Skill-0 is a ternary classification system for parsing the internal structure of Claude Skills and MCP Tools.
يعد Skill-0 نظام تصنيف ثنائي للتعرف على البنية الداخلية لتقنيات Claude و MCP. يحتوي على بحث semantics الموجهة بواسطة embeddings النصية للمعرفة الذكية. يقوم النظام بترتيب وتحديد الأجزاء غير المتغيرة من تقنية (أو الأجزاء التي تتغير سلوكها عند التعديل) في ثلاث فئات: Action، Rule، و Directive.
The phuongsmart-stack__CompanyConfluence project is a tool for company-wide knowledge management and collaboration.
هذا المشروع يهدف إلى تقديم منصة مركزية للشركات لتبادل المعرفة والخبرات الفنية والممارسات الافضل. يستفيد هذا المشروع من تكنولوجيا معالجة اللغات الطبيعية وتحليل البيانات على شبكة الإنترنت لتعزيز تبادل المعلومات. يمكن استخدام هذه المنصة من قبل فرق العمل المختلفة لتيسير التواصل وتقليل الفجوات المعرفية وتحسين الإنتاجية بشكل عام.
A local document search system that provides vector-based search for Markdown files.
يُقدّم هذا التطبيق حلاً للبحث المحلي على مستندات Markdown، مستفيداً من تمثيلات متجهية لتفعيل الاسترجاع الدلالي. يتيح للمستخدمين فهرسة مجلد من ملفات Markdown وإجراء استعلامات تُرجع أقساماً ذات صلة بناءً على المعنى بدلاً من مطابقة الكلمات المفتاحية. تم بناء الواجهة باستخدام تقنية ويب حديثة، ما يتيح الوصول السريع من أي متصفح على الجهاز المحلي. صُمم خصيصاً للمطورين والكتاب التقنيين وأصحاب المعرفة الذين يحتاجون إلى بحث سريع ودقيق داخل مجموعات مستنداتهم الخاصة. النظام خفيف الوزن ولا يتطلب قاعدة بيانات خارجية، ويمكن تشغيله مباشرة من سطر الأوامر أو الوصول إليه عبر واجهة ويب محلية.
The DataVisor project is a unified CV dataset introspection tool designed for data scientists and researchers.
يعد DataVisor أداة مفتوحة المصدر تسمح للمستخدمين بفحص وتحليل و فهم datasets للرؤية الحاسوبية (CV) في طريقة متكاملة. يوفّر الأداة ميزات مثل رسم البيانات، استخراج البيانات الوصفية، والتحقق من جودة البيانات. يدعم DataVisor عدة مكتبات وفرームوركس للرؤية الحاسوبية، بما في ذلك Hugging Face Transformers و PyTorch.
This project teaches you to build, dockerize, and deploy NLP systems professionally from basic Python skills.
هذا المشروع يملأ الفجوة في الصناعة حيث العديد من الدورات تعلم برمجة أنظمة NLP التي تعمل في نوتبوك جوبير ولكنها تفشل في تقديم مسار واضح إلى الإنتاج. هذا المشروع يغطي رحلة كاملة من مهارات Python الأساسية إلى نظام حقيقي يعمل في Docker مع مراقبة، مستعدًا للإنتاج. سوف تعلم تقنيات backend الحديثة، تقنيات NLP المتقدمة، التعلم العميق، DevOps، ومراقبة.
This project is a proof-of-concept for a Retrieval-Augmented Generation system running on local infrastructure with an AMD Ryzen AI Max+ and Lemonade Server as the backend LLM.
هذا المشروع هو دليل على مفهوم retrieval-augmented generation يعمل على infrastructure المحلية مع AMD Ryzen AI Max+ وLemonade Server ك LLB backend. يوفّر هذا النظام UI web متاحة من الشبكة المحلية. يدعم النظام إدراج مستندات مختلطة، بما في ذلك PDFs و DOCX files و TXT files و Markdown و code. كما يستخدم embeddings محلي دون استخدام APIs خارجية مدفوعة.
This project is an adaptive interview system designed to facilitate qualitative consumer research.
هذا المشروع نظام مقابلة متكيف للاستخدام في الأبحاث الاستقصائية النوعية للعميل. يستخدم هذا النظام تقنيات التعلم الآلي والتعامل مع اللغات الطبيعية لtailor المحادثة بناءً على الإجابات من قبل المشاركين. يهدف النظام إلى الحصول على نتائج أكثر دقة وذكية عن طريق التكيف مع احتياجات وميول الفرد. يتضمن هذا المشروع بعض الميزات الرئيسية مثل تحليل البيانات في الوقت الحقيقي وتحليل الرأي والنمذجة الموضوعية.
An event-aware lecture summarization web application that generates concise summaries from lecture videos using V-JEPA.
يهدف هذا التطبيق إلى تحويل محاضرات الفيديو الطويلة إلى ملخصات مختصرة تسهل على المتعلمين مراجعتها. يستخدم نموذج V-JEPA لاكتشاف الأحداث البصرية والسمعية داخل الفيديو، ما يتيح تحديد المقاطع الأكثر أهمية. بعد تحليل المحتوى، يُنشئ النموذج نصاً موجزاً يبرز النقاط الرئيسية والنتائج الرئيسية للمحاضرة. يتم عرض الملخص عبر واجهة مستخدم تفاعلية مبنية على Gradio، مع إمكانية تحميل الفيديو أو إدخال رابط مباشر. يستهدف التطبيق أساتذة الجامعات والطلاب وأي شخص يحتاج إلى مراجعة سريعة للمحاضرات المسجلة. يميز هذا الحل بقدرته على دمج تحليل الأحداث مع التلخيص، ما يقلل الحاجة إلى مشاهدة الفيديو بالكامل.
This project is a web application that removes the background and analyzes poses from images to create an interactive storybook.
هذا المشروع هو تطبيق ويب يقوم بتمزيق الخلفية والتحليل من وضع الصور لإنشاء قصة متفاعلة
The knowledgebase-local project provides a local implementation of a Retrieval-Augmented Generator (RAG) system for efficient and accurate information retrieval.
هذا المشروع هو نظام RAG محلي بناءً على نموذج Hermes / Llama + LangChain + ChromaDB. يسمح للمستخدمين بتحميل قاعدة المعرفة المحلية وتحليلها دون الاعتماد على APIs خارجية أو خدمات السحابة. يستخدم النظام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لتقديم نتائج فعالة ومتطورة.
The chinvex project is a hybrid retrieval index CLI designed for efficient search and retrieval of data, utilizing Ollama embeddings.
يعد مشروع chinvex أداة CLI مدمجة للبحث والاسترجاع المتميزة، تستفيد من قدرات Ollama embeddings. يتم دمج قوائم SQLite FTS5 مع القدرات البحثية المتقدمة لتشوما، مما يؤدي إلى نظام بحث فعال وموثوق.
The akosha project is a universal memory aggregation system designed to provide cross-system intelligence for session management.
هو نظام جمع و تحليل بيانات الجلسات بين مختلف الأنظمة. يستخدم akosha التعلم الآلي لتحليل البيانات وتحديد النماذج والتقدير. يتم بناء النظام باستخدام تقنيات حديثة مثل FastAPI و Hugging Face Transformers. يهدف akosha إلى تحسين تجربة المستخدم بشكل عام من خلال توفير نظرة عامة موحدة على نشاط الجلسات.
An AI-powered web service that clusters and structures unstructured data, such as receipts, into organized categories.
يستخدم هذا النظام نماذج لغة متقدمة لإنشاء تمثيلات عددية (إيمبدينغ) من النص الخام، ثم يطبق خوارزميات التجميع لتجميع العناصر المتشابهة معاً. يتم توفير واجهة برمجة تطبيقات REST مبنية على إطار عمل خفيف الوزن، مما يتيح للمطورين إرسال دفعات من المستندات واستلام مجموعات مرتبة مع تسميات منظمة. صُمم النظام للتعامل مع البيانات الضوضائية والمتنوعة الشكل، ويستخرج تلقائياً المعلومات الرئيسية ويُنظمها في فئات مترابطة. يُفيد هذا الحل بشكل خاص الشركات التي تحتاج إلى معالجة كميات كبيرة من الإيصالات والفواتير أو المستندات غير المهيكلة دون الحاجة إلى تصنيف يدوي. يتيح التكامل مع منصات الذكاء الاصطناعي الشائعة إمكانية ترقية أو تخصيص النماذج الأساسية حسب الحاجة.
This project provides an MCP server for retrieving AI governance documents.
هذا المشروع يقدم خادم MCP لاسترجاع المستندات المتعلقة بالحوكمة الذكية. يستخدم مشروع ai-governance-mcp خادمًا مصممًا لتحسين استرجاع المستندات المتعلقة بالحوكمة الذكية. يستفيد من استخدام Hugging Face و Pydantic لتعامل البيانات وتيسير الوصول إلى المستندات.
A production‑ready template for building AI/ML REST APIs with FastAPI.
يُقدّم هذا القالب أساساً جاهزاً للتنفيذ لبناء واجهات برمجة تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يدمج FastAPI مع تسجيل مُنظم للبيانات، وإدارة تكوين متعددة الطبقات، ودعم لمكتبات التعلم الآلي الشهيرة مثل PyTorch وscikit‑learn وHugging Face. يتضمن المشروع نقاط نهاية مثال على استدعاء النماذج، والمصادقة، وفحوصات الصحة، ويُهيأ مسبقاً لتشغيله عبر Uvicorn. يتيح للمطورين إطلاق خدمة API قابلة للتوسع ومستعدة للإنتاج بإضافة نماذجهم الخاصة ومنطق الأعمال. يحل القالب مشكلات شائعة مثل إدارة التكوين، والمراقبة، واستعداد النشر للعمليات التي تتطلب الذكاء الاصطناعي.
A smart news aggregator and analytics terminal that distinguishes facts from opinions in news articles.
يستخرج النظام الأخبار من مصادر RSS متعددة ويعالج كل جملة باستخدام نماذج معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة لتصنيفها كـ "حقيقة" أو "رأي" أو "مزيج". يوفّر واجهة بحث نصي كامل مع مرشحات للنوع، المصدر، والتاريخ، ما يتيح استرجاع المعلومات ذات الصلة بسرعة. تعرض لوحات المعلومات التفاعلية خرائط التغطية، مخططات الاتجاهات، وتفاصيل تفصيلية، مدعومة بـ Chart.js وPlotly. يدعم النظام الترجمة الفورية للمقالات من الإنجليزية إلى الروسية، ويقدّم واجهة برمجة تطبيقات REST عامة للوصول إلى البيانات المصنفة برمجياً. صُمم للمحررين، الباحثين، ومحققو الحقائق، ويساعد المستخدمين على التحقق من المعلومات، تحليل تحيز الإعلام، ومراقبة موثوقية المصادر في الوقت الحقيقي.
The RAG Knowledge Base System is an intelligent retrieval-augmented generation system that provides domain-specific routing and semantic search across 1.5M+ chunked documents from 208+ sources across 8 knowledge domains.
هذا المشروع هو نظام قاعدة المعرفة الشامل الذي يستخدم نهج الاسترجاع المتماثل-الإنشاء (RAG) لتقديم استرجاع المعلومات الفعال والضمني. يحتوي على توجيه محدد للمنطقة، و البحث semantics، ودمج مع API Claude للتفكير الذكي. نظام مصمم ليكون متوافقًا بالكامل مع السحابة ومستعدًا للإنتاج.
neural-dojo is a project for mastering AI, ML, LLMs, and AI-driven development.
هذا المشروع يهدف إلى تقديم تجربة تعلم شاملة في الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، واللغات الطبيعية الضخمة. يقدم نهجًا مُتكاملاً للاستيعاب وتطبيق هذه التكنولوجيات. يتضمن المشروع أدوات و ресурсы لبناء وتطوير تطبيقات محفزة بالذكاء الاصطناعي. مصمم للمطورين الذين يريدون التعلم والعمل مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
This project provides an AI-powered search tool for finding specific chat messages across various platforms.
هذا المشروع هو حل متقدم يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية البحث في المحادثات عبر منصات مختلفة. يتيح للمستخدمين استخدام أدوات التعلم الآلي والتعرف على النص الطبيعي للبحث عن رسائل محددة بسرعة، مما يجعل هذا الأداة مفيدة للفرد والمجموعات على حد سواء.
Claude Setup provides professional command templates and tools for structured AI-assisted development.
هذا المشروع يقدم مجموعة من شفرات الأوامر والtools لتمكين التطوير المسلط على الذكاء الاصطناعي بطرق منظمة. يستخدم هذا المشروع تقنيات متعددة، بما في ذلك Hugging Face و OpenAI، لتقديم تدفق عمل مُحسّن.
The ragkit-desktop project is a comprehensive and multi-agent RAG framework designed for various applications.
يعد ragkit-desktop إطارًا متكاملًا ومجتهدًا لتقنيات RAG (Retrieval-Augmented Generation) يتيح للمطورين بناء وتدريب وتوزيع أنماط AI المتقدمة. يوفّر الإطار مجموعة من الأدوات والمميزات لتطوير أنماط RAG، ويدعم العديد من الأطراف، مما يزيد من كفاءة وموثوقية معالجة المهام المعقدة.
Fiscal Shocks is a research data pipeline that identifies fiscal shocks (tax and spending policy changes) from historical US government documents using text extraction and LLM-based analysis.
هذا المشروع هو مصدر بيانات للبحث عن الصدمات المالية في الوثائق الحكومية الأمريكية التاريخية. يستخدم استخراج النصوص و تحليل لغة الكبيرة (LLM) لتحديد التغييرات السياسية في الضرائب والإنفاق.
The dsactivi-2__Brain-Construction project is a brain construction tool for data scientists.
هذا المشروع يستخدم Hugging Face و NumPy لإنشاء_MODELS_ للدماغ من قواعد البيانات المختلفة، بما في ذلك Neo4j و Postgresql و Qdrant و Redis. يهدف المشروع إلى تقديم منصة شاملة لبناء وإدارة بنية بيانات ذات صلة بالدماغ. تتميز الوظيفة الرئيسية للمشروع بدمج البيانات ومعالجتها وتحليلها.
This project is designed for beginners in ML/AI to learn about LLMs from theory to implementation and application.
هذا المشروع مصمم لطلاب علم الحاسوب والذكاء الاصطناعي للتعلم عن Large Language Models (LLMs) من النظرية إلى التطبيق. يغطي المشروع الأسس النظرية، implementations العملية والتطبيقات ل LLMs. Structured في سبعة مراحل، كل منها تركز على جانب معين من LLMs. المرحلة 0 تقدم المطلوبة prerequisites مثل الجبر الخطي، الاحتمالات والكالculus. المراحل 1-3 تغطي fundamentals ML، deep learning و foundations NLP. المرحلة 4 تركز على architecture Transformer، في حين المرحلة 5 يتعامل مع pre-training LLMs. أخيراً، المراحل 6 و7 يهتمون بالتأقلم والتوافق، وكذلك التطبيقات والمعلومات الجغرافية.