4 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesKnowledge Structuring
Processes for organizing extracted raw data into consistent formats with logical sections like quick references and usage guides.
Distinct from Content Extraction: Distinct from general Content Extraction by focusing on the organization and formatting of the data rather than the retrieval of it.
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Awesome Knowledge Structuring GitHub Repositories
AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
- yusufkaraaslan/skill_seekers
yusufkaraaslan/Skill_Seekers
9,641GitHub पर देखेंSkill Seekers is a toolset for generating large language model knowledge bases, featuring a multi-source content scraper and a dedicated RAG data pipeline. It extracts technical data from documentation, code, and video to create structured assets and configuration files for AI-powered IDE extensions. The project distinguishes itself through the ability to transform raw data into polished tutorials and specialized skills for AI plugin marketplaces. It utilizes abstract syntax tree parsing and optical character recognition to analyze GitHub repositories, PDFs, and video frames, converting these
Organizes analyzed technical content into consistent formats including quick references, usage guidance, and key concepts.
Pythonai-toolsast-parserautomation - hanc00l/wooyun_public
hanc00l/wooyun_public
4,405GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट एक भेद्यता खोज इंजन और सुरक्षा नॉलेज बेस है जिसे सार्वजनिक सुरक्षा प्रकटीकरणों को एकत्र और अनुक्रमित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक भेद्यता डेटाबेस क्रॉलर के रूप में कार्य करता है जो खोज योग्य स्थानीय संग्रह बनाने के लिए वेबसाइटों से तकनीकी रिपोर्ट और सुरक्षा खामियों को निकालता है। यह सिस्टम एक सुरक्षा ज्ञान इंडेक्सर और एक पूर्ण-टेक्स्ट इनवर्टेड इंडेक्स का उपयोग करता है ताकि अनस्ट्रक्चर्ड क्रॉल्ड डेटा को एक संरचित फॉर्मेट में बदला जा सके। यह कीवर्ड-आधारित सूचना पुनर्प्राप्ति की अनुमति देता है, जिससे एक समर्पित खोज इंटरफ़ेस के माध्यम से विशिष्ट सुरक्षा खामियों और तकनीकी विवरणों का पता लगाना संभव हो जाता है। यह प्लेटफ़ॉर्म सुरक्षा अनुसंधान क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, जिसमें खतरा खुफिया जानकारी जुटाना और सार्वजनिक शोषण अनुसंधान शामिल है। यह HTML सामग्री को पार्स करके और तेज़ क्वेरी के लिए सुरक्षा पैटर्न को व्यवस्थित करके भेद्यता डेटा संग्रह की प्रक्रिया को स्वचालित करता है।
Organizes extracted raw HTML data into consistent, structured formats for efficient querying.
PHP - zhayujie/bot-on-anything
zhayujie/bot-on-anything
4,199GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट एक मल्टी-चैनल AI एजेंट और चैटबॉट फ्रेमवर्क है, जो एक ही AI इंटेलिजेंस को विभिन्न मैसेजिंग प्लेटफॉर्म, वेब इंटरफेस और ईमेल अकाउंट्स पर डिप्लॉय करने की सुविधा देता है। यह एक क्रॉस-मॉडल AI गेटवे के रूप में कार्य करता है, जो अलग-अलग लार्ज लैंग्वेज मॉडल प्रोवाइडर्स के बीच रिक्वेस्ट को रूट करने के लिए एक एकीकृत इंटरफेस प्रदान करता है। यह सिस्टम अपनी स्वायत्त कार्य योजना (autonomous task planning) और ज्ञान प्रबंधन क्षमताओं के लिए जाना जाता है। यह बाहरी टूल्स और हेडलेस ब्राउज़र का उपयोग करके जटिल लक्ष्यों को क्रमिक निष्पादन चरणों में विभाजित कर सकता है, साथ ही बातचीत से जानकारी निकालकर विज़ुअल रिलेशनशिप ग्राफ के साथ एक संरचित ज्ञान आधार (knowledge base) तैयार कर सकता है। इस प्लेटफॉर्म में लॉन्ग-टर्म कॉन्टेक्स्ट रिट्रीवल के लिए एक टियर्ड मेमोरी सिस्टम, कार्यक्षमता बढ़ाने के लिए एक डायनामिक स्किल प्लगइन इंजन और रिमोट सिस्टम कमांड निष्पादित करने की क्षमता शामिल है। यह मल्टीमॉडल वर्कफ़्लो को भी सपोर्ट करता है, जिससे विभिन्न संचार चैनलों पर इमेज, वॉयस मैसेज और फाइलों का आदान-प्रदान संभव होता है। इस इंस्टेंस को वेब कंसोल, टर्मिनल-आधारित कमांड इंटरफेस या इन-चैट स्लैश कमांड के माध्यम से मैनेज किया जा सकता है।
Organizes distilled information into structured knowledge pages with indexes and cross-references.
Pythonchatgptclaudegemini - mirix-ai/mirix
Mirix-AI/MIRIX
3,535GitHub पर देखेंMIRIX is an AI agent state orchestrator and long-term memory system designed to provide persistent context for large language models. It functions as a multi-modal AI memory pipeline that processes text, voice, and screen captures into structured knowledge stores, including a dedicated screen activity knowledge base. The project distinguishes itself by integrating a multi-modal observation pipeline that monitors desktop activity in real-time to build a searchable history of user actions. It utilizes a multi-tiered memory hierarchy—separating episodic, semantic, procedural, and core stores—and
Organizes core facts and procedures into structured components with configurable retention and decay policies.
Pythonllm-agentsllm-memorymemory-agents
