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 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.
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.
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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
A framework that enables research teams to build persistent AI agents with background daemons, credential management, and session tracking.
يُقدّم هذا الأداة مجموعة شاملة لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي دائمة يعملون كزملاء مختبر. يتيح النظام تشغيل عدد كبير من الخدمات الخلفية (daemons) التي تدير ملفات البحث، وتراقب خلاصات الأخبار، وتوفر بحثًا ذكيًا عبر جميع المحتوى. يتضمن الأداة إدارة آمنة للبيانات الاعتمادية، وتسجيل الجلسات، وتكامل مع منصات التواصل مثل Slack وDiscord. يهدف إلى توفير ذاكرة مؤسسية للباحثين، مع أتمتة العمليات المتكررة وتسهيل مشاركة المعرفة داخل الفريق. يُستهدف الباحثون في المختبرات، والفرق البحثية، والأفراد الذين يحتاجون إلى مساعد ذكي مستقل يتعامل مع البنية التحتية ويحتفظ بالسياق عبر الجلسات. يميز هذا الحل بمرونته في التخصيص، ودعم التوسعة عبر إضافة مهارات جديدة، وتوفير دليل تفصيلي لتكرار النظام في بيئات مختلفة.
The Synapse Framework is a documentation tool for developers, providing a comprehensive solution for creating and managing project documentation.
هي إطارية توثيق مفتوحة المصدر، تتألف من CLI و جينراتور موقع ويب ومكتبات الخادم MCP. مصممة لتعزيز كفاءة التطوير في إنشاء وتحديث الوثائق. يمكنها إنشاء مواقع الويب والخدمة بالوثائق وغير ذلك. هذه الإطارية مناسبة للمشاريع التي تحتاج إلى توثيق فعال.
A framework that enables developers to build Natural Language Applications where documentation serves as source code and an LLM executes the logic.
يقدّم هذا الإطار بنية لتطوير تطبيقات اللغة الطبيعية، حيث يُعَدّ المستندات المكتوبة بالـ Markdown كرمز مصدر يُنفّذها نموذج اللغة الكبير. يتيح للمطورين تعريف مهارات (skills) عبر ملفات بسيطة تعمل كطبقة تغليف، تقوم بالتحويل إلى منطق موجود داخل الإطار. يتم تنفيذ المهام التي تتطلب حكمًا أو اختيارًا أسلوبيًا أو نمطًا من خلال النموذج، بينما تُعالج العمليات الحاسوبية التقليدية مثل استدعاءات API أو عمليات الإدخال/الإخراج بواسطة كود تقليدي. يدمج الإطار النموذج الذكي مع الكود الثابت في نموذج هجين، ما يضمن استقرار الأداء مع مرونة الذكاء الاصطناعي. يمكن تعديل سلوك التطبيق ببساطة عن طريق تحرير الوثائق، ما يسرّع دورة التطوير ويقلل الحاجة إلى تغييرات برمجية معقدة. يتيح هذا النهج التعاون بين المطورين والكتاب التقنيين، حيث يمكن لكلٍّ تعديل الوثائق لتغيير سلوك التطبيق. يُعد الإطار مناسبًا للمشاريع التي تتطلب تفاعلًا ديناميكيًا مع المستخدم أو تحليلًا معقدًا للبيانات، مع الحفاظ على قابلية الصيانة وسهولة التوسع.
ShipFast Stack is a full-stack starter kit that provides production-grade infrastructure for building scalable and secure applications, including authentication, AI-powered development tools, and mobile/web support.
ShipFast Stack هو مجموعة بداية متكاملة للبنية التحتية التي توفر infrastructure production-grade لإنشاء تطبيقات scalable و secure، بما في ذلك authentication، database، API، mobile app، و AI dev tools. المجموعة تستخدم Fastify v5 للطبقة API، Expo SDK 52 لتطوير mobile/web، و PostgreSQL 16 مع Drizzle ORM للطبقة database. بالإضافة إلى ذلك، تشمل المجموعة أدوات تطوير AI مثل Claude Code، التي يمكنها إنشاء صور عبر OpenAI's GPT Image API.
A framework that orchestrates Claude Code CLI for planning and Copilot CLI for execution, reducing AI tool costs while maintaining high code quality.
يُقدّم هذا الإطار وسيلة لتنسيق عمل واجهة سطر أوامر Claude Code في مرحلة التخطيط والتصميم، ثم يُسند تنفيذ الكود إلى واجهة Copilot CLI. يتضمن نظاماً يضم 25 مُراجعاً يعملون على تحسين الكود بشكل متكرر حتى يصل إلى جودة عالية تُعادل أو تتجاوز مستوى A+. يركز الإطار على تقليل التكاليف المرتبطة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، حيث يحقق انخفاضاً يصل إلى ستين بالمائة في المصاريف الشهرية دون التأثير على جودة الكود. يُصمم لتسهيل دمجه في خطوط الإنتاج الحالية، مع دعم لعمليات التكامل المستمر وتكرار السبرينت. يستهدف المطورين والفرق الهندسية التي تعتمد على مساعدة الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات، ويُسهم في تحسين الكفاءة والموثوقية.
The medride__claude-code-research project is a structured workflow for Claude Code that guides projects from planning to implementation, using persistent memory and phase-based development.
هذا المشروع يوفر تدفقًا مُحكمًا لمراجعة مشاريع التطوير البرمجي مع كلود كود. يأخذ المشاريع من خلال ست مراحل: التخطيط، المراجعة، إنشاء الفصول، تخطيط المهام، تنفيذها، وتنتهي. يستخدم التدفق markdown لخزن حالة المشروع، مما يسمح بمرور السياق عبر الجلسات بشكل تلقائي. كل مرحلة مصممة لضمان أن المشروع يتم التخطيط له، المراجعة، والتنفيذ بشكل صحيح.
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 self‑producing cognitive system that models neuroscience principles to autonomously generate, prune, and maintain its own components.
يقدّم هذا المشروع نظاماً معرفياً ذاتياً يُعرف بالذكاء الذاتي الذاتي (AAI) مستنداً إلى مبادئ علم الأعصاب الكاندي ومفهوم الأوتوبويزيس. يتيح النظام معالجة المدخلات عبر وحدات عصبية متخصصة، ثم يكتشف فجوات القدرات ويولد تلقائياً مناطق عصبية جديدة ومؤثرات لتوسيع قدراته. يدمج آلية تقليم تشبه الخ apoptosis لتقليل البنى الزائدة، ويستمر في العمل بشكل مستقل دون تدخل بشري بفضل شبكة الوضع الافتراضي. يعتمد النموذج على حزم محددة تتوافق مع فصول كتاب "مبادئ علم الأعصاب"، مع تمييز الاختلافات الهندسية بوضوح. يوفّر حاوية CDI مخصصة تسمى ULCDI لإعادة توصيل المكوّنات أثناء التشغيل، ما يتيح تحقيق الأوتوبويزيس التنظيمي. يمكن توصيل النظام عبر واجهات سطر الأوامر، واجهة برمجة تطبيقات HTTP+SSE، أو تطبيق SPA مبني بـ Vue 3 لتسهيل التكامل مع تطبيقات أخرى.
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.
Phase0 is a method for designing multi-agent systems by identifying actors and their goals, drives, and interactions.
بدأت فاز0 Earlier من الطرق التقليدية لتصميم الأنظمة المتعددة الأجسام عن طريق التركيز على الأفراد والأهداف والتحفيزات والمشكلات. يوجه المستخدمين من لوحة بيضاء فارغة إلى نموذج نظام جاهز للتنفيذ من خلال مدرب سقراطي. يتم بناء المنهج على كلود كود ويعتمد على مبادئ التصميم الموجهة للأهداف والتصميم الموجه للمنطقة.
A lightweight framework for running controlled experiments that compare different agentic coding setups, measuring metrics such as token usage, code quality, and TDD discipline.
يُقدّم هذا الإطار البحثي خفيف الوزن وسهل الاستخدام لإجراء تجارب مُنظمة عبر ثلاثة أبعاد رئيسية: نماذج سير العمل، إعدادات النماذج، ومهام الترميز القياسية. ينسق الإطار تشغيل التجارب المتحكم فيها، ويُنتج مؤشرات قابلة للتكرار مثل استهلاك الرموز، تعقيد الكود، عدد الاختبارات، وانضباط دورات TDD. يمكن للمستخدم اختيار مهمة ترميز ونمط سير العمل، ثم تشغيل التجربة عبر سكربت شل بسيط أو حاوية Docker، مع تسجيل النتائج تلقائياً للتحليل. يدعم الإطار الدراسات المقارنة بين معمارية الوكلاء واستراتيجيات التوجيه، ما يتيح استنتاجات مبنية على البيانات حول جودة الكود والكفاءة. صُمم لتلبية احتياجات الباحثين والمطورين الذين يرغبون في تقييم نهج الترميز الآلي بطريقة قابلة للتكرار ومنهجية.
A modular toolkit that guides local communities in raising awareness about AI oversight and safety through seven distinct outreach modes.
يقدم هذا الدليل إطاراً منظماً لرفع الوعي حول مخاطر الذكاء الاصطناعي على المستوى المحلي، مع عرض سبعة أساليب توعية مختلفة تتراوح بين وضع منشورات بسيطة إلى تقديم عروض رسمية للجهات الحكومية. يحتوي كل أسلوب على دليل عملي، وتقدير للجهد المطلوب، وتوجيه حول دور الرعاة، ما يتيح للمتطوعين وقادة المدن اختيار الأسلوب الأنسب وفقاً للموارد والأهداف. يركز النظام على النتائج القابلة للقياس، مثل تتبع رموز QR، وتقديم تقارير ما بعد الفعالية، وجمع البيانات لتقييم الأثر وتحسين الاستراتيجيات. صُمم هذا الدليل للمنظمين المجتمعيين، ومدافعي السياسات، والرعاة، لتمكينهم من تنسيق حملات توعية واسعة النطاق دون الحاجة إلى بنية تحتية تقنية معقدة. يوفّر الدليل خطوات عملية وقوالب جاهزة، مما يتيح للأفراد الترويج لممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة في أحيائهم وخارجها. يدمج الدليل بين البساطة والفعالية، مع توفير أدوات لتتبع الأداء وتوثيق النجاحات. يهدف إلى بناء شبكة من المدافعين المحليين الذين يساهمون في صياغة سياسات الذكاء الاصطناعي بطريقة شاملة ومستنيرة.
A framework that orchestrates autonomous AI agents capable of learning, reflecting, and evolving while maintaining production‑grade governance.
يقدم الإطار طبقة تنسيق جاهزة للإنتاج لعدة وكلاء ذكاء اصطناعي يتعلمون ذاتياً من الأخطاء، ويعكسون على النتائج، ويطورون مطالباتهم الخاصة. يطبق البروتوكولات العلمية المعتمدة للتطور الذاتي مثل Reflexion وMARS وSCOPE وMAR، مع طبقة حوكمة تتضمن مفاتيح الدائرة، درجات الثقة، حلقات المالك‑التحقق، وحدود الميزانية. لا يُنفذ المنسق المهام مباشرةً؛ بل يوزعها، يراقب الأداء، ويطبّق تحديثات تطورية. يدعم التصميم أحمال عمل يومية في مجالات متعددة، بدءاً من جدولة وسائل التواصل الاجتماعي إلى تحليل مالي ورصد أمني. يتم تتبع التحسين المستمر عبر مجموعات المسار والبيانات القياسية، مما يضمن تحسيناً قابلاً للقياس في معدلات النجاح مع مرور الوقت.
A framework that orchestrates multiple AI agents and background processes with graceful failure handling and personality-driven status updates.
يُعد "المرطّب عند السد" إطاراً ينسق عدة وكلاء ذكاء اصطناعي وعمليات خلفية تعمل بالتوازي، مع ضمان تنفيذ سلس حتى في بيئات موزعة معقدة. يوفر إطار العمل معالجة فشل أنيقة، مما يتيح للأنظمة الاسترداد من الأخطاء دون تدخل يدوي. يتضمن إطار العمل مدير عمليات خلفية يُدعى "الـJukebox" يحافظ على تشغيل المهام المساعدة أثناء تقدم سير العمل الرئيسي. تُقدّم تحديثات الحالة عبر نظام غني بالشخصية يُسمى "Patter"، ما يمنح المطورين وسيلة أكثر تشويقاً لمراقبة التقدم. يستهدف المطورين الذين يبنون سير عمل يعتمد على الذكاء الاصطناعي، ويُبسّط تنسيق وكلاء متنوعين ويعزز تجربة التطوير.
DynamisWorldEngine is a runtime orchestrator that runs a complete game world by coordinating physics, AI, rendering, and input systems.
يُعد DynamisWorldEngine المنظم المركزي لإيكوسيستم محرك الألعاب Dynamis، حيث يدير حلقة اللعبة الكاملة وينسق جميع الأنظمة الفرعية. يقوم بتهيئة كل مكوّن بالترتيب الصحيح للاعتماديات، مما يضمن أن المحتوى، الجلسة، الفيزياء، الذكاء الاصطناعي، الرسم، الصوت، وواجهة المستخدم جاهزة قبل أول تكرار. خلال كل تكرار، يوجه المحرك أحداث الإدخال إلى المعالجات المناسبة، ويحدث محاكاة الفيزياء، ويعالج قرارات الذكاء الاصطناعي، ويعرض رسم شجرة المشهد. كما يدير المحرك دورة حياة الجلسة مثل التحميل، الحفظ، والإغلاق، ويعتمد على نظام الجلسة للتخزين. من خلال توفير نقطة تكامل واحدة، يتيح للمطورين تركيز جهودهم على إنشاء المحتوى بدلاً من ربط المحرك معًا.
A lightweight framework that implements an Entity‑Component‑System architecture for building modular, high‑performance applications.
يقدم الإطار فصلًا واضحًا بين البيانات (المكوّنات) والسلوك (الأنظمة)، مما يمكّن المطورين من تجميع منطق معقد من وحدات قابلة لإعادة الاستخدام. يحتوي على سجل كائنات مرن، تخزين مكوّنات فعال، ومجدول يقوم بتشغيل الأنظمة بترتيب محدد. يركز التصميم على الأداء، مع تخطيطات بيانات ملائمة للذاكرة وتكاليف تشغيل منخفضة. يستهدف مطوري الألعاب، مهندسي المحاكاة، وأي شخص يحتاج إلى بنية معيارية، ويسهل التطوير السريع والتكرار. من خلال فصل الأنظمة عن الكائنات، يقلل الإطار من تكرار الكود ويسهل الصيانة.
This project is an AI-driven development methodology scaffold, implementing Itohiro's approach for Claude Code, allowing humans to define vision and quality gates while AI executes the implementation stack.
هذا المشروع هو تمثال تطويرية يتبع منهجية التطوير الموجهة بالذكاء الاصطناعي، ويتضمن تعريف الرؤية والحدود الجودة البشريًا، مع تنفيذ الذكاء الاصطناعي لجميع طبقات التنفيذ. يتضمن هذا التمثال طريقة تطويرية تتبع 7 خطوات، وتضم إجراءات التحقق الرسمية في كل طبقة، وتصميم الاختبار بكل تفاصيله.
A modular framework that automates AI skill activation, tracks file changes, and manages context memory for seamless integration into existing projects.
يُقدّم هذا الإطار بنية معيارية تسمح بدمج أتمتة المهارات الذكاء الاصطناعي في المشاريع القائمة بسهولة. يقوم تلقائياً بتمكين المهارات المناسبة عبر مطابقة رسائل المستخدم وسياق الملفات مع مجموعة قواعد مُعرفة، ما يلغي الحاجة إلى استدعاء يدوي. يتضمن النظام بنية حواف متعددة المراحل تتعقب تغييرات الملفات، وتكشف عن أخطاء TypeScript، وتُطلق إجراءات تصحيحية تلقائياً. كما يحافظ على ذاكرة سياق خفيفة الوزن عبر الجلسات، حيث تُخزن الحالة، والقرارات، ونقاط الانتقال، وقواعد التشغيل في ملفات نصية بسيطة. يهدف إلى مساعدة مطوري الأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في تبسيط إنشاء الوثائق، ومعالجة الأخطاء، واتخاذ القرارات التعاونية. يميز هذا الإطار بقدرته على التفاعل مع مجموعة واسعة من المهارات والوكالات، مع توفير أوامر سريعة لإنشاء وتحديث وثائق التطوير. كما يدمج آلية بحث فورية عن مشاكل المصادقة واختبارها، مما يعزز أمان التطبيقات. يُعد خياراً مثالياً للفرق التي تسعى لتسريع تطوير حلول الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على جودة الكود والوثائق.
The organic-growth project is designed to facilitate incremental software development, allowing users to grow features in a natural and staged manner.
هذا المشروع يقدم إطارًا لتنفيذ التطوير البرمجي المتزايد، مما يسمح للمطورين بتعريف الميزات تدريجيا. يستند على原則 النمو العضوي، حيث يتم تقديم الميزات في طريقة طبيعية ومرحلية. الهدف هو جعل الأمر أسهل لتحمل المشاريع المعقدة عن طريق تقسيمها إلى قطع أصغر يمكن التحكم فيها.