The Agent Context Protocol (ACP) is a standardized directory structure and documentation pattern that enables AI agents to understand, build, and maintain complex software projects through structured knowledge capture.
هو منهجية تطوير موحدة ترتبط بنظام هيكل مجلدات ونمط توثيق معين. يتحول المعرفة المشفرة للโครงการ إلى توثيق ملموس قابل للقراءة الآلة، مما يجعل من السهل على एजنسيات الذكاء الاصطناعي العمل على مشاريع البرمجيات المعقدة.
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 framework for configuring AI coding agents to reduce common failure modes and improve output quality.
يُقدِّم هذا الإطار مجموعة من إرشادات بصيغة ماركداون يتبعها وكلاء الذكاء الاصطناعي لتقليل الأخطاء النظامية مثل الإفراط في التصميم، والهلوسة، ونقص التحقق. يحدد تسلسلًا واضحًا للاتّجاهات التي يقرأها الوكيل قبل توليد الكود، ما يضمن سلوكًا متسقًا عبر الجلسات الطويلة والتفكير متعدد الخطوات. الإطار غير مرتبط بأداة محددة، مع ملفات قواعد جاهزة لأدوات مساعدة الكود المعتمدة على نماذج اللغة الكبيرة، ولا يتطلب أي خطوة بناء أو تبعيات خارجية. يمكن للمطورين تخصيص أوامر المشروع، ومواقع الاختبار، والكلمات المفتاحية للمجال في ملف ماركداون واحد، مما يجعل النظام مرنًا للغاية. من خلال تضمين قواعد أفضل الممارسات مباشرة في تعليمات الوكيل، يمكن للفرق تحقيق موثوقية أعلى وتقليل التصحيحات اليدوية عند نشر الكود باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي.
An autonomous code generation framework that orchestrates multiple specialized agents to design, implement, test, and deploy software projects.
يُقدّم الإطار مجموعة من 11 وكيلًا مستقلًا وستة أوامر شل تعمل معًا لتحويل فكرة منتج إلى قاعدة كود مكتملة، مختبرة، وقابلة للنشر. يملك كل وكيل دورًا محددًا—المهندس المعماري، المنفذ، المراجع، المختبر، المخطط، الباحث، المُحقق، مهندس البيانات، المستكشف، النشر، ومدير المشروع—مما يتيح للنظام التعامل مع التصميم، البرمجة، ضمان الجودة، الاختبار، والنشر دون تدخل بشري. يضمن نمط المنسق أن يتواصل الوكلاء، يتحققوا من المواصفات، ويقدّموا التغييرات تلقائيًا، مع وجود قواعد أمان واختبار مدمجة لحماية المشروع من الثغرات الشائعة. يستهدف المطورين والفرق الإنتاجية، ويُسهل دورة حياة البرمجيات بأكملها، بدءًا من تخطيط الأسباقات إلى تنفيذ خطوط CI/CD. بفضل اتخاذ القرار المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يقلل الإطار الجهد اليدوي ويسرّع دورات التسليم.
Loom is a framework that lets developers build custom AI‑powered applications by orchestrating Claude’s runtime with prompts, schemas, and interfaces.
يُقدّم Loom بنية أساسية خفيفة تُشغِّل عملية Claude‑p مع مطالبة ومخطط JSON يحدده المستخدم، ثم تُرسل الأحداث المهيكلة إلى واجهة أمامية عبر Server‑Sent Events. يفرّق الإطار بين تصميم المطالبة، وهيكل الإخراج، وتصميم الواجهة، مما يتيح للمطورين التركيز على منطق التطبيق بدلاً من التكامل مع الذكاء الاصطناعي على مستوى منخفض. يستفيد Loom من ميزات Anthropic مثل استخدام الأدوات، وإدارة السياق، والتدفق، والتحكم في التكلفة، مع منح تحكم كامل في بيئة التشغيل. يُعد Loom مثالياً لبناء مساعدين ذكيين، وخطوط معالجة بيانات، أو أي تطبيق يحتاج إلى خلفية ذكاء اصطناعي مرنة. يعمل الخادم كوسيط رقيق، مما يجعل النظام معياريًا وسهل التوسيع.
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 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 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.
The Loom Framework is a high-performance Java API gateway/BFF framework that enables the creation of data aggregation services using directed acyclic graphs (DAGs) and virtual threads.
Loom هو إطار عمل Java لبوابات API وخدمات BFF التي تسهل إنشاء خدمات جمع البيانات. يستخدم Loom الرسوم الموجهة اللاخطية (DAGs) لتعريف تدفقات البيانات، والتي ثم تنفذ في موازنة باستخدام الأنساق virtually. هذا النهج يوفر أداء عالي، سلامة النوع عند وقت التجميع، وسمات بنائية مثل محاولة إعادة الاتصال مع تأخير، سلاسل المحددات، وتحليل الرسوم الموجهة اللاخطية.
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.
This project defines an architectural classification framework for long-horizon adaptive systems.
نافيكسيون سايبرنيتكس 2.5 هو إطار عمل يصنف أنظمة متعاقبة على أساس خواصها الهيكلية، مثل التغير غير العكسي والذاكرة الداخلية irreversible و الانتقالات على مستوى النظام. يحدد هذا الإطار عمل المفاهيم الأساسية الهيكلية والقواعد الهيكلية والقيود المسموح بها لضمان استدامة الأفق الطويل.
A Java framework that orchestrates AI agents, integrates multiple LLMs, and manages task execution with scheduling and retries.
يُقدِّم هذا الإطار بيئة تشغيل خفيفة تعتمد على Spring Boot لبناء تطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي. يدعم دمج نماذج لغوية متعددة ويُقدِّم حلقة وكلاء مستوحاة من Swarm مع إمكانية التبديل بين الوكلاء. يتيح تسجيل أدوات داخلية أو خدمات خارجية أو وكلاء مخصصين عبر نظام تسجيل أدوات موحد، بينما يتولى طبقة JobRunr تنفيذ المهام في الخلفية مع إعادة المحاولة والجدولة. تتضمن ميزات الأمان مصادقة مفتاح API، وتنظيف المدخلات، وعمليات ملفات وأوامر شل معزولة. يُصمم النظام لتلبية احتياجات المؤسسات التي تتطلب تنسيق وكلاء على مستوى الإنتاج في بيئة Java.
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.
The pneuma-skills project is a framework that enables code agents to perform WYSIWYG (What You See Is What You Get) editing on HTML-based content.
هو إطار عمل يسمح لآجين الكود بتعديل المحتوى HTML-مستند في طريقة WYSIWYG. يتيح للمطورين إنشاء وتشغيل صفحات ويب تفاعلية و ديناميكية دون الحاجة إلى المعرفة الواسعة من مجال البرمجة. يستخدم الإطار عملًا تقنيات مثل Hono، React، و Tailwind لتقديم تجربة تعديل سلسة.
A personal agent framework that uses AI to maintain a structured, user‑confirmed memory across weekly cycles, helping individuals manage tasks and knowledge.
يُعد Memory Work إطار عمل شخصي يدمج مع مساعد ذكاء اصطناعي لإنشاء نظام ذاكرة مستمر ومؤكد من قبل المستخدم، يساعد الأفراد على تنظيم وإدارة مهامهم ومعارفهم. ينظم المعلومات في أربع طبقات—الهوية، الذاكرة الأسبوعية، الذاكرة الديناميكية، والذاكرة الإجرائية—مما يتيح للذكاء الاصطناعي تذكر التفضيلات، تتبع التقدم، واقتراح الخطوات التالية. يتبع سير العمل إيقاعًا أسبوعيًا: بدء، تقدم، وأرشفة، مع تسجيل الذكاء الاصطناعي للمعرفة القيمة فقط بعد تأكيد صريح من المستخدم. يستهدف العاملين المعرفيين ومحبي الإنتاجية، ويحل مشكلة الملاحظات المتقطعة والتفاعلات العشوائية مع الذكاء الاصطناعي من خلال توفير قاعدة معرفة منظمة ومتسقة. يتميز الإطار بمرونته العالية، حيث يمكن للمستخدم ضبط شخصية الذكاء الاصطناعي، قواعد الذاكرة، ومؤشرات سير العمل لتناسب عاداتهم الخاصة.
This project provides a comprehensive framework of specialized sub-agents for Claude Code, designed to support the complete software development lifecycle of large-scale applications.
هذا المشروع يوفّر إطارًا شاملًا من एजENTS الذكية المخصصة ل Claude Code، مصممة لدعم دورة تطوير البرمجيات الكاملة للبرامج الضخمة. يتضمن الإطار 26 إージنت تعمل معاً لإنشاء التطبيق، ويشمل جميع مراحل تطوير البرمجيات من جمع متطلبات إلى dokumentation.
The Claude Code Framework is a project framework for enforcing engineering discipline and preventing common AI agent failure modes in Claude Code.
هذا إطار مشروع يوفّر مجموعة كاملة من المخطوطات لتنفيذ Claude Code كشريك هندسي متكامل بدلاً من مساعد ملزم. يتضمن هذا الإطار: مخطوطات CLAUDE.md، مهارات، Hooks، قواعد، أجهزة، تتبع المشكلات، و أدوات التثبيت. تم تطوير هذا الإطار خلال مشروع إنتاج حقيقي حيث كان أخطاء الأجهزة الذكية لها عواقب حقيقية.
This project provides an architecture repository for the field of open biosciences.
هذا المشروع هو مخزن لتصاميم و مفاهيم الهندسة المعمارية في مجال البيولوجيا المفتوحة. يهدف إلى توفير إطار لفهم وتطبيق أنظمة ذات صلة بالبيولوجيا المفتوحة. يستخدم المشروع تقنيات متعددة، بما في ذلك anthropic و langchain و OpenAI، لتعزيز تطوير حلول مبتكرة.
The onedusk__pd project provides a 5-stage spec-driven development pipeline for taking a software project from idea to executable task list, extending the emerging Spec-Driven Development consensus.
هذا المشروع يقدم نهجًا مُتكاملاً لتنفيذ البرمجيات، يُقسم عملية التطوير إلى خمس مراحل: معايير التطوير، حزمة التصميم، عروص التنفيذ، مؤشر المهام، ووصف مهام تنفيذية. يسعى لتقليل الارتباك للتنفيذيين، سواء كانوا بشرًا أو مساعدات برمجية، عن طريق إضافة مرتين إضافيتين لم يُغطيها أدوات أخرى.
A framework for building AI assistants that integrates LangGraph, FastAPI, and HuggingFace models.
GBot هو إطار عمل خفيف يتيح للمطورين إنشاء مساعدين ذكاء اصطناعي مع أقل قدر من الكود المكرر. يستفيد من LangGraph لتنظيم تدفقات المحادثة المعقدة ويستخدم FastAPI لتوفير واجهة برمجة تطبيقات RESTful. يدعم الإطار دمج نماذج HuggingFace، ما يتيح تبديل النماذج بسهولة أو إضافة خطوط معالجة مخصصة. يوفر Rich واجهة طرفية أنيقة لتصحيح الأخطاء ومراقبة الأداء، بينما يوفر Typer واجهة سطر أوامر مريحة للاختبار المحلي. يستهدف المطورين الذين يبنون روبوتات محادثة أو وكلاء افتراضيين أو أي تطبيق يحتاج إلى تفاعل طبيعي مع اللغة، ويُبسط GBot عملية دمج النماذج المتعددة وإدارة الحالة عبر الجلسات.
A framework that simplifies the deployment, scaling, and monitoring of AI models across cloud and on‑premises environments.
يُقدِّم الإطار واجهة موحدة لحزم النماذج وتوزيعها وإدارتها في بيئات الإنتاج. يدعم مجموعة متنوعة من منصات النشر، بما في ذلك Kubernetes، والحوسبة السحابية بدون خوادم، وأجهزة الحافة، مما يتيح للفرق اختيار البنية التحتية الأنسب. يدمج أدوات المراقبة المدمجة التي تجمع مؤشرات زمن الاستجابة، والقدرة، ودقة النموذج، وتغذيها بلوحات المعلومات وأنظمة التنبيه. كما يُسهم في أتمتة قرارات التوسيع بناءً على حركة المرور واستخدام الموارد في الوقت الحقيقي. يستهدف المهندسين المختصين بالذكاء الاصطناعي وفرق عمليات الذكاء الاصطناعي، ويقلل من عبء العمليات ويسرّع زمن الوصول إلى السوق للتطبيقات الذكية.
An open standard that defines legal identity, ownership, accountability, and continuity for autonomous business AI agents.
يُعرّف بروتوكول حوكمة الوكلاء إطاراً شاملاً لإدارة الوكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين في الأعمال. يحدد كيفية منح هوية قانونية وملكية ومسؤولية للوكيل، مع ضمان أن يظل البُعد البشري في أعلى مستوى النظام المستقل. يتضمن البروتوكول آلية للوراثة تُحدد إجراءات نقل أو إنهاء الوكيل أثناء تغييرات الأعمال، ومعياراً للتصديق يثبت امتثال الوكيل للمعايير، وخدمة احتياطي للذاكرة لحفظ معرفة الوكيل. يستهدف هذا البروتوكول الشركات التي تُنشر وكلاء ذكاء اصطناعي، والفرق القانونية، والمطورين الذين يحتاجون إلى حوكمة قابلة للتدقيق. يملأ البروتوكول فجوات الأطر القانونية الحالية ويعزز الثقة في عمليات الأعمال المستقلة.
A reusable framework that provides a ready‑to‑use admin interface for commercial applications.
يقدّم هذا الإطار واجهة إدارة مكتملة يمكن دمجها في التطبيقات التجارية مع إعدادات بسيطة. يتضمن مجموعة من المكوّنات الرسومية المُعدة مسبقاً، مع مسارات وتنسيقات لإدارة الحالة مصممة خصيصاً لوحات المعلومات التجارية. يدعم الإطار التحكم في الوصول بناءً على الأدوار، ويُسهل عمليات إنشاء وتعديل وحذف البيانات مع واجهة متجاوبة. يستهدف المطورين الأماميين، ويُسرّع إنشاء لوحات تحكم متسقة وآمنة وسهلة الصيانة. من خلال تجريد الأنماط الشائعة، يقلل الإطار الكود الزائد ويُسرّع زمن الوصول إلى السوق. يتيح للمطورين التركيز على منطق الأعمال بدلاً من القلق حول البنية التحتية. كما يضمن التوافق مع معايير التصميم الحديثة ويُسهّل التوسع مع نمو التطبيق.
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.
Provides a standardized Spring Boot skeleton that handles security, observability, event handling, database migration, API conventions, health checks, audit trails, and CI quality gates, enabling domain developers to focus solely on business logic.
يُقدّم هذا الإطار قالبًا جاهزًا لتطبيقات Spring Boot يختصر القلق غير الوظيفي الشائع. يتضمن أمان خادم موارد OAuth 2.0، وتسجيل JSON منظم، وتتبع OpenTelemetry، ومقاييس Prometheus، وإنتاج واستهلاك أحداث Kafka، وقاعدة بيانات PostgreSQL مع ترحيلات Flyway، ومجموعة اتصالات HikariCP. تُغلف استجابات API وأخطاءها في حاويات قياسية، مع معالج استثناءات عالمي ونشر معرّف التتبع. كما يوفر فحوصات صحة Kubernetes وسجل تدقيق ثابت لجميع طلبات API. يمكن لفرق النطاق التركيز على المنطق التجاري بينما يضمن القالب التناسق، والمراقبة، والامتثال عبر الخدمات.
The agentic-bench project is a framework for validating and benchmarking agent-driven models.
هذا المشروع هو إطار عمل لتحليل وتقييم أداء النماذج الموجهة من एजنت. يتيح هذا الإطار العمل للمطورين والمبحوثين تقييم أداء نماذجهم بشكل متسق، مما يساعد على مقارنة الأداء والكفاءة بين مختلف أنواع النماذج الموجهة من أجنت.
A foundational framework for designing and orchestrating multi‑agent AI systems, enabling the creation of specialized personas, rules, and reusable skills.
يُقدِّم هذا المشروع إطاراً أساسياً لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء. يعرِّف بنية تتضمن شخصيات متخصصة، قواعد، ومهارات قابلة لإعادة الاستخدام، ويُقدِّم نمط تنسيق يمكن تكييفه مع أي مشروع. يقوم Maestro المركزي بتنسيق طلبات المستخدم، يُفكِّك المهام، ثم يوزع العمل على شخصيات مثل المهندس المعماري، المبرمج، المراجع، والمُسجِّل السياقي. يتضمن النظام نظاماً هرميًا للقواعد—الأوامر، الأوامر الإدارية، والنصائح—لتوجيه سلوك الوكلاء. كما يوفِّر مجموعة مهارات مثل الإقلاع، التوزيع، وتتبع المهام لتوحيد بدء الجلسة وإدارة المهام. يستهدف المطورين في مجال الذكاء الاصطناعي ومهندسي البرمجيات، ويُسَهِّل تعقيد إنشاء سير عمل مستقل للوكيل مع ضمان توثيق متسق وجودة عالية.
The Nova Book project is a framework for building books.
هو إطار عمل مصمم لسهولة إنشاء الكتب الرقمية. يوفّر الإطار هيكلاً للتنظيم والتقديم للمحتوى، مما يجعل عملية إنشاء الكتب أسرع وأكثر كفاءة. ومع ذلك، فإن حالته الحالية غير واضحة بسبب عدم توفر أي وصفات.
aiDocs is a framework that guides AI-assisted developers through a structured 11‑step coding workflow, providing minimal, just‑in‑time documentation across code, docs, and wiki levels.
يُقدّم aiDocs إطارًا شاملاً للمطورين الذين يعتمدون على مساعدين ذكاء اصطناعي في البرمجة. يحدد إطار العمل تسلسلًا من 11 خطوة، بدءًا من إنشاء فرع الميزة وصولاً إلى دمج طلب السحب، مع تعليمات واضحة للنموذج اللغوي في كل مرحلة. يتم توثيق المعلومات عند الطلب، مع ثلاث مستويات—تعليقات داخل الكود، وثائق تشغيلية، ويكي عالي المستوى—حتى يرى المطور ما يحتاجه فقط عندما يحتاجه. يعمل النظام مع أي لغة برمجة أو منصة أو أداة ذكاء اصطناعي، ويشمل مهارات خفيفة الوزن وعوامل فرعية تقوم بأتمتة الاختبار، والتوثيق، وفرض قواعد الهندسة المعمارية. من خلال دمج هذه القدرات، يقلل aiDocs العبء المعرفي ويسرّع دورة التطوير مع الحفاظ على جودة عالية للشفرة.
A framework that orchestrates independent AI agents with cryptographic verification of memory and decisions on a blockchain stack.
يُعدّ Quorum إطاراً متخصصاً ينسق بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المتعددين عبر مقترحات منظمة. يتم تخزين معرفة وكلاء الذكاء الاصطناعي في مخزن محوّل بالعنوان ومشفّر، بينما تُسجَّل القرارات على بلوكتشين لا يُمكن التلاعب به، وتُطبَّق سياسات التحكم في الوصول عبر تشفير عتبة. يتحكم برنامج التشغيل الديّاني المكتوب بلغة C++ في جدولة الأحداث، وتوجيه الرسائل، وتوافق القرارات، مع ضمان عدم وجود نموذج لغة كبير في حلقة التحكم. يستهدف المطورين المعماريين للذكاء الاصطناعي الذين يحتاجون إلى تفاعل وكلاء قابل للتدقيق والتحقق، ويحل مشكلة الثقة الضمنية في أنظمة الوكلاء المتعددة من خلال استبدالها بالضمانات المشفرة.
The nodi-edge project is an edge application framework designed for building distributed systems.
نودي-إجيدج هو إطار عمل لإنشاء تطبيقات الحواف التي تستخدم مكونات Databus و FSM و Logger. يهدف إلى تقديم نهج موحد لإنشاء أنظمة توزيعية. تصميم الإطار يعزز من قدرة المطورين على إنشاء تطبيقات حافة قابلة للتوسع والفعالة.
A structured methodology that enables faculty and students to use AI in academic work while preserving intellectual ownership.
يقدم هذا الإطار نهجاً منظماً للهيئة الأكاديمية والطلاب لدمج أدوات الذكاء الاصطناعي في عملياتهم الأكاديمية دون المساس بملكية العمل النهائي. يحدد الإطار عمليتين متوازيتين من خمس خطوات: واحدة لإنتاج المحتوى الأكاديمي للهيئة والأخرى لتطوير التعلم للطلاب. تتضمن كل خطوة نقاط تفتيش بشرية صريحة تتطلب التأمل والتحقق والكشف قبل إدخال مساعدة الذكاء الاصطناعي. تم تصميم المنهجية لتتماشى مع سياسات مؤسسات الذكاء الاصطناعي مع تعزيز إنشاء المعرفة بمسؤولية. كما يوفر الإطار مجموعات أدوات عملية تقوم بأتمتة تكوين سير العمل وتفرض الامتثال لمبادئ الإطار.
CorvusForge is a project that aims to provide a deterministic and auditable coding pipeline for developers.
هذا المشروع يقدم مسارًا تنفيذيًا للبرمجة يعتمد على العقد والمتوافق مع المعايير. يعمل هذا المسار على ضمان التكرارية والمرونة والشفافية في عملية التطوير. يتم استخدام مبادئ تطوير العقد لضمان أن الكود يلتزم بمعايير محددة ومستندة إلى عقود. يهدف CorvusForge إلى توفير مسار تنفيذي للبرمجة يعتمد على العقد والمتوافق مع المعايير، مما يجعل التطوير أكثر استقرارًا واعتمادية.
The Academic Operations Framework is a tool for academics to manage their research and teaching tasks.
هذا المشروع يقدم إطارًا متكاملًا لمراقبة العمليات الأكاديمية، بما في ذلك إدارة المهام، وتحليل البيانات، وتمثيلها. يهدف إلى تسهيل تدفق العمل للمبحوثين والمتعلمين عن طريق automation مهام التكرارية وتقديم نظرة عامة على عملهم. تم بناء الإطار باستخدام لغة البرمجة Python و يستفيد من مجموعة من المكتبات مثل Streamlit، Matplotlib، و Scipy.
A benchmarking framework that evaluates cloud sandbox providers for AI agent workloads.
يقدّم هذا المشروع مجموعة شاملة من المقاييس لتقييم أداء مزودي بيئات الحوسبة السحابية (sandbox) في سيناريوهات عمل لوكالات الذكاء الاصطناعي. يتضمن إطار العمل تسعة بنشماركات تغطي مجالات مثل إدخال/إخراج الملفات، تنفيذ المتزامن، التكرار، والاتصال الشبكي. يستخدم تطبيق Django شبيه بـ Calendly كحمل عمل أساسي، مع اختبارات وحدة مكونة من 29 اختباراً، ويُدرب وكيل reinforcement learning باستخدام خوارزمية REINFORCE. كل مزود (Daytona، E2B، Blaxel، Modal) يتم التعامل معه عبر محرك موحد يتيح إنشاء sandbox، تشغيل الكود، وجمع النتائج في تنسيق موحد. يتم تنسيق التشغيل عبر سكربت `run_parallel_profiled.py` الذي يدير الاختبارات بالتوازي ويجمع تقارير JSON مفصلة. يهدف المشروع إلى مساعدة مطوري السحابة والباحثين في اختيار المزود الأنسب بناءً على معايير الأداء الواقعية. يقدّم تقارير مقارنة شاملة تساعد على فهم الفروق في زمن الاستجابة، سرعة التحميل، ودقة تنفيذ الكود. يميز المشروع بدمجه بين أدوات benchmarking التقليدية ووكيل LLM قادر على توليد الكود، اختبار، وتصحيح الأخطاء تلقائياً.
A modern web framework that preserves the familiar concepts of Apple’s WebObjects while adding contemporary features for component-based web development.
ng-objects هو إطار عمل ويب مبني على لغة جافا يستمد الكثير من مفاهيم إطار WebObjects الأصلي، ما يتيح للمطورين الذين ينتقلون من الأنظمة القديمة تجربة مألوفة وسهلة الانتقال. يوفّر إطار العمل مجموعة شاملة من وظائف الويب، بما في ذلك معالجة طلبات HTTP، ومحرك قوالب، وتوجيه خفيف الوزن، وتحميل الموارد، وإدارة الجلسات، وإجراءات حالة. يدعم الإطار أيضًا عرض مكوّنات جزئية، ما يتيح تحديث أجزاء الصفحة بكفاءة دون إعادة تحميل كامل. صُمم ليتم دمجه بسلاسة مع بيئات نشر WebObjects الحالية، مما يسهل عملية الانتقال للمنظمات التي تحتفظ بتطبيقات قديمة. من خلال الجمع بين أنماط التصميم المثبتة والممارسات الحديثة للويب، يلبي ng-objects الحاجة إلى منصة صالحة للصيانة، وقابلة للتوسع، ومناسبة للمطورين.
A ROS 2 and Gazebo-based simulation suite for space rendezvous, docking, and multi‑satellite operations.
يُقدِّم الحزمة بيئة محاكاة شاملة للعمليات الفضائية، مع دمج ديناميكيات المدار، والربط، وتنسيق المركبات متعددة القمر. تدعم التحكم في الحركة النسبية وفق نموذج كلوهيس‑ويلتشر، والربط باستخدام ذراعين مع تحكم عازم، بالإضافة إلى التحكم في وضعية CMG للمركبات الصغيرة والـ hexacopters. تتضمن نماذج حساسات متقدمة مثل LiDAR، وكاميرات الحدث، والرؤية الثنائية لتوليد سحب نقاط وخرائط عمق واقعية. يُبنى النظام على ROS 2 Jazzy وGazebo Harmonic، ما يتيح التصور في الوقت الحقيقي وتسجيل البيانات. يهدف إلى خدمة الباحثين والمهندسين والمطورين في مجال الاعتماد على المركبات الفضائية، والطيران الجماعي، والتحكم في الوضعية.
auto-agents is a framework for running multiple Claude Code CLI sessions simultaneously, coordinating work through a shared group chat.
هذا المشروع يسمح للفرق بتشغيل एजENTS متعددة في موازاة بعضها البعض، كل واحد يعمل على نفس الملفات ولكن يتواصل عبر دردشة جماعية مشتركة. يتم تنسيق المهام وتجنب الصراعات وsubmission PRs التي تمر عبر المراجعة التلقائية من Copilot قبل الاندماج. يدعم هذا الإطار backend التواصلين: Web API (الموصى به) و SQLite المحلي.
An autonomous evolution framework that iteratively improves a multi‑agent system through a blackboard architecture.
يُقدِّم الإطار بنية أساسية تعتمد على لوحة أسود لتنسيق عمل الوكلاء عبر ملفات مشتركة، مع مراقب يخطط للمهام ويُعطيها للوكيل المناسب. يقوم مهندس التطور بإنشاء وكلاء فرعية متخصصة—باحث، مدقق، مطور، مختبر، ومراجع—لتقييم وتحسين الكود، ما يخلق حلقة تطور ذاتية. يدمج النظام أدوات جديدة تلقائياً، يتعقب تكلفة الجلسة، ويصدر تقارير عن استهلاك الرموز، كل ذلك دون تدخل بشري. يستهدف المطورين والباحثين الذين يبنون أنظمة وكلاء ذكية ويحتاجون إلى تحسين مستمر وسريع. يحل الإطار مشكلات إعادة التهيئة اليدوية، وربط الأدوات، ورصد الأداء في بيئات وكلاء معقدة، ويتميز بقدرة التكيف الذاتي التي لا توجد في حلول مماثلة.
A monorepo framework that centralizes shared backend libraries and separates microservice APIs and a Next.js frontend for streamlined development and deployment.
يُقدِّم هذا الإطار بنية موحدة للموارد المشتركة، حيث يُركِّز على تجميع مكوّنات الخلفية القابلة لإعادة الاستخدام في مكتبات مشتركة، مع فصل واجهات برمجة التطبيقات الميكروية وتطبيق واجهة أمامية مبني على React. يُسهم استخدام أداة Nx في تنظيم مساحة العمل، بينما يُسهم Gradle في بناء تطبيقات Java، ما يتيح للمطورين الحفاظ على مصدر موحد للمعتمدات وجودة الكود وخطوط سير التكامل المستمر. تُعطي البنية التحتية واضحة للتمييز بين المسؤوليات: تُحفظ البنية التحتية المشتركة، منطق النطاق، محولات الأمان، ودعم الويب في مكتبات مخصصة، بينما يركز كل خدمة API على قواعدها التجارية ونقاط النهاية الخاصة بها. يُظهر التطبيق المدمج على Next.js التكامل السلس مع خدمات الخلفية، مقدماً تجربة شاملة للواجهة الأمامية والخلفية. يستهدف هذا الإطار مهندسي الخلفية والمهندسين الكاملة، ويسرّع إنشاء خدمات ميكروية قابلة للتوسع وسهلة الصيانة، بالإضافة إلى تطبيقات الويب.
A framework that accelerates web application development by providing pre‑built components and automated API generation.
يقدّم هذا الإطار نهجًا مبسّطًا لبناء تطبيقات الويب، مما يتيح للمطورين التركيز على المنطق التجاري بدلاً من الكود المكرر. يتضمن مكتبة من المكوّنات القابلة لإعادة الاستخدام التي يمكن تجميعها في صفحات ولوحات معلومات وواجهات إدارية مع جهد ضئيل. يقوم النظام تلقائيًا بإنشاء نقاط نهاية RESTful استنادًا إلى نماذج البيانات المحددة، ما يقلل الوقت اللازم لإنشاء عمليات CRUD. يستهدف المطورين المتكاملين، ويُدعم دورات التطوير السريعة والتكرارية. من خلال تجريد الأنماط الشائعة، يساعد على الحفاظ على الاتساق ويقلل احتمال حدوث أخطاء في المشاريع الكبيرة.
A self‑managed workspace that extends Claude with task management, research, content digestion, travel planning, and self‑improvement through skills, hooks, and a custom task engine.
يقدّم هذا المستودع بيئة مُدارة ذاتيًا تُوسّع قدرات Claude عبر مجموعة من المهارات والقواعد المحورية. يتيح للمستخدم إنشاء مهام، تتبعها، وتحديث حالتها عبر واجهة سطر أوامر Python مدمجة، مع تخزين كل مهمة في ملف Markdown مُهيأ بالـ YAML. تتضمن المهارات وظائف متعددة مثل البحث، هضم المحتوى، تخطيط السفر، والشراء، وتُستدعى عند الحاجة عبر أوامر مخصصة في المحادثة. تُحقّق القواعد (Hooks) أن تُطبّق القواعد المحددة في كل طلب، مما يضمن سلوكًا متسقًا دون الحاجة لتدخل يدوي. يدمج النظام مع خادم MCP لتوفير بحثٍ عميق في مستودع Obsidian، مع إمكانية استرجاع المحادثات السابقة والملفات ذات الصلة. يُوفر طبقة أدوات مساعدة للبحث عن رحلات، أماكن إقامة، منتجات، أو مقاطع فيديو على YouTube، وتُستدعى هذه الأدوات من خلال المهارات. يهدف المشروع إلى تمكين المستخدمين من تحويل Claude إلى أداة إنتاجية شاملة، مع التركيز على التنظيم الذاتي والتعلم المستمر.
Mission Control is an AI-first software development lifecycle methodology that uses aviation metaphors to bridge human intent and AI execution, providing a centralized command center for managing multiple projects in parallel.
يعد Mission Control أداة إدارة المشاريع التي تستخدم نهجًا متأثرًا بالطيران ل.streamlining عملية التطوير البرمجي. يوفّر مركزًا مركزيًا للرصد للمشاريع النشطة، ونهجًا مشتركًا للتخطيط المُقترن، وأدوات تفاعلية لإنشاء مهمات، رحلات، ومراحل. يفصل الأداة بين الغرض الاستراتيج والتنفيذ التكتيكي، مما يسمح بالتطوع في الإبداع من خلال تخطيط طبقي.
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.
The Ano Foundation project enables the creation of organizations composed of AI agents, providing features for governance, onboarding, and deployment.
هذا المشروع يسمح للمستخدمين بإنشاء منظمات تستخدم एजENTS الذكية، ويقدم أدواتًا للاستحواذ على الحوكمة والتواصل مع الأجندات الجديدة وتسريع التطبيق. هذا المشروع يسعى إلى تسهيل إدارة الأنظمة المعقدة عن طريق الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي.
A framework that enforces capacity governance policies for AI agent runtimes by intercepting tool calls and memory writes, routing them through a deterministic policy engine, and providing audit trails.
يُقدِّم إطار حوكمة السعة (CGF) مكتبة SDK وخادمًا قابلين للتكامل مع أنظمة تشغيل الوكلاء الذكاء الاصطناعي مثل OpenClaw وLangGraph. يقوم بإعتراض كل استدعاء أداة وكتابة ذاكرة، ثم يمرر الحدث عبر محرك سياسات محدد يطبق قرارات ALLOW وBLOCK وCONSTRAIN وAUDIT مع تسجيل مسار تدقيق كامل. يتضمن الإطار تطبيقات مخصصة للأنظمة الشائعة، ومُجمِّع سياسات، ومحرك تقييم القواعد يدعم حدود سعة معقدة. يستهدف المطورين ومهندسي التكامل الذين يحتاجون إلى فرض حدود استخدام، وفحوصات امتثال، أو قيود أمان في الوكلاء الإنتاجية. يحل CGF مشكلة سلوك الوكلاء غير الشفاف من خلال توفير حوكمة شفافة وقابلة للتدقيق يمكن تحديثها دون إعادة نشر كود الوكيل. يميز الإطار بقدرته على العمل مع أنظمة تشغيل متعددة دون تعديل الكود الأساسي، مع توفير واجهة موحدة لإدارة السياسات. كما يضمن تتبع كامل لكل قرار يُتخذ، ما يسهل عمليات التدقيق والامتثال التنظيمي. يتيح للمستخدمين ضبط سياسات دقيقة تتناسب مع متطلبات الأعمال أو القوانين المحلية.
A framework that orchestrates Claude Code agents while minimizing token usage through dynamic, two‑tier loading of agent prompts.
يُقدِّم هذا الإطار وسيلة فعّالة لتقليل استهلاك الرموز عند تشغيل وكلاء Claude Code متعددين، من خلال فصل جدول التوجيه البسيط عن رسائل الوكيل الكاملة. يظل ملف CLAUDE.md في الطبقة الأولى خفيفاً ويحتوي على قواعد التوجيه ووصف مختصر لكل وكيل، بينما تُحمَّل رسائل الوكيل الكاملة في الطبقة الثانية فقط عند تشغيله. يتم اختيار الوكلاء الأساسيين—المستشار، والمُهندس، والمُنفِّذ، والمراجع، والباحث—تلقائياً وفقاً لتعقيد المهمة، وتُطبَّق حوامل أمان لمنع تنفيذ أوامر خطرة. يدير الإطار أيضاً المهام والذاكرة وتدفقات العمل التكرارية عبر نظام ملفات منظم، مع تحديثات حالة تلقائية عند إكمال كل خطوة. يهدف هذا الحل إلى مطوري البرمجيات الذين يستخدمون Claude Code ويحتاجون إلى الحفاظ على حجم السياق منخفضاً مع الحفاظ على وظائف الوكلاء الكاملة.
Provides a ready‑to‑use full‑stack template combining a Nitro/TypeScript backend with a SwiftUI iOS frontend, enabling rapid development of full‑stack applications.
يُقدّم هذا القالب بنية شاملة لتطوير تطبيقات مكدس كامل تجمع بين خادم Nitro مكتوب بـ TypeScript وواجهة iOS مبنية على SwiftUI. يتبع القالب مبادئ التصميم الموجه بالمجال (DDD) مع طبقات واضحة للـ domain، routes، middleware، و system، ما يسهّل صيانة الكود وتوسيع نطاقه. يستخدم الخادم مكتبة Zod للتحقق من صحة البيانات في وقت التشغيل، وts-brand لإنشاء أنواع مميزة، وts-pattern لتطبيق مطابقة الأنماط الشاملة، مع دمج Sentry لتتبع الأخطاء وأداء النظام. على جانب iOS، يُستَخدم SwiftUI مع Swift 6 المتزامن، مع دعم Sentry لتقارير الأعطال. يُمكن للمطورين بدء مشروع جديد عبر سكربت init واحد، وتكوين الأسرار، وتشغيل الخادم باستخدام Bun، بينما يُعد مشروع Xcode جاهزًا للبناء. يستهدف القالب مطوري التطبيقات الكاملة الذين يرغبون في بنية متسقة، وسرعة في النشر، وأدوات جاهزة للإنتاج، ويحل مشكلة إعداد بيئة تطوير معقدة من خلال توفير إعدادات جاهزة ومجموعة شاملة من الوثائق.
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.