Промты, MCP-серверы, скиллы, плагины, хуки и агенты для Claude Code, Kimi, DeepSeek, ChatGPT и других ИИ.
Открытый ИИ-копилот для личных знаний: поиск и чат по заметкам, документам и GitHub-проектам с онлайн- и офлайн-моделями.
Приватный ChatGPT для ваших документов: всё работает локально — ни один байт не покидает вашу машину.
Корпоративный поиск с ИИ поверх всех рабочих приложений: Slack, Drive, Jira, Confluence — единые ответы с цитатами.
Открытый «второй мозг»: загружаете файлы и подключаете приложения — ассистент отвечает на вопросы с опорой на ваши данные.
Сверхбыстрая маршрутизация запросов по смыслу: направляет вопросы нужным промптам, агентам или инструментам за миллисекунды.
Библиотека, упрощающая продвинутый RAG-ретрив: ColBERT-подобный поздний взаимодействие, индексация и реранкинг.
Сжатие промптов и контекста от Microsoft: до 20-кратного уменьшения длины без потери качества ответа — экономия токенов.
Автоматическая оптимизация текста через «текстовые градиенты»: промпты, ответы и код улучшаются обратной связью модели.
Фреймворк оценки ИИ-систем от Института безопасности ИИ Великобритании: проверки моделей, агентов и защиты.
Стандартный инструмент бенчмаркинга языковых моделей от EleutherAI: сотни задач, по которым сравниваются все открытые модели.
Программируемые рельсы безопасности для LLM от NVIDIA: топики, диалоговые потоки и проверки контента на языке Colang.
Валидация выходов LLM декларативными правилами: проверка фактов, PII, токсичности и собственных валидаторов на Python.
Открытый стандарт наблюдаемости LLM на OpenTelemetry: единая телеметрия для всех фреймворков, моделей и векторных БД.
Наблюдаемость и эксперименты LLM в одном инструменте: трейсинг, оценки, датасеты и дрифт эмбеддингов.
Открытая платформа трейсинга и оценки LLM от Comet: логи, метрики, плейграунд и самохостинг.
CLI для тестирования и сравнения промптов: red teaming, оценки, A/B-тесты моделей — всё из командной строки и конфигов.
Фреймворк юнит-тестирования LLM-выходов: метрики качества, синтетические данные и CI/CD для промптов и RAG.
DSL для надёжного извлечения структурированных данных из LLM: типизированные функции, быстрая проверка и генерация клиентов.
Минималистичный фреймворк мультиагентного программирования: агенты как объекты с задачами, инструментами и делегированием.
Мультиагентная платформа от Alibaba: отказоустойчая реляционная модель сообщений, визуализация и готовые агенты.