> Mostre respeito a todos os projetos abaixo, verdadeiras obras de arte :saluting_face:

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

## Skills para Agentes de IA
Este repositório fornece skills que podem ser usadas com agentes de IA e assistentes de codificação, como [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 outras ferramentas compatíveis. Instale skills para obter conhecimento especializado sobre tópicos de segurança de jogos.

- https://github.com/vercel-labs/skills [A ferramenta aberta de skills para agentes - npx skills]

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

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

## Kit Inicial de Segurança de IA

- **CTFs / Prática**
  - https://github.com/verialabs/ctf-agent [ctf-agent - solucionador autônomo de CTFd: LLM coordenador + enxames de modelos paralelos em Docker; 1º lugar BSidesSF 2026]
  - https://aivillage.org/ [AI Village @ DEF CON - Desafios de Jailbreak de LLM]
  - https://doublespeak.chat/#/handbook [Doublespeak - Desafios de Segurança de IA]
  - https://github.com/EasyJailbreak/EasyJailbreak [Framework para prompts adversariais de jailbreak]
  - https://github.com/microsoft/AI-Red-Teaming-Playground-Labs [Microsoft AI Red-Teaming Playground Labs]
  - https://github.com/schwartz1375/genai-security-training [Treinamento de Red Teaming GenAI]

- **Blogs / Recursos**
  - https://genai.owasp.org/ [Projeto OWASP de Segurança GenAI]
  - https://llm-stats.com [Leaderboard de LLM]
  - https://www.aidaily.win [Notícias Diárias de IA]
  - https://baoyu.io/blog/how-to-write-good-prompt [Como Escrever Bons Prompts]
  - https://rootissh.in/ [Blog da Série de Pentest em LLM]
  - https://github.com/Abdowaer098/Wa3r-OffSec-Kit [Wa3r OffSec Kit - base de conhecimento de segurança ofensiva com fluxos de trabalho práticos, padrões de payloads, estudos de caso e notas de perícia forense]

- **Newsletters / Coleções**
  - https://mlsecops.com/podcast [Podcast MLSecOps]
  - https://podcasts.apple.com/ph/podcast/the-genai-security-podcast/id1782916580 [Podcast de Segurança GenAI]
  - https://avidml.org/ [Banco de Dados de Vulnerabilidades de IA (AVID)]

- **Certificações / Cursos**
  - https://cs229.stanford.edu/ [Stanford CS229: Machine Learning]
  - https://course.fast.ai/ [fast.ai Practical Deep Learning]
  - https://www.coursera.org/specializations/deep-learning [Especialização em Deep Learning por Andrew Ng]
  - https://huggingface.co/reasoning-course [Construa um Modelo de Raciocínio como o DeepSeek-R1]



## Guia de IA/LLM

- **Fundamentos**
  - https://d2l.ai/ [Dive into Deep Learning - Livro interativo com PyTorch/JAX/TensorFlow]
  - http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [Redes Neurais e Deep Learning por Michael Nielsen]
  - https://www.deeplearningbook.org/ [Deep Learning por Goodfellow, Bengio, Courville]
  - https://github.com/karminski/one-small-step [Tutorial de IA/LLM]
  - https://github.com/datawhalechina/happy-llm [Tutorial de Princípios e Prática de LLM]
  - https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch [Construa um LLM do Zero]
  - https://github.com/naklecha/llama3-from-scratch [LLaMA3 do Zero]
  - https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs [Fundamentos de LLMs]

- **Listas Awesome**
  - https://github.com/WangRongsheng/awesome-LLM-resourses [Recursos Abrangentes de LLM]
  - https://github.com/mahseema/awesome-ai-tools [Ferramentas de IA Incríveis]
  - https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps [Aplicativos de LLM Incríveis]
  - https://github.com/mahonzhan/awesome-agent-harness [Lista selecionada de harnesses de agentes, frameworks de agentes, frameworks de fluxos de trabalho e protocolos emergentes de agentes]
  - https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers [Servidores MCP Incríveis]
  - https://github.com/wong2/awesome-mcp-servers [Servidores MCP Incríveis]
  - https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration [Integração DeepSeek Incrível]
  - https://github.com/lmmlzn/Awesome-LLMs-Datasets [Datasets de LLMs Incríveis]

- **LLMs do Zero / Raciocínio**
  - https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch05/11_qwen3 [Qwen3 do Zero - passo a passo em chinês]
  - https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/blob/main/ch05/11_qwen3/standalone-qwen3-moe-plus-kvcache.ipynb [Implemente Qwen3 MoE com cache KV do zero]
  - https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch05/12_gemma3 [Construa Gemma 3 270M do zero]
  - https://github.com/rasbt/reasoning-from-scratch [Modelos de raciocínio do zero]
  - https://github.com/mingyin0312/RLFromScratch [Aprendizado por reforço do zero (tutorial em chinês)]
  - https://github.com/karpathy/nanochat [Loop de treinamento nanochat de ponta a ponta em ~8 mil linhas]
  - https://github.com/kyegomez/OpenMythos [OpenMythos - reconstrução teórica baseada em primeiros princípios da arquitetura Claude Mythos com base na literatura de pesquisa pública]
  - https://github.com/vixhal-baraiya/microgpt-c [MicroGPT-C — treine e infira um GPT minúsculo em C puro, sem dependências (arquivo único); caminho de CPU estilo fp32/AVX2; MIT]



## Segurança de IA e Ataques

### Injeção de Prompt
- https://www.lakera.ai/blog/guide-to-prompt-injection [Guia de Injeção de Prompt]
- https://genai.owasp.org/llmrisk/llm01-prompt-injection/ [OWASP LLM01:2025 Injeção de Prompt]
- https://redbotsecurity.com/prompt-injection-attacks-ai-security-2025/ [Ataques de Injeção de Prompt 2025]
- https://github.com/protectai/rebuff [Detector de Injeção de Prompt com autoproteção]
- https://github.com/NVIDIA/garak [Scanner de Vulnerabilidades de LLM da NVIDIA]
- https://github.com/deadbits/vigil-llm [Detecta injeções de prompt e entradas arriscadas]
- https://github.com/alphasecio/prompt-guard [Defesa de Prompt para LLM]
- https://github.com/tml-epfl/llm-adaptive-attacks [Ataques Adaptativos a LLMs]
- https://github.com/RomiconEZ/llamator [Framework de Teste de Vulnerabilidades em LLM]
- https://github.com/gh0stOo/claude-md-vorlagen-de/blob/main/guides/prompt-hardening.md [Guia de endurecimento de injeção de prompt em alemão com 10 padrões de código concretos antes/depois (separação sistema/usuário, delimitadores, validação de saída, desconfiança da fonte RAG)]

### Ataques Adversariais
- https://gradientscience.org/intro_adversarial/ [Introdução a Exemplos Adversariais]
- https://cset.georgetown.edu/publication/key-concepts-in-ai-safety-robustness-and-adversarial-examples/ [Segurança de IA e Exemplos Adversariais]
- https://github.com/Trusted-AI/adversarial-robustness-toolbox [Caixa de Ferramentas de Robustez Adversarial da IBM]
- https://github.com/QData/TextAttack [Ataques Adversariais a Modelos de NLP]
- https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-2e2025.pdf [Taxonomia de ML Adversarial do NIST]
- https://llm-vulnerability.github.io/ [Tutorial ACL 2024: Vulnerabilidades de LLM]
- https://github.com/tensorflow/cleverhans [CleverHans - Benchmark de Vulnerabilidades de ML]
- https://github.com/bethgelab/foolbox [Foolbox - Caixa de Ferramentas para Exemplos Adversariais]
- https://github.com/cchio/deep-pwning [Deep-pwning]

### Envenenamento e Backdoors
- https://arxiv.org/abs/2009.02276 [Witches' Brew: Envenenamento de Dados em Escala Industrial]
- https://arxiv.org/abs/2402.09179 [Ataques de Backdoor por Instrução em LLMs Personalizados]
- https://arxiv.org/abs/2510.07192 [Ataques de Envenenamento Precisam de Poucos Pontos]
- https://arxiv.org/abs/1910.03137 [MNTD: Detectando Trojans de IA]
- https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/ [OWASP Top 10 para Aplicações de LLM 2025]
- https://github.com/git-disl/awesome_LLM-harmful-fine-tuning-papers [Artigos sobre Fine-tuning Prejudicial de LLM]

### Privacidade e Extração
- https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity21/presentation/carlini-extracting [Extraindo Dados de Treinamento de LLMs]
- https://arxiv.org/abs/2309.10544 [Model Leeching: Ataque de Extração em LLMs]
- https://arxiv.org/abs/2301.10226 [Marca-d'água para Grandes Modelos de Linguagem]
- https://arxiv.org/abs/2103.07853 [Pesquisa sobre Ataques de Inferência de Associação]
- https://arxiv.org/abs/2503.19338 [Pesquisa sobre MIAs em Modelos de Grande Escala]
- https://trustllmbenchmark.github.io/TrustLLM-Website/ [TrustLLM Benchmark]
- https://github.com/stratosphereips/awesome-ml-privacy-attacks [Ataques de Privacidade de ML Incríveis]
- https://github.com/chawins/llm-sp [Artigos de Segurança de LLM]
- https://github.com/journey-ad/gemini-watermark-remover [Removedor de marca-d'água de imagens Gemini AI no lado do cliente - Reverse Alpha Blending]

### Segurança do Modelo
- https://arxiv.org/html/2507.02737v1 [Capacidades de Esteganografia em LLMs de Fronteira]
- https://jplhughes.github.io/bon-jailbreaking/ [Jailbreaking de IA]
- https://github.com/Goochbeater/Spiritual-Spell-Red-Teaming [Um repositório para jailbreak de diversos LLMs, principalmente Claude]
- https://huggingface.co/blog/mlabonne/abliteration [Abliteração de Modelos]
- https://github.com/p-e-w/heretic [Heretic - remoção totalmente automática de censura para LLMs, abliteration + otimizador Optuna TPE, denso/MoE/multimodal]
- https://github.com/FailSpy/abliterator [abliterator - biblioteca Python para ablacionar recusas/features em LLMs, TransformerLens, ativações em cache, direção de recusa]
- https://github.com/spkgyk/abliteration [Abliteration - remove censura de LLMs via remoção do vetor de recusa, hooks PyTorch, sem TransformerLens]
- https://github.com/jim-plus/llm-abliteration [llm-abliteration - crie modelos abliterados com Transformers, inferência em lote, denso/MoE, biprojetado que preserva norma, baixo VRAM]
- https://github.com/Tsadoq/ErisForge [ErisForge - abliteration de LLM extremamente simples, transforma camadas internas, AblationDecoderLayer/AdditionDecoderLayer, ExpressionRefusalScorer]
- https://github.com/protectai/llm-guard [LLM Guard - Ferramenta de Segurança]
- https://github.com/protectai/modelscan [ModelScan - Escaneie Modelos em Busca de Código Inseguro]
- https://github.com/fr0gger/nova-framework [Nova Framework - Detecção de Jailbreak]
- https://github.com/fr0gger/nova_mcp [Nova MCP Server]
- https://github.com/0xAIDR/AIDR-Bastion [Sistema de Proteção GenAI]
- https://github.com/CAU-ISS-Lab/AIGT-Detection-Evade-Detection [Detecção e Evasão de Texto Gerado por IA]
- https://github.com/AUGMXNT/deccp [deccp - Avaliando e desalinhando a censura de LLMs chineses, prova de conceito de abliteration para Qwen2]
- https://github.com/gpiat/AIAE-AbliterationBench [AbliterationBench - benchmark da resiliência de modelos a ataques de fluxo residual/abliteration]



## Pentest de IA e Red Teaming

### Pentest com IA
- https://github.com/GreyDGL/PentestGPT [Agente de Pentest com GPT-4]
- https://github.com/zakirkun/guardian-cli [CLI de Pentest com IA usando Gemini]
- https://github.com/usestrix/strix [Pentest de Segurança de IA]
- https://github.com/aliasrobotics/cai [CAI - Framework de IA para Cibersegurança]
- https://github.com/promptfoo/promptfoo [Framework de Pentest para Agentes de IA]
- https://github.com/antoninoLorenzo/AI-OPS [Assistente de IA para Testes de Penetração]
- https://github.com/yz9yt/BugTrace-AI [Pentest Web Automatizado por IA]
- https://github.com/six2dez/reconftw_ai [ReconFTW com Análise de IA]
- https://github.com/projectdiscovery/katana [Katana (ProjectDiscovery) - crawler/spider web rápido para automação: padrão e headless, parsing de endpoints JS, filtros de escopo/regex, JSONL; integra-se com httpx/nuclei e fluxos de trabalho de agentes de pentest com IA]
- https://github.com/Ed1s0nZ/CyberStrikeAI [Plataforma de Testes de Segurança nativa de IA com mais de 100 ferramentas]
- https://github.com/vxcontrol/pentagi [PentAGI - Agentes de IA totalmente autônomos para testes de penetração]
- https://github.com/XenoCoreGiger31/GEMMA-by-GOOGLE [HALO (GEMMA-by-GOOGLE) - Agente de pentest de IA totalmente local e autônomo; um modelo Gemma local conduz um servidor MCP com 29 ferramentas por reconhecimento, ataque e relatórios]
- https://github.com/Agnuxo1/EnigmAgent [EnigmAgent - agente autônomo de pesquisa em segurança/pentest com benchmark de CTF, coordenação descentralizada de enxames, validação de exploits e alegações de segurança respaldadas por Lean 4]
- https://github.com/KeygraphHQ/shannon [Shannon - Pentester de IA autônomo, encontra e executa exploits reais em aplicações web]
- https://github.com/wudidike/pentest_skill [Framework de automação de testes de penetração web black-box para agentes de IA com fluxo de trabalho por fases e geração de relatórios]
- https://github.com/yv1ing/Z3r0 [Z3r0 - bancada multiagente controlada para avaliação autorizada de segurança, auditoria e pesquisa de código: coordenador CSO + especialistas em inteligência/penetração/reversa/crypto, sandboxes vinculadas a Docker (shell/noVNC/gerenciador de arquivos), delegação persistente, compatível com LiteLLM/OpenAI; FastAPI + React; MIT]
- https://github.com/ASCIT31/Dark-Moon [Dark-Moon - plataforma autônoma de testes de penetração com IA na qual playbooks de metodologia em Markdown orquestram mais de 80 ferramentas ofensivas via MCP em alvos web, nuvem, Active Directory, Kubernetes e API, com trilha de evidências por achado]
- https://github.com/Strategic-Automation/violin [Violin - perfil de pentest supervisionado e agêntico do Hermes Agent: 31 playbooks baseados em habilidades (OWASP Top 10, API Top 10, LLM Top 10) com escopo interativo, validação de escopo e portões de aprovação. Instala via `hermes profile install https://github.com/Strategic-Automation/violin`. Nativo do Hermes, sem chaves de API extras; MIT]
- https://github.com/secorizon/SecorizonAI [SecorizonAI - shell de IA nativo de terminal para pentesters: binário Go único, LLM local via Ollama, loop ReAct de uso de ferramentas JSON com execução de shell + busca web integrada, guias de metodologia sob demanda, suporte a MCP (Burp); Apache-2.0 + Commons Clause; use apenas em engajamentos autorizados]

### Ferramentas de Red Teaming com IA
- https://github.com/Azure/counterfit [Ferramenta de Testes de Penetração de ML da Microsoft]
- https://github.com/Azure/PyRIT [Framework de Red Teaming da Microsoft para GenAI]
- https://github.com/meta-llama/PurpleLlama [Ferramentas de Segurança de LLM de Código Aberto da Meta]
- https://github.com/NVIDIA/NeMo-Guardrails [Guardrails Programáveis da NVIDIA]
- https://github.com/NoDataFound/hackGPT [Kit de Ferramentas LLM para Segurança Ofensiva]
- https://github.com/ipa-lab/hackingBuddyGPT [Agente Autônomo de Red Teaming]
- https://github.com/Yanlewen/TradeTrap [TradeTrap - teste agentes de trading baseados em LLM: injeção de prompt, sequestro de MCP, adulteração de estado, envenenamento de memória; AI-Trader/Valuecell]

### Ferramentas MCP de Segurança de IA
- https://github.com/AndrewXuTurtle/mcpaudit [mcpaudit — servidor MCP + CLI que audita os servidores MCP já instalados em Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf e VS Code. Envenenamento de ferramentas (incl. caracteres de largura zero/bidi em descrições de ferramentas), raio de impacto de credenciais, escopo de privilégios, transporte e procedência da cadeia de suprimentos: escopos de editores homóglifos, pacotes removidos do registro, hooks de instalação e avisos OSV/GHSA correspondentes à versão resolvida. Zero dependências; nada é instalado ou executado; MIT]
- https://github.com/ArmorerLabs/Armorer-Guard [Armorer Guard - scanner Rust local e proxy MCP para injeção de prompt, vazamento de credenciais, exfiltração e detecção de chamadas de ferramentas arriscadas antes da execução]
- https://github.com/0x4m4/hexstrike-ai [HexStrike AI - Mais de 150 ferramentas de cibersegurança MCP]
- https://github.com/cyproxio/mcp-for-security [MCP de Pentest]
- https://github.com/johnhalloran321/mcpSafetyScanner [Scanner de Segurança MCP]
- https://github.com/Karthikathangarasu/pentest-mcp [MCP de Pentest]
- https://github.com/Sicks3c/hackerone-mcp-server [HackerOne MCP — API Hacker não oficial via stdio: relatórios, programas, escopo, ganhos, hacktividade; enviar/comentar/fechar; MIT]
- https://github.com/zhizhuodemao/android_proxy_mcp [Android Proxy MCP - captura de tráfego Android baseada em MCP, permita que a IA analise HTTP/HTTPS por linguagem natural]
- https://github.com/MHaggis/Security-Detections-MCP [Security Detections MCP - Sigma/Splunk ESCU/Elastic/KQL unificados, mais de 71 ferramentas, 11 prompts, plataforma autônoma de detecção]
- https://github.com/rolandpg/zettelforge [ZettelForge — servidor MCP de memória agêntica para CTI com extração de entidades (CVEs, atores de ameaças, IOCs, MITRE ATT&CK), grafo de conhecimento com resolução de aliases, STIX 2.1, recuperação classificada por intenção, registro de auditoria OCSF; offline; MIT]

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

### Quebra de Senhas com IA
- https://github.com/d-sec-net/VPK [Quebra Automatizada de Senhas com IA]



## Ferramentas e Frameworks de Segurança de IA

### SOC e SecOps com IA
- https://github.com/Vigil-SOC/vigil [Vigil - SOC nativo de IA de código aberto: 12 agentes especializados, fluxos de trabalho multiagente, integrações MCP (SIEM/EDR/TI/sandbox/ticketing), FastAPI + React]

### Engenharia Reversa com IA
- https://github.com/ZeroDaysBroker/GhidraGPT [Integração GPT para Ghidra]
- https://github.com/jtang613/GhidrAssist [Extensão LLM para Ghidra]
- https://github.com/0xeb/windbg-copilot [WinDbg Copilot - Extensão de depuração agêntica]
- https://github.com/agentrebench/AgentRE-Bench [AgentRE-Bench - Benchmark agêntico para RE binária de longo horizonte: C2/encoding/anti-análise, pontuação determinística, 13 tarefas ELF]
- https://github.com/banteg/bn [bn - CLI Binary Ninja amigável para agentes: descompila, xrefs, tipos, mutações via socket Unix para plugin GUI]
- https://github.com/amruth-sn/kong [Kong - engenheiro reverso agêntico, RE binária orquestrada por LLM via Ghidra em processo, análise de grafo de chamadas, desofuscação agêntica]
- https://github.com/CSIT-SG/AETHER [Um copiloto de engenharia reversa com IA para auxiliar na análise tediosa de malware no IDA Pro]
- https://github.com/thatskriptkid/re-harness [RE-harness - plugin OpenCode de análise estática de PE do Windows para Qwen 27B/35B: ferramentas IDA/IDASQL estruturadas somente leitura, fallback de elevação de funções grandes NeverD/LLVM; harness de análise de malware; macOS/Linux]
- https://github.com/mrphrazer/ghidra-headless-mcp [ghidra-headless-mcp — Ghidra headless via MCP]
- https://github.com/vwww-droid/Mira [Mira - bancada de detecção em tempo de execução móvel (Android/iOS): análise de runtime ao vivo nativa de IA com Relay + MCP, fluxos de trabalho de shell remoto/Frida e conhecimento de detecção reutilizável]
- https://github.com/buzzer-re/ToCode [ToCode - exporta binários/bancos de dados IDA para árvores de projeto semelhantes a código-fonte (C recuperado, asm, resumos, metadados JSON ricos + AGENTS.md) para que agentes de codificação possam percorrer binários grandes como um oráculo; suporta IDA Pro e radare2]
- https://github.com/cellebrite-labs/ghidra-rpc [ghidra-rpc - skill agêntica do Ghidra: executa o Ghidra como um daemon PyGhidra persistente expondo descompilação/xrefs/recuperação de tipos/patch/diff binário via CLI JSON sobre socket Unix, orientável por qualquer assistente de IA com shell (Cursor, Claude Code etc.); por Cellebrite Labs]### Detecção de Vulnerabilidades com IA
- https://github.com/Mayaaa311/LLMBugScanner [LLM BugScanner - pipeline estilo GPTLens: LLMs de código HF plugáveis como auditor + crítico, classifica descobertas por correção/severidade; conjuntos de dados orientados a Solidity]
- https://github.com/LLMAudit/LLMSmartAuditTool [LLM-SmartAudit - auditoria Solidity multiagente (modos BA/TA), papéis orientados a tarefas, mais de 40 prompts de detecção, notebooks em lote + visualizador web, API OpenAI; arXiv:2410.09381]
- https://github.com/scabench-org/hound [Auditor de IA com Grafos de Conhecimento Adaptativos]
- https://github.com/416rehman/DeepZero [DeepZero - mecanismo de pipeline automatizado de pesquisa de vulnerabilidades (estágios definidos em YAML) para análise de drivers de kernel Windows em larga escala, descompilação e avaliação de exploração de IOCTL com agentes de IA]
- https://github.com/kpolley/redai [RedAI - bancada de terminal para descoberta de vulnerabilidades orientada por IA com evidências de validação ao vivo (ambientes de validação de navegador/iOS, PoCs, logs, capturas de tela, relatórios reproduzíveis)]
- https://github.com/vercel-labs/deepsec [deepsec - harness de segurança alimentado por agente de codificação para grandes bases de código: varredura de sites candidatos, investigação/revalidação por IA e fluxos de trabalho de descobertas exportáveis]
- https://github.com/Agent-Field/sec-af [SEC-AF - auditor de segurança nativo de IA no AgentField: comprova exploração com veredictos, rastros de fluxo de dados e evidências acionáveis; DAG de agentes adversariais de caça/comprovação; Apache-2.0]
- https://github.com/evilsocket/audit [audit - agente de descoberta de vulnerabilidades em 8 estágios (estilo Cloudflare Glasswing): Recon/Hunt/Validate/Gapfill/Dedupe/Trace/Feedback/Report; agentes focados + refutação adversarial + gate de alcançabilidade; Claude Code Agent SDK, OAuth de assinatura; MIT]
- https://github.com/visa/visa-vulnerability-agentic-harness [VVAH (Visa) - pipeline SAST agêntico para descoberta autônoma de vulnerabilidades: modelagem de ameaças em 9 estágios → pesquisa multi-lente → verificação adversarial → SARIF; multimodelo (Claude CLI/SDK, OpenAI); inspirado no Glasswing; CLI `vvaharness`; somente uso autorizado]
- https://github.com/scadastrangelove/rust-in-peace [rust-in-peace - harness agêntico de descoberta de vulnerabilidades em Rust: ciclo autônomo de recon/descoberta/triagem/correção para bugs de memória em código unsafe/FFI, DoS por pânico e problemas de confiança em desserialização; verifica descobertas com Miri/ASan/detectores de pânico/travamento e cargo-fuzz]
- https://github.com/zakirkun/deep-eye [Deep Eye - scanner de vulnerabilidades e framework de pentest orientado por IA com suporte a LLM de múltiplos provedores, geração de payloads, módulos de recon e exportação de relatórios]
- https://semgrep.dev/ [SAST Assistido por IA]
- https://github.com/squirrelscan/squirrelscan [Ferramenta de auditoria de sites para fluxos de trabalho de agentes/LLM (segurança/desempenho/SEO)]
- https://github.com/rohansx/vgx [Scanner de segurança Git pré-commit com integração de LLM (detecta código de IA + vulnerabilidades)]
- https://github.com/HikaruEgashira/vulnhuntrs [Ferramenta de Auditoria de Segurança Web com IA]
- https://github.com/xvnpw/ai-security-analyzer [Gerador de Documentação de Segurança com IA]
- https://github.com/aress31/burpgpt [BurpGPT - Varredura de Vulnerabilidades com IA]
- https://github.com/haroonawanofficial/AISA-Scanner [Scanner de Segurança com IA]
- https://github.com/youpengl/OpenVul [OpenVul - framework de pós-treinamento para detecção de vulnerabilidades baseada em LLM (SFT/DPO/ORPO/GRPO)]
- https://github.com/Pinperepette/snakebite [snakebite - scanner de cadeia de suprimentos PyPI: heurísticas + LLM opcional para reduzir falsos positivos; modo local ou feed RSS]
- https://github.com/rushter/hexora [hexora - analisador estático Rust para Python malicioso (cadeia de suprimentos, scripts colados, IoCs); regras AST com níveis de confiança]
- https://github.com/sashiko-dev/sashiko [Sashiko - revisão agêntica de patches do kernel Linux (Rust): lore.kernel.org + git local, protocolo LLM em vários estágios (implementação, concorrência, segurança, drivers), UI web/CLI; autocontido; contexto de patch/kernel enviado ao LLM—autorize o compartilhamento e monitore o custo da API; Apache-2.0]

### Análise de CVE com IA
- https://github.com/arschlochnop/VulnWatchdog [Monitoramento de CVE com Análise GPT]
- https://github.com/suhasgowtham-x/aegis-security-co-pilot [Scanner de CVE com IA]
- https://github.com/ucsb-mlsec/VulnLLM-R [LLM de Raciocínio Especializado para Vulnerabilidades]
- https://github.com/RogoLabs/VulnRadar [VulnRadar - radar de vulnerabilidades via GitHub Actions: lista de monitoramento de CVE, KEV/EPSS/PatchThis, issues, Discord/Slack/Teams]

### OSINT com IA
- https://ai.cylect.io/ [OSINT com IA]
- https://github.com/apurvsinghgautam/robin/ [Ferramenta de OSINT na Dark Web com IA]
- https://github.com/calesthio/Crucix [Crucix - terminal de OSINT auto-hospedado: 27 feeds abertos (satélite, voos, conflitos, mercados), painel Jarvis, alertas opcionais de LLM e bots de Telegram/Discord]

### Bibliotecas de Segurança com IA
- https://secml.readthedocs.io/ [SecML - Biblioteca de ML Segura e Explicável]
- https://github.com/google/oss-fuzz-gen [Ferramenta de Fuzzing para Auditoria de Código com IA]
- https://github.com/Invicti-Security/brainstorm [Fuzzer de IA para Aplicações Web]
- https://github.com/NativeStar/js-hooker [js-hooker - biblioteca leve de hooking JavaScript para ambientes de navegador (auxiliar de interceptação/instrumentação em tempo de execução)]

### TLS, fingerprint e sinais de bot (web / automação)
- https://github.com/rawandahmad698/noble-tls [noble-tls - cliente HTTP Python com impersonação de TLS/JA3 (API semelhante a requests, fingerprints atualizados automaticamente)]
- https://github.com/lexiforest/curl_cffi [curl_cffi - bindings Python para libcurl-impersonate: fingerprints TLS/JA3 e HTTP/2 alinhados ao navegador sem um navegador completo; forte padrão para buscas por script]
- https://github.com/0x676e67/rnet [rnet - cliente HTTP Rust com controle de fingerprints TLS JA3/JA4 e HTTP/2]
- https://github.com/fingerprintjs/BotD [BotD (FingerprintJS) - SDK de detecção de bots do lado do cliente, open-source, que você incorpora em suas próprias páginas (auto-hospedado / integração de primeira parte)]
- https://github.com/tiagozip/cap [Cap - alternativa de CAPTCHA auto-hospedada e focada em privacidade (prova de trabalho + desafios de instrumentação); ~20kb, sem telemetria, Docker autônomo, modo invisível; alternativa a reCAPTCHA/hCaptcha/Turnstile; Apache-2.0]
- https://github.com/botswin/BotBrowser [BotBrowser - Chromium multiplataforma para automação/QA contra stacks anti-bot (Cloudflare, Akamai, Kasada, Shape, DataDome, PerimeterX, hCaptcha, FunCaptcha, Imperva, reCAPTCHA, ThreatMetrix, Adscore, etc.); use apenas em sistemas que você possui]
- https://github.com/MiddleSchoolStudent/BotBrowser [BotBrowser (distribuição alternativa) - builds Chromium voltados a headless para automação anti-bot; compare com o fork botswin; somente alvos autorizados]
- https://github.com/zhom/donutbrowser [Donut Browser - Chromium anti-detecção open-source (Wayfern) com perfis isolados, proxy/VPN, API Local e MCP para Claude/automação; AGPL-3.0; somente alvos autorizados]
- https://github.com/daijro/camoufox [Camoufox - Firefox orientado a stealth para scraping/automação; combina bem com stacks estilo Browser-Use e ferramentas auxiliares para desafios do Cloudflare (ex.: proxies solvers); use apenas onde você tiver autorização]
- https://github.com/AlloryDante/undetected-browser [undetected-browser - stack Puppeteer/Chromium modificado para testes de automação com menor detecção]
- https://github.com/ultrafunkamsterdam/nodriver [nodriver - controle do Chrome estilo undetected sem a superfície clássica do WebDriver; driver Python para pesquisa de automação reforçada]
- https://github.com/Xewdy444/CF-Clearance-Scraper [CF-Clearance-Scraper - recuperação por script de artefatos de sessão `cf_clearance`/ do Cloudflare para clientes HTTP; somente para testes e pesquisas autorizados]
- https://github.com/FlareSolverr/FlareSolverr [FlareSolverr - API/proxy HTTP auto-hospedada que resolve desafios do Cloudflare e retorna cookies/HTML para clientes downstream; implante apenas em redes e sites que você tem permissão para testar]
- https://github.com/xKiian/awswaf [awswaf - tratamento de desafio de navegador / token do AWS WAF para clientes por script; para pesquisa de segurança autorizada e alvos que você possui ou tem permissão explícita para testar]
- https://github.com/fingerprintjs/fingerprintjs [FingerprintJS - biblioteca de fingerprinting de navegador (identificação de visitantes open-source)]
- https://github.com/abrahamjuliot/creepjs [CreepJS - fingerprinting de navegador + anti-spoofing / detecção de mentiras; coleta paralela modular para pesquisa de privacidade e bots]
- https://github.com/juu17/browser-fingerprint-shuffler [browser-fingerprint-shuffler - extensão de navegador para embaralhar sinais relacionados a fingerprint (pesquisa de privacidade/QA)]
- https://pixelscan.net/fingerprint-check [Pixelscan - verificador online de consistência / vazamento de fingerprint de navegador]
- https://github.com/Myronfr/RISC-Fingerprinting2025 [RISC-Fingerprinting2025 - materiais de pesquisa sobre fingerprinting de navegador]
- https://github.com/Myronfr/AkamaiBmpGen2025 [AkamaiBmpGen2025 - ferramentas e notas de pesquisa sobre BMP/sensor do Akamai (ex.: artefatos relacionados a Akamai-ACF)]
- https://nullpt.rs/compiling-browser-to-bypass-antibot-measures [nullpt.rs - construção de variantes do Chromium para pesquisa anti-bot / automação (artigo)]
- https://github.com/zmzimpl/chrome-power-app [Chrome Power App - aplicativo complementar para fluxos de trabalho personalizados de Chromium / orientados a fingerprint]
- https://github.com/zmzimpl/chrome-power-chromium [chrome-power-chromium - fontes Chromium para builds estilo Chrome Power]

### Segurança de Agentes de IA
- https://github.com/NVIDIA/NemoClaw [Plugin NVIDIA para instalação segura do OpenClaw - agentes em sandbox com Landlock/seccomp/netns, egress e inferência com política obrigatória]
- https://github.com/peg/rampart [Firewall para agentes de IA - mecanismo de políticas para OpenClaw, Claude Code, Cursor, Codex]
- https://github.com/openguardrails/openguardrails [OpenGuardrails - Segurança em tempo de execução para agentes de IA: injeção de prompt, vazamento de credenciais, exfiltração, ameaças comportamentais]
- https://github.com/cisco-ai-defense/skill-scanner [Scanner de segurança para habilidades de agentes - injeção de prompt, exfiltração, código malicioso]
- https://github.com/huifer/skill-security-scan [CLI para escanear habilidades do Claude em busca de riscos de segurança antes de instalar]
- https://github.com/pezhik/skilltotal [SkillTotal - scanner estático offline para componentes de IA (habilidades de agentes, servidores MCP, pacotes npm/PyPI, repositórios): risco de cadeia de suprimentos, capacidades perigosas, injeção de prompt, envenenamento de ferramentas, exfiltração; determinístico (regex + AST, sem LLM), ancorado em evidências, SARIF + pre-commit + GitHub Action; Apache-2.0]
- https://github.com/hashgraph-online/hol-guard [HOL Guard - antivírus de IA para agentes de desenvolvimento: proteção pré-execução para Codex/Claude Code/Cursor/Gemini/OpenCode; escaneia/aprova plugins, habilidades, servidores MCP e configurações de harness; plugin-scanner para CI; Apache-2.0]
- https://github.com/HarmonicSecurity/claudit-sec [claudit-sec - auditoria de segurança somente leitura para configurações do Claude Desktop/Claude Code: visibilidade de servidores MCP, extensões/plugins, conectores, tarefas agendadas e permissões]
- https://github.com/avast/sage [Sage - Detecção e Resposta para Agentes: protege comandos, arquivos e requisições web para Claude Code, Cursor, OpenClaw]
- https://github.com/thewaltero/mythos-router [mythos-router - CLI Node/TS para Claude (Opus): Strict Write Discipline — snapshots do sistema de arquivos antes/depois verificam operações de arquivo reivindicadas, turnos de correção, registro de execução MEMORY.md, orçamentos de tokens/turnos, dry-run, varredura de deriva `mythos verify`; MIT]
- https://github.com/ex-machina-co/opencode-anthropic-auth [Plugin OpenCode: autenticação OAuth Anthropic (PKCE + refresh) para uso de assinatura Claude Pro/Max; injeta cabeçalhos/flags beta necessários + saneamento de system-prompt; recomenda fortemente fixação de versão para reduzir risco de cadeia de suprimentos por atualização automática]
- https://github.com/motiful/cc-gateway [cc-gateway - proxy reverso Claude Code ↔ Anthropic: reescrita de fingerprint canônico de dispositivo/ambiente, saneamento de telemetria, remoção de cabeçalho de cobrança, OAuth centralizado; alfa; MIT]
- https://github.com/ultrmgns/claude-private [claude-private — CLI do Claude Code com patch para remover telemetria/phone-home (binário + env); API Messages intacta; `ANTHROPIC_BASE_URL` para claude-code-router / backends alternativos; Linux x86_64 + `patch_binary.py`]
- https://github.com/botiverse/agent-vault [Mantenha segredos ocultos de agentes de IA - camada de E/S placeholder, cofre criptografado]
- https://github.com/alrinny/agent-chat [Mensagens entre agentes criptografadas de ponta a ponta, proteção contra injeção de prompt]
- https://github.com/numbergroup/AgentGuard [AgentGuard - injeção de prompt/comando, bypass Unicode, estilo Clinejection, triagem de issues do GitHub, OpenClaw + MCP]
- https://github.com/onecli/onecli [OneCLI - cofre de credenciais open-source para agentes de IA. O gateway HTTP em Rust injeta credenciais de API de forma transparente para que agentes nunca tenham chaves brutas. Criptografia AES-256-GCM, escopo por agente, trilha de auditoria]
- https://github.com/future-agi/future-agi [Future AGI - plataforma de engenharia de agentes open-source e auto-hospedável com proteções em tempo real (jailbreak, PII, injeção, toxicidade), tracing, avaliações, simulações e gateway para agentes de IA]
- https://github.com/Asymptote-Labs/agent-beacon [Agent Beacon - telemetria de endpoint open-source para agentes de IA locais: captura prompts/uso de ferramentas/edições de arquivo dos principais harnesses (Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw...), normaliza para JSONL local, implantação MDM + encaminhamento para SIEMs (Splunk, Sentinel, CrowdStrike...); Go, MIT]
- https://github.com/VrtxOmega/veritas-agent-trust-lab [VERITAS Omega Agent Trust Lab - desafio cego de seis casos, sem cadastro, para vereditos forjados, substituição exata de ações, reprodução, correlação de avaliadores, exclusão de evidências e monitoramento silencioso; resultados determinísticos, sem autoridade de execução]
- https://github.com/ionsec/trace [TRACE - coletor DFIR somente leitura para artefatos de endpoint de IA/LLM: 27 coletores (Ollama, LM Studio, llama.cpp, Claude Code, Cursor, Aider, AutoGPT, CrewAI...), descoberta de shadow-AI/rede/Docker/navegador, cadeia de custódia SHA-256, detecção de IOC de IA + segredos, mapeamento MITRE ATLAS, relatórios HTML/JSON/STIX 2.1, pacote de artefatos Velociraptor; binário Python + Go sem dependências, AGPL-3.0]
- https://github.com/alexgreensh/repo-forensics [Repo Forensics - scanner offline para repositórios de agentes de IA, habilidades, plugins e servidores MCP antes da instalação: risco de cadeia de suprimentos, injeção de prompt, capacidades perigosas; 26 scanners, previsão de comportamento em tempo de execução, detecção de campanha ClawHavoc, verificações CISA KEV/CVE; saída estilo SARIF; Claude Code/Codex/OpenClaw/Cursor; PolyForm Noncommercial]

### Slop de IA / Qualidade de PR
- https://github.com/peakoss/anti-slop [GitHub Action: detecte e feche automaticamente PRs de baixa qualidade e slop de IA]
- https://github.com/dmmulroy/anti-slop [anti-slop - regras Oxlint vendored que rejeitam padrões TypeScript/JavaScript com pouca evidência (type-assertion/unknown/mock slop); instalador de habilidades de agente; MIT]
- https://github.com/rasbt/ai-detector-from-scratch [Construa um detector de texto de IA do zero: construção de conjunto de dados, comparação de classificadores (logreg/DistilBERT/ModernBERT/GPT-2/Qwen3), CLI/API/UI de navegador, RL de detector-como-verificador; Apache-2.0]

## Agentes de IA e Frameworks

### Frameworks de Agentes
- https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners [Agentes de IA para Iniciantes]
- https://github.com/czl9707/build-your-own-openclaw [Build Your Own OpenClaw - tutorial passo a passo (18 estágios progressivos) para construir um agente de IA desde o loop de chat até um OpenClaw leve]
- https://github.com/rasbt/mini-coding-agent [mini-coding-agent — harness mínimo de agente de codificação em Python (snapshot do workspace, ferramentas, modos de aprovação, sessão/memória); backend Ollama; script apenas com stdlib; Apache-2.0]
- https://github.com/1jehuang/jcode [jcode - harness de agente de codificação]
- 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 de Agentes Autônomos]
- https://github.com/kyegomez/swarms [Orquestração Multiagente Empresarial]
- https://github.com/crewAIInc/crewAI [CrewAI - Agentes de IA Autônomos]
- https://github.com/pydantic/pydantic-ai [Pydantic AI - Framework de Agentes]
- https://github.com/kortix-ai/suna [Suna - Agente de IA Open Source]
- https://github.com/HKUDS/AutoAgent [AutoAgent - Agente LLM Sem Código]
- https://github.com/VoltAgent/voltagent [VoltAgent - Agente de IA em TypeScript]
- https://github.com/langchain-ai/langgraph [LangGraph]
- https://github.com/google/ax [AX (Agent Executor) - runtime distribuído de agentes open-source do Google: controlador, log de eventos, retomada, habilidades/ferramentas/agentes isolados, MCP; auditoria e políticas; Kubernetes; desenvolvimento inicial; Apache-2.0]
- https://github.com/langchain-ai/langchain [LangChain]
- https://github.com/openonion/connectonion [ConnectOnion - Framework de Agentes de IA para Colaboração entre Agentes]
- https://github.com/voltropy/volt [Volt - Agente de codificação com gerenciamento de contexto sem perdas]
- https://github.com/badlogic/pi-mono [Pi - kit de ferramentas para agente de IA: CLI de agente de codificação, API LLM, TUI/UI web, bot do Slack, pods vLLM]
- https://github.com/jshachm/pi-rs [versão rust do pi-mono]
- https://github.com/prateekmedia/claude-agent-sdk-pi [Claude Agent SDK como provedor de LLM para Pi]
- https://github.com/disler/pi-vs-claude-code [Pi vs Claude Code: comparação, extensões do Pi, segurança de controle de danos]
- https://github.com/nicobailon/pi-subagents [pi-subagents - extensão do Pi: delegação assíncrona de subagentes, cadeias/paralelo, TUI, truncamento, MCP, Agents Manager]
- https://github.com/Michaelliv/pi-goal [pi-goal - extensão de objetivo autônomo persistente para Pi (comando `/goal` + ferramentas de objetivo) com controles de pausar/retomar/limpar e orçamento de tokens]
- https://github.com/jthack/claude-goal [claude-goal - comando `/goal` estilo Codex para Claude Code com estado de objetivo local persistente, controles de pausar/retomar/limpar/status e proteções de auditoria de conclusão]
- https://github.com/denismrvoljak/pi-tutor [pi-tutor - extensão do Pi: tutor pessoal de codificação; adapta-se ao estilo de aprendizado, trilhas markdown-first em ~/.pi/agent/pi-tutor, fluxos com dicas primeiro (`/hint`, `/reflect`, `/next_step`, `/start_tutoring`), proteção `/tutor on`]
- https://github.com/karpathy/autoresearch [autoresearch - agentes de IA executando treinamento nanochat em GPU única autonomamente, program.md + train.py, loop val_bpb de 5 min]
- https://github.com/davebcn87/pi-autoresearch [Pi Autoresearch - loop autônomo de experimentos para Pi: tentar/medir/manter/reverter, velocidade de teste, tamanho do bundle, treinamento de LLM, Lighthouse]
- https://github.com/antinomyhq/forgecode [Forge - agente de codificação em terminal/programador em par aprimorado por IA com suporte a modelos de múltiplos provedores, fluxos de trabalho, integração MCP e modo de shell restrito]
- https://github.com/Hmbown/DeepSeek-TUI [DeepSeek TUI - agente de codificação nativo de terminal para DeepSeek V4 com cliente MCP, sandbox, fila de tarefas durável, compactação de contexto de 1M e modos Plan/Agent/YOLO]
- https://github.com/aattaran/deepclaude [deepclaude - execute o loop autônomo do Claude Code contra backends compatíveis com DeepSeek V4/OpenRouter/Anthropic via proxy mantendo a UX e o loop de ferramentas do Claude Code]
- https://github.com/Swival/swival [Swival - agente de codificação CLI agnóstico de provedor, otimizado para modelos menores/locais com gerenciamento robusto de contexto; suporta MCP, A2A, loops de revisão e backends compatíveis com OpenAI]
- https://github.com/boshu2/agentops [AgentOps - camada de DevOps para agentes de codificação: fluxo, feedback, memória entre sessões]
- https://github.com/raindrop-ai/workshop [Raindrop Workshop - depurador local de agentes: traces ao vivo (tokens/ferramentas/spans), permite que agentes de codificação escrevam/executem avaliações e se recuperem de falhas; replay de traces de produção; Claude Code/Codex/Cursor/OpenCode; MIT]
- https://github.com/Cranot/roam-code [Camada de inteligência arquitetural para agentes de codificação de IA — grafo estrutural, governança, orquestração multiagente, mapeamento de vulnerabilidades, 100% local]
- https://github.com/hotjp/long-run-agent [LRA - gerenciador de tarefas de agente de IA de longa duração: dependências DAG, portões de qualidade Constitution, orientação de iteração em 7 estágios, colaboração multiagente, gerenciamento de contexto]
- https://github.com/NousResearch/hermes-agent [Hermes Agent — Nous Research: TUI + gateway de mensagens (Telegram/Discord/Slack/WhatsApp/Signal), loop de habilidades/memória, MCP, cron, subagentes e RPC de ferramentas, modelos de múltiplos provedores, backends de terminal remoto; `hermes claw migrate` do OpenClaw; MIT]### Métodos Formais e Lean (Agentes de IA)
- https://github.com/math-inc/OpenGauss [Open Gauss - orquestrador de fluxos de trabalho Lean com escopo de projeto: /prove /draft /autoprove /formalize via cameronfreer/lean4-skills; backends Claude Code ou Codex, rastreamento de swarm, MCP/LSP; fork de hermes-agent]

### Frameworks RAG
- https://github.com/infiniflow/ragflow [Melhor solução RAG]
- https://github.com/FareedKhan-dev/all-rag-techniques [Todas as técnicas de RAG]
- https://github.com/NirDiamant/RAG_Techniques [Conceitos de técnicas RAG]
- https://github.com/lobehub/lobe-chat [Sistema RAG local]
- https://github.com/HKUDS/MiniRAG [Mini RAG]
- https://github.com/microsoft/PIKE-RAG [PIKE-RAG]
- https://github.com/Olow304/memvid [Memvid - RAG experimental codificando corpora de documentos em vídeo para recuperação]

### Memória de IA e Contexto Longo
- https://github.com/mem0ai/mem0 [Mem0 - camada universal de memória de longo prazo para agentes de IA; estado de usuário/sessão/agente, SDKs Python e Node, auto-hospedado ou Plataforma Mem0]
- https://github.com/supermemoryai/supermemory [Supermemory - API/SDK de memória de longo prazo para aplicativos e agentes de IA]
- https://github.com/mindverse/Second-Me [Second-Me - gêmeo pessoal de IA: aprende seu estilo, lembra o contexto e pode agir em seu nome]
- https://github.com/langchain-ai/langmem [LangMem - kit de ferramentas LangChain para memória de longo prazo de agentes]
- https://github.com/langchain-ai/memory-agent [Memory agent - agente de referência LangGraph com padrões de memória persistente]
- https://github.com/alexzhang13/rlm [Recursive Language Models (RLM) - contexto ilimitado via chamadas recursivas a sub-LLMs]
- https://github.com/EverMind-AI/MSA [MSA (Memory Sparse Attention) - memória latente esparsa treinável de ponta a ponta para contexto extremamente longo (artigo; código/modelos a definir)]
- https://github.com/getzep/graphiti [Graphiti - grafo de conhecimento temporal dinâmico como memória de agente (Zep)]
- https://github.com/amanhij/Zikkaron [Zikkaron - memória de longo prazo do Claude Code via MCP: SQLite local + sqlite-vec + FTS; 26 subsistemas de estilo cognitivo (porta de escrita preditiva, energia de Hopfield, reconsolidação, descoberta causal, representações sucessoras), 23 ferramentas, ganchos para reprodução de compactação de contexto e início a quente de sessão; MIT]
- https://github.com/qhjqhj00/MemoRAG [MemoRAG - RAG de memória longa sobre grandes corpora]
- https://github.com/milla-jovovich/mempalace [MemPalace - sistema local de memória de longo prazo para agentes de IA com estrutura hierárquica de "palácio", armazenamento ChromaDB, dialeto de compressão AAAK e ferramentas MCP]

### Automação de Navegador com IA
- https://github.com/steel-dev/steel-browser [Steel Browser - automação de navegador controlável por IA com controles orientados a fingerprint / stealth]
- https://github.com/Skyvern-AI/skyvern [Skyvern - agentes de LLM + visão computacional para fluxos de trabalho na web; metas em linguagem natural conduzem a automação do navegador]
- https://github.com/runablehq/mini-browser [mini-browser (Runable) - runtime de navegador leve e incorporável construído para agentes de IA]
- https://github.com/injaneity/pi-computer-use [pi-computer-use - extensão semântica de uso de computador para macOS para o agente de codificação Pi (ações AX-first, referências de janela, caminhos stealth/seguros em segundo plano, fallback opcional de captura de tela)]
- https://github.com/millionco/expect [Expect - expect-cli: agentes executam testes de navegador a partir de alterações não preparadas/de branch; Claude ou Codex]
- https://github.com/JCodesMore/ai-website-cloner-template [AI Website Cloner Template - fluxo de trabalho de um comando `/clone-website` para clonagem pixel-perfect de sites dirigida por agentes (reconhecimento, extração de ativos, especificações de componentes, builders paralelos); MIT]
- https://github.com/browser-use/browser-use [Browser-Use - Controle de Navegador com IA]
- https://github.com/browser-use/macOS-use [Uso de computador para macOS]
- https://github.com/web-infra-dev/midscene [Alternativa ao Browser-Use]
- https://github.com/browser-use/workflow-use [Gravação de fluxo de trabalho do Browser-Use]
- https://github.com/microsoft/magentic-ui [Alternativa da Microsoft ao Browser-Use]
- https://github.com/lightpanda-io/browser [Lightpanda - navegador headless para cargas de trabalho de IA, implementado em Zig (pegada de memória pequena)]
- https://github.com/jo-inc/camofox-browser [Camofox Browser - servidor de automação headless Camoufox/Firefox para agentes de IA acessarem sites que frequentemente bloqueiam automação padrão; anti-detecção / fingerprints realistas]
- https://github.com/Kaliiiiiiiiii-Vinyzu/patchright [patchright - Playwright modificado com padrões mais fortes de detecção anti-automação]
- https://github.com/Kaliiiiiiiiii-Vinyzu/patchright-python [patchright-python - SDK Python para patchright]
- https://github.com/Kaliiiiiiiiii-Vinyzu/patchright-nodejs [patchright-nodejs - SDK Node.js para patchright]
- https://github.com/CloakHQ/CloakBrowser [CloakBrowser - Chromium stealth com patches de fingerprint em nível de código-fonte; substituto direto do Playwright; afirmações de benchmark de detecção de bots (30/30)]
- https://github.com/feder-cr/invisible_playwright [invisible_playwright - substituto stealth do Playwright baseado em Firefox; passa em testes de detecção de bots (reCAPTCHA, Fingerprint Pro, CreepJS); MIT; apenas alvos autorizados]

### Servidores MCP
- https://mcp.so/ [Site de coleção de MCP]
- https://github.com/gmh5225/MCP-Chinese-Getting-Started-Guide [Guia de introdução ao MCP]
- https://github.com/microsoft/DebugMCP [Extensão VSCode que expõe um servidor MCP local para depuração assistida por IA (multilíngue)]
- https://github.com/jtang613/gdb-mcp [gdb-mcp - servidor MCP leve para automação de GDB (FastMCP): expõe `gdb-command` para executar comandos do depurador e retornar a saída]
- https://github.com/mrphrazer/ghidra-headless-mcp [ghidra-headless-mcp — Ghidra headless via MCP]
- https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins [Repositório de plugins do Claude com skills/conectores/comandos de barra (integração MCP)]
- https://github.com/co-browser/browser-use-mcp-server [Browser-Use MCP]
- https://github.com/CursorTouch/Windows-MCP [Windows-MCP - servidor MCP para uso de computador no Windows: automação de UI, controle de aplicativos/janelas, teclado/mouse, capturas de tela/snapshots; stdio/SSE/HTTP; PyPI uvx; MIT]
- https://github.com/langchain-ai/langchain-mcp-adapters [Adaptador de MCP para LangChain]
- https://github.com/nicobailon/pi-mcp-adapter [pi-mcp-adapter - adaptador MCP eficiente em tokens para o agente de codificação Pi: ciclo de vida preguiçoso do servidor, cache de metadados de ferramentas, modos proxy/ferramentas diretas e compatibilidade com configuração MCP compartilhada]
- https://github.com/patruff/ollama-mcp-bridge [Ponte MCP do Ollama]
- https://github.com/regenrek/deepwiki-mcp [DeepWiki MCP]
- https://github.com/upstash/context7 [Documentação MCP]
- https://github.com/colbymchenry/codegraph [CodeGraph - MCP de grafo de conhecimento de código local pré-indexado para Claude Code/Codex/Cursor/OpenCode/Hermes: grafos de símbolos/chamadas, menos tokens e chamadas de ferramentas; MIT]

### Sandbox e Isolamento de IA
- https://github.com/NVIDIA/OpenShell [OpenShell - runtime privado e seguro para agentes autônomos: gateway Docker/K3s, políticas YAML (sistema de arquivos, egresso de rede L7, processo, roteamento de inferência), provedores de credenciais sem vazamento de FS; Claude, OpenCode, Codex, Copilot; Apache-2.0, alpha]
- https://github.com/strukto-ai/mirage [Mirage - sistema de arquivos virtual unificado para agentes de IA: monte S3/Drive/Slack/GitHub/etc. sob uma única árvore com ferramentas estilo bash e snapshots de workspace]
- https://github.com/afshinm/zerobox [zerobox - sandboxing de processos leve e multiplataforma usando políticas de runtime do Codex; isole qualquer comando com controles de arquivo, rede e credenciais]
- https://github.com/provos/ironcurtain [IronCurtain - runtime seguro para agentes de IA autônomos: constituição em inglês simples → política compilada; interposição semântica MCP (permitir/negar/elevar), isolamento V8 ou modo de agente Docker; Claude Code/Goose; ironcurtain.dev; protótipo de pesquisa; Apache-2.0]
- https://github.com/microsandbox/microsandbox [Sandbox de execução de código de IA, alternativa ao E2B]
- https://github.com/jamesmurdza/sandboxjs [Sandbox tudo-em-um para agentes de IA]
- https://github.com/agent-infra/sandbox [Sandbox de infraestrutura para agentes]
- https://github.com/skanehira/mori [Sandbox baseado em Rust]
- https://github.com/always-further/nono [Sandbox baseado em Rust]
- https://github.com/penberg/agentfs [Sandbox de agente TypeScript com acesso controlado ao sistema de arquivos]
- https://github.com/zerocore-ai/microsandbox [Microsandbox - isolamento em nível de hardware para código não confiável]
- https://github.com/vercel-labs/ai-sdk-tool-code-execution [Sandbox de execução de código do Vercel AI SDK]
- https://github.com/moru-ai/moru [Execute agentes de IA na nuvem]
- https://github.com/earendil-works/gondolin [Sandbox experimental de agente em MicroVM Linux]
- https://github.com/adammiribyan/zeroboot [Zeroboot - sandboxes de VM KVM de submilissegundo para agentes de IA via snapshot Firecracker + fork CoW, SDK Python/Node]
- https://github.com/rcarmo/piclaw [PiClaw - sandbox Docker para o Pi Coding Agent: Debian isolado, UI web em streaming, SSE, sessões persistentes, passkeys/TOTP, WhatsApp opcional]
- https://github.com/CharlyCst/spadebox [SpadeBox - ferramentas em sandbox (arquivos/grep/glob, fetch, js_repl/js_exec) + runtime JS embutido para agentes de IA em Rust com bindings JS/Python/MCP; sandboxing FS cap-std, lista de permissões de domínios HTTP, substituição de tokens secretos, sem ferramenta bash]



## Desenvolvimento e Treinamento de IA

### Frameworks de Treinamento
- https://github.com/trevin-creator/autoresearch-mlx [Porte para Apple Silicon (MLX) do autoresearch de Karpathy — loops autônomos de pesquisa em IA no Mac, o agente edita train.py, val_bpb manter/reverter]
- https://github.com/openai/parameter-golf [OpenAI Parameter Golf / Model Craft Challenge - treine um LM em artefato ≤16MB; MLX em Apple Silicon localmente, CUDA multi-GPU (ex.: 8×H100) para o leaderboard; FineWeb val bits-per-byte]
- https://github.com/kvcache-ai/ktransformers [Framework de otimização de inferência de LLM]
- https://github.com/0xwilliamortiz/FlashKDA [FlashKDA - kernels CUDA (CUTLASS) Flash Kimi Delta Attention (KDA) eficientes em memória para treinamento e decodificação em SM90+; despachados automaticamente como backend `chunk_kda` do flash-linear-attention]
- https://github.com/NVIDIA/TileGym [TileGym - tutoriais/exemplos de kernels CUDA Tile para programação de GPU e integração de LLM (ex.: Llama/DeepSeek), com benchmarking e caminhos de aceleração transformer de ponta a ponta]
- https://github.com/transformerlab/transformerlab-app [Estúdio de treinamento]
- https://github.com/Lightning-AI/litgpt [Framework de fine-tuning]
- https://github.com/ml-explore/mlx-lm [Fine-tuning de LLM com MLX]
- https://github.com/arcee-ai/mergekit [Ferramenta de mesclagem de modelos]
- https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime [Treinamento distribuído de IA]
- https://docs.unsloth.ai/basics/tutorials-how-to-fine-tune-and-run-llms [Fine-tuning com Unsloth]
- https://x.com/UnslothAI/status/1953896997867729075 [Tutorial gratuito de fine-tuning para gpt-oss-20b]
- https://github.com/OpenPipe/ART [ART - framework Agent Reinforcement Trainer com integração GRPO]
- https://medium.com/@lucamassaron/fine-tuning-gemma-3-1b-it-for-financial-sentiment-analysis-a-step-by-step-guide-1a025d2fc75d [Guia passo a passo de fine-tuning do Gemma 3 1B-IT para sentimento financeiro]

### Modelos Locais
- https://github.com/mudler/LocalAI [Ferramenta de carregamento de modelos locais]
- https://github.com/guinmoon/LLMFarm [LLM no iOS/macOS]
- https://github.com/huggingface/open-r1 [Reprodução open source do DeepSeek-R1]
- https://huggingface.co/kai-os/Carnice-9b [Carnice-9b — checkpoint de 9B mesclado baseado em Qwen3.5-9B ajustado para o Hermes Agent (terminal, navegador, uso estruturado de ferramentas, padrões de mensagem nativos do harness); Apache-2.0]
- https://github.com/exo-explore/exo [Execução de modelos em cluster de IA]
- https://github.com/GradientHQ/parallax [Parallax - framework de inferência totalmente descentralizado: distribua o serving de LLM entre nós de GPU (SGLang/vLLM) + Macs (MLX) via Lattica P2P; integração com OpenClaw; Apache-2.0]
- https://github.com/michaelneale/mesh-llm [mesh-llm - malha de inferência distribuída de LLM: divide automaticamente modelos densos (paralelismo de pipeline) + especialistas MoE (sharding de especialistas) entre nós via RPC do llama.cpp; API compatível com OpenAI; gossip blackboard]
- https://github.com/CherryHQ/cherry-studio [GUI de LLM local]
- https://github.com/sauravpanda/BrowserAI [Execute LLMs locais no navegador]
- https://github.com/signerlabs/Klee [Chat com modelo local + RAG]
- https://github.com/AlexsJones/llmfit [llmfit - recomendador de modelos locais ciente de hardware (pontuação de adequação RAM/CPU/GPU), TUI/CLI + suporte a provedores/runtimes (Ollama, llama.cpp, MLX, LM Studio, vLLM)]
- https://github.com/raullenchai/Rapid-MLX [Rapid-MLX - motor de IA local de alta velocidade para Apple Silicon (API compatível com OpenAI): cache de prompts, parsers de chamada de ferramentas, separação de raciocínio, roteamento em nuvem; integra-se com Claude Code/Cursor/Aider]
- https://github.com/dontizi/rlama [Ollama local + RAG]
- https://github.com/dinoki-ai/osaurus [Servidor de inferência local baseado em MLX, alternativa ao Ollama]
- https://github.com/trymirai/uzu [Motor de inferência Rust de alto desempenho]
- https://github.com/jundot/omlx [Servidor de inferência de LLM para Apple Silicon]
- https://github.com/gamogestionweb/Turboquant-llama [TurboQuant + llama.cpp — roadmap/documentação para compressão de KV-cache TurboQuant do Google (PolarQuant + QJL) em mobile; MIT]
- https://github.com/TheTom/turboquant_plus [TurboQuant+ — compressão de KV-cache (PolarQuant + WHT); referência em Python + fork do llama.cpp com Metal `turbo3`/`turbo4`; Apache-2.0]
- https://github.com/noonghunna/qwen36-27b-single-3090 [Execute Qwen3.6-27B (visão/chamada de ferramentas, API local compatível com OpenAI) em uma única RTX 3090 via vLLM + Docker; desenvolvimento ativo movido para `noonghunna/club-3090`]
- https://github.com/noonghunna/qwen36-dual-3090 [Receita de Qwen3.6-27B dual-3090 (TP=2) no vLLM nightly com MTP + fp8 KV, validada para serving concorrente e contexto mais longo]
- https://github.com/spiritbuun/llama-cpp-turboquant-cuda [llama-cpp-turboquant-cuda — fork do llama.cpp com TurboQuant e suporte a CUDA (caminho de GPU NVIDIA)]
- https://github.com/mitkox/vllm-turboquant [vllm-turboquant — fork do vLLM 0.18.1rc1 com integração TurboQuant]
- https://github.com/tonbistudio/turboquant-pytorch [TurboQuant — compressão de KV-cache PyTorch do zero (rotação + Lloyd-Max + QJL); validação sintética + com modelos reais; MIT]
- https://github.com/Anemll/flash-moe [flash-moe (fork) - motor de inferência C/Objective-C/Metal para Qwen3.5-397B-A17B MoE em Apple Silicon; especialistas transmitidos do SSD (pread + page cache), híbrido MLX 4-bit + especialistas Unsloth GGUF Q3 / LM head Q6 / embedding Q8, kernels de dequantização estilo llama.cpp IQ3/IQ4/Q5, matmul Metal 4 NAX opcional (M5+), `--cache-io-split` para fanout de SSD; TUI de chat com chamada de ferramentas]
- https://github.com/JustVugg/colibri [Colibri - motor em C puro, sem dependências, para executar GLM-5.2 (744B MoE) em ~25GB de RAM; especialistas transmitidos do disco]
- https://github.com/0xSero/deepseek-v4-flash-sm120 [deepseek-v4-flash-sm120 - kernel de decodificação esparsa SM_120 (NVIDIA Blackwell RTX 50xx/Pro 6000) + monkey-patch de runtime para DeepSeek-V4-Flash FP8 em `lmsysorg/sglang:deepseek-v4-blackwell`]
- https://github.com/maliubiao/dgx-spark-2-deepseek-flash-0731 [Receita de cluster duplo DGX Spark (GB10) para DeepSeek-V4-Flash-0731: conexão direta QSFP 200GbE, imagem vLLM Anemll DSpark, TP=2, contexto de 1M]
- https://github.com/tonyd2wild/DGX-Spark-Hard-Poweroff-Fix [Diagnóstico de desligamento forçado sem log do DGX Spark (GB10) + correção de limite de clock da GPU (`nvidia-smi -lgc`) com persistência via systemd]
- https://github.com/0xBakeer/Qwen3.8-27B-FP8-on-a-single-DGX-Spark [Receita vLLM de Qwen3.8-27B-FP8 em um único DGX Spark (GB10/SM121): decodificação especulativa DSpark + cache de prefixo, tok/s medidos vs MTP/k/concorrência; MIT]
- https://github.com/0xBakeer/Qwen3.8-27B-4-bit-on-a-single-DGX-Spark [Receita de Qwen3.8-27B 4-bit (NVFP4/MixedInt4) em um único DGX Spark vs FP8: tradeoffs de k/concorrência do DSpark, notas W4A16/Marlin para SM121; MIT]
- https://github.com/gmh5225/optiml [OptiML - acelere a inferência local via particionamento de neurônios quentes/frios entre GPU/CPU]

### Modelos Sem Censura
- https://huggingface.co/spaces/DontPlanToEnd/UGI-Leaderboard [Leaderboard de modelos sem censura]
- https://erichartford.com/uncensored-models [Guia de treinamento de modelos sem censura]
- https://huggingface.co/cognitivecomputations/Dolphin3.0-Llama3.1-8B [Modelo sem censura Dolphin]
- https://github.com/AEON-7/Qwen3.6-27B-AEON-Ultimate-Uncensored-DFlash [Qwen3.6-27B AEON Ultimate Uncensored DFlash - abliteração sem perdas com guia de implantação de quantização NVFP4 para DGX Spark/Blackwell (BF16 + NVFP4)]
- https://github.com/AEON-7/Qwen3.6-NVFP4-DFlash [Stack de decodificação especulativa NVFP4 + DFlash Qwen3.6-35B-A3B-heretic para DGX Spark (GB10/sm_121a), com vLLM compilado do código-fonte e guia de implantação]
- 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 e Regras
- https://github.com/NeoVertex1/SuperPrompt [Super Prompt]
- https://github.com/richards199999/Thinking-Claude [Prompt de aprimoramento do Claude]
- https://github.com/LouisShark/chatgpt_system_prompt [Coleção de prompts de sistema do ChatGPT]
- https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2 [Prompt as Code - motor industrial de prompts / biblioteca de templates para GPT-Image2 (370+ casos de engenharia reversa, 20+ templates de produção)]
- https://github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules [Awesome Cursor Rules]
- https://github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial [Tutorial de engenharia de prompts da Anthropic]
- https://github.com/langgptai/wonderful-prompts [Coleção de prompts maravilhosos]
- https://github.com/Leonxlnx/claude-code-system-prompts [Claude Code System Prompts - catálogo de pesquisa independente sobre a arquitetura de prompts do Claude Code, diretivas de agente e prompts de classificador de segurança]
- https://github.com/mshumer/gpt-oss-pro-mode [Prompts compartilhados de "modo pro" para aprimorar muitos modelos abertos]

### Roteamento e Seleção de Modelos
- https://github.com/CommonstackAI/UncommonRoute [UncommonRoute - roteador de LLM local que despacha solicitações por nível de complexidade; compatível com Codex/Claude Code/Cursor/OpenClaw, latência de ~0,5ms, economia de 86% nos custos]
- https://github.com/microsoft/best-route-llm [Treine modelos de roteamento para escolher o melhor LLM por consulta]
- https://openrouter.ai/switchpoint/router [Roteador hospedado para selecionar automaticamente modelos ideais]### Skills / Plugins do Claude Code
- https://github.com/VoltAgent/awesome-claude-code-subagents [Coleção com 100+ Subagentes Especializados do Claude Code]
- https://github.com/shuvonsec/claude-bug-bounty [claude-bug-bounty - plugin do Claude Code para bug bounty autorizado (Web2 + Web3): 7 skills, 8 comandos de barra (/recon, /hunt, /validate, /report, /chain, /scope, /triage, /web3-audit), 5 agentes, stack de reconhecimento (subfinder, httpx, katana, nuclei, …), scanners de vulnerabilidades + sondas de aplicações LLM (hai_*), modelos de relatórios; repositórios complementares para skills Web3 e construtor de writeup→skill no README]
- https://github.com/elementalsouls/Claude-BugHunter [Claude-BugHunter - conjunto de skills do Claude Code para red team externo e caça a bugs: 51 skills, 15 comandos de barra, 681 padrões de relatórios divulgados em 24 classes de vulnerabilidades; cadeias de ataque a identidade/infraestrutura empresarial (M365/Entra, Okta, vCenter, SSL VPNs, SharePoint), Burp MCP, modelos de relatórios H1/Bugcrowd/Intigriti]
- https://github.com/affaan-m/everything-claude-code [Everything Claude Code - plugin de produção: agentes, skills, hooks, comandos, regras, MCP; Cursor/Codex/OpenCode; AgentShield /security-scan]
- https://github.com/openai/codex-plugin-cc [codex-plugin-cc — plugin OpenAI para Claude Code: acione o Codex local a partir do CC (`/codex:review`, `/codex:adversarial-review`, `/codex:rescue` + status/result/cancel); gate de revisão opcional via Stop-hook; Apache-2.0]
- https://github.com/uditgoenka/autoresearch [Claude Autoresearch - plugin do Claude Code (inspirado no autoresearch de Karpathy): objetivo + métrica mecânica + loop de verificação com git keep/revert e logs TSV; /autoresearch:plan, :security (auditoria somente leitura STRIDE/OWASP), :ship, :debug, :fix, :scenario, :predict, :learn; gate de regressão Guard opcional; marketplace + instalação manual]
- https://github.com/xu-xiang/everything-claude-code-zh [everything-claude-code 中文翻译 - agentes/skills/hooks/comandos/regras/MCP completos em zh-CN，便于中文开发者使用 ECC 生态]
- https://github.com/popup-studio-ai/bkit-claude-code [bkit - metodologia PDCA + engenharia de contexto para Claude Code, desenvolvimento nativo em IA]
- https://github.com/DenisSergeevitch/agents-best-practices [agents-best-practices - Agent Skill neutro em relação ao provedor (Codex/Claude Code) para projetar, auditar e refatorar harnesses de agentes: blueprints de MVP, ferramentas tipadas, classes de permissões/risco, planejamento/metas, contexto/compactação, cache de prompts, segurança/avaliações/observabilidade, checklists de lançamento; MIT]
- https://github.com/Dammyjay93/interface-design [Design Engineering para Claude Code - UI consistente]
- https://github.com/BehiSecc/VibeSec-Skill [Skill do Claude para código seguro e prevenção de vulnerabilidades comuns]
- https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills [754 skills estruturadas de cibersegurança para agentes de IA; mapeadas para MITRE ATT&CK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, D3FEND e NIST AI RMF; padrão agentskills.io; funciona com Claude Code, GitHub Copilot, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI e 20+ plataformas]
- https://github.com/YARAHQ/yara-rule-skill [yara-rule-skill - Skill de Agente LLM para autoria, revisão e otimização de regras YARA: melhores práticas YARA-Forge/yaraQA, 20+ verificações de qualidade, guias de desempenho/estilo; agentes OpenClaw/Claude Code/MCP]
- https://github.com/SnailSploit/Claude-Red [Claude-Red - biblioteca de skills ofensivas de segurança curada para Claude Skills (SKILL.md): SQLi, shellcode, evasão de EDR, desenvolvimento de exploits e outros playbooks de superfície de ataque]
- https://github.com/ljagiello/ctf-skills [ctf-skills - skills de agente para CTF: exploração web, pwn de binários, cripto, engenharia reversa, forense, OSINT e mais]
- https://github.com/codexstar69/bug-hunter [bug-hunter - skill de caça a bugs com IA adversarial e pipeline multigente de detecção + correção automática em branches seguros; visa vulnerabilidades de segurança, bugs de lógica e problemas de runtime em Claude Code/Cursor/Codex CLI/Copilot CLI/OpenCode/Pi]
- https://github.com/hamelsmu/claude-review-loop [Plugin do Claude Code: loop automatizado de revisão de código com Codex]
- https://github.com/blader/humanizer [Remove sinais de escrita de IA do texto]
- https://github.com/hardikpandya/stop-slop [Stop Slop - skill do Claude para remover marcas de escrita de IA da prosa: frases proibidas, clichês estruturais, regras de frases]
- https://github.com/op7418/Humanizer-zh [Humanizer versão chinesa]
- https://github.com/htdt/godogen [Godogen - gerador autônomo de skills de desenvolvimento de jogos para Claude Code/Codex: publica pipeline em etapas em repositórios Godot (C#/.NET), Bevy (Rust) ou Babylon.js; geração de assets com Gemini/Grok/Tripo3D, loop de captura e auto-reparação baseado em screenshots; MIT]
- https://github.com/alexgreensh/token-optimizer [Token Optimizer - encontre e corrija "tokens fantasma" em sessões do Claude Code/Codex; sobreviva à compactação, evite a degradação da qualidade do contexto; auditoria de sessão + dashboard]
- https://github.com/alexgreensh/outsourcerer [Outsourcerer - transfere trabalho braçal do Claude Code para engines/modelos mais baratos enquanto a sessão principal orquestra; consciência de limite de tokens em tempo real, roteamento de modelos baseado em benchmarks, faixa de segunda opinião]



## Aplicações de IA

### Chat e Assistente
- https://github.com/open-webui/open-webui [Clone do ChatGPT]
- https://github.com/ChatGPTNextWeb/NextChat [Chat NextJS]
- https://github.com/vercel/chat [Chat SDK - SDK TypeScript para chatbots no Slack, Teams, Google Chat, Discord]
- https://github.com/vercel/ai-chatbot [Chatbot Vercel AI]
- https://github.com/block/goose [Agente de Desktop MCP]
- https://github.com/openclaw/openclaw [Assistente pessoal de IA em várias plataformas e canais]
- https://github.com/TinyAGI/tinyclaw [TinyClaw - assistente 24/7 multigente, multiequipe e multicanal; Discord/Telegram/WhatsApp, portal web TinyOffice, fila SQLite, Claude Code/Codex]
- https://github.com/zhixianio/clawpal [ClawPal - companheiro de desktop para OpenClaw: gerencie agentes, modelos e configurações com UI visual]
- https://github.com/HKUDS/nanobot [Assistente pessoal de IA ultraleve (inspirado no Clawdbot)]
- https://github.com/zeroclaw-labs/zeroclaw [ZeroClaw - assistente de IA em Rust, menos de 5MB de RAM, hardware de US$10]
- https://github.com/louisho5/picobot [Picobot - bot de IA autohospedado e leve, binário único em Go]
- https://github.com/pewdiepie-archdaemon/odysseus [Odysseus - workspace de IA autohospedado e local-first (UI estilo ChatGPT/Claude): chat com modelos locais/API, agente opencode+MCP (web/arquivos/shell/skills/memória), pesquisa profunda, cookbook de modelos, e-mail/calendário/notas; Docker, ferramentas restritas a admin; MIT]

### Pesquisa Profunda com IA
- https://github.com/assafelovic/gpt-researcher [GPT Researcher]
- https://github.com/bytedance/deer-flow [Pesquisa Profunda da ByteDance]
- https://github.com/LearningCircuit/local-deep-research [Pesquisa Profunda Local]
- https://github.com/u14app/deep-research [Pesquisa Profunda NextJS]
- https://github.com/zilliztech/deep-searcher [Buscador Profundo Local]
- https://github.com/aakashsharan/research-vault [Assistente de Pesquisa com IA usando RAG e Extração Estruturada]
- https://github.com/nashsu/llm_wiki [LLM Wiki - aplicativo de desktop multiplataforma que constrói incrementalmente uma wiki persistente e interligada a partir dos seus documentos (manutenção de base de conhecimento além do RAG de uma única passagem)]
- https://github.com/atomicstrata/llm-wiki-compiler [llm-wiki-compiler - compilador de conhecimento: fontes brutas entram, wiki interligada sai; padrão Karpathy LLM Wiki]
- https://github.com/Agent-Field/af-deep-research [AF Deep Research - backend de pesquisa autônomo multigente no AgentField: fluxos paralelos, loops iterativos orientados por qualidade, entidades/relacionamentos/evidências/documentos citados estruturados]

### Finanças e Trading com IA
- https://github.com/TraderAlice/OpenAlice [OpenAlice - agente de trading com IA (ações, cripto, commodities, forex, macro): ciclo de vida completo, da pesquisa à entrada, gestão de posição e saída; UTA multibroker unificado (CCXT/Alpaca/IBKR), pipeline de guarda trading-as-git, execução com aprovação, workspace + MCP; AGPL-3.0; experimental]
- https://github.com/LuckyOne7777/LLM-Trading-Lab [LLM-Trading-Lab - experimento forward-only de micro-capitalização com dinheiro real, onde um LLM gerencia um portfólio restrito com logs transparentes e artefatos de avaliação]
- https://github.com/LuckyOne7777/LLM-Investor-Behavior-Benchmark [LIBB - biblioteca de pesquisa para experimentos de trading com LLM: estado de portfólio persistente, métricas comportamentais/desempenho/sentimento e processamento seguro contra rollback]

### Mecanismos de Busca com IA
- https://github.com/rashadphz/farfalle [Mecanismo de Busca com IA]
- https://github.com/miurla/morphic [Mecanismo de Busca com IA]
- https://github.com/zaidmukaddam/scira [Busca com IA usando xAI]
- https://github.com/khoj-ai/khoj [Busca com IA usando Modelos Locais]

### Análise de Código com IA
- https://github.com/gmh5225/CodeLens [Ferramenta de Análise de Código para LLM]
- https://github.com/mufeedvh/code2prompt [Ferramenta de Código para Prompt]
- https://github.com/yamadashy/repomix [Resumidor do GitHub para LLM]
- https://github.com/cyclotruc/gitingest [Resumidor do GitHub para LLM]
- https://github.com/ahmedkhaleel2004/gitdiagram [Gerador de Diagramas do GitHub]
- https://gitingest.com [Mesclador de Código do GitHub para LLM]
- https://deepwiki.com [Busca Profunda de Projetos do GitHub]
- https://github.com/anvia-hq/lexa [Lexa - inteligência de código local rápida em Rust: indexa uma base de código em um grafo portátil e consultável para busca de texto/símbolos, esboço, rastreamento de dependências e edições com consciência de hash; consulte via CLI, editor ou cliente MCP]

### Raspagem Web com IA
- https://github.com/D4Vinci/Scrapling [Scrapling - framework adaptativo de raspagem em Python: parsers reaprendem seletores quando as páginas mudam, fetcher lida com verificações de bot classe Cloudflare Turnstile, modo spider (concorrência, multissessão, pausa/retomada, rotação de proxies), estatísticas em streaming]
- https://github.com/proxifly/free-proxy-list [free-proxy-list (Proxifly) - feeds curados de proxies HTTP/SOCKS gratuitos para laboratórios e pipelines de raspagem/agentes; trate proxies públicos como hostis — sem credenciais ou tráfego de produção]
- https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai [Raspagem Web com IA]
- https://github.com/mishushakov/llm-scraper [Raspador Web com LLM]
- https://github.com/samber/the-great-gpt-firewall [Raspagem Web Anti-IA]

### Mídias Sociais com IA
- https://github.com/steipete/birdclaw [Workspace X local-first: importação de arquivo, caixa de entrada/triagem classificada por IA, varredura de respostas de perfil para IA/slop, JSON com script para agentes]
- https://github.com/d60/twikit [Bot do Twitter em Python]
- https://github.com/elizaOS/agent-twitter-client [Bot do Twitter em JS]
- https://github.com/blorm-network/ZerePy [Agente de IA do Twitter em Python]
- https://github.com/langchain-ai/social-media-agent [Automação de Mídias Sociais]
- https://github.com/RandyVentures/tgcli [tgcli - CLI do Telegram: sincronizar, buscar, enviar, saída JSON; criado para testes E2E do OpenClaw]
- https://github.com/terminaltrove/moltbook-tui [moltbook-tui - cliente TUI para Moltbook, rede social para agentes de IA; feed, comentários, leaderboards, submolts]

### Aplicações de Visão com IA
- https://github.com/shukur-alom/leaf-diseases-detect [Detecção de doenças em folhas - FastAPI + Streamlit, Llama Vision via API Groq, recomendação de gravidade e tratamento a partir de imagens de folhas]



## Imagem e Vídeo com IA

### Geração de Imagens com 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 - workflow de skill do Codex para sprite sheets 2D prontas para jogos/mapas em camadas com pós-processamento local determinístico e exportação pronta para engines (Godot/Unity)]
- https://github.com/dreiachse-cyber/image-cockpit-for-codex-workflows [Image Cockpit - cockpit web local para transferência do imagegen do Codex: pixel art, edição de imagem baseada em regiões, quadros de animação/sprite sheets (GIF/WebP/ZIP); caixa de entrada/saída codex-handoff, execução automática opcional via `codex exec`; sem chamadas diretas à API OpenAI; MIT]
- https://github.com/ant-research/MagicQuill [Edição Inteligente de Imagens]
- https://github.com/lightningpixel/modly [Modly - aplicativo de desktop: imagem para malha 3D com modelos open-source locais na GPU; Electron + Python, sistema de extensões]
- https://github.com/PSkinnerTech/3d-asset-factory [3D Asset Factory - pipeline CLI-first a partir de especificações YAML: conceito GPT Image 2.0 → GLB TRELLIS.2, otimização, QA determinístico, HTML de revisão, pacotes de exportação web/Unity/Unreal + manifest/procedência; runners mock ou GPU/Modal/SSH; MIT]

### Geração de Vídeo com IA
- https://github.com/bytedance/LatentSync [Vídeo de Humano Digital]
- https://github.com/HKUDS/AI-Creator [Criador de Vídeo com IA]

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

### Reconhecimento Facial com IA
- https://github.com/serengil/deepface [Biblioteca de Correspondência de Reconhecimento Facial]
- https://github.com/s0md3v/roop [Troca de Rosto com IA]



## Benchmarks e Padrões

- https://robustbench.github.io/ [Benchmark de Robustez Adversarial]
- https://jailbreakbench.github.io/ [Benchmark de Jailbreak de LLM]
- https://github.com/wuyoscar/ISC-Bench [ISC-Bench — Colapso de Segurança Interna (ISC); 56 modelos TVD, JailbreakArena; avaliação Single/ICL/Agentic; arXiv:2603.23509]
- https://github.com/gpiat/AIAE-AbliterationBench [AbliterationBench - benchmark de resiliência de modelos a ataques de fluxo residual/abliteration]
- https://crfm.stanford.edu/helm/air-bench/latest/ [Benchmark de Segurança de IA de Stanford]
- https://atlas.mitre.org/ [MITRE ATLAS - Matriz de Ameaças de IA]
- https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework [Estrutura de Gerenciamento de Riscos de IA do NIST]
- https://github.com/vectara/hallucination-leaderboard [Leaderboard de Alucinação de Modelos]
- https://github.com/mattersec-labs/seclens [SecLens - benchmark para avaliar LLMs na detecção de vulnerabilidades de segurança; 5 lentes de stakeholders, 406 tarefas de CVEs reais, 12 modelos; arXiv:2604.01637]
- https://github.com/regenrek/aidex [Aidex - ranking prático de modelos por custo, qualidade e adequação ao caso de uso]



## Livros

- [Adversarial Machine Learning (Cambridge)](https://www.cambridge.org/core/books/adversarial-machine-learning/C42A9D49CBC626DF7B8E54E72974AA3B) - Construindo ML robusto em ambientes adversariais
- [Adversarial Learning and Secure AI (Cambridge, 2023)](https://www.cambridge.org/highereducation/books/adversarial-learning-and-secure-ai/79986B5D288511757C2A95D71262E039) - Primeiro livro-texto sobre aprendizado adversarial
- [Adversarial Robustness for Machine Learning (Elsevier)](https://www.sciencedirect.com/book/9780128240205/adversarial-robustness-for-machine-learning) - Ataque, defesa e verificação adversariais
- [Machine Learning and Security (O'Reilly)](https://www.oreilly.com/library/view/machine-learning-and/9781491979891/) - ML em cibersegurança
- [Artificial Intelligence: A Modern Approach](https://aima.cs.berkeley.edu/) - Fundamentos de algoritmos de IA



## Comunidades e Eventos

- https://genai.owasp.org/ [Projeto de Segurança GenAI da OWASP]
- https://aivillage.org/ [AI Village @ DEF CON]
- https://avidml.org/ [Banco de Dados de Vulnerabilidades de IA]



## Utilitários

- https://github.com/jaredpalmer/mogcli [mogcli - CLI do Microsoft 365 amigável para agentes, Mail/Calendar/Contacts/Groups/Tasks/OneDrive, --json/--plain]
- https://github.com/maillab/cloud-mail [cloud-mail - stack de e-mail/servidor de correio autohospedada para seu próprio domínio]
- https://github.com/Eppie-io/Eppie-App [Eppie - e-mail P2P criptografado de protocolo aberto (cliente); correio descentralizado sem um único provedor]
- https://github.com/yucchiy/UniCli [UniCli - CLI para controlar o Unity Editor a partir do terminal, 80+ comandos, saída JSON, plugin do Claude Code, pronto para agentes de IA]
- https://github.com/rtk-ai/rtk [rtk - Rust Token Killer: proxy CLI que reduz o consumo de tokens de LLM em 60-90% em comandos de desenvolvimento, hook do Claude Code]
- https://github.com/mksglu/context-mode [context-mode - otimizador de janela de contexto para agentes de codificação: isola a saída de ferramentas para reduzir a pressão de tokens (alega redução de até 98% em várias plataformas)]
- https://github.com/jaydotsee/pdfx [pdfx - PDF para Markdown/JSON/HTML via VLM (Docling), Apple Silicon MLX, lote, OCR, tabelas, fórmulas]
- https://github.com/PSPDFKit/pdf-to-markdown [Nutrient PDF-to-Markdown — wrapper CLI local (`@pspdfkit/pdf-to-markdown`); engine proprietário assinado; gratuito até 1 mil PDFs/mês; skill de agente opcional (nutrient-skills)]
- https://github.com/Michaelliv/markit [markit - converta documentos/dados/web/mídia para Markdown (CLI + SDK), sistema de plugins, modos `--json`/`-q` para agentes]
- https://github.com/PostHog/posthog [PostHog - plataforma de produto tudo-em-um: analytics, replay de sessão, feature flags, experimentos, assistente de produto com IA]
- https://github.com/JefferyHcool/BiliNote [Gerador de Notas de Vídeo com IA]
- https://github.com/mediar-ai/screenpipe [Monitoramento de Tela com IA]
- https://github.com/thesophiaxu/contextd [ContextD - macOS: captura contínua de tela, pixel-diff + OCR, resumos SQLite + LLM via OpenRouter, API HTTP local para agentes; dados locais, chamadas de sumarização saem por padrão]
- https://github.com/mediar-ai/terminator [Ferramenta de Reconhecimento OCR com IA]
- https://github.com/gmh5225/git-diff [Gerador de Mensagens de Commit do Git baseado em IA]
- https://github.com/svkozak/pi-acp [pi-acp - adaptador ACP (Agent Client Protocol) para o Pi Coding Agent (`pi --mode rpc`), faz a ponte do ACP JSON-RPC via stdio para clientes como Zed; MIT]
- https://github.com/crimeacs/claude-note [Claude Note - serviço em segundo plano que transforma sessões do Claude Code em notas Obsidian estruturadas (aprendizados/decisões/perguntas)]
- https://github.com/ticarpi/jwt_tool [jwt_tool - kit de ferramentas JWT: validar, forjar, escanear, adulterar, exploits de CVE (alg=none, RS/HS256, injeção de chaves, etc.), ataque de dicionário]



## Listas Awesome

- https://github.com/TalEliyahu/Awesome-AI-Security [Foco em Governança e Ferramentas]
- https://github.com/ottosulin/awesome-ai-security [Ferramentas Ofensivas e Laboratórios]
- https://github.com/ElNiak/awesome-ai-cybersecurity [IA na Cibersegurança]
- https://github.com/corca-ai/awesome-llm-security [Segurança Específica para LLM]
- https://github.com/JoranHonig/awesome-web3-ai-security [Segurança de IA para Web3]
- https://github.com/pashov/ai-web3-security [Hub de Ferramentas de Segurança Web3 (pashov.com) - ferramentas de IA curadas para segurança de contratos inteligentes; OSS vs pagas, Solidity/EVM, Rust/Solana, Move/Sui, multilíngue]
- https://github.com/solana-foundation/awesome-solana-ai [Ferramentas de IA para desenvolver na Solana]
- https://github.com/francedot/acu [Agentes de Uso de Computador com IA]
- https://github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases [Coleção de Casos de Uso do OpenClaw]
- https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub [Hub de Engenharia de IA]
- https://github.com/huhusmang/Awesome-LLMs-for-Vulnerability-Detection [LLMs Incríveis para Detecção de Vulnerabilidades (artigos/benchmarks/ferramentas, atualizações diárias no arXiv)]
- https://github.com/wgwang/awesome-LLMs-In-China [LLMs Chineses]


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