आप क्या बना रहे हैं, इसे सादी भाषा में समझाएं और सबसे सटीक GitHub रिपॉजिटरी प्राप्त करें।
awesome-repositories.com आपको GitHub पर सही ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट खोजने में मदद करता है। हमारे AI सर्च को बताएं कि आप क्या बनाना चाहते हैं, सरल अंग्रेजी में, और यह हजारों क्यूरेटेड रिपॉजिटरी को उनकी उपयुक्तता के आधार पर रैंक करता है। प्रत्येक प्रोजेक्ट निरंतर मॉनिटर किया जाता हैजिन्हें स्पष्ट श्रेणियों में व्यवस्थित किया गया है और अन्य डेवलपर्स द्वारा वोट दिया गया है। नीचे दिए गए विकल्पों को ब्राउज़ करें, या शुरू करने के लिए खोजें।
डायरेक्टरी से खास प्रोजेक्ट्स — हर कुछ घंटों में अपडेट होने वाला एक नया सेट।
Every area of the catalogue. Open one to see everything inside it.
सामान्य खोजें, जिन्हें ब्राउज़ करने योग्य ट्री के रूप में व्यवस्थित किया गया है।
यह ओपन-सोर्स GitHub रिपॉजिटरी की एक क्यूरेटेड डायरेक्टरी है जिसे आप साधारण अंग्रेजी में सर्च कर सकते हैं। आप जो बना रहे हैं उसका वर्णन करें और AI हजारों जाँचे-परखे प्रोजेक्ट्स को उनकी उपयुक्तता के आधार पर रैंक करेगा, साथ ही यह भी बताएगा कि वे क्यों मेल खाते हैं।
GitHub सर्च आपके द्वारा टाइप किए गए कीवर्ड्स से मेल खाता है। यहाँ आप अपनी समस्या को साधारण अंग्रेजी में बताते हैं और AI आपके इरादे (intent) के आधार पर मैच ढूंढता है, इसलिए जो प्रोजेक्ट आपकी जरूरत को पूरा करता है वह तब भी सामने आ जाता है जब उसमें आपके सटीक शब्दों का उपयोग न किया गया हो।
आप जो बनाना चाहते हैं उसे टाइप करें, उदाहरण के लिए 'एक सेल्फ-होस्टेड स्टेटस पेज जो मेरी सर्विसेज को पिंग करे और मुझे Discord पर अलर्ट करे'। आपको स्टार काउंट के बजाय उपयुक्तता के आधार पर रैंक की गई रिपॉजिटरी मिलेंगी।
क्यूरेटेड, न कि केवल स्क्रैप की गई। एक AI प्रत्येक प्रोजेक्ट का विश्लेषण करता है, उसे एक कैटेगरी में डालता है, और हमारे द्वारा तय किए गए नियमों के तहत प्रासंगिकता के आधार पर रैंक करता है। कम सिग्नल वाली या डुप्लिकेट प्रविष्टियों को हटा दिया जाता है।
हाँ। डायरेक्टरी को सर्च करना और ब्राउज़ करना फ्री है।
AppFlowy is a local-first knowledge base and collaborative workspace platform designed for structured information management. It functions as a modular productivity suite where users organize content through a block-based document model, allowing for flexible nesting and granular manipulation of data. The system prioritizes data sovereignty by enabling self-hosted storage, ensuring that sensitive information remains under user control while maintaining offline accessibility. The platform distinguishes itself through a decoupled architecture that separates its high-performance, memory-safe cor
n8n is a workflow automation platform that combines a visual interface with code-based extensibility to design, orchestrate, and manage automated processes. It provides a comprehensive suite of tools for data transformation, filtering, and storage, allowing users to build complex logic through conditional branching, looping, and sub-workflow execution. The platform supports both pre-built integration nodes and custom code execution in JavaScript or Python, enabling connectivity with a wide range of external services and APIs. The platform includes a suite of generative AI capabilities, such a
Tauri is a cross-platform framework for building desktop applications that combine web-based user interfaces with a memory-safe systems-language backend. It functions as a secure runtime that hosts web content within native windowing containers, allowing developers to leverage existing web technologies while maintaining high-performance native logic. By compiling applications into small-footprint, platform-specific binaries, the framework avoids bundling heavy runtime environments, resulting in lightweight executables. The project distinguishes itself through a capability-based security model
This project provides a comprehensive set of coding standards and style guidelines for JavaScript development. It covers fundamental language syntax, formatting conventions, and best practices for managing variables, functions, objects, and modern language features. The documentation serves as a reference for maintaining consistent code quality across projects. In addition to general language standards, the guide includes specific conventions for building and organizing user interface components. These guidelines address structural patterns, component lifecycle management, and stylistic rules
LLMs, agents, and the tools to build with them.
Notes, tasks, docs, and knowledge bases.
Chat, calls, photos, music, and personal files.
Databases, pipelines, and analytics.
Containers, deployment, monitoring, and automation.
Passwords, secrets, and offensive security.
Languages, CLIs, frameworks, and version control.
Courses, books, interviews, and CS foundations.