A framework for building and orchestrating autonomous multi‑agent AI systems.
يُقدِّم هذا الإطار أدوات لبناء وإدارة فرق الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء التي تعمل بشكل مستقل وتتكامل مع بعضها البعض في مهام معقدة. يتيح بنيةً معيارية تُدمج فيها نماذج اللغة الكبيرة مثل Claude و GPT و Gemini، مع أدوات لتنسيق الوكلاء، وجدران جودة، وحلقات تغذية راجعة. يدعم النظام اتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي، ما يتيح تطبيقات مثل تخطيط الأسبان الآلي، وتداول الخيارات، وأتمتة خطوط البيانات. صُمم لتناسب بيئات البحث والتطبيق العملي، مع دعم Docker، والبنية التحتية القابلة للتوسع، ونظام إضافات لتوسيع قدرات الوكلاء. يُبسِّط الإطار إنشاء سير عمل للوكيل، مما يتيح للفرق إطلاق فرق ذكاء اصطناعي كاملة مع إعدادات بسيطة.
The mryba-instrumental__goal-framework is a structured goal-setting system for Instrumental Group's Technical Services team to plan, document, and review their goals and work throughout the year.
هذا المشروع يوفّر إطارًا لتحديد الأهداف والمراقبة للعاملين في خدمات التكنولوجيا في مجموعة Instrumental Group. يتضمن الإطار تمثيلات للخطط السنوية والربع سنوي والاسبوعي اليومي، بالإضافة إلى دلائل للمساعدة في تحديد الأهداف ومراقبتها.
A framework that guides teams of AI agents to systematically deconstruct and rebuild codebases, reducing cognitive debt and creating a clear foundation for future development.
يقدم الإطار نهجًا منظمًا ومراحل متعددة لتحويل قواعد الكود المتشابكة إلى بنية منظمة وواضحة. يبدأ بالحوكمة لتأمين مراجعات الكود، ثم يضع تشخيصًا دقيقًا باستخدام مقاييس لتحديد الملفات الكبيرة، نقاط الارتباط، كثافة تدفق التنفيذ، والأسطح الأمنية. يقتصر المرحلة الثانية على إصلاحات الأمان والضمانات دون تغيير الهيكل، مع الحفاظ على إمكانية مراجعة التغييرات بشكل مستقل. ثم يتم تقسيم الملفات الضخمة إلى وحدات متماسكة، مع دمج اختبارات مع كل تعديل لضمان استقرار الوظائف. يهدف الإطار إلى أن يكون لدى وكلاء جدد القدرة على فهم المستودع باستخدام أسماء الملفات والهياكل الدليلية فقط، مما يقلل الدين المعرفي ويمنع تراكم التعديلات العشوائية. يختلف هذا النهج عن الحلول التقليدية بتركيزه على القياسات القابلة للتحقق والمرونة في التراجع، مع توفير معايير خروج واضحة لضمان أن البنية النهائية قابلة للتوسيع والتطوير المستقبلي.
A framework that structures product development into Product Brief, Epic, and Ticket layers, enabling both humans and AI agents to track and implement product direction.
يُهيكل إطار تسليم المنتج العمل إلى ثلاث طبقات مترابطة: أولاً، ملخص المنتج (Product Brief) يوضح سبب الحاجة إلى ميزة معينة، ثم القصة الكبرى (Epic) التي تحدد ما ستقدمه الميزة، وأخيراً التذاكر (Tickets) التي توضح كيفية تنفيذ العمل خطوة بخطوة. يهدف الإطار إلى أن يكون قابلًا للقراءة من قبل البشر وكلاء البرمجة الذكيين، بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي فهم السياق واتخاذ القرارات المناسبة. جميع الوثائق محفوظة كملفات Markdown عادية في مستودع Git، مما يلغي الحاجة إلى أدوات خاصة. يتكامل الإطار مع سكربت إدارة التذاكر لإدارة دورة حياة التذاكر من الإنشاء إلى الإغلاق. يتيح هذا الهيكل تتبعًا واضحًا من الدافع التجاري إلى تنفيذ الكود، ما يعزز الشفافية والتعاون بين الفرق. كما يُسهل دمج عمليات التطوير مع أدوات CI/CD وعمليات مراجعة الكود. يهدف الإطار إلى تحسين كفاءة الفرق التي تتعامل مع مشاريع معقدة وتحتاج إلى تنظيم واضح وتكامل مع الذكاء الاصطناعي.
A template that configures an AI‑driven software development pipeline where autonomous agents handle planning, implementation, review, and testing, allowing humans to focus on specifications and validation.
يقدّم هذا القالب بنية جاهزة لإعداد خط أنابيب تطوير برمجيات يعتمد على الذكاء الاصطناعي، حيث تتولى وكلاء ذكيّون مهام التخطيط والتنفيذ والمراجعة والاختبار بشكل مستقل. يضمن وجود شجرة عمل منفصلة لكل وكلاء، مما يتيح تطويرًا متوازيًا وآمنًا مع عزل كامل للرمز. يتم اعتماد تصميم API أولًا، بحيث تُحدد وثائق الواجهة قبل بدء أي تنفيذ، وتصبح المصدر الوحيد للحقائق لكل من المطور والوكيل الاختباري. يتبع القالب مسارًا من التخطيط إلى التنفيذ والمراجعة والاختبار ثم الإنجاز، مع تشغيل تلقائي للجلسات الوكلائية في كل مرحلة. يتيح نظام التنسيق الدائم متابعة دورة حياة المشروع بالكامل، مع إمكانية استئناف البوتستراب عند إعادة التشغيل وتخطي الخطوات المكتملة. يستهدف المطورين الذين يرغبون في تحويل عمليات التطوير إلى عمليات ذاتية بالكامل، ويحل مشكلة الاعتماد على التدخل البشري في كل خطوة، مع توفير بنية قابلة لإعادة الاستخدام لأي نوع من المشاريع.
A lightweight asynchronous web framework for building HTTP services.
يُقدّم إطار عمل ويب خفيف الوزن يتيح للمطورين بناء خدمات HTTP بسرعة وفعالية. يعتمد على البرمجة غير المتزامنة، ما يتيح معالجة آلاف الاتصالات المتزامنة دون الحاجة إلى خيوط إضافية. يضم نظام توجيه بسيط يربط مسارات URL بالمعالجات بسهولة، مع دعم للمعاملات والأنماط المتقدمة. يتيح نظام الوسطاء (middleware) إضافة وظائف مشتركة مثل المصادقة، التسجيل، وضغط البيانات قبل أو بعد معالجة الطلب. يركز على واجهة برمجة تطبيقات صغيرة وسهلة الفهم، مع ميزات متقدمة مثل تحليل JSON التلقائي وتسلسل الاستجابات. يهدف إلى تسريع عملية التطوير، مع الحفاظ على الأداء العالي والقدرة على التوسع لتطبيقات الإنتاج.
An AI agent framework that runs on iPhone Shortcuts, using Doubao’s LLM to process voice commands and execute skill shortcuts.
يتيح هذا الإطار تشغيل وكيل ذكاء اصطناعي على تطبيق Shortcuts في iPhone، حيث يستجيب للأوامر الصوتية ويستدعي مهارات Shortcut تلقائياً. يعتمد على خدمة LLM المقدمة من تطبيق Doubao عبر إجراء "Ask Doubao"، مما يلغي الحاجة إلى إعداد خوادم أو مفاتيح API. عند بدء التشغيل، يقوم بالبحث في مجلد ai-skills داخل التطبيق، ويستخرج وصف كل مهارة عبر إجراء "describe" لتكوين قائمة بالمهارات المتاحة. يتفاعل الوكيل مع المستخدم عبر سلسلة من الخطوات: استدعاء LLM، تحليل استجابة JSON لتحديد نوع الرد (إجراء مهارة، سؤال، أو إجابة)، ثم تنفيذ المهارة أو طرح سؤال إضافي. يتيح إضافة مهارات جديدة ببساطة بوضع Shortcut جديد في مجلد ai-skills، دون الحاجة لتعديل الكود الأساسي. يهدف إلى تسهيل بناء مساعد شخصي متعدد المهام يدعم التحكم في التطبيقات، قراءة المحتوى، وإرسال الرسائل، مع إمكانية التوسع عبر مهارات مخصصة. يناسب المطورين غير المتخصصين في الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في إنشاء حلول أتمتة صوتية متقدمة على iPhone. يختلف عن الحلول التقليدية بكونه لا يتطلب اتصالاً بالإنترنت مستمرًا بخلاف طلبات LLM، ويعمل بالكامل داخل بيئة Shortcuts.
A distributed AI coding agent system that orchestrates multiple autonomous agents across Discord channels using OpenClaw Gateway.
يُقدّم هذا النظام بنية موزعة لإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي، حيث يُنظم عمليات التطوير المتوازية عبر قنوات Discord متعددة. يضم مكوّنًا مركزيًا يُدعى OpenClaw Gateway يدير جلسات Claude مستقلة، مع توجيه المهام بين وكلاء القائد والعمال. يُعتمد على نمط قائد-عامل لتقسيم المهام، إرسالها، ومتابعة حالتها، مع إمكانية مراقبة الأداء في الوقت الحقيقي. يستهدف المطورين والفرق التي تحتاج إلى أتمتة عمليات البرمجة وتنسيق مشاريع متعددة دون تدخل بشري مستمر. يحل مشكلة تعقيد إدارة عدة وكلاء ذكيّين في بيئة موزعة، ويقلل الحاجة إلى إعدادات يدوية لكل مشروع. يميز نفسه بقدرة التوسع عبر عدد غير محدود من القنوات، مع دعم للمعالجة المتوازية وتخزين الجلسات الدائمة.
A framework that gives AI assistants persistent, structured memory to support long‑term research workflows.
يُقدّم Research Brain إطاراً يوفّر للذكاء الاصطناعي ذاكرة مستمرة ومنظمة تُشبه طريقة تفكير الباحثين الفعّالين. يُنظم المعرفة إلى أربعة أقسام رئيسية: التفكير النشط، والمعرفة، والتاريخ، والمفاجآت، معتمدًا على منهجيات بحثية مثبتة. يتتبع النظام التجارب، والنهايات الميتة، والتنبؤات، والتشبيهات، مع توفير مسار تدقيق مستمر يحافظ على السياق عبر الجلسات. يتيح للباحثين طرح أسئلة عميقة، وتحديد التوترات، وتوليد أفكار جديدة، وتوقع النتائج دون الحاجة لإعادة شرح العمل السابق. يساهم هذا النظام في تقليل التكرار، وتسريع الاكتشاف، وتحسين جودة البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي.