AI Shell Agent est un outil en ligne de commande open-source qui intègre des capacités IA directement dans votre environnement shell. Il se connecte à de grands modèles linguistiques tels que OpenAI GPT, permettant de poser des questions en langage naturel et de recevoir des commandes shell en réponse. L'agent peut générer de nouvelles commandes, modifier des scripts existants, déboguer des erreurs et fournir des exemples d'utilisation pour des commandes inconnues. Il accède également à votre répertoire de travail actuel en lisant des fichiers et l'historique des commandes. Les utilisateurs peuvent configurer des invites, sélectionner des modèles et définir des actions personnalisées. L'installation est simple via pip, supportant Bash, Zsh et Fish. Que vous soyez un développeur ayant besoin de snippets de code rapides, un administrateur système automatisant des déploiements ou un utilisateur avancé explorant l'IA dans le CLI, AI Shell Agent simplifie les tâches et flux de travail en terminal.

Illufly est une plateforme de création de storyboards alimentée par IA, conçue pour automatiser la création de narrations visuelles. Les utilisateurs saisissent un script, une esquisse ou un résumé d’histoire ; l’agent divise cela en scènes, génère des récits descriptifs via GPT, et produit des images haute qualité via les API Stable Diffusion ou Midjourney. Ensuite, ces éléments sont assemblés dans une présentation structurée avec des mises en page personnalisables, permettant aux utilisateurs de revoir, modifier et exporter les storyboards finaux en PDF ou PPT. Illufly rationalise tout le flux de travail du script à la présentation pour les créateurs de divers secteurs.

Python Coding Agent est un outil en ligne de commande open-source qui utilise des modèles GPT pour générer du code Python à partir de textes, exécuter ce code localement, et détecter les erreurs d'exécution. Il fournit des retours instantanés permettant aux utilisateurs d'affiner le code de façon itérative, d'automatiser des tâches de scripting répétitives, de prototyper des pipelines d'analyse de données, et de déboguer des fonctions. En combinant la compréhension du langage naturel avec l'exécution en temps réel, il comble le fossé entre idée et implémentation, accélérant le développement et l'apprentissage.