GitHub repos
الذهاب إلى القناة على Telegram
Welcome to GitHub repos. Here you'll find valuable information on the latest trending projects. Subscribe to stay informed and gain insights from the thriving GitHub community.
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام GitHub repos
تُعد قناة GitHub repos (@github_repos) في القطاع اللغوي الإنكليزية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 27 858 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 773 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 14 404 في منطقة الهند.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 27 858 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 443، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 15، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 5.33%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.63% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 485 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 734 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 2.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل fork, typescript, claude, arbitrage, cli.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Welcome to GitHub repos. Here you'll find valuable information on the latest trending projects. Subscribe to stay informed and gain insights from the thriving GitHub community.”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 27 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
27 858
المشتركون
+1524 ساعات
+1207 أيام
+44330 أيام
أرشيف المشاركات
27 859
awlevin/typesafe-computer-use
Computer use for about $0.0002 a step: OCR the screen, classify the next action with TypeSafe, click. macOS.
Language: Python
#ai_agents #automation #computer_use #macos #ocr #typesafe
Stars: 773 Issues: 12 Forks: 60
https://github.com/awlevin/typesafe-computer-use
27 859
mizorewww/laya-coreml
Local Laya typed decisions on Apple Core ML and Neural Engine. Validated ports, ~5 ms short decisions on M3 Max, reproducible speed and energy benchmarks.
Language: Python
#apple_neural_engine #apple_silicon #coreml #decision_model #laya #local_ai #modernbert #on_device_ai #typed_decisions
Stars: 1004 Issues: 1 Forks: 65
https://github.com/mizorewww/laya-coreml
27 859
Mak5er/AirCard
Apple Wallet Card Skinner for iOS 18+ (No Jailbreak Required)
Language: Swift
Stars: 2063 Issues: 17 Forks: 81
https://github.com/Mak5er/AirCard
27 859
yibie/awesome-jev
A curated list of public projects, integrations, and discussions built on Jev — TypeSafe AI's System One model for typed decisions.
Language: Python
#awesome #awesome_list #jev #llm
Stars: 723 Issues: 10 Forks: 104
https://github.com/yibie/awesome-jev
27 859
bespokelabsai/nimble
Local typed decisions, contrastive data curation, and model evaluation.
Language: Python
Stars: 1277 Issues: 2 Forks: 89
https://github.com/bespokelabsai/nimble
27 859
mizorewww/laya-mlx
Native MLX runtime for Laya typed decision models — 7–14 ms short decisions on M3 Max. No text generation, PyTorch, or cloud API.
Language: Python
#apple_silicon #decision_model #inference #laya #local_ai #machine_learning #mlx #modernbert #system_one #typed_decisions
Stars: 2085 Issues: 4 Forks: 105
https://github.com/mizorewww/laya-mlx
27 859
zai-org/ZCode
Z.ai's coding agent harness. Powerful, intelligent, extensible.
Language: TypeScript
Stars: 4018 Issues: 11 Forks: 1065
https://github.com/zai-org/ZCode
27 859
jaredpalmer/kev
tiny Jev-like model built on top of Qwen2.5-0.5B you can train and run on your MacBook
Language: Python
Stars: 637 Issues: 2 Forks: 35
https://github.com/jaredpalmer/kev
27 859
jackwener/wx-cli-again
WeChat local data CLI (query/decrypt/export) — fresh start from wx-cli
Language: Rust
Stars: 675 Issues: 0 Forks: 1628
https://github.com/jackwener/wx-cli-again
27 859
TianyuCodings/NanoJev
A nano replica of Jev: parallel decisions, dynamic candidates, and an end-to-end training pipeline.
Language: Python
Stars: 1111 Issues: 7 Forks: 145
https://github.com/TianyuCodings/NanoJev
27 859
NandhaKishorM/laya
Language: Python
Stars: 1809 Issues: 20 Forks: 171
https://github.com/NandhaKishorM/laya
27 859
korcarc/text-humanizer
text-humanizer is an open-source project designed to convert text generated by AI to its "humanized" version. Bypasses the most of AI detectors such as Turnitin or GPTZero
Language: Python
#ai_humanization #gptzero #gptzero_bypass #text_humanizer #turnitin #turnitin_bypass
Stars: 726 Issues: 0 Forks: 83
https://github.com/korcarc/text-humanizer
27 859
jarrodwatts/jev-trader
One AI trade decision every Monad block. Jev on Kuru MON-USDC.
Language: TypeScript
Stars: 940 Issues: 3 Forks: 181
https://github.com/jarrodwatts/jev-trader
27 859
robbietilton/Compositor
The Photoshop alternative for Mac
Language: Swift
Stars: 1069 Issues: 21 Forks: 123
https://github.com/robbietilton/Compositor
27 859
mcncarl/jianying-headless
Private source preview: native Jianying drafts, isolated editing/export, and standalone Agent Skill.
Language: Python
Stars: 1200 Issues: 3 Forks: 554
https://github.com/mcncarl/jianying-headless
27 859
vinnylarouge/jevlike
Language: Python
Stars: 748 Issues: 2 Forks: 71
https://github.com/vinnylarouge/jevlike
27 859
TheoLeeCJ/openjev
Can we run something like Jev on a 3090 at home?
Language: Python
Stars: 1050 Issues: 5 Forks: 70
https://github.com/TheoLeeCJ/openjev
27 859
tamaratran/fast-jev-compaction
Claude Code plugin that replaces the compaction summary with Jev decisions: every tool call and result is scored in one fast request, stale ones are dropped or truncated, everything kept stays verbatim.
Language: TypeScript
Stars: 1492 Issues: 9 Forks: 72
https://github.com/tamaratran/fast-jev-compaction
27 859
browser-use/jev-ultrafast
i. am. speed.
Language: Python
Stars: 3172 Issues: 20 Forks: 184
https://github.com/browser-use/jev-ultrafast
27 859
DefiLeoo/YOINK
Language: Python
Stars: 379 Issues: 1 Forks: 22
https://github.com/DefiLeoo/YOINK
