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Portia is a containerized scraping platform and visual web scraper that enables no-code data extraction. It serves as a Scrapy visual scraping tool and spider generator, allowing users to design and deploy web scrapers through a graphical interface instead of writing manual selector code. The system distinguishes itself by converting visual web page annotations into executable Scrapy spider code and structured JSON specifications. This visual-to-code mapping allows users to define scraping logic and extraction rules through a point-and-click interface, which can then be exported for use in ex

Elvish is a shell that combines interactive command-line use with a structured scripting language, designed to make both everyday terminal work and automation tasks more predictable and readable. It parses, compiles, and executes code in three phases, catching syntax and variable errors before any code runs, and it aborts execution on command failure by default to prevent silent errors. The shell introduces value-oriented pipelines that pass structured data like lists, maps, and closures between commands, preserving types without serialization. It also mixes traditional byte streams with thes

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Poml is a prompt management framework and templating engine designed for authoring, versioning, and rendering structured prompts for large language models. It uses a semantic markup language to organize prompts into reusable templates, combining them with dynamic context and data to generate formatted inputs. The system distinguishes itself by decoupling core prompt logic from final presentation through a stylesheet-based approach. It provides a dedicated JSON schema output generator to enforce strict, machine-parsable model responses and a configuration interface for managing function tool s

This project is a server implementation of the Model Context Protocol designed to function as an AI knowledge retrieval tool. It acts as a semantic search engine and web scraping framework that indexes technical documentation from web sources, local files, and archives, making this information directly accessible to AI coding assistants for context-aware research and querying. The system distinguishes itself through a hybrid search architecture that combines vector-based embeddings with full-text retrieval to improve the accuracy of documentation lookups. It features a modular pipeline for co

Ce projet est un composant de grille de données haute performance conçu pour les applications React. Il fournit un framework déclaratif pour le rendu de jeux de données à grande échelle et de structures tabulaires complexes en utilisant un moteur de rendu basé sur canvas plutôt que les nœuds traditionnels du DOM (Document Object Model). La bibliothèque se distingue par un moteur de virtualisation par fenêtre qui maintient une utilisation constante de la mémoire en ne rendant que la partie visible de la grille. Elle traduit les interactions du pointeur en références de cellules spécifiques via un mappage basé sur les coordonnées et prend en charge l'injection de l'état de l'application externe et des thèmes directement dans l'environnement canvas pour assurer un accès cohérent aux données à travers les renderers de cellules personnalisés. La grille prend en charge des configurations de mise en page sophistiquées, incluant des lignes et colonnes figées, des cellules fusionnées et des en-têtes redimensionnables. Elle fournit également des outils pour organiser les informations dans des structures hiérarchiques basées sur des arbres afin de représenter des relations de données imbriquées. La bibliothèque est distribuée sous forme d'un ensemble de primitives React qui s'intègrent dans les applications web existantes pour gérer l'état du défilement et la réconciliation de la mise en page pour des interfaces de données complexes.