This project is a lead generation tool for businesses, likely targeting the Newport area.
يبدو أن مشروع raisedbywolves53__newport-leadgen هو تطبيق برمجي يهدف إلى جلب العملاء للشركات في منطقة نيوبورت. يستخدم هذا المشروع لغة بايثون و مكتبة البيانات pandas، مما يشير إلى أنه قد يتضمن تحليل أو معالجة البيانات. ومع ذلك، فإن تفاصيل أكثر عن وظائفه وخصائصه لا تزال غير واضحة.
The prospect-explorer project is a tool for businesses to explore and analyze potential customers.
يعد مستكشف المشتريات أداة لشركات الاستكشاف والتحليل للمستخدمين المحتملين. يستفيد المستخدم من خوارزميات التعلم الآلي لتوفير نظرة عامة حول سلوك العملاء، تفضيلاتهم، وبيانات démographiques. يهدف الأداة إلى مساعدة الشركات على اتخاذ قرارات مدروسة بشأن جمهورها المستهدف ومستراتيجيات التسويق.
This project is an expense tracker built for personal and company use, allowing users to import data from CSV or PDF statements and track expenses locally.
هذا المشروع هو مساعد مراقبة المصروفات المالية، مصمم للاستخدام الشخصي والشركات، يسمح للمستخدمين بتحميل البيانات من ملفات CSV أو PDF ومراقبة المصروفات المحلية. يحتوي على حل خفيف الوزن، يعتمد على الخصوصية، يتضمن كيانينفصلان، قاعدة بيانات SQLite للكيان الشخصي والشركة، القدرة على استيراد الملفات من CSV وPDF، التصنيف التلقائي، تقارير، وإدارة الفئات.
The Iris project is a web automation engine designed for the Cortex ecosystem.
هي مشروع تكنولوجيا الويب automation engine مصمم ليكون جزء من نظام Cortex. Iris هي محرك automation web مُستند على Playwright، مما يسمح بتحديث الصفحات بسرعة وتنظيمها في نظام Cortex. يستخدم Iris مجموعة من التكنولوجيات مثل BeautifulSoup, FastAPI, Pydantic, Uvicorn, و Redis لتقديم حل متكامل. الوظيفة الرئيسية للمشروع هي automation web، مما يجعله أداة ضرورية للعمليات مثل scraping البيانات أو crawling الويب أو العمليات ذات الصلة.
This project scrapes data from cninfo.com for reduction purposes.
هذا المشروع يقوم بفرز البيانات من cninfo.com لأغراض التخفيض. يستخدم هذا الأداة لاستخراج البيانات من الموقع المذكور باستخدام مكتبات beautifulsoup و pandas للتعامل مع البيانات المسحوبة. الوظيفة الرئيسية لهذا المشروع هي استرجاع البيانات ذات الصلة من الموقع المحدد، والتي يمكن استخدامها لأغراض مثل التحليل أو معالجة البيانات الإضافية.
This project is a modular stock market backtesting system designed for traders and analysts.
هذا المشروع هو نظام إعادة اختبار السوق المالية المكون من أجزاء، مصمم للاستخدام من قبل التجار والمحللين. يسمح المستخدمون بإنشاء واختبار وتقييم استراتيجيات التداول في طريقة مدمجة ومجديدة. يستخدم النظام مكتبات العلوم البيانية الشهيرة مثل NumPy و pandas و plotly لتعامل مع datasets كبيرة والتصوير النتائج. يُستخدم Streamlit لتوفير واجهة تعمل بالتفاعل للمستخدمين للENTRY من المعلمات والمشاهدة للخروجات. هذا المشروع يسعى إلى بسط عملية إعادة الاختبار وتحفيز التجار على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً.
The lox project is a discretionary macro research platform designed to help users manage their portfolios systematically.
هو منصة بحث مالي متعمدة توفر أدوات منهجية لادارة المحفظة الاستثمارية. يقدم مجموعة من الميزات والλειان، بما في ذلك تحليل البيانات وتحليلها، لمساعدة المستخدمين على اتخاذ قرارات استثمارية مدروسة.
This project automates accounting for e-commerce businesses across multiple channels.
هذا المشروع يعتمد على التكنولوجيا لتحديث الحسابات التجارية للمنظمات التجارية الإلكترونية التي تعمل عبر قنوات ممتدة. يسعى إلى تسهيل إدارة المالية من خلال تقليل المهام والتوضيح للبيانات في الوقت الفعلي. يستخدم المشروع لغة بايثون ولغة جافا سكريبت، ويعتمد على مكتبة بنادس لتعامل مع البيانات. لا يزال المشروع غير متكامل مع أي قاعدة بيانات.
The amphigory project is designed to automate the process of ripping and transcoding optical media for use in Plex.
هذا المشروع يهدف إلى تسهيل عملية استخراج وترميز وسائط البصريات الضوئية بشكل تلقائي، مع التركيز على الاستخدام في بليكس. يستخدم البرنامج اللغة البرمجية Python، بالإضافة إلى FastAPI، Playwright، Uvicorn، ومساحة تخزين قاعدة البيانات SQLite. يمكن للمستخدمين استخدام amphigory لتنظيم مجموعات وسائط البصريات الضوئية الخاصة بهم بشكل تلقائي، من خلال استخراج المحتوى من الأقراص وترميمه إلى صيغة متوافقة مع بليكس.
The imgui-bundle project provides a fast and feature-rich GUI toolkit for C++ and Python applications.
هذا المشروع مجموعة من الأدوات وال бібліوتكيات التي تسمح بإنشاء واجهات مستخدم رسومية قوية في وقت قصير. يدعم اللغة البرمجية C++ وبرمجة بايثون، مما يجعلها حلًا متوافقًا مع عدة منصات للتنفيذ. يحتوي imgui-bundle على ميزات مثل التصفح السريع والخيارات المتقدمة للاستخدام والcompatiblity مع عدة منصات.
Automated processing of scanned dollar bills to identify fancy serial numbers and prepare bills for eBay listing.
هذا المشروع هو نظام جاهز للتصديق الذي يستخدم نهج YOLO Detection hybrid لProcessing الملفات المسحاة من دولار. يIDENTIFY الأرقام المتقنة ويتجه للتحضير للملصقات على إيباي. يتألف النظام من خليط YOLOv8 + EasyOCR، والذي يحقق 100% rate detection في datasets الاختبار ويعالج حتى 176 ملفات في الدقيقة على CPU.
This project is a machine learning-based application for data analysis and visualization.
هذا المشروع هو تطبيق برمجي يستخدم تقنيات التعلم الآلي والتحليل البياني لتقديم قدرات التحليل والتصوير البياني للبيانات. يعتبر هذا التطبيق مناسبًا للمستخدمين الذين يحتاجون إلى استكشاف وتحليل البيانات المعقدة. يتضمن المشروع وظائف تحليل البيانات وتصميم الميزات والتصوير البياني التفاعلي.
This project collects live crypto sentiment data to help predict price movements.
هذا المشروع يجمع بيانات الرأي العام عن العملات الرقمية الحية لتحديد حركات الأسعار. يستخدم هذا الأداة تحليل البيانات باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، وخاصة تلك الموجودة في مكتبة Hugging Face's Transformers، لتنبؤ حركات الأسعار بناءً على بيانات الرأي العام المجمعة.
This project is a production-ready Slack bot built using Python and OpenAI's Responses API, providing features like intelligent intent classification, image generation/editing, vision analysis, document processing, and user-specific settings.
هذا المشروع هو بوت Slack مصمم للاستخدام مع API OpenAI، ويقدم ميزات متعددة مثل التصنيف الذكي للإنتباه، إنتاج وتحرير الصور، تحليل الرؤية، معالجة المستندات، واعدادات مستخدم محددة على مستوى الجلسة.
The prediq project is a machine learning model that can be used to make predictions.
هذا المشروع يستخدم مجموعة من الخوارزميات والكتب البرمجية المتعلقة بالتعلم الآلي، بما في ذلك scikit-learn و TensorFlow، لإنشاء نموذج تنبؤي. يمكن تدريب النموذج على البيانات الموجودة ثم استخدامها لتوقع نتائج جديدة. يبدو أن هذا المشروع مصمم للعمل في تطبيق ويب أو API، نظراً لوجود FastAPI و Uvicorn.
A web agent that uses voice and vision to autonomously control a browser with Gemini guidance.
يُعد G‑Axis وكيل ويب يعمل عبر المتصفح يفسّر أوامر الصوت والإشارات البصرية للتنقل التلقائي والتفاعل مع صفحات الويب. يعتمد على نموذج Gemini لتفسير نوايا المستخدم وتخطيط إجراءات التصفح، بينما يُدير Playwright المتصفح بطريقة مُراقبة. يلتقط النظام فيديوًّا لحظياً من شاشة المستخدم، ويعالجها لاكتشاف عناصر واجهة المستخدم، ثم يدمج ذلك مع إدخال الصوت لتحديد الخطوة التالية. يستهدف المطورين، ومختبري البرمجيات، ومستخدمي الوصول، لتبسيط المهام المتكررة على الويب، ومساعدة ذوي الإعاقات البصرية، وتوفير منصة لاختبار التصفح الذاتي. يميز نفسه بدمج الصوت والرؤية مع الذكاء الاصطناعي المتقدم، ما يوفّر وسيلة أكثر طبيعية وكفاءة للتحكم في المتصفحات مقارنة بالبرمجة التقليدية.
A web application that uses AI to generate, analyze, and compare movie scripts, recommend casting, and forecast financial returns for film production companies.
يتيح هذا النظام للمخرجين والكتاب إنشاء مخططات سيناريو احترافية عبر مجموعة واسعة من الأنواع، مع إمكانية تخصيص القوالب لتلبية احتياجات الإنتاج الخاصة بهم. يمكن للمستخدم رفع نصوص جاهزة أو استخدام النصوص التي تم إنشاؤها تلقائياً، ثم تحليلها باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لاستخراج فرص وضع المنتجات، وتفصيل الشخصيات، وتقييم الإمكانات السوقية. يوفر واجهة مقارنة متقدمة تسمح بعرض النص الأصلي مقابل النص المعدل، مع إظهار الفروق الإحصائية وتصدير تقارير مفصلة للمتابعة. يدمج النظام مع قاعدة بيانات الأفلام العالمية لتقديم توصيات تلقائية بالتمثيل، مع إمكانية البحث حسب الاسم، النوع، وشعبية الممثلين، وإدارة قوائم التمثيل وتصديرها. يتيح قسم التوقعات المالية تحليلاً للعودة على الاستثمار، مع سيناريوهات مختلفة، وتحليل نقطة التعادل، مع دمج بيانات السوق الحديثة عبر محركات البحث الذكية. يدعم النظام إدارة واجهات برمجة التطبيقات المركزية، مع مراقبة حالة الاتصال، وتصفح البيانات، وتسهيل اختبار الخدمات المختلفة، ما يضمن تكامل سلس مع مصادر البيانات الخارجية.
An interactive web application that visualizes and analyzes Estonian art auction data for collectors and researchers.
يجمع النظام نتائج المزادات الفنية في إستونيا، ويخزنها في قاعدة بيانات PostgreSQL، ثم يعالجها باستخدام مكتبات Python مثل NumPy وPandas. يتيح للمستخدمين استكشاف اتجاهات الأسعار، ومقارنة الفنانين، وتحديد أنماط السوق عبر مخططات Plotly التفاعلية المدمجة في واجهة Streamlit. يوفر لوحة المعلومات خيارات تصفية حسب السنة، والوسيلة، ومركز المزاد، ما يتيح تحليلًا تفصيليًا للاتجاهات ومقارنات تاريخية. صُمم لتلبية احتياجات جامعي الفن، ومراكز المزادات، والمؤرخين، ومحللي البيانات الذين يحتاجون إلى رؤى عملية حول سوق الفن الإستوني. يبسط التطبيق مجموعات البيانات المعقدة إلى سرد بصري بديهي، مما يجعل معلومات السوق متاحة للمستخدمين غير التقنيين. يدمج بين تحليل البيانات المتقدم والواجهة السهلة الاستخدام، مع التركيز على الدقة والموثوقية في عرض النتائج. يساهم في تعزيز فهم ديناميكيات السوق وتحديد الفرص الاستثمارية في الفن الإستوني.
A command‑line tool that lets traders backtest, paper trade, and research strategies using Alpaca Markets data.
أداة ألباتريد هي تطبيق سطر أوامر مخصص للبحث في التداول المنهجي. تربط التطبيق مع أسواق ألباكا لاسترجاع بيانات السوق التاريخية والحية، ما يتيح للمستخدمين اختبار استراتيجياتهم مع تنفيذ أوامر واقعي. كما تدعم الأداة التداول الورقي، مما يتيح للمتداولين محاكاة الصفقات في الوقت الحقيقي دون مخاطرة رأس المال. تعتمد الأداة على مكتبات بايثون مثل باندا، نيمباي، وبلاوتلي لتقديم مؤشرات أداء شاملة وتصورات رسومية. كما يمكن توسيع وظائفها بإضافة منطق مخصص أو دمج مصادر بيانات أخرى، ما يجعلها أداة مرنة للباحثين والمهتمين بالاستراتيجيات الكمية.
A local AI agent that receives tasks via Telegram, writes and executes code in a sandbox, audits results with a second model, and delivers the outcome to a solo developer.
يعمل AgentSutra كوكيل ذكاء اصطناعي شخصي يعمل محلياً على جهاز Mac ويتلقى أوامراً عبر تيليغرام. يقوم بتصنيف كل مهمة، ثم يكتب الكود باستخدام نموذج لغة كبير، ويشغله داخل بيئة معزولة، ثم يراجع النتيجة بنموذج آخر للحد من الأخطاء وضمان الدقة. يضمن أنبوب العمل الثابت المكوّن من خمس مراحل—التصنيف، التخطيط، التنفيذ، المراجعة، التسليم—التنبؤ والقدرة على التدقيق، ما يجعله مثالياً للعمليات اليومية التي تتطلب أماناً وسجلاً. يدعم الوكيل سبع أنواع مختلفة من المهام، بدءاً من تحليل البيانات وصولاً إلى هندسة الواجهة الأمامية، ويمكنه نشر المواقع الثابتة تلقائياً على خدمات الاستضافة مثل Vercel أو Firebase بعد اجتياز المراجعة بنجاح. يظل كل المعالجة على جهاز المستخدم، ما يضمن الخصوصية والسيطرة مع الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي القوية.
This project is an automated intraday stock trading bot for the Indian market using the Upstox API v2, implementing a strategy based on Opening Range Breakout (ORB), EMA, and RSI.
هذا المشروع هو روبوت تداول أسهم يومي مُتطوّع ل рыادك الهندية يستخدم API Upstox v2 لتنفيذ الصفقات بناءً على استراتيجية مخصصة تستند إلى مؤشرات Opening Range Breakout (ORB)، EMA، و RSI. يهدف الروبوت إلى تحقيق أرباح يومية تبلغ ₹50 بينما يقيد خسائر اليومية عند ₹50. يتم إغلاق الصفقات بجميعها في الساعة 3:10 مساءً IST قبل مغادرة سوق الأسهم. يتم تشغيل المشروع بالكامل عن طريق GitHub Actions كل يوم عمل.
The Indian Stock Analyser is a desktop application for NSE stock screening and analysis, providing value-based insights, interactive charts, and real-time news intelligence.
هذا المشروع يقدم ماسحًا ومراقبًا للمخزونات في البورصة الوطنية الهندية. يحتوي على تصفية القطاعات والصناعات، ورسومات دوائر تفاعلية، ومكتب تحليل الأسهم مع مؤشرات السوق والمبيعات مقابل الأقران والفرق بين القيمة. كما يحتوي على لوحة أخبار حية مع تحديثات فورية وتحليل الموقف.
This project is a bot for managing Fantasy Sports teams, specifically Futsal, and provides users with insights to make informed decisions.
هذا المشروع هو روبوت لمراقبة فرق الرياضة الخيالية، مع التركيز على كرة القدم الصغيرة. يعتمد على تقنيات تحليل البيانات وتحليلها لتقديم معلومات مفيدة. قد يشمل الميزات التي تتيح للمستخدمين مراقبة أداء الفرق، إحصائيات اللاعبين، واقتراحات استراتيجية. الهدف الرئيسي هو مساعدة المستخدمين على اتخاذ قرارات مدروسة عند اختيار اللاعبين لفرقهم.
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 Python client that lets users ask natural language questions about Facebook/Instagram ad performance, which Claude Code automatically fetches and analyzes data for.
يُعد Meta Ads Agent عميلًا مبنيًا بلغة بايثون يدمج مع Claude Code للإجابة على أسئلة المستخدمين باللغة الطبيعية حول أداء إعلانات فيسبوك وإنستغرام. يقوم بجلب بيانات الحملات، مجموعات الإعلانات، والإعلانات من واجهة Meta Marketing API، ثم يعالجها باستخدام مكتبة pandas ليقدم تحليلات مثل الإنفاق، العائد على الإنفاق (ROAS)، معدل النقر (CTR)، والتحويلات. يمكن للمستخدمين طرح أسئلة مثل "ما هو ROAS الخاص بي الشهر الماضي؟" أو "أي الحملات لديها أعلى CTR؟" والحصول على إجابات فورية مبنية على البيانات. يهدف الأداة إلى مساعدة المسوقين والمحللين في الحصول على رؤى عملية بسرعة ودون الحاجة لكتابة كود. تدير الأداة أيضًا عملية إدارة الرموز المميزة، بما في ذلك التمديد إلى رموز طويلة الأمد، وتوفر واجهة سطر أوامر بسيطة لتسهيل النشر.
A free-tier Retrieval-Augmented Generation API that lets users chat with their PDF, Excel, and Word documents.
يُقدِّم هذا الواجهة برمجة تطبيقات خدمة Retrieval‑Augmented Generation جاهزة للإنتاج، تسمح للمستخدمين بالتفاعل مع مستندات PDF وExcel وWord عبر محادثة. يتم استيراد المستندات، ثم تحليلها، تقسيمها إلى أجزاء، وتضمينها باستخدام نماذج تحويل الجمل، ثم تخزينها في فهرس hnswlib يدعم التخزين على القرص. عند إرسال استعلام، يُسترجع النظام أقرب أجزاء، يُكوّن موجهًا، ويستدعي LLM من Groq؛ في حال فشل Groq، يتم التبديل تلقائيًا إلى Gemini Flash. تُوفر واجهة FastAPI نقاط نهاية لاستيراد، محادثة، عرض، وحذف المستندات، ما يسهل دمجها في تطبيقات الويب أو الهاتف المحمول. يحل هذا الحل مشكلة البحث والإجابة على أسئلة المستندات الكبيرة دون الحاجة إلى فهرسة يدوية، ويقدم طبقة مجانية للفرق الصغيرة والنماذج الأولية.
An interactive viewer for browsing the 80 Million Tiny Images dataset.
يتيح هذا البرنامج عرض صور مجموعة بيانات Tiny Images التي تتضمن ثمانين مليون صورة صغيرة. يستخدم مكتبة matplotlib لعرض الصور في نافذة رسومية، مع إمكانية التمرير عبر الصور باستخدام لوحة المفاتيح أو الفأرة. يقرأ البرنامج ملفات الصور من مجلد محدد، ويستفيد من مكتبة numpy لتحويل البيانات إلى مصفوفات قابلة للعرض. يهدف إلى تسهيل فحص جودة الصور وتحديد الأخطاء أو الأنماط غير المتوقعة. يستهدف الباحثين في رؤية الحاسوب ومهندسي التعلم الآلي الذين يحتاجون إلى معاينة سريعة للبيانات. يقدّم واجهة بسيطة بدون إعدادات معقدة، ما يجعله مناسباً للمبتدئين. يختلف عن الحلول الأخرى بتركيزه على dataset Tiny Images وتوفير تجربة تصفح سلسة وسريعة.
Generate YAML mapping files for BigQuery ETL pipelines from CSV or PDF business requirements using AI.
يُسهم هذا النظام في توليد ملفات التعيين (mapping) بصيغة YAML لاستخدامها في خطوط أنابيب ETL على منصة BigQuery. يستقبل البرنامج مستندات متطلبات الأعمال بصيغة CSV أو PDF، ثم يُستفاد من نموذج ذكاء اصطناعي لتحويل هذه المتطلبات إلى قواعد تحويلية دقيقة. تُطبّق هذه القواعد على طبقات متعددة للبيانات، بدءاً من الطبقة الخام (RAW) ثم طبقة البيانات الموحدة (CDL) وصولاً إلى طبقة المنطق التجاري (BL). يتيح النظام واجهة سطر أوامر بسيطة بالإضافة إلى واجهة ويب خفيفة تُسهل عملية رفع المستندات وتوليد الخرائط. كما يتضمن مكوّنًا لتوليد بيانات اصطناعية يُستخدم لاختبار الأنابيب أو عرضها في بيئات تجريبية. يهدف هذا الحل إلى تسريع تصميم وتطوير خطوط البيانات، مع تقليل الأخطاء البشرية في إعداد القواعد. يُستهدف بشكل أساسي مهندسي البيانات الذين يعملون على بناء أو صيانة مستودعات البيانات في بيئات سحابية.
This project provides a machine learning tutorial and examples using Python.
هذا المشروع هو مصدر تعليمي لمن يرغبون في التعلم من مفاهيم التعلم الآلي. يتضمن المثال التعليمي والتعليقات حول كيفية استخدام مكتبات شعبية مثل Transformers من Hugging Face و PyTorch. يغطي المشروع مواضيع مثل إعداد البيانات وتدريب النماذج وتحليل البيانات باستخدام أدوات مثل Matplotlib.
Generate academic paper PDFs from structured research data with interactive editing.
يُحوِّل هذا التطبيق الويب البيانات البحثية المنظمة إلى ملفات PDF لأوراق أكاديمية مُعدة بعناية. يُنشئ تلقائياً الرسوم البيانية باستخدام مكتبات التصوير البياني ويُركّب النص مع مساعدة الذكاء الاصطناعي في توليد المحتوى. يتيح للمستخدمين تعديل المحتوى والتخطيط والرسوم عبر واجهة ويب بديهية قبل التصدير النهائي. صُمم للأكاديميين والطلاب الجامعيين والباحثين الذين يحتاجون إلى تسريع تحويل البيانات الخام إلى مستندات جاهزة للنشر. يحل المشكلات المرتبطة بالخطوات اليدوية المملة في إعداد المقالات، مثل إنشاء الرسوم البيانية، كتابة النص، وتنسيق المستند، مما يوفر الوقت ويقلل الأخطاء.
This project is a multi-sport prediction market system designed for the NFL, NBA, and MLB.
هذا المشروع هو نظام تسويق التنبؤات متعدد الرياضات مصمم لصالح الدوري الوطني لكرة القدم، دوري المحترفين لكرة السلة، و دوري البيسبول الرئيسي. يتيح هذا النظام للمستخدمين إنشاء وتشغيل أسواق التنبؤات لمختلف أحداث الرياضة. يدعم النظام عدة ligas، بما في ذلك الدوري الوطني لكرة القدم، دوري المحترفين لكرة السلة، و دوري البيسبول الرئيسي. يسمح النظام للمستخدمين بتعيين قيم الاحتمال والجائزة حسب الرغبة.
The poly-tracker project is a tool for users to track their Polymarket portfolios, analyze performance, and receive advice on optimal position sizing.
يعد poly-tracker أداة لمراقبة و تحليل موازنات المستثمرين في Polymarket، بالإضافة إلى نصائح بشأن حجم المواقع الأمثل. يتيح للمستخدمين مراقبة استثماراتهم، وتحليل اتجاهات السوق، وتخذ قرارات مدروسة بشأن مواقعهم.
The casting-scout project is designed for film and theater professionals to manage casting calls and find suitable actors.
هذا المشروع مصمم لخبراء السينما والمسرح للتعامل مع إعلانات casting و العثور على ممثلون مناسبين. يسمح للمستخدمين بتقديم وظائف مفتوحة، وتفريغ المتقدمين حسب المعايير، ومعاينة السيرة الذاتية والصور الشخصية. يستخدم المشروع تقنيات scraping الويب مع BeautifulSoup و automation مع Playwright لجعل العملية أكثر سهولة. في الوقت الحالي، لا يزال المشروع غير متكامل مع أي قاعدة بيانات.
A Python library that streams live PostgreSQL data, applies AI and machine learning models, and produces real‑time analytics and natural‑language insights.
تتصل المكتبة بقاعدة بيانات PostgreSQL وتستمر في تدفق الصفوف الجديدة كلما تم إدراجها أو تحديثها. تستخدم مجموعة واسعة من أطر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأداء مهام مثل اكتشاف الشذوذ، والتنبؤ، وتلخيص البيانات باللغة الطبيعية. يتم معالجة البيانات أولاً باستخدام pandas وnumpy لضمان الكفاءة، ثم تُمرَّر إلى نماذج من Hugging Face، OpenAI، PyTorch، وscikit‑learn. يمكن استخدام Playwright لتجميع معلومات إضافية من الويب في الوقت الحقيقي، مما يثري مجموعة البيانات. ينتج عن ذلك مجموعة من الرؤى الفعلية، والتنبيهات، والتقارير المختصرة التي يمكن استهلاكها عبر لوحات المعلومات أو الخدمات التالية. تم تصميمها للمطورين والمحللين الذين يحتاجون إلى فهم فوري ومحسن بالذكاء الاصطناعي لنشاط قاعدة البيانات.
This web application analyzes intraday price data to identify balanced markets and generate breakout signals using volume profile metrics for traders and analysts.
يُقدِّم هذا التطبيق واجهة ويب تفاعلية تُحلِّل بيانات الأسعار اللحظية لتحديد الأسواق المتوازنة وتوليد إشارات اختراق باستخدام تحليل ملف الحجم. يُظهر التطبيق مستويات القيمة (VAH، VAL، POC) على مخططات الشموع مع تظليل منطقة القيمة التي تمثل 70٪ من إجمالي الحجم. عندما يغلق السعر أعلى من VAH أو أقل من VAL بعد فترة من التوازن، يُظهر التطبيق إشارة اختراق صعودي أو هبوطي. يدعم التطبيق فترات متعددة للملف، بما في ذلك اليوم السابق، الأسبوع السابق، والأسبوع الحالي، ما يتيح للمستخدم مقارنة سلوك السوق في الأطر الزمنية المختلفة. يُستهدف هذا التطبيق المتداولين والمحللين الكميين الذين يحتاجون إلى تحليل مبني على البيانات لتوقع تحركات الأسعار واتخاذ قرارات تداول مستنيرة. كما يتيح للمستخدمين ضبط عدد الدرجات السعرية وتخصيص نطاق القيمة وفقًا لاحتياجاتهم. يدمج التطبيق مكتبة Plotly لتوفير رسومات تفاعلية مع سمة داكنة، مما يُحسِّن تجربة العرض في بيئات التداول المظلمة. يُعد هذا الحل أداة تعليمية وبحثية، ويُشدد على ضرورة إجراء تحليل مستقل قبل اتخاذ أي قرار استثماري.
The supacrawl project is a zero-infrastructure command-line interface for web scraping that leverages large language models to extract information.
يعد مشروع supacrawl أداة خطوط الأوامر لاستخراج البيانات من المواقع الإلكترونية بدون الحاجة إلى إعداد أي تكنولوجيا أو إدارة خوادم. يستخدم المشروع نموذج اللغة الكبير للتعرف على البيانات الموجودة في مواقع الويب.
A Python library that provides pricing models and forensic analytics for Korean derivatives such as CB/BW, options, and futures.
توفر هذه المكتبة مجموعة شاملة من الأدوات لتسعير المشتقات الكورية، بما في ذلك عقود CB/BW والخيارات والعقود الآجلة. تنفذ نماذج رياضية متقدمة باستخدام مكتبات NumPy وpandas وSciPy لحساب القيم العادلة ومؤشرات الجري. يتيح وحدة التحليل الجنائي للمستخدمين اكتشاف الشذوذ وتقييم مخاطر الطرف المقابل من خلال تحليل بيانات التداول وظروف السوق. صممت للمحللين الكميين ومديري المخاطر لتبسيط سير العمل في التسعير والتحقق والتقارير التنظيمية. يتيح الهيكل النمطي سهولة التكامل مع أنظمة التداول أو المخاطر القائمة.
Calculate the Beneish M‑Score for Korean IFRS companies to assess potential earnings manipulation.
يُعدّ هذا الأداة حلاً لحساب درجة بينيش، وهو مؤشر إحصائي يُستخدم لاكتشاف التلاعب بالأرباح، مع تركيز خاص على الشركات المدرجة في بورصتي كوسبي وكوسداك الكورية التي تتبع المعايير الدولية للتقارير المالية. يستورد الأداة بيانات القوائم المالية، ويطبق صيغة بينيش القياسية، ثم يُخرج نتيجة الدرجة مع نسب تشخيصية توضح نقاط الضعف المحتملة. يتيح هذا التقييم للخبراء الماليين تحديد الشركات التي قد تتبع ممارسات محاسبية متشددة. يُصمم الأداة لتلبية احتياجات المستثمرين ومديري المخاطر والباحثين في مجال المالية الذين يحتاجون إلى تحليل سريع وموثوق للبيانات المالية الكورية. يعتمد التنفيذ على مكتبات علم البيانات في لغة بايثون لضمان دقة الحسابات وسهولة دمجها في سير العمل الحالي.
A Python library that offers schema validation and literature catalog tools for forensic accounting, designed for auditors and financial investigators.
توفر هذه المكتبة قالبًا شاملاً يُعرف بـ "detectlet" للمحاسبة الجنائية، مما يتيح التحقق الصارم من البيانات وفقًا للمعايير الصناعية. كما تتضمن وحدة "JFIA literature catalog" التي تجمع وتفهرس الوثائق البحثية والتنظيمية ذات الصلة. تعتمد المكتبة على مكتبة pandas لمعالجة البيانات وpydantic لضمان صحة الأنواع، وتتكامل بسلاسة مع خطوط الأنابيب الحالية. يستهدف المستخدمون المحاسبين الجنائيين والمراجعين ومحللي الامتثال الذين يحتاجون إلى فحوصات موثوقة للسلامة البيانات وسهولة الوصول إلى الأدبيات الموثوقة. تحل الأداة مشاكل شائعة مثل تنسيقات البيانات غير المتسقة، نقص التوحيد، وصعوبة العثور على المراجع ذات الصلة. بدمج التحقق من القوالب مع قاعدة بيانات مخصصة، تُسهل المكتبة سير العمل التحقيقي وتُحسن جودة التدقيق.
A vision‑language API that classifies and predicts warehouse packaging operations from video clips.
يقدم هذا النظام نقطة نهاية FastAPI تستقبل مقاطع فيديو قصيرة تُظهر عمليات التعبئة في المستودعات وتعيد تنبؤات منظمة حول نوع العملية، والحدود الزمنية لها، والخطوة التالية المتوقعة. يعتمد على نموذج Qwen2.5‑VL‑2B مُحسَّن باستخدام QLoRA على مجموعة بيانات OpenPack لفهم المحتوى البصري والملصقات النصية معاً. يتضمن خط الأنابيب اختيار إطارات معتمد على الحركة لتسليط الضوء على اللحظات الرئيسية حول انتقالات العمليات، ما يحسن الدقة الزمنية. يستهدف المهندسين في مجال اللوجستيات وفرق أتمتة المستودعات الذين يحتاجون تحليلات فورية ورؤى تنبؤية. يحل النظام مشكلة الحاجة إلى التعرف الدقيق على العمليات في تدفقات الفيديو الصناعية مع زمن استجابة منخفض، مما يقلل الجهد اليدوي في المراقبة.
Generate predictions for cloze tests using large language models.
يقدم هذا المكتبة واجهة مبسطة لتوليد تنبؤات لاختبارات الكلوز باستخدام نماذج اللغة الكبيرة. تستقبل نصوصاً تحتوي على فواصل مفقودة وتعيد إكمالات مولدة بواسطة النموذج، مع إمكانية تقييمها مقابل الإجابات المرجعية. يدمج أداة معالجة البيانات عبر مكتبة pandas، والتحقق من صحة البيانات عبر pydantic، والتحليل الإحصائي عبر scipy لتقييم جودة التنبؤات. صممت لتلبية احتياجات المعلمين والباحثين والمطورين الذين يحتاجون إلى توليد واختبار اختبارات الكلوز بشكل آلي ومتكرر. يسهّل تجريد التفاعل مع نموذج اللغة، مما يسرّع التجارب وتطبيقات التعليم. كما يوفّر أدوات تحليلية تساعد على مقارنة أداء النماذج وتحديد نقاط القوة والضعف في المحتوى التعليمي.
DeepCompress is an efficient point cloud geometry compression tool designed for various applications, including self-driving cars, virtual/augmented reality, and medical imaging.
يستخدم DeepCompress التعلم العميق لضغط النقاط المتراكمة عن طريق تحليل مظاهرها والتركيب. يتحول النقاط إلى تلخيص ملحوظ، ويضغط باستخدام الترميز بالانتروبي، ويتم استرجاع الملخص، ويعاد ترميز النقاط الأصلية. هذا يؤدي إلى ضغط 10-100 مرة أقل مع فقدان جودة قليل.
An AI-driven pipeline that scrapes financial data, analyzes it, and delivers investment insights through a web API.
يُدمج النظام بين جمع البيانات عبر الإنترنت، معالجة البيانات، وتحليل الذكاء الاصطناعي لتقديم رؤى استثمارية قابلة للتنفيذ. يقوم بجمع المعلومات المالية اللحظية من المصادر العامة، ثم ينظف ويهيئ البيانات باستخدام مكتبة pandas، ويُظهر الاتجاهات عبر رسومات matplotlib. تُعرّف واجهة FastAPI نقاط نهاية تُعيد تقارير ومعالجات مرئية، بينما يُنسق وكيل Claude Code سير العمل ويُنتج ملخصات بلغة طبيعية. صُمم هذا الأنابيب للمطورين والمحللين الذين يحتاجون إلى معلومات سوقية مُحدثة تلقائياً دون تدخل يدوي. يقلل من الوقت اللازم لإعداد تقارير الاستثمار ويُعزز اتخاذ القرارات المبنية على البيانات. يميز المشروع بدمج وكيل ذكاء اصطناعي يضيف فهمًا سياقيًا وتوصيات تتجاوز التحليل الإحصائي البسيط.
plife507__TRADE is a unified backtest and live trading engine for Bybit perpetual futures, allowing users to define trading strategies as YAML 'Plays' using indicators and market structure detectors.
plife507__TRADE هو محرك تجاري مُوحّد يتيح للمستخدمين إنشاء وتنفيذ استراتيجيات التداول على الفوتبولز المستمرة في Bybit. يحتوي على لغة DSL (Domain Specific Language) YAML المحددة للتعريف بالتجارة، والتي يمكن تشغيلها في كل من وضع التنبؤ والوضع الحقيقي دون حاجة إلى تغييرات كودية. يتضمن المحرك indicators التزاحمية، ومراقبي الهيكل السوقي، ومكافحة المخاطر.
An AI agent that can create its own tools at runtime to perform tasks such as web browsing, file manipulation, and custom integrations.
يبدأ Semillita بمجموعة صغيرة من الأدوات المدمجة، مثل تشغيل أوامر الطرفية، قراءة وكتابة الملفات، تصفح الإنترنت، والتحكم في سطح المكتب. عندما يطلب المستخدم ميزة غير متوفرة، يكتب الوكيل ملف Python جديد، يعيد تحميله فوراً، ويكتسب القدرة المطلوبة. يتم تنظيم العملية عبر حلقة أساسية مكتوبة بأقل من خمسمائة سطر، وتدير المحادثة، واكتشاف الأدوات، وتنفيذها دون الحاجة إلى إطار عمل أو SDK خارجي. يهدف البرنامج إلى المطورين والباحثين الذين يرغبون في مساعدٍ ذكي قابل للتعديل على الطليعة، مع شفرة قابلة للقراءة وسهلة الفهم. يعمل Semillita محلياً، ويتواصل عبر واجهة سطر أوامر بسيطة أو خادم FastAPI، ويسجل جميع التفاعلات لضمان التتبع. يتيح هذا التصميم إمكانية إضافة أدوات مخصصة في أي لحظة، مثل أدوات للتكامل مع Slack أو قواعد بيانات، مما يسرّع تطوير حلول مخصصة.
Generates phonetically-grounded names for use in games and procedural systems.
هذا الأداة تُنشئ أسماءً بناءً على خصائصها الصوتية، مما يجعلها مناسبة للاستخدام في الألعاب والمواقع الإجرائية التي تتطلب أسماء تبدو واقعية. تستخدم هذه الأداة مكتبات متعددة مثل matplotlib, numpy, pandas, plotly, و scikit-learn للتحليل والتعديل على البيانات. يهدف المشروع إلى تقديم طريقة موثوقة لإنشاء أسماء تبدو طبيعية ومصدقة.
GAIN-MTL is a deep learning framework for manufacturing defect detection and classification.
GAIN-MTL هو إطار عمل للتعلم العميق مصمم لتحديد وتصنيف العيوب في بيئات الإنتاج. لا يختلف GAIN-MTL عن النماذج التقليدية للتصنيف، حيث يركز على تدريب النموذج على اتخاذ قرارات دقيقة بناءً على أدلة ذات صلة. هذا النهج يعالج مشكلة CAM (Class Activation Mapping) التي تؤدي إلى تفعيل مناطق غير متعلقة، مما يؤدي إلى مشاكل الثقة في التطبيقات الحقيقية.
A web application that predicts the sulfidity of chemical samples using a trained regression model and visualizes the results interactively.
يحمّل التطبيق مجموعة بيانات مختارة من العينات الكيميائية، ويستخرج الخصائص الفيزيائية والكيميائية ذات الصلة، ثم يدرب نموذج انحدار لتوقع مستوى الكبريت. يقدّم واجهة سهلة الاستخدام مبنية على Streamlit، تسمح للمستخدمين بتحميل بيانات جديدة أو إدخال قيم الخصائص يدويًا. تُعرض النتائج بشكل تفاعلي باستخدام Plotly، مع عرض القيم المتوقعة، وفواصل الثقة، وترتيب أهمية الخصائص. يهدف هذا الأداة إلى الباحثين ومهندسي مراقبة الجودة الذين يحتاجون إلى تقديرات سريعة وموثوقة لمحتوى الكبريت دون الحاجة إلى تحاليل مختبرية. بدمج التعلم الآلي مع الرسوم البيانية اللحظية، يُسهل التطبيق اتخاذ القرارات في عمليات الصياغة والامتثال. يتيح للمستخدمين استكشاف تأثير كل متغير على التنبؤ، مما يعزز الفهم العميق للبيانات. كما يدعم التطبيق عمليات التحقق من الجودة في خطوط الإنتاج الكيميائية، ويقلل من الوقت والموارد المطلوبة للتجارب المختبرية.
This is a 3B vision‑language model that enables robots to interpret visual scenes and carry out manipulation tasks from natural language instructions.
نموذج بصري‑لغوي ضخم مُصمم للتلاعب العام بالروبوتات، يربط بين الرؤية والقيام بالعمل من خلال ترجمة الإدراك البصري إلى أوامر حركية قابلة للتنفيذ. يتضمن النموذج آلية إشارة مبتكرة تُحدد مواقع الأجسام المستهدفة، بالإضافة إلى أسلوب تدريب يُعزز التكيّف يُحسّن من توجيه المهام وقدرة التعميم بدون تدريب مسبق. تم تدريبه على مجموعة بيانات متنوعة تتضمن سيناريوهات التلاعب المحاكاة والواقعية، ما يتيح له التعامل مع مجموعة واسعة من الأجسام والمهام دون الحاجة لتخصيص تدريب لكل مهمة. يتيح مسار الاستدلال قبول صورة وتعليمات باللغة الطبيعية، ثم إنتاج خطة بصرية يمكن للروبوت اتباعها. يقدّم المشروع أدوات للباحثين ومطوري الذكاء الاصطناعي لتصميم سلوكيات التلاعب، وتسريع عملية التدريب، وتقييم الأداء في وضع التعميم الصفر. كما يتضمن سكربتات للاستدلال والتقييم، ما يسهل تجربة الأفكار بسرعة.
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.