> नीचे दिए गए सभी प्रोजेक्ट्स के प्रति सम्मान दिखाएँ, कला की उत्कृष्ट कृतियाँ :saluting_face:

## योगदान कैसे करें?
- https://github.com/HyunCafe/contribute-practice
- https://docs.github.com/en/get-started/quickstart/contributing-to-projects

## AI एजेंट्स के लिए स्किल्स
यह रिपॉजिटरी ऐसी स्किल्स प्रदान करती है जिन्हें AI एजेंट्स और कोडिंग असिस्टेंट्स जैसे [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) तथा अन्य संगत टूल्स के साथ उपयोग किया जा सकता है। गेम सुरक्षा विषयों के बारे में विशेष ज्ञान प्राप्त करने के लिए स्किल्स इंस्टॉल करें।

- https://github.com/vercel-labs/skills [ओपन एजेंट स्किल्स टूल - npx skills]

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

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

## AI सुरक्षा स्टार्टर पैक

- **CTF / अभ्यास**
  - https://github.com/verialabs/ctf-agent [ctf-agent - स्वायत्त CTFd सॉल्वर: समन्वयक LLM + Docker में समानांतर मॉडल समूह; BSidesSF 2026 प्रथम]
  - https://aivillage.org/ [AI Village @ DEF CON - LLM जेलब्रेक चुनौतियाँ]
  - https://doublespeak.chat/#/handbook [Doublespeak - AI सुरक्षा चुनौतियाँ]
  - https://github.com/EasyJailbreak/EasyJailbreak [प्रतिकूल जेलब्रेक प्रॉम्प्ट्स के लिए फ्रेमवर्क]
  - https://github.com/microsoft/AI-Red-Teaming-Playground-Labs [Microsoft AI रेड टीमिंग प्लेग्राउंड लैब्स]
  - https://github.com/schwartz1375/genai-security-training [GenAI रेड टीमिंग प्रशिक्षण]

- **ब्लॉग / संसाधन**
  - https://genai.owasp.org/ [OWASP GenAI सुरक्षा परियोजना]
  - https://llm-stats.com [LLM लीडरबोर्ड]
  - https://www.aidaily.win [AI दैनिक समाचार]
  - https://baoyu.io/blog/how-to-write-good-prompt [अच्छे प्रॉम्प्ट कैसे लिखें]
  - https://rootissh.in/ [LLM पेंटेस्टिंग श्रृंखला ब्लॉग]
  - https://github.com/Abdowaer098/Wa3r-OffSec-Kit [Wa3r OffSec किट - व्यावहारिक वर्कफ़्लो, पेलोड पैटर्न, केस स्टडीज़ और फोरेंसिक नोट्स वाला आक्रामक-सुरक्षा ज्ञानकोष]

- **न्यूज़लेटर / संग्रह**
  - https://mlsecops.com/podcast [MLSecOps पॉडकास्ट]
  - https://podcasts.apple.com/ph/podcast/the-genai-security-podcast/id1782916580 [GenAI सुरक्षा पॉडकास्ट]
  - https://avidml.org/ [AI भेद्यता डेटाबेस (AVID)]

- **प्रमाणपत्र / पाठ्यक्रम**
  - https://cs229.stanford.edu/ [स्टैनफोर्ड CS229: मशीन लर्निंग]
  - https://course.fast.ai/ [fast.ai व्यावहारिक डीप लर्निंग]
  - https://www.coursera.org/specializations/deep-learning [एंड्रयू एनजी द्वारा डीप लर्निंग स्पेशलाइज़ेशन]
  - https://huggingface.co/reasoning-course [DeepSeek-R1 जैसा रीज़निंग मॉडल बनाएं]

## AI/LLM गाइड

- **बुनियादी बातें**
  - https://d2l.ai/ [डीप लर्निंग में गोता लगाएँ - PyTorch/JAX/TensorFlow के साथ इंटरैक्टिव पुस्तक]
  - http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [माइकल नीलसन द्वारा न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग]
  - https://www.deeplearningbook.org/ [गुडफेलो, बेंजियो, कुरविल द्वारा डीप लर्निंग]
  - https://github.com/karminski/one-small-step [AI/LLM ट्यूटोरियल]
  - https://github.com/datawhalechina/happy-llm [LLM सिद्धांत और अभ्यास ट्यूटोरियल]
  - https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch [शुरू से LLM बनाएं]
  - https://github.com/naklecha/llama3-from-scratch [शुरू से LLaMA3]
  - https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs [LLM की बुनियाद]

- **शानदार सूचियाँ**
  - https://github.com/WangRongsheng/awesome-LLM-resourses [व्यापक LLM संसाधन]
  - https://github.com/mahseema/awesome-ai-tools [शानदार AI उपकरण]
  - https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps [शानदार LLM ऐप्स]
  - https://github.com/mahonzhan/awesome-agent-harness [एजेंट हार्नेस, एजेंट फ्रेमवर्क, वर्कफ़्लो फ्रेमवर्क और उभरते एजेंट प्रोटोकॉल की संकलित सूची]
  - https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers [शानदार MCP सर्वर]
  - https://github.com/wong2/awesome-mcp-servers [शानदार MCP सर्वर]
  - https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration [शानदार DeepSeek एकीकरण]
  - https://github.com/lmmlzn/Awesome-LLMs-Datasets [शानदार LLMs डेटासेट]

- **शुरू से LLM / रीज़निंग**
  - https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch05/11_qwen3 [Qwen3 शुरू से - चीनी वॉकथ्रू]
  - https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch05/11_qwen3/standalone-qwen3-moe-plus-kvcache.ipynb [शुरू से KV कैश के साथ Qwen3 MoE लागू करें]
  - https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch05/12_gemma3 [शुरू से Gemma 3 270M बनाएं]
  - https://github.com/rasbt/reasoning-from-scratch [शुरू से रीज़निंग मॉडल]
  - https://github.com/mingyin0312/RLFromScratch [शुरू से रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (चीनी ट्यूटोरियल)]
  - https://github.com/karpathy/nanochat [~8K पंक्तियों में एंड-टू-एंड nanochat प्रशिक्षण लूप]
  - https://github.com/kyegomez/OpenMythos [OpenMythos - सार्वजनिक शोध साहित्य पर आधारित Claude Mythos आर्किटेक्चर का प्रथम-सिद्धांत सैद्धांतिक पुनर्निर्माण]
  - https://github.com/vixhal-baraiya/microgpt-c [MicroGPT-C — शुद्ध निर्भरता-मुक्त C (एकल फ़ाइल) में एक छोटा GPT प्रशिक्षित और अनुमान करें; fp32/AVX2 शैली CPU पथ; MIT]

## AI सुरक्षा और हमले

### प्रॉम्प्ट इंजेक्शन
- https://www.lakera.ai/blog/guide-to-prompt-injection [प्रॉम्प्ट इंजेक्शन गाइड]
- https://genai.owasp.org/llmrisk/llm01-prompt-injection/ [OWASP LLM01:2025 प्रॉम्प्ट इंजेक्शन]
- https://redbotsecurity.com/prompt-injection-attacks-ai-security-2025/ [प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमले 2025]
- https://github.com/protectai/rebuff [स्व-सख्त प्रॉम्प्ट इंजेक्शन डिटेक्टर]
- https://github.com/NVIDIA/garak [NVIDIA LLM भेद्यता स्कैनर]
- https://github.com/deadbits/vigil-llm [प्रॉम्प्ट इंजेक्शन और जोखिम भरे इनपुट का पता लगाता है]
- https://github.com/alphasecio/prompt-guard [LLM के लिए प्रॉम्प्ट रक्षा]
- https://github.com/tml-epfl/llm-adaptive-attacks [LLM पर अनुकूली हमले]
- https://github.com/RomiconEZ/llamator [LLM भेद्यता परीक्षण फ्रेमवर्क]
- https://github.com/gh0stOo/claude-md-vorlagen-de/blob/main/guides/prompt-hardening.md [10 ठोस पहले/बाद कोड पैटर्न के साथ जर्मन-भाषा प्रॉम्प्ट-इंजेक्शन सख्तीकरण गाइड (सिस्टम/उपयोगकर्ता पृथक्करण, सीमांकक, आउटपुट सत्यापन, RAG स्रोत अविश्वास)]

### प्रतिकूल हमले
- https://gradientscience.org/intro_adversarial/ [प्रतिकूल उदाहरणों का परिचय]
- https://cset.georgetown.edu/publication/key-concepts-in-ai-safety-robustness-and-adversarial-examples/ [AI सुरक्षा और प्रतिकूल उदाहरण]
- https://github.com/Trusted-AI/adversarial-robustness-toolbox [IBM प्रतिकूल मजबूती टूलबॉक्स]
- https://github.com/QData/TextAttack [NLP मॉडल पर प्रतिकूल हमले]
- https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-2e2025.pdf [NIST प्रतिकूल ML वर्गीकरण]
- https://llm-vulnerability.github.io/ [ACL 2024 ट्यूटोरियल: LLM भेद्यताएँ]
- https://github.com/tensorflow/cleverhans [CleverHans - ML भेद्यता बेंचमार्क]
- https://github.com/bethgelab/foolbox [Foolbox - प्रतिकूल उदाहरण टूलबॉक्स]
- https://github.com/cchio/deep-pwning [Deep-pwning]

### विषाक्तता और बैकडोर
- https://arxiv.org/abs/2009.02276 [Witches' Brew: औद्योगिक पैमाने पर डेटा विषाक्तता]
- https://arxiv.org/abs/2402.09179 [अनुकूलित LLM पर निर्देश बैकडोर हमले]
- https://arxiv.org/abs/2510.07192 [विषाक्तता हमलों को केवल कुछ बिंदुओं की आवश्यकता होती है]
- https://arxiv.org/abs/1910.03137 [MNTD: AI ट्रोजन का पता लगाना]
- https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/ [LLM अनुप्रयोगों के लिए OWASP टॉप 10 2025]
- https://github.com/git-disl/awesome_LLM-harmful-fine-tuning-papers [LLM हानिकारक फ़ाइन-ट्यूनिंग पेपर]

### गोपनीयता और निष्कर्षण
- https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity21/presentation/carlini-extracting [LLM से प्रशिक्षण डेटा निकालना]
- https://arxiv.org/abs/2309.10544 [मॉडल लीचिंग: LLM पर निष्कर्षण हमला]
- https://arxiv.org/abs/2301.10226 [बड़े भाषा मॉडल के लिए वॉटरमार्क]
- https://arxiv.org/abs/2103.07853 [सदस्यता अनुमान हमलों का सर्वेक्षण]
- https://arxiv.org/abs/2503.19338 [बड़े पैमाने के मॉडल पर MIA का सर्वेक्षण]
- https://trustllmbenchmark.github.io/TrustLLM-Website/ [TrustLLM बेंचमार्क]
- https://github.com/stratosphereips/awesome-ml-privacy-attacks [शानदार ML गोपनीयता हमले]
- https://github.com/chawins/llm-sp [LLM सुरक्षा पेपर]
- https://github.com/journey-ad/gemini-watermark-remover [क्लाइंट-साइड Gemini AI इमेज वॉटरमार्क हटाने वाला - रिवर्स अल्फा ब्लेंडिंग]

### मॉडल सुरक्षा
- https://arxiv.org/html/2507.02737v1 [फ्रंटियर LLM में स्टेग्नोग्राफ़ी क्षमताएँ]
- https://jplhughes.github.io/bon-jailbreaking/ [AI जेलब्रेकिंग]
- https://github.com/Goochbeater/Spiritual-Spell-Red-Teaming [विभिन्न LLM, मुख्य रूप से Claude, की जेलब्रेकिंग के लिए एक रेपो]
- https://huggingface.co/blog/mlabonne/abliteration [मॉडल एब्लिटरेशन]
- https://github.com/p-e-w/heretic [Heretic - LLM के लिए पूरी तरह से स्वचालित सेंसरशिप हटाना, एब्लिटरेशन + Optuna TPE ऑप्टिमाइज़र, डेंस/MoE/मल्टीमॉडल]
- https://github.com/FailSpy/abliterator [abliterator - LLM में इनकार/सुविधाओं को एब्लेट करने के लिए पायथन लाइब्रेरी, TransformerLens, कैश सक्रियण, इनकार दिशा]
- https://github.com/spkgyk/abliteration [Abliteration - इनकार-वेक्टर हटाने के माध्यम से LLM को अनसेंसर करें, PyTorch हुक, कोई TransformerLens नहीं]
- https://github.com/jim-plus/llm-abliteration [llm-abliteration - Transformers के साथ एब्लिटरेटेड मॉडल बनाएं, बैच अनुमान, डेंस/MoE, मानदंड-संरक्षण द्वि-प्रक्षेपित, कम VRAM]
- https://github.com/Tsadoq/ErisForge [ErisForge - अत्यंत सरल LLM एब्लिटरेशन, आंतरिक परतों को रूपांतरित करें, AblationDecoderLayer/AdditionDecoderLayer, ExpressionRefusalScorer]
- https://github.com/protectai/llm-guard [LLM गार्ड - सुरक्षा उपकरण]
- https://github.com/protectai/modelscan [ModelScan - असुरक्षित कोड के लिए मॉडल स्कैन करें]
- https://github.com/fr0gger/nova-framework [Nova फ्रेमवर्क - जेलब्रेक पहचान]
- https://github.com/fr0gger/nova_mcp [Nova MCP सर्वर]
- https://github.com/0xAIDR/AIDR-Bastion [GenAI सुरक्षा प्रणाली]
- https://github.com/CAU-ISS-Lab/AIGT-Detection-Evade-Detection [AI-जनित टेक्स्ट पहचान और बचाव]
- https://github.com/AUGMXNT/deccp [deccp - चीनी LLM सेंसरशिप का मूल्यांकन और अनअलाइन करना, Qwen2 के लिए एब्लिटरेशन PoC]
- https://github.com/gpiat/AIAE-AbliterationBench [AbliterationBench - अवशिष्ट स्ट्रीम/एब्लिटरेशन हमलों के प्रति मॉडल लचीलापन बेंचमार्क करें]

## AI पेंटेस्टिंग और रेड टीमिंग

### AI-संचालित पेंटेस्टिंग
- https://github.com/GreyDGL/PentestGPT [GPT-4-संचालित पेंटेस्टिंग एजेंट]
- https://github.com/zakirkun/guardian-cli [Gemini के साथ AI-संचालित पेंटेस्टिंग CLI]
- https://github.com/usestrix/strix [AI सुरक्षा पेंटेस्टिंग]
- https://github.com/aliasrobotics/cai [CAI - साइबर सुरक्षा AI फ्रेमवर्क]
- https://github.com/promptfoo/promptfoo [AI एजेंट पेंटेस्टिंग फ्रेमवर्क]
- https://github.com/antoninoLorenzo/AI-OPS [पेनेट्रेशन परीक्षण के लिए AI सहायक]
- https://github.com/yz9yt/BugTrace-AI [AI स्वचालित वेब पेंटेस्टिंग]
- https://github.com/six2dez/reconftw_ai [AI विश्लेषण के साथ ReconFTW]
- https://github.com/projectdiscovery/katana [Katana (ProjectDiscovery) - स्वचालन के लिए तेज़ वेब क्रॉलर/स्पाइडर: मानक और हेडलेस, JS एंडपॉइंट पार्सिंग, स्कोप/रेगेक्स फ़िल्टर, JSONL; httpx/nuclei और AI पेंटेस्ट एजेंट वर्कफ़्लो के साथ स्टैक]
- https://github.com/Ed1s0nZ/CyberStrikeAI [100+ उपकरणों के साथ AI-नेटिव सुरक्षा परीक्षण प्लेटफ़ॉर्म]
- https://github.com/vxcontrol/pentagi [PentAGI - पेनेट्रेशन परीक्षण के लिए पूरी तरह से स्वायत्त AI एजेंट]
- https://github.com/XenoCoreGiger31/GEMMA-by-GOOGLE [HALO (GEMMA-by-GOOGLE) - पूरी तरह से स्थानीय, स्वायत्त AI पेंटेस्टिंग एजेंट; एक स्थानीय Gemma मॉडल रिकॉन, हमले और रिपोर्टिंग के माध्यम से 29-टूल MCP सर्वर चलाता है]
- https://github.com/Agnuxo1/EnigmAgent [EnigmAgent - CTF बेंचमार्किंग, विकेंद्रीकृत स्वार्म समन्वय, एक्सप्लॉइट सत्यापन और Lean 4-समर्थित सुरक्षा दावों के साथ स्वायत्त AI सुरक्षा अनुसंधान/पेंटेस्ट एजेंट]
- https://github.com/KeygraphHQ/shannon [Shannon - स्वायत्त AI पेंटेस्टर, वेब ऐप्स में वास्तविक एक्सप्लॉइट ढूंढता और निष्पादित करता है]
- https://github.com/wudidike/pentest_skill [चरण-आधारित वर्कफ़्लो और रिपोर्ट निर्माण के साथ AI एजेंटों के लिए ब्लैक-बॉक्स वेब पेनेट्रेशन-परीक्षण स्वचालन फ्रेमवर्क]
- https://github.com/yv1ing/Z3r0 [Z3r0 - अधिकृत सुरक्षा मूल्यांकन, कोड ऑडिटिंग और अनुसंधान के लिए नियंत्रित मल्टी-एजेंट वर्कबेंच: CSO समन्वयक + खुफिया/पेनेट्रेशन/रिवर्स/क्रिप्टो विशेषज्ञ, Docker-बद्ध सैंडबॉक्स (shell/noVNC/file mgr), स्थायी प्रतिनिधिमंडल, LiteLLM/OpenAI-संगत; FastAPI + React; MIT]
- https://github.com/ASCIT31/Dark-Moon [Dark-Moon - स्वायत्त AI पेनेट्रेशन परीक्षण प्लेटफ़ॉर्म जहाँ Markdown पद्धति प्लेबुक वेब, क्लाउड, Active Directory, Kubernetes और API लक्ष्यों पर MCP के माध्यम से 80+ आक्रामक उपकरणों को व्यवस्थित करते हैं, प्रत्येक निष्कर्ष के लिए साक्ष्य निशान के साथ]
- https://github.com/Strategic-Automation/violin [Violin - पर्यवेक्षित, एजेंटिक Hermes एजेंट पेंटेस्ट प्रोफ़ाइल: इंटरैक्टिव स्कोपिंग, स्कोप सत्यापन और अनुमोदन गेट्स के साथ 31 कौशल-आधारित प्लेबुक (OWASP टॉप 10, API टॉप 10, LLM टॉप 10)। `hermes profile install https://github.com/Strategic-Automation/violin` के माध्यम से स्थापित होता है। Hermes-नेटिव, कोई अतिरिक्त API कुंजी नहीं; MIT]
- https://github.com/secorizon/SecorizonAI [SecorizonAI - पेंटेस्टर्स के लिए टर्मिनल-नेटिव AI शेल: एकल Go बाइनरी, Ollama के माध्यम से स्थानीय LLM, शेल निष्पादन + अंतर्निहित वेब खोज के साथ JSON टूल-उपयोग ReAct लूप, ऑन-डिमांड पद्धति गाइड, MCP (Burp) समर्थन; Apache-2.0 + Commons Clause; केवल अधिकृत अभियानों पर उपयोग करें]

### AI रेड टीमिंग उपकरण
- https://github.com/Azure/counterfit [Microsoft ML पेनेट्रेशन परीक्षण उपकरण]
- https://github.com/Azure/PyRIT [GenAI के लिए Microsoft रेड-टीमिंग फ्रेमवर्क]
- https://github.com/meta-llama/PurpleLlama [Meta ओपन-सोर्स LLM सुरक्षा उपकरण]
- https://github.com/NVIDIA/NeMo-Guardrails [NVIDIA प्रोग्रामेबल गार्डरेल]
- https://github.com/NoDataFound/hackGPT [आक्रामक सुरक्षा के लिए LLM टूलकिट]
- https://github.com/ipa-lab/hackingBuddyGPT [स्वायत्त रेड-टीमिंग एजेंट]
- https://github.com/Yanlewen/TradeTrap [TradeTrap - LLM-आधारित ट्रेडिंग एजेंटों का परीक्षण करें: प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, MCP अपहरण, स्थिति छेड़छाड़, मेमोरी विषाक्तता; AI-Trader/Valuecell]

### AI सुरक्षा MCP उपकरण
- https://github.com/AndrewXuTurtle/mcpaudit [mcpaudit — MCP सर्वर + CLI जो Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf और VS Code में पहले से स्थापित MCP सर्वरों का ऑडिट करता है। टूल विषाक्तता (टूल विवरण में शून्य-चौड़ाई/बिडी वर्ण शामिल), क्रेडेंशियल ब्लास्ट त्रिज्या, विशेषाधिकार स्कोप, परिवहन और आपूर्ति-श्रृंखला उत्पत्ति: होमोग्लिफ़ प्रकाशक स्कोप, रजिस्ट्री-हटाए गए पैकेज, इंस्टॉल हुक, और समाधान किए गए संस्करण से मेल खाने वाली OSV/GHSA सलाहकारियाँ। शून्य निर्भरताएँ; कुछ भी स्थापित या निष्पादित नहीं; MIT]
- https://github.com/ArmorerLabs/Armorer-Guard [Armorer गार्ड - प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, क्रेडेंशियल रिसाव, बहिर्निष्कासन और निष्पादन से पहले जोखिम भरे टूल-कॉल पहचान के लिए स्थानीय Rust स्कैनर और MCP प्रॉक्सी]
- https://github.com/0x4m4/hexstrike-ai [HexStrike AI - 150+ साइबर सुरक्षा उपकरण MCP]
- https://github.com/cyproxio/mcp-for-security [पेंटेस्टिंग MCP]
- https://github.com/johnhalloran321/mcpSafetyScanner [MCP सुरक्षा स्कैनर]
- https://github.com/Karthikathangarasu/pentest-mcp [पेंटेस्ट MCP]
- https://github.com/Sicks3c/hackerone-mcp-server [HackerOne MCP — stdio पर अनौपचारिक Hacker API: रिपोर्ट, प्रोग्राम, स्कोप, कमाई, हैक्टिविटी; सबमिट/कमेंट/बंद करें; MIT]
- https://github.com/zhizhuodemao/android_proxy_mcp [Android Proxy MCP - MCP-आधारित Android ट्रैफ़िक कैप्चर, AI को प्राकृतिक भाषा के माध्यम से HTTP/HTTPS का विश्लेषण करने दें]
- https://github.com/MHaggis/Security-Detections-MCP [Security Detections MCP - एकीकृत Sigma/Splunk ESCU/Elastic/KQL, 71+ उपकरण, 11 प्रॉम्प्ट, स्वायत्त पहचान प्लेटफ़ॉर्म]
- https://github.com/rolandpg/zettelforge [ZettelForge — इकाई निष्कर्षण (CVE, खतरे के अभिनेता, IOC, MITRE ATT&CK), उपनाम समाधान के साथ ज्ञान ग्राफ़, STIX 2.1, इरादा-वर्गीकृत पुनर्प्राप्ति, OCSF ऑडिट लॉगिंग के साथ CTI एजेंटिक मेमोरी MCP सर्वर; ऑफ़लाइन; MIT]

### AI-संचालित C2
- https://github.com/Red-Hex-Consulting/Ankou [AI C2 फ्रेमवर्क]

### AI पासवर्ड क्रैकिंग
- https://github.com/d-sec-net/VPK [AI स्वचालित पासवर्ड क्रैकिंग]

## AI सुरक्षा उपकरण और फ्रेमवर्क

### AI SOC और SecOps
- https://github.com/Vigil-SOC/vigil [Vigil - ओपन-सोर्स AI-नेटिव SOC: 12 विशिष्ट एजेंट, मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो, MCP एकीकरण (SIEM/EDR/TI/सैंडबॉक्स/टिकटिंग), FastAPI + React]

### AI रिवर्स इंजीनियरिंग
- https://github.com/ZeroDaysBroker/GhidraGPT [Ghidra के लिए GPT एकीकरण]
- https://github.com/jtang613/GhidrAssist [Ghidra के लिए LLM एक्सटेंशन]
- https://github.com/0xeb/windbg-copilot [WinDbg Copilot - एजेंटिक डिबगिंग एक्सटेंशन]
- https://github.com/agentrebench/AgentRE-Bench [AgentRE-Bench - लंबी-क्षितिज बाइनरी RE के लिए एजेंटिक बेंचमार्क: C2/एन्कोडिंग/एंटी-विश्लेषण, नियतात्मक स्कोरिंग, 13 ELF कार्य]
- https://github.com/banteg/bn [bn - एजेंट-अनुकूल Binary Ninja CLI: GUI प्लगइन के लिए Unix सॉकेट के माध्यम से डीकंपाइल, xrefs, प्रकार, म्यूटेशन]
- https://github.com/amruth-sn/kong [Kong - एजेंटिक रिवर्स इंजीनियर, इन-प्रोसेस Ghidra के माध्यम से LLM-ऑर्केस्ट्रेटेड बाइनरी RE, कॉल-ग्राफ़ विश्लेषण, एजेंटिक डीऑबफस्केशन]
- https://github.com/CSIT-SG/AETHER [IDA Pro में कठिन मैलवेयर विश्लेषण में सहायता के लिए एक AI-संचालित रिवर्स-इंजीनियरिंग कोपायलट]
- https://github.com/thatskriptkid/re-harness [RE-harness - Qwen 27B/35B के लिए Windows PE स्थैतिक-विश्लेषण OpenCode प्लगइन: संरचित केवल-पढ़ने योग्य IDA/IDASQL उपकरण, NeverD/LLVM बड़े-फ़ंक्शन लिफ्ट फ़ॉलबैक; मैलवेयर विश्लेषण हार्नेस; macOS/Linux]
- https://github.com/mrphrazer/ghidra-headless-mcp [ghidra-headless-mcp — MCP पर हेडलेस Ghidra]
- https://github.com/vwww-droid/Mira [Mira - मोबाइल रनटाइम पहचान वर्कबेंच (Android/iOS): Relay + MCP के साथ AI-नेटिव लाइव रनटाइम विश्लेषण, रिमोट शेल/Frida वर्कफ़्लो और पुन: प्रयोज्य पहचान ज्ञान]
- https://github.com/buzzer-re/ToCode [ToCode - बाइनरी/IDA डेटाबेस को स्रोत-जैसे प्रोजेक्ट ट्री (पुनर्प्राप्त C, asm, सारांश, समृद्ध JSON मेटाडेटा + AGENTS.md) में निर्यात करें ताकि कोडिंग एजेंट बड़े बाइनरी को ओरेकल के रूप में पार कर सकें; IDA Pro और radare2 का समर्थन करता है]
- https://github.com/cellebrite-labs/ghidra-rpc [ghidra-rpc - एजेंटिक Ghidra कौशल: Ghidra को स्थायी PyGhidra डेमॉन के रूप में चलाता है जो Unix सॉकेट पर JSON CLI के माध्यम से डीकंपाइल/xrefs/टाइप-रिकवरी/पैच/बाइनरी-डिफ़ उजागर करता है, किसी भी शेल-सक्षम AI सहायक (Cursor, Claude Code, आदि) द्वारा चलाने योग्य; Cellebrite Labs द्वारा]### AI भेद्यता पहचान
- https://github.com/Mayaaa311/LLMBugScanner [LLM BugScanner - GPTLens-शैली पाइपलाइन: ऑडिटर + क्रिटिक के रूप में प्लग करने योग्य HF कोड LLM; शुद्धता/गंभीरता के आधार पर निष्कर्षों की रैंकिंग; Solidity-केंद्रित डेटासेट]
- https://github.com/LLMAudit/LLMSmartAuditTool [LLM-SmartAudit - मल्टी-एजेंट Solidity ऑडिटिंग (BA/TA मोड), कार्य-उन्मुख भूमिकाएँ, 40+ डिटेक्टर प्रॉम्प्ट, बैच नोटबुक + वेब विज़ुअलाइज़र, OpenAI API; arXiv:2410.09381]
- https://github.com/scabench-org/hound [अनुकूली ज्ञान ग्राफ़ के साथ AI ऑडिटर]
- https://github.com/416rehman/DeepZero [DeepZero - स्वचालित भेद्यता अनुसंधान पाइपलाइन इंजन (YAML-परिभाषित चरण), जो AI एजेंटों के साथ बड़े पैमाने पर Windows कर्नेल ड्राइवर विश्लेषण, डीकंपाइलेशन और IOCTL शोषण-क्षमता मूल्यांकन करता है]
- https://github.com/kpolley/redai [RedAI - लाइव सत्यापन साक्ष्य के साथ AI-संचालित भेद्यता खोज के लिए टर्मिनल वर्कबेंच (ब्राउज़र/iOS वैलिडेटर वातावरण, PoC, लॉग, स्क्रीनशॉट, पुनरुत्पादन योग्य रिपोर्ट)]
- https://github.com/vercel-labs/deepsec [deepsec - बड़े कोडबेस के लिए कोडिंग-एजेंट-संचालित सुरक्षा हार्नेस: उम्मीदवार-साइट स्कैनिंग, AI जाँच/पुनः सत्यापन और निर्यात योग्य निष्कर्ष वर्कफ़्लो]
- https://github.com/Agent-Field/sec-af [SEC-AF - AgentField पर AI-नेटिव सुरक्षा ऑडिटर: निर्णयों, डेटा-प्रवाह ट्रेस और कार्रवाई योग्य साक्ष्य के साथ शोषण-क्षमता सिद्ध करता है; प्रतिकूल hunt/prove एजेंट DAG; Apache-2.0]
- https://github.com/evilsocket/audit [audit - 8-चरणीय भेद्यता-खोज एजेंट (Cloudflare Glasswing-शैली): Recon/Hunt/Validate/Gapfill/Dedupe/Trace/Feedback/Report; संकीर्ण एजेंट + प्रतिकूल खंडन + reachability गेट; Claude Code Agent SDK, सदस्यता OAuth; MIT]
- https://github.com/visa/visa-vulnerability-agentic-harness [VVAH (Visa) - स्वायत्त भेद्यता खोज के लिए एजेंटिक SAST पाइपलाइन: 9-चरणीय खतरा मॉडलिंग → मल्टी-लेंस अनुसंधान → प्रतिकूल सत्यापन → SARIF; मल्टी-मॉडल (Claude CLI/SDK, OpenAI); Glasswing-प्रेरित; `vvaharness` CLI; केवल अधिकृत उपयोग]
- https://github.com/scadastrangelove/rust-in-peace [rust-in-peace - एजेंटिक Rust भेद्यता-खोज हार्नेस: unsafe/FFI मेमोरी बग, panic-DoS और deserialization-विश्वास समस्याओं के लिए स्वायत्त recon/find/triage/patch लूप; Miri/ASan/panic/hang डिटेक्टर और cargo-fuzz के साथ निष्कर्षों का सत्यापन]
- https://github.com/zakirkun/deep-eye [Deep Eye - मल्टी-प्रोवाइडर LLM समर्थन, पेलोड जनरेशन, recon मॉड्यूल और रिपोर्ट निर्यात के साथ AI-संचालित भेद्यता स्कैनर और पेंटेस्टिंग फ्रेमवर्क]
- https://semgrep.dev/ [AI-सहायित SAST]
- https://github.com/squirrelscan/squirrelscan [एजेंट/LLM वर्कफ़्लो के लिए वेबसाइट ऑडिट टूल (सुरक्षा/प्रदर्शन/SEO)]
- https://github.com/rohansx/vgx [LLM एकीकरण के साथ Git pre-commit सुरक्षा स्कैनर (AI कोड + भेद्यताओं का पता लगाएं)]
- https://github.com/HikaruEgashira/vulnhuntrs [AI वेब सुरक्षा ऑडिट टूल]
- https://github.com/xvnpw/ai-security-analyzer [AI सुरक्षा दस्तावेज़ जनरेटर]
- https://github.com/aress31/burpgpt [BurpGPT - AI भेद्यता स्कैनिंग]
- https://github.com/haroonawanofficial/AISA-Scanner [AI सुरक्षा स्कैनर]
- https://github.com/youpengl/OpenVul [OpenVul - LLM-आधारित भेद्यता पहचान के लिए पोस्ट-ट्रेनिंग फ्रेमवर्क (SFT/DPO/ORPO/GRPO)]
- https://github.com/Pinperepette/snakebite [snakebite - PyPI आपूर्ति-श्रृंखला स्कैनर: झूठे सकारात्मक कम करने के लिए ह्यूरिस्टिक्स + वैकल्पिक LLM; स्थानीय या RSS फ़ीड मोड]
- https://github.com/rushter/hexora [hexora - दुर्भावनापूर्ण Python के लिए Rust स्थैतिक विश्लेषक (आपूर्ति-श्रृंखला, पेस्ट की गई स्क्रिप्ट, IoC); विश्वास स्तरों के साथ AST नियम]
- https://github.com/sashiko-dev/sashiko [Sashiko - एजेंटिक Linux कर्नेल पैच समीक्षा (Rust): lore.kernel.org + स्थानीय git, बहु-चरणीय LLM प्रोटोकॉल (implementation, concurrency, security, drivers), वेब UI/CLI; स्व-निहित; पैच/कर्नेल संदर्भ LLM को भेजा जाता है—साझाकरण अधिकृत करें और API लागत की निगरानी करें; Apache-2.0]

### AI CVE विश्लेषण
- https://github.com/arschlochnop/VulnWatchdog [GPT विश्लेषण के साथ CVE निगरानी]
- https://github.com/suhasgowtham-x/aegis-security-co-pilot [AI CVE स्कैनर]
- https://github.com/ucsb-mlsec/VulnLLM-R [भेद्यता के लिए विशेषीकृत रीज़निंग LLM]
- https://github.com/RogoLabs/VulnRadar [VulnRadar - GitHub Actions के माध्यम से भेद्यता रडार: CVE वॉचलिस्ट, KEV/EPSS/PatchThis, issues, Discord/Slack/Teams]

### AI OSINT
- https://ai.cylect.io/ [AI OSINT]
- https://github.com/apurvsinghgautam/robin/ [AI-संचालित डार्क वेब OSINT टूल]
- https://github.com/calesthio/Crucix [Crucix - स्व-होस्टेड OSINT टर्मिनल: 27 खुले फ़ीड (सैटेलाइट, उड़ानें, संघर्ष, बाज़ार), Jarvis डैशबोर्ड, वैकल्पिक LLM अलर्ट और Telegram/Discord बॉट]

### AI सुरक्षा लाइब्रेरी
- https://secml.readthedocs.io/ [SecML - सुरक्षित और व्याख्या योग्य ML लाइब्रेरी]
- https://github.com/google/oss-fuzz-gen [AI कोड ऑडिट फज़िंग टूल]
- https://github.com/Invicti-Security/brainstorm [वेब अनुप्रयोगों के लिए AI फज़र]
- https://github.com/NativeStar/js-hooker [js-hooker - ब्राउज़र वातावरण के लिए हल्की JavaScript हुकिंग लाइब्रेरी (रनटाइम इंटरसेप्शन/इंस्ट्रुमेंटेशन सहायक)]

### TLS, फ़िंगरप्रिंट और बॉट सिग्नल (वेब / ऑटोमेशन)
- https://github.com/rawandahmad698/noble-tls [noble-tls - TLS/JA3 प्रतिरूपण के साथ Python HTTP क्लाइंट (requests-जैसा API, स्वतः-अद्यतन फ़िंगरप्रिंट)]
- https://github.com/lexiforest/curl_cffi [curl_cffi - libcurl-impersonate के लिए Python बाइंडिंग: पूर्ण ब्राउज़र के बिना ब्राउज़र-संरेखित TLS/JA3 और HTTP/2 फ़िंगरप्रिंट; स्क्रिप्टेड फ़ेच के लिए मजबूत डिफ़ॉल्ट]
- https://github.com/0x676e67/rnet [rnet - TLS JA3/JA4 और HTTP/2 फ़िंगरप्रिंट नियंत्रण के साथ Rust HTTP क्लाइंट]
- https://github.com/fingerprintjs/BotD [BotD (FingerprintJS) - ओपन-सोर्स क्लाइंट-साइड बॉट डिटेक्शन SDK जिसे आप अपने पृष्ठों में एम्बेड करते हैं (स्व-होस्टेड / फर्स्ट-पार्टी एकीकरण)]
- https://github.com/tiagozip/cap [Cap - गोपनीयता-प्रथम स्व-होस्टेड CAPTCHA विकल्प (proof-of-work + इंस्ट्रुमेंटेशन चुनौतियाँ); ~20kb, कोई टेलीमेट्री नहीं, स्टैंडअलोन Docker, अदृश्य मोड; reCAPTCHA/hCaptcha/Turnstile विकल्प; Apache-2.0]
- https://github.com/botswin/BotBrowser [BotBrowser - एंटी-बॉट स्टैक (Cloudflare, Akamai, Kasada, Shape, DataDome, PerimeterX, hCaptcha, FunCaptcha, Imperva, reCAPTCHA, ThreatMetrix, Adscore, आदि) के विरुद्ध ऑटोमेशन/QA के लिए क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म Chromium; केवल उन्हीं सिस्टम पर उपयोग करें जिनके आप स्वामी हैं]
- https://github.com/MiddleSchoolStudent/BotBrowser [BotBrowser (वैकल्पिक वितरण) - एंटी-बॉट ऑटोमेशन के लिए हेडलेस-उन्मुख Chromium बिल्ड; botswin फ़ॉर्क से तुलना करें; केवल अधिकृत लक्ष्य]
- https://github.com/zhom/donutbrowser [Donut Browser - पृथक प्रोफ़ाइल, प्रॉक्सी/VPN, Claude/ऑटोमेशन के लिए Local API और MCP के साथ ओपन-सोर्स एंटी-डिटेक्ट Chromium (Wayfern); AGPL-3.0; केवल अधिकृत लक्ष्य]
- https://github.com/daijro/camoufox [Camoufox - स्क्रेपिंग/ऑटोमेशन के लिए स्टील्थ-उन्मुख Firefox; Browser-Use-शैली स्टैक और Cloudflare-चुनौती सहायक टूल (जैसे solver प्रॉक्सी) के साथ अच्छी तरह मेल खाता है; केवल वहीं उपयोग करें जहाँ आपके पास प्राधिकरण है]
- https://github.com/AlloryDante/undetected-browser [undetected-browser - कम-पहचान वाले ऑटोमेशन परीक्षण के लिए संशोधित Puppeteer/Chromium स्टैक]
- https://github.com/ultrafunkamsterdam/nodriver [nodriver - क्लासिक WebDriver सतह के बिना undetected-शैली Chrome नियंत्रण; कठोर ऑटोमेशन अनुसंधान के लिए Python ड्राइवर]
- https://github.com/Xewdy444/CF-Clearance-Scraper [CF-Clearance-Scraper - HTTP क्लाइंट के लिए Cloudflare `cf_clearance` / सत्र आर्टिफैक्ट की स्क्रिप्ट-आधारित पुनर्प्राप्ति; केवल अधिकृत परीक्षण और अनुसंधान के लिए]
- https://github.com/FlareSolverr/FlareSolverr [FlareSolverr - स्व-होस्टेड HTTP API/प्रॉक्सी जो Cloudflare चुनौतियों को हल करता है और डाउनस्ट्रीम क्लाइंट के लिए कुकीज़/HTML लौटाता है; केवल उन नेटवर्क और साइटों पर तैनात करें जिनका परीक्षण करने की आपको अनुमति है]
- https://github.com/xKiian/awswaf [awswaf - स्क्रिप्टेड क्लाइंट के लिए AWS WAF ब्राउज़र-चुनौती / टोकन हैंडलिंग; अधिकृत सुरक्षा अनुसंधान और उन लक्ष्यों के लिए जिनके आप स्वामी हैं या जिनका परीक्षण करने की स्पष्ट अनुमति है]
- https://github.com/fingerprintjs/fingerprintjs [FingerprintJS - ब्राउज़र फ़िंगरप्रिंटिंग लाइब्रेरी (ओपन-सोर्स विज़िटर पहचान)]
- https://github.com/abrahamjuliot/creepjs [CreepJS - ब्राउज़र फ़िंगरप्रिंटिंग + एंटी-स्पूफिंग / झूठ का पता लगाना; गोपनीयता और बॉट अनुसंधान के लिए मॉड्यूलर समानांतर संग्रह]
- https://github.com/juu17/browser-fingerprint-shuffler [browser-fingerprint-shuffler - फ़िंगरप्रिंट-संबंधित सिग्नल को फेरबदल करने के लिए ब्राउज़र एक्सटेंशन (गोपनीयता / QA अनुसंधान)]
- https://pixelscan.net/fingerprint-check [Pixelscan - ऑनलाइन ब्राउज़र फ़िंगरप्रिंट स्थिरता / लीक जाँचकर्ता]
- https://github.com/Myronfr/RISC-Fingerprinting2025 [RISC-Fingerprinting2025 - ब्राउज़र फ़िंगरप्रिंटिंग अनुसंधान सामग्री]
- https://github.com/Myronfr/AkamaiBmpGen2025 [AkamaiBmpGen2025 - Akamai BMP/सेंसर अनुसंधान टूलिंग और नोट्स (जैसे Akamai-ACF संबंधित आर्टिफैक्ट)]
- https://nullpt.rs/compiling-browser-to-bypass-antibot-measures [nullpt.rs - एंटी-बॉट / ऑटोमेशन अनुसंधान के लिए Chromium वेरिएंट बनाना (लेख)]
- https://github.com/zmzimpl/chrome-power-app [Chrome Power App - अनुकूलित Chromium / फ़िंगरप्रिंट-उन्मुख वर्कफ़्लो के लिए साथी ऐप]
- https://github.com/zmzimpl/chrome-power-chromium [chrome-power-chromium - Chrome Power-शैली बिल्ड के लिए Chromium स्रोत]

### AI एजेंट सुरक्षा
- https://github.com/NVIDIA/NemoClaw [OpenClaw की सुरक्षित स्थापना के लिए NVIDIA प्लगइन - Landlock/seccomp/netns के साथ सैंडबॉक्स्ड एजेंट, नीति-प्रवर्तित ईग्रेस और इन्फ्रेंस]
- https://github.com/peg/rampart [AI एजेंटों के लिए फ़ायरवॉल - OpenClaw, Claude Code, Cursor, Codex के लिए नीति इंजन]
- https://github.com/openguardrails/openguardrails [OpenGuardrails - AI एजेंटों के लिए रनटाइम सुरक्षा: प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, क्रेडेंशियल रिसाव, बहिर्संचरण, व्यवहारिक खतरे]
- https://github.com/cisco-ai-defense/skill-scanner [एजेंट skills के लिए सुरक्षा स्कैनर - प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, बहिर्संचरण, दुर्भावनापूर्ण कोड]
- https://github.com/huifer/skill-security-scan [स्थापित करने से पहले सुरक्षा जोखिमों के लिए Claude Skills स्कैन करने हेतु CLI]
- https://github.com/pezhik/skilltotal [SkillTotal - AI घटकों (agent skills, MCP सर्वर, npm/PyPI पैकेज, रिपॉजिटरी) के लिए ऑफ़लाइन स्थैतिक स्कैनर: आपूर्ति-श्रृंखला जोखिम, खतरनाक क्षमताएँ, प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, टूल पॉइज़निंग, बहिर्संचरण; नियतात्मक (regex + AST, कोई LLM नहीं), साक्ष्य-आधारित, SARIF + pre-commit + GitHub Action; Apache-2.0]
- https://github.com/hashgraph-online/hol-guard [HOL Guard - डेवलपर एजेंटों के लिए AI एंटीवायरस: Codex/Claude Code/Cursor/Gemini/OpenCode के लिए चलाने-से-पूर्व सुरक्षा; प्लगइन, skills, MCP सर्वर और हार्नेस कॉन्फ़िग स्कैन/अनुमोदित करें; CI के लिए प्लगइन-स्कैनर; Apache-2.0]
- https://github.com/HarmonicSecurity/claudit-sec [claudit-sec - Claude Desktop/Claude Code कॉन्फ़िग के लिए केवल-पठनीय सुरक्षा ऑडिट: MCP सर्वर, एक्सटेंशन/प्लगइन, कनेक्टर, अनुसूचित कार्य और अनुमतियों में दृश्यता]
- https://github.com/avast/sage [Sage - एजेंट डिटेक्शन और रिस्पॉन्स: Claude Code, Cursor, OpenClaw के लिए कमांड, फ़ाइलों और वेब अनुरोधों की सुरक्षा करता है]
- https://github.com/thewaltero/mythos-router [mythos-router - Claude (Opus) के लिए Node/TS CLI: सख्त लेखन अनुशासन — प्री/पोस्ट फ़ाइलसिस्टम स्नैपशॉट दावा किए गए फ़ाइल संचालन सत्यापित करते हैं, सुधार टर्न, MEMORY.md निष्पादन लॉग, टोकन/टर्न बजट, ड्राई-रन, `mythos verify` ड्रिफ्ट स्कैन; MIT]
- https://github.com/ex-machina-co/opencode-anthropic-auth [OpenCode प्लगइन: Claude Pro/Max सदस्यता उपयोग के लिए Anthropic OAuth प्रमाणीकरण (PKCE + रिफ़्रेश); आवश्यक हेडर/बीटा फ़्लैग इंजेक्ट करता है + सिस्टम-प्रॉम्प्ट स्वच्छता; ऑटो-अपडेट आपूर्ति-श्रृंखला जोखिम कम करने के लिए संस्करण पिनिंग की दृढ़ता से अनुशंसा]
- https://github.com/motiful/cc-gateway [cc-gateway - Claude Code ↔ Anthropic रिवर्स प्रॉक्सी: विहित डिवाइस/पर्यावरण फ़िंगरप्रिंट पुनर्लेखन, टेलीमेट्री स्वच्छता, बिलिंग-हेडर स्ट्रिप, केंद्रीकृत OAuth; अल्फा; MIT]
- https://github.com/ultrmgns/claude-private [claude-private — टेलीमेट्री/फ़ोन-होम हटाने के लिए पैच किया गया Claude Code CLI (बाइनरी + env); Messages API बरकरार; claude-code-router / वैकल्पिक बैकएंड के लिए `ANTHROPIC_BASE_URL`; Linux x86_64 + `patch_binary.py`]
- https://github.com/botiverse/agent-vault [AI एजेंटों से रहस्य छिपाए रखें - प्लेसहोल्डर I/O परत, एन्क्रिप्टेड वॉल्ट]
- https://github.com/alrinny/agent-chat [एजेंट-से-एजेंट E2E एन्क्रिप्टेड संदेश, प्रॉम्प्ट इंजेक्शन गार्डरेल]
- https://github.com/numbergroup/AgentGuard [AgentGuard - प्रॉम्प्ट/कमांड इंजेक्शन, यूनिकोड बायपास, Clinejection-शैली, GitHub issue स्क्रीनिंग, OpenClaw + MCP]
- https://github.com/onecli/onecli [OneCLI - AI एजेंटों के लिए ओपन-सोर्स क्रेडेंशियल वॉल्ट। Rust HTTP गेटवे API क्रेडेंशियल को पारदर्शी रूप से इंजेक्ट करता है ताकि एजेंट कभी भी कच्ची कुंजियाँ न रखें। AES-256-GCM एन्क्रिप्शन, प्रति-एजेंट स्कोपिंग, ऑडिट ट्रेल]
- https://github.com/future-agi/future-agi [Future AGI - रियल-टाइम गार्डरेल (jailbreak, PII, injection, toxicity), ट्रेसिंग, इवैल, सिमुलेशन और AI एजेंटों के लिए गेटवे के साथ ओपन-सोर्स स्व-होस्टेबल एजेंट इंजीनियरिंग प्लेटफ़ॉर्म]
- https://github.com/Asymptote-Labs/agent-beacon [Agent Beacon - स्थानीय AI एजेंटों के लिए ओपन-सोर्स एंडपॉइंट टेलीमेट्री: प्रमुख हार्नेस (Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw...) से प्रॉम्प्ट/टूल-उपयोग/फ़ाइल संपादन कैप्चर करता है, स्थानीय JSONL में सामान्यीकृत करता है, MDM तैनाती + SIEM (Splunk, Sentinel, CrowdStrike...) को अग्रेषण; Go, MIT]
- https://github.com/VrtxOmega/veritas-agent-trust-lab [VERITAS Omega Agent Trust Lab - जाली निर्णयों, सटीक-क्रिया प्रतिस्थापन, रीप्ले, मूल्यांकनकर्ता सहसंबंध, साक्ष्य विलोपन और मूक निगरानी के लिए ब्लाइंड, बिना-साइनअप छह-मामला चुनौती; नियतात्मक परिणाम, कोई निष्पादन प्राधिकार नहीं]
- https://github.com/ionsec/trace [TRACE - AI/LLM एंडपॉइंट आर्टिफैक्ट के लिए केवल-पठनीय DFIR कलेक्टर: 27 कलेक्टर (Ollama, LM Studio, llama.cpp, Claude Code, Cursor, Aider, AutoGPT, CrewAI...), शैडो-AI/नेटवर्क/Docker/ब्राउज़र खोज, SHA-256 कस्टडी श्रृंखला, AI IOC + रहस्य पहचान, MITRE ATLAS मैपिंग, HTML/JSON/STIX 2.1 रिपोर्ट, Velociraptor आर्टिफैक्ट पैक; Python + शून्य-निर्भरता Go बाइनरी, AGPL-3.0]
- https://github.com/alexgreensh/repo-forensics [Repo Forensics - स्थापना से पहले AI-एजेंट रिपॉजिटरी, skills, प्लगइन और MCP सर्वर के लिए ऑफ़लाइन स्कैनर: आपूर्ति-श्रृंखला जोखिम, प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, खतरनाक क्षमताएँ; 26 स्कैनर, रनटाइम व्यवहार पूर्वानुमान, ClawHavoc अभियान पहचान, CISA KEV/CVE जाँच; SARIF-शैली आउटपुट; Claude Code/Codex/OpenClaw/Cursor; PolyForm Noncommercial]

### AI स्लॉप / PR गुणवत्ता
- https://github.com/peakoss/anti-slop [GitHub Action: निम्न-गुणवत्ता और AI स्लॉप PR का पता लगाएं और स्वतः बंद करें]
- https://github.com/dmmulroy/anti-slop [anti-slop - वेंडर किए गए Oxlint नियम जो कम-साक्ष्य वाले TypeScript/JavaScript पैटर्न (type-assertion/unknown/mock slop) को अस्वीकार करते हैं; agent skill इंस्टॉलर; MIT]
- https://github.com/rasbt/ai-detector-from-scratch [खरोंच से AI टेक्स्ट डिटेक्टर बनाएं: डेटासेट निर्माण, क्लासिफायर तुलना (logreg/DistilBERT/ModernBERT/GPT-2/Qwen3), CLI/API/ब्राउज़र UI, डिटेक्टर-अस-वेरिफायर RL; Apache-2.0]



## AI एजेंट और फ्रेमवर्क

### एजेंट फ्रेमवर्क
- https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners [शुरुआती के लिए AI एजेंट]
- https://github.com/czl9707/build-your-own-openclaw [अपना खुद का OpenClaw बनाएं - चैट लूप से हल्के OpenClaw तक AI एजेंट बनाने के लिए चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल (18 क्रमिक चरण)]
- https://github.com/rasbt/mini-coding-agent [mini-coding-agent — न्यूनतम Python कोडिंग-एजेंट हार्नेस (वर्कस्पेस स्नैपशॉट, टूल, अनुमोदन मोड, सत्र/मेमोरी); Ollama बैकएंड; केवल-stdlib स्क्रिप्ट; Apache-2.0]
- https://github.com/1jehuang/jcode [jcode - कोडिंग एजेंट हार्नेस]
- 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 [बेहतरीन AI एजेंट]
- https://github.com/elizaOS/eliza [स्वायत्त एजेंट फ्रेमवर्क]
- https://github.com/kyegomez/swarms [एंटरप्राइज़ मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन]
- https://github.com/crewAIInc/crewAI [CrewAI - स्वायत्त AI एजेंट]
- https://github.com/pydantic/pydantic-ai [Pydantic AI - एजेंट फ्रेमवर्क]
- https://github.com/kortix-ai/suna [Suna - ओपन सोर्स AI एजेंट]
- https://github.com/HKUDS/AutoAgent [AutoAgent - ज़ीरो-कोड LLM एजेंट]
- https://github.com/VoltAgent/voltagent [VoltAgent - TypeScript AI एजेंट]
- https://github.com/langchain-ai/langgraph [LangGraph]
- https://github.com/google/ax [AX (Agent Executor) - Google ओपन-सोर्स वितरित एजेंट रनटाइम: कंट्रोलर, इवेंट लॉग, पुनः आरंभ, पृथक skills/टूल/एजेंट, MCP; ऑडिटिंग और नीति; Kubernetes; प्रारंभिक विकास; Apache-2.0]
- https://github.com/langchain-ai/langchain [LangChain]
- https://github.com/openonion/connectonion [ConnectOnion - एजेंट सहयोग के लिए AI एजेंट फ्रेमवर्क]
- https://github.com/voltropy/volt [Volt - दोषरहित संदर्भ प्रबंधन के साथ कोडिंग एजेंट]
- https://github.com/badlogic/pi-mono [Pi - AI एजेंट टूलकिट: कोडिंग एजेंट CLI, LLM API, TUI/वेब UI, Slack बॉट, vLLM पॉड्स]
- https://github.com/jshachm/pi-rs [pi-mono का Rust संस्करण]
- https://github.com/prateekmedia/claude-agent-sdk-pi [Pi के लिए LLM प्रोवाइडर के रूप में Claude Agent SDK]
- https://github.com/disler/pi-vs-claude-code [Pi बनाम Claude Code: तुलना, Pi एक्सटेंशन, क्षति-नियंत्रण सुरक्षा]
- https://github.com/nicobailon/pi-subagents [pi-subagents - Pi एक्सटेंशन: एसिंक्रोनस सबएजेंट प्रत्यायोजन, चेन/समानांतर, TUI, ट्रंकेशन, MCP, Agents Manager]
- https://github.com/Michaelliv/pi-goal [pi-goal - Pi के लिए स्थायी स्वायत्त लक्ष्य एक्सटेंशन (`/goal` कमांड + लक्ष्य टूल) पॉज़/रिज़्यूम/क्लियर और टोकन-बजट नियंत्रण के साथ]
- https://github.com/jthack/claude-goal [claude-goal - स्थायी स्थानीय लक्ष्य स्थिति, पॉज़/रिज़्यूम/क्लियर/स्टेटस नियंत्रण और पूर्णता-ऑडिट गार्डरेल के साथ Claude Code के लिए Codex-शैली `/goal` कमांड]
- https://github.com/denismrvoljak/pi-tutor [pi-tutor - Pi एक्सटेंशन: व्यक्तिगत कोडिंग ट्यूटर; सीखने की शैली के अनुकूल होता है, ~/.pi/agent/pi-tutor के अंतर्गत मार्कडाउन-प्रथम ट्रैक, संकेत-प्रथम फ़्लो (`/hint`, `/reflect`, `/next_step`, `/start_tutoring`), `/tutor on` गार्ड]
- https://github.com/karpathy/autoresearch [autoresearch - AI एजेंट स्वायत्त रूप से सिंगल-GPU nanochat प्रशिक्षण चला रहे हैं, program.md + train.py, 5-मिनट val_bpb लूप]
- https://github.com/davebcn87/pi-autoresearch [Pi Autoresearch - Pi के लिए स्वायत्त प्रयोग लूप: try/measure/keep/revert, परीक्षण गति, बंडल आकार, LLM प्रशिक्षण, Lighthouse]
- https://github.com/antinomyhq/forgecode [Forge - मल्टी-प्रोवाइडर मॉडल समर्थन, वर्कफ़्लो, MCP एकीकरण और प्रतिबंधित शेल मोड के साथ AI-संवर्धित टर्मिनल कोडिंग एजेंट/पेयर प्रोग्रामर]
- https://github.com/Hmbown/DeepSeek-TUI [DeepSeek TUI - MCP क्लाइंट, सैंडबॉक्स, स्थायी कार्य कतार, 1M-संदर्भ कॉम्पैक्शन और Plan/Agent/YOLO मोड के साथ DeepSeek V4 के लिए टर्मिनल-नेटिव कोडिंग एजेंट]
- https://github.com/aattaran/deepclaude [deepclaude - Claude Code UX और टूल लूप बनाए रखते हुए प्रॉक्सी के माध्यम से DeepSeek V4/OpenRouter/Anthropic-संगत बैकएंड पर Claude Code का स्वायत्त लूप चलाएं]
- https://github.com/Swival/swival [Swival - मजबूत संदर्भ प्रबंधन के साथ छोटे/स्थानीय मॉडल के लिए अनुकूलित प्रोवाइडर-अज्ञेय CLI कोडिंग एजेंट; MCP, A2A, समीक्षा लूप और OpenAI-संगत बैकएंड का समर्थन करता है]
- https://github.com/boshu2/agentops [AgentOps - कोडिंग एजेंटों के लिए DevOps परत: सत्रों में फ़्लो, फीडबैक, मेमोरी]
- https://github.com/raindrop-ai/workshop [Raindrop Workshop - स्थानीय एजेंट डीबगर: लाइव ट्रेस (टोकन/टूल/स्पैन), कोडिंग एजेंटों को इवैल लिखने/चलाने और विफलताओं को स्व-ठीक करने दें; प्रोडक्शन ट्रेस रीप्ले; Claude Code/Codex/Cursor/OpenCode; MIT]
- https://github.com/Cranot/roam-code [AI कोडिंग एजेंटों के लिए आर्किटेक्चरल इंटेलिजेंस परत — संरचनात्मक ग्राफ़, शासन, मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन, भेद्यता मैपिंग, 100% स्थानीय]
- https://github.com/hotjp/long-run-agent [LRA - दीर्घ-चलने वाला AI एजेंट कार्य प्रबंधक: DAG निर्भरताएँ, Constitution गुणवत्ता गेट, 7-चरणीय पुनरावृत्ति मार्गदर्शन, मल्टी-एजेंट सहयोग, संदर्भ प्रबंधन]
- https://github.com/NousResearch/hermes-agent [Hermes Agent — Nous Research: TUI + मैसेजिंग गेटवे (Telegram/Discord/Slack/WhatsApp/Signal), skills/मेमोरी लूप, MCP, cron, सबएजेंट और टूल RPC, मल्टी-प्रोवाइडर मॉडल, रिमोट टर्मिनल बैकएंड; OpenClaw से `hermes claw migrate`; MIT]### Formal Methods & Lean (AI Agents)
- https://github.com/math-inc/OpenGauss [Open Gauss - परियोजना-स्कोप्ड Lean कार्यप्रवाह ऑर्केस्ट्रेटर: /prove /draft /autoprove /formalize via cameronfreer/lean4-skills; Claude Code या Codex बैकएंड, स्वार्म ट्रैकिंग, MCP/LSP; hermes-agent से फोर्क किया गया]

### RAG Frameworks
- https://github.com/infiniflow/ragflow [सर्वश्रेष्ठ RAG समाधान]
- https://github.com/FareedKhan-dev/all-rag-techniques [सभी RAG तकनीकें]
- https://github.com/NirDiamant/RAG_Techniques [RAG तकनीक अवधारणाएँ]
- https://github.com/lobehub/lobe-chat [स्थानीय RAG प्रणाली]
- https://github.com/HKUDS/MiniRAG [मिनी RAG]
- https://github.com/microsoft/PIKE-RAG [PIKE-RAG]
- https://github.com/Olow304/memvid [Memvid - पुनर्प्राप्ति के लिए दस्तावेज़ कॉर्पोरा को वीडियो में एन्कोड करके प्रयोगात्मक RAG]

### AI Memory & Long Context
- https://github.com/mem0ai/mem0 [Mem0 - AI एजेंटों के लिए सार्वभौमिक दीर्घकालिक मेमोरी परत; उपयोगकर्ता/सत्र/एजेंट स्थिति, Python और Node SDKs, self-host या Mem0 Platform]
- https://github.com/supermemoryai/supermemory [Supermemory - AI ऐप्स और एजेंटों के लिए दीर्घकालिक मेमोरी API/SDK]
- https://github.com/mindverse/Second-Me [Second-Me - व्यक्तिगत AI ट्विन: आपकी शैली सीखता है, संदर्भ याद रखता है, आपकी ओर से कार्य कर सकता है]
- https://github.com/langchain-ai/langmem [LangMem - दीर्घकालिक एजेंट मेमोरी के लिए LangChain टूलकिट]
- https://github.com/langchain-ai/memory-agent [मेमोरी एजेंट - पर्सिस्टेंट मेमोरी पैटर्न वाला LangGraph संदर्भ एजेंट]
- https://github.com/alexzhang13/rlm [रिकर्सिव लैंग्वेज मॉडल (RLM) - रिकर्सिव सब-LLM कॉल के माध्यम से असीमित संदर्भ]
- https://github.com/EverMind-AI/MSA [MSA (Memory Sparse Attention) - अत्यधिक लंबे संदर्भ के लिए एंड-टू-एंड प्रशिक्षण योग्य स्पार्स लेटेंट मेमोरी (पेपर; कोड/मॉडल TBD)]
- https://github.com/getzep/graphiti [Graphiti - एजेंट मेमोरी के रूप में डायनामिक टेम्पोरल नॉलेज ग्राफ़ (Zep)]
- https://github.com/amanhij/Zikkaron [Zikkaron - MCP पर Claude Code दीर्घकालिक मेमोरी: स्थानीय SQLite + sqlite-vec + FTS; 26 संज्ञानात्मक-शैली उपप्रणालियाँ (पूर्वानुमानात्मक लेखन गेट, Hopfield ऊर्जा, पुनर्समेकन, कारण खोज, उत्तराधिकारी प्रतिनिधित्व), 23 उपकरण, संदर्भ संघनन रीप्ले और सत्र वार्म-स्टार्ट के लिए हुक; MIT]
- https://github.com/qhjqhj00/MemoRAG [MemoRAG - बड़े कॉर्पोरा पर दीर्घ-मेमोरी RAG]
- https://github.com/milla-jovovich/mempalace [MemPalace - पदानुक्रमित "palace" संरचना, ChromaDB स्टोरेज, AAAK कम्प्रेशन डायलेक्ट और MCP टूल्स के साथ AI एजेंटों के लिए स्थानीय दीर्घकालिक मेमोरी प्रणाली]

### AI Browser Automation
- https://github.com/steel-dev/steel-browser [Steel Browser - फिंगरप्रिंट / स्टील्थ-उन्मुख नियंत्रणों के साथ AI-नियंत्रणीय ब्राउज़र स्वचालन]
- https://github.com/Skyvern-AI/skyvern [Skyvern - वेब कार्यप्रवाहों के लिए LLM + कंप्यूटर-विज़न एजेंट; प्राकृतिक-भाषा लक्ष्य ब्राउज़र स्वचालन चलाते हैं]
- https://github.com/runablehq/mini-browser [mini-browser (Runable) - AI एजेंटों के लिए निर्मित हल्का एम्बेड करने योग्य ब्राउज़र रनटाइम]
- https://github.com/injaneity/pi-computer-use [pi-computer-use - Pi कोडिंग एजेंट के लिए सिमेंटिक macOS कंप्यूटर-उपयोग एक्सटेंशन (AX-प्रथम क्रियाएँ, विंडो रेफ़रेंस, स्टील्थ/बैकग्राउंड-सुरक्षित पथ, वैकल्पिक स्क्रीनशॉट फ़ॉलबैक)]
- https://github.com/millionco/expect [Expect - expect-cli: एजेंट unstaged/ब्रांच परिवर्तनों से ब्राउज़र टेस्ट चलाते हैं; Claude या Codex]
- https://github.com/JCodesMore/ai-website-cloner-template [AI वेबसाइट क्लोनर टेम्पलेट - एजेंट-संचालित पिक्सेल-परफेक्ट साइट क्लोनिंग के लिए वन-कमांड `/clone-website` कार्यप्रवाह (रिकॉन, एसेट निष्कर्षण, कंपोनेंट स्पेक्स, समानांतर बिल्डर); MIT]
- https://github.com/browser-use/browser-use [Browser-Use - AI ब्राउज़र नियंत्रण]
- https://github.com/browser-use/macOS-use [macOS के लिए Computer-Use]
- https://github.com/web-infra-dev/midscene [Browser-Use विकल्प]
- https://github.com/browser-use/workflow-use [Browser-Use कार्यप्रवाह रिकॉर्डिंग]
- https://github.com/microsoft/magentic-ui [Microsoft Browser-Use विकल्प]
- https://github.com/lightpanda-io/browser [Lightpanda - AI कार्यभार के लिए हेडलेस ब्राउज़र, Zig में कार्यान्वित (छोटा मेमोरी फ़ुटप्रिंट)]
- https://github.com/jo-inc/camofox-browser [Camofox ब्राउज़र - AI एजेंटों के लिए हेडलेस Camoufox/Firefox स्वचालन सर्वर ताकि वे उन साइटों तक पहुँच सकें जो अक्सर स्टॉक स्वचालन को ब्लॉक करती हैं; एंटी-डिटेक्शन / यथार्थवादी फिंगरप्रिंट]
- https://github.com/Kaliiiiiiiiii-Vinyzu/patchright [patchright - मज़बूत एंटी-ऑटोमेशन-डिटेक्शन डिफ़ॉल्ट्स के साथ पैच किया गया Playwright]
- https://github.com/Kaliiiiiiiiii-Vinyzu/patchright-python [patchright-python - patchright के लिए Python SDK]
- https://github.com/Kaliiiiiiiiii-Vinyzu/patchright-nodejs [patchright-nodejs - patchright के लिए Node.js SDK]
- https://github.com/CloakHQ/CloakBrowser [CloakBrowser - सोर्स-स्तरीय फिंगरप्रिंट पैच के साथ स्टील्थ Chromium; ड्रॉप-इन Playwright रिप्लेसमेंट; बॉट-डिटेक्शन बेंचमार्क दावे (30/30)]
- https://github.com/feder-cr/invisible_playwright [invisible_playwright - स्टील्थ Firefox ड्रॉप-इन Playwright रिप्लेसमेंट; बॉट डिटेक्शन टेस्ट पास करता है (reCAPTCHA, Fingerprint Pro, CreepJS); MIT; केवल अधिकृत लक्ष्य]

### MCP Servers
- https://mcp.so/ [MCP संग्रह वेबसाइट]
- https://github.com/gmh5225/MCP-Chinese-Getting-Started-Guide [MCP आरंभ करने की मार्गदर्शिका]
- https://github.com/microsoft/DebugMCP [VSCode एक्सटेंशन जो AI-सहायता प्राप्त डिबगिंग के लिए स्थानीय MCP सर्वर प्रदान करता है (बहु-भाषा)]
- https://github.com/jtang613/gdb-mcp [gdb-mcp - GDB स्वचालन के लिए हल्का MCP सर्वर (FastMCP): डिबगर कमांड चलाने और आउटपुट लौटाने के लिए `gdb-command` उजागर करता है]
- https://github.com/mrphrazer/ghidra-headless-mcp [ghidra-headless-mcp — MCP पर हेडलेस Ghidra]
- https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins [स्किल्स/कनेक्टर्स/स्लैश कमांड के साथ Claude प्लगइन रिपॉजिटरी (MCP इंटीग्रेशन)]
- https://github.com/co-browser/browser-use-mcp-server [Browser-Use MCP]
- https://github.com/CursorTouch/Windows-MCP [Windows-MCP - Windows पर कंप्यूटर उपयोग के लिए MCP सर्वर: UI स्वचालन, ऐप/विंडो नियंत्रण, कीबोर्ड/माउस, स्क्रीनशॉट/स्नैपशॉट; stdio/SSE/HTTP; PyPI uvx; MIT]
- https://github.com/langchain-ai/langchain-mcp-adapters [MCP से LangChain एडेप्टर]
- https://github.com/nicobailon/pi-mcp-adapter [pi-mcp-adapter - Pi कोडिंग एजेंट के लिए टोकन-कुशल MCP एडेप्टर: लेज़ी सर्वर लाइफसाइकिल, टूल-मेटाडेटा कैश, प्रॉक्सी/डायरेक्ट-टूल्स मोड, और साझा MCP कॉन्फ़िग संगतता]
- https://github.com/patruff/ollama-mcp-bridge [Ollama MCP Bridge]
- https://github.com/regenrek/deepwiki-mcp [DeepWiki MCP]
- https://github.com/upstash/context7 [दस्तावेज़ीकरण MCP]
- https://github.com/colbymchenry/codegraph [CodeGraph - Claude Code/Codex/Cursor/OpenCode/Hermes के लिए प्री-इंडेक्स्ड स्थानीय कोड नॉलेज ग्राफ़ MCP: सिंबल/कॉल ग्राफ़, कम टोकन और टूल कॉल; MIT]

### AI Sandbox & Isolation
- https://github.com/NVIDIA/OpenShell [OpenShell - स्वायत्त एजेंटों के लिए सुरक्षित निजी रनटाइम: Docker/K3s गेटवे, YAML नीतियाँ (फ़ाइलसिस्टम, L7 नेटवर्क ईग्रेस, प्रोसेस, इन्फ़रेंस रूटिंग), FS लीकेज के बिना क्रेडेंशियल प्रदाता; Claude, OpenCode, Codex, Copilot; Apache-2.0, अल्फ़ा]
- https://github.com/strukto-ai/mirage [Mirage - AI एजेंटों के लिए एकीकृत वर्चुअल फ़ाइलसिस्टम: bash-शैली टूलिंग और वर्कस्पेस स्नैपशॉट के साथ S3/Drive/Slack/GitHub/आदि को एक ट्री के अंतर्गत माउंट करें]
- https://github.com/afshinm/zerobox [zerobox - Codex रनटाइम नीतियों का उपयोग करके हल्का क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म प्रोसेस सैंडबॉक्सिंग; फ़ाइल, नेटवर्क और क्रेडेंशियल नियंत्रणों के साथ किसी भी कमांड को सैंडबॉक्स करें]
- https://github.com/provos/ironcurtain [IronCurtain - स्वायत्त AI एजेंटों के लिए सुरक्षित रनटाइम: सरल-अंग्रेज़ी संविधान → संकलित नीति; MCP शब्दार्थ अंतर्वेशन (अनुमति/अस्वीकार/एस्केलेट), V8 आइसोलेट या Docker एजेंट मोड; Claude Code/Goose; ironcurtain.dev; अनुसंधान प्रोटोटाइप; Apache-2.0]
- https://github.com/microsandbox/microsandbox [AI कोड निष्पादन सैंडबॉक्स, E2B विकल्प]
- https://github.com/jamesmurdza/sandboxjs [AI एजेंटों के लिए ऑल-इन-वन सैंडबॉक्स]
- https://github.com/agent-infra/sandbox [एजेंट इंफ्रास्ट्रक्चर सैंडबॉक्स]
- https://github.com/skanehira/mori [Rust-आधारित सैंडबॉक्स]
- https://github.com/always-further/nono [Rust-आधारित सैंडबॉक्स]
- https://github.com/penberg/agentfs [नियंत्रित फ़ाइल सिस्टम एक्सेस के साथ TypeScript एजेंट सैंडबॉक्स]
- https://github.com/zerocore-ai/microsandbox [Microsandbox - अविश्वसनीय कोड के लिए हार्डवेयर-स्तरीय आइसोलेशन]
- https://github.com/vercel-labs/ai-sdk-tool-code-execution [Vercel AI SDK कोड निष्पादन सैंडबॉक्स]
- https://github.com/moru-ai/moru [क्लाउड में AI एजेंट चलाएँ]
- https://github.com/earendil-works/gondolin [प्रयोगात्मक Linux MicroVM एजेंट सैंडबॉक्स]
- https://github.com/adammiribyan/zeroboot [Zeroboot - Firecracker स्नैपशॉट + CoW फोर्किंग के माध्यम से AI एजेंटों के लिए सब-मिलीसेकंड KVM VM सैंडबॉक्स, Python/Node SDK]
- https://github.com/rcarmo/piclaw [PiClaw - Pi कोडिंग एजेंट के लिए Docker सैंडबॉक्स: अलग Debian, स्ट्रीमिंग वेब UI, SSE, पर्सिस्टेंट सत्र, passkeys/TOTP, वैकल्पिक WhatsApp]
- https://github.com/CharlyCst/spadebox [SpadeBox - सैंडबॉक्स किए गए उपकरण (files/grep/glob, fetch, js_repl/js_exec) + Rust में JS/Python/MCP बाइंडिंग के साथ AI एजेंटों के लिए एम्बेडेड JS रनटाइम; cap-std FS सैंडबॉक्सिंग, HTTP डोमेन allowlisting, गुप्त टोकन प्रतिस्थापन, कोई bash टूल नहीं]

## AI Development & Training

### Training Frameworks
- https://github.com/trevin-creator/autoresearch-mlx [Apple Silicon (MLX) पोर्ट ऑफ Karpathy's autoresearch — Mac पर स्वायत्त AI अनुसंधान लूप, एजेंट train.py संपादित करता है, val_bpb keep/revert]
- https://github.com/openai/parameter-golf [OpenAI Parameter Golf / Model Craft Challenge - ≤16MB आर्टिफैक्ट में LM प्रशिक्षित करें; लीडरबोर्ड के लिए Apple Silicon पर स्थानीय रूप से MLX, CUDA मल्टी-ग्राफ़िक्स (जैसे 8×H100); FineWeb val बिट्स-प्रति-बाइट]
- https://github.com/kvcache-ai/ktransformers [LLM इन्फ़रेंस ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क]
- https://github.com/0xwilliamortiz/FlashKDA [FlashKDA - SM90+ पर प्रशिक्षण और डिकोड के लिए मेमोरी-कुशल Flash Kimi Delta Attention (KDA) CUDA कर्नेल (CUTLASS); flash-linear-attention `chunk_kda` बैकएंड के रूप में स्वचालित-डिस्पैच]
- https://github.com/NVIDIA/TileGym [TileGym - GPU प्रोग्रामिंग और LLM इंटीग्रेशन (जैसे, Llama/DeepSeek) के लिए CUDA Tile कर्नेल ट्यूटोरियल/उदाहरण, बेंचमार्किंग और ट्रांसफॉर्मर एंड-टू-एंड त्वरण पथों के साथ]
- https://github.com/transformerlab/transformerlab-app [प्रशिक्षण स्टूडियो]
- https://github.com/Lightning-AI/litgpt [फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क]
- https://github.com/ml-explore/mlx-lm [MLX LLM फाइन-ट्यूनिंग]
- https://github.com/arcee-ai/mergekit [मॉडल मर्ज टूल]
- https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime [वितरित AI प्रशिक्षण]
- https://docs.unsloth.ai/basics/tutorials-how-to-fine-tune-and-run-llms [Unsloth फाइन-ट्यूनिंग]
- https://x.com/UnslothAI/status/1953896997867729075 [gpt-oss-20b के लिए मुफ्त फाइन-ट्यूनिंग ट्यूटोरियल]
- https://github.com/OpenPipe/ART [ART - GRPO इंटीग्रेशन के साथ एजेंट रीइन्फोर्समेंट ट्रेनर फ्रेमवर्क]
- https://medium.com/@lucamassaron/fine-tuning-gemma-3-1b-it-for-financial-sentiment-analysis-a-step-by-step-guide-1a025d2fc75d [वित्तीय भावना विश्लेषण के लिए चरण-दर-चरण Gemma 3 1B-IT फाइनट्यूनिंग गाइड]

### Local Models
- https://github.com/mudler/LocalAI [स्थानीय मॉडल लोडिंग टूल]
- https://github.com/guinmoon/LLMFarm [iOS/macOS पर LLM]
- https://github.com/huggingface/open-r1 [DeepSeek-R1 ओपन सोर्स पुनरुत्पादन]
- https://huggingface.co/kai-os/Carnice-9b [Carnice-9b — Hermes Agent के लिए ट्यून किया गया Qwen3.5-9B-आधारित मर्ज किया गया 9B चेकपॉइंट (टर्मिनल, ब्राउज़र, संरचित टूल उपयोग, हार्नेस-नेटिव मैसेज पैटर्न); Apache-2.0]
- https://github.com/exo-explore/exo [AI क्लस्टर मॉडल रनिंग]
- https://github.com/GradientHQ/parallax [Parallax - पूर्णतः विकेंद्रीकृत इन्फ़रेंस फ्रेमवर्क: Lattica P2P के माध्यम से GPU नोड्स (SGLang/vLLM) + Macs (MLX) में LLM सर्विंग वितरित करें; OpenClaw इंटीग्रेशन; Apache-2.0]
- https://github.com/michaelneale/mesh-llm [mesh-llm - वितरित LLM इन्फ़रेंस मेश: llama.cpp RPC के माध्यम से नोड्स में डेंस मॉडल (पाइपलाइन समानांतरता) + MoE एक्सपर्ट्स (एक्सपर्ट शार्डिंग) को स्वतः-विभाजित करता है; OpenAI-संगत API; गॉसिप ब्लैकबोर्ड]
- https://github.com/CherryHQ/cherry-studio [स्थानीय LLM GUI]
- https://github.com/sauravpanda/BrowserAI [ब्राउज़र में स्थानीय LLM चलाएँ]
- https://github.com/signerlabs/Klee [स्थानीय मॉडल चैट + RAG]
- https://github.com/AlexsJones/llmfit [llmfit - हार्डवेयर-जागरूक स्थानीय मॉडल अनुशंसाकर्ता (RAM/CPU/GPU फिट स्कोरिंग), TUI/CLI + प्रदाता/रनटाइम समर्थन (Ollama, llama.cpp, MLX, LM Studio, vLLM)]
- https://github.com/raullenchai/Rapid-MLX [Rapid-MLX - Apple Silicon के लिए हाई-स्पीड स्थानीय AI इंजन (OpenAI-संगत API): प्रॉम्प्ट कैश, टूल-कॉलिंग पार्सर, रीज़निंग पृथक्करण, क्लाउड रूटिंग; Claude Code/Cursor/Aider के साथ एकीकृत होता है]
- https://github.com/dontizi/rlama [स्थानीय Ollama + RAG]
- https://github.com/dinoki-ai/osaurus [MLX-आधारित स्थानीय इन्फ़रेंस सर्वर, Ollama विकल्प]
- https://github.com/trymirai/uzu [उच्च-प्रदर्शन Rust इन्फ़रेंस इंजन]
- https://github.com/jundot/omlx [Apple Silicon के लिए LLM इन्फ़रेंस सर्वर]
- https://github.com/gamogestionweb/Turboquant-llama [TurboQuant + llama.cpp — मोबाइल पर Google TurboQuant (PolarQuant + QJL) KV-कैश कम्प्रेशन के लिए रोडमैप/दस्तावेज़; MIT]
- https://github.com/TheTom/turboquant_plus [TurboQuant+ — KV-कैश कम्प्रेशन (PolarQuant + WHT); Python संदर्भ + Metal `turbo3`/`turbo4` के साथ llama.cpp फोर्क; Apache-2.0]
- https://github.com/noonghunna/qwen36-27b-single-3090 [एकल RTX 3090 पर vLLM + Docker के माध्यम से Qwen3.6-27B चलाएँ (विज़न/टूल-कॉलिंग, OpenAI-संगत स्थानीय API); सक्रिय विकास `noonghunna/club-3090` पर स्थानांतरित हो गया]
- https://github.com/noonghunna/qwen36-dual-3090 [vLLM nightly पर MTP + fp8 KV के साथ Qwen3.6-27B डुअल-3090 रेसिपी (TP=2), समवर्ती सर्विंग और लंबे संदर्भ के लिए मान्य]
- https://github.com/spiritbuun/llama-cpp-turboquant-cuda [llama-cpp-turboquant-cuda — CUDA समर्थन के साथ TurboQuant llama.cpp फोर्क (NVIDIA GPU पथ)]
- https://github.com/mitkox/vllm-turboquant [vllm-turboquant — TurboQuant इंटीग्रेशन के साथ vLLM 0.18.1rc1 फोर्क]
- https://github.com/tonbistudio/turboquant-pytorch [TurboQuant — स्क्रैच से PyTorch KV-कैश कम्प्रेशन (रोटेशन + Lloyd-Max + QJL); सिंथेटिक + वास्तविक-मॉडल सत्यापन; MIT]
- https://github.com/Anemll/flash-moe [flash-moe (फोर्क) - Apple Silicon पर Qwen3.5-397B-A17B MoE के लिए C/Objective-C/Metal इन्फ़रेंस इंजन; SSD से स्ट्रीम किए गए एक्सपर्ट (pread + पेज कैश), हाइब्रिड MLX 4-bit + Unsloth GGUF Q3 एक्सपर्ट / Q6 LM हेड / Q8 एम्बेडिंग, llama.cpp-शैली IQ3/IQ4/Q5 डीक्वांट कर्नेल, वैकल्पिक Metal 4 NAX matmul (M5+), SSD फैनआउट के लिए `--cache-io-split`; टूल-कॉलिंग चैट TUI]
- https://github.com/JustVugg/colibri [Colibri - ~25GB RAM पर GLM-5.2 (744B MoE) चलाने के लिए शुद्ध C, ज़ीरो-डेप्स इंजन; एक्सपर्ट डिस्क से स्ट्रीम किए जाते हैं]
- https://github.com/0xSero/deepseek-v4-flash-sm120 [deepseek-v4-flash-sm120 - `lmsysorg/sglang:deepseek-v4-blackwell` पर DeepSeek-V4-Flash FP8 के लिए SM_120 (NVIDIA Blackwell RTX 50xx/Pro 6000) स्पार्स-डिकोड कर्नेल + रनटाइम मंकी-पैच]
- https://github.com/maliubiao/dgx-spark-2-deepseek-flash-0731 [DeepSeek-V4-Flash-0731 डुअल DGX Spark (GB10) क्लस्टर रेसिपी: 200GbE QSFP डायरेक्ट-कनेक्ट, vLLM Anemll DSpark इमेज, TP=2, 1M संदर्भ]
- https://github.com/tonyd2wild/DGX-Spark-Hard-Poweroff-Fix [DGX Spark (GB10) लॉग-रहित हार्ड पावर-ऑफ डायग्नोसिस + systemd पर्सिस्टेंस के साथ GPU क्लॉक-कैप फिक्स (`nvidia-smi -lgc`)]
- https://github.com/0xBakeer/Qwen3.8-27B-FP8-on-a-single-DGX-Spark [Qwen3.8-27B-FP8 एकल DGX Spark (GB10/SM121) vLLM रेसिपी: DSpark स्पेक्युलेटिव डिकोड + प्रीफ़िक्स कैश, MTP/k/समवर्तीता के मुकाबले मापा गया tok/s; MIT]
- https://github.com/0xBakeer/Qwen3.8-27B-4-bit-on-a-single-DGX-Spark [Qwen3.8-27B 4-bit (NVFP4/MixedInt4) एकल DGX Spark रेसिपी बनाम FP8: DSpark k/समवर्तीता ट्रेडऑफ़, SM121 के लिए W4A16/Marlin नोट्स; MIT]
- https://github.com/gmh5225/optiml [OptiML - GPU/CPU में हॉट/कोल्ड न्यूरॉन विभाजन के माध्यम से स्थानीय इन्फ़रेंस तेज़ करें]

### Uncensored Models
- https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard [अनसेंसर्ड मॉडल लीडरबोर्ड]
- https://erichartford.com/uncensored-models [अनसेंसर्ड मॉडल प्रशिक्षण मार्गदर्शिका]
- https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.1-8B [Dolphin अनसेंसर्ड मॉडल]
- https://github.com/AEON-7/Qwen3.6-27B-AEON-Ultimate-Uncensored-DFlash [Qwen3.6-27B AEON Ultimate Uncensored DFlash - DGX Spark/Blackwell के लिए NVFP4 क्वांटाइज़ेशन डिप्लॉयमेंट गाइड के साथ लॉसलेस एब्लिटरेशन (BF16 + NVFP4)]
- https://github.com/AEON-7/Qwen3.6-NVFP4-DFlash [Qwen3.6-35B-A3B-heretic NVFP4 + DFlash स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग स्टैक for DGX Spark (GB10/sm_121a), सोर्स-बिल्ट vLLM और डिप्लॉयमेंट गाइड के साथ]
- 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 & Rules
- https://github.com/NeoVertex1/SuperPrompt [सुपर प्रॉम्प्ट]
- https://github.com/richards199999/Thinking-Claude [Claude संवर्धन प्रॉम्प्ट]
- https://github.com/LouisShark/chatgpt_system_prompt [ChatGPT सिस्टम प्रॉम्प्ट संग्रह]
- https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2 [Prompt as Code - GPT-Image2 औद्योगिक प्रॉम्प्ट इंजन/टेम्पलेट लाइब्रेरी (370+ रिवर्स-इंजीनियर्ड केस, 20+ प्रोडक्शन टेम्पलेट)]
- https://github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules [शानदार Cursor नियम]
- https://github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial [Anthropic प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग ट्यूटोरियल]
- https://github.com/langgptai/wonderful-prompts [अद्भुत प्रॉम्प्ट संग्रह]
- https://github.com/Leonxlnx/claude-code-system-prompts [Claude Code सिस्टम प्रॉम्प्ट - Claude Code प्रॉम्प्ट आर्किटेक्चर, एजेंट निर्देशों और सुरक्षा क्लासिफायर प्रॉम्प्ट की स्वतंत्र शोध सूची]
- https://github.com/mshumer/gpt-oss-pro-mode [कई ओपन मॉडलों को अपग्रेड करने के लिए साझा "pro mode" प्रॉम्प्ट]

### Routing & Model Selection
- https://github.com/CommonstackAI/UncommonRoute [UncommonRoute - स्थानीय LLM राउटर जो जटिलता स्तर के अनुसार अनुरोध भेजता है; Codex/Claude Code/Cursor/OpenClaw संगत, ~0.5ms विलंबता, 86% लागत बचत]
- https://github.com/microsoft/best-route-llm [प्रति क्वेरी सर्वश्रेष्ठ LLM चुनने के लिए रूटिंग मॉडल प्रशिक्षित करें]
- https://openrouter.ai/switchpoint/router [स्वचालित रूप से इष्टतम मॉडल चुनने के लिए होस्टेड राउटर]### Claude Code स्किल्स / प्लगइन्स
- https://github.com/VoltAgent/awesome-claude-code-subagents [100+ विशेषीकृत Claude Code सबएजेंट संग्रह]
- https://github.com/shuvonsec/claude-bug-bounty [claude-bug-bounty - अधिकृत बग बाउंटी (Web2 + Web3) के लिए Claude Code प्लगइन: 7 स्किल्स, 8 स्लैश कमांड (/recon, /hunt, /validate, /report, /chain, /scope, /triage, /web3-audit), 5 एजेंट, recon स्टैक (subfinder, httpx, katana, nuclei, …), vuln स्कैनर + LLM-ऐप प्रोब (hai_*), रिपोर्ट टेम्पलेट; Web3 स्किल्स के लिए साथी रिपॉजिटरी और README में writeup→skill बिल्डर]
- https://github.com/elementalsouls/Claude-BugHunter [Claude-BugHunter - बाहरी रेड-टीम और बग हंटिंग के लिए Claude Code स्किल बंडल: 51 स्किल्स, 15 स्लैश कमांड, 24 vuln श्रेणियों में 681 प्रकट-रिपोर्ट पैटर्न; एंटरप्राइज़ आइडेंटिटी/इन्फ्रा अटैक चेन (M365/Entra, Okta, vCenter, SSL VPNs, SharePoint), Burp MCP, H1/Bugcrowd/Intigriti रिपोर्टिंग टेम्पलेट]
- https://github.com/affaan-m/everything-claude-code [Everything Claude Code - प्रोडक्शन प्लगइन: एजेंट, स्किल्स, हुक, कमांड, नियम, MCP; Cursor/Codex/OpenCode; AgentShield /security-scan]
- https://github.com/openai/codex-plugin-cc [codex-plugin-cc — OpenAI Claude Code प्लगइन: CC से लोकल Codex चलाएँ (`/codex:review`, `/codex:adversarial-review`, `/codex:rescue` + status/result/cancel); वैकल्पिक Stop-hook समीक्षा गेट; Apache-2.0]
- https://github.com/uditgoenka/autoresearch [Claude Autoresearch - Claude Code प्लगइन (Karpathy autoresearch से प्रेरित): लक्ष्य + यांत्रिक मीट्रिक + git keep/revert और TSV लॉग के साथ verify लूप; /autoresearch:plan, :security (STRIDE/OWASP रीड-ओनली ऑडिट), :ship, :debug, :fix, :scenario, :predict, :learn; वैकल्पिक Guard रिग्रेशन गेट; मार्केटप्लेस + मैनुअल इंस्टॉल]
- https://github.com/xu-xiang/everything-claude-code-zh [everything-claude-code चीनी अनुवाद - पूर्ण zh-CN एजेंट/स्किल्स/हुक/कमांड/नियम/MCP, चीनी डेवलपर्स के लिए ECC इकोसिस्टम का उपयोग आसान बनाता है]
- https://github.com/popup-studio-ai/bkit-claude-code [bkit - PDCA पद्धति + Claude Code के लिए संदर्भ इंजीनियरिंग, AI-नेटिव विकास]
- https://github.com/DenisSergeevitch/agents-best-practices [agents-best-practices - एजेंटिक हार्नेस डिज़ाइन, ऑडिट और रीफैक्टरिंग के लिए प्रोवाइडर-न्यूट्रल Agent Skill (Codex/Claude Code): MVP ब्लूप्रिंट, टाइप किए गए टूल, अनुमतियाँ/जोखिम वर्ग, योजना/लक्ष्य, संदर्भ/कॉम्पैक्शन, प्रॉम्प्ट कैशिंग, सुरक्षा/इवैल्स/ऑब्ज़र्वेबिलिटी, लॉन्च चेकलिस्ट; MIT]
- https://github.com/Dammyjay93/interface-design [Claude Code के लिए डिज़ाइन इंजीनियरिंग - सुसंगत UI]
- https://github.com/BehiSecc/VibeSec-Skill [सुरक्षित कोड और सामान्य भेद्यता रोकथाम के लिए Claude स्किल]
- https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills [AI एजेंटों के लिए 754 संरचित साइबर सुरक्षा स्किल्स; MITRE ATT&CK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, D3FEND और NIST AI RMF से मैप की गईं; agentskills.io मानक; Claude Code, GitHub Copilot, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI और 20+ प्लेटफ़ॉर्म पर काम करता है]
- https://github.com/YARAHQ/yara-rule-skill [yara-rule-skill - YARA नियम लेखन, समीक्षा और अनुकूलन के लिए LLM Agent Skill: YARA-Forge/yaraQA सर्वोत्तम अभ्यास, 20+ गुणवत्ता जाँच, प्रदर्शन/शैली गाइड; OpenClaw/Claude Code/MCP एजेंट]
- https://github.com/SnailSploit/Claude-Red [Claude-Red - Claude Skills (SKILL.md) के लिए क्यूरेटेड आक्रामक-सुरक्षा स्किल लाइब्रेरी: SQLi, शेलकोड, EDR बाइपास, एक्सप्लॉइट डेवलपमेंट और अन्य अटैक-सर्फेस प्लेबुक]
- https://github.com/ljagiello/ctf-skills [ctf-skills - CTF के लिए एजेंट स्किल्स: वेब एक्सप्लॉइटेशन, बाइनरी pwn, क्रिप्टो, रिवर्स इंजीनियरिंग, फोरेंसिक, OSINT और अधिक]
- https://github.com/codexstar69/bug-hunter [bug-hunter - सुरक्षित ब्रांचों पर मल्टी-एजेंट detect+auto-fix पाइपलाइन वाली adversarial AI बग हंटर स्किल; Claude Code/Cursor/Codex CLI/Copilot CLI/OpenCode/Pi में सुरक्षा भेद्यता, लॉजिक बग और रनटाइम समस्याओं को लक्षित करता है]
- https://github.com/hamelsmu/claude-review-loop [Claude Code प्लगइन: Codex के साथ स्वचालित कोड समीक्षा लूप]
- https://github.com/blader/humanizer [टेक्स्ट से AI लेखन के संकेत हटाएँ]
- https://github.com/hardikpandya/stop-slop [Stop Slop - गद्य से AI लेखन के संकेत हटाने के लिए Claude स्किल: प्रतिबंधित वाक्यांश, संरचनात्मक क्लिच, वाक्य नियम]
- https://github.com/op7418/Humanizer-zh [Humanizer चीनी संस्करण]
- https://github.com/htdt/godogen [Godogen - Claude Code/Codex के लिए स्वायत्त गेम डेव स्किल जनरेटर: चरणबद्ध पाइपलाइन को Godot (C#/.NET), Bevy (Rust) या Babylon.js रिपॉजिटरी में प्रकाशित करें; Gemini/Grok/Tripo3D एसेट जनरेशन, स्क्रीनशॉट-आधारित सेल्फ-रिपेयर कैप्चर लूप; MIT]
- https://github.com/alexgreensh/token-optimizer [Token Optimizer - Claude Code/Codex सत्रों में "ghost tokens" खोजें और ठीक करें; कॉम्पैक्शन से बचें, संदर्भ-गुणवत्ता क्षय से बचें; सत्र ऑडिट + डैशबोर्ड]
- https://github.com/alexgreensh/outsourcerer [Outsourcerer - मुख्य सत्र के ऑर्केस्ट्रेट करते समय Claude Code से नीरस काम को सस्ते इंजन/मॉडल पर ऑफलोड करें; लाइव टोकन-सीमा जागरूकता, बेंचमार्क-आधारित मॉडल रूटिंग, दूसरी-राय लेन]



## AI अनुप्रयोग

### चैट और सहायक
- https://github.com/open-webui/open-webui [ChatGPT क्लोन]
- https://github.com/ChatGPTNextWeb/NextChat [NextJS चैट]
- https://github.com/vercel/chat [Chat SDK - Slack, Teams, Google Chat, Discord पर चैट बॉट्स के लिए TypeScript SDK]
- https://github.com/vercel/ai-chatbot [Vercel AI चैटबॉट]
- https://github.com/block/goose [MCP डेस्कटॉप एजेंट]
- https://github.com/openclaw/openclaw [प्लेटफ़ॉर्म और चैनलों में व्यक्तिगत AI सहायक]
- https://github.com/TinyAGI/tinyclaw [TinyClaw - मल्टी-एजेंट, मल्टी-टीम, मल्टी-चैनल 24/7 सहायक; Discord/Telegram/WhatsApp, TinyOffice वेब पोर्टल, SQLite कतार, Claude Code/Codex]
- https://github.com/zhixianio/clawpal [ClawPal - OpenClaw के लिए डेस्कटॉप साथी: विज़ुअल UI के साथ एजेंट, मॉडल, कॉन्फ़िग प्रबंधित करें]
- https://github.com/HKUDS/nanobot [अल्ट्रा-लाइटवेट व्यक्तिगत AI सहायक (Clawdbot-प्रेरित)]
- https://github.com/zeroclaw-labs/zeroclaw [ZeroClaw - Rust AI सहायक, 5MB RAM से कम, $10 हार्डवेयर]
- https://github.com/louisho5/picobot [Picobot - लाइटवेट सेल्फ-होस्टेड AI बॉट, एकल Go बाइनरी]
- https://github.com/pewdiepie-archdaemon/odysseus [Odysseus - सेल्फ-होस्टेड, लोकल-फर्स्ट AI वर्कस्पेस (ChatGPT/Claude-शैली UI): लोकल/API मॉडल के साथ चैट, opencode+MCP एजेंट (वेब/फ़ाइलें/शेल/स्किल्स/मेमोरी), डीप रिसर्च, मॉडल कुकबुक, ईमेल/कैलेंडर/नोट्स; Docker, एडमिन-गेटेड टूल; MIT]

### AI डीप रिसर्च
- https://github.com/assafelovic/gpt-researcher [GPT रिसर्चर]
- https://github.com/bytedance/deer-flow [ByteDance डीप रिसर्च]
- https://github.com/LearningCircuit/local-deep-research [लोकल डीप रिसर्च]
- https://github.com/u14app/deep-research [डीप रिसर्च NextJS]
- https://github.com/zilliztech/deep-searcher [लोकल डीप सर्चर]
- https://github.com/aakashsharan/research-vault [RAG और संरचित निष्कर्षण के साथ AI रिसर्च सहायक]
- https://github.com/nashsu/llm_wiki [LLM Wiki - क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म डेस्कटॉप ऐप जो आपके दस्तावेज़ों से धीरे-धीरे एक स्थायी, आपस में जुड़ा विकी बनाता है (एक-शॉट RAG से परे ज्ञान-आधार रखरखाव)]
- https://github.com/atomicstrata/llm-wiki-compiler [llm-wiki-compiler - ज्ञान कंपाइलर: कच्चे स्रोत अंदर, आपस में जुड़ा विकी बाहर; Karpathy LLM Wiki पैटर्न]
- https://github.com/Agent-Field/af-deep-research [AF Deep Research - AgentField पर स्वायत्त मल्टी-एजेंट रिसर्च बैकएंड: समानांतर स्ट्रीम, गुणवत्ता-संचालित पुनरावृत्त लूप, संरचित इकाइयाँ/संबंध/साक्ष्य/उद्धृत दस्तावेज़]

### AI वित्त और ट्रेडिंग
- https://github.com/TraderAlice/OpenAlice [OpenAlice - AI ट्रेडिंग एजेंट (इक्विटी, क्रिप्टो, कमोडिटी, फॉरेक्स, मैक्रो): शोध से प्रवेश, स्थिति प्रबंधन से निकास तक पूर्ण जीवनचक्र; एकीकृत मल्टी-ब्रोकर UTA (CCXT/Alpaca/IBKR), trading-as-git गार्ड पाइपलाइन, अनुमोदन-गेटेड निष्पादन, वर्कस्पेस + MCP; AGPL-3.0; प्रायोगिक]
- https://github.com/LuckyOne7777/LLM-Trading-Lab [LLM-Trading-Lab - फॉरवर्ड-ओनली, वास्तविक-धन माइक्रो-कैप प्रयोग जहाँ एक LLM पारदर्शी लॉग और मूल्यांकन आर्टिफैक्ट्स के साथ एक सीमित पोर्टफोलियो प्रबंधित करता है]
- https://github.com/LuckyOne7777/LLM-Investor-Behavior-Benchmark [LIBB - LLM ट्रेडिंग प्रयोगों के लिए शोध लाइब्रेरी: स्थायी पोर्टफोलियो स्थिति, व्यवहारिक/प्रदर्शन/भावना मीट्रिक्स और रोलबैक-सुरक्षित प्रोसेसिंग]

### AI सर्च इंजन
- https://github.com/rashadphz/farfalle [AI सर्च इंजन]
- https://github.com/miurla/morphic [AI सर्च इंजन]
- https://github.com/zaidmukaddam/scira [xAI के साथ AI सर्च]
- https://github.com/khoj-ai/khoj [लोकल मॉडल के साथ AI सर्च]

### AI कोड विश्लेषण
- https://github.com/gmh5225/CodeLens [LLM के लिए कोड विश्लेषण टूल]
- https://github.com/mufeedvh/code2prompt [कोड से प्रॉम्प्ट टूल]
- https://github.com/yamadashy/repomix [LLM के लिए GitHub सारांशकर्ता]
- https://github.com/cyclotruc/gitingest [LLM के लिए GitHub सारांशकर्ता]
- https://github.com/ahmedkhaleel2004/gitdiagram [GitHub आरेख जनरेटर]
- https://gitingest.com [LLM के लिए GitHub कोड मर्जर]
- https://deepwiki.com [GitHub प्रोजेक्ट डीप सर्च]
- https://github.com/anvia-hq/lexa [Lexa - Rust में तेज़ लोकल कोड इंटेलिजेंस: टेक्स्ट/सिंबल खोज, आउटलाइन, निर्भरता अनुरेखण और हैश-जागरूक संपादन के लिए कोडबेस को पोर्टेबल, क्वेरी-योग्य ग्राफ़ में अनुक्रमित करता है; CLI, एडिटर या MCP क्लाइंट से क्वेरी करें]

### AI वेब स्क्रैपिंग
- https://github.com/D4Vinci/Scrapling [Scrapling - अनुकूली Python स्क्रैपिंग फ्रेमवर्क: पृष्ठ बदलने पर पार्सर चयनकर्ता फिर से सीखते हैं, फ़ेचर Cloudflare Turnstile-श्रेणी की बॉट जाँच संभालता है, स्पाइडर मोड (समवर्ती, मल्टी-सेशन, रोकें/फिर से शुरू, प्रॉक्सी रोटेशन), स्ट्रीमिंग आँकड़े]
- https://github.com/proxifly/free-proxy-list [free-proxy-list (Proxifly) - प्रयोगशालाओं और स्क्रैपर/एजेंट पाइपलाइनों के लिए क्यूरेटेड मुफ्त HTTP/SOCKS प्रॉक्सी फ़ीड; सार्वजनिक प्रॉक्सी को शत्रुतापूर्ण मानें—कोई क्रेडेंशियल या प्रोडक्शन ट्रैफ़िक नहीं]
- https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai [AI वेब स्क्रैपिंग]
- https://github.com/mishushakov/llm-scraper [LLM वेब स्क्रैपर]
- https://github.com/samber/the-great-gpt-firewall [Anti-AI वेब स्क्रैपिंग]

### AI सोशल मीडिया
- https://github.com/steipete/birdclaw [लोकल-फर्स्ट X वर्कस्पेस: संग्रह आयात, AI-रैंक किया इनबॉक्स/ट्राइएज, AI/स्लॉप के लिए प्रोफ़ाइल-उत्तर स्कैन, एजेंटों के लिए स्क्रिप्टेबल JSON]
- https://github.com/d60/twikit [Twitter बॉट Python]
- https://github.com/elizaOS/agent-twitter-client [Twitter बॉट JS]
- https://github.com/blorm-network/ZerePy [Twitter AI एजेंट Python]
- https://github.com/langchain-ai/social-media-agent [सोशल मीडिया स्वचालन]
- https://github.com/RandyVentures/tgcli [tgcli - Telegram CLI: सिंक, खोज, भेजें, JSON आउटपुट; OpenClaw E2E परीक्षण के लिए निर्मित]
- https://github.com/terminaltrove/moltbook-tui [moltbook-tui - Moltbook के लिए TUI क्लाइंट, AI एजेंटों के लिए सोशल नेटवर्क; फ़ीड, टिप्पणियाँ, लीडरबोर्ड, सबमोल्ट्स]

### AI विज़न अनुप्रयोग
- https://github.com/shukur-alom/leaf-diseases-detect [पत्ती रोग पहचान - FastAPI + Streamlit, Groq API के माध्यम से Llama Vision, पत्ती छवियों से गंभीरता और उपचार अनुशंसाएँ]



## AI इमेज और वीडियो

### AI इमेज जनरेशन
- 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 - निर्धारक लोकल पोस्ट-प्रोसेसिंग और इंजन-तैयार निर्यात (Godot/Unity) के साथ गेम-रेडी 2D स्प्राइट शीट/लेयर्ड मैप के लिए Codex स्किल वर्कफ़्लो]
- https://github.com/dreiachse-cyber/image-cockpit-for-codex-workflows [Image Cockpit - Codex imagegen हैंडऑफ़ के लिए लोकल वेब कॉकपिट: पिक्सेल आर्ट, क्षेत्र-आधारित छवि संपादन, एनिमेशन फ्रेम/स्प्राइट शीट (GIF/WebP/ZIP); codex-handoff इनबॉक्स/आउटबॉक्स, वैकल्पिक `codex exec` ऑटोरन; कोई सीधा OpenAI API कॉल नहीं; MIT]
- https://github.com/ant-research/MagicQuill [बुद्धिमान छवि संपादन]
- https://github.com/lightningpixel/modly [Modly - डेस्कटॉप ऐप: GPU पर लोकल ओपन-सोर्स मॉडल के साथ इमेज-टू-3D मेश; Electron + Python, एक्सटेंशन सिस्टम]
- https://github.com/PSkinnerTech/3d-asset-factory [3D Asset Factory - YAML स्पेक्स से CLI-फर्स्ट पाइपलाइन: GPT Image 2.0 कॉन्सेप्ट → TRELLIS.2 GLB, ऑप्टिमाइज़, निर्धारक QA, समीक्षा HTML, वेब/Unity/Unreal निर्यात पैकेज + मेनिफेस्ट/प्रोवेनेंस; मॉक या GPU/Modal/SSH रनर; MIT]

### AI वीडियो जनरेशन
- https://github.com/bytedance/LatentSync [डिजिटल ह्यूमन वीडियो]
- https://github.com/HKUDS/AI-Creator [AI वीडियो क्रिएटर]

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

### AI चेहरा पहचान
- https://github.com/serengil/deepface [चेहरा पहचान मिलान लाइब्रेरी]
- https://github.com/s0md3v/roop [AI चेहरा स्वैप]



## बेंचमार्क और मानक

- https://robustbench.github.io/ [प्रतिकूल मजबूती बेंचमार्क]
- https://jailbreakbench.github.io/ [LLM जेलब्रेक बेंचमार्क]
- https://github.com/wuyoscar/ISC-Bench [ISC-Bench — आंतरिक सुरक्षा पतन (ISC); 56 TVD टेम्पलेट, JailbreakArena; सिंगल/ICL/एजेंटिक मूल्यांकन; arXiv:2603.23509]
- https://github.com/gpiat/AIAE-AbliterationBench [AbliterationBench - रेसिड्यूअल स्ट्रीम/एब्लिटरेशन हमलों के प्रति मॉडल लचीलेपन का बेंचमार्क]
- https://crfm.stanford.edu/helm/air-bench/latest/ [स्टैनफोर्ड AI सुरक्षा बेंचमार्क]
- https://atlas.mitre.org/ [MITRE ATLAS - AI खतरा मैट्रिक्स]
- https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework [NIST AI जोखिम प्रबंधन फ्रेमवर्क]
- https://github.com/vectara/hallucination-leaderboard [मॉडल हेलुसिनेशन लीडरबोर्ड]
- https://github.com/mattersec-labs/seclens [SecLens - सुरक्षा भेद्यता पहचान पर LLM का मूल्यांकन करने के लिए बेंचमार्क; 5 हितधारक लेंस, वास्तविक CVE से 406 कार्य, 12 मॉडल; arXiv:2604.01637]
- https://github.com/regenrek/aidex [Aidex - लागत, गुणवत्ता और उपयोग-मामला उपयुक्तता द्वारा मॉडलों की व्यावहारिक रैंकिंग]



## पुस्तकें

- [Adversarial Machine Learning (Cambridge)](https://www.cambridge.org/core/books/adversarial-machine-learning/C42A9D49CBC626DF7B8E54E72974AA3B) - प्रतिकूल वातावरण में मजबूत ML निर्माण
- [Adversarial Learning and Secure AI (Cambridge, 2023)](https://www.cambridge.org/highereducation/books/adversarial-learning-and-secure-ai/79986B5D288511757C2A95D71262E039) - प्रतिकूल शिक्षण पर पहली पाठ्यपुस्तक
- [Adversarial Robustness for Machine Learning (Elsevier)](https://www.sciencedirect.com/book/9780128240205/adversarial-robustness-for-machine-learning) - प्रतिकूल हमला, बचाव और सत्यापन
- [Machine Learning and Security (O'Reilly)](https://www.oreilly.com/library/view/machine-learning-and/9781491979891/) - साइबर सुरक्षा में ML
- [Artificial Intelligence: A Modern Approach](https://aima.cs.berkeley.edu/) - AI एल्गोरिदम पृष्ठभूमि



## समुदाय और इवेंट

- https://genai.owasp.org/ [OWASP GenAI सुरक्षा परियोजना]
- https://aivillage.org/ [AI Village @ DEF CON]
- https://avidml.org/ [AI भेद्यता डेटाबेस]



## उपयोगिताएँ

- https://github.com/jaredpalmer/mogcli [mogcli - एजेंट-अनुकूल Microsoft 365 CLI, मेल/कैलेंडर/संपर्क/समूह/कार्य/OneDrive, --json/--plain]
- https://github.com/maillab/cloud-mail [cloud-mail - आपके अपने डोमेन के लिए सेल्फ-होस्टेड डोमेन ईमेल / मेल-सर्वर स्टैक]
- https://github.com/Eppie-io/Eppie-App [Eppie - ओपन-प्रोटोकॉल एन्क्रिप्टेड P2P ईमेल (क्लाइंट); एकल प्रदाता के बिना विकेंद्रीकृत मेल]
- https://github.com/yucchiy/UniCli [UniCli - टर्मिनल से Unity Editor नियंत्रित करने के लिए CLI, 80+ कमांड, JSON आउटपुट, Claude Code प्लगइन, AI-एजेंट तैयार]
- https://github.com/rtk-ai/rtk [rtk - Rust Token Killer: CLI प्रॉक्सी जो डेव कमांड पर LLM टोकन खपत 60-90% कम करता है, Claude Code हुक]
- https://github.com/mksglu/context-mode [context-mode - कोडिंग एजेंटों के लिए संदर्भ-विंडो ऑप्टिमाइज़र: टोकन दबाव कम करने के लिए टूल आउटपुट को सैंडबॉक्स करता है (कई प्लेटफ़ॉर्मों पर 98% तक कमी का दावा)]
- https://github.com/jaydotsee/pdfx [pdfx - VLM (Docling) के माध्यम से PDF से Markdown/JSON/HTML, Apple Silicon MLX, बैच, OCR, टेबल, फ़ॉर्मूले]
- https://github.com/PSPDFKit/pdf-to-markdown [Nutrient PDF-to-Markdown — लोकल CLI रैपर (`@pspdfkit/pdf-to-markdown`); हस्ताक्षरित स्वामित्व इंजन; मुफ्त ≤1k PDF/माह; वैकल्पिक एजेंट स्किल (nutrient-skills)]
- https://github.com/Michaelliv/markit [markit - दस्तावेज़/डेटा/वेब/मीडिया को Markdown में बदलें (CLI + SDK), प्लगइन सिस्टम, एजेंटों के लिए `--json`/`-q` मोड]
- https://github.com/PostHog/posthog [PostHog - ऑल-इन-वन उत्पाद प्लेटफ़ॉर्म: एनालिटिक्स, सत्र रीप्ले, फ़ीचर फ़्लैग, प्रयोग, AI उत्पाद सहायक]
- https://github.com/JefferyHcool/BiliNote [AI वीडियो नोट जनरेटर]
- https://github.com/mediar-ai/screenpipe [AI स्क्रीन मॉनिटरिंग]
- https://github.com/thesophiaxu/contextd [ContextD - macOS: निरंतर स्क्रीन कैप्चर, पिक्सेल-डिफ + OCR, OpenRouter के माध्यम से SQLite + LLM सारांश, एजेंटों के लिए लोकल HTTP API; डेटा लोकल, सारांशीकरण डिफ़ॉल्ट रूप से बाहर कॉल करता है]
- https://github.com/mediar-ai/terminator [AI OCR पहचान टूल]
- https://github.com/gmh5225/git-diff [AI-आधारित Git कमिट संदेश जनरेटर]
- https://github.com/svkozak/pi-acp [pi-acp - Pi Coding Agent के लिए ACP (Agent Client Protocol) एडाप्टर (`pi --mode rpc`), Zed जैसे क्लाइंट्स के लिए stdio पर ACP JSON-RPC ब्रिज करता है; MIT]
- https://github.com/crimeacs/claude-note [Claude Note - पृष्ठभूमि सेवा जो Claude Code सत्रों को संरचित Obsidian नोट्स (सीख/निर्णय/प्रश्न) में बदलती है]
- https://github.com/ticarpi/jwt_tool [jwt_tool - JWT टूलकिट: सत्यापित, जाली, स्कैन, छेड़छाड़, CVE एक्सप्लॉइट (alg=none, RS/HS256, key injection, आदि), डिक्शनरी अटैक]



## Awesome Lists

- https://github.com/TalEliyahu/Awesome-AI-Security [शासन और टूल फोकस]
- https://github.com/ottosulin/awesome-ai-security [आक्रामक टूल और प्रयोगशालाएँ]
- https://github.com/ElNiak/awesome-ai-cybersecurity [साइबर सुरक्षा में AI]
- https://github.com/corca-ai/awesome-llm-security [LLM-विशिष्ट सुरक्षा]
- https://github.com/JoranHonig/awesome-web3-ai-security [Web3 AI सुरक्षा]
- https://github.com/pashov/ai-web3-security [Web3 सुरक्षा टूल हब (pashov.com) - स्मार्ट-कॉन्ट्रैक्ट सुरक्षा के लिए क्यूरेटेड AI टूल; OSS बनाम भुगतान, Solidity/EVM, Rust/Solana, Move/Sui, मल्टी-लैंग्वेज]
- https://github.com/solana-foundation/awesome-solana-ai [Solana पर निर्माण के लिए AI टूलिंग]
- https://github.com/francedot/acu [AI कंप्यूटर उपयोग एजेंट]
- https://github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases [OpenClaw उपयोग-मामला संग्रह]
- https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub [AI इंजीनियरिंग हब]
- https://github.com/huhusmang/Awesome-LLMs-for-Vulnerability-Detection [भेद्यता पहचान के लिए Awesome LLMs (पेपर/बेंचमार्क/टूल, दैनिक arXiv अपडेट)]
- https://github.com/wgwang/awesome-LLMs-In-China [चीनी LLMs]


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