
ra-yavuz
Projekt-HubDer Hub für alle meine Open-Source-Projekte. Installationswege, Dokumentation und das signierte apt-Repository an einem Ort.
ra-yavuz.github.io besuchen ↗Unabhängige Tools, Daemons, Engines und Protokolle. Jedes löst ein kleines Problem auf die Art, wie ich es gelöst haben wollte.

Der Hub für alle meine Open-Source-Projekte. Installationswege, Dokumentation und das signierte apt-Repository an einem Ort.
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Lässt Claude Code entscheiden, was es laut sagt. Die meisten "Claude vorlesen"-Werkzeuge lesen jede Antwort vor; dieses setzt stattdessen auf einen speak-Skill, mit dem Claude nur das ausspricht, was hörenswert ist (ein "Build ist fertig", ein Hinweis, während Sie wegschauen, ein kurzer Zuruf), während alles andere Text bleibt. Ein Stop-Hook, der alles vorliest und einen eigenen An/Aus-Schalter hat (standardmäßig aus), ist ebenfalls dabei, aber der gezielte Skill ist der Kern. Lokale neuronale Sprachsynthese (Kokoro für natürliches Englisch, Piper für Deutsch, Türkisch und mehr) läuft in Docker, sodass nichts in die Cloud geht. Installation mit npm install -g claude-can-speak.

Leitet eine Anfrage in natürlicher Sprache an eine Ihrer eigenen Funktionen weiter, mit einem bewusst schwachen lokalen Modell. Eine kleine, selbst gehostete, OpenAI-kompatible API: Sie senden einen Satz, und ein winziges Modell (von der Sorte, die auf einem Raspberry Pi oder einem Smartphone läuft) liest ein kurzes, seitenweise dargestelltes Menü Ihrer registrierten Funktionen, wählt eine aus, und edgecall führt sie aus und liefert das Ergebnis zurück. Das Modell sieht nie die ganze Liste auf einmal; es blättert mit einer "weiter"-Option durch jeweils wenige Optionen, sodass ein schwaches Modell nur einen Eintrag aus einem kurzen Menü auswählen muss. Kein Embedding-Modell, kein Index. Eine Funktion fügen Sie hinzu, indem Sie eine Python-Datei mit einer ID und einer einzeiligen Beschreibung ablegen. Spricht jeden OpenAI-kompatiblen /v1-Endpunkt an.

ntfy, dem Sie wirklich vertrauen können: ein Publish/Subscribe-Nachrichten-Broker, so einfach aufzusetzen wie ntfy, aber mit wirklich privaten Kanälen. ntfy ist mühelos, weil der Topic-Name die einzige Hürde ist, weshalb seine Topics praktisch öffentlich sind. doublethink behält die in Minuten erledigte Einrichtung und ergänzt echte Privatsphäre: Einen privaten Kanal anzulegen geht selbst (eine Anfrage, kein Betreiber) und liefert ein hochentropes geteiltes Geheimnis zurück. Dieses Geheimnis ist die Hürde: Wer es besitzt, kann dem Kanal beitreten, sonst niemand, und der Broker sieht es nie, sodass die Nachrichten zwischen den Parteien, die das Geheimnis teilen, Ende-zu-Ende verschlüsselt sind und der Betreiber sie nicht lesen kann. Den Kanalnamen zu kennen gewährt keinen Zugriff. Bidirektional, asynchron, streamingfähig, mit optionalen unverschlüsselten öffentlichen Topics. Plattformübergreifend: in Docker oder als einzelne native Binärdatei. Es gibt zudem eine per Sideload installierbare Android-App, die Topics abonniert und benachrichtigt, sobald eine Nachricht eintrifft.
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Halten Sie zwei Coding-Agenten auf zwei Rechnern, die am selben Projekt arbeiten, im Gleichschritt, über einen Ende-zu-Ende-verschlüsselten Kanal, den der Broker nicht lesen kann. Ein kleiner, agentenunabhängiger MCP-Server: Richten Sie Claude Code, Codex oder Gemini darauf aus und einen Partner-Agenten auf einem anderen Rechner auf denselben Kanal, und beide tauschen während der Arbeit Pläne, Entscheidungen, Blocker und Abweichungshinweise aus. Aufgebaut auf doublethink, sodass der Broker stets nur Chiffretext sieht. Die Rollen werden automatisch erkannt; eine einzeilige Zusammenfassung des Standes Ihres Partners erscheint zu Beginn jedes Zuges, sodass Sie Abweichungen früh bemerken.
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Natives KDE-Plasma-6-Panel-Widget zum Umschalten von OpenVPN-Verbindungen. .ovpn-Profile aus dem Panel importieren, bearbeiten, entfernen und umschalten; standardmäßig eine VPN-Verbindung gleichzeitig aktiv. Steuert NetworkManager und KWallet direkt, ohne zweiten VPN-Daemon und ohne Fremd-PPA. Benannt nach Portunus, dem römischen Gott der Schlüssel und Tore.
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Wie man einen durchgehend laufenden, autonomen KI-Betriebsassistenten baut, und wie man ihn sorgfältig hält. Ein Dokumentationsprojekt: die Architektur eines persistenten KI-Operators (pro Nachricht neu gestarteter Agent-Subprozess mit wiederaufnehmbarer Session, Supervisor, getrennte Transportschicht, Kanal-Multiplexer, MCP-Tools) als Referenzdesign, plus das tragende Element, das die meisten Beschreibungen auslassen: das Doctrine-und-Hooks-Muster, das in jedem Zug einen Engineering-Standard erneut durchsetzt, damit ein autoapprobierter Agent vor dem Handeln prüft, keine Umgehungen baut und nie "fertig" meldet ohne echten Lauf.
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apt install, dann rag <Frage> in Claude Code oder OpenAIs Codex CLI tippen. UserPromptSubmit-Hooks für beide CLIs aus einem Paket. Der Hook indiziert das Projekt beim ersten Aufruf im Hintergrund und stellt relevante Codeabschnitte aus einem lokalen LanceDB-Index voran, bevor das Modell den Prompt sieht. Beide CLIs teilen sich denselben .hydra-index/-Store und denselben mitgelieferten MCP-Server für modellgesteuertes Retrieval. Nachfolger von claude-rag-hook.

Eine local-first Coder-REPL mit Datei- und Shell-Tools. In jedem Ordner starten, eigenes LLM mitbringen, Code direkt im Terminal liefern.
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Lokale LLMs einfach betreiben. Modell auswählen, herunterladen, chatten. Keine Cloud, kein API-Key, keine Telemetrie.
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Ein Projektziel eingeben, und lokale Modelle planen, bauen und prüfen es, ganz ohne gehostete KI. Eine dunkle Web-Oberfläche zeigt jedes Modell als lebendiges Terminal. Baut auf hydra-llm und lillycoder auf und läuft vollständig auf der eigenen Hardware.
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Akku des Linux-Laptops bei einem Zielladestand parken. Netzteil versorgt das System, der Akku ruht. Kein ständiges Nachladen.
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Animiertes Tray-Emoji, das über den Zustand deiner Maschine plaudert. Schwitzt bei heißer CPU, schläft im Leerlauf.
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Kleiner Linux-Daemon mit CLI, der bei jedem neuen Terminal und beim Login ein Zitat ausgibt.
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Browserbasierte Game Engine. Auth, Multiplayer und Editor in einem Stack.
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Selbsterklärende HTTP-Antworten für KI-Agenten. Eine RFC 9457 Erweiterung, mit der ein Service einem Agenten mitteilen kann, warum eine Anfrage fehlschlug und was als Nächstes zu versuchen ist, in einer Form, die der Agent tatsächlich verarbeiten kann.
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Autonome KI-Entwicklungsumgebung, die Claude, Codex und Gemini in einem Docker-Stack bündelt. Ein Kommando, ein Workspace, drei Agenten.
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Gestylte und gebrandete PDF-Generierung in hohen Stückzahlen. Gebaut für Massenrechnungen, Rezepte, Zertifikate und jede Art von vorlagenbasiertem Dokument-Workflow.
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Datenschutzfokussierte CAPTCHA-Lösung. Schützt Formulare, ohne Datenschutz oder Nutzererfahrung zu opfern.
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Bridge-System, das Dateien aus SFTP in Redis Streams für die nachgelagerte Verarbeitung einspeist.
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Schneebedeckungs-Monitoring für eine bestimmte Region in der Türkei, basierend auf Sentinel-2-Bildern und NDSI-Analyse.
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Ein Paradigma für kontolose Krypto-Wallet-Erzeugung und Eigentum. Eine Ethereum-dApp-Bibliothek für Wallet-freies Transaktions-Signing.
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