awesome-llm-apps

Ne işe yarar?

Depo; Claude, Gemini ve GPT gibi büyük dil modelleriyle çalışan 100'den fazla açık kaynaklı yapay zekâ ajanı, ajan becerisi ve RAG uygulaması şablonu içerir. Uygulamalar; Python ve Streamlit gibi araçlarla baştan sona test edilmiş olarak sunulur ve kullanıcılar tek bir komutla yeni bir ajan becerisi ekleyebilir veya depoyu klonlayarak hazır bir ajanı çalıştırabilir. Sadece bağlantı listesi sunan klasik derlemelerin aksine, Claude Code ve Cursor gibi kodlama ajanlarına doğrudan eklenebilen gerçek kodlu beceri paketleri ve bağımsız çalışan web uygulamaları barındırır.

Neler için kullanılabilir?

• Kişisel seyahat planı oluşturan Streamlit tabanlı bir seyahat ajanı çalıştırmak
• Kodlama ajanlarına yarım kalmış projeleri tespit eden yeni beceriler eklemek
• Finansal belgeler üzerinden dolandırıcılık tespiti yapan yapay zekâ ajanları kurmak

Nasıl kullanılır?

1. Kodlama ajanınıza doğrudan beceri eklemek için şu komutu çalıştırın: npx skills add https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps/tree/main/agent_skills/project-graveyard
2. Örnek seyahat ajanını yerelinizde çalıştırmak için depoyu klonlayıp dizine geçin: git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git ve cd awesome-llm-apps/starter_ai_agents/ai_travel_agent
3. Gereksinimleri kurup uygulamayı başlatın: pip install -r requirements.txt ardından streamlit run travel_agent.py

Adımlar deponun README'sinden özetlendi; güncel kurulum için deponun kendi sayfasına bakın.

Kimler için?

Hazır yapay zekâ ajanları ve kodlama ajanı becerileriyle hızlıca prototip veya ürün geliştirmek isteyen Python yazılımcıları için uygundur.

Aynı kategoriden

• prompts.chat Yapay zekâ sohbet modelleri için hazır istemleri keşfetmeyi ve paylaşmayı sağlar.
• generative-ai-for-beginners Üretken yapay zekâ uygulamaları geliştirmeyi öğreten 21 derslik açık kaynak kurs.
• LLMs-from-scratch ChatGPT benzeri bir dil modelini PyTorch ile sıfırdan kodlayarak öğreten kaynaktır.
• awesome-mcp-servers (96K) Farklı alanlardaki Model Bağlam Protokolü (MCP) sunucularını ve rehberleri listeler.
• ML-For-Beginners Klasik makine öğrenimi yöntemlerini 26 ders ve 52 testle uygulamalı öğreten müfredattır.
• llm-course Büyük dil modellerini temelden dağıtıma kadar anlatan açık eğitim yol haritası.