Плагины для Claude Code: расширения, хуки и интеграции — от подсветки кода до работы с внешними сервисами.
Фреймворк RAG как сервис: загружаете данные любых форматов — получаете готового чат-бота с знаниями через несколько строк кода.
Оптимизированный для LLM краулер: превращает сайты в чистый Markdown, готовый для RAG, за секунды.
Генерация SQL вопросами на естественном языке: обучается на вашей схеме и примерах запросов, работает с любой БД.
ИИ-слой поверх любых данных: SQL-запросы к предиктивным моделям, интеграции с сотнями источников данных.
Стандартный инструмент бенчмаркинга языковых моделей от EleutherAI: сотни задач, по которым сравниваются все открытые модели.
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.
Фреймворк юнит-тестирования LLM-выходов: метрики качества, синтетические данные и CI/CD для промптов и RAG.
Минималистичный фреймворк мультиагентного программирования: агенты как объекты с задачами, инструментами и делегированием.
Быстрый и точный конвертер PDF в Markdown: качественно восстанавливает разметку, формулы и таблицы из сложных документов.
Память типа ETL для агентов: превращает неструктурированные данные в граф знаний, который агент может эффективно запрашивать.
Память и временное знание для агентов: автоматическое суммирование истории, граф сущностей и поиск по памяти.
Умная память для ИИ-ассистентов: извлекает факты из диалогов, сохраняет в профиль пользователя и поднимает релевантное в нужный момент.
Лёгкий фреймворк для мультимодальных агентов: память, знания, инструменты и команды — с упором на скорость и простоту.
Лёгкий интерфейс Эндрю Ынга к разным LLM: один вызов для всех провайдеров, легко менять модель строкой конфигурации.
Библиотека для строгих структурированных выходов LLM: ответы валидируются Pydantic-схемами, с ретраями и автоматическим исправлением.
Самый простой способ запускать локальные LLM на своём компьютере: одна команда — и модель работает, плюс OpenAI-совместимый API.
Единый интерфейс к сотне LLM: один код для всех провайдеров, плюс прокси с балансировкой, бюджетами и фолбэками.
Наблюдаемость и кэширование LLM-запросов через прокси: логи, кэш, рейт-лимиты и аналитика без изменения кода.
Платформа интеграций для агентов: сотни готовых инструментов для приложений, единая аутентификация и управление доступом.