This project provides automated end‑to‑end tests for the OpenGlad WebAssembly build, ensuring correct functionality across browsers.
يُقدِّم هذا المشروع مجموعة اختبارات آلية تُشغَّل باستخدام Playwright لمحاكاة تفاعلات المستخدم والتحقق من سلوك وحدة OpenGlad WebAssembly في المتصفحات الحقيقية. تغطي الاختبارات الميزات الأساسية مثل العرض ومعالجة الأحداث ومعالجة البيانات، لضمان أن البناء WASM يعمل كما هو متوقع. تُنظم الاختبارات في مجموعات منطقية ويمكن تشغيلها محلياً أو كجزء من خطوط أنابيب التكامل المستمر. توفر النتائج تقارير مفصلة ولقطات شاشة عند الفشل، ما يسهل عملية تصحيح الأخطاء. تم تصميمها لتكون قابلة للتوسيع بسهولة مع إضافة ميزات جديدة إلى مشروع OpenGlad. تُعَدُّ أداةً حيوية لضمان جودة المنتج قبل الإطلاق.
Automated end‑to‑end testing for a financial services web application using Selenium and Pytest.
يُقدِّم هذا الإطار مجموعة شاملة من اختبارات النهاية إلى النهاية لتطبيق خدمات مالية عبر الويب. يُبنى باستخدام لغة بايثون وSelenium WebDriver مع Pytest، ويعتمد على نمط تصميم Page Object Model لضمان صيانة الاختبارات وإعادة استخدامها بسهولة. تُولَّد بيانات الاختبار ديناميكيًا باستخدام Faker، وتُنفَّذ الاختبارات بالتوازي عبر pytest‑xdist لتقليل زمن التنفيذ. يُستخدم Allure لتوليد تقارير شاملة، ويُدمج الإطار مع خط أنابيب CI/CD لتشغيل الاختبارات تلقائيًا. يستهدف الإطار مهندسي ضمان الجودة والمطورين الذين يحتاجون إلى اختبارات موثوقة ومتكررة للكشف المبكر عن الانحرافات وضمان تجربة مستخدم سلسة. يميز هذا الحل بتركيبه النمطي، وإمكانيات توليد البيانات، وتكاملاته مع أدوات CI/CD، مما يقلل الجهد اليدوي ويزيد من كفاءة التحقق من جودة التطبيق.
A command‑line harness that evaluates the core capabilities of AI agents by running a suite of automated tasks.
يُشغّل هذا الإطار مجموعة من المهام المُعرفة مسبقاً التي تستهدف قدرات محددة للذكاء الاصطناعي مثل فهم الكود، توليده، إصلاح الأخطاء، إعادة هيكلته، وتحويل البيانات. تُقدّم كل مهمة نصاً طبيعيًا، ملفات بذرة، ومُحقّق آلي لتقييم الدقة ضمن حد زمني قابل للتكوين. يمكن للمستخدم تشغيل جميع المهام على جميع الوكلاء المدعومين أو اختيار مهام ووكلاء محددين عبر خيارات سطر الأوامر. تُخزّن النتائج كملفات JSON، موضحة حالة النجاح أو الفشل، زمن التنفيذ، والمخرجات لكل زوج مهام-وكيل. صُمم هذا الإطار للباحثين والمطورين الذين يحتاجون إلى معيار متكرر وآلي لأداء الوكلاء الذكاء الاصطناعي.
An AI-powered security gate that scans pull requests for critical vulnerabilities and blocks merges until issues are resolved.
يُدمج هذا الأداة في خطوط التكامل المستمر لتجري تحليل أمان متعدد الطبقات على كل تغيير في الكود. يجمع بين مسح الأنماط الثابتة، استيعاب قاعدة الكود، ومراجعة شيفرة مدعومة بالذكاء الاصطناعي للكشف عن ثغرات حرجة. عند اكتشاف مشاكل ذات أولوية عالية، يمنع الأداة دمج الكود ويُنشئ تقرير أمان مفصل. يدعم أي لغة برمجة ويمكنه استخدام مفتاح LLM من المستخدم أو رمز خدمة مُدار. يوفّر هذا الحل حارسًا آليًا قويًا يحمي قواعد الكود من الأخطاء الأمنية الخطيرة قبل أن تصل إلى بيئة الإنتاج.
A JavaScript-based security monitoring tool that watches system logs and alerts administrators to suspicious activity.
تقوم هذه الأداة بمراقبة سجلات النظام باستمرار للبحث عن أنماط قد تشير إلى تهديدات أمنية أو مشاكل تشغيلية. تجمع البيانات من السجلات وتطبق قواعد كشف الشذوذ، ثم تنبه المسؤولين في الوقت الحقيقي عند تجاوز حدود معينة. يتيح للمستخدمين الاطلاع على لوحات معلومات مختصرة تلخص صحة النظام، حالة الامتثال، والحوادث الأخيرة. صممت لتلبية احتياجات الفرق التي تتطلب رؤية سريعة للتهديدات المحتملة دون بنية تحتية معقدة. تتكامل بسلاسة مع أنظمة المراقبة القائمة وتدعم سير العمل الآلي للرد على الحوادث.
A test harness that runs unit and integration tests for the Leyi codebase, helping developers verify functionality before deployment.
يُقدِّم هذا المشروع حزمة اختبارات خفيفة الوزن مصممة لتشغيل اختبارات الوحدة والتكامل على قاعدة كود ليدي. يتضمن مجموعة من السكربتات المكتوبة بلغة بايثون التي تُكتشف وتنفّذ وحدات الاختبار، بالإضافة إلى أدوات باش تُسهل تنسيق تشغيل الاختبارات في بيئات مختلفة. يلتقط الحزمة نتائج الاختبارات ويولد تقارير مختصرة، ويمكن دمجه بسهولة في خطوط أنابيب التكامل المستمر. يستهدف المطورين ومهندسي ضمان الجودة، مما يُسهل عملية التحقق من تغييرات الكود ويضمن عدم إدخال أخطاء جديدة. من خلال أتمتة سير العمل الاختباري، يقلل المشروع الجهد اليدوي ويُسرّع دورة الإطلاق.
A Python tool that monitors live camera feeds, detects motion, and alerts users in real time.
يُحاكي هذا البرنامج البسيط في بايثون بثّات الكاميرا المتصلة ويعالج كل إطار باستخدام عمليات المصفوفات العددية. يقوم بالكشف عن الحركة عبر مقارنة الإطارات المتتالية، مع تحديد التغييرات الكبيرة التي تدل على وجود حركة. عند اكتشاف الحركة، يُمكن للأداة إطلاق تنبيهات، تسجيل الأحداث، أو تنفيذ إجراءات خارجية مثل إرسال إشعارات. صُممت لتسهيل النشر السريع، وتحتاج إلى إعدادات بسيطة وتعمل من سطر الأوامر. الجمهور المستهدف يشمل محترفي الأمن، أصحاب الأعمال الصغيرة، والهواة الذين يحتاجون إلى حل مراقبة بسيط وفعال. تُحلل المشكلة التي يواجهها المستخدمون في مراقبة الفيديو في الوقت الحقيقي دون الحاجة إلى حلول أمنية شاملة. يميز هذا المشروع كفاءته في استهلاك الموارد مع الحفاظ على استجابة سريعة للبيانات المتدفقة.
It evaluates whether a knowledge graph of metaphors improves large language model reasoning.
يقدم هذا المشروع مجموعة من أدوات التقييم التي تقيس تأثير قاعدة بيانات الرموز المجازية المنظمة على أداء نماذج اللغة الكبيرة. يتضمن ذلك قوالب للطلبات، وملفات تقييم، ومجموعات اختبارات تُقيّم مهام مثل تسمية المكونات، واكتشاف نقاط الفشل، وتحديد الرموز المجازية. تُستخدم أدوات التقييم خوادم OpenRouter لتقييم النتائج كـ "LLM-as‑judge"، وتدعم نهج الاستدعاء الوظيفي بالإضافة إلى التضمين السياقي. يستهدف المشروع الباحثين والمطورين الذين يرغبون في مقارنة قدرات نماذج اللغة على التفكير وتقييم فوائد استرجاع الرموز المجازية بشكل مستهدف. يوضح المشروع كيف يمكن لاستعلامات محددة أن تحسن دقة وفائدة النماذج مقارنة بالحقن السياقي الضخم.
ClawGuard is a security-first middleware layer that prevents prompt injection and unsafe content from reaching Large Language Model (LLM) agents.
هو middleware دفاعي يقع بين webhooks الدخيلة و runtime المُستخدم، ويمنع استهداف LLM بتعديلات برمجية أو محتوى غير آمن. يقوم بتحقق، وتحويل البيانات إلى صورة معقولة، ثم تنقية البيانات لضمان أن فقط payloads آمنة تصل إلى agent.
Automated unit tests for a Python morphological processing library.
يقدّم هذا المشروع مجموعة شاملة من اختبارات الوحدة المصممة للتحقق من صحة وظائف مكتبة معالجة التصريفات المكتوبة بلغة بايثون. تغطي الاختبارات مجموعة واسعة من السيناريوهات، بما في ذلك التجزئة، والتصريف، واستخراج السمات الصرفية، مما يضمن أن كل مكوّن يعمل كما هو متوقع. تم تنظيم الاختبارات لتسهيل دمجها في خطوط أنابيب التكامل المستمر، وتوفير ملاحظات سريعة حول تغييرات الكود. يستهدف المطورين الذين يعتنون أو يمدّون المكتبة، ويساعد على منع الانحدارات وضمان أداء ثابت عبر التحديثات. من خلال تشغيل هذه الاختبارات، يمكن للمساهمين تعديل الكود أو إضافة ميزات جديدة بثقة، مع العلم أن السلوك الأساسي يظل ثابتًا.
This project assesses AWS WAF rules for potential security vulnerabilities.
هذا المشروع يقوم بتقويم قواعد AWS WAF من أجل تحديد المخاطر الأمنية المحتملة. يوفّر هذا التقييم شاملًا لجميع القواعد، ويحدد المناطق التي تحتاج إلى الاهتمام أو التحسين. هذا الأداة مصممة للباحثين والمطورين والأفراد المسؤولون عن ضمان وضعية أمنية جيدة لأプリكياتهم على AWS.
This project is a multi-source security log analysis and correlation system for detecting threats across various logs with real-time Telegram alerting, built for university network security monitoring and research.
يتم جمع تسجيلات الأمن من مصادر متعددة عبر خادم تسجيل مركزي، يكتشف وتحليل تنسيقات التسجيلات المختلفة تلقائيًا، ويطبق ست قواعد تحديد للتعرف على المخاطر المحتملة، ويعمل على تصفية الإشعارات بناءً على شدة الخطورة، ويمنع إعادة التنويع، ويرسل إشعارات Telegram في الوقت الفعلي. نظام تسجيل الأمان متعدد المصادر مصمم لمراقبة أمن الشبكة الجامعية والبحث.
Automated end‑to‑end testing framework for an e-commerce demo store.
يقدّم هذا المشروع مجموعة اختبارات شاملة تعتمد على Playwright لتأمين تجربة المستخدم الكاملة على متجر تجريبي للتجارة الإلكترونية. يستخدم نمط كائن الصفحة (Page Object Model) لتجميع تفاعلات الصفحات، مما يجعل الاختبارات سهلة القراءة والصيانة. تُنتج المجموعة تقارير HTML وJSON، يمكن استهلاكها في خطوط CI/CD وخدمات التقارير السحابية. صُمم هذا الإطار للمهندسين المختصين بالاختبار والمهندسين الأماميين الذين يحتاجون إلى اختبارات موثوقة ومتكررة تعمل عبر متصفحات متعددة. كما يتضمن خطوات تكامل لتحميل التقارير إلى منصة سحابية، مما يبسط رؤية نتائج الاختبار.
This project provides automated tests to validate the functionality and performance of the DataOrb data management system.
يُنفّذ المشروع مجموعة من الاختبارات الآلية التي تغطي وظائف أساسية لنظام إدارة البيانات DataOrb. يركز على التحقق من صحة البيانات، استجابة واجهة برمجة التطبيقات، وأداء العمليات في سيناريوهات متعددة. يستخدم إطار اختبار JavaScript لتشغيل اختبارات الوحدة والتكامل، مع توليد بيانات عشوائية لتغطية حالات الاستخدام المتنوعة. يهدف إلى كشف الأخطاء قبل الإطلاق، وتوفير وثائق واضحة للمتطلبات. يستهدف مطوري النظام ومهندسي ضمان الجودة الذين يحتاجون إلى أداة موثوقة لاختبار التغييرات. يحل مشكلة عدم الثقة في استقرار النظام عند إضافة ميزات جديدة. يميز المشروع بتركيزه على الأداء والاختبارات المتكاملة مع التكامل المستمر.
A lightweight Python agent that monitors system activity, detects suspicious behavior, and alerts administrators.
يعمل الوكيل كخدمة خلفية على جهاز المضيف، حيث يجمع باستمرار سجلات النظام ومعلومات العمليات والنشاط الشبكي. يستخدم خوارزميات قابلة للتكوين ومطابقة الأنماط لتحديد الشذوذ مثل محاولات الوصول غير المصرح بها، أو تصعيد الامتيازات، أو اتصالات صادرة غير معتادة. عند اكتشاف تهديد محتمل، ينشئ الوكيل تنبيهات يمكن توجيهها إلى البريد الإلكتروني، أو syslog، أو منصة SIEM. صُمم للعمليات الصغيرة والمتوسطة، ويحتاج إلى موارد قليلة ويمكن دمجه بسهولة في سير العمل الأمني الحالي. يساعد هذا الأداة على تعزيز الرؤية على البنية التحتية وتمكين فرق الأمان من الاستجابة السريعة للمخاطر الناشئة.
A command-line tool that scans Python codebases for unsafe torch.load() and pickle deserialization calls to mitigate deserialization vulnerabilities.
يقوم البرنامج بفحص مشاريع بايثون للعثور على استدعاءات torch.load() وpickle.loads() التي قد تؤدي إلى عمليات فك تسلسل غير آمنة. يقدّم تقريراً يضم مسارات الملفات، أرقام الأسطر، والسياق لكل استدعاء خطير، ما يتيح للمطورين مراجعة الكود وإعادة هيكلته بسرعة. يتميز بالبساطة ويحتاج فقط إلى مترجم بايثون ومكتبة PyTorch لتشغيله. صُمم ليُدمج في خطوط CI أو عمليات مراجعة الكود المحلية، مما يساعد الفرق على الحفاظ على كود تعلم الآلة آمن. يركز على ثغرة CWE‑502، ويقدّم رؤى محددة للفرق المعنية بالامتثال والأمان. كما يدعم تصدير النتائج بتنسيقات قابلة للقراءة، مثل CSV أو JSON، لتسهيل التحليل المتقدم. يساهم في تقليل مخاطر الهجمات التي تستغل عمليات فك التسلسل غير المراقبة في بيئات الإنتاج.
A Python-based command‑line tool that scans a home network for vulnerable devices, monitors traffic, and alerts users to potential security threats.
توفر هذه الأداة طريقة مباشرة للمستخدمين المنزليين لتقييم أمان شبكة المنزل. تقوم بإجراء فحوصات تلقائية للأجهزة المتصلة، وتحديد الثغرات المعروفة، ومراقبة حركة المرور للبحث عن أنماط مشبوهة. يتلقى المستخدمون تنبيهات فورية وتقارير مفصلة تساعدهم على اتخاذ إجراءات تصحيحية. تم تصميم واجهة المستخدم خفيفة الوزن ومناسبة للمستخدمين غير التقنيين، مع توفير خيارات متقدمة للمستخدمين المتقدمين. من خلال تبسيط أمان الشبكة، تقلل هذه الأداة من مخاطر الاختراقات غير المصرح بها وسرقة البيانات.
This project is a testing classifier, intended for developers to evaluate and improve their code.
هذا المشروع هو مُصنف اختبار، مصمم لصانعي البرامج لتقييم وتحسين كودهم. يعتبر هذا المشروع من أدوات التطوير السريع التي تساعد على تسهيل عملية تحديد وترتيب الاختبارات.
Provide broken Python modules as test fixtures for validating an automated code‑repair system.
يقدم هذا المشروع مجموعة من الوحدات البرمجية المكتوبة بلغة بايثون والتي تحتوي على أخطاء مقصودة، وتُستخدم كأدوات اختبار لتجارب التكامل الشاملة لنظام إصلاح الأخطاء. يتضمن المشروع ثلاث سيناريوهات مختلفة تُظهر أخطاءً من أنواع متعددة: خطأ في النوع، خطأ في المنطق (خطأ في الإزاحة)، وفشل في الاتصال بواجهة برمجة تطبيقات خارجية. تُصمم الاختبارات للتحقق من قدرة النظام على اكتشاف الخطأ، اقتراح الإصلاح، وتطبيقه تلقائياً. يُستفيد منه مطورو البرمجيات ومهندسو ضمان الجودة عند اختبار دورة اكتشاف الأخطاء وإصلاحها قبل دمج محرك الإصلاح في سير العمل. كما يُظهر المشروع طريقة تنظيم بيانات الاختبار والنتائج المتوقعة لتسهيل الاختبار الآلي. يهدف المشروع إلى توفير بيئة تحاكي سيناريوهات حقيقية تساعد على تحسين كفاءة وأمان عمليات الصيانة.
A benchmark framework that evaluates large language models on progressively generating graphs from natural language instructions.
يُقدِّم GraphInstruct إطاراً معيارياً منظماً لتقييم قدرة نماذج اللغة الكبيرة على توليد الرسوم البيانية استناداً إلى أوامر نصية. يتضمن مجموعة مختارة من المهام التدريجية التي تزداد تعقيداً تدريجياً، ما يتيح للباحثين تتبع أداء النماذج عبر مراحل مختلفة. يدمج الإطار مكتبات التصوير لتوليد الرسوم البيانية ويُقدِّم مقاييس دقيقة لدرجة الدقة، والوفاء بالمتطلبات، وسرعة التوليد. يستهدف الباحثين في مجال معالجة اللغة الطبيعية وتوليد الرسوم البيانية، ويُمكّنهم من إجراء مقارنات قابلة للتكرار بين النماذج المختلفة. يساهم في دفع تطوير أنظمة توليد أكثر قدرة على التعامل مع أوامر نصية معقدة، مع التركيز على تحسين جودة الرسوم البيانية المولَّدة. كما يتيح إمكانية توسيع نطاق التقييم ليشمل سيناريوهات تطبيقية متنوعة، مما يعزز من فاعلية النماذج في البيئات الواقعية.
A declarative unit testing framework for validating Spark Declarative Pipelines.
يقدم هذا الإطار نهجاً إعلانيًا لاختبار الوحدات لخطوط أنابيب Spark Declarative، مما يمكّن المطورين من تعريف سلوك الأنابيب المتوقع بطريقة موجزة وسهلة القراءة. يقوم تلقائيًا بمقارنة مخرجات الأنابيب مع التوقعات المحددة مسبقًا، مما يكتشف الانحرافات ومشكلات جودة البيانات مبكرًا في دورة التطوير. يتكامل المكتبة بسلاسة مع خطوط CI/CD الحالية، مما يتيح تشغيل الاختبارات كجزء من عمليات البناء والنشر الآلية. يستهدف مهندسي البيانات ومطوري الأنابيب، ويقلل الجهد اليدوي في الاختبار ويزيد الثقة في صحة الأنابيب. بتركيزه على المواصفات الإعلانية، يبسط صيانة الاختبارات ويعزز توثيق عقود الأنابيب بوضوح.
A test suite that verifies the functionality and stability of the Hendrix Flanger VST3 audio plugin.
يقدّم هذا المشروع مجموعة شاملة من الاختبارات الآلية لمكوّن فلاتر Hendrix Flanger VST3. تشمل الاختبارات وحدات اختبار للكتل المعالجة الفردية، واختبارات تكامل تُشغّل المكوّن داخل بيئات استضافة شائعة، واختبارات رجعية تقارن المخرجات مع ملفات صوتية مرجعية. تُكتب الاختبارات بلغة Python وC++ وتستفيد من مكتبات NumPy وSciPy لتحليل المقارنات الصوتية. يستهدف المشروع مطوري المكوّنات ومهندسي ضمان الجودة الذين يحتاجون إلى التأكد من سلوك موحد عبر التحديثات. من خلال تشغيل هذه الاختبارات، يمكن للمطورين اكتشاف الانحرافات بسرعة، والتحقق من معالجة المعلمات، وضمان التوافق عبر الأنظمة المختلفة.
An AI‑powered intrusion detection and alert agent that monitors network activity and generates real‑time threat analyses for security teams.
يعمل هذا النظام كوكيل مراقبة أمنية يكتشف النشاطات غير المعتادة في الشبكة ويحللها باستخدام الذكاء الاصطناعي. يتم جمع سجلات الأنظمة والبيانات الشبكية عبر سكربتات Bash وJavaScript، ثم تُمرَّر إلى نموذج تحليل تهديدات من شركة Anthropic لتوليد تقارير دقيقة. يرسل النظام تنبيهات فورية إلى فرق الأمان عبر القنوات المفضلة، مع توصيات عملية للتصدي للتهديدات. يهدف إلى تقليل وقت الاستجابة للاختراقات وتحسين دقة الكشف عن الهجمات المتقدمة. يستهدف المحللين الأمنيين ومديري الشبكات في المؤسسات الصغيرة والمتوسطة. يميز نفسه بدمج الذكاء الاصطناعي في تحليل التهديدات بدلاً من القواعد الثابتة، ما يتيح اكتشاف سلوكيات غير متوقعة. كما يتيح تكاملاً سلساً مع أنظمة المراقبة القائمة، مما يعزز الكفاءة التشغيلية.
A command-line tool that runs end‑to‑end tests against Katalon's Kai chatbot agent, collects performance metrics, and generates analytics dashboards.
توفر الأداة واجهة سطر أوامر بسيطة لتشغيل سيناريوهات اختبار آلية على وكيل Kai. تتواصل مع بروتوكول الوكيل عبر نقطتي نهاية، وتتابع حالة التنفيذ وتستخرج تاريخ المحادثة. تشمل سيناريوهات الاختبار مسارات النجاح، وحالات الحافة، وتفاعلات متعددة الجولات، وحالات الضغط. تحلل الوحدة التحليلية زمن الاستجابة، واستخدام الأدوات، ومعدلات الأخطاء، وتنتج تقارير JSON ولوحات عرض مرئية. تستهدف المهندسين المختصين بالاختبار الآلي والضمان الجودة الذين يحتاجون إلى التحقق من سلوك وكيل المحادثة وأدائه.
Dubis is a lightweight testing library that enables developers to write and run unit tests for JavaScript and Python projects.
دبيس يوفر واجهة برمجية بسيطة ومعبرة لكتابة اختبارات وحدات في كل من جافاسكريبت وبايثون. يركز على سرعة التنفيذ والتكوين البسيط، مما يسهل دمجه في المشاريع القائمة أو خطوط أنابيب التكامل المستمر. تتضمن المكتبة مجموعة من المساعدات للمقارنات وتدعم وظائف الاختبار غير المتزامنة بشكل افتراضي. صممت لتلبية احتياجات المطورين الذين يبحثون عن بديل خفيف الوزن للأنظمة الأكبر، مع الحفاظ على الميزات الأساسية مثل اكتشاف الاختبارات وتوليد التقارير. من خلال دعم لغتين شائعتين، يساعد دبيس الفرق على الحفاظ على ممارسات اختبار موحدة عبر قواعد بيانات متعددة اللغات.
A benchmark suite that evaluates the effectiveness of agent skills by performing A/B tests against raw LLM outputs.
يقدم هذا الأداة إطار عمل منظم لقياس مدى فاعلية مهارات الوكيل مقارنةً بمخرجات النموذج اللغوي الكبير غير المعدل. يقوم بتشغيل تقييمات جنباً إلى جنب، مع جمع مقاييس مثل الدقة، والملاءمة، ووقت الاستجابة. يدعم مجموعة الاختبار إعدادات قابلة للتكوين للعبارات ويمكن توسيعه بوظائف تقييم مخصصة. صُممت لتلبية احتياجات المطورين الذين يبنون مهارات الوكيل المعيارية ويحتاجون إلى أدلة موضوعية على التحسين. من خلال أتمتة عملية المقارنة، يساعد الفرق على التكرار بسرعة واتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات.
This project provides automated end‑to‑end tests for a web mapping interface, ensuring its functionality across browsers.
يُقدِّم هذا المشروع مجموعة اختبارات شاملة تُحاكي تفاعلات المستخدم مع واجهة خريطة الويب، مع التركيز على وظائف التحميل، وتبديل الطبقات، وأدوات الرسم. تُنفَّذ الاختبارات في بيئة غير مرئية، ما يتيح دمجها بسلاسة في خطوط أنابيب التكامل المستمر. يستهدف المشروع مهندسي ضمان الجودة ومطوري الواجهة الأمامية الذين يحتاجون إلى كشف الانحرافات قبل الإطلاق. يساهم في تقليل الأخطاء التي قد تظهر بعد تحديثات الكود، ويضمن استقرار تجربة المستخدم. يميز المشروع قدرته على التحقق من التوافق عبر المتصفحات الرئيسية، مما يضمن تجربة موحدة للمستخدمين النهائيين.
This project provides a security proxy for Model Context Protocol (MCP) connections.
هذا المشروع يقدم بروكسي أمني لاتصالات بروتوكول سياق النموذج (MCP). يضمن الاتصال الآمن بين العملاء والخادمات MCP، وحماية ضد التهديدات المحتملة والمعوقات. يستفيد هذا المشروع من إطار عمل Click للتحكم في الواجهة السطرية و Pydantic لتحليل البيانات.
The Aegis project provides kernel-level supply chain security using eBPF LSM to protect AI environments.
يعد مشروع أيجس حارس بيئة الذكاء الاصطناعي ودرع النزاهة، يستخدم مستوى الأمان في سلسلة التوريد على المستوى الكرنلي باستخدام LSM eBPF. يهدف هذا المشروع إلى حماية البيئات الذكية من خلال ضمان نزاهة المكونات البرمجية. يستفيد من LSM Linux Security Module (LSM) Extended Berkeley Packet Filter (eBPF) لمراقبة وسيطرة الوصول إلى البيانات الحساسة والموارد.
This project is a security event correlation and threat narrative agent designed for the Herculean ecosystem.
يعد مشروع herculean-sentinel وكيل للتواصل بين الأحداث الأمنية ورواية النصوص المخالفة في نظام هركوليان. يساعد على تحديد التهديدات المحتملة وتقديم رواية واضحة للأحداث التي أدت إلى ذلك. هذا الأداة مفيدة للمنظمات التي تبحث عن تعزيز موقفها الأمني داخل نظام هركوليان.
MCP Scanner is a security scanner plugin for Claude Code that scans plugins, skills, hooks, and MCP servers for threats before use.
مكب سكنر هو أداة أمنية مصممة لتحديد التهديدات المحتملة في المكونات، والمهارات، ووظائف MCP المستخدمة مع كلود كود. يستخدم التحليل الستاتيكي مُقابل التحليل اللغوي لتحديد الفُرص للخداع، والتجريد البيانات، سرقة الحروف، وتحقيق الكود. يحتوي المكب على 81 توقيعًا بناءً على 11 فئة من التهديدات ويمكن توسيعه بموارد التوقيعات المجتمعية.