدفق مستمر، ثم تنظيفها وتثريتها عبر بنية ميدالين، وتخزين النتائج في قاعدة بيانات Delta. بعد ذلك، يُظهر البرنامج كيفية تنظيم مهام متعددة، جدولة الوظائف، وتطبيق تقسيم العملاء باستخدام طرق RFM و K‑Means، مع تتبع التجارب عبر نظام إدارة التجارب. في الجزء الأخير، يُستعرض توليد استفسارات بلغة طبيعية وإنشاء لوحات معلومات للذكاء التجاري. تُصمم هذه الورشة للفرق التي ترغب في تسريع قدراتها في مجال البيانات، وتوفر مختبرات عملية، دفاتر مرجعية، وتمارين لتعزيز الفهم.
A GitHub Action that scans codebases for prompt injection vulnerabilities using the ClawGuard Shield API, ensuring secure LLM interactions during CI/CD pipelines.
يقوم هذا الإجراء بفحص مستودعك تلقائياً بحثاً عن ثغرات حقن الأوامر، ومحاولات تسريب البيانات، والهجمات التي تستهدف ملفات التفاعل مع نماذج اللغة. يحدد الملفات التي تحتوي على محتوى يشبه الأوامر، ثم يرسلها إلى واجهة ClawGuard Shield API لتحليلها. يجمع النتائج حسب درجة الخطورة، ويمكن تكوينه لإيقاف خط الأنابيب عند مستوى خطورة محدد، مما يضمن أن الكود الآمن فقط يمر. يخرج التقرير بصيغة JSON بالإضافة إلى إحصائيات ملخّصة مثل عدد الملفات الممسوحة وأعلى درجة خطورة مكتشفة. يُعد هذا الأداة مثالية للفرق التي تُدمج أوامر LLM في تطبيقاتها وتحتاج إلى التحقق المستمر من الأمان.
An interactive Jupyter Book that re‑examines fundamental physics through ontological principles, focusing on the relationship between space, time, and the speed of light.
يقدّم الكتاب إطاراً يُعرف بالفيزياء الأنتولوجية، يفرض أن جميع الحركات تحدث بسرعة الضوء، مع اختلاف الاتجاه بين الفضاء والزمان فقط. يُعرّف هذا الإطار بنظرية الأنتولوجيا النسبية (ORT) التي تُعيد تفسير النسبية الخاصة، والجرّب، والكونيات، والميكانيكا الكمّية. يتيح للقراء التفاعل مع دفاتر جوبتر لتصور مكوّنات السرعة، ومخططات الزمكان، وتأثيرات النسبية باستخدام مكتبات matplotlib وplotly. يُنظم المحتوى في وحدات تغطي الجاذبية الأساسية والمتقدمة، والكونيات، والميكانيكا الكمّية، مع أمثلة برمجية ورسوم توضيحية. يستهدف الطلاب، والمعلمين، والباحثين، ويقدّم نهجاً عملياً لمفاهيم معقدة دون الحاجة إلى خلفية واسعة. يهدف الكتاب إلى ربط النظرية المجردة بالاستكشاف البصري القابل للتطبيق، مما يجعل الفيزياء المتقدمة أكثر وصولاً.
This project provides course materials and resources for a multimedia production course in strategic communications.
هذا المشروع يحتوي على المواد الدراسية والموارد للمقرر STCM140: إنتاج وسائط متعددة للتواصل الإستراتيجي. يتضمن هيكل الملفات قسم `/materials` مع المواد المرجعية والموارد. في الوقت الحالي، سيتم إضافة تفاصيل أكثر قريباً مع إضافة المواد الدراسية.
A hands‑on guide that teaches journalism professionals how to apply machine learning techniques—embeddings, semantic search, retrieval‑augmented generation, document classification, and fine‑tuning—to their own newsroom data.
يُقدّم هذا المشروع دليلًا عمليًا لتطبيق تقنيات التعلم الآلي على بيانات غرفة الأخبار، مع تركيز على تحويل المستندات إلى تمثيلات رقمية، وبناء محرك بحث معنوي، وتصنيف المستندات تلقائيًا، وتدريب نماذج على صوت المؤسسة. يتضمن أربع دفاتر جوبتر، كل منها يشرح خطوة بخطوة كيفية إعداد البيانات، إنشاء مجموعات بيانات، واستخدام مكتبات مثل ChromaDB وLangChain. يتيح للمستخدمين إنشاء نظام استرجاع معزز بالاستعلامات (RAG) يجيب على الأسئلة مستندًا إلى محتوى المستندات الداخلية. كما يوفر أدوات تصنيف بدون تدريب مسبق (zero‑shot) لتسمية المقالات والوثائق حسب الموضوع. يهدف المشروع إلى تمكين صحفيين ومحللي الأخبار من استغلال الذكاء الاصطناعي دون الحاجة لخلفية تقنية متقدمة، مع توفير رسومات بيانية لتصور النتائج. يميز المشروع بدمجه للبيانات الحقيقية من غرفة الأخبار، مما يتيح تجربة واقعية ومباشرة للمستخدمين.
Axiom Observability Suite is a ready-to-use monitoring stack for Docker servers that detects issues before users do.
هذا المشروع يقدم حلًا شاملًا للمراقبة لمراكز Docker. يجمع نظام الأصول اللوج من جميع المراكز وتسلمها إلى أسيوم، دون الحاجة إلى أي تكوين داخل المركز أو تغييرات في الكود. كما يراقب النظام صحة المراكز ويعطي تنبيهًا عبر تلغرام عند اكتشاف مشكلة. بالإضافة إلى ذلك، يشمل نظام المراقبة الذاتية لضمان أن نفس النظام يظل صحيًا.
A structured curriculum that teaches Java developers how to use Python for AI and machine learning projects.
يقدّم هذا المشروع منهجاً متقدماً يهدف إلى تمكين مطوري جافا من الانتقال بسلاسة إلى لغة بايثون لاستخدامها في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. يتضمن المنهج وحدات تغطي الأساسيات مثل القوائم والقواميس، ثم ينتقل إلى مفاهيم متقدمة مثل التدوين بالأنواع، والبرمجة غير المتزامنة، والديكورators. كما يركز على بناء أنظمة RAG (Retrieve‑and‑Generate) صغيرة لتوضيح كيفية دمج مصادر المعرفة مع نماذج اللغة. في الجزء المتعمق، يتم استعراض أدوات تحليل البيانات، وتعلم الآلة التقليدي، والتعلم العميق باستخدام مكتبات شائعة، مع التركيز على تصميم الأنظمة القابلة للتشغيل في الإنتاج. يُقدّم كل وحدة ملاحظات مقارنة مع جافا، وأمثلة قابلة للتنفيذ، وتحديات عملية لتعزيز الفهم. يهدف البرنامج إلى تمكين المطورين من بناء خطوط أنابيب بيانات، وتدريب نماذج، وتطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي جاهزة للتشغيل في بيئات الإنتاج.
Automates continuous integration for a mobile application, handling builds, tests, and deployments.
يُسَهل هذا الأداة سير عمل التكامل المستمر لتطبيقات الهاتف المحمول، حيث تُشغِّل تلقائياً عمليات البناء لكل من Android و iOS. تُنفّذ اختبارات الوحدة والواجهة الرسومية، ثم تُحزم النُسخ النهائية في حزم قابلة للتوزيع. تُتيح الأداة نشر هذه الحزم مباشرة إلى خدمات التوزيع أو متاجر التطبيقات، مع إرسال إشعارات الحالة إلى فريق التطوير. يهدف هذا الحل إلى تقليل الجهد اليدوي وتسريع دورات الإطلاق، مع دعم التكامل مع أنظمة التحكم في الإصدارات. يُكتب البرنامج بلغة Python، ما يسهّل دمجه في خطوط الأنابيب الحالية. يركز على مطوري التطبيقات المحمولة ومهندسي DevOps، ويُقدِّم واجهة سطر أوامر بسيطة لإدارة المهام. يضمن التتبع الدقيق لأخطاء البناء ويُحسِّن جودة المنتج النهائي.
A CI pipeline action that enforces Evidence Gate quality gates during automated builds.
تُدمج هذه الأداة في خطوط بناء التكامل المستمر لتقييم الكود تلقائياً وفقاً لمعايير جودة Evidence Gate. تقوم بتشغيل فحوصات محددة مسبقاً مثل تغطية الاختبارات، تعقيد الكود، ومقاييس الأمان، ثم تُعيد النتائج إلى خط الأنابيب. عند فشل أي معيار، يُعَدّ البناء غير ناجحاً، ما يضمن أن يمر الكود فقط إذا استوفى المعايير المطلوبة. تم تصميم الأداة لتكون خفيفة الوزن وسهلة التكوين عبر ملفات YAML. تساعد الفرق على الحفاظ على جودة ثابتة عبر جميع الالتزامات والفروع. تتيح هذه الأداة الحصول على تغذية راجعة فورية حول حالة معايير الجودة داخل خط البناء.
A central hub that coordinates daily routines, test tracking, and cross‑tool integration for hybrid Claude sessions, targeting sales and product teams.
يعمل المشروع كمركز مركزي لإدارة الروتين اليومي مثل تحديثات إدارة علاقات العملاء، المتابعات، المهام، والتحليلات. يراقب الاختبارات والعمليات الجارية، موفرًا مصدرًا موحدًا للحالة. يربط المركز بين مشاريع مساحة العمل المختلفة مع MCPs مثل Pipedrive وChatGuru وClickUp وn8n وNotion، ما يتيح تدفقًا سلسًا للبيانات. يهدف إلى فرق المبيعات والإدارة التي تعتمد على جلسات Claude المدمجة بين Claude Code على الحاسوب وClaude.ai على الهاتف أو الويب. من خلال تجميع التعليمات والسجلات وخريطة المشاريع، يقلل المشروع من تبديل السياق ويعزز التعاون. يتيح للمستخدمين تتبع التقدم في الاختبارات والعمليات في وقت واحد، مع توفير سجل موثوق للقرارات. يميز المشروع بتركيزه على التكامل متعدد الأدوات دون الحاجة إلى إعدادات معقدة، ما يجعله خيارًا عمليًا للفرق التي تحتاج إلى تنسيق متعدد المنصات.
A curated collection of Python notebooks and scripts that document and experiment with various machine learning and AI concepts for learning and research.
يقدم هذا المشروع مجموعة منظمة من دفاتر Python والبرامج التي تستكشف مجموعة واسعة من مواضيع التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يتضمن أمثلة برمجية مفصلة، رسومات بيانية، وملاحظات تفسيرية توضح كيفية عمل الخوارزميات المختلفة في الممارسة العملية. يُعد هذا المستودع مورداً تعليمياً للمبتدئين ومراجعاً للباحثين ذوي الخبرة الذين يرغبون في تجربة أفكار جديدة. من خلال الجمع بين النظرية والبرمجة العملية، يساعد المستخدمين على تعميق فهمهم لتصميم النماذج، التدريب، والتقييم. يتم تحديث المجموعة بانتظام لتعكس الاتجاهات الناشئة وأفضل الممارسات في المجال.
A concise comparison of two AI workflow frameworks, LangGraph and Dify, to guide developers in selecting the right approach for building AI assistants.
يقدّم هذا المشروع مقارنة تفصيلية بين إطاري عمل الذكاء الاصطناعي LangGraph، الذي يعتمد على كتابة الكود، و Dify، الذي يعتمد على واجهة سحب وإفلات. يوضح كيف يتعامل كل نظام مع تصنيف النوايا، واختيار الأدوات، وإدارة الحالة، وتصحيح الأخطاء، ونشر الحلول. يبرز المقارنة نقاط القوة مثل قدرة LangGraph على اختيار الأدوات بشكل مستقل والتحكم الدقيق، مقابل قدرة Dify على إنشاء نماذج أولية بسرعة وتوفير مراقبة وإدارة داخل المنصة. كما يناقش المشروع التنازلات، مثل الحاجة إلى كود إضافي في LangGraph والقيود على المنطق الديناميكي في Dify. يهدف هذا الدليل إلى مساعدة مطوري الذكاء الاصطناعي وفِرَق المنتجات في تقييم أي إطار يناسب متطلبات مشروعهم.
Teach students how to build an AI‑powered immigration law research crawler.
يُقدِّم هذا المنهج تدريباً عملياً على بناء وكيل بحث قانوني للهجرة يعمل بالذكاء الاصطناعي، معتمدًا على مصادر قانونية في الولايات المتحدة وكاليفورنيا. يتضمن المنهج مهامًا متدرجة تشمل الزحف على الويب، تحليل HTML، استخراج المحتوى باستخدام نماذج اللغة الكبيرة، واستدعاء الأدوات، وإنشاء قاعدة معرفية تعتمد على التضمينات المتجهية (RAG)، بالإضافة إلى بروتوكول سياق النموذج (MCP) لتقديم الخدمة. يُنظم البرنامج لقاءات ثنائية أسبوعية، حيث يبدأ الطلاب من مسار أساسي ثم يضيفون تدريجيًا كل مكوّن من المكوّنات عبر الكود المبدئي. يستهدف المنهج طلاب علوم الحاسوب وأساتذة يطمحون إلى دمج المفاهيم الحديثة للذكاء الاصطناعي في مشاريع تطبيقية حقيقية. يحل المنهج مشكلة نقص الخبرة العملية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ويُبرز أهمية التعلم القائم على مشروع واقعي يدمج الزحف، المعالجة اللغوية، والذكاء الاصطناعي في سياق قانوني محدد.
A collection of Python tutorials that guide users through machine learning concepts and practical implementations.
يُقدّم هذا المشروع سلسلة من الدروس التعليمية بلغة بايثون تهدف إلى تعريف المتعلمين بأساسيات التعلم الآلي. يتناول كل درس موضوعاً محدداً، بدءاً من معالجة البيانات وتوليد الميزات وصولاً إلى خوارزميات التعلم المراقب وغير المراقب. تُظهر الأمثلة العملية كيفية تنفيذ النماذج باستخدام مكتبات شائعة، بينما تُعزز التمارين المفاهيم الرئيسية. تُنظم الدروس بشكل تدريجي لتمكين المبتدئين من اكتساب الثقة في تطبيق تقنيات التعلم الآلي. يُعد المشروع مثالياً للطلاب والهواة، حيث يساهم في سد الفجوة بين النظرية والتطبيق العملي.
Open Sesame is an AI-powered captive portal system that controls nighttime internet access on GL.iNet GL-MT3000 routers by requiring users to justify their late-night internet usage.
هو نظام قفصي مُحكمي يتحكم في الوصول إلى الإنترنت ليلاً على روتيرات GL.iNet GL-MT3000. خلال ساعات الحظر، يوجه المستخدمين إلى واجهة قفصي محادثة حيث يجب أن يبرروا سبب حاجتهم للوصول إلى الإنترنت أمام حارس آلي. النظام يقيم العذراً المقدم والموافقة أو الرفض حسب الحالة.
dev-bubble provides containerized development environments for users.
يقدم dev-bubble بيئات تطوير محكمة في الحاويات، تستفيد من قوة Incus. مما يتيح للمطورين بيئة محددة ومكررة لبرامجهم، مما يجعل التعاون والاختبار أسهل. يهدف الخدمة إلى تسهيل عملية التطوير عن طريق تقديم بيئة ثابتة وثقة.
Axiom Observability Suite is a ready-to-use monitoring stack for Docker servers that detects issues before users do.
يعد نظام مراقبة axiom-observability-suite حلًا شاملًا للمراقبة مصممًا لاكتشاف وتحذير من المشكلات في containers Docker. يتألف النظام من ثلاثة مكونات رئيسية: axiom-log-shipper، axiom-health-watcher، و axiom-to-telegram-bot. يجمع النظام اللوحات تلقائيًا من جميع containers ويناليزها لاكتشاف الأخطاء، ويرسل تحذيرات عبر Telegram إذا لزم الأمر. بالإضافة إلى ذلك، يراقب النظام صحة containers ويرسل تحذيرات إذا أصبح الخدمة غير صحيحة. يتضمن النظام أيضًا قدرة المراقبة الذاتية لضمان أن نظام المراقبة نفسه يعمل بشكل صحيح.
The jowtron__internet-monitor project is a two-component system designed to monitor home internet connectivity and send notifications about outages.
هذا المشروع يتألف من مكونين رئيسيين: مراقب NAS ومراقب VPS. يرسل مراقب NAS ping إلى خوادم DNS كل 30 ثانية، ويحتفظ بالنتائج في ملفات CSV اليومية، ويرسل نبضات القلب إلى VPS عبر Tailscale. إذا لم يتم استقبال أي نبضات قلب خلال 3 دقائق، فإن مراقب VPS يرسل إشعار 'DOWN' عبر ntfy.
This project provides GitHub Actions for AI-native development, enabling developers to streamline their workflow.
هذا المشروع يوفّر GitHub Actions لتنمية الذكاء الاصطناعي (AI) بطرق متكاملة، مما يساعد المطورين على تسهيل عملية التطوير. هذه الإجراءات تعمل على automation مهام تكرارية وتوفر إطارًا معياريًا للبناء التطبيقات الذكية. بمساعدة هذا المشروع، يمكن للمطورين التركيز على كتابة التعليمات البرمجية بدلاً من إدارة البنية التحتية أو ضبط تدفقات عمل معقدة.
This project is designed for learning about large language models, providing a comprehensive system to study related knowledge points.
هذا المشروع مخصص للتعلم عن النماذج اللغوية الكبيرة، يوفر نظامًا شاملاً لدراسة نقاط المعرفة المتعلقة بها.
Aumai-Agentci is a CI/CD testing framework designed specifically for artificial intelligence agents.
هو إطار اختبار شامل مصمم خصيصًا لاحتياجات एजENTS الذكية. يوفّر مجموعة من الأدوات والخصائص لتأكيد موثوقية وثبات وتأداء تطبيقات محرّكة بالذكاء الاصطناعي. بفضل أوماي-إجنسي، يمكن للمطورين automation عملية الاختبار، تحديد الأخطاء، وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي لتحقيق نتائج أفضل.
This project provides a comprehensive maintenance solution for servers, automating tasks and ensuring optimal performance.
يعد مشروع صيانة الخوادم حلًا شاملًا لصيانة الخوادم، مما يتيح تلقى المهام الروتينية وتحسين أداء الخوادم. يستخدم هذا المشروع لغة بايثون ويتكامل مع Django و Celery لتحقيق αυτόماتيشن مهام الخوادم. كما يستفيد من تقنيات OpenAI للرقابة الذكية والتحليل التنبؤي. يدمج النظام في قواعد البيانات MySQL و Redis للحصول على تخزين بيانات فعال ومسترد.
This project is a detection engineering environment for learning threat detection and Sigma rule development, allowing users to deploy a vulnerable web application honeypot, capture real attacks, and build production-ready Sigma detection rules.
هذا المشروع يوفّر بيئة للهندسة التحليلية للتعرف على التهديدات و تطوير قواعد سيغما. يشمل مشروع iimp0ster__Linux-Webshell-Honeypot هونيبوت PHP ضعيف الأمان الذي يلتقط الهجمات الحقيقية، لوحة تحكم Streamlit لتحليل الوقت الفعلي، شيلات ويب مسجلة مسبقًا، سجل تسجيل شامل، ومحاكي قواعد سيغما. يتعلم هذا المشروع مهارات الهندسة التحليلية للتعرف على التهديدات مثل تحليل التهديدات، تطوير قواعد سيغما، اختبار القواعد، الاستخبارات المتعلقة بالتهديدات، وتحليل السجلات.
idfkit-docs is a tool for building EnergyPlus documentation.
هذا المشروع يستخدم زينسيكال لإنشاء وثائق للنظام إينرجي بلاس. يهدف إلى تقديم معلومات واضحة وموضحة حول نظام إينرجي بلاس، مما يجعل من السهل على المستخدمين فهم وظائفه والقدرات.
The homestak-dev iac-driver is an infrastructure orchestration engine for Proxmox VE, designed to coordinate the tool repositories of the homestak-dev project.
هذا المشروع يقدم محرك تسيير البنية التحتية الموجهة بالوثائق التي تنسق مخازن الأدوات من مشروع homestak-dev. يستخدم هذا المحرك kombinasi من Ansible و OpenTofu لتقديم VMs على أجهزة Proxmox VE. يحتوي المحرك أيضًا على ميزات لإدارة الأسرار والتحقق مسبقاً والعملاء القائمة على السيناريوهات.
Converts Symbolics Genera binary documentation files into a browsable HTML site with cross-references and full-text search.
هذا المشروع يتحول الملفات المستندة إلى ساب (Sage Abstract Browser) من Symbolics Genera إلى موقع HTML قابل للتصفح. عملية التحويل تشمل إنشاء مراجع متباعدة، رسومات SVG داخلية، وإنشاء مؤشر بحثي semantics. النتيجة هي موقع HTML يسمح بالبحث عن نصوص كاملة ويقدم واجهة سهلة التنقل لاستكشاف المستندات.
This project standardizes AAS benchmarking for Asset Administration Shell implementations, ensuring measurement correctness, reproducibility, and longitudinal comparability.
مكتبة مراقبة معايير الأداء لتنفيذات قاعدة البيانات للوحة الإدارة للآثار (AAS) ، ت تضمن صحة القياسات والمرادفات والتطابق عبر الزمن والمعايير. تشمل المشروع طبقاتين: تحليل أداء المكونات في خطوط التخزين واختبارات الامتثال والأداء لخدمة API.
This project is an AI-powered operations automation agent designed to monitor systems, detect problems, and respond automatically.
هذا المشروع هو एजنت تلقائي للعمليات يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين إدارة العمليات. يراقب أداء النظام، ويكتشف الأخطاء المحتملة، ويتخذ الإجراءات التلقائية لحلها. يمكن دمج هذا العميل مع خدمات أمازون ويب باستخدام SDK AWS. يستخدم المشروع لغة بايثون كالغة الرئيسية، وبيدنتيك Pydantic للنمذجة البيانية.
The five82__infra project is designed to manage and maintain infrastructure.
هذا المشروع يقدم نظامًا أساسيًا لمراقبة وتشغيل البنية التحتية. يهدف إلى تسهيل عملية إعداد وتنظيم البنية التحتية للبرنامج والمؤسسة. لا يوجد معلومات مفصلة عن الوظيفة الحالية للمشروع في README.
The FinchVox project is a voice AI observability development tool designed for use with Pipecat.
يعد مشروع فينش فويس أداة مراقبة وتحليل للذكاء الاصطناعي الصوتي مصممة خصيصًا لبيبكات. توفر الأداة ميزات ووظائف تساعد المطورين على مراقبة وتحليل وتحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي الصوتي. بفضل فينش فويس، يمكن للمطورين الحصول على نظرة شاملة حول أداء وتفاعل نماذج الذكاء الاصطناعي الصوتي، مما يسهل تحديد مناطق للتحسين وزيادة تجربة المستخدم بشكل عام.
This project appears to be a collection of research materials, specifically focused on the CVE-2021-44228 vulnerability.
هذا المشروع هو مجموعة من المواد البحثية، ويتعلق بشكل خاص بالعطل الأمني CVE-2021-44228. يُعتقد أن هذا المشروع يعمل كمرجع للمبرمجين والأفراد المهتمين بالأمان الذين يرغبون في التعلم أكثر عن هذه المسألة.