> Mostra rispetto a tutti i progetti qui sotto, perfette opere d'arte :saluting_face:

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

## Skills per Agenti AI
Questa repository fornisce skills che possono essere utilizzate con agenti AI e assistenti di codifica come [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), e altri strumenti compatibili. Installa le skills per ottenere conoscenze specializzate su argomenti di sicurezza nei giochi.

- https://github.com/vercel-labs/skills [Lo strumento open per agent skills - npx skills]

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

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

## Starter Pack per la Sicurezza AI

- **CTF / Pratica**
  - https://github.com/verialabs/ctf-agent [ctf-agent - risolutore CTFd autonomo: LLM coordinatore + sciami di modelli paralleli in Docker; BSidesSF 2026 1° posto]
  - https://aivillage.org/ [AI Village @ DEF CON - Sfide di Jailbreak per LLM]
  - https://doublespeak.chat/#/handbook [Doublespeak - Sfide di Sicurezza AI]
  - https://github.com/EasyJailbreak/EasyJailbreak [Framework per prompt di jailbreak avversari]
  - https://github.com/microsoft/AI-Red-Teaming-Playground-Labs [Microsoft AI Red Teaming Playground Labs]
  - https://github.com/schwartz1375/genai-security-training [Formazione sul Red Teaming GenAI]

- **Blog / Risorse**
  - https://genai.owasp.org/ [Progetto OWASP per la Sicurezza GenAI]
  - https://llm-stats.com [Classifica LLM]
  - https://www.aidaily.win [Notizie AI Quotidiane]
  - https://baoyu.io/blog/how-to-write-good-prompt [Come Scrivere Buoni Prompt]
  - https://rootissh.in/ [Blog della Serie di Pentesting LLM]
  - https://github.com/Abdowaer098/Wa3r-OffSec-Kit [Wa3r OffSec Kit - knowledge base di sicurezza offensiva con workflow pratici, pattern di payload, case study e note forensi]

- **Newsletter / Raccolte**
  - https://mlsecops.com/podcast [MLSecOps Podcast]
  - https://podcasts.apple.com/ph/podcast/the-genai-security-podcast/id1782916580 [GenAI Security Podcast]
  - https://avidml.org/ [Database delle Vulnerabilità AI (AVID)]

- **Certificazioni / Corsi**
  - https://cs229.stanford.edu/ [Stanford CS229: Machine Learning]
  - https://course.fast.ai/ [fast.ai Deep Learning Pratico]
  - https://www.coursera.org/specializations/deep-learning [Specializzazione in Deep Learning di Andrew Ng]
  - https://huggingface.co/reasoning-course [Costruisci un Modello di Ragionamento simile a DeepSeek-R1]



## Guida AI/LLM

- **Fondamenti**
  - https://d2l.ai/ [Dive into Deep Learning - Libro interattivo con PyTorch/JAX/TensorFlow]
  - http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [Reti Neurali e Deep Learning di Michael Nielsen]
  - https://www.deeplearningbook.org/ [Deep Learning di Goodfellow, Bengio, Courville]
  - https://github.com/karminski/one-small-step [Tutorial AI/LLM]
  - https://github.com/datawhalechina/happy-llm [Tutorial sui Principi e la Pratica degli LLM]
  - https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch [Costruisci un LLM da Zero]
  - https://github.com/naklecha/llama3-from-scratch [LLaMA3 da Zero]
  - https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs [Fondamenti degli LLM]

- **Awesome Lists**
  - https://github.com/WangRongsheng/awesome-LLM-resourses [Risorse Complete sugli LLM]
  - https://github.com/mahseema/awesome-ai-tools [Awesome AI Tools]
  - https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps [Awesome LLM Apps]
  - https://github.com/mahonzhan/awesome-agent-harness [Elenco curato di agent harness, framework per agenti, framework di workflow e protocolli emergenti per agenti]
  - https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers [Awesome MCP Servers]
  - https://github.com/wong2/awesome-mcp-servers [Awesome MCP Servers]
  - https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration [Awesome DeepSeek Integration]
  - https://github.com/lmmlzn/Awesome-LLMs-Datasets [Awesome LLMs Datasets]

- **LLM da Zero / Ragionamento**
  - https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch05/11_qwen3 [Qwen3 da Zero - Guida in cinese]
  - https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch05/11_qwen3/standalone-qwen3-moe-plus-kvcache.ipynb [Implementa Qwen3 MoE con cache KV da zero]
  - https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch05/12_gemma3 [Costruisci Gemma 3 270M da zero]
  - https://github.com/rasbt/reasoning-from-scratch [Modelli di ragionamento da zero]
  - https://github.com/mingyin0312/RLFromScratch [Apprendimento per rinforzo da zero (tutorial in cinese)]
  - https://github.com/karpathy/nanochat [Ciclo di addestramento end-to-end di nanochat in ~8K righe]
  - https://github.com/kyegomez/OpenMythos [OpenMythos - ricostruzione teorica dai primi principi dell'architettura Claude Mythos basata sulla letteratura di ricerca pubblica]
  - https://github.com/vixhal-baraiya/microgpt-c [MicroGPT-C — addestra e inferisci un piccolo GPT in C puro senza dipendenze (file singolo); percorso CPU in stile fp32/AVX2; MIT]



## Sicurezza AI e Attacchi

### Prompt Injection
- https://www.lakera.ai/blog/guide-to-prompt-injection [Guida alla Prompt Injection]
- https://genai.owasp.org/llmrisk/llm01-prompt-injection/ [OWASP LLM01:2025 Prompt Injection]
- https://redbotsecurity.com/prompt-injection-attacks-ai-security-2025/ [Attacchi di Prompt Injection 2025]
- https://github.com/protectai/rebuff [Rilevatore di Prompt Injection auto-indurente]
- https://github.com/NVIDIA/garak [Scanner di Vulnerabilità LLM NVIDIA]
- https://github.com/deadbits/vigil-llm [Rileva Prompt Injection e Input Rischiosi]
- https://github.com/alphasecio/prompt-guard [Difesa dei Prompt per LLM]
- https://github.com/tml-epfl/llm-adaptive-attacks [Attacchi Adattivi sugli LLM]
- https://github.com/RomiconEZ/llamator [Framework di Test delle Vulnerabilità LLM]
- https://github.com/gh0stOo/claude-md-vorlagen-de/blob/main/guides/prompt-hardening.md [Guida in tedesco all'indurimento contro la prompt injection con 10 pattern di codice prima/dopo (separazione sistema/utente, delimitatori, validazione dell'output, sfiducia verso le fonti RAG)]

### Attacchi Avversari
- https://gradientscience.org/intro_adversarial/ [Introduzione agli Esempi Avversari]
- https://cset.georgetown.edu/publication/key-concepts-in-ai-safety-robustness-and-adversarial-examples/ [Sicurezza AI ed Esempi Avversari]
- https://github.com/Trusted-AI/adversarial-robustness-toolbox [IBM Adversarial Robustness Toolbox]
- https://github.com/QData/TextAttack [Attacchi Avversari sui Modelli NLP]
- https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-2e2025.pdf [Tassonomia NIST dell'ML Avversario]
- https://llm-vulnerability.github.io/ [Tutorial ACL 2024: Vulnerabilità degli LLM]
- https://github.com/tensorflow/cleverhans [CleverHans - Benchmark di Vulnerabilità ML]
- https://github.com/bethgelab/foolbox [Foolbox - Toolbox per Esempi Avversari]
- https://github.com/cchio/deep-pwning [Deep-pwning]

### Avvelenamento e Backdoor
- https://arxiv.org/abs/2009.02276 [Witches' Brew: Avvelenamento dei Dati su Scala Industriale]
- https://arxiv.org/abs/2402.09179 [Attacchi Backdoor tramite Istruzioni su LLM Personalizzati]
- https://arxiv.org/abs/2510.07192 [Gli Attacchi di Avvelenamento Richiedono Solo Pochi Punti]
- https://arxiv.org/abs/1910.03137 [MNTD: Rilevare i Trojan AI]
- https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/ [OWASP Top 10 per Applicazioni LLM 2025]
- https://github.com/git-disl/awesome_LLM-harmful-fine-tuning-papers [Paper sul Fine-tuning Dannoso degli LLM]

### Privacy ed Estrazione
- https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity21/presentation/carlini-extracting [Estrazione dei Dati di Addestramento dagli LLM]
- https://arxiv.org/abs/2309.10544 [Model Leeching: Attacco di Estrazione sugli LLM]
- https://arxiv.org/abs/2301.10226 [Watermark per Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni]
- https://arxiv.org/abs/2103.07853 [Panoramica sugli Attacchi di Inferenza di Appartenenza]
- https://arxiv.org/abs/2503.19338 [Panoramica sulle MIA su Modelli su Larga Scala]
- https://trustllmbenchmark.github.io/TrustLLM-Website/ [TrustLLM Benchmark]
- https://github.com/stratosphereips/awesome-ml-privacy-attacks [Awesome ML Privacy Attacks]
- https://github.com/chawins/llm-sp [Paper sulla Sicurezza degli LLM]
- https://github.com/journey-ad/gemini-watermark-remover [Rimozione lato client del watermark delle immagini Gemini AI - Reverse Alpha Blending]

### Sicurezza dei Modelli
- https://arxiv.org/html/2507.02737v1 [Capacità di Steganografia negli LLM di Frontiera]
- https://jplhughes.github.io/bon-jailbreaking/ [Jailbreaking dell'AI]
- https://github.com/Goochbeater/Spiritual-Spell-Red-Teaming [Un repository per il jailbreak di vari LLM, principalmente Claude]
- https://huggingface.co/blog/mlabonne/abliteration [Abliteration dei Modelli]
- https://github.com/p-e-w/heretic [Heretic - rimozione completamente automatica della censura per LLM, abliteration + ottimizzatore Optuna TPE, dense/MoE/multimodale]
- https://github.com/FailSpy/abliterator [abliterator - libreria Python per ablare il rifiuto/le feature negli LLM, TransformerLens, attivazioni in cache, direzione del rifiuto]
- https://github.com/spkgyk/abliteration [Abliteration - rimuovi la censura dagli LLM tramite la rimozione del vettore del rifiuto, hook PyTorch, senza TransformerLens]
- https://github.com/jim-plus/llm-abliteration [llm-abliteration - crea modelli abliterati con Transformers, inferenza batch, dense/MoE, biproiettati che preservano la norma, basso uso di VRAM]
- https://github.com/Tsadoq/ErisForge [ErisForge - abliteration degli LLM estremamente semplice, trasforma i layer interni, AblationDecoderLayer/AdditionDecoderLayer, ExpressionRefusalScorer]
- https://github.com/protectai/llm-guard [LLM Guard - Strumento di Sicurezza]
- https://github.com/protectai/modelscan [ModelScan - Scansiona i Modelli per Codice Non Sicuro]
- https://github.com/fr0gger/nova-framework [Nova Framework - Rilevamento dei Jailbreak]
- https://github.com/fr0gger/nova_mcp [Nova MCP Server]
- https://github.com/0xAIDR/AIDR-Bastion [Sistema di Protezione GenAI]
- https://github.com/CAU-ISS-Lab/AIGT-Detection-Evade-Detection [Rilevamento ed Evasione del Testo Generato dall'AI]
- https://github.com/AUGMXNT/deccp [deccp - Valutazione e rimozione dell'allineamento della censura degli LLM cinesi, PoC di abliteration per Qwen2]
- https://github.com/gpiat/AIAE-AbliterationBench [AbliterationBench - benchmark della resilienza dei modelli agli attacchi sul residual stream/abliteration]



## Pentesting AI e Red Teaming

### Pentesting Basato su AI
- https://github.com/GreyDGL/PentestGPT [Agente di Pentesting Basato su GPT-4]
- https://github.com/zakirkun/guardian-cli [CLI di Pentesting Basata su AI con Gemini]
- https://github.com/usestrix/strix [Pentesting per la Sicurezza AI]
- https://github.com/aliasrobotics/cai [CAI - Framework AI per la Cybersecurity]
- https://github.com/promptfoo/promptfoo [Framework di Pentesting per Agenti AI]
- https://github.com/antoninoLorenzo/AI-OPS [Assistente AI per il Penetration Testing]
- https://github.com/yz9yt/BugTrace-AI [Pentesting Web Automatizzato con AI]
- https://github.com/six2dez/reconftw_ai [ReconFTW con Analisi AI]
- https://github.com/projectdiscovery/katana [Katana (ProjectDiscovery) - web crawler/spider veloce per l'automazione: standard e headless, parsing degli endpoint JS, filtri scope/regex, JSONL; si integra con httpx/nuclei e workflow di agenti di pentest AI]
- https://github.com/Ed1s0nZ/CyberStrikeAI [Piattaforma di Test di Sicurezza AI-Native con 100+ Strumenti]
- https://github.com/vxcontrol/pentagi [PentAGI - Agenti AI completamente autonomi per il penetration testing]
- https://github.com/XenoCoreGiger31/GEMMA-by-GOOGLE [HALO (GEMMA-by-GOOGLE) - Agente di pentesting AI completamente locale e autonomo; un modello Gemma locale guida un server MCP con 29 strumenti attraverso riconoscimento, attacco e reportistica]
- https://github.com/Agnuxo1/EnigmAgent [EnigmAgent - agente autonomo di ricerca sulla sicurezza/pentest AI con benchmark CTF, coordinamento decentralizzato di sciami, validazione degli exploit e affermazioni di sicurezza basate su Lean 4]
- https://github.com/KeygraphHQ/shannon [Shannon - pentester AI autonomo, trova ed esegue exploit reali nelle applicazioni web]
- https://github.com/wudidike/pentest_skill [Framework di automazione del penetration testing web black-box per agenti AI con workflow basato su fasi e generazione di report]
- https://github.com/yv1ing/Z3r0 [Z3r0 - workbench multi-agente controllato per valutazioni di sicurezza autorizzate, auditing del codice e ricerca: coordinatore CSO + specialisti intelligence/penetrazione/reverse/crypto, sandbox vincolate a Docker (shell/noVNC/gestione file), delega persistente, compatibile LiteLLM/OpenAI; FastAPI + React; MIT]
- https://github.com/ASCIT31/Dark-Moon [Dark-Moon - piattaforma autonoma di penetration testing AI in cui playbook metodologici in Markdown orchestrano 80+ strumenti offensivi tramite MCP su target web, cloud, Active Directory, Kubernetes e API, con una traccia di evidenze per ogni rilevazione]
- https://github.com/Strategic-Automation/violin [Violin - profilo di pentest supervisionato e agentico per Hermes Agent: 31 playbook basati su skill (OWASP Top 10, API Top 10, LLM Top 10) con definizione interattiva dell'ambito, validazione dello scope e gate di approvazione. Si installa con `hermes profile install https://github.com/Strategic-Automation/violin`. Nativo per Hermes, nessuna API key aggiuntiva; MIT]
- https://github.com/secorizon/SecorizonAI [SecorizonAI - shell AI nativa per terminale pensata per i pentester: singolo binario Go, LLM locale tramite Ollama, loop ReAct JSON per l'uso di strumenti con esecuzione di shell + ricerca web integrata, guide metodologiche on-demand, supporto MCP (Burp); Apache-2.0 + Commons Clause; utilizzare solo su incarichi autorizzati]

### Strumenti di Red Teaming AI
- https://github.com/Azure/counterfit [Strumento Microsoft per il Penetration Testing ML]
- https://github.com/Azure/PyRIT [Framework Microsoft di Red Teaming per GenAI]
- https://github.com/meta-llama/PurpleLlama [Strumenti Open-Source di Sicurezza LLM di Meta]
- https://github.com/NVIDIA/NeMo-Guardrails [Guardrail Programmabili NVIDIA]
- https://github.com/NoDataFound/hackGPT [Toolkit LLM per la Sicurezza Offensiva]
- https://github.com/ipa-lab/hackingBuddyGPT [Agente Autonomo di Red Teaming]
- https://github.com/Yanlewen/TradeTrap [TradeTrap - testa agenti di trading basati su LLM: prompt injection, dirottamento MCP, manomissione dello stato, avvelenamento della memoria; AI-Trader/Valuecell]

### Strumenti MCP per la Sicurezza AI
- https://github.com/AndrewXuTurtle/mcpaudit [mcpaudit — server MCP + CLI che esegue audit dei server MCP già installati su Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf e VS Code. Avvelenamento degli strumenti (incl. caratteri zero-width/bidi nelle descrizioni degli strumenti), raggio d'impatto delle credenziali, ambito dei privilegi, trasporto e provenienza della supply chain: ambiti degli editori omoglifi, pacchetti rimossi dal registro, hook di installazione e advisory OSV/GHSA confrontati con la versione risolta. Zero dipendenze; nulla viene installato o eseguito; MIT]
- https://github.com/ArmorerLabs/Armorer-Guard [Armorer Guard - scanner Rust locale e proxy MCP per la prompt injection, la fuga di credenziali, l'esfiltrazione e il rilevamento di chiamate di strumenti rischiose prima dell'esecuzione]
- https://github.com/0x4m4/hexstrike-ai [HexStrike AI - 150+ Strumenti di Cybersecurity MCP]
- https://github.com/cyproxio/mcp-for-security [Pentesting MCP]
- https://github.com/johnhalloran321/mcpSafetyScanner [Scanner di Sicurezza MCP]
- https://github.com/Karthikathangarasu/pentest-mcp [Pentest MCP]
- https://github.com/Sicks3c/hackerone-mcp-server [HackerOne MCP — API Hacker non ufficiale su stdio: report, programmi, scope, guadagni, hacktivity; invio/commento/chiusura; MIT]
- https://github.com/zhizhuodemao/android_proxy_mcp [Android Proxy MCP - cattura del traffico Android basata su MCP, consente all'AI di analizzare HTTP/HTTPS tramite linguaggio naturale]
- https://github.com/MHaggis/Security-Detections-MCP [Security Detections MCP - Sigma/Splunk ESCU/Elastic/KQL unificati, 71+ strumenti, 11 prompt, piattaforma autonoma di rilevamento]
- https://github.com/rolandpg/zettelforge [ZettelForge — server MCP di memoria agentica per CTI con estrazione di entità (CVE, attori di minaccia, IOC, MITRE ATT&CK), grafo della conoscenza con risoluzione degli alias, STIX 2.1, recupero classificato per intento, logging di audit OCSF; offline; MIT]

### C2 Basato su AI
- https://github.com/Red-Hex-Consulting/Ankou [Framework C2 AI]

### Cracking delle Password con AI
- https://github.com/d-sec-net/VPK [Cracking Automatico delle Password con AI]



## Strumenti e Framework per la Sicurezza AI

### AI SOC e SecOps
- https://github.com/Vigil-SOC/vigil [Vigil - SOC open-source AI-native: 12 agenti specializzati, workflow multi-agente, integrazioni MCP (SIEM/EDR/TI/sandbox/ticketing), FastAPI + React]

### Reverse Engineering AI
- https://github.com/ZeroDaysBroker/GhidraGPT [Integrazione GPT per Ghidra]
- https://github.com/jtang613/GhidrAssist [Estensione LLM per Ghidra]
- https://github.com/0xeb/windbg-copilot [WinDbg Copilot - Estensione di debugging agentico]
- https://github.com/agentrebench/AgentRE-Bench [AgentRE-Bench - benchmark agentico per il reverse engineering binario a lungo orizzonte: C2/encoding/anti-analisi, punteggio deterministico, 13 task ELF]
- https://github.com/banteg/bn [bn - CLI di Binary Ninja pensata per agenti: decompilazione, xref, tipi, mutazioni tramite socket Unix verso il plugin GUI]
- https://github.com/amruth-sn/kong [Kong - reverse engineer agentico, RE binario orchestrato da LLM tramite Ghidra in-process, analisi del call graph, deoffuscazione agentica]
- https://github.com/CSIT-SG/AETHER [Un copilot di reverse engineering basato su AI per assistere nell'analisi tediosa del malware in IDA Pro]
- https://github.com/thatskriptkid/re-harness [RE-harness - plugin OpenCode di analisi statica dei PE Windows per Qwen 27B/35B: strumenti strutturati di sola lettura IDA/IDASQL, fallback di lift delle funzioni di grandi dimensioni NeverD/LLVM; harness per l'analisi del malware; macOS/Linux]
- https://github.com/mrphrazer/ghidra-headless-mcp [ghidra-headless-mcp — Ghidra headless su MCP]
- https://github.com/vwww-droid/Mira [Mira - workbench di rilevamento runtime mobile (Android/iOS): analisi runtime live AI-native con Relay + MCP, workflow shell/Frida remoti e conoscenza di rilevamento riutilizzabile]
- https://github.com/buzzer-re/ToCode [ToCode - esporta binari/database IDA in alberi di progetto simili a codice sorgente (C recuperato, asm, riepiloghi, metadati JSON ricchi + AGENTS.md) così che gli agenti di programmazione possano attraversare grandi binari come un oracolo; supporta IDA Pro e radare2]
- https://github.com/cellebrite-labs/ghidra-rpc [ghidra-rpc - skill Ghidra agentica: esegue Ghidra come daemon PyGhidra persistente che espone decompilazione/xref/recupero tipi/patch/diff binario tramite una CLI JSON su socket Unix, guidabile da qualsiasi assistente AI con accesso alla shell (Cursor, Claude Code, ecc.); di Cellebrite Labs]### Rilevamento di vulnerabilità con AI
- https://github.com/Mayaaa311/LLMBugScanner [LLM BugScanner - pipeline in stile GPTLens: LLM di codice HF pluggabili come auditor + critico, classifica i risultati in base a correttezza/gravità; dataset orientati a Solidity]
- https://github.com/LLMAudit/LLMSmartAuditTool [LLM-SmartAudit - auditing Solidity multi-agente (modalità BA/TA), ruoli orientati alle attività, 40+ prompt per i rilevatori, notebook batch + visualizzatore web, API OpenAI; arXiv:2410.09381]
- https://github.com/scabench-org/hound [Auditor AI con grafi di conoscenza adattivi]
- https://github.com/416rehman/DeepZero [DeepZero - motore di pipeline automatizzata per la ricerca di vulnerabilità (fasi definite in YAML) per l'analisi su larga scala di driver del kernel Windows, decompilazione e valutazione della sfruttabilità IOCTL con agenti AI]
- https://github.com/kpolley/redai [RedAI - workbench da terminale per la scoperta di vulnerabilità guidata dall'AI con prove di validazione in tempo reale (ambienti di validazione browser/iOS, PoC, log, screenshot, report riproducibili)]
- https://github.com/vercel-labs/deepsec [deepsec - harness di sicurezza basato su coding agent per codebase di grandi dimensioni: scansione dei siti candidati, indagine/rivalidazione AI e flussi di lavoro esportabili per i risultati]
- https://github.com/Agent-Field/sec-af [SEC-AF - auditor di sicurezza nativo AI su AgentField: dimostra la sfruttabilità con verdetti, tracce del flusso di dati ed evidenze utilizzabili; DAG di agenti adversarial per caccia/verifica; Apache-2.0]
- https://github.com/evilsocket/audit [audit - agente di scoperta di vulnerabilità in 8 fasi (stile Cloudflare Glasswing): Recon/Hunt/Validate/Gapfill/Dedupe/Trace/Feedback/Report; agenti specializzati + confutazione adversarial + gate di raggiungibilità; Claude Code Agent SDK, OAuth da abbonamento; MIT]
- https://github.com/visa/visa-vulnerability-agentic-harness [VVAH (Visa) - pipeline SAST agentica per la scoperta autonoma di vulnerabilità: threat modeling in 9 fasi → ricerca multi-prospettiva → verifica adversarial → SARIF; multi-modello (Claude CLI/SDK, OpenAI); ispirata a Glasswing; CLI `vvaharness`; solo per uso autorizzato]
- https://github.com/scadastrangelove/rust-in-peace [rust-in-peace - harness agentico per la scoperta di vulnerabilità in Rust: ciclo autonomo di recon/find/triage/patch per bug di memoria unsafe/FFI, panic-DoS e problemi di fiducia nella deserializzazione; verifica i risultati con Miri/ASan/rilevatori di panic/hang e cargo-fuzz]
- https://github.com/zakirkun/deep-eye [Deep Eye - scanner di vulnerabilità e framework di pentesting guidato dall'AI con supporto LLM multi-provider, generazione di payload, moduli di riconoscimento ed esportazione dei report]
- https://semgrep.dev/ [SAST assistito da AI]
- https://github.com/squirrelscan/squirrelscan [Strumento di audit per siti web per flussi di lavoro agent/LLM (sicurezza/prestazioni/SEO)]
- https://github.com/rohansx/vgx [Scanner di sicurezza Git pre-commit con integrazione LLM (rileva codice AI + vulnerabilità)]
- https://github.com/HikaruEgashira/vulnhuntrs [Strumento di audit di sicurezza web AI]
- https://github.com/xvnpw/ai-security-analyzer [Generatore di documentazione di sicurezza AI]
- https://github.com/aress31/burpgpt [BurpGPT - scansione delle vulnerabilità con AI]
- https://github.com/haroonawanofficial/AISA-Scanner [Scanner di sicurezza AI]
- https://github.com/youpengl/OpenVul [OpenVul - framework di post-training per il rilevamento di vulnerabilità basato su LLM (SFT/DPO/ORPO/GRPO)]
- https://github.com/Pinperepette/snakebite [snakebite - scanner della supply chain PyPI: euristiche + LLM opzionale per ridurre i falsi positivi; modalità locale o feed RSS]
- https://github.com/rushter/hexora [hexora - analizzatore statico Rust per Python malevolo (supply chain, script incollati, IoC); regole AST con livelli di confidenza]
- https://github.com/sashiko-dev/sashiko [Sashiko - revisione agentica delle patch del kernel Linux (Rust): lore.kernel.org + git locale, protocollo LLM multi-fase (implementazione, concorrenza, sicurezza, driver), UI web/CLI; self-contained; il contesto della patch/kernel viene inviato all'LLM—autorizza la condivisione e monitora i costi API; Apache-2.0]

### Analisi CVE con AI
- https://github.com/arschlochnop/VulnWatchdog [Monitoraggio CVE con analisi GPT]
- https://github.com/suhasgowtham-x/aegis-security-co-pilot [Scanner CVE AI]
- https://github.com/ucsb-mlsec/VulnLLM-R [LLM di ragionamento specializzato per le vulnerabilità]
- https://github.com/RogoLabs/VulnRadar [VulnRadar - radar di vulnerabilità tramite GitHub Actions: watchlist CVE, KEV/EPSS/PatchThis, issue, Discord/Slack/Teams]

### OSINT con AI
- https://ai.cylect.io/ [OSINT con AI]
- https://github.com/apurvsinghgautam/robin/ [Strumento OSINT per il Dark Web basato su AI]
- https://github.com/calesthio/Crucix [Crucix - terminale OSINT self-hosted: 27 feed aperti (satelliti, voli, conflitti, mercati), dashboard Jarvis, avvisi LLM opzionali e bot Telegram/Discord]

### Librerie di sicurezza AI
- https://secml.readthedocs.io/ [SecML - Libreria ML sicura e spiegabile]
- https://github.com/google/oss-fuzz-gen [Strumento di fuzzing per l'audit del codice AI]
- https://github.com/Invicti-Security/brainstorm [Fuzzer AI per applicazioni web]
- https://github.com/NativeStar/js-hooker [js-hooker - libreria leggera di hooking JavaScript per ambienti browser (helper di intercettazione/strumentazione a runtime)]

### Segnali TLS, fingerprint e bot (web / automazione)
- https://github.com/rawandahmad698/noble-tls [noble-tls - client HTTP Python con impersonificazione TLS/JA3 (API simil-requests, fingerprint aggiornati automaticamente)]
- https://github.com/lexiforest/curl_cffi [curl_cffi - binding Python per libcurl-impersonate: fingerprint TLS/JA3 e HTTP/2 allineati al browser senza un browser completo; ottima scelta predefinita per fetch scriptati]
- https://github.com/0x676e67/rnet [rnet - client HTTP Rust con controllo dei fingerprint TLS JA3/JA4 e HTTP/2]
- https://github.com/fingerprintjs/BotD [BotD (FingerprintJS) - SDK open-source di rilevamento bot lato client da incorporare nelle proprie pagine (integrazione self-hosted / first-party)]
- https://github.com/tiagozip/cap [Cap - alternativa CAPTCHA self-hosted privacy-first (proof-of-work + sfide di strumentazione); ~20kb, nessuna telemetria, Docker autonomo, modalità invisibile; alternativa a reCAPTCHA/hCaptcha/Turnstile; Apache-2.0]
- https://github.com/botswin/BotBrowser [BotBrowser - Chromium multipiattaforma per automazione/QA contro stack anti-bot (Cloudflare, Akamai, Kasada, Shape, DataDome, PerimeterX, hCaptcha, FunCaptcha, Imperva, reCAPTCHA, ThreatMetrix, Adscore, ecc.); utilizzare solo su sistemi di propria proprietà]
- https://github.com/MiddleSchoolStudent/BotBrowser [BotBrowser (distribuzione alternativa) - build Chromium orientate all'headless per l'automazione anti-bot; confrontare con il fork botswin; solo target autorizzati]
- https://github.com/zhom/donutbrowser [Donut Browser - Chromium anti-rilevamento open-source (Wayfern) con profili isolati, proxy/VPN, API locale e MCP per Claude/automazione; AGPL-3.0; solo target autorizzati]
- https://github.com/daijro/camoufox [Camoufox - Firefox orientato allo stealth per scraping/automazione; si abbina bene con stack in stile Browser-Use e strumenti helper per le sfide Cloudflare (es. proxy solver); utilizzare solo dove si dispone di autorizzazione]
- https://github.com/AlloryDante/undetected-browser [undetected-browser - stack Puppeteer/Chromium modificato per test di automazione a basso rilevamento]
- https://github.com/ultrafunkamsterdam/nodriver [nodriver - controllo di Chrome in stile undetected senza la classica superficie WebDriver; driver Python per la ricerca sull'automazione avanzata]
- https://github.com/Xewdy444/CF-Clearance-Scraper [CF-Clearance-Scraper - recupero scriptabile degli artefatti di sessione Cloudflare `cf_clearance` per client HTTP; solo per test e ricerca autorizzati]
- https://github.com/FlareSolverr/FlareSolverr [FlareSolverr - API/proxy HTTP self-hosted che risolve le sfide Cloudflare e restituisce cookie/HTML ai client a valle; distribuire solo su reti e siti che si è autorizzati a testare]
- https://github.com/xKiian/awswaf [awswaf - gestione di token/sfide browser AWS WAF per client scriptati; per ricerca sulla sicurezza autorizzata e su target di propria proprietà o per cui si dispone di esplicita autorizzazione al test]
- https://github.com/fingerprintjs/fingerprintjs [FingerprintJS - libreria di fingerprinting del browser (identificazione dei visitatori open-source)]
- https://github.com/abrahamjuliot/creepjs [CreepJS - fingerprinting del browser + anti-spoofing / rilevamento di inganni; raccolta parallela modulare per la ricerca su privacy e bot]
- https://github.com/juu17/browser-fingerprint-shuffler [browser-fingerprint-shuffler - estensione del browser per mescolare i segnali legati al fingerprint (ricerca su privacy/QA)]
- https://pixelscan.net/fingerprint-check [Pixelscan - verificatore online della coerenza / delle fughe del fingerprint del browser]
- https://github.com/Myronfr/RISC-Fingerprinting2025 [RISC-Fingerprinting2025 - materiali di ricerca sul fingerprinting del browser]
- https://github.com/Myronfr/AkamaiBmpGen2025 [AkamaiBmpGen2025 - strumenti e note di ricerca su BMP/sensori Akamai (es. artefatti correlati ad Akamai-ACF)]
- https://nullpt.rs/compiling-browser-to-bypass-antibot-measures [nullpt.rs - creazione di varianti Chromium per la ricerca anti-bot / automazione (write-up)]
- https://github.com/zmzimpl/chrome-power-app [Chrome Power App - app companion per flussi di lavoro con Chromium personalizzato / orientati al fingerprint]
- https://github.com/zmzimpl/chrome-power-chromium [chrome-power-chromium - sorgenti Chromium per build in stile Chrome Power]

### Sicurezza degli agenti AI
- https://github.com/NVIDIA/NemoClaw [Plugin NVIDIA per l'installazione sicura di OpenClaw - agenti in sandbox con Landlock/seccomp/netns, egress e inferenza applicati tramite policy]
- https://github.com/peg/rampart [Firewall per agenti AI - motore di policy per OpenClaw, Claude Code, Cursor, Codex]
- https://github.com/openguardrails/openguardrails [OpenGuardrails - sicurezza runtime per agenti AI: prompt injection, perdita di credenziali, esfiltrazione, minacce comportamentali]
- https://github.com/cisco-ai-defense/skill-scanner [Scanner di sicurezza per le skill degli agenti - prompt injection, esfiltrazione, codice malevolo]
- https://github.com/huifer/skill-security-scan [CLI per scansionare le Skill di Claude per rischi di sicurezza prima dell'installazione]
- https://github.com/pezhik/skilltotal [SkillTotal - scanner statico offline per componenti AI (skill degli agenti, server MCP, pacchetti npm/PyPI, repository): rischio di supply chain, capacità pericolose, prompt injection, avvelenamento degli strumenti, esfiltrazione; deterministico (regex + AST, senza LLM), ancorato alle evidenze, SARIF + pre-commit + GitHub Action; Apache-2.0]
- https://github.com/hashgraph-online/hol-guard [HOL Guard - antivirus AI per agenti di sviluppo: protezione pre-esecuzione per Codex/Claude Code/Cursor/Gemini/OpenCode; scansiona/approva plugin, skill, server MCP e configurazioni degli harness; plugin-scanner per CI; Apache-2.0]
- https://github.com/HarmonicSecurity/claudit-sec [claudit-sec - audit di sicurezza in sola lettura per le configurazioni di Claude Desktop/Claude Code: visibilità su server MCP, estensioni/plugin, connettori, attività pianificate e permessi]
- https://github.com/avast/sage [Sage - Agent Detection & Response: protegge comandi, file e richieste web per Claude Code, Cursor, OpenClaw]
- https://github.com/thewaltero/mythos-router [mythos-router - CLI Node/TS per Claude (Opus): Strict Write Discipline — snapshot del filesystem pre/post per verificare le operazioni sui file dichiarate, turni di correzione, registro di esecuzione MEMORY.md, budget di token/turni, dry-run, scansione delle derive con `mythos verify`; MIT]
- https://github.com/ex-machina-co/opencode-anthropic-auth [Plugin OpenCode: autenticazione OAuth Anthropic (PKCE + refresh) per l'uso degli abbonamenti Claude Pro/Max; inietta gli header/beta flag richiesti + sanificazione del system prompt; si raccomanda vivamente il version pinning per ridurre il rischio di supply chain degli aggiornamenti automatici]
- https://github.com/motiful/cc-gateway [cc-gateway - proxy inverso Claude Code ↔ Anthropic: riscrittura canonica del fingerprint di dispositivo/ambiente, sanificazione della telemetria, rimozione degli header di fatturazione, OAuth centralizzato; alpha; MIT]
- https://github.com/ultrmgns/claude-private [claude-private — CLI di Claude Code patchata per rimuovere telemetria/phone-home (binario + env); API Messages intatta; `ANTHROPIC_BASE_URL` per claude-code-router / backend alternativi; Linux x86_64 + `patch_binary.py`]
- https://github.com/botiverse/agent-vault [Mantieni i segreti nascosti dagli agenti AI - livello I/O segnaposto, vault crittografato]
- https://github.com/alrinny/agent-chat [Messaggistica agente-agente crittografata end-to-end, guardrail contro la prompt injection]
- https://github.com/numbergroup/AgentGuard [AgentGuard - prompt/command injection, bypass Unicode, stile Clinejection, screening delle issue GitHub, OpenClaw + MCP]
- https://github.com/onecli/onecli [OneCLI - vault di credenziali open-source per agenti AI. Il gateway HTTP in Rust inietta le credenziali API in modo trasparente, così gli agenti non detengono mai chiavi grezze. Crittografia AES-256-GCM, ambito per agente, trail di audit]
- https://github.com/future-agi/future-agi [Future AGI - piattaforma open-source self-hostable di ingegneria degli agenti con guardrail in tempo reale (jailbreak, PII, injection, tossicità), tracing, valutazioni, simulazioni e gateway per agenti AI]
- https://github.com/Asymptote-Labs/agent-beacon [Agent Beacon - telemetria di endpoint open-source per agenti AI locali: cattura prompt/uso degli strumenti/modifiche ai file dai principali harness (Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw...), normalizza in JSONL locale, distribuzione MDM + inoltro a SIEM (Splunk, Sentinel, CrowdStrike...); Go, MIT]
- https://github.com/VrtxOmega/veritas-agent-trust-lab [VERITAS Omega Agent Trust Lab - sfida cieca a sei casi, senza registrazione, per verdetti falsificati, sostituzione esatta delle azioni, replay, correlazione dei valutatori, cancellazione delle prove e monitoraggio silenzioso; risultati deterministici, nessuna autorità di esecuzione]
- https://github.com/ionsec/trace [TRACE - collector DFIR in sola lettura per artefatti di endpoint AI/LLM: 27 collector (Ollama, LM Studio, llama.cpp, Claude Code, Cursor, Aider, AutoGPT, CrewAI...), scoperta di shadow-AI/rete/Docker/browser, catena di custodia SHA-256, rilevamento di IOC AI + segreti, mappatura MITRE ATLAS, report HTML/JSON/STIX 2.1, pacchetto di artefatti Velociraptor; Python + binario Go a zero dipendenze, AGPL-3.0]
- https://github.com/alexgreensh/repo-forensics [Repo Forensics - scanner offline per repository di agenti AI, skill, plugin e server MCP prima dell'installazione: rischio di supply chain, prompt injection, capacità pericolose; 26 scanner, previsione del comportamento a runtime, rilevamento della campagna ClawHavoc, controlli CISA KEV/CVE; output in stile SARIF; Claude Code/Codex/OpenClaw/Cursor; PolyForm Noncommercial]

### AI Slop / Qualità delle PR
- https://github.com/peakoss/anti-slop [GitHub Action: rileva e chiudi automaticamente le PR di bassa qualità e quelle AI slop]
- https://github.com/dmmulroy/anti-slop [anti-slop - regole Oxlint vendored che respingono pattern TypeScript/JavaScript con scarse evidenze (type-assertion/unknown/mock slop); installer di skill per agenti; MIT]
- https://github.com/rasbt/ai-detector-from-scratch [Costruisci un rilevatore di testo AI da zero: costruzione del dataset, confronto dei classificatori (logreg/DistilBERT/ModernBERT/GPT-2/Qwen3), CLI/API/UI browser, RL con rilevatore come verificatore; Apache-2.0]



## Agenti AI e framework

### Framework per agenti
- https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners [Agenti AI per principianti]
- https://github.com/czl9707/build-your-own-openclaw [Build Your Own OpenClaw - tutorial passo-passo (18 fasi progressive) per costruire un agente AI dal ciclo di chat a un OpenClaw leggero]
- https://github.com/rasbt/mini-coding-agent [mini-coding-agent — harness minimale per coding agent in Python (snapshot del workspace, strumenti, modalità di approvazione, sessione/memoria); backend Ollama; script solo stdlib; Apache-2.0]
- https://github.com/1jehuang/jcode [jcode - harness per coding agent]
- 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 per agenti autonomi]
- https://github.com/kyegomez/swarms [Orchestrazione multi-agente enterprise]
- https://github.com/crewAIInc/crewAI [CrewAI - agenti AI autonomi]
- https://github.com/pydantic/pydantic-ai [Pydantic AI - framework per agenti]
- https://github.com/kortix-ai/suna [Suna - agente AI open source]
- https://github.com/HKUDS/AutoAgent [AutoAgent - agente LLM zero-code]
- https://github.com/VoltAgent/voltagent [VoltAgent - agente AI TypeScript]
- https://github.com/langchain-ai/langgraph [LangGraph]
- https://github.com/google/ax [AX (Agent Executor) - runtime distribuito per agenti open-source di Google: controller, registro eventi, ripresa, skill/strumenti/agenti isolati, MCP; auditing e policy; Kubernetes; sviluppo iniziale; Apache-2.0]
- https://github.com/langchain-ai/langchain [LangChain]
- https://github.com/openonion/connectonion [ConnectOnion - framework per agenti AI per la collaborazione tra agenti]
- https://github.com/voltropy/volt [Volt - coding agent con gestione del contesto senza perdite]
- https://github.com/badlogic/pi-mono [Pi - toolkit per agenti AI: CLI per coding agent, API LLM, TUI/UI web, bot Slack, pod vLLM]
- https://github.com/jshachm/pi-rs [versione rust di pi-mono]
- https://github.com/prateekmedia/claude-agent-sdk-pi [Claude Agent SDK come provider LLM per Pi]
- https://github.com/disler/pi-vs-claude-code [Pi vs Claude Code: confronto, estensioni di Pi, sicurezza di controllo dei danni]
- https://github.com/nicobailon/pi-subagents [pi-subagents - estensione di Pi: delega asincrona di sottoagenti, catene/parallelo, TUI, troncamento, MCP, Agents Manager]
- https://github.com/Michaelliv/pi-goal [pi-goal - estensione per obiettivi autonomi persistenti per Pi (comando `/goal` + strumenti per obiettivi) con controlli di pausa/ripresa/azzeramento e budget di token]
- https://github.com/jthack/claude-goal [claude-goal - comando `/goal` in stile Codex per Claude Code con stato degli obiettivi locale persistente, controlli di pausa/ripresa/azzeramento/stato e guardrail di audit del completamento]
- https://github.com/denismrvoljak/pi-tutor [pi-tutor - estensione di Pi: tutor personale di coding; si adatta allo stile di apprendimento, percorsi markdown-first in ~/.pi/agent/pi-tutor, flussi hint-first (`/hint`, `/reflect`, `/next_step`, `/start_tutoring`), guardia `/tutor on`]
- https://github.com/karpathy/autoresearch [autoresearch - agenti AI che eseguono autonomamente l'addestramento nanochat su GPU singola, program.md + train.py, ciclo val_bpb di 5 minuti]
- https://github.com/davebcn87/pi-autoresearch [Pi Autoresearch - ciclo di esperimenti autonomo per Pi: prova/misura/mantieni/annulla, velocità dei test, dimensione del bundle, addestramento LLM, Lighthouse]
- https://github.com/antinomyhq/forgecode [Forge - coding agent/pair programmer da terminale potenziato dall'AI con supporto multi-provider per i modelli, flussi di lavoro, integrazione MCP e modalità shell ristretta]
- https://github.com/Hmbown/DeepSeek-TUI [DeepSeek TUI - coding agent nativo del terminale per DeepSeek V4 con client MCP, sandbox, coda di attività persistente, compattazione del contesto a 1M e modalità Plan/Agent/YOLO]
- https://github.com/aattaran/deepclaude [deepclaude - esegue il ciclo autonomo di Claude Code contro backend DeepSeek V4/OpenRouter/compatibili con Anthropic tramite proxy, mantenendo l'UX e il ciclo degli strumenti di Claude Code]
- https://github.com/Swival/swival [Swival - coding agent CLI agnostico rispetto al provider, ottimizzato per modelli più piccoli/locali con una gestione robusta del contesto; supporta MCP, A2A, cicli di revisione e backend compatibili con OpenAI]
- https://github.com/boshu2/agentops [AgentOps - layer DevOps per coding agent: flusso, feedback, memoria tra le sessioni]
- https://github.com/raindrop-ai/workshop [Raindrop Workshop - debugger locale per agenti: trace live (token/strumenti/span), consente ai coding agent di scrivere/eseguire valutazioni e auto-riparare i guasti; replay delle trace di produzione; Claude Code/Codex/Cursor/OpenCode; MIT]
- https://github.com/Cranot/roam-code [Layer di intelligenza architetturale per coding agent AI — grafo strutturale, governance, orchestrazione multi-agente, mappatura delle vulnerabilità, 100% locale]
- https://github.com/hotjp/long-run-agent [LRA - task manager per agenti AI a lunga esecuzione: dipendenze DAG, gate di qualità Constitution, guida all'iterazione in 7 fasi, collaborazione multi-agente, gestione del contesto]
- https://github.com/NousResearch/hermes-agent [Hermes Agent — Nous Research: TUI + gateway di messaggistica (Telegram/Discord/Slack/WhatsApp/Signal), ciclo skill/memoria, MCP, cron, sottoagenti e RPC degli strumenti, modelli multi-provider, backend terminale remoti; `hermes claw migrate` da OpenClaw; MIT]### Formal Methods & Lean (AI Agents)
- https://github.com/math-inc/OpenGauss [Open Gauss - orchestratore di workflow Lean a livello di progetto: /prove /draft /autoprove /formalize tramite cameronfreer/lean4-skills; backend Claude Code o Codex, tracciamento dello swarm, MCP/LSP; fork di hermes-agent]

### RAG Frameworks
- https://github.com/infiniflow/ragflow [Migliore soluzione RAG]
- https://github.com/FareedKhan-dev/all-rag-techniques [Tutte le tecniche RAG]
- https://github.com/NirDiamant/RAG_Techniques [Concetti sulle tecniche RAG]
- https://github.com/lobehub/lobe-chat [Sistema RAG locale]
- https://github.com/HKUDS/MiniRAG [Mini RAG]
- https://github.com/microsoft/PIKE-RAG [PIKE-RAG]
- https://github.com/Olow304/memvid [Memvid - RAG sperimentale che codifica i corpora di documenti in video per il recupero]

### AI Memory & Long Context
- https://github.com/mem0ai/mem0 [Mem0 - livello di memoria a lungo termine universale per agenti AI; stato utente/sessione/agente, SDK Python e Node, self-host o piattaforma Mem0]
- https://github.com/supermemoryai/supermemory [Supermemory - API/SDK di memoria a lungo termine per app e agenti AI]
- https://github.com/mindverse/Second-Me [Second-Me - gemello AI personale: impara il tuo stile, ricorda il contesto, può agire per tuo conto]
- https://github.com/langchain-ai/langmem [LangMem - toolkit LangChain per la memoria a lungo termine degli agenti]
- https://github.com/langchain-ai/memory-agent [Memory agent - agente di riferimento LangGraph con pattern di memoria persistenti]
- https://github.com/alexzhang13/rlm [Recursive Language Models (RLM) - contesto illimitato tramite chiamate ricorsive a sub-LLM]
- https://github.com/EverMind-AI/MSA [MSA (Memory Sparse Attention) - memoria latente sparsa addestrabile end-to-end per contesti estremamente lunghi (paper; codice/modelli TBD)]
- https://github.com/getzep/graphiti [Graphiti - grafo di conoscenza temporale dinamico come memoria dell'agente (Zep)]
- https://github.com/amanhij/Zikkaron [Zikkaron - memoria a lungo termine per Claude Code via MCP: SQLite locale + sqlite-vec + FTS; 26 sottosistemi di tipo cognitivo (gate di scrittura predittivo, energia di Hopfield, riconsolidamento, scoperta causale, rappresentazioni di successori), 23 strumenti, hook per il replay della compattazione del contesto e l'avvio a caldo delle sessioni; MIT]
- https://github.com/qhjqhj00/MemoRAG [MemoRAG - RAG a lunga memoria su grandi corpora]
- https://github.com/milla-jovovich/mempalace [MemPalace - sistema di memoria a lungo termine locale per agenti AI con struttura gerarchica a "palazzo", storage ChromaDB, dialetto di compressione AAAK e strumenti MCP]

### AI Browser Automation
- https://github.com/steel-dev/steel-browser [Steel Browser - automazione del browser controllabile via AI con controlli orientati a fingerprint/stealth]
- https://github.com/Skyvern-AI/skyvern [Skyvern - agenti LLM + visione artificiale per workflow web; obiettivi in linguaggio naturale guidano l'automazione del browser]
- https://github.com/runablehq/mini-browser [mini-browser (Runable) - runtime browser leggero e incorporabile progettato per agenti AI]
- https://github.com/injaneity/pi-computer-use [pi-computer-use - estensione semantica di computer-use per macOS per l'agente di coding Pi (azioni AX-first, riferimenti alle finestre, percorsi stealth/sicuri in background, fallback opzionale tramite screenshot)]
- https://github.com/millionco/expect [Expect - expect-cli: gli agenti eseguono test del browser da modifiche non in stage/di branch; Claude o Codex]
- https://github.com/JCodesMore/ai-website-cloner-template [AI Website Cloner Template - workflow `/clone-website` con un solo comando per la clonazione pixel-perfect di siti guidata da agenti (ricognizione, estrazione degli asset, specifiche dei componenti, builder paralleli); MIT]
- https://github.com/browser-use/browser-use [Browser-Use - Controllo del browser con AI]
- https://github.com/browser-use/macOS-use [Computer-Use per macOS]
- https://github.com/web-infra-dev/midscene [Alternativa a Browser-Use]
- https://github.com/browser-use/workflow-use [Registrazione dei workflow di Browser-Use]
- https://github.com/microsoft/magentic-ui [Alternativa Microsoft a Browser-Use]
- https://github.com/lightpanda-io/browser [Lightpanda - browser headless per carichi di lavoro AI, implementato in Zig (ingombro di memoria ridotto)]
- https://github.com/jo-inc/camofox-browser [Camofox Browser - server di automazione headless Camoufox/Firefox per agenti AI per raggiungere siti che spesso bloccano l'automazione standard; anti-rilevamento / fingerprint realistici]
- https://github.com/Kaliiiiiiiiii-Vinyzu/patchright [patchright - Playwright patchato con impostazioni predefinite di anti-rilevamento dell'automazione più robuste]
- https://github.com/Kaliiiiiiiiii-Vinyzu/patchright-python [patchright-python - SDK Python per patchright]
- https://github.com/Kaliiiiiiiiii-Vinyzu/patchright-nodejs [patchright-nodejs - SDK Node.js per patchright]
- https://github.com/CloakHQ/CloakBrowser [CloakBrowser - Chromium stealth con patch del fingerprint a livello di sorgente; sostituto drop-in di Playwright; affermazioni sui benchmark di rilevamento bot (30/30)]
- https://github.com/feder-cr/invisible_playwright [invisible_playwright - sostituto drop-in di Playwright basato su Firefox stealth; supera i test di rilevamento bot (reCAPTCHA, Fingerprint Pro, CreepJS); MIT; solo target autorizzati]

### MCP Servers
- https://mcp.so/ [Sito di raccolta MCP]
- https://github.com/gmh5225/MCP-Chinese-Getting-Started-Guide [Guida introduttiva a MCP]
- https://github.com/microsoft/DebugMCP [Estensione VSCode che espone un server MCP locale per il debug assistito da AI (multilingua)]
- https://github.com/jtang613/gdb-mcp [gdb-mcp - server MCP leggero per l'automazione di GDB (FastMCP): espone `gdb-command` per eseguire comandi del debugger e restituire l'output]
- https://github.com/mrphrazer/ghidra-headless-mcp [ghidra-headless-mcp — Ghidra headless via MCP]
- https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins [Repository di plugin Claude con skills/connettori/comandi slash (integrazione MCP)]
- https://github.com/co-browser/browser-use-mcp-server [Browser-Use MCP]
- https://github.com/CursorTouch/Windows-MCP [Windows-MCP - server MCP per computer use su Windows: automazione UI, controllo di app/finestre, tastiera/mouse, screenshot/snapshot; stdio/SSE/HTTP; PyPI uvx; MIT]
- https://github.com/langchain-ai/langchain-mcp-adapters [Adattatore da MCP a LangChain]
- https://github.com/nicobailon/pi-mcp-adapter [pi-mcp-adapter - adattatore MCP efficiente in termini di token per l'agente di coding Pi: ciclo di vita lazy del server, cache dei metadati degli strumenti, modalità proxy/strumenti diretti e compatibilità con la configurazione MCP condivisa]
- https://github.com/patruff/ollama-mcp-bridge [Bridge MCP per Ollama]
- https://github.com/regenrek/deepwiki-mcp [DeepWiki MCP]
- https://github.com/upstash/context7 [Documentazione MCP]
- https://github.com/colbymchenry/codegraph [CodeGraph - grafo di conoscenza del codice locale pre-indicizzato MCP per Claude Code/Codex/Cursor/OpenCode/Hermes: grafi di simboli/chiamate, meno token e chiamate agli strumenti; MIT]

### AI Sandbox & Isolation
- https://github.com/NVIDIA/OpenShell [OpenShell - runtime privato e sicuro per agenti autonomi: gateway Docker/K3s, policy YAML (filesystem, egress di rete L7, processi, instradamento dell'inferenza), provider di credenziali senza perdite dal filesystem; Claude, OpenCode, Codex, Copilot; Apache-2.0, alpha]
- https://github.com/strukto-ai/mirage [Mirage - filesystem virtuale unificato per agenti AI: monta S3/Drive/Slack/GitHub/ecc. in un unico albero con strumenti in stile bash e snapshot dell'area di lavoro]
- https://github.com/afshinm/zerobox [zerobox - sandboxing multipiattaforma dei processi leggero che usa le policy di runtime di Codex; esegui in sandbox qualsiasi comando con controlli su file, rete e credenziali]
- https://github.com/provos/ironcurtain [IronCurtain - runtime sicuro per agenti AI autonomi: costituzione in inglese semplice → policy compilata; interposizione semantica MCP (allow/deny/escalate), isolate V8 o modalità agente Docker; Claude Code/Goose; ironcurtain.dev; prototipo di ricerca; Apache-2.0]
- https://github.com/microsandbox/microsandbox [Sandbox per l'esecuzione di codice AI, alternativa a E2B]
- https://github.com/jamesmurdza/sandboxjs [Sandbox all-in-one per agenti AI]
- https://github.com/agent-infra/sandbox [Sandbox per l'infrastruttura degli agenti]
- https://github.com/skanehira/mori [Sandbox basato su Rust]
- https://github.com/always-further/nono [Sandbox basato su Rust]
- https://github.com/penberg/agentfs [Sandbox TypeScript per agenti con accesso controllato al filesystem]
- https://github.com/zerocore-ai/microsandbox [Microsandbox - isolamento a livello hardware per codice non attendibile]
- https://github.com/vercel-labs/ai-sdk-tool-code-execution [Sandbox per l'esecuzione di codice dell'AI SDK di Vercel]
- https://github.com/moru-ai/moru [Esegui agenti AI nel cloud]
- https://github.com/earendil-works/gondolin [Sandbox sperimentale per agenti basata su MicroVM Linux]
- https://github.com/adammiribyan/zeroboot [Zeroboot - sandbox VM KVM sub-millisecondo per agenti AI tramite snapshot Firecracker + fork CoW, SDK Python/Node]
- https://github.com/rcarmo/piclaw [PiClaw - sandbox Docker per Pi Coding Agent: Debian isolato, web UI in streaming, SSE, sessioni persistenti, passkey/TOTP, WhatsApp opzionale]
- https://github.com/CharlyCst/spadebox [SpadeBox - strumenti in sandbox (files/grep/glob, fetch, js_repl/js_exec) + runtime JS integrato per agenti AI in Rust con binding JS/Python/MCP; sandboxing del filesystem cap-std, allowlisting di domini HTTP, sostituzione dei token segreti, nessuno strumento bash]

## AI Development & Training

### Training Frameworks
- https://github.com/trevin-creator/autoresearch-mlx [Porting per Apple Silicon (MLX) del progetto autoresearch di Karpathy — cicli di ricerca AI autonomi su Mac, l'agente modifica train.py, val_bpb keep/revert]
- https://github.com/openai/parameter-golf [OpenAI Parameter Golf / Model Craft Challenge - addestra un LM in un artefatto ≤16MB; MLX su Apple Silicon in locale, CUDA multi-GPU (es. 8×H100) per la leaderboard; FineWeb val bits-per-byte]
- https://github.com/kvcache-ai/ktransformers [Framework di ottimizzazione dell'inferenza LLM]
- https://github.com/0xwilliamortiz/FlashKDA [FlashKDA - kernel CUDA Flash Kimi Delta Attention (KDA) efficienti in memoria (CUTLASS) per training e decode su SM90+; inviati automaticamente come backend `chunk_kda` di flash-linear-attention]
- https://github.com/NVIDIA/TileGym [TileGym - tutorial/esempi di kernel CUDA Tile per la programmazione GPU e l'integrazione LLM (es. Llama/DeepSeek), con benchmark e percorsi di accelerazione end-to-end dei transformer]
- https://github.com/transformerlab/transformerlab-app [Studio di training]
- https://github.com/Lightning-AI/litgpt [Framework di fine-tuning]
- https://github.com/ml-explore/mlx-lm [Fine-tuning di LLM con MLX]
- https://github.com/arcee-ai/mergekit [Strumento di merge dei modelli]
- https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime [Training AI distribuito]
- https://docs.unsloth.ai/basics/tutorials-how-to-fine-tune-and-run-llms [Fine-tuning con Unsloth]
- https://x.com/UnslothAI/status/1953896997867729075 [Tutorial gratuito di fine-tuning per gpt-oss-20b]
- https://github.com/OpenPipe/ART [ART - framework Agent Reinforcement Trainer con integrazione GRPO]
- https://medium.com/@lucamassaron/fine-tuning-gemma-3-1b-it-for-financial-sentiment-analysis-a-step-by-step-guide-1a025d2fc75d [Guida passo-passo al fine-tuning di Gemma 3 1B-IT per il sentiment finanziario]

### Local Models
- https://github.com/mudler/LocalAI [Strumento di caricamento di modelli locali]
- https://github.com/guinmoon/LLMFarm [LLM su iOS/macOS]
- https://github.com/huggingface/open-r1 [Riproduzione open source di DeepSeek-R1]
- https://huggingface.co/kai-os/Carnice-9b [Carnice-9b — checkpoint 9B mergiato basato su Qwen3.5-9B ottimizzato per Hermes Agent (terminale, browser, uso strutturato degli strumenti, pattern di messaggi nativi dell'harness); Apache-2.0]
- https://github.com/exo-explore/exo [Esecuzione di modelli su cluster AI]
- https://github.com/GradientHQ/parallax [Parallax - framework di inferenza completamente decentralizzato: distribuisci il serving LLM tra nodi GPU (SGLang/vLLM) + Mac (MLX) tramite Lattica P2P; integrazione OpenClaw; Apache-2.0]
- https://github.com/michaelneale/mesh-llm [mesh-llm - mesh di inferenza LLM distribuita: divide automaticamente i modelli densi (parallelismo di pipeline) + esperti MoE (sharding degli esperti) tra i nodi tramite llama.cpp RPC; API compatibile con OpenAI; gossip blackboard]
- https://github.com/CherryHQ/cherry-studio [GUI per LLM locali]
- https://github.com/sauravpanda/BrowserAI [Esegui LLM locali nel browser]
- https://github.com/signerlabs/Klee [Chat con modelli locali + RAG]
- https://github.com/AlexsJones/llmfit [llmfit - raccomandatore di modelli locali consapevole dell'hardware (punteggio di compatibilità RAM/CPU/GPU), TUI/CLI + supporto provider/runtime (Ollama, llama.cpp, MLX, LM Studio, vLLM)]
- https://github.com/raullenchai/Rapid-MLX [Rapid-MLX - motore AI locale ad alta velocità per Apple Silicon (API compatibile con OpenAI): cache del prompt, parser per tool-calling, separazione del reasoning, instradamento cloud; si integra con Claude Code/Cursor/Aider]
- https://github.com/dontizi/rlama [Ollama locale + RAG]
- https://github.com/dinoki-ai/osaurus [Server di inferenza locale basato su MLX, alternativa a Ollama]
- https://github.com/trymirai/uzu [Motore di inferenza Rust ad alte prestazioni]
- https://github.com/jundot/omlx [Server di inferenza LLM per Apple Silicon]
- https://github.com/gamogestionweb/Turboquant-llama [TurboQuant + llama.cpp — roadmap/documentazione per la compressione della KV-cache TurboQuant di Google (PolarQuant + QJL) su mobile; MIT]
- https://github.com/TheTom/turboquant_plus [TurboQuant+ — compressione della KV-cache (PolarQuant + WHT); riferimento Python + fork di llama.cpp con Metal `turbo3`/`turbo4`; Apache-2.0]
- https://github.com/noonghunna/qwen36-27b-single-3090 [Esegui Qwen3.6-27B (visione/tool-calling, API locale compatibile con OpenAI) su una singola RTX 3090 tramite vLLM + Docker; lo sviluppo attivo è stato spostato in `noonghunna/club-3090`]
- https://github.com/noonghunna/qwen36-dual-3090 [Ricetta Qwen3.6-27B dual-3090 (TP=2) su vLLM nightly con MTP + fp8 KV, validata per serving concorrente e contesti più lunghi]
- https://github.com/spiritbuun/llama-cpp-turboquant-cuda [llama-cpp-turboquant-cuda — fork llama.cpp TurboQuant con supporto CUDA (percorso GPU NVIDIA)]
- https://github.com/mitkox/vllm-turboquant [vllm-turboquant — fork vLLM 0.18.1rc1 con integrazione TurboQuant]
- https://github.com/tonbistudio/turboquant-pytorch [TurboQuant — compressione da zero della KV-cache in PyTorch (rotazione + Lloyd-Max + QJL); validazione su modelli sintetici e reali; MIT]
- https://github.com/Anemll/flash-moe [flash-moe (fork) - motore di inferenza C/Objective-C/Metal per Qwen3.5-397B-A17B MoE su Apple Silicon; esperti trasmessi in streaming dalla SSD (pread + page cache), ibrido MLX 4-bit + esperti Unsloth GGUF Q3 / testa LM Q6 / embedding Q8, kernel di dequantizzazione in stile llama.cpp IQ3/IQ4/Q5, matmul Metal 4 NAX opzionale (M5+), `--cache-io-split` per fanout SSD; TUI di chat con tool-calling]
- https://github.com/JustVugg/colibri [Colibri - motore in C puro, zero dipendenze, per eseguire GLM-5.2 (744B MoE) su ~25GB di RAM; esperti trasmessi in streaming dal disco]
- https://github.com/0xSero/deepseek-v4-flash-sm120 [deepseek-v4-flash-sm120 - kernel sparse-decode SM_120 (NVIDIA Blackwell RTX 50xx/Pro 6000) + monkey-patch a runtime per DeepSeek-V4-Flash FP8 su `lmsysorg/sglang:deepseek-v4-blackwell`]
- https://github.com/maliubiao/dgx-spark-2-deepseek-flash-0731 [Ricetta cluster dual DGX Spark (GB10) DeepSeek-V4-Flash-0731: connessione diretta QSFP 200GbE, immagine vLLM Anemll DSpark, TP=2, contesto 1M]
- https://github.com/tonyd2wild/DGX-Spark-Hard-Poweroff-Fix [Diagnosi dello spegnimento forzato senza log di DGX Spark (GB10) + fix del limite di clock della GPU (`nvidia-smi -lgc`) con persistenza systemd]
- https://github.com/0xBakeer/Qwen3.8-27B-FP8-on-a-single-DGX-Spark [Ricetta vLLM Qwen3.8-27B-FP8 su singolo DGX Spark (GB10/SM121): decodifica speculativa DSpark + cache del prefisso, tok/s misurati vs MTP/k/concorrenza; MIT]
- https://github.com/0xBakeer/Qwen3.8-27B-4-bit-on-a-single-DGX-Spark [Ricetta Qwen3.8-27B 4-bit (NVFP4/MixedInt4) su singolo DGX Spark vs FP8: compromessi DSpark k/concorrenza, note W4A16/Marlin per SM121; MIT]
- https://github.com/gmh5225/optiml [OptiML - accelera l'inferenza locale tramite il partizionamento dei neuroni hot/cold tra GPU/CPU]

### Uncensored Models
- https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard [Classifica dei modelli non censurati]
- https://erichartford.com/uncensored-models [Guida all'addestramento dei modelli non censurati]
- https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.1-8B [Modello non censurato Dolphin]
- https://github.com/AEON-7/Qwen3.6-27B-AEON-Ultimate-Uncensored-DFlash [Qwen3.6-27B AEON Ultimate Uncensored DFlash - abliterazione lossless con guida al deployment della quantizzazione NVFP4 per DGX Spark/Blackwell (BF16 + NVFP4)]
- https://github.com/AEON-7/Qwen3.6-NVFP4-DFlash [Stack di decodifica speculativa Qwen3.6-35B-A3B-heretic NVFP4 + DFlash per DGX Spark (GB10/sm_121a), con vLLM compilato dal sorgente e guida al deployment]
- 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 [Super Prompt]
- https://github.com/richards199999/Thinking-Claude [Prompt di potenziamento per Claude]
- https://github.com/LouisShark/chatgpt_system_prompt [Raccolta di system prompt di ChatGPT]
- https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2 [Prompt as Code - motore di prompt industriale e libreria di template per GPT-Image2 (370+ casi di reverse engineering, 20+ template di produzione)]
- https://github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules [Awesome Cursor Rules]
- https://github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial [Tutorial di prompt engineering di Anthropic]
- https://github.com/langgptai/wonderful-prompts [Collezione di fantastici prompt]
- https://github.com/Leonxlnx/claude-code-system-prompts [Claude Code System Prompts - catalogo di ricerca indipendente sull'architettura dei prompt di Claude Code, le direttive degli agenti e i prompt del classificatore di sicurezza]
- https://github.com/mshumer/gpt-oss-pro-mode [Prompt condivisi in "pro mode" per potenziare molti modelli open]

### Routing & Model Selection
- https://github.com/CommonstackAI/UncommonRoute [UncommonRoute - router LLM locale che smista le richieste in base al livello di complessità; compatibile con Codex/Claude Code/Cursor/OpenClaw, latenza ~0.5ms, 86% di risparmio sui costi]
- https://github.com/microsoft/best-route-llm [Addestra modelli di routing per scegliere il miglior LLM per ogni query]
- https://openrouter.ai/switchpoint/router [Router ospitato per selezionare automaticamente i modelli ottimali]### Skills e Plugin per Claude Code
- https://github.com/VoltAgent/awesome-claude-code-subagents [Raccolta di oltre 100 subagent specializzati per Claude Code]
- https://github.com/shuvonsec/claude-bug-bounty [claude-bug-bounty - plugin per Claude Code per bug bounty autorizzato (Web2 + Web3): 7 skill, 8 comandi slash (/recon, /hunt, /validate, /report, /chain, /scope, /triage, /web3-audit), 5 agenti, stack di ricognizione (subfinder, httpx, katana, nuclei, …), scanner di vulnerabilità + sonde per applicazioni LLM (hai_*), modelli di report; repository companion per skill Web3 e builder da writeup a skill nel README]
- https://github.com/elementalsouls/Claude-BugHunter [Claude-BugHunter - pacchetto di skill per Claude Code per red team esterno e bug hunting: 51 skill, 15 comandi slash, 681 pattern di report divulgati su 24 classi di vulnerabilità; catene di attacco a identità/infrastrutture aziendali (M365/Entra, Okta, vCenter, SSL VPN, SharePoint), Burp MCP, modelli di report per H1/Bugcrowd/Intigriti]
- https://github.com/affaan-m/everything-claude-code [Everything Claude Code - plugin di produzione: agenti, skill, hook, comandi, regole, MCP; Cursor/Codex/OpenCode; AgentShield /security-scan]
- https://github.com/openai/codex-plugin-cc [codex-plugin-cc — plugin OpenAI per Claude Code: guida Codex locale da CC (`/codex:review`, `/codex:adversarial-review`, `/codex:rescue` + status/result/cancel); gate di revisione opzionale Stop-hook; Apache-2.0]
- https://github.com/uditgoenka/autoresearch [Claude Autoresearch - plugin per Claude Code (ispirato all'autoricerca di Karpathy): obiettivo + metrica meccanica + ciclo di verifica con git keep/revert e log TSV; /autoresearch:plan, :security (audit di sola lettura STRIDE/OWASP), :ship, :debug, :fix, :scenario, :predict, :learn; gate di regressione Guard opzionale; marketplace + installazione manuale]
- https://github.com/xu-xiang/everything-claude-code-zh [everything-claude-code traduzione cinese - agenti/skill/hook/comandi/regole/MCP completi in zh-CN, per consentire agli sviluppatori di lingua cinese di usare l'ecosistema ECC]
- https://github.com/popup-studio-ai/bkit-claude-code [bkit - metodologia PDCA + ingegneria del contesto per Claude Code, sviluppo AI-native]
- https://github.com/DenisSergeevitch/agents-best-practices [agents-best-practices - Agent Skill neutrale rispetto al provider (Codex/Claude Code) per progettare, revisionare e rifattorizzare harness per agenti: blueprint MVP, strumenti tipizzati, classi di permessi/rischio, pianificazione/obiettivi, contesto/compattazione, caching dei prompt, sicurezza/valutazioni/osservabilità, checklist di lancio; MIT]
- https://github.com/Dammyjay93/interface-design [Ingegneria del design per Claude Code - UI coerente]
- https://github.com/BehiSecc/VibeSec-Skill [Skill di Claude per codice sicuro e prevenzione delle vulnerabilità comuni]
- https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills [754 skill strutturate di cybersecurity per agenti IA; mappate su MITRE ATT&CK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, D3FEND e NIST AI RMF; standard agentskills.io; funziona con Claude Code, GitHub Copilot, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI e oltre 20 piattaforme]
- https://github.com/YARAHQ/yara-rule-skill [yara-rule-skill - skill per agenti LLM per creazione, revisione e ottimizzazione di regole YARA: best practice YARA-Forge/yaraQA, oltre 20 controlli di qualità, guide su prestazioni/stile; agenti OpenClaw/Claude Code/MCP]
- https://github.com/SnailSploit/Claude-Red [Claude-Red - libreria curata di skill di sicurezza offensiva per Claude Skills (SKILL.md): SQLi, shellcode, evasione EDR, sviluppo exploit e altri playbook per la superficie d'attacco]
- https://github.com/ljagiello/ctf-skills [ctf-skills - skill per agenti per CTF: sfruttamento web, pwn di binari, crittografia, reverse engineering, forensics, OSINT e altro]
- https://github.com/codexstar69/bug-hunter [bug-hunter - skill di bug hunter IA avversaria con pipeline multi-agente di rilevamento e correzione automatica su branch sicuri; mira a vulnerabilità di sicurezza, bug logici e problemi runtime in Claude Code/Cursor/Codex CLI/Copilot CLI/OpenCode/Pi]
- https://github.com/hamelsmu/claude-review-loop [Plugin per Claude Code: ciclo di code review automatizzato con Codex]
- https://github.com/blader/humanizer [Rimuovi dal testo i segni della scrittura IA]
- https://github.com/hardikpandya/stop-slop [Stop Slop - skill di Claude per rimuovere dai testi gli indizi di scrittura IA: frasi bandite, cliché strutturali, regole sulle frasi]
- https://github.com/op7418/Humanizer-zh [Versione cinese di Humanizer]
- https://github.com/htdt/godogen [Godogen - generatore autonomo di skill per lo sviluppo di giochi per Claude Code/Codex: pubblica pipeline a fasi nei repository Godot (C#/.NET), Bevy (Rust) o Babylon.js; generazione asset con Gemini/Grok/Tripo3D, ciclo di auto-riparazione basato su screenshot; MIT]
- https://github.com/alexgreensh/token-optimizer [Token Optimizer - trova e correggi i "ghost token" nelle sessioni Claude Code/Codex; supera la compattazione, evita il degrado della qualità del contesto; audit di sessione + dashboard]
- https://github.com/alexgreensh/outsourcerer [Outsourcerer - scarica il lavoro gravoso da Claude Code verso motori/modelli più economici mentre la sessione principale orchestra; consapevolezza in tempo reale del limite di token, instradamento dei modelli basato su benchmark, canale per secondi pareri]



## Applicazioni IA

### Chat e Assistente
- https://github.com/open-webui/open-webui [Clone di ChatGPT]
- https://github.com/ChatGPTNextWeb/NextChat [Chat NextJS]
- https://github.com/vercel/chat [Chat SDK - SDK TypeScript per chatbot su Slack, Teams, Google Chat, Discord]
- https://github.com/vercel/ai-chatbot [Chatbot IA di Vercel]
- https://github.com/block/goose [Agente desktop MCP]
- https://github.com/openclaw/openclaw [Assistente IA personale su piattaforme e canali]
- https://github.com/TinyAGI/tinyclaw [TinyClaw - assistente 24/7 multi-agente, multi-team, multi-canale; Discord/Telegram/WhatsApp, portale web TinyOffice, coda SQLite, Claude Code/Codex]
- https://github.com/zhixianio/clawpal [ClawPal - companion desktop per OpenClaw: gestisci agenti, modelli e configurazioni con UI visiva]
- https://github.com/HKUDS/nanobot [Assistente IA personale ultraleggero (ispirato a Clawdbot)]
- https://github.com/zeroclaw-labs/zeroclaw [ZeroClaw - assistente IA in Rust, meno di 5MB di RAM, hardware da 10$]
- https://github.com/louisho5/picobot [Picobot - bot IA self-hosted leggero, singolo binario Go]
- https://github.com/pewdiepie-archdaemon/odysseus [Odysseus - workspace IA self-hosted, local-first (UI in stile ChatGPT/Claude): chat con modelli locali/API, agente opencode+MCP (web/file/shell/skill/memoria), ricerca approfondita, ricettario di modelli, email/calendario/note; Docker, strumenti con accesso admin; MIT]

### Ricerca Approfondita IA
- https://github.com/assafelovic/gpt-researcher [GPT Researcher]
- https://github.com/bytedance/deer-flow [Deep Research di ByteDance]
- https://github.com/LearningCircuit/local-deep-research [Deep Research locale]
- https://github.com/u14app/deep-research [Deep Research NextJS]
- https://github.com/zilliztech/deep-searcher [Ricerca locale profonda]
- https://github.com/aakashsharan/research-vault [Assistente di ricerca IA con RAG ed estrazione strutturata]
- https://github.com/nashsu/llm_wiki [LLM Wiki - app desktop multipiattaforma che costruisce incrementalmente una wiki persistente e interconnessa dai tuoi documenti (manutenzione della knowledge base oltre la RAG one-shot)]
- https://github.com/atomicstrata/llm-wiki-compiler [llm-wiki-compiler - compilatore di conoscenza: fonti grezze in ingresso, wiki interconnessa in uscita; pattern Karpathy LLM Wiki]
- https://github.com/Agent-Field/af-deep-research [AF Deep Research - backend di ricerca autonomo multi-agente su AgentField: flussi paralleli, cicli iterativi guidati dalla qualità, entità/relazioni/prove/documenti citati strutturati]

### Finanza e Trading IA
- https://github.com/TraderAlice/OpenAlice [OpenAlice - agente di trading IA (azioni, crypto, materie prime, forex, macro): ciclo di vita completo dalla ricerca all'ingresso, alla gestione delle posizioni, fino all'uscita; UTA multi-broker unificata (CCXT/Alpaca/IBKR), pipeline di protezione trading-as-git, esecuzione con approvazione, workspace + MCP; AGPL-3.0; sperimentale]
- https://github.com/LuckyOne7777/LLM-Trading-Lab [LLM-Trading-Lab - esperimento forward-only con denaro reale su micro-cap in cui un LLM gestisce un portafoglio vincolato con log trasparenti e artefatti di valutazione]
- https://github.com/LuckyOne7777/LLM-Investor-Behavior-Benchmark [LIBB - libreria di ricerca per esperimenti di trading con LLM: stato persistente del portafoglio, metriche comportamentali/di performance/sentiment ed elaborazione sicura con rollback]

### Motori di Ricerca IA
- https://github.com/rashadphz/farfalle [Motore di ricerca IA]
- https://github.com/miurla/morphic [Motore di ricerca IA]
- https://github.com/zaidmukaddam/scira [Ricerca IA con xAI]
- https://github.com/khoj-ai/khoj [Ricerca IA con modelli locali]

### Analisi del Codice IA
- https://github.com/gmh5225/CodeLens [Strumento di analisi del codice per LLM]
- https://github.com/mufeedvh/code2prompt [Strumento da codice a prompt]
- https://github.com/yamadashy/repomix [Riepilogo GitHub per LLM]
- https://github.com/cyclotruc/gitingest [Riepilogo GitHub per LLM]
- https://github.com/ahmedkhaleel2004/gitdiagram [Generatore di diagrammi GitHub]
- https://gitingest.com [Unione del codice GitHub per LLM]
- https://deepwiki.com [Ricerca approfondita nei progetti GitHub]
- https://github.com/anvia-hq/lexa [Lexa - intelligenza del codice locale veloce in Rust: indicizza una codebase in un grafo portabile e interrogabile per ricerca di testo/simboli, struttura, tracciamento delle dipendenze e modifiche sensibili agli hash; interrogabile da CLI, editor o client MCP]

### Web Scraping IA
- https://github.com/D4Vinci/Scrapling [Scrapling - framework di scraping adattivo in Python: i parser reimparano i selettori quando le pagine cambiano, il fetcher gestisce i controlli anti-bot di classe Cloudflare Turnstile, modalità spider (concorrenza, multi-sessione, pausa/ripresa, rotazione proxy), statistiche in streaming]
- https://github.com/proxifly/free-proxy-list [free-proxy-list (Proxifly) - feed curati di proxy HTTP/SOCKS gratuiti per laboratori e pipeline di scraper/agenti; tratta i proxy pubblici come ostili: niente credenziali o traffico di produzione]
- https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai [Web scraping IA]
- https://github.com/mishushakov/llm-scraper [Web scraper LLM]
- https://github.com/samber/the-great-gpt-firewall [Web scraping anti-IA]

### Social Media IA
- https://github.com/steipete/birdclaw [Workspace X local-first: importazione archivi, inbox/triage con ranking IA, scansione profilo-risposte per IA/slop, JSON scriptabile per agenti]
- https://github.com/d60/twikit [Bot Twitter Python]
- https://github.com/elizaOS/agent-twitter-client [Bot Twitter JS]
- https://github.com/blorm-network/ZerePy [Agente IA Twitter Python]
- https://github.com/langchain-ai/social-media-agent [Automazione dei social media]
- https://github.com/RandyVentures/tgcli [tgcli - CLI Telegram: sincronizzazione, ricerca, invio, output JSON; realizzata per i test E2E di OpenClaw]
- https://github.com/terminaltrove/moltbook-tui [moltbook-tui - client TUI per Moltbook, social network per agenti IA; feed, commenti, classifiche, submolts]

### Applicazioni di Visione IA
- https://github.com/shukur-alom/leaf-diseases-detect [Rilevamento malattie delle foglie - FastAPI + Streamlit, Llama Vision tramite API Groq, raccomandazioni su gravità e trattamento da immagini di foglie]



## Immagini e Video IA

### Generazione di Immagini IA
- 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 - flusso di lavoro skill per Codex per sprite sheet 2D e mappe a livelli pronte per videogiochi con post-elaborazione locale deterministica ed export pronto per i motori (Godot/Unity)]
- https://github.com/dreiachse-cyber/image-cockpit-for-codex-workflows [Image Cockpit - cockpit web locale per il passaggio di consegne della generazione immagini di Codex: pixel art, editing delle immagini per regioni, frame di animazione/sprite sheet (GIF/WebP/ZIP); inbox/outbox per il passaggio a Codex, esecuzione automatica opzionale di `codex exec`; nessuna chiamata diretta alle API OpenAI; MIT]
- https://github.com/ant-research/MagicQuill [Editing intelligente delle immagini]
- https://github.com/lightningpixel/modly [Modly - app desktop: mesh immagine-3D con modelli open-source locali su GPU; Electron + Python, sistema di estensioni]
- https://github.com/PSkinnerTech/3d-asset-factory [3D Asset Factory - pipeline CLI-first da specifiche YAML: concetto GPT Image 2.0 → GLB TRELLIS.2, ottimizzazione, QA deterministica, HTML di revisione, pacchetti di export web/Unity/Unreal + manifest/provenienza; runner mock o GPU/Modal/SSH; MIT]

### Generazione di Video IA
- https://github.com/bytedance/LatentSync [Video con umano digitale]
- https://github.com/HKUDS/AI-Creator [Creatore di video IA]

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

### Riconoscimento Facciale IA
- https://github.com/serengil/deepface [Libreria di riconoscimento e confronto facciale]
- https://github.com/s0md3v/roop [Scambio di volti IA]



## Benchmark e Standard

- https://robustbench.github.io/ [Benchmark di robustezza avversaria]
- https://jailbreakbench.github.io/ [Benchmark di jailbreak per LLM]
- https://github.com/wuyoscar/ISC-Bench [ISC-Bench — Collasso Interno della Sicurezza (ISC); 56 template TVD, JailbreakArena; valutazione Single/ICL/Agentic; arXiv:2603.23509]
- https://github.com/gpiat/AIAE-AbliterationBench [AbliterationBench - benchmark della resilienza dei modelli agli attacchi residual stream/abliteration]
- https://crfm.stanford.edu/helm/air-bench/latest/ [Benchmark di sicurezza IA di Stanford]
- https://atlas.mitre.org/ [MITRE ATLAS - Matrice delle minacce IA]
- https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework [Quadro NIST per la gestione del rischio IA]
- https://github.com/vectara/hallucination-leaderboard [Classifica delle allucinazioni dei modelli]
- https://github.com/mattersec-labs/seclens [SecLens - benchmark per valutare gli LLM nella rilevazione delle vulnerabilità di sicurezza; 5 prospettive degli stakeholder, 406 compiti da CVE reali, 12 modelli; arXiv:2604.01637]
- https://github.com/regenrek/aidex [Aidex - classifica pratica dei modelli per costo, qualità e idoneità ai casi d'uso]



## Libri

- [Adversarial Machine Learning (Cambridge)](https://www.cambridge.org/core/books/adversarial-machine-learning/C42A9D49CBC626DF7B8E54E72974AA3B) - Costruire ML robusti in ambienti avversari
- [Adversarial Learning and Secure AI (Cambridge, 2023)](https://www.cambridge.org/highereducation/books/adversarial-learning-and-secure-ai/79986B5D288511757C2A95D71262E039) - Primo libro di testo sull'apprendimento avversario
- [Adversarial Robustness for Machine Learning (Elsevier)](https://www.sciencedirect.com/book/9780128240205/adversarial-robustness-for-machine-learning) - Attacco, difesa e verifica avversari
- [Machine Learning and Security (O'Reilly)](https://www.oreilly.com/library/view/machine-learning-and/9781491979891/) - ML nella cybersecurity
- [Artificial Intelligence: A Modern Approach](https://aima.cs.berkeley.edu/) - Background sugli algoritmi di IA



## Community ed Eventi

- https://genai.owasp.org/ [Progetto di sicurezza GenAI OWASP]
- https://aivillage.org/ [AI Village @ DEF CON]
- https://avidml.org/ [Database delle vulnerabilità IA]



## Utility

- https://github.com/jaredpalmer/mogcli [mogcli - CLI Microsoft 365 adatta agli agenti, Mail/Calendar/Contacts/Groups/Tasks/OneDrive, --json/--plain]
- https://github.com/maillab/cloud-mail [cloud-mail - stack email / mail-server self-hosted per il tuo dominio]
- https://github.com/Eppie-io/Eppie-App [Eppie - email P2P crittografata a protocollo aperto (client); posta decentralizzata senza un unico provider]
- https://github.com/yucchiy/UniCli [UniCli - CLI per controllare Unity Editor dal terminale, oltre 80 comandi, output JSON, plugin per Claude Code, pronta per agenti IA]
- https://github.com/rtk-ai/rtk [rtk - Rust Token Killer: proxy CLI che riduce il consumo di token LLM del 60-90% sui comandi di sviluppo, hook per Claude Code]
- https://github.com/mksglu/context-mode [context-mode - ottimizzatore della finestra di contesto per agenti di codifica: isola l'output degli strumenti per ridurre la pressione sui token (dichiara una riduzione fino al 98% su più piattaforme)]
- https://github.com/jaydotsee/pdfx [pdfx - PDF in Markdown/JSON/HTML tramite VLM (Docling), MLX per Apple Silicon, batch, OCR, tabelle, formule]
- https://github.com/PSPDFKit/pdf-to-markdown [Nutrient PDF-to-Markdown — wrapper CLI locale (`@pspdfkit/pdf-to-markdown`); motore proprietario firmato; gratuito fino a 1.000 PDF/mese; skill per agenti opzionale (nutrient-skills)]
- https://github.com/Michaelliv/markit [markit - converti documenti/dati/web/media in Markdown (CLI + SDK), sistema di plugin, modalità `--json`/`-q` per agenti]
- https://github.com/PostHog/posthog [PostHog - piattaforma prodotto all-in-one: analisi, session replay, feature flag, esperimenti, assistente prodotto IA]
- https://github.com/JefferyHcool/BiliNote [Generatore di note da video IA]
- https://github.com/mediar-ai/screenpipe [Monitoraggio schermo IA]
- https://github.com/thesophiaxu/contextd [ContextD - macOS: cattura schermo continua, pixel-diff + OCR, SQLite + riepiloghi LLM tramite OpenRouter, API HTTP locale per agenti; dati locali, chiamate di riepilogo verso l'esterno per impostazione predefinita]
- https://github.com/mediar-ai/terminator [Strumento di riconoscimento OCR IA]
- https://github.com/gmh5225/git-diff [Generatore di messaggi di commit Git basato su IA]
- https://github.com/svkozak/pi-acp [pi-acp - adattatore ACP (Agent Client Protocol) per Pi Coding Agent (`pi --mode rpc`), collega ACP JSON-RPC tramite stdio per client come Zed; MIT]
- https://github.com/crimeacs/claude-note [Claude Note - servizio in background che trasforma le sessioni di Claude Code in note Obsidian strutturate (apprendimenti/decisioni/domande)]
- https://github.com/ticarpi/jwt_tool [jwt_tool - toolkit JWT: valida, forgia, scansiona, manometti, exploit CVE (alg=none, RS/HS256, key injection, ecc.), attacco a dizionario]



## Liste Awesome

- https://github.com/TalEliyahu/Awesome-AI-Security [Focus su governance e strumenti]
- https://github.com/ottosulin/awesome-ai-security [Strumenti offensivi e lab]
- https://github.com/ElNiak/awesome-ai-cybersecurity [IA nella cybersecurity]
- https://github.com/corca-ai/awesome-llm-security [Sicurezza specifica per LLM]
- https://github.com/JoranHonig/awesome-web3-ai-security [Sicurezza IA Web3]
- https://github.com/pashov/ai-web3-security [Hub di strumenti di sicurezza Web3 (pashov.com) - strumenti IA curati per la sicurezza degli smart contract; OSS vs a pagamento, Solidity/EVM, Rust/Solana, Move/Sui, multilingua]
- https://github.com/solana-foundation/awesome-solana-ai [Strumenti IA per sviluppare su Solana]
- https://github.com/francedot/acu [Agenti di utilizzo del computer IA]
- https://github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases [Raccolta di casi d'uso di OpenClaw]
- https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub [Hub di ingegneria IA]
- https://github.com/huhusmang/Awesome-LLMs-for-Vulnerability-Detection [Awesome LLMs per il rilevamento delle vulnerabilità (paper/benchmark/strumenti, aggiornamenti arXiv quotidiani)]
- https://github.com/wgwang/awesome-LLMs-In-China [LLM cinesi]


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