> Erweise allen unten aufgeführten Projekten Respekt, perfekte Kunstwerke :saluting_face:

## Wie kann man beitragen?
- https://github.com/HyunCafe/contribute-practice
- https://docs.github.com/en/get-started/quickstart/contributing-to-projects

## Skills für KI-Agenten
Dieses Repository stellt Skills bereit, die mit KI-Agenten und Coding-Assistenten wie [Cursor](https://www.cursor.com/), [OpenClaw](https://docs.openclaw.ai/), [Claude Code](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code), [Codex CLI](https://github.com/openai/codex) und anderen kompatiblen Tools verwendet werden können. Installiere Skills, um spezialisiertes Wissen zu Themen der Spielesicherheit zu erhalten.

- https://github.com/vercel-labs/skills [Das offene Agenten-Skills-Tool - npx skills]

**[Auf learn-skills.dev ansehen](https://learn-skills.dev/skills/gmh5225/awesome-ai-security)**

**Installation:**```bash
npx skills add https://github.com/gmh5225/awesome-ai-security --skill <skill-name>

## KI-Sicherheits-Starterpaket

- **CTFs / Praxis**
  - https://github.com/verialabs/ctf-agent [ctf-agent - autonomer CTFd-Solver: Koordinator-LLM + parallele Modell-Swarms in Docker; BSidesSF 2026 1. Platz]
  - https://aivillage.org/ [AI Village @ DEF CON - LLM-Jailbreak-Challenges]
  - https://doublespeak.chat/#/handbook [Doublespeak - KI-Sicherheits-Challenges]
  - https://github.com/EasyJailbreak/EasyJailbreak [Framework für adversarische Jailbreak-Prompts]
  - https://github.com/microsoft/AI-Red-Teaming-Playground-Labs [Microsoft AI Red Teaming Playground Labs]
  - https://github.com/schwartz1375/genai-security-training [GenAI-Red-Teaming-Training]

- **Blogs / Ressourcen**
  - https://genai.owasp.org/ [OWASP-GenAI-Sicherheitsprojekt]
  - https://llm-stats.com [LLM-Leaderboard]
  - https://www.aidaily.win [KI-Tagesnachrichten]
  - https://baoyu.io/blog/how-to-write-good-prompt [Wie man gute Prompts schreibt]
  - https://rootissh.in/ [Blog-Serie zum LLM-Pentesting]
  - https://github.com/Abdowaer098/Wa3r-OffSec-Kit [Wa3r OffSec Kit - Wissensdatenbank für offensive Sicherheit mit praktischen Workflows, Payload-Mustern, Fallstudien und Forensik-Notizen]

- **Newsletter / Sammlungen**
  - https://mlsecops.com/podcast [MLSecOps Podcast]
  - https://podcasts.apple.com/ph/podcast/the-genai-security-podcast/id1782916580 [GenAI-Sicherheits-Podcast]
  - https://avidml.org/ [KI-Schwachstellendatenbank (AVID)]

- **Zertifizierungen / Kurse**
  - https://cs229.stanford.edu/ [Stanford CS229: Machine Learning]
  - https://course.fast.ai/ [fast.ai Practical Deep Learning]
  - https://www.coursera.org/specializations/deep-learning [Deep-Learning-Spezialisierung von Andrew Ng]
  - https://huggingface.co/reasoning-course [Ein Reasoning-Modell wie DeepSeek-R1 erstellen]

## KI/LLM-Leitfaden

- **Grundlagen**
  - https://d2l.ai/ [Dive into Deep Learning - Interaktives Buch mit PyTorch/JAX/TensorFlow]
  - http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [Neuronale Netze und Deep Learning von Michael Nielsen]
  - https://www.deeplearningbook.org/ [Deep Learning von Goodfellow, Bengio, Courville]
  - https://github.com/karminski/one-small-step [KI/LLM-Tutorial]
  - https://github.com/datawhalechina/happy-llm [Tutorial zu LLM-Prinzipien und -Praxis]
  - https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch [LLM von Grund auf erstellen]
  - https://github.com/naklecha/llama3-from-scratch [LLaMA3 von Grund auf]
  - https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs [Grundlagen von LLMs]

- **Awesome-Listen**
  - https://github.com/WangRongsheng/awesome-LLM-resourses [Umfassende LLM-Ressourcen]
  - https://github.com/mahseema/awesome-ai-tools [Awesome KI-Tools]
  - https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps [Awesome LLM-Apps]
  - https://github.com/mahonzhan/awesome-agent-harness [Kuratierte Liste von Agent-Harnesses, Agent-Frameworks, Workflow-Frameworks und aufkommenden Agent-Protokollen]
  - https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers [Awesome MCP-Server]
  - https://github.com/wong2/awesome-mcp-servers [Awesome MCP-Server]
  - https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration [Awesome DeepSeek-Integration]
  - https://github.com/lmmlzn/Awesome-LLMs-Datasets [Awesome LLM-Datensätze]

- **LLMs von Grund auf / Reasoning**
  - https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch05/11_qwen3 [Qwen3 von Grund auf - chinesischer Walkthrough]
  - https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch05/11_qwen3/standalone-qwen3-moe-plus-kvcache.ipynb [Qwen3-MoE mit KV-Cache von Grund auf implementieren]
  - https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch05/12_gemma3 [Gemma 3 270M von Grund auf erstellen]
  - https://github.com/rasbt/reasoning-from-scratch [Reasoning-Modelle von Grund auf]
  - https://github.com/mingyin0312/RLFromScratch [Reinforcement Learning von Grund auf (chinesisches Tutorial)]
  - https://github.com/karpathy/nanochat [End-to-End-NanoChat-Trainingsschleife in ~8K Zeilen]
  - https://github.com/kyegomez/OpenMythos [OpenMythos - theoretische Rekonstruktion der Claude-Mythos-Architektur aus ersten Prinzipien auf Basis öffentlicher Forschungsliteratur]
  - https://github.com/vixhal-baraiya/microgpt-c [MicroGPT-C — ein winziges GPT in reinem, abhängigkeitsfreiem C trainieren und inferieren (einzelne Datei); fp32/AVX2-artiger CPU-Pfad; MIT]

## KI-Sicherheit & Angriffe

### Prompt-Injection
- https://www.lakera.ai/blog/guide-to-prompt-injection [Leitfaden zur Prompt-Injection]
- https://genai.owasp.org/llmrisk/llm01-prompt-injection/ [OWASP LLM01:2025 Prompt Injection]
- https://redbotsecurity.com/prompt-injection-attacks-ai-security-2025/ [Prompt-Injection-Angriffe 2025]
- https://github.com/protectai/rebuff [Selbsthärtender Prompt-Injection-Detektor]
- https://github.com/NVIDIA/garak [NVIDIA-LLM-Schwachstellenscanner]
- https://github.com/deadbits/vigil-llm [Erkennt Prompt-Injections und riskante Eingaben]
- https://github.com/alphasecio/prompt-guard [Prompt-Verteidigung für LLM]
- https://github.com/tml-epfl/llm-adaptive-attacks [Adaptive Angriffe auf LLMs]
- https://github.com/RomiconEZ/llamator [LLM-Schwachstellen-Testframework]
- https://github.com/gh0stOo/claude-md-vorlagen-de/blob/main/guides/prompt-hardening.md [Deutschsprachiger Leitfaden zur Prompt-Injection-Härtung mit 10 konkreten Vorher/Nachher-Codemustern (System-/Benutzertrennung, Trennzeichen, Ausgabevalidierung, RAG-Quellen-Misstrauen)]

### Adversariale Angriffe
- https://gradientscience.org/intro_adversarial/ [Einführung in adversariale Beispiele]
- https://cset.georgetown.edu/publication/key-concepts-in-ai-safety-robustness-and-adversarial-examples/ [KI-Sicherheit und adversariale Beispiele]
- https://github.com/Trusted-AI/adversarial-robustness-toolbox [IBM Adversarial Robustness Toolbox]
- https://github.com/QData/TextAttack [Adversariale Angriffe auf NLP-Modelle]
- https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-2e2025.pdf [NIST-Taxonomie für adversariales ML]
- https://llm-vulnerability.github.io/ [ACL-2024-Tutorial: LLM-Schwachstellen]
- https://github.com/tensorflow/cleverhans [CleverHans - ML-Schwachstellen-Benchmark]
- https://github.com/bethgelab/foolbox [Foolbox - Toolbox für adversariale Beispiele]
- https://github.com/cchio/deep-pwning [Deep-pwning]

### Vergiftung & Backdoors
- https://arxiv.org/abs/2009.02276 [Witches' Brew: Datenvergiftung in industriellem Maßstab]
- https://arxiv.org/abs/2402.09179 [Instruction-Backdoor-Angriffe auf individualisierte LLMs]
- https://arxiv.org/abs/2510.07192 [Vergiftungsangriffe benötigen nur wenige Datenpunkte]
- https://arxiv.org/abs/1910.03137 [MNTD: Erkennung von KI-Trojanern]
- https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/ [OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen 2025]
- https://github.com/git-disl/awesome_LLM-harmful-fine-tuning-papers [Paper zu schädlichem LLM-Fine-Tuning]

### Datenschutz & Extraktion
- https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity21/presentation/carlini-extracting [Extrahieren von Trainingsdaten aus LLMs]
- https://arxiv.org/abs/2309.10544 [Model Leeching: Extraktionsangriff auf LLMs]
- https://arxiv.org/abs/2301.10226 [Wasserzeichen für große Sprachmodelle]
- https://arxiv.org/abs/2103.07853 [Überblick über Membership-Inference-Angriffe]
- https://arxiv.org/abs/2503.19338 [Überblick über MIAs bei großen Modellen]
- https://trustllmbenchmark.github.io/TrustLLM-Website/ [TrustLLM-Benchmark]
- https://github.com/stratosphereips/awesome-ml-privacy-attacks [Awesome ML-Privatsphäre-Angriffe]
- https://github.com/chawins/llm-sp [LLM-Sicherheits-Paper]
- https://github.com/journey-ad/gemini-watermark-remover [Clientseitiger Entferner für Gemini-KI-Bildwasserzeichen - Reverse Alpha Blending]

### Modellsicherheit
- https://arxiv.org/html/2507.02737v1 [Steganografiefähigkeiten modernster LLMs]
- https://jplhughes.github.io/bon-jailbreaking/ [KI-Jailbreaking]
- https://github.com/Goochbeater/Spiritual-Spell-Red-Teaming [Ein Repository zum Jailbreaking verschiedener LLMs, hauptsächlich Claude]
- https://huggingface.co/blog/mlabonne/abliteration [Modell-Abliteration]
- https://github.com/p-e-w/heretic [Heretic - vollautomatische Zensurentfernung für LLMs, Abliteration + Optuna-TPE-Optimierer, dense/MoE/multimodal]
- https://github.com/FailSpy/abliterator [abliterator - Python-Bibliothek zur Ablation von Refusals/Features in LLMs, TransformerLens, Cache-Aktivierungen, Refusal-Richtung]
- https://github.com/spkgyk/abliteration [Abliteration - LLMs durch Entfernung des Refusal-Vektors von Zensur befreien, PyTorch-Hooks, ohne TransformerLens]
- https://github.com/jim-plus/llm-abliteration [llm-abliteration - abliterierte Modelle mit Transformers erstellen, Batch-Inferenz, dense/MoE, normerhaltend biprojiziert, geringer VRAM-Bedarf]
- https://github.com/Tsadoq/ErisForge [ErisForge - denkbar einfache LLM-Abliteration, transformiert interne Schichten, AblationDecoderLayer/AdditionDecoderLayer, ExpressionRefusalScorer]
- https://github.com/protectai/llm-guard [LLM Guard - Sicherheitswerkzeug]
- https://github.com/protectai/modelscan [ModelScan - Modelle auf unsicheren Code scannen]
- https://github.com/fr0gger/nova-framework [Nova Framework - Jailbreak-Erkennung]
- https://github.com/fr0gger/nova_mcp [Nova MCP Server]
- https://github.com/0xAIDR/AIDR-Bastion [GenAI-Schutzsystem]
- https://github.com/CAU-ISS-Lab/AIGT-Detection-Evade-Detection [Erkennung & Umgehung KI-generierter Texte]
- https://github.com/AUGMXNT/deccp [deccp - Evaluierung und Aufhebung der Zensur chinesischer LLMs, Abliteration-PoC für Qwen2]
- https://github.com/gpiat/AIAE-AbliterationBench [AbliterationBench - Benchmark für die Resilienz von Modellen gegenüber Residual-Stream-/Abliterationsangriffen]

## KI-Pentesting & Red Teaming

### KI-gestütztes Pentesting
- https://github.com/GreyDGL/PentestGPT [GPT-4-gestützter Pentesting-Agent]
- https://github.com/zakirkun/guardian-cli [KI-gestützte Pentesting-CLI mit Gemini]
- https://github.com/usestrix/strix [KI-Sicherheits-Pentesting]
- https://github.com/aliasrobotics/cai [CAI - KI-Framework für Cybersicherheit]
- https://github.com/promptfoo/promptfoo [Pentesting-Framework für KI-Agenten]
- https://github.com/antoninoLorenzo/AI-OPS [KI-Assistent für Penetrationstests]
- https://github.com/yz9yt/BugTrace-AI [KI-automatisiertes Web-Pentesting]
- https://github.com/six2dez/reconftw_ai [ReconFTW mit KI-Analyse]
- https://github.com/projectdiscovery/katana [Katana (ProjectDiscovery) - schneller Webcrawler/Spider für Automatisierung: Standard & Headless, JS-Endpunkt-Parsing, Scope-/Regex-Filter, JSONL; kombinierbar mit httpx/nuclei und KI-Pentest-Agent-Workflows]
- https://github.com/Ed1s0nZ/CyberStrikeAI [KI-native Sicherheitstest-Plattform mit 100+ Tools]
- https://github.com/vxcontrol/pentagi [PentAGI - vollautonome KI-Agenten für Penetrationstests]
- https://github.com/XenoCoreGiger31/GEMMA-by-GOOGLE [HALO (GEMMA-by-GOOGLE) - vollständig lokaler, autonomer KI-Pentesting-Agent; ein lokales Gemma-Modell steuert einen MCP-Server mit 29 Tools durch Recon, Angriff und Berichterstattung]
- https://github.com/Agnuxo1/EnigmAgent [EnigmAgent - autonomer KI-Agent für Sicherheitsforschung/Pentests mit CTF-Benchmarking, dezentraler Swarm-Koordination, Exploit-Validierung und Lean-4-gestützten Sicherheitsaussagen]
- https://github.com/KeygraphHQ/shannon [Shannon - autonomer KI-Pentester, findet und führt echte Exploits in Web-Apps aus]
- https://github.com/wudidike/pentest_skill [Automatisierungsframework für Black-Box-Web-Penetrationstests für KI-Agenten mit phasenbasiertem Workflow und Berichtsgenerierung]
- https://github.com/yv1ing/Z3r0 [Z3r0 - kontrollierte Multi-Agent-Workbench für autorisierte Sicherheitsbewertung, Code-Audit & Forschung: CSO-Koordinator + Spezialisten für Intelligence/Penetration/Reverse/Crypto, Docker-gebundene Sandboxes (Shell/noVNC/Dateimanager), persistente Delegation, LiteLLM/OpenAI-kompatibel; FastAPI + React; MIT]
- https://github.com/ASCIT31/Dark-Moon [Dark-Moon - autonome KI-Plattform für Penetrationstests, bei der Markdown-Methodik-Playbooks über MCP 80+ offensive Tools für Web-, Cloud-, Active-Directory-, Kubernetes- und API-Ziele orchestrieren, mit einer Nachweiskette pro Befund]
- https://github.com/Strategic-Automation/violin [Violin - überwachtes, agentisches Hermes-Agent-Pentestprofil: 31 fähigkeitsbasierte Playbooks (OWASP Top 10, API Top 10, LLM Top 10) mit interaktivem Scoping, Scope-Validierung und Genehmigungs-Gates. Installation über `hermes profile install https://github.com/Strategic-Automation/violin`. Hermes-nativ, keine zusätzlichen API-Schlüssel; MIT]
- https://github.com/secorizon/SecorizonAI [SecorizonAI - terminalnative KI-Shell für Pentester: einzelnes Go-Binary, lokales LLM über Ollama, JSON-ReAct-Loop für Tool-Nutzung mit Shell-Ausführung + integrierter Websuche, Methodik-Leitfäden auf Abruf, MCP-Unterstützung (Burp); Apache-2.0 + Commons Clause; nur für autorisierte Aufträge verwenden]

### KI-Red-Teaming-Tools
- https://github.com/Azure/counterfit [Microsoft-ML-Penetrationstest-Tool]
- https://github.com/Azure/PyRIT [Microsoft-Red-Teaming-Framework für GenAI]
- https://github.com/meta-llama/PurpleLlama [Metas Open-Source-LLM-Sicherheitstools]
- https://github.com/NVIDIA/NeMo-Guardrails [NVIDIA-programmierbare Guardrails]
- https://github.com/NoDataFound/hackGPT [LLM-Toolkit für offensive Sicherheit]
- https://github.com/ipa-lab/hackingBuddyGPT [Autonomer Red-Teaming-Agent]
- https://github.com/Yanlewen/TradeTrap [TradeTrap - LLM-basierte Trading-Agenten testen: Prompt-Injection, MCP-Hijacking, State-Tampering, Memory-Poisoning; AI-Trader/Valuecell]

### KI-Sicherheits-MCP-Tools
- https://github.com/AndrewXuTurtle/mcpaudit [mcpaudit — MCP-Server + CLI, der die bereits bei Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf und VS Code installierten MCP-Server auditiert. Tool-Poisoning (inkl. Zero-Width-/Bidi-Zeichen in Tool-Beschreibungen), Blast Radius von Anmeldedaten, Privilegienumfang, Transport und Supply-Chain-Herkunft: Homoglyph-Publisher-Scopes, aus Registries entfernte Pakete, Install-Hooks und OSV/GHSA-Advisories passend zur aufgelösten Version. Keine Abhängigkeiten; nichts wird installiert oder ausgeführt; MIT]
- https://github.com/ArmorerLabs/Armorer-Guard [Armorer Guard - lokaler Rust-Scanner und MCP-Proxy zur Erkennung von Prompt-Injection, Anmeldedaten-Leckage, Exfiltration und riskanten Tool-Aufrufen vor der Ausführung]
- https://github.com/0x4m4/hexstrike-ai [HexStrike AI - MCP mit 150+ Cybersicherheits-Tools]
- https://github.com/cyproxio/mcp-for-security [Pentesting-MCP]
- https://github.com/johnhalloran321/mcpSafetyScanner [MCP-Sicherheitsscanner]
- https://github.com/Karthikathangarasu/pentest-mcp [Pentest-MCP]
- https://github.com/Sicks3c/hackerone-mcp-server [HackerOne MCP — inoffizielle Hacker-API über stdio: Reports, Programme, Scope, Verdienste, Hacktivity; einreichen/kommentieren/schließen; MIT]
- https://github.com/zhizhuodemao/android_proxy_mcp [Android Proxy MCP - MCP-basiertes Android-Traffic-Capture; lässt KI HTTP/HTTPS per natürlicher Sprache analysieren]
- https://github.com/MHaggis/Security-Detections-MCP [Security Detections MCP - vereinheitlichte Sigma/Splunk-ESCU/Elastic/KQL, 71+ Tools, 11 Prompts, autonome Erkennungsplattform]
- https://github.com/rolandpg/zettelforge [ZettelForge — agentischer CTI-Memory-MCP-Server mit Entity-Extraktion (CVEs, Bedrohungsakteure, IOCs, MITRE ATT&CK), Wissensgraph mit Alias-Auflösung, STIX 2.1, absichtsklassifiziertem Retrieval, OCSF-Audit-Logging; offline; MIT]

### KI-gestütztes C2
- https://github.com/Red-Hex-Consulting/Ankou [KI-C2-Framework]

### KI-Passwort-Cracking
- https://github.com/d-sec-net/VPK [KI-automatisiertes Passwort-Cracking]

## KI-Sicherheits-Tools & Frameworks

### KI-SOC & SecOps
- https://github.com/Vigil-SOC/vigil [Vigil - Open-Source-KI-natives SOC: 12 spezialisierte Agenten, Multi-Agent-Workflows, MCP-Integrationen (SIEM/EDR/TI/Sandbox/Ticketing), FastAPI + React]

### KI-Reverse-Engineering
- https://github.com/ZeroDaysBroker/GhidraGPT [GPT-Integration für Ghidra]
- https://github.com/jtang613/GhidrAssist [LLM-Erweiterung für Ghidra]
- https://github.com/0xeb/windbg-copilot [WinDbg Copilot - agentische Debugging-Erweiterung]
- https://github.com/agentrebench/AgentRE-Bench [AgentRE-Bench - agentischer Benchmark für langfristige binäre RE-Aufgaben: C2/Encoding/Anti-Analyse, deterministische Bewertung, 13 ELF-Aufgaben]
- https://github.com/banteg/bn [bn - agentenfreundliche Binary-Ninja-CLI: Decompile, Xrefs, Typen, Mutationen über Unix-Socket zum GUI-Plugin]
- https://github.com/amruth-sn/kong [Kong - agentischer Reverse Engineer, LLM-orchestrierte binäre RE über In-Process-Ghidra, Call-Graph-Analyse, agentische Deobfuskation]
- https://github.com/CSIT-SG/AETHER [Ein KI-gestützter Reverse-Engineering-Copilot zur Unterstützung mühsamer Malware-Analyse in IDA Pro]
- https://github.com/thatskriptkid/re-harness [RE-harness - OpenCode-Plugin zur Windows-PE-Statikanalyse für Qwen 27B/35B: strukturierte, schreibgeschützte IDA/IDASQL-Tools, NeverD/LLVM-Fallback für das Liften großer Funktionen; Malware-Analyse-Harness; macOS/Linux]
- https://github.com/mrphrazer/ghidra-headless-mcp [ghidra-headless-mcp — Headless-Ghidra über MCP]
- https://github.com/vwww-droid/Mira [Mira - Workbench für mobile Laufzeiterkennung (Android/iOS): KI-native Live-Laufzeitanalyse mit Relay + MCP, Remote-Shell-/Frida-Workflows und wiederverwendbares Erkennungswissen]
- https://github.com/buzzer-re/ToCode [ToCode - exportiert Binaries/IDA-Datenbanken in quellcodeähnliche Projektbäume (rekonstruiertes C, Asm, Zusammenfassungen, umfangreiche JSON-Metadaten + AGENTS.md), damit Coding-Agenten große Binaries als Orakel durchlaufen können; unterstützt IDA Pro und radare2]
- https://github.com/cellebrite-labs/ghidra-rpc [ghidra-rpc - agentische Ghidra-Skill: führt Ghidra als persistenten PyGhidra-Daemon aus, der Decompile/Xrefs/Typ-Rekonstruktion/Patch/Binary-Diff über ein JSON-CLI auf Unix-Socket bereitstellt; steuerbar von jedem shell-fähigen KI-Assistenten (Cursor, Claude Code usw.); von Cellebrite Labs]### KI-Vulnerability-Erkennung
- https://github.com/Mayaaa311/LLMBugScanner [LLM BugScanner - GPTLens-artige Pipeline: modular integrierbare HF-Code-LLMs als Auditor + Kritiker, ordnet Ergebnisse nach Korrektheit/Schweregrad ein; Solidity-orientierte Datensätze]
- https://github.com/LLMAudit/LLMSmartAuditTool [LLM-SmartAudit - Multi-Agent-Solidity-Audit (BA/TA-Modi), aufgabenorientierte Rollen, 40+ Detektor-Prompts, Batch-Notebooks + Web-Visualizer, OpenAI-API; arXiv:2410.09381]
- https://github.com/scabench-org/hound [KI-Auditor mit adaptiven Wissensgraphen]
- https://github.com/416rehman/DeepZero [DeepZero - automatisierte Vulnerability-Research-Pipeline-Engine (YAML-definierte Stufen) für die großflächige Analyse von Windows-Kerneltreibern, Dekompilierung und Bewertung der IOCTL-Ausnutzbarkeit mit KI-Agenten]
- https://github.com/kpolley/redai [RedAI - Terminal-Workbench für KI-gesteuerte Vulnerability-Erkennung mit Live-Validierungsnachweisen (Browser-/iOS-Validator-Umgebungen, PoCs, Logs, Screenshots, reproduzierbare Berichte)]
- https://github.com/vercel-labs/deepsec [deepsec - Sicherheits-Harness auf Basis von Coding-Agenten für große Codebasen: Scannen von Kandidaten-Seiten, KI-Untersuchung/Revalidierung und exportierbare Findings-Workflows]
- https://github.com/Agent-Field/sec-af [SEC-AF - KI-nativer Sicherheitsauditor auf AgentField: beweist Ausnutzbarkeit mit Bewertungen, Datenfluss-Traces und umsetzbaren Beweisen; adversarialer Hunt/Prove-Agent-DAG; Apache-2.0]
- https://github.com/evilsocket/audit [audit - 8-stufiger Agent zur Vulnerability-Erkennung (im Stil von Cloudflare Glasswing): Recon/Hunt/Validate/Gapfill/Dedupe/Trace/Feedback/Report; spezialisierte Agenten + adversariales Widerlegen + Erreichbarkeits-Gate; Claude Code Agent SDK, Abonnement-OAuth; MIT]
- https://github.com/visa/visa-vulnerability-agentic-harness [VVAH (Visa) - agentische SAST-Pipeline für autonome Vulnerability-Erkennung: 9-stufiges Threat Modeling → Multi-Lens-Recherche → adversariale Verifizierung → SARIF; Multi-Modell (Claude CLI/SDK, OpenAI); von Glasswing inspiriert; `vvaharness`-CLI; nur zur autorisierten Nutzung]
- https://github.com/scadastrangelove/rust-in-peace [rust-in-peace - agentischer Rust-Harness zur Vulnerability-Erkennung: autonome Recon/Find/Triage/Patch-Schleife für unsafe-/FFI-Speicherfehler, Panic-DoS und Deserialisierungs-Vertrauensprobleme; verifiziert Ergebnisse mit Miri/ASan/Panic/Hang-Erkennern und cargo-fuzz]
- https://github.com/zakirkun/deep-eye [Deep Eye - KI-gesteuerter Vulnerability-Scanner und Pentesting-Framework mit Multi-Provider-LLM-Unterstützung, Payload-Generierung, Recon-Modulen und Berichtsexport]
- https://semgrep.dev/ [KI-gestützte SAST]
- https://github.com/squirrelscan/squirrelscan [Website-Audit-Tool für Agent-/LLM-Workflows (Sicherheit/Leistung/SEO)]
- https://github.com/rohansx/vgx [Git-Pre-Commit-Sicherheitsscanner mit LLM-Integration (erkennt KI-Code + Schwachstellen)]
- https://github.com/HikaruEgashira/vulnhuntrs [KI-Websicherheits-Audit-Tool]
- https://github.com/xvnpw/ai-security-analyzer [KI-Sicherheitsdokument-Generator]
- https://github.com/aress31/burpgpt [BurpGPT - KI-Vulnerability-Scanning]
- https://github.com/haroonawanofficial/AISA-Scanner [KI-Sicherheitsscanner]
- https://github.com/youpengl/OpenVul [OpenVul - Post-Training-Framework für LLM-basierte Vulnerability-Erkennung (SFT/DPO/ORPO/GRPO)]
- https://github.com/Pinperepette/snakebite [snakebite - PyPI-Supply-Chain-Scanner: Heuristiken + optionales LLM zur Reduzierung falsch positiver Ergebnisse; lokaler oder RSS-Feed-Modus]
- https://github.com/rushter/hexora [hexora - statischer Rust-Analysator für bösartiges Python (Supply-Chain, eingefügte Skripte, IoCs); AST-Regeln mit Konfidenzstufen]
- https://github.com/sashiko-dev/sashiko [Sashiko - agentische Review von Linux-Kernel-Patches (Rust): lore.kernel.org + lokales Git, mehrstufiges LLM-Protokoll (Implementierung, Nebenläufigkeit, Sicherheit, Treiber), Web-UI/CLI; eigenständig; Patch-/Kernel-Kontext wird an das LLM gesendet – Freigabe autorisieren & API-Kosten überwachen; Apache-2.0]

### KI-CVE-Analyse
- https://github.com/arschlochnop/VulnWatchdog [CVE-Überwachung mit GPT-Analyse]
- https://github.com/suhasgowtham-x/aegis-security-co-pilot [KI-CVE-Scanner]
- https://github.com/ucsb-mlsec/VulnLLM-R [Spezialisiertes Reasoning-LLM für Schwachstellen]
- https://github.com/RogoLabs/VulnRadar [VulnRadar - Vulnerability-Radar über GitHub Actions: CVE-Watchlist, KEV/EPSS/PatchThis, Issues, Discord/Slack/Teams]

### KI-OSINT
- https://ai.cylect.io/ [KI-OSINT]
- https://github.com/apurvsinghgautam/robin/ [KI-gestütztes OSINT-Tool für das Dark Web]
- https://github.com/calesthio/Crucix [Crucix - selbst gehostetes OSINT-Terminal: 27 offene Feeds (Satelliten, Flüge, Konflikte, Märkte), Jarvis-Dashboard, optionale LLM-Alerts & Telegram/Discord-Bots]

### KI-Sicherheitsbibliotheken
- https://secml.readthedocs.io/ [SecML - Bibliothek für sicheres und erklärbares ML]
- https://github.com/google/oss-fuzz-gen [KI-Fuzzing-Tool für Code-Audits]
- https://github.com/Invicti-Security/brainstorm [KI-Fuzzer für Webanwendungen]
- https://github.com/NativeStar/js-hooker [js-hooker - leichtgewichtige JavaScript-Hooking-Bibliothek für Browserumgebungen (Helfer für Laufzeit-Interception/Instrumentierung)]

### TLS-, Fingerprint- & Bot-Signale (Web/Automatisierung)
- https://github.com/rawandahmad698/noble-tls [noble-tls - Python-HTTP-Client mit TLS/JA3-Impersonation (requests-ähnliche API, automatisch aktualisierte Fingerprints)]
- https://github.com/lexiforest/curl_cffi [curl_cffi - Python-Bindings für libcurl-impersonate: browserkonforme TLS/JA3- und HTTP/2-Fingerprints ohne vollständigen Browser; starke Standardwahl für skriptgesteuerte Abrufe]
- https://github.com/0x676e67/rnet [rnet - Rust-HTTP-Client mit TLS-JA3/JA4- und HTTP/2-Fingerprint-Kontrolle]
- https://github.com/fingerprintjs/BotD [BotD (FingerprintJS) - Open-Source-SDK zur clientseitigen Bot-Erkennung, das du in eigene Seiten einbettest (selbst gehostet / First-Party-Integration)]
- https://github.com/tiagozip/cap [Cap - datenschutzorientierte, selbst gehostete CAPTCHA-Alternative (Proof-of-Work + Instrumentierungs-Challenges); ~20 kb, keine Telemetrie, eigenständiges Docker, unsichtbarer Modus; Alternative zu reCAPTCHA/hCaptcha/Turnstile; Apache-2.0]
- https://github.com/botswin/BotBrowser [BotBrowser - plattformübergreifendes Chromium für Automatisierung/QA gegen Anti-Bot-Stacks (Cloudflare, Akamai, Kasada, Shape, DataDome, PerimeterX, hCaptcha, FunCaptcha, Imperva, reCAPTCHA, ThreatMetrix, Adscore usw.); nur auf eigenen Systemen verwenden]
- https://github.com/MiddleSchoolStudent/BotBrowser [BotBrowser (alternative Distribution) - auf Headless ausgerichtete Chromium-Builds für Anti-Bot-Automatisierung; mit dem botswin-Fork vergleichen; nur für autorisierte Ziele]
- https://github.com/zhom/donutbrowser [Donut Browser - quelloffenes Anti-Erkennungs-Chromium (Wayfern) mit isolierten Profilen, Proxy/VPN, lokaler API & MCP für Claude/Automatisierung; AGPL-3.0; nur für autorisierte Ziele]
- https://github.com/daijro/camoufox [Camoufox - auf Tarnung ausgerichteter Firefox für Scraping/Automatisierung; passt gut zu Stacks im Browser-Use-Stil und Hilfswerkzeugen für Cloudflare-Challenges (z. B. Solver-Proxys); nur mit entsprechender Autorisierung verwenden]
- https://github.com/AlloryDante/undetected-browser [undetected-browser - modifizierter Puppeteer/Chromium-Stack für Automatisierungstests mit geringerer Erkennungswahrscheinlichkeit]
- https://github.com/ultrafunkamsterdam/nodriver [nodriver - Chrome-Steuerung im Undetected-Stil ohne klassische WebDriver-Oberfläche; Python-Treiber für gehärtete Automatisierungsforschung]
- https://github.com/Xewdy444/CF-Clearance-Scraper [CF-Clearance-Scraper - skriptgesteuerter Abruf von Cloudflare-`cf_clearance`-/Sitzungs-Artefakten für HTTP-Clients; nur für autorisierte Tests und Forschung]
- https://github.com/FlareSolverr/FlareSolverr [FlareSolverr - selbst gehostete HTTP-API/Proxy, die Cloudflare-Challenges löst und Cookies/HTML für nachgelagerte Clients zurückgibt; nur in Netzwerken und auf Websites einsetzen, die du testen darfst]
- https://github.com/xKiian/awswaf [awswaf - Behandlung von AWS-WAF-Browser-Challenges/Tokens für skriptgesteuerte Clients; für autorisierte Sicherheitsforschung und Ziele, die du besitzt oder für die du eine ausdrückliche Testgenehmigung hast]
- https://github.com/fingerprintjs/fingerprintjs [FingerprintJS - Browser-Fingerprinting-Bibliothek (Open-Source-Besucheridentifikation)]
- https://github.com/abrahamjuliot/creepjs [CreepJS - Browser-Fingerprinting + Anti-Spoofing/Lügenerkennung; modulare parallele Erfassung für Datenschutz- und Bot-Forschung]
- https://github.com/juu17/browser-fingerprint-shuffler [browser-fingerprint-shuffler - Browsererweiterung zum Mischen fingerprintbezogener Signale (Datenschutz-/QA-Forschung)]
- https://pixelscan.net/fingerprint-check [Pixelscan - Online-Prüfung der Browser-Fingerprint-Konsistenz/Leaks]
- https://github.com/Myronfr/RISC-Fingerprinting2025 [RISC-Fingerprinting2025 - Forschungsmaterialien zum Browser-Fingerprinting]
- https://github.com/Myronfr/AkamaiBmpGen2025 [AkamaiBmpGen2025 - Forschungswerkzeuge und Notizen zu Akamai BMP/Sensor (z. B. Artefakte im Zusammenhang mit Akamai-ACF)]
- https://nullpt.rs/compiling-browser-to-bypass-antibot-measures [nullpt.rs - Erstellung von Chromium-Varianten für Anti-Bot-/Automatisierungsforschung (Artikel)]
- https://github.com/zmzimpl/chrome-power-app [Chrome Power App - Begleit-App für angepasste Chromium-/fingerprintorientierte Workflows]
- https://github.com/zmzimpl/chrome-power-chromium [chrome-power-chromium - Chromium-Quellen für Builds im Chrome-Power-Stil]

### KI-Agentensicherheit
- https://github.com/NVIDIA/NemoClaw [NVIDIA-Plugin für die sichere Installation von OpenClaw - Sandbox-Agenten mit Landlock/seccomp/netns, richtliniengesteuerter Egress und Inferenz]
- https://github.com/peg/rampart [Firewall für KI-Agenten - Richtlinien-Engine für OpenClaw, Claude Code, Cursor, Codex]
- https://github.com/openguardrails/openguardrails [OpenGuardrails - Laufzeitsicherheit für KI-Agenten: Prompt-Injection, Credential-Leakage, Exfiltration, Verhaltensbedrohungen]
- https://github.com/cisco-ai-defense/skill-scanner [Sicherheitsscanner für Agent-Skills - Prompt-Injection, Exfiltration, bösartiger Code]
- https://github.com/huifer/skill-security-scan [CLI zum Scannen von Claude-Skills auf Sicherheitsrisiken vor der Installation]
- https://github.com/pezhik/skilltotal [SkillTotal - offline statischer Scanner für KI-Komponenten (Agent-Skills, MCP-Server, npm/PyPI-Pakete, Repos): Supply-Chain-Risiko, gefährliche Fähigkeiten, Prompt-Injection, Tool-Poisoning, Exfiltration; deterministisch (Regex + AST, kein LLM), evidenzbasiert, SARIF + Pre-Commit + GitHub Action; Apache-2.0]
- https://github.com/hashgraph-online/hol-guard [HOL Guard - KI-Antivirus für Entwickler-Agenten: Schutz vor der Ausführung für Codex/Claude Code/Cursor/Gemini/OpenCode; Scan/Genehmigung von Plugins, Skills, MCP-Servern & Harness-Konfigurationen; Plugin-Scanner für CI; Apache-2.0]
- https://github.com/HarmonicSecurity/claudit-sec [claudit-sec - schreibgeschütztes Sicherheitsaudit für Claude-Desktop-/Claude-Code-Konfigurationen: Einblick in MCP-Server, Erweiterungen/Plugins, Konnektoren, geplante Aufgaben und Berechtigungen]
- https://github.com/avast/sage [Sage - Agent Detection & Response: schützt Befehle, Dateien und Webanfragen für Claude Code, Cursor, OpenClaw]
- https://github.com/thewaltero/mythos-router [mythos-router - Node/TS-CLI für Claude (Opus): Strict Write Discipline — Vorher/Nachher-Dateisystem-Snapshots verifizieren behauptete Dateioperationen, Korrektur-Runden, MEMORY.md-Ausführungsprotokoll, Token/Turn-Budgets, Dry-Run, `mythos verify`-Drift-Scan; MIT]
- https://github.com/ex-machina-co/opencode-anthropic-auth [OpenCode-Plugin: Anthropic-OAuth-Authentifizierung (PKCE + Refresh) für die Nutzung von Claude-Pro/Max-Abonnements; fügt erforderliche Header/Beta-Flags ein + Bereinigung des System-Prompts; Version Pinning wird dringend empfohlen, um das Supply-Chain-Risiko durch automatische Updates zu reduzieren]
- https://github.com/motiful/cc-gateway [cc-gateway - Claude-Code-↔-Anthropic-Reverse-Proxy: Umschreiben kanonischer Geräte-/Umgebungs-Fingerprints, Telemetrie-Bereinigung, Entfernen von Billing-Headern, zentralisiertes OAuth; Alpha; MIT]
- https://github.com/ultrmgns/claude-private [claude-private — Claude-Code-CLI gepatcht, um Telemetrie/Phone-Home zu entfernen (Binärdatei + Env); Messages-API intakt; `ANTHROPIC_BASE_URL` für claude-code-router / alternative Backends; Linux x86_64 + `patch_binary.py`]
- https://github.com/botiverse/agent-vault [Geheimnisse vor KI-Agenten verbergen - Platzhalter-I/O-Ebene, verschlüsselter Tresor]
- https://github.com/alrinny/agent-chat [E2E-verschlüsselte Agent-zu-Agent-Kommunikation, Guardrail gegen Prompt-Injection]
- https://github.com/numbergroup/AgentGuard [AgentGuard - Prompt-/Befehls-Injection, Unicode-Bypass, Clinejection-Stil, GitHub-Issue-Screening, OpenClaw + MCP]
- https://github.com/onecli/onecli [OneCLI - Open-Source-Credential-Vault für KI-Agenten. Rust-HTTP-Gateway injiziert API-Zugangsdaten transparent, sodass Agenten niemals Rohschlüssel besitzen. AES-256-GCM-Verschlüsselung, Pro-Agent-Eingrenzung, Audit-Trail]
- https://github.com/future-agi/future-agi [Future AGI - quelloffene, selbst hostbare Agent-Engineering-Plattform mit Echtzeit-Guardrails (Jailbreak, PII, Injection, Toxizität), Tracing, Evals, Simulationen und Gateway für KI-Agenten]
- https://github.com/Asymptote-Labs/agent-beacon [Agent Beacon - quelloffene Endpunkt-Telemetrie für lokale KI-Agenten: erfasst Prompts/Tool-Nutzung/Dateiänderungen von gängigen Harnesses (Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw...), normalisiert in lokales JSONL, MDM-Bereitstellung + Weiterleitung an SIEMs (Splunk, Sentinel, CrowdStrike...); Go, MIT]
- https://github.com/VrtxOmega/veritas-agent-trust-lab [VERITAS Omega Agent Trust Lab - blinde Challenge mit sechs Fällen ohne Anmeldung für gefälschte Bewertungen, Ersetzung exakter Aktionen, Replay, Evaluator-Korrelation, Löschung von Beweisen und stilles Monitoring; deterministische Ergebnisse, keine Ausführungsbefugnis]
- https://github.com/ionsec/trace [TRACE - schreibgeschützter DFIR-Collector für KI/LLM-Endpunkt-Artefakte: 27 Collector (Ollama, LM Studio, llama.cpp, Claude Code, Cursor, Aider, AutoGPT, CrewAI...), Shadow-AI-/Netzwerk-/Docker-/Browser-Erkennung, SHA-256-Nachweiskette, KI-IOC- + Geheimnis-Erkennung, MITRE-ATLAS-Zuordnung, HTML/JSON/STIX-2.1-Berichte, Velociraptor-Artefaktpaket; Python + Zero-Dep-Go-Binärdatei, AGPL-3.0]
- https://github.com/alexgreensh/repo-forensics [Repo Forensics - Offline-Scanner für Repos, Skills, Plugins & MCP-Server von KI-Agenten vor der Installation: Supply-Chain-Risiko, Prompt-Injection, gefährliche Fähigkeiten; 26 Scanner, Vorhersage des Laufzeitverhaltens, Erkennung der ClawHavoc-Kampagne, CISA-KEV/CVE-Prüfungen; Ausgabe im SARIF-Stil; Claude Code/Codex/OpenClaw/Cursor; PolyForm Noncommercial]

### KI-Slop / PR-Qualität
- https://github.com/peakoss/anti-slop [GitHub Action: erkennt und schließt minderwertige und KI-Slop-PRs automatisch]
- https://github.com/dmmulroy/anti-slop [anti-slop - gebündelte Oxlint-Regeln, die TypeScript/JavaScript-Muster mit geringer Evidenzbasis ablehnen (Type-Assertion/Unknown/Mock-Slop); Installer für Agent-Skills; MIT]
- https://github.com/rasbt/ai-detector-from-scratch [Einen KI-Textdetektor von Grund auf bauen: Datensatzkonstruktion, Klassifikatorvergleich (logreg/DistilBERT/ModernBERT/GPT-2/Qwen3), CLI/API/Browser-UI, Detector-as-Verifier-RL; Apache-2.0]



## KI-Agenten & Frameworks

### Agent-Frameworks
- https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners [KI-Agenten für Einsteiger]
- https://github.com/czl9707/build-your-own-openclaw [Build Your Own OpenClaw - Schritt-für-Schritt-Tutorial (18 progressive Stufen) zum Aufbau eines KI-Agenten von der Chat-Schleife bis zum schlanken OpenClaw]
- https://github.com/rasbt/mini-coding-agent [mini-coding-agent — minimaler Python-Coding-Agent-Harness (Workspace-Snapshot, Tools, Genehmigungsmodi, Sitzung/Speicher); Ollama-Backend; Nur-Stdlib-Skript; Apache-2.0]
- https://github.com/1jehuang/jcode [jcode - Coding-Agent-Harness]
- https://github.com/openai/openai-agents-js [OpenAI Agent JS]
- https://github.com/openai/openai-agents-python [OpenAI Agent Python]
- https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents [Awesome AI Agents]
- https://github.com/elizaOS/eliza [Framework für autonome Agenten]
- https://github.com/kyegomez/swarms [Enterprise-Multi-Agent-Orchestrierung]
- https://github.com/crewAIInc/crewAI [CrewAI - Autonome KI-Agenten]
- https://github.com/pydantic/pydantic-ai [Pydantic AI - Agent-Framework]
- https://github.com/kortix-ai/suna [Suna - Open-Source-KI-Agent]
- https://github.com/HKUDS/AutoAgent [AutoAgent - LLM-Agent ohne Code]
- https://github.com/VoltAgent/voltagent [VoltAgent - TypeScript-KI-Agent]
- https://github.com/langchain-ai/langgraph [LangGraph]
- https://github.com/google/ax [AX (Agent Executor) - Googles quelloffene verteilte Agenten-Laufzeitumgebung: Controller, Ereignisprotokoll, Wiederaufnahme, isolierte Skills/Tools/Agenten, MCP; Auditing & Richtlinien; Kubernetes; frühe Entwicklungsphase; Apache-2.0]
- https://github.com/langchain-ai/langchain [LangChain]
- https://github.com/openonion/connectonion [ConnectOnion - KI-Agent-Framework für Agenten-Kollaboration]
- https://github.com/voltropy/volt [Volt - Coding-Agent mit verlustfreiem Kontextmanagement]
- https://github.com/badlogic/pi-mono [Pi - KI-Agent-Toolkit: Coding-Agent-CLI, LLM-API, TUI/Web-UI, Slack-Bot, vLLM-Pods]
- https://github.com/jshachm/pi-rs [pi-mono-Rustversion]
- https://github.com/prateekmedia/claude-agent-sdk-pi [Claude Agent SDK als LLM-Provider für Pi]
- https://github.com/disler/pi-vs-claude-code [Pi vs. Claude Code: Vergleich, Pi-Erweiterungen, Schadensbegrenzungssicherheit]
- https://github.com/nicobailon/pi-subagents [pi-subagents - Pi-Erweiterung: asynchrone Subagent-Delegierung, Ketten/parallel, TUI, Kürzung, MCP, Agents Manager]
- https://github.com/Michaelliv/pi-goal [pi-goal - persistente autonome Ziel-Erweiterung für Pi (`/goal`-Befehl + Ziel-Tools) mit Pause/Fortsetzen/Löschen und Token-Budget-Steuerung]
- https://github.com/jthack/claude-goal [claude-goal - `/goal`-Befehl im Codex-Stil für Claude Code mit persistentem lokalem Zielstatus, Pause/Fortsetzen/Löschen/Status-Steuerung und Abschlussaudit-Guardrails]
- https://github.com/denismrvoljak/pi-tutor [pi-tutor - Pi-Erweiterung: persönlicher Coding-Tutor; passt sich dem Lernstil an, Markdown-orientierte Tracks unter ~/.pi/agent/pi-tutor, Hinweis-zuerst-Abläufe (`/hint`, `/reflect`, `/next_step`, `/start_tutoring`), `/tutor on`-Schutz]
- https://github.com/karpathy/autoresearch [autoresearch - KI-Agenten, die autonom ein Single-GPU-nanochat-Training durchführen, program.md + train.py, 5-Minuten-val_bpb-Schleife]
- https://github.com/davebcn87/pi-autoresearch [Pi Autoresearch - autonome Experiment-Schleife für Pi: versuchen/messen/behalten/zurücksetzen, Testgeschwindigkeit, Bundle-Größe, LLM-Training, Lighthouse]
- https://github.com/antinomyhq/forgecode [Forge - KI-erweiterter Terminal-Coding-Agent/Paarprogrammierer mit Multi-Provider-Modellunterstützung, Workflows, MCP-Integration und eingeschränktem Shell-Modus]
- https://github.com/Hmbown/DeepSeek-TUI [DeepSeek TUI - terminalnativer Coding-Agent für DeepSeek V4 mit MCP-Client, Sandbox, dauerhafter Aufgabenwarteschlange, 1-M-Kontextkomprimierung und Plan/Agent/YOLO-Modi]
- https://github.com/aattaran/deepclaude [deepclaude - Claude Codes autonome Schleife über Proxy gegen DeepSeek-V4/OpenRouter/Anthropic-kompatible Backends ausführen, während Claude-Code-UX und Tool-Schleife erhalten bleiben]
- https://github.com/Swival/swival [Swival - providerunabhängiger CLI-Coding-Agent, optimiert für kleinere/lokale Modelle mit robustem Kontextmanagement; unterstützt MCP, A2A, Review-Schleifen und OpenAI-kompatible Backends]
- https://github.com/boshu2/agentops [AgentOps - DevOps-Ebene für Coding-Agenten: Fluss, Feedback, Speicher über Sitzungen hinweg]
- https://github.com/raindrop-ai/workshop [Raindrop Workshop - lokaler Agent-Debugger: Live-Traces (Tokens/Tools/Spans), lässt Coding-Agenten Evals schreiben/ausführen und Fehler selbst heilen; Wiedergabe von Produktions-Traces; Claude Code/Codex/Cursor/OpenCode; MIT]
- https://github.com/Cranot/roam-code [Architektur-Intelligenzebene für KI-Coding-Agenten — struktureller Graph, Governance, Multi-Agent-Orchestrierung, Vulnerability-Zuordnung, 100 % lokal]
- https://github.com/hotjp/long-run-agent [LRA - Aufgabenmanager für langlebige KI-Agenten: DAG-Abhängigkeiten, Constitution-Qualitätsgrenzen, 7-stufige Iterationsanleitung, Multi-Agent-Kollaboration, Kontextmanagement]
- https://github.com/NousResearch/hermes-agent [Hermes Agent — Nous Research: TUI + Messaging-Gateway (Telegram/Discord/Slack/WhatsApp/Signal), Skills-/Speicher-Schleife, MCP, Cron, Subagenten & Tool-RPC, Multi-Provider-Modelle, Remote-Terminal-Backends; `hermes claw migrate` von OpenClaw; MIT]### Formale Methoden & Lean (KI-Agenten)
- https://github.com/math-inc/OpenGauss [Open Gauss - projektspezifischer Lean-Workflow-Orchestrator: /prove /draft /autoprove /formalize über cameronfreer/lean4-skills; Claude-Code- oder Codex-Backends, Swarm-Tracking, MCP/LSP; Fork von hermes-agent]

### RAG-Frameworks
- https://github.com/infiniflow/ragflow [Beste RAG-Lösung]
- https://github.com/FareedKhan-dev/all-rag-techniques [Alle RAG-Techniken]
- https://github.com/NirDiamant/RAG_Techniques [Konzepte zu RAG-Techniken]
- https://github.com/lobehub/lobe-chat [Lokales RAG-System]
- https://github.com/HKUDS/MiniRAG [Mini RAG]
- https://github.com/microsoft/PIKE-RAG [PIKE-RAG]
- https://github.com/Olow304/memvid [Memvid - experimentelles RAG, das Dokumentkorpora zur Abfrage in Videos kodiert]

### KI-Gedächtnis & langer Kontext
- https://github.com/mem0ai/mem0 [Mem0 - universelle Langzeitgedächtnis-Schicht für KI-Agenten; Benutzer-/Sitzungs-/Agentenstatus, Python- & Node-SDKs, Self-Hosting oder Mem0-Plattform]
- https://github.com/supermemoryai/supermemory [Supermemory - Langzeitgedächtnis-API/SDK für KI-Apps und -Agenten]
- https://github.com/mindverse/Second-Me [Second-Me - persönlicher KI-Zwilling: lernt deinen Stil, merkt sich Kontext und kann in deinem Namen handeln]
- https://github.com/langchain-ai/langmem [LangMem - LangChain-Toolkit für langfristiges Agentengedächtnis]
- https://github.com/langchain-ai/memory-agent [Memory-Agent - LangGraph-Referenzagent mit persistenten Gedächtnismustern]
- https://github.com/alexzhang13/rlm [Rekursive Sprachmodelle (RLM) - unbegrenzter Kontext durch rekursive Sub-LLM-Aufrufe]
- https://github.com/EverMind-AI/MSA [MSA (Memory Sparse Attention) - end-to-end trainierbarer spärlicher latenter Speicher für extrem lange Kontexte (Paper; Code/Modelle folgen)]
- https://github.com/getzep/graphiti [Graphiti - dynamischer zeitlicher Wissensgraph als Agentengedächtnis (Zep)]
- https://github.com/amanhij/Zikkaron [Zikkaron - Langzeitgedächtnis für Claude Code über MCP: lokales SQLite + sqlite-vec + FTS; 26 kognitive Teilsysteme (prädiktives Schreib-Gate, Hopfield-Energie, Rekonsolidierung, kausale Entdeckung, Successor-Repräsentationen), 23 Tools, Hooks für Context-Compaction-Replay & Session-Warm-Start; MIT]
- https://github.com/qhjqhj00/MemoRAG [MemoRAG - Langzeitgedächtnis-RAG über große Korpora]
- https://github.com/milla-jovovich/mempalace [MemPalace - lokales Langzeitgedächtnissystem für KI-Agenten mit hierarchischer „Palast“-Struktur, ChromaDB-Speicher, AAAK-Kompressionsdialekt und MCP-Tools]

### KI-Browser-Automatisierung
- https://github.com/steel-dev/steel-browser [Steel Browser - KI-steuerbare Browser-Automatisierung mit Fingerprint-/Stealth-orientierten Steuerungen]
- https://github.com/Skyvern-AI/skyvern [Skyvern - LLM- und Computer-Vision-Agenten für Web-Workflows; Ziele in natürlicher Sprache steuern die Browser-Automatisierung]
- https://github.com/runablehq/mini-browser [mini-browser (Runable) - leichtgewichtige, eingebettbare Browser-Laufzeitumgebung für KI-Agenten]
- https://github.com/injaneity/pi-computer-use [pi-computer-use - semantische macOS-Computer-Use-Erweiterung für den Pi-Coding-Agenten (AX-first-Aktionen, Fensterreferenzen, Stealth-/Hintergrund-sichere Pfade, optionaler Screenshot-Fallback)]
- https://github.com/millionco/expect [Expect - expect-cli: Agenten führen Browser-Tests aus ungestagten/Branch-Änderungen aus; Claude oder Codex]
- https://github.com/JCodesMore/ai-website-cloner-template [AI Website Cloner Template - Ein-Befehl-Workflow `/clone-website` für agentengesteuertes, pixelgenaues Website-Klonen (Recon, Asset-Extraktion, Komponentenspezifikationen, parallele Builder); MIT]
- https://github.com/browser-use/browser-use [Browser-Use - KI-Browser-Steuerung]
- https://github.com/browser-use/macOS-use [Computer-Use für macOS]
- https://github.com/web-infra-dev/midscene [Browser-Use-Alternative]
- https://github.com/browser-use/workflow-use [Browser-Use-Workflow-Aufzeichnung]
- https://github.com/microsoft/magentic-ui [Microsoft-Browser-Use-Alternative]
- https://github.com/lightpanda-io/browser [Lightpanda - Headless-Browser für KI-Workloads, implementiert in Zig (geringer Speicherbedarf)]
- https://github.com/jo-inc/camofox-browser [Camofox Browser - Headless-Camoufox/Firefox-Automatisierungsserver für KI-Agenten, um Websites zu erreichen, die Standard-Automatisierung oft blockieren; Anti-Erkennung / realistische Fingerprints]
- https://github.com/Kaliiiiiiiiii-Vinyzu/patchright [patchright - gepatchtes Playwright mit stärkeren Standardeinstellungen gegen Automatisierungserkennung]
- https://github.com/Kaliiiiiiiiii-Vinyzu/patchright-python [patchright-python - Python-SDK für patchright]
- https://github.com/Kaliiiiiiiiii-Vinyzu/patchright-nodejs [patchright-nodejs - Node.js-SDK für patchright]
- https://github.com/CloakHQ/CloakBrowser [CloakBrowser - Stealth-Chromium mit Fingerprint-Patches auf Quellebene; Drop-in-Playwright-Ersatz; Benchmark-Angaben zur Bot-Erkennung (30/30)]
- https://github.com/feder-cr/invisible_playwright [invisible_playwright - Stealth-Firefox als Drop-in-Playwright-Ersatz; besteht Bot-Erkennungstests (reCAPTCHA, Fingerprint Pro, CreepJS); MIT; nur autorisierte Ziele]

### MCP-Server
- https://mcp.so/ [MCP-Sammlungswebsite]
- https://github.com/gmh5225/MCP-Chinese-Getting-Started-Guide [MCP-Erste-Schritte-Anleitung]
- https://github.com/microsoft/DebugMCP [VSCode-Erweiterung, die einen lokalen MCP-Server für KI-gestütztes Debugging bereitstellt (mehrsprachig)]
- https://github.com/jtang613/gdb-mcp [gdb-mcp - leichtgewichtiger MCP-Server für GDB-Automatisierung (FastMCP): stellt `gdb-command` bereit, um Debugger-Befehle auszuführen und die Ausgabe zurückzugeben]
- https://github.com/mrphrazer/ghidra-headless-mcp [ghidra-headless-mcp — Headless-Ghidra über MCP]
- https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins [Claude-Plugins-Repository mit Skills/Connectoren/Slash-Kommandos (MCP-Integration)]
- https://github.com/co-browser/browser-use-mcp-server [Browser-Use MCP]
- https://github.com/CursorTouch/Windows-MCP [Windows-MCP - MCP-Server für Computer-Use unter Windows: UI-Automatisierung, App-/Fenstersteuerung, Tastatur/Maus, Screenshots/Snapshots; stdio/SSE/HTTP; PyPI uvx; MIT]
- https://github.com/langchain-ai/langchain-mcp-adapters [MCP-zu-LangChain-Adapter]
- https://github.com/nicobailon/pi-mcp-adapter [pi-mcp-adapter - token-effizienter MCP-Adapter für den Pi-Coding-Agenten: Lazy-Server-Lebenszyklus, Tool-Metadaten-Cache, Proxy-/Direkt-Tools-Modi und Kompatibilität mit gemeinsamer MCP-Konfiguration]
- https://github.com/patruff/ollama-mcp-bridge [Ollama MCP Bridge]
- https://github.com/regenrek/deepwiki-mcp [DeepWiki MCP]
- https://github.com/upstash/context7 [Dokumentations-MCP]
- https://github.com/colbymchenry/codegraph [CodeGraph - vorindizierter lokaler Code-Wissensgraph-MCP für Claude Code/Codex/Cursor/OpenCode/Hermes: Symbol-/Aufrufgraphen, weniger Tokens & Tool-Aufrufe; MIT]

### KI-Sandbox & Isolation
- https://github.com/NVIDIA/OpenShell [OpenShell - sichere private Laufzeitumgebung für autonome Agenten: Docker/K3s-Gateway, YAML-Richtlinien (Dateisystem, L7-Netzwerk-Egress, Prozess, Inferenz-Routing), Credential-Provider ohne FS-Leck; Claude, OpenCode, Codex, Copilot; Apache-2.0, Alpha]
- https://github.com/strukto-ai/mirage [Mirage - einheitliches virtuelles Dateisystem für KI-Agenten: S3/Drive/Slack/GitHub usw. unter einem Verzeichnisbaum einhängen, mit Bash-artigen Tools und Workspace-Snapshots]
- https://github.com/afshinm/zerobox [zerobox - leichtgewichtiges, plattformübergreifendes Prozess-Sandboxing mit Codex-Runtime-Richtlinien; sandboxe beliebige Befehle mit Datei-, Netzwerk- und Credential-Kontrollen]
- https://github.com/provos/ironcurtain [IronCurtain - sichere Laufzeitumgebung für autonome KI-Agenten: Verfassung in einfachem Englisch → kompilierte Richtlinie; semantische MCP-Interposition (allow/deny/escalate), V8-Isolate- oder Docker-Agentenmodus; Claude Code/Goose; ironcurtain.dev; Forschungsprototyp; Apache-2.0]
- https://github.com/microsandbox/microsandbox [KI-Sandbox für Codeausführung, E2B-Alternative]
- https://github.com/jamesmurdza/sandboxjs [All-in-One-Sandbox für KI-Agenten]
- https://github.com/agent-infra/sandbox [Agent-Infrastruktur-Sandbox]
- https://github.com/skanehira/mori [Rust-basierte Sandbox]
- https://github.com/always-further/nono [Rust-basierte Sandbox]
- https://github.com/penberg/agentfs [TypeScript-Agent-Sandbox mit kontrolliertem Dateisystemzugriff]
- https://github.com/zerocore-ai/microsandbox [Microsandbox - Isolation auf Hardware-Ebene für nicht vertrauenswürdigen Code]
- https://github.com/vercel-labs/ai-sdk-tool-code-execution [Vercel-AI-SDK-Sandbox für Codeausführung]
- https://github.com/moru-ai/moru [KI-Agenten in der Cloud ausführen]
- https://github.com/earendil-works/gondolin [Experimentelle Linux-MicroVM-Agent-Sandbox]
- https://github.com/adammiribyan/zeroboot [Zeroboot - Sub-Millisekunden-KVM-VM-Sandboxes für KI-Agenten per Firecracker-Snapshot + CoW-Forking, Python/Node-SDK]
- https://github.com/rcarmo/piclaw [PiClaw - Docker-Sandbox für den Pi-Coding-Agenten: isoliertes Debian, Streaming-Web-UI, SSE, persistente Sitzungen, Passkeys/TOTP, optional WhatsApp]
- https://github.com/CharlyCst/spadebox [SpadeBox - gesandboxte Tools (files/grep/glob, fetch, js_repl/js_exec) + eingebettete JS-Laufzeitumgebung für KI-Agenten in Rust mit JS/Python/MCP-Bindings; cap-std-FS-Sandboxing, HTTP-Domain-Allowlisting, Secret-Token-Substitution, kein Bash-Tool]

## KI-Entwicklung & Training

### Trainings-Frameworks
- https://github.com/trevin-creator/autoresearch-mlx [Apple-Silicon-Port (MLX) von Karpathys autoresearch — autonome KI-Forschungsschleifen auf dem Mac, der Agent bearbeitet train.py, val_bpb behalten/zurücksetzen]
- https://github.com/openai/parameter-golf [OpenAI Parameter Golf / Model Craft Challenge - ein Sprachmodell in einem ≤16MB-Artefakt trainieren; MLX lokal auf Apple Silicon, CUDA-Multi-GPU (z. B. 8×H100) für die Bestenliste; FineWeb val bits-per-byte]
- https://github.com/kvcache-ai/ktransformers [LLM-Inferenzoptimierungs-Framework]
- https://github.com/0xwilliamortiz/FlashKDA [FlashKDA - speichereffiziente Flash-Kimi-Delta-Attention- (KDA-) CUDA-Kernel (CUTLASS) für Training und Decode auf SM90+; wird automatisch als flash-linear-attention-`chunk_kda`-Backend eingesetzt]
- https://github.com/NVIDIA/TileGym [TileGym - CUDA-Tile-Kernel-Tutorials/-Beispiele für GPU-Programmierung und LLM-Integration (z. B. Llama/DeepSeek), mit Benchmarking und End-to-End-Transformer-Beschleunigungspfaden]
- https://github.com/transformerlab/transformerlab-app [Trainings-Studio]
- https://github.com/Lightning-AI/litgpt [Fine-Tuning-Framework]
- https://github.com/ml-explore/mlx-lm [MLX-LLM-Fine-Tuning]
- https://github.com/arcee-ai/mergekit [Modell-Merge-Werkzeug]
- https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime [Verteiltes KI-Training]
- https://docs.unsloth.ai/basics/tutorials-how-to-fine-tune-and-run-llms [Unsloth-Fine-Tuning]
- https://x.com/UnslothAI/status/1953896997867729075 [Kostenloses Fine-Tuning-Tutorial für gpt-oss-20b]
- https://github.com/OpenPipe/ART [ART - Agent-Reinforcement-Trainer-Framework mit GRPO-Integration]
- https://medium.com/@lucamassaron/fine-tuning-gemma-3-1b-it-for-financial-sentiment-analysis-a-step-by-step-guide-1a025d2fc75d [Schritt-für-Schritt-Anleitung für das Fine-Tuning von Gemma 3 1B-IT für Finanz-Sentimentanalyse]

### Lokale Modelle
- https://github.com/mudler/LocalAI [Lokales Modell-Lade-Tool]
- https://github.com/guinmoon/LLMFarm [LLM auf iOS/macOS]
- https://github.com/huggingface/open-r1 [DeepSeek-R1-Open-Source-Reproduktion]
- https://huggingface.co/kai-os/Carnice-9b [Carnice-9b — auf Qwen3.5-9B basierender, gemergter 9B-Checkpoint, abgestimmt auf den Hermes-Agenten (Terminal, Browser, strukturierte Tool-Nutzung, harness-native Nachrichtenmuster); Apache-2.0]
- https://github.com/exo-explore/exo [KI-Cluster-Modellausführung]
- https://github.com/GradientHQ/parallax [Parallax - vollständig dezentralisiertes Inferenz-Framework: LLM-Serving über GPU-Knoten (SGLang/vLLM) + Macs (MLX) via Lattica P2P verteilen; OpenClaw-Integration; Apache-2.0]
- https://github.com/michaelneale/mesh-llm [mesh-llm - verteiltes LLM-Inferenz-Mesh: teilt dichte Modelle (Pipeline-Parallelismus) + MoE-Experten (Expert-Sharding) automatisch über Knoten via llama.cpp RPC auf; OpenAI-kompatible API; Gossip-Blackboard]
- https://github.com/CherryHQ/cherry-studio [Lokale LLM-GUI]
- https://github.com/sauravpanda/BrowserAI [Lokale LLMs im Browser ausführen]
- https://github.com/signerlabs/Klee [Lokaler Modell-Chat + RAG]
- https://github.com/AlexsJones/llmfit [llmfit - hardwarebewusster lokaler Modell-Empfehler (RAM/CPU/GPU-Fit-Scoring), TUI/CLI + Provider-/Runtime-Unterstützung (Ollama, llama.cpp, MLX, LM Studio, vLLM)]
- https://github.com/raullenchai/Rapid-MLX [Rapid-MLX - schnelle lokale KI-Engine für Apple Silicon (OpenAI-kompatible API): Prompt-Cache, Tool-Calling-Parser, Reasoning-Trennung, Cloud-Routing; integriert sich in Claude Code/Cursor/Aider]
- https://github.com/dontizi/rlama [Lokales Ollama + RAG]
- https://github.com/dinoki-ai/osaurus [MLX-basierter lokaler Inferenzserver, Ollama-Alternative]
- https://github.com/trymirai/uzu [Hochleistungs-Rust-Inferenz-Engine]
- https://github.com/jundot/omlx [LLM-Inferenzserver für Apple Silicon]
- https://github.com/gamogestionweb/Turboquant-llama [TurboQuant + llama.cpp — Roadmap/Doku für Googles TurboQuant (PolarQuant + QJL) KV-Cache-Kompression auf Mobilgeräten; MIT]
- https://github.com/TheTom/turboquant_plus [TurboQuant+ — KV-Cache-Kompression (PolarQuant + WHT); Python-Referenz + llama.cpp-Fork mit Metal `turbo3`/`turbo4`; Apache-2.0]
- https://github.com/noonghunna/qwen36-27b-single-3090 [Qwen3.6-27B (Vision/Tool-Calling, OpenAI-kompatible lokale API) auf einer einzelnen RTX 3090 via vLLM + Docker ausführen; aktive Entwicklung nach `noonghunna/club-3090` verlagert]
- https://github.com/noonghunna/qwen36-dual-3090 [Qwen3.6-27B-Dual-3090-Rezept (TP=2) auf vLLM-nightly mit MTP + fp8-KV, validiert für paralleles Serving und längere Kontexte]
- https://github.com/spiritbuun/llama-cpp-turboquant-cuda [llama-cpp-turboquant-cuda — TurboQuant-llama.cpp-Fork mit CUDA-Unterstützung (NVIDIA-GPU-Pfad)]
- https://github.com/mitkox/vllm-turboquant [vllm-turboquant — vLLM-0.18.1rc1-Fork mit TurboQuant-Integration]
- https://github.com/tonbistudio/turboquant-pytorch [TurboQuant — PyTorch-KV-Cache-Kompression von Grund auf (Rotation + Lloyd-Max + QJL); Validierung mit synthetischen + echten Modellen; MIT]
- https://github.com/Anemll/flash-moe [flash-moe (Fork) - C/Objective-C/Metal-Inferenz-Engine für Qwen3.5-397B-A17B-MoE auf Apple Silicon; Experten werden von der SSD gestreamt (pread + Page-Cache), hybrides MLX-4-bit + Unsloth-GGUF-Q3-Experten / Q6-LM-Head / Q8-Embedding, llama.cpp-artige IQ3/IQ4/Q5-Dequant-Kernel, optionales Metal-4-NAX-Matmul (M5+), `--cache-io-split` für SSD-Fanout; Tool-Calling-Chat-TUI]
- https://github.com/JustVugg/colibri [Colibri - reine C-Engine ohne Abhängigkeiten, um GLM-5.2 (744B-MoE) mit ~25GB RAM auszuführen; Experten werden von der Festplatte gestreamt]
- https://github.com/0xSero/deepseek-v4-flash-sm120 [deepseek-v4-flash-sm120 - SM_120 (NVIDIA Blackwell RTX 50xx/Pro 6000) Sparse-Decode-Kernel + Runtime-Monkey-Patch für DeepSeek-V4-Flash-FP8 auf `lmsysorg/sglang:deepseek-v4-blackwell`]
- https://github.com/maliubiao/dgx-spark-2-deepseek-flash-0731 [DeepSeek-V4-Flash-0731-Dual-DGX-Spark- (GB10-) Cluster-Rezept: 200GbE-QSFP-Direktverbindung, vLLM-Anemll-DSpark-Image, TP=2, 1M-Kontext]
- https://github.com/tonyd2wild/DGX-Spark-Hard-Poweroff-Fix [DGX-Spark- (GB10-) Diagnose für log-loses hartes Ausschalten + GPU-Taktdrossel-Fix (`nvidia-smi -lgc`) mit systemd-Persistenz]
- https://github.com/0xBakeer/Qwen3.8-27B-FP8-on-a-single-DGX-Spark [Qwen3.8-27B-FP8-Single-DGX-Spark- (GB10/SM121-) vLLM-Rezept: DSpark-Spekulativ-Decode + Prefix-Cache, gemessene tok/s im Vergleich zu MTP/k/Concurrency; MIT]
- https://github.com/0xBakeer/Qwen3.8-27B-4-bit-on-a-single-DGX-Spark [Qwen3.8-27B-4-bit- (NVFP4/MixedInt4-) Single-DGX-Spark-Rezept im Vergleich zu FP8: DSpark-k/Concurrency-Abwägungen, W4A16/Marlin-Hinweise für SM121; MIT]
- https://github.com/gmh5225/optiml [OptiML - lokale Inferenz durch Hot/Cold-Neuronen-Partitionierung über GPU/CPU beschleunigen]

### Unzensierte Modelle
- https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard [Bestenliste unzensierter Modelle]
- https://erichartford.com/uncensored-models [Trainingsanleitung für unzensierte Modelle]
- https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.1-8B [Unzensiertes Dolphin-Modell]
- https://github.com/AEON-7/Qwen3.6-27B-AEON-Ultimate-Uncensored-DFlash [Qwen3.6-27B AEON Ultimate Uncensored DFlash - verlustfreie Abliteration mit NVFP4-Quantisierungs-Deployment-Anleitung für DGX Spark/Blackwell (BF16 + NVFP4)]
- https://github.com/AEON-7/Qwen3.6-NVFP4-DFlash [Qwen3.6-35B-A3B-heretic-NVFP4- + DFlash-Spekulativ-Decoding-Stack für DGX Spark (GB10/sm_121a), mit aus dem Quellcode gebautem vLLM und Deployment-Anleitung]
- https://huggingface.co/LuffyTheFox/OmniCoder-Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-v2-GGUF [Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-v2]

### Prompts & Regeln
- https://github.com/NeoVertex1/SuperPrompt [Super Prompt]
- https://github.com/richards199999/Thinking-Claude [Claude-Verbesserungs-Prompt]
- https://github.com/LouisShark/chatgpt_system_prompt [ChatGPT-System-Prompts-Sammlung]
- https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2 [Prompt as Code - industrielle Prompt-Engine/Template-Bibliothek für GPT-Image2 (370+ reverse-engineerte Fälle, 20+ Produktionsvorlagen)]
- https://github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules [Awesome Cursor Rules]
- https://github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial [Anthropic-Prompt-Engineering-Tutorial]
- https://github.com/langgptai/wonderful-prompts [Sammlung wunderbarer Prompts]
- https://github.com/Leonxlnx/claude-code-system-prompts [Claude-Code-System-Prompts - unabhängiger Forschungskatalog zur Claude-Code-Prompt-Architektur, Agenten-Direktiven und Security-Classifier-Prompts]
- https://github.com/mshumer/gpt-oss-pro-mode [Gemeinsam genutzte „Pro-Mode“-Prompts, um viele offene Modelle zu verbessern]

### Routing & Modellauswahl
- https://github.com/CommonstackAI/UncommonRoute [UncommonRoute - lokaler LLM-Router, der Anfragen nach Komplexitätsstufe weiterleitet; kompatibel mit Codex/Claude Code/Cursor/OpenClaw, ~0.5ms Latenz, 86 % Kostenersparnis]
- https://github.com/microsoft/best-route-llm [Routing-Modelle trainieren, um pro Anfrage das beste LLM auszuwählen]
- https://openrouter.ai/switchpoint/router [Gehosteter Router zur automatischen Auswahl optimaler Modelle]### Claude Code Skills / Plugins
- https://github.com/VoltAgent/awesome-claude-code-subagents [Sammlung von 100+ spezialisierten Claude Code Subagents]
- https://github.com/shuvonsec/claude-bug-bounty [claude-bug-bounty - Claude Code Plugin für autorisierte Bug-Bounty-Programme (Web2 + Web3): 7 Skills, 8 Slash-Commands (/recon, /hunt, /validate, /report, /chain, /scope, /triage, /web3-audit), 5 Agenten, Recon-Stack (subfinder, httpx, katana, nuclei, …), Schwachstellenscanner + LLM-App-Probes (hai_*), Berichtsvorlagen; Begleit-Repos für Web3-Skills & Writeup→Skill-Builder in der README]
- https://github.com/elementalsouls/Claude-BugHunter [Claude-BugHunter - Claude Code Skill-Bundle für externes Red Teaming & Bug Hunting: 51 Skills, 15 Slash-Commands, 681 Muster aus veröffentlichten Reports über 24 Schwachstellenklassen; Enterprise-Identitäts-/Infrastruktur-Angriffsketten (M365/Entra, Okta, vCenter, SSL VPNs, SharePoint), Burp MCP, H1/Bugcrowd/Intigriti-Berichtsvorlagen]
- https://github.com/affaan-m/everything-claude-code [Everything Claude Code - Produktions-Plugin: Agenten, Skills, Hooks, Befehle, Regeln, MCP; Cursor/Codex/OpenCode; AgentShield /security-scan]
- https://github.com/openai/codex-plugin-cc [codex-plugin-cc — OpenAI Claude Code Plugin: lokalen Codex von CC aus steuern (/codex:review, /codex:adversarial-review, /codex:rescue + status/result/cancel); optionales Stop-Hook-Review-Gate; Apache-2.0]
- https://github.com/uditgoenka/autoresearch [Claude Autoresearch - Claude Code Plugin (inspiriert von Karpathys Autoresearch): Ziel + mechanische Metrik + Verify-Schleife mit Git-Keep/Revert und TSV-Logs; /autoresearch:plan, :security (STRIDE/OWASP schreibgeschütztes Audit), :ship, :debug, :fix, :scenario, :predict, :learn; optionales Guard-Regressions-Gate; Marketplace + manuelle Installation]
- https://github.com/xu-xiang/everything-claude-code-zh [everything-claude-code chinesische Übersetzung - vollständige zh-CN-Agents/Skills/Hooks/Commands/Rules/MCP, damit chinesische Entwickler das ECC-Ökosystem nutzen können]
- https://github.com/popup-studio-ai/bkit-claude-code [bkit - PDCA-Methodik + Context Engineering für Claude Code, AI-native Entwicklung]
- https://github.com/DenisSergeevitch/agents-best-practices [agents-best-practices - anbieterneutraler Agent Skill (Codex/Claude Code) für das Entwerfen, Prüfen und Refaktorieren agentischer Harnesses: MVP-Blaupausen, typisierte Tools, Berechtigungs-/Risikoklassen, Planung/Ziele, Kontext/Kompaktierung, Prompt-Caching, Sicherheit/Evaluierungen/Beobachtbarkeit, Launch-Checklisten; MIT]
- https://github.com/Dammyjay93/interface-design [Design Engineering für Claude Code - Konsistente UI]
- https://github.com/BehiSecc/VibeSec-Skill [Claude-Skill für sicheren Code und die Vermeidung häufiger Schwachstellen]
- https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills [754 strukturierte Cybersicherheits-Skills für KI-Agenten; abgebildet auf MITRE ATT&CK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, D3FEND und NIST AI RMF; agentskills.io-Standard; funktioniert mit Claude Code, GitHub Copilot, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI und 20+ Plattformen]
- https://github.com/YARAHQ/yara-rule-skill [yara-rule-skill - LLM-Agent-Skill für das Erstellen, Überprüfen und Optimieren von YARA-Regeln: Best Practices von YARA-Forge/yaraQA, 20+ Qualitätsprüfungen, Leistungs-/Stilleitfäden; OpenClaw/Claude Code/MCP-Agenten]
- https://github.com/SnailSploit/Claude-Red [Claude-Red - kuratierte Offensive-Security-Skill-Bibliothek für Claude Skills (SKILL.md): SQLi, Shellcode, EDR-Evasion, Exploit-Entwicklung und weitere Playbooks für Angriffsflächen]
- https://github.com/ljagiello/ctf-skills [ctf-skills - Agenten-Skills für CTF: Web-Exploitation, Binary Pwning, Crypto, Reverse Engineering, Forensik, OSINT und mehr]
- https://github.com/codexstar69/bug-hunter [bug-hunter - adversarialer KI-Bug-Hunter-Skill mit Multi-Agenten-Detect+Auto-Fix-Pipeline auf sicheren Branches; zielt auf Sicherheits-Schwachstellen, Logikfehler und Laufzeitprobleme in Claude Code/Cursor/Codex CLI/Copilot CLI/OpenCode/Pi]
- https://github.com/hamelsmu/claude-review-loop [Claude Code Plugin: automatisierte Code-Review-Schleife mit Codex]
- https://github.com/blader/humanizer [KI-Schreibspuren aus Text entfernen]
- https://github.com/hardikpandya/stop-slop [Stop Slop - Claude-Skill, um KI-Schreibindizien aus Prosa zu entfernen: verbotene Phrasen, strukturelle Klischees, Satzregeln]
- https://github.com/op7418/Humanizer-zh [Humanizer Chinesische Version]
- https://github.com/htdt/godogen [Godogen - autonomer Skill-Generator für die Spielentwicklung mit Claude Code/Codex: veröffentliche eine gestufte Pipeline in Godot- (C#/.NET), Bevy- (Rust) oder Babylon.js-Repos; Gemini/Grok/Tripo3D-Asset-Generierung, auf Screenshots gestützte Self-Repair-Capture-Schleife; MIT]
- https://github.com/alexgreensh/token-optimizer [Token Optimizer - „Geister-Tokens“ in Claude Code/Codex-Sitzungen finden und beheben; Kompaktierung überstehen, Qualitätsverfall des Kontexts vermeiden; Sitzungsaudit + Dashboard]
- https://github.com/alexgreensh/outsourcerer [Outsourcerer - lagere lästige Arbeit von Claude Code an günstigere Engines/Modelle aus, während die Hauptsitzung orchestriert; Live-Token-Limit-Bewusstsein, benchmarkbasiertes Modell-Routing, Second-Opinion-Spur]



## KI-Anwendungen

### Chat & Assistent
- https://github.com/open-webui/open-webui [ChatGPT-Klon]
- https://github.com/ChatGPTNextWeb/NextChat [NextJS-Chat]
- https://github.com/vercel/chat [Chat SDK - TypeScript-SDK für Chat-Bots auf Slack, Teams, Google Chat, Discord]
- https://github.com/vercel/ai-chatbot [Vercel AI Chatbot]
- https://github.com/block/goose [MCP-Desktop-Agent]
- https://github.com/openclaw/openclaw [Persönlicher KI-Assistent über Plattformen und Kanäle hinweg]
- https://github.com/TinyAGI/tinyclaw [TinyClaw - Multi-Agenten-, Multi-Team-, Multi-Kanal-24/7-Assistent; Discord/Telegram/WhatsApp, TinyOffice-Webportal, SQLite-Warteschlange, Claude Code/Codex]
- https://github.com/zhixianio/clawpal [ClawPal - Desktop-Begleiter für OpenClaw: Agenten, Modelle und Konfigurationen mit visueller UI verwalten]
- https://github.com/HKUDS/nanobot [Ultra-leichter persönlicher KI-Assistent (inspiriert von Clawdbot)]
- https://github.com/zeroclaw-labs/zeroclaw [ZeroClaw - Rust-KI-Assistent, unter 5 MB RAM, $10 Hardware]
- https://github.com/louisho5/picobot [Picobot - Leichter selbstgehosteter KI-Bot, einzelnes Go-Binary]
- https://github.com/pewdiepie-archdaemon/odysseus [Odysseus - selbstgehosteter, lokaler KI-Arbeitsbereich (ChatGPT/Claude-ähnliche UI): Chat mit lokalen/API-Modellen, opencode+MCP-Agent (Web/Dateien/Shell/Skills/Speicher), Deep Research, Modell-Kochbuch, E-Mail/Kalender/Notizen; Docker, admin-geschützte Tools; MIT]

### KI Deep Research
- https://github.com/assafelovic/gpt-researcher [GPT Researcher]
- https://github.com/bytedance/deer-flow [ByteDance Deep Research]
- https://github.com/LearningCircuit/local-deep-research [Lokales Deep Research]
- https://github.com/u14app/deep-research [Deep Research NextJS]
- https://github.com/zilliztech/deep-searcher [Lokaler Deep Searcher]
- https://github.com/aakashsharan/research-vault [KI-Forschungsassistent mit RAG und strukturierter Extraktion]
- https://github.com/nashsu/llm_wiki [LLM Wiki - plattformübergreifende Desktop-App, die aus Ihren Dokumenten schrittweise ein persistentes, verknüpftes Wiki aufbaut (Wissensbasis-Pflege über One-Shot-RAG hinaus)]
- https://github.com/atomicstrata/llm-wiki-compiler [llm-wiki-compiler - Wissens-Compiler: rohe Quellen hinein, verknüpftes Wiki heraus; Karpathy-LLM-Wiki-Muster]
- https://github.com/Agent-Field/af-deep-research [AF Deep Research - autonomes Multi-Agenten-Forschungs-Backend auf AgentField: parallele Streams, qualitätsgetriebene iterative Schleifen, strukturierte Entitäten/Beziehungen/Beweise/zitierte Dokumente]

### KI Finanzen & Handel
- https://github.com/TraderAlice/OpenAlice [OpenAlice - KI-Handelsagent (Aktien, Krypto, Rohstoffe, Devisen, Makro): vollständiger Lebenszyklus von der Recherche über den Einstieg und Positionsmanagement bis zum Ausstieg; einheitliches Multi-Broker-UTA (CCXT/Alpaca/IBKR), Trading-as-Git-Schutzpipeline, genehmigungspflichtige Ausführung, Arbeitsbereich + MCP; AGPL-3.0; experimentell]
- https://github.com/LuckyOne7777/LLM-Trading-Lab [LLM-Trading-Lab - reines Vorwärts-Experiment mit echtem Geld und Micro-Caps, bei dem ein LLM ein beschränktes Portfolio mit transparenten Logs und Evaluierungsartefakten verwaltet]
- https://github.com/LuckyOne7777/LLM-Investor-Behavior-Benchmark [LIBB - Forschungsbibliothek für LLM-Handelsexperimente: persistenter Portfoliozustand, Verhaltens-/Leistungs-/Sentiment-Metriken und rollback-sichere Verarbeitung]

### KI-Suchmaschinen
- https://github.com/rashadphz/farfalle [KI-Suchmaschine]
- https://github.com/miurla/morphic [KI-Suchmaschine]
- https://github.com/zaidmukaddam/scira [KI-Suche mit xAI]
- https://github.com/khoj-ai/khoj [KI-Suche mit lokalen Modellen]

### KI-Codeanalyse
- https://github.com/gmh5225/CodeLens [Code-Analyse-Tool für LLMs]
- https://github.com/mufeedvh/code2prompt [Code-zu-Prompt-Tool]
- https://github.com/yamadashy/repomix [GitHub-Zusammenfasser für LLMs]
- https://github.com/cyclotruc/gitingest [GitHub-Zusammenfasser für LLMs]
- https://github.com/ahmedkhaleel2004/gitdiagram [GitHub-Diagramm-Generator]
- https://gitingest.com [GitHub-Code-Merger für LLMs]
- https://deepwiki.com [GitHub-Projekt-Tiefensuche]
- https://github.com/anvia-hq/lexa [Lexa - schnelle lokale Code-Intelligenz in Rust: indexiert eine Codebasis in einen portablen, abfragbaren Graphen für Text-/Symbolsuche, Gliederung, Abhängigkeitsverfolgung und hash-bewusste Bearbeitungen; Abfrage über CLI, Editor oder MCP-Client]

### KI-Web-Scraping
- https://github.com/D4Vinci/Scrapling [Scrapling - adaptives Python-Scraping-Framework: Parser lernen Selektoren neu, wenn sich Seiten ändern; Fetcher bewältigt Bot-Checks der Cloudflare-Turnstile-Klasse, Spider-Modus (Parallelität, Multi-Session, Pause/Fortsetzen, Proxy-Rotation), Streaming-Statistiken]
- https://github.com/proxifly/free-proxy-list [free-proxy-list (Proxifly) - kuratierte kostenlose HTTP/SOCKS-Proxy-Feeds für Labs und Scraper-/Agent-Pipelines; behandeln Sie öffentliche Proxys als feindlich – keine Zugangsdaten oder Produktionsverkehr]
- https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai [KI-Web-Scraping]
- https://github.com/mishushakov/llm-scraper [LLM-Web-Scraper]
- https://github.com/samber/the-great-gpt-firewall [Anti-KI-Web-Scraping]

### KI-Soziale Medien
- https://github.com/steipete/birdclaw [Lokaler X-Arbeitsbereich: Archiv-Import, KI-bewerteter Posteingang/Triage, Profil-Antworten-Scan auf KI/Slop, skriptbares JSON für Agenten]
- https://github.com/d60/twikit [Twitter-Bot Python]
- https://github.com/elizaOS/agent-twitter-client [Twitter-Bot JS]
- https://github.com/blorm-network/ZerePy [Twitter-KI-Agent Python]
- https://github.com/langchain-ai/social-media-agent [Social-Media-Automatisierung]
- https://github.com/RandyVentures/tgcli [tgcli - Telegram-CLI: synchronisieren, suchen, senden, JSON-Ausgabe; entwickelt für OpenClaw-E2E-Tests]
- https://github.com/terminaltrove/moltbook-tui [moltbook-tui - TUI-Client für Moltbook, soziales Netzwerk für KI-Agenten; Feed, Kommentare, Ranglisten, Submolts]

### KI-Vision-Anwendungen
- https://github.com/shukur-alom/leaf-diseases-detect [Blattkrankheits-Erkennung - FastAPI + Streamlit, Llama Vision über die Groq-API, Schweregrad- und Behandlungsempfehlungen aus Blattbildern]



## KI-Bild & Video

### KI-Bildgenerierung
- https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui [Stable Diffusion WebUI]
- https://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp [Stable Diffusion C++]
- https://github.com/apple/ml-stable-diffusion [Apple Stable Diffusion]
- https://github.com/0x0funky/agent-sprite-forge [Agent Sprite Forge - Codex-Skill-Workflow für spielfertige 2D-Sprite-Sheets/Layer-Maps mit deterministischer lokaler Nachbearbeitung und engine-fertigem Export (Godot/Unity)]
- https://github.com/dreiachse-cyber/image-cockpit-for-codex-workflows [Image Cockpit - lokales Web-Cockpit für die Codex-Imagegen-Übergabe: Pixel-Art, regionenbasiertes Bildbearbeiten, Animationsframes/Sprite-Sheets (GIF/WebP/ZIP); Codex-Handoff-Posteingang/-Ausgang, optionaler `codex exec`-Autostart; keine direkten OpenAI-API-Aufrufe; MIT]
- https://github.com/ant-research/MagicQuill [Intelligente Bildbearbeitung]
- https://github.com/lightningpixel/modly [Modly - Desktop-App: Bild-zu-3D-Mesh mit lokalen Open-Source-Modellen auf der GPU; Electron + Python, Erweiterungssystem]
- https://github.com/PSkinnerTech/3d-asset-factory [3D Asset Factory - CLI-first-Pipeline aus YAML-Spezifikationen: GPT-Image-2.0-Konzept → TRELLIS.2-GLB, optimieren, deterministische QA, Review-HTML, Web/Unity/Unreal-Exportpakete + Manifest/Provenienz; Mock- oder GPU/Modal/SSH-Runner; MIT]

### KI-Videogenerierung
- https://github.com/bytedance/LatentSync [Digital-Human-Video]
- https://github.com/HKUDS/AI-Creator [KI-Videocreator]

### KI-TTS
- https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS [Spark TTS]
- https://github.com/rany2/edge-tts [Edge TTS]

### KI-Gesichtserkennung
- https://github.com/serengil/deepface [Gesichtserkennungs- und Abgleichsbibliothek]
- https://github.com/s0md3v/roop [KI-Gesichtstausch]



## Benchmarks & Standards

- https://robustbench.github.io/ [Benchmark für adversarialer Robustheit]
- https://jailbreakbench.github.io/ [LLM-Jailbreak-Benchmark]
- https://github.com/wuyoscar/ISC-Bench [ISC-Bench — Internal Safety Collapse (ISC); 56 TVD-Vorlagen, JailbreakArena; Single/ICL/Agentic-Evaluierung; arXiv:2603.23509]
- https://github.com/gpiat/AIAE-AbliterationBench [AbliterationBench - Benchmark für die Resilienz von Modellen gegenüber Residual-Stream-/Abliterationsangriffen]
- https://crfm.stanford.edu/helm/air-bench/latest/ [Stanford-KI-Sicherheits-Benchmark]
- https://atlas.mitre.org/ [MITRE ATLAS - KI-Bedrohungsmatrix]
- https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework [NIST-KI-Risikomanagement-Framework]
- https://github.com/vectara/hallucination-leaderboard [Leaderboard für Modell-Halluzinationen]
- https://github.com/mattersec-labs/seclens [SecLens - Benchmark zur Bewertung von LLMs bei der Erkennung von Sicherheitsschwachstellen; 5 Stakeholder-Perspektiven, 406 Aufgaben aus echten CVEs, 12 Modelle; arXiv:2604.01637]
- https://github.com/regenrek/aidex [Aidex - praktisches Ranking von Modellen nach Kosten, Qualität und Eignung für den Anwendungsfall]



## Bücher

- [Adversarial Machine Learning (Cambridge)](https://www.cambridge.org/core/books/adversarial-machine-learning/C42A9D49CBC626DF7B8E54E72974AA3B) - Aufbau robuster ML-Systeme in adversarischen Umgebungen
- [Adversarial Learning and Secure AI (Cambridge, 2023)](https://www.cambridge.org/highereducation/books/adversarial-learning-and-secure-ai/79986B5D288511757C2A95D71262E039) - Das erste Lehrbuch zum adversarialen Lernen
- [Adversarial Robustness for Machine Learning (Elsevier)](https://www.sciencedirect.com/book/9780128240205/adversarial-robustness-for-machine-learning) - Adversarischer Angriff, Verteidigung und Verifikation
- [Machine Learning and Security (O'Reilly)](https://www.oreilly.com/library/view/machine-learning-and/9781491979891/) - ML in der Cybersicherheit
- [Artificial Intelligence: A Modern Approach](https://aima.cs.berkeley.edu/) - Hintergrund zu KI-Algorithmen



## Communities & Veranstaltungen

- https://genai.owasp.org/ [OWASP-GenAI-Sicherheitsprojekt]
- https://aivillage.org/ [AI Village @ DEF CON]
- https://avidml.org/ [KI-Schwachstellendatenbank]



## Dienstprogramme

- https://github.com/jaredpalmer/mogcli [mogcli - agentenfreundliche Microsoft-365-CLI, Mail/Kalender/Kontakte/Gruppen/Aufgaben/OneDrive, --json/--plain]
- https://github.com/maillab/cloud-mail [cloud-mail - selbstgehosteter Domain-E-Mail-/Mail-Server-Stack für Ihre eigene Domain]
- https://github.com/Eppie-io/Eppie-App [Eppie - verschlüsselte P2P-E-Mail über offenes Protokoll (Client); dezentrale Mail ohne einzelnen Anbieter]
- https://github.com/yucchiy/UniCli [UniCli - CLI zum Steuern des Unity-Editors aus dem Terminal, 80+ Befehle, JSON-Ausgabe, Claude-Code-Plugin, KI-Agent-bereit]
- https://github.com/rtk-ai/rtk [rtk - Rust Token Killer: CLI-Proxy, der den LLM-Tokenverbrauch bei Dev-Befehlen um 60-90 % reduziert, Claude-Code-Hook]
- https://github.com/mksglu/context-mode [context-mode - Kontextfenster-Optimierer für Coding-Agenten: kapselt Tool-Ausgaben, um den Tokendruck zu reduzieren (behauptet bis zu 98 % Reduktion über mehrere Plattformen)]
- https://github.com/jaydotsee/pdfx [pdfx - PDF zu Markdown/JSON/HTML per VLM (Docling), Apple-Silicon-MLX, Stapelverarbeitung, OCR, Tabellen, Formeln]
- https://github.com/PSPDFKit/pdf-to-markdown [Nutrient PDF-to-Markdown — lokaler CLI-Wrapper (`@pspdfkit/pdf-to-markdown`); signierte proprietäre Engine; kostenlos für ≤1.000 PDFs/Monat; optionaler Agent-Skill (nutrient-skills)]
- https://github.com/Michaelliv/markit [markit - konvertiert Dokumente/Daten/Web/Medien in Markdown (CLI + SDK), Plugin-System, `--json`/`-q`-Modi für Agenten]
- https://github.com/PostHog/posthog [PostHog - All-in-One-Produktplattform: Analysen, Session Replay, Feature Flags, Experimente, KI-Produktassistent]
- https://github.com/JefferyHcool/BiliNote [KI-Video-Notiz-Generator]
- https://github.com/mediar-ai/screenpipe [KI-Bildschirmüberwachung]
- https://github.com/thesophiaxu/contextd [ContextD - macOS: kontinuierliche Bildschirmaufnahme, Pixel-Diff + OCR, SQLite + LLM-Zusammenfassungen über OpenRouter, lokale HTTP-API für Agenten; Daten lokal, Zusammenfassungsaufrufe standardmäßig extern]
- https://github.com/mediar-ai/terminator [KI-OCR-Erkennungstool]
- https://github.com/gmh5225/git-diff [KI-basierter Generator für Git-Commit-Meldungen]
- https://github.com/svkozak/pi-acp [pi-acp - ACP-Adapter (Agent Client Protocol) für den Pi Coding Agent (`pi --mode rpc`), überbrückt ACP-JSON-RPC über stdio für Clients wie Zed; MIT]
- https://github.com/crimeacs/claude-note [Claude Note - Hintergrunddienst, der Claude-Code-Sitzungen in strukturierte Obsidian-Notizen verwandelt (Erkenntnisse/Entscheidungen/Fragen)]
- https://github.com/ticarpi/jwt_tool [jwt_tool - JWT-Toolkit: validieren, fälschen, scannen, manipulieren, CVE-Exploits (alg=none, RS/HS256, Schlüsselinjektion usw.), Wörterbuchangriff]



## Awesome-Listen

- https://github.com/TalEliyahu/Awesome-AI-Security [Fokus auf Governance und Tools]
- https://github.com/ottosulin/awesome-ai-security [Offensive Tools und Labs]
- https://github.com/ElNiak/awesome-ai-cybersecurity [KI in der Cybersicherheit]
- https://github.com/corca-ai/awesome-llm-security [LLM-spezifische Sicherheit]
- https://github.com/JoranHonig/awesome-web3-ai-security [Web3-KI-Sicherheit]
- https://github.com/pashov/ai-web3-security [Web3-Security-Tools-Hub (pashov.com) - kuratierte KI-Tools für Smart-Contract-Sicherheit; OSS vs. kostenpflichtig, Solidity/EVM, Rust/Solana, Move/Sui, mehrsprachig]
- https://github.com/solana-foundation/awesome-solana-ai [KI-Tools für das Entwickeln auf Solana]
- https://github.com/francedot/acu [KI-Agenten für Computer Use]
- https://github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases [Sammlung von OpenClaw-Anwendungsfällen]
- https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub [KI-Engineering-Hub]
- https://github.com/huhusmang/Awesome-LLMs-for-Vulnerability-Detection [Awesome LLMs für Schwachstellenerkennung (Paper/Benchmarks/Tools, tägliche arXiv-Updates)]
- https://github.com/wgwang/awesome-LLMs-In-China [Chinesische LLMs]


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