ÖffentlichPublicFallstudieCase study
ai-voice-agent-demo
ProjektgruppeProject group: Team Gold Voice Agent · BranchBranch: main
Fallstudie und Medienpaket für den Telefonassistenten Alex. Die öffentliche Browserdemo führt Besucher durch einen festen Gesprächsablauf für vier Handwerksbranchen. Vorgefertigte Sprachaufnahmen und Beispieltermine zeigen, wie eine Empfangssituation aussehen kann.
Ein Besucher kann den Ablauf vom ersten Gruß über die Problembeschreibung bis zur Terminbestätigung kennenlernen. Die Fallstudie erklärt außerdem, wie geskriptete Gespräche, synthetische Stimmen und HTML-Szenen zu Demo-Videos zusammengefügt wurden.
Case study and media collection for Alex, a telephone assistant. The public browser demo guides visitors through a fixed conversation for four trades. Prerecorded speech and sample appointments illustrate a reception workflow.
Visitors can explore the flow from the greeting through a description of the problem to appointment confirmation. The case study also explains how scripted conversations, synthetic voices and HTML scenes were combined into demo videos.
Funktionen
- Vier Branchen: Heizung/Klima, Sanitär, Dach und Solar, jeweils auf Englisch und Deutsch.
- Sprechen oder Tippen, Rücklesen von Kontaktdaten und Auswahl aus drei Beispielzeiten.
- Kurzes Gesprächsvideo, längerer Rundgang und einzelne synthetische Audiobeispiele.
- Dokumentierter Produktionsablauf: Text schreiben, Sprache erzeugen, rücktranskribieren, HTML-Szenen rendern und komprimieren.
Aufbau und Zusammenarbeit
- Die Rezeptionsdemo wählt aus vorher aufgenommenen Antworten. Laut Dokumentation verarbeitet lokale Spracherkennung den gesprochenen Besuchereingang; Tippen bleibt als Alternative verfügbar.
- Der dokumentierte Videoablauf verbindet Text-to-Speech-Clips mit HyperFrames-Szenen. ffmpeg komprimiert die gerenderten Medien.
- Das öffentliche Repository enthält Markdown, Bilder, Audio und Videos. React/Vite-Website und Telnyx-Konfiguration sind hier nicht als ausführbare Anwendung enthalten.
Wichtige Dateien
README.md | Gesprächsablauf, Medien und Herstellungsprozess. |
docs/reception-demo.md | Verhalten und Grenzen der geführten Browserdemo. |
media/call-demo-short.mp4 | Kurzes geskriptetes Gesprächsvideo. |
audio/de-greeting-hvac.mp3 | Synthetischer deutscher Begrüßungsclip. |
Stand und Grenzen
- Die öffentliche Rezeptionsdemo nutzt kein live antwortendes Sprachmodell. Sie bucht, versendet und speichert nichts.
- Firmen und Gesprächsdaten sind erfunden; auch die Anruferstimme im Video ist ein Platzhalter.
- Die Beschreibung einer Telefonintegration belegt keinen produktiven Kundeneinsatz. Ein längerer Test mit mehreren echten Sprechern ist laut Dokumentation noch offen.
- Es gibt keinen Installationsbefehl für ein vollständiges Produkt; das Repository ist eine Fallstudie.
Belege
README, Rezeptionsdokumentation und Medienpfade am 02.11.2026 geprüft. Das Verhalten der Website ist als Dokumentationsaussage gekennzeichnet; Website und Telefonie wurden hier nicht ausgeführt.
Features
- Four trades: heating/air, plumbing, roofing and solar, in English and German.
- Speech or typed input, contact-detail readback and a choice of three sample times.
- Short call video, longer walkthrough and individual synthetic audio examples.
- Documented production process: write scripts, generate speech, transcribe it back, render HTML scenes and compress the result.
Structure and collaboration
- The reception demo chooses between prerecorded responses. The documentation describes local speech recognition for visitor input, with typing available as an alternative.
- The documented video process combines text-to-speech clips with HyperFrames scenes. ffmpeg compresses the rendered media.
- The public repository contains Markdown, images, audio and video. The React/Vite website and Telnyx configuration are not included here as an executable application.
Key files
README.md | Conversation flow, media and production process. |
docs/reception-demo.md | Behavior and limits of the guided browser demo. |
media/call-demo-short.mp4 | Short scripted call video. |
audio/de-greeting-hvac.mp3 | Synthetic German greeting clip. |
Status and limits
- The public reception demo does not use a live responding language model. It books, sends and stores nothing.
- Businesses and conversation details are fictional; the caller voice in the video is a placeholder too.
- Describing a telephony integration does not establish customer production use. The documentation still lists a longer test with several real speakers as open.
- There is no installation command for a complete product; this repository is a case study.
Sources
Reviewed the README, reception documentation and media paths on 2 November 2026. Website behavior is identified as a documentation claim; the website and telephony were not exercised here.
ÖffentlichPublicAnwendungApplication
Atakan-24.github.io
ProjektgruppeProject group: Atakan profile and portfolio · BranchBranch: main
Zweisprachiges Portfolio mit Projektgeschichten, interaktiven Erklärungen und Kontaktmöglichkeiten. Der Einstieg richtet sich auf individuelle Software und mögliche technische Partnerschaften.
Technische Arbeit anhand von Beispielen erklären und ein konkretes Projektgespräch ermöglichen.
A bilingual portfolio with project stories, interactive explanations and contact channels. Its introduction focuses on custom software and potential technical partnerships.
Explain engineering work through examples and enable a practical project conversation.
Funktionen
- Deutsche und englische Seiten, heller und dunkler Modus.
- Scrollgesteuerte CRM-Darstellung, Bewertungs- und Paginierungsbeispiele.
- Lokale Kurzantworten und ein separater externer Freitext-Chat.
- aktualisierte CRM- und Voice-Fallstudien sowie neues Link-Vorschaubild.
- sechs Projektvorschauen mit Medien und verlinkte DE/EN-Dokumentation der 16 öffentlichen Repos.
Aufbau und Zusammenarbeit
- Statische HTML-Seiten enthalten Inhalt, seitenbezogene CSS-Regeln und JavaScript.
- scrollcraft.css und scrollcraft.js steuern gemeinsame Gestaltung und Scroll-Interaktionen.
- Externe Supabase-Funktionen bedienen Freitext-Antworten und Besucherereignisse; ihr Backend wurde hier nicht geprüft.
Einstieg
Im Repo-Verzeichnis als lokale statische Vorschau starten. Im aktuellen Entwurf sind lokale Analytics abgeschaltet.
python3 -m http.server 8765 --bind 127.0.0.1
Wichtige Dateien
index.html | Englische Seite und lokale Interaktionen. |
de/index.html | Deutsche Ausgabe. |
scrollcraft.js | Scroll- und Bewegungssystem. |
scrollcraft.css | Gemeinsame Gestaltungsregeln. |
og.jpg | Vorschaubild für geteilte Links. |
project-media.css / project-media.js | Darstellung und kontrollierte Wiedergabe der Projektmedien. |
projects/ | Dokumentation und Grafiken ausschließlich öffentlicher Repos. |
Stand und Grenzen
- Externe Chat-Antworten und deren Wissensbasis wurden nicht live geprüft.
- Ein Projektbericht ist keine aktuelle Betriebsanzeige aller beschriebenen Systeme.
Belege
Öffentlichen Ausgangsstand und die veröffentlichte Überarbeitung geprüft. Desktop-/Mobilansichten, DE/EN-Links, Projektmedien und sichere Chat-Linkdarstellung wurden getestet.
Features
- German and English editions, light and dark modes.
- Scroll-driven CRM illustration, scoring and pagination examples.
- Local quick answers plus a separate external free-text chat.
- Includes updated CRM and voice case studies and a new sharing image.
- Includes six project previews with media and linked DE/EN documentation for the 16 public repositories.
Structure and collaboration
- Static HTML pages contain content, page-specific CSS and JavaScript.
- scrollcraft.css and scrollcraft.js provide shared styling and scroll interactions.
- External Supabase functions serve free-text answers and visitor events; their backend was not reviewed here.
Getting started
Run from the repository directory for a local static preview. The current draft disables local analytics.
python3 -m http.server 8765 --bind 127.0.0.1
Key files
index.html | English page and local interactions. |
de/index.html | German edition. |
scrollcraft.js | Scroll and motion system. |
scrollcraft.css | Shared visual rules. |
og.jpg | Sharing preview image. |
project-media.css / project-media.js | project-media layout and controlled playback. |
projects/ | documentation and diagrams for public repositories only. |
Status and limits
- External chat answers and their knowledge base were not live-tested.
- Project stories are not a current uptime report for every described system.
Sources
Reviewed the public baseline and the published refresh. Desktop/mobile layouts, DE/EN links, project media and safe chat-link rendering were tested.
ÖffentlichPublicForschung / ExperimentResearch / experiment
autolm
ProjektgruppeProject group: AutoLM · BranchBranch: master
Experiment zum Bau eines kleinen Sprachmodells von Grund auf. Das Repository verbindet Lehrschritte für Backpropagation und Attention mit einem PyTorch-Transformer, BPE-Tokenizer, Training und einer messbaren Aufgabe: n8n-Workflow-Gerüste aus Text erzeugen.
Die Arbeit untersucht, welche Teile einer engen Generierungsaufgabe ein kleines eigenes Modell lernen kann. Statt nur Textproben zu zeigen, prüft sie JSON, bekannte Knotentypen, Verbindungen und den Import in n8n. Eine einfache Nachschlagekontrolle dient als Vergleich.
Experiment in building a small language model from scratch. The repository connects lessons on backpropagation and attention with a PyTorch transformer, BPE tokenizer, training code and a measurable task: producing n8n workflow skeletons from text.
The work examines which parts of a narrow generation task a small custom model can learn. Evaluation checks JSON, known node types, connections and n8n import rather than relying on text samples alone. A simple retrieval baseline supplies a comparison.
Funktionen
- Lehrpfad und fusionierter QKV-Attention-Pfad mit Gleichheitstests.
- Datenaufbereitung, eigenes BPE, Checkpointing und Trainingsschleife.
- Vorlagensplits mit Abbruch bei überlappenden IDs oder identischen Testtexten im Training.
- Versionierte Auswertungsdateien und lokale Demo mit offen ausgewiesenem Best-of-k.
Aufbau und Zusammenarbeit
- Öffentliche Vorlagen werden in Kurzschrift überführt und für das Training mutiert. Ein eigener Tokenizer erzeugt die Eingabeströme für MiniGPT.
- Die Demo lädt vorhandene Checkpoints, zieht Modellproben, prüft lokale Tore und rendert lesbare Ausgaben zu Workflow-JSON. Der separate Importprüfer ruft n8n auf.
- Gespeicherte Ergebnisse vom 12.09.2026 melden für 15 Aufgaben 7/15 gültige Antworten bei einem Versuch und 15/15 mit Best-of-8. Das sind Ergebnisse dieses Versuchsaufbaus.
Einstieg
Reiner Python-Lehrschritt zur automatischen Ableitung. Das trainierte Workflow-Modell benötigt weitere Daten und Abhängigkeiten.
python schritte/01_wie_lernt_ein_computer.py
Dokumentierter Testaufruf; die vorhandene Python-Umgebung und benötigte Bibliotheken müssen vorher eingerichtet sein.
python -m unittest workflow.test_workflow
Wichtige Dateien
kern/modell.py | MiniGPT und die beiden Attention-Pfade. |
workflow/baue_datensatz.py | Vorlagensplits, Mutationen und Tokenströme. |
workflow/demo.py | Lokale Proben aus vorhandenen Checkpoints. |
bewertung/tore.py | JSON-, Typen- und Graphprüfungen. |
bewertung/ergebnisse/ | Gespeicherte Resultate einzelner Versuche. |
Stand und Grenzen
- Checkpoints und abgeleitete Trainingsdaten sind nicht enthalten. Eine frische Kopie kann die trainierte Demo nicht sofort starten.
- Importierbare Gerüste enthalten noch keine vollständigen Parameter und belegen keine fachlich korrekte Automation.
- Best-of-8 ist kein fairer Ein-Versuch-Vergleich. Laut README bleibt das Modell bei semantischer Übereinstimmung unter der Nachschlagekontrolle.
- GPU-Training und weitere Forschungsstufen sind im dokumentierten Stand offen. Historische Modellnamen, Preise und Ergebnisse im README sind keine aktuelle Marktübersicht.
Belege
README, Modell, Datensatzbauer, Demo, lokale Prüfungen und zwei gespeicherte Resultate am 02.11.2026 gelesen. Ergebnisse wurden aus den JSON-Dateien abgelesen; kein Training, Provideraufruf oder n8n-Import wurde wiederholt.
Features
- Teaching implementation and fused QKV attention path with equivalence tests.
- Data preparation, custom BPE, checkpoint handling and training loop.
- Template splits that stop on overlapping IDs or test text duplicated in training.
- Versioned evaluation results and a local demo that explicitly reports best-of-k sampling.
Structure and collaboration
- Public templates become a shorthand representation and are mutated for training. A custom tokenizer creates input streams for MiniGPT.
- The demo loads existing checkpoints, samples the model, applies local checks and renders readable outputs as workflow JSON. A separate import checker invokes n8n.
- Stored results dated 12 September 2026 report 7/15 valid answers with one attempt and 15/15 with best-of-8 on 15 tasks. These are results from that experimental setup.
Getting started
Pure Python lesson on automatic differentiation. The trained workflow model needs additional data and dependencies.
python schritte/01_wie_lernt_ein_computer.py
Documented test command; the Python environment and required libraries must already be available.
python -m unittest workflow.test_workflow
Key files
kern/modell.py | MiniGPT and its two attention implementations. |
workflow/baue_datensatz.py | Template splits, mutations and token streams. |
workflow/demo.py | Local sampling from existing checkpoints. |
bewertung/tore.py | JSON, type and graph validation. |
bewertung/ergebnisse/ | Stored results from individual experiments. |
Status and limits
- Checkpoints and derived training data are excluded. A fresh checkout cannot immediately run the trained demo.
- Importable skeletons still lack complete parameters and do not establish semantically correct automation.
- Best-of-8 is not an equal single-attempt comparison. The README reports that semantic agreement remains below the retrieval baseline.
- GPU training and later research stages remain open in the documented snapshot. Historical model names, prices and results in the README are not a current market comparison.
Sources
Read the README, model, dataset builder, demo, local checks and two stored result files on 2 November 2026. Results were read from JSON; training, provider calls and n8n imports were not repeated.
ÖffentlichPublicAnwendungApplication
fahm
ProjektgruppeProject group: Fahm · BranchBranch: main
Persönliche Lernanwendung für arabische Wörter und Sätze mit deutscher Oberfläche. HTML, CSS, Wortlisten und JavaScript stehen gemeinsam in fahm.html. Der aktuelle Quelltext verbindet wiederholte Abfragen, Hörübungen und eigene Satzsammlungen.
Die Anwendung ergänzt das Lernen aus einem Lehrbuch um regelmäßiges Abrufen von Vokabeln. Häufige Quran-Wörter und ein gesonderter Sprechwortschatz helfen bei unterschiedlichen Lernzielen. Beispielsätze, Umschrift und eigene Merkhilfen begleiten die Einträge.
Personal learning application for Arabic words and sentences with a German interface. HTML, CSS, vocabulary and JavaScript live together in fahm.html. The current source combines scheduled review, listening practice and custom sentence collections.
The application supplements textbook study with regular vocabulary recall. Frequent Quran vocabulary and a separate speaking set support different learning goals. Example sentences, transliteration and personal memory aids accompany the entries.
Funktionen
- Wiederholung nach festen Tagesintervallen und getrennte Abfrage auf Arabisch.
- Hörmodus mit Browser-Sprachausgabe sowie Schreib- und eigene Vokabelansichten.
- Häufigkeitssortierung mit bevorzugten Funktionswörtern und Anzeige des Lernfortschritts.
- Eigene Sprachinseln und optionaler Abgleich über selbst eingetragene Supabase-Daten.
Aufbau und Zusammenarbeit
- Sechs eingebettete Rohlisten werden zu Wortobjekten aufbereitet. Ihre statischen Zeilen ergeben im geprüften Stand 546 Einträge; die README-Angabe von 353 ist älter.
- Ein Store kapselt localStorage und merkt, ob dauerhaftes Speichern verfügbar ist. Ohne Speicherzugriff arbeitet die Anwendung mit dem Speicherzustand der Sitzung weiter.
- Die Sync-Komponente bleibt ohne eigene URL, Schlüssel und Abgleichcode inaktiv. Browser-Sprachausgabe hat Auswahl- und Timeoutlogik für Stimmen.
Wichtige Dateien
fahm.html | Gesamte Anwendung samt Wortlisten, Speicher, Ansichten und optionalem Abgleich. Zum lokalen Einstieg herunterladen und im Browser öffnen. |
README.md | Lernmethode und technische Beschreibung mit teilweise älteren Angaben. |
Stand und Grenzen
- Im aktuellen Repository sind keine Manifestdatei und keine Service-Worker-Registrierung erkennbar. Die README-Aussage zur Offline-PWA ist damit nicht belegt.
- Browserstimmen und iOS-Verhalten hängen von der Umgebung ab; hier wurde kein Gerätetest ausgeführt.
- Lokaler Fortschritt hängt von verfügbaren Browserdaten ab. Geräteübergreifender Abgleich benötigt eine eigene Supabase-Einrichtung.
- Es gibt keinen Build-Schritt und keinen Serverstart; der dokumentierte Einstieg ist das Öffnen der HTML-Datei.
Belege
README, vollständige Dateiliste und fahm.html am 02.11.2026 statisch geprüft. Die 546 Einträge wurden aus Rohtextzeilen gezählt. Eine separate passive Bildschirmaufnahme zeigt die öffentliche Webfassung; ihre Gleichheit mit dem Quellstand ist nicht belegt. Offline- und Lernerfolgsversprechen wurden nicht übernommen.
Features
- Review using fixed day intervals and a separate Arabic recall direction.
- Listening mode using browser speech synthesis, writing practice and custom vocabulary views.
- Frequency ordering with function-word priority and learning-progress display.
- Custom language islands and optional synchronization using user-supplied Supabase settings.
Structure and collaboration
- Six embedded raw lists become vocabulary objects. Their static rows total 546 entries in the reviewed source; the README’s count of 353 is older.
- A Store wraps localStorage and tracks whether persistent storage is available. Without storage access, the application continues with in-session memory.
- The sync component stays inactive without a user-supplied URL, key and sync code. Browser speech synthesis has voice selection and timeout handling.
Key files
fahm.html | Complete application with vocabulary, storage, views and optional sync. Download and open in a browser for local use. |
README.md | Learning method and technical description containing some older claims. |
Status and limits
- The current repository shows no manifest file or service-worker registration. Its README claim of an offline PWA is therefore unsubstantiated by this source.
- Browser voices and iOS behavior depend on the environment; no device test was performed here.
- Local progress depends on available browser storage. Cross-device sync requires a separate Supabase setup.
- There is no build step or server startup; the documented entry point is opening the HTML file.
Sources
Statically reviewed the README, complete file list and fahm.html on 2 November 2026. The 546 entries were counted from raw text rows. A separate passive capture shows the public web version; parity with the source snapshot is unverified. Offline and learning-outcome promises were not adopted.
ÖffentlichPublicWerkzeugTool
gh-radar
ProjektgruppeProject group: gh-radar · BranchBranch: main
Python-Digest für GitHub-Aktivität: offene Rückfragen in eigenen Repositorys und begründete Vorschläge für Beiträge in anderen Projekten. Das Werkzeug liest GitHub und schreibt einen Bericht. Die HTTP-Schicht lehnt andere Methoden als GET ab.
Der Bericht soll übersehene Rückfragen sichtbar machen und eine große Issue-Suche auf wenige passende Kandidaten reduzieren. Menschen entscheiden anschließend, ob und wie sie tätig werden. Zustand zwischen Läufen verhindert ständig wiederholte Vorschläge.
Python digest of GitHub activity: outstanding questions in owned repositories and explained contribution suggestions elsewhere. The tool reads GitHub and produces a report. Its HTTP layer rejects methods other than GET.
The digest aims to surface missed questions and reduce broad issue searches to a few suitable candidates. People then decide whether and how to act. State between runs prevents constant repetition of suggestions.
Funktionen
- Eigene Repositorys beobachten und externe Issues nach Ausschlüssen bewerten.
- Jeder Vorschlag enthält Gründe, Warnungen und eine einfache Aufwandsklasse.
- Sprachen aus zugänglichen Repositorys erkennen oder per Option festlegen.
- Text-, JSON- und vollständig netzloser Dry-run-Modus.
Aufbau und Zusammenarbeit
- __main__.py orchestriert watch und scout, verwaltet Zustand und übergibt Ergebnisse an report.py.
- Netzwerkzugriffe laufen über github.py. Der Request-Einstieg akzeptiert nur GET und behandelt Drosselung getrennt von leeren Ergebnissen.
- score.py trennt harte Ausschlüsse von gewichteten Heuristiken. Die Dokumentation meldet 58 Tests; diese Prüfung hat sie nicht ausgeführt.
Einstieg
Rendert die im Code enthaltenen Beispieldaten ohne Netzwerk oder GitHub-Token.
python -m radar --dry-run
Liest GitHub mit einem zuvor gesetzten GH_RADAR_TOKEN, GITHUB_TOKEN oder GH_TOKEN; Token niemals in den Befehl schreiben.
python -m radar
Wichtige Dateien
radar/__main__.py | CLI, Zustand und Orchestrierung. |
radar/github.py | GET-Client und Drosselungsfehler. |
radar/score.py | Ausschlüsse, Gewichte und Begründungen. |
radar/report.py | Im Architekturplan getrennte Berichtsausgabe. |
Stand und Grenzen
- Gewichte und Aufwandshinweise sind Heuristiken. Sie sagen keinen Merge oder Projektnutzen voraus.
- Die Suche konzentriert sich auf gelabelte Issues und ist durch Tokenrechte und GitHub-Quoten begrenzt.
- Das Werkzeug öffnet keine PRs und beantwortet keine Issues. Zeitplanung und Benachrichtigungsversand gehören nicht zum Kern.
Belege
README, CLI, HTTP-Client und Scoringmodul am 02.11.2026 gelesen. GET-Beschränkung ist im ausgewählten Quellcode sichtbar. Keine Live-Suche, Nachrichten oder Änderungen an GitHub ausgeführt.
Features
- Watch owned repositories and score external issues after hard exclusions.
- Suggestions carry reasons, warnings and a simple effort category.
- Detect languages from accessible repositories or override them with an option.
- Text, JSON and fully offline dry-run modes.
Structure and collaboration
- __main__.py orchestrates watch and scout, maintains state and passes results to report.py.
- Network access goes through github.py. Its request entry point accepts only GET and separates rate limiting from empty results.
- score.py separates hard exclusions from weighted heuristics. The documentation reports 58 tests; this review did not run them.
Getting started
Renders the sample data included in the source without network access or a GitHub token.
python -m radar --dry-run
Reads GitHub using a previously configured GH_RADAR_TOKEN, GITHUB_TOKEN or GH_TOKEN; do not put a token in the command.
python -m radar
Key files
radar/__main__.py | CLI, state and orchestration. |
radar/github.py | GET client and rate-limit errors. |
radar/score.py | Exclusions, weights and explanations. |
radar/report.py | Report rendering separated in the architecture. |
Status and limits
- Weights and effort hints are heuristics. They do not predict merges or project impact.
- Search focuses on labelled issues and is limited by token permissions and GitHub quotas.
- The tool does not open PRs or answer issues. Scheduling and notification delivery are outside its core.
Sources
Read the README, CLI, HTTP client and scoring module on 2 November 2026. The GET restriction is visible in the selected source. No live search, messages or GitHub changes were performed.
ÖffentlichPublicWerkzeugTool
git-secret-scan
ProjektgruppeProject group: git-secret-scan · BranchBranch: main
Python-Werkzeug zum Erkennen bekannter Zugangsdatenmuster vor einem Git-Commit. Derselbe Scanner kann lokale Dateien, Historie und Änderungen zwischen Revisionen prüfen. Ein Hook und eine GitHub Action verbinden ihn mit Entwicklungsabläufen.
Der Scanner entstand nach einem dokumentierten Fund von Zugangsdaten in verfolgten Dateien. Er soll bekannte Muster früh sichtbar machen und den Commit oder CI-Lauf bei einem Fund stoppen. Ausgaben maskieren den erkannten Wert.
Python tool for detecting known credential patterns before a Git commit. The same scanner can inspect local files, history and changes between revisions. A hook and a GitHub Action connect it to development workflows.
The scanner followed a documented discovery of credentials in tracked files. It aims to surface known patterns early and stop a commit or CI run when it finds one. Output masks the detected value.
Funktionen
- Zehn Musterarten, keine Laufzeitpakete außerhalb der Python-Standardbibliothek.
- Prüfung des Staging-Bereichs, verfolgter Dateien, der Historie oder eines Revisionsbereichs.
- Bewusste Platzhalter- und Opt-out-Behandlung sowie maskierte Befunde.
- Beschrifteter 61-Fälle-Benchmark und dokumentierte Regressionstests.
Aufbau und Zusammenarbeit
- Git-Quellen liefern Dateiname und Bytes an scan_blob. Die Mustertabelle trennt Erkennung und textabhängige Ausnahmen.
- install.py erzeugt einen lokalen pre-commit-Hook mit festem Interpreterpfad. action.yml ruft denselben Scanner aus CI auf.
- Das README meldet 98 Tests und 98 % Coverage. Der eigene Benchmark stieg von 80 % Recall und 91,4 % Präzision auf jeweils 100 %.
Einstieg
Liest verfolgte Dateien des aktuellen Repositorys; gibt 0, 1 oder 2 für sauber, Fund oder Fehler zurück.
python scan.py --tracked
Führt den mitgelieferten synthetischen Benchmark aus.
python benchmark/measure.py
Wichtige Dateien
scan.py | Muster, Maskierung und Git-Quellen. |
install.py | Lokaler Hook-Installer. |
action.yml | Composite Action mit Änderungsmodus. |
benchmark/measure.py | Dokumentierter Benchmark-Einstieg. |
Stand und Grenzen
- 100 % beziehen sich auf den selbst geschriebenen Testsatz; unbekannte Muster und alle Geheimnisse werden damit nicht abgedeckt.
- Ein Hook wirkt nur dort, wo er installiert ist, und lässt sich überspringen. CI muss separat eingerichtet werden.
- Funde erfordern eine menschliche Prüfung und gegebenenfalls Rotation. Das Werkzeug widerruft keine Zugangsdaten.
Belege
README, Scanner, Hook-Installer und Action am 02.11.2026 gelesen. Testzahlen und Messwerte stammen aus der Dokumentation; dieses Audit hat weder fremde Repositorys gescannt noch Tests wiederholt.
Features
- Ten pattern types and no runtime packages beyond Python’s standard library.
- Scanning of staged files, tracked files, history or a revision range.
- Explicit placeholder and opt-out handling, with masked findings.
- Labelled 61-case benchmark and documented regression tests.
Structure and collaboration
- Git sources feed filenames and bytes into scan_blob. The pattern table separates detection from text-dependent exceptions.
- install.py creates a local pre-commit hook with a fixed interpreter path. action.yml invokes the same scanner from CI.
- The README reports 98 tests and 98% coverage. Its own benchmark improved from 80% recall and 91.4% precision to 100% for both.
Getting started
Reads tracked files in the current repository; returns 0, 1 or 2 for clean, finding or error.
python scan.py --tracked
Runs the included synthetic benchmark.
python benchmark/measure.py
Key files
scan.py | Patterns, masking and Git sources. |
install.py | Local hook installer. |
action.yml | Composite Action with change scanning. |
benchmark/measure.py | Documented benchmark entry point. |
Status and limits
- 100% refers to the author’s own corpus; it does not cover unknown patterns or every secret.
- A hook works only where installed and can be bypassed. CI needs separate configuration.
- Findings require human review and, where necessary, credential rotation. The tool does not revoke credentials.
Sources
Read the README, scanner, hook installer and Action on 2 November 2026. Test counts and measurements come from documentation; this audit neither scanned other repositories nor reran tests.
ÖffentlichPublicWerkzeugTool
gitingest
ProjektgruppeProject group: gitingest · BranchBranch: main
Kompaktes Python-Skript, das ausgewählte Textdateien eines Git-Repositorys zu einer durchsuchbaren Ausgabe verbindet. Es versieht Inhalte mit relativen Dateipfaden und wechselt bei überschrittenem Zeichenbudget auf eine sichtbare Strukturübersicht.
Eine einzelne Textausgabe erleichtert das Lesen einer Codebasis oder das Bereitstellen von Kontext für Architekturfragen. Das Skript trifft eine Dateiauswahl, erzeugt aber keine Zusammenfassung oder Bewertung des Projekts.
Small Python script that combines selected text files from a Git repository into searchable output. It labels content with relative paths and switches to an explicit structure overview when the character budget is exceeded.
A single text output makes a codebase easier to read or supply as context for architecture questions. The script selects files but does not summarize or evaluate the project.
Funktionen
- Akzeptiert Repository-Kurzname oder URL und klont mit --depth 1.
- Schließt bekannte generierte Verzeichnisse, Binärdateien und Lockfiles aus der Ausgabe aus.
- Berücksichtigt wichtige Dateien ohne Endung, etwa README und Makefile.
- Schreibt nach stdout oder in eine angegebene Datei.
Aufbau und Zusammenarbeit
- gitingest.py nutzt ausschließlich die Standardbibliothek und den installierten Git-Befehl. Ein temporäres Verzeichnis hält den flachen Checkout.
- Dateisammlung und Textaufbau sind getrennte Funktionen. Überschreitet ein Block das Budget, liefert _fallback Dateibaum und README statt eines abgeschnittenen Dumps.
Einstieg
Beobachtetes Beispiel: liest ein öffentliches Repository über einen temporären flachen Clone. Git muss installiert sein.
python gitingest.py octocat/Hello-World
Wichtige Dateien
gitingest.py | Clone, Auswahl, Textaufbau und Budget-Fallback. |
tests/test_selection.py | Im Repository vorhandene Auswahltests. |
Stand und Grenzen
- Es gibt keine Inhaltsbewertung, Geheimnisbereinigung oder vollständige Analyse aller Dateien.
- Die Fallback-Ausgabe mit README ist keine harte Garantie, dass das gesamte Ergebnis innerhalb des Zeichenbudgets bleibt.
- Private Zugriffe hängen von vorhandener Git-Anmeldung ab. Keine Cache- oder inkrementelle Aktualisierungsschicht enthalten.
- Dateifilter schließen Inhalte aus der Ausgabe aus; sie ersetzen keine Prüfung der Ausgabe vor ihrer Weitergabe.
Belege
README und gesamtes gitingest.py am 02.11.2026 gelesen. Das Skript wurde nicht ausgeführt und kein fremder Quellcode für diese Prüfung geklont.
Features
- Accepts a repository shorthand or URL and clones with --depth 1.
- Excludes known generated directories, binary files and lockfiles from output.
- Recognizes important extensionless files such as README and Makefile.
- Writes to stdout or a specified file.
Structure and collaboration
- gitingest.py uses only the standard library and an installed Git executable. A temporary directory holds the shallow checkout.
- File selection and text assembly are separate functions. If a block exceeds the budget, _fallback returns the tree and README instead of a silently truncated dump.
Getting started
Observed example: reads a public repository through a temporary shallow clone. Git must be installed.
python gitingest.py octocat/Hello-World
Key files
gitingest.py | Clone, selection, text assembly and budget fallback. |
tests/test_selection.py | Selection tests present in the repository. |
Status and limits
- There is no content evaluation, secret redaction or complete analysis of every file.
- The README fallback does not strictly guarantee that the entire output stays within the character budget.
- Private access depends on existing Git authentication. There is no cache or incremental-update layer.
- File filters exclude content from the output; they do not replace reviewing output before sharing it.
Sources
Read the README and complete gitingest.py on 2 November 2026. The script was not run and no external source repository was cloned for this review.
ÖffentlichPublicWerkzeugTool
linux-werkzeuge
ProjektgruppeProject group: Linux Workplace Tools · BranchBranch: main
Sammlung eigener Bash- und Python-Werkzeuge für einen Kali/XFCE-Arbeitsplatz. Enthalten sind Desktop-Anpassungen sowie Energie- und Sperrsteuerung. Weitere Ordner dokumentieren die Architektur einer lokalen Prüfoberfläche und die Absicherung eines Dienstes.
Die Sammlung hält nachvollziehbar fest, wie ein konkreter Linux-Arbeitsplatz angepasst wurde. Ausführbare Skripte und beschreibende Fallstudien stehen nebeneinander. Der Leser kann dadurch unterscheiden, welche Komponenten er im Repository untersuchen kann und welche nur dokumentiert sind.
Collection of custom Bash and Python tools for a Kali/XFCE workstation. It includes desktop customization plus power and lock management. Other folders document a local assessment interface and the hardening of a service.
The collection records how a particular Linux workstation was customized. Executable scripts sit alongside descriptive case studies. Readers can distinguish components available for inspection in the repository from those described only in documentation.
Funktionen
- GTK-/Qt-Farben, XFCE-Einstellungen, Tastenkürzel und Screenshot-Helfer.
- Hook-gesteuerte Energieverwaltung mit Status, Countdown und Deckel-/Leerlaufregeln.
- Dokumentierte Prüfoberfläche mit Freigabe, Scope-Prüfung, Hintergrundausführung und Berichten.
- Fallstudie zu Token-Anmeldung und blockierten Shell-Eingaben eines lokalen HTTP-Dienstes.
Aufbau und Zusammenarbeit
- design-apply ruft xfconf-query auf und sichert Konfigurationswerte vor Änderungen. Die Skripte erwarten eine konkrete Desktop-Sitzung und zusätzliche lokale Helfer.
- claude-power verwaltet Konfiguration und Sitzungsstatus als Dateien. Hooks melden Arbeitszustände; Systemwerkzeuge setzen Energieaktionen um.
- Die separat beschriebene Tkinter-Anwendung trennt Ansichten, Hintergrundthreads und eine Queue. Ihre Ausführungslogik ist nicht veröffentlicht.
Einstieg
Beobachteter Statusaufruf für einen bereits eingerichteten Arbeitsplatz; installiert keine Komponenten.
claude-power status
Liest den Desktop-Stand. Zuvor müssen die im Skript angegebenen Benutzer- und Hilfsprogrammannahmen passen.
design-apply status
Wichtige Dateien
desktop-setup/bin/design-apply | Farben und gesicherte XFCE-/Qt-Einstellungen. |
energie-sperre/claude-power | Sitzungsstatus, Countdown und Energieaktionen. |
kontrollzentrum-architektur/README.en.md | Beschreibt die nicht veröffentlichte Prüfoberfläche. |
dienst-absicherung/README.md | Dokumentiert die Absicherung eines lokalen Dienstes. |
Stand und Grenzen
- Die Skripte sind Vorlagen für einen bestimmten Rechner. Benutzerplatzhalter, Pfade und nicht enthaltene Helfer müssen angepasst werden.
- Die Sicherheits-Prüfwerkzeuge und der fremde HTTP-Server sind nicht enthalten. Deren Testresultate sind Dokumentationsaussagen.
- Die Dienstabsicherung nutzt laut Bericht noch eine Zeichensperrliste. Sie ersetzt keine saubere Übergabe von Argumentlisten.
- Dieses Audit prüft keine universelle Linux-Kompatibilität oder gegenwärtige Dienstkonfiguration.
Belege
Root-README, vier Teilbeschreibungen sowie design-apply und claude-power am 02.11.2026 gelesen. Aussagen über die nicht veröffentlichten Komponenten bleiben als solche gekennzeichnet. Keine Desktop- oder Energieaktion ausgeführt.
Features
- GTK/Qt colors, XFCE settings, keyboard shortcuts and screenshot helpers.
- Hook-driven power management with status, countdown and lid/idle rules.
- Documented assessment interface with authorization, scope checks, background execution and reports.
- Case study of token authentication and blocked shell input for a local HTTP service.
Structure and collaboration
- design-apply calls xfconf-query and backs up configuration values before changes. The scripts expect a particular desktop session and additional local helpers.
- claude-power keeps configuration and session state in files. Hooks report work states, while system tools carry out power actions.
- The separately documented Tkinter application separates views, worker threads and a queue. Its execution code is not published.
Getting started
Observed status command for an already configured workstation; it installs no components.
claude-power status
Reads desktop settings. User and helper assumptions in the script must match the workstation first.
design-apply status
Key files
desktop-setup/bin/design-apply | Colors and backed-up XFCE/Qt settings. |
energie-sperre/claude-power | Session state, countdown and power actions. |
kontrollzentrum-architektur/README.en.md | Describes the unpublished assessment interface. |
dienst-absicherung/README.md | Documents hardening of a local service. |
Status and limits
- The scripts are templates for a particular machine. User placeholders, paths and missing helpers require adaptation.
- Assessment-tool execution code and the external HTTP server are excluded. Their reported test results are documentary claims.
- The service-hardening report still describes a character blocklist. It does not replace proper argument-list handling.
- This audit establishes neither universal Linux compatibility nor the current service configuration.
Sources
Read the root README, four component descriptions, design-apply and claude-power on 2 November 2026. Claims about unpublished components remain identified as documentary. No desktop or power action was performed.
ÖffentlichPublicWerkzeugTool
multi-machine-agent-sync
ProjektgruppeProject group: Multi-machine Agent Sync · BranchBranch: main
Skripte und Vorlagen für Git-Backups und gemeinsamen Markdown-Kontext von Coding-Agenten. Die dokumentierte Installation verteilt sich über vier Rechner. Jeder Rechner schreibt in ein eigenes Repository und kann den Stand der anderen bei Bedarf lesen.
Agentensitzungen beginnen mit begrenztem Wissen über vorherige Arbeit auf anderen Rechnern. CLAUDE.md und AGENTS.md halten Projektstand und Arbeitsregeln fest. Regelmäßige Git-Synchronisation transportiert diese Dateien und andere eingeschlossene Projekte zu einem Remote.
Scripts and templates for Git backups and shared Markdown context for coding agents. The documented setup spans four machines. Each machine writes to its own repository and can read another machine’s state when needed.
Agent sessions start with limited knowledge of earlier work on other machines. CLAUDE.md and AGENTS.md record project state and working rules. Scheduled Git synchronization sends those files and other included projects to a remote.
Funktionen
- Bash-Synchronisation für macOS/Linux sowie PowerShell-Fassung für Windows.
- Commit, Rebase und bedingter Push mit Abbruch bei Rebase-Konflikten.
- launchd-, systemd- und Task-Scheduler-Vorlagen für regelmäßige Ausführung.
- Windows gleicht die beiden Agentendateien nach Änderungszeit ab; andere Systeme verwenden laut Beschreibung einen Symlink.
Aufbau und Zusammenarbeit
- Ein Scheduler startet das lokale Sync-Skript. Es arbeitet in ~/projects, erfasst Änderungen, holt den Remote-Stand mit Rebase und pusht nur vorliegende neue Commits.
- Die Linux-Einrichtung erstellt einen systemd-Benutzerdienst und einen persistenten 15-Minuten-Timer. Windows erwartet den Branch main; Bash erkennt den aktuellen Branch.
- Markdown liefert den gemeinsamen Kontext. Ein Manifest kann Verweise auf separat versionierte Projekte festhalten, ersetzt aber deren eigene Sicherung nicht.
Wichtige Dateien
git_auto.sh | Bash-Ablauf mit Rebase-Abbruch. |
windows/git_auto.ps1 | Windows-Sync und Abgleich der Agentendateien. |
linux/setup.sh | Legt Dienst und Timer im Benutzerkontext an. |
templates/CLAUDE.md | Vorlage für den gemeinsamen Kontext. |
Stand und Grenzen
- Das dokumentierte 15-Minuten-Intervall belegt keine aktuelle Ausführung auf allen Rechnern.
- Die Skripte erzeugen Commits und Pushes; Einrichtung setzt geeignete Remotes, Git-Anmeldung und geprüfte Dateiausschlüsse voraus.
- gitignore schützt keine bereits verfolgten Geheimnisse. Der Ansatz enthält keinen vollständigen Geheimnisscanner.
- Agenten müssen Kontextänderungen selbst notieren. Die Synchronisation erzwingt das nicht und löst Konflikte nicht automatisch.
Belege
README, beide Sync-Skripte und Linux-Einrichtung am 02.11.2026 gelesen. Der Ablauf wurde statisch geprüft. Kein Scheduler wurde eingerichtet, kein Git-Push ausgeführt und kein privater Rechnerbestand übernommen.
Features
- Bash synchronization for macOS/Linux and a PowerShell version for Windows.
- Commit, rebase and conditional push, stopping on rebase conflicts.
- launchd, systemd and Task Scheduler templates for scheduled runs.
- Windows synchronizes the two agent files by modification time; other systems use a symlink according to the description.
Structure and collaboration
- A scheduler starts the local sync script. It works in ~/projects, commits changes, fetches remote state through rebase and pushes only when local commits remain.
- Linux setup creates a systemd user service and persistent 15-minute timer. Windows expects the main branch; Bash detects the current branch.
- Markdown supplies shared context. A manifest can record separately versioned projects but does not replace their own backups.
Key files
git_auto.sh | Bash sequence with rebase abort. |
windows/git_auto.ps1 | Windows sync and agent-file alignment. |
linux/setup.sh | Creates user-level service and timer. |
templates/CLAUDE.md | Template for shared context. |
Status and limits
- The documented 15-minute interval does not establish current execution on every machine.
- The scripts create commits and pushes; setup requires suitable remotes, Git authentication and reviewed file exclusions.
- gitignore does not protect secrets already tracked. This approach contains no complete credential scanner.
- Agents must record context changes themselves. Synchronization does not enforce that behavior or resolve conflicts automatically.
Sources
Read the README, both sync scripts and Linux setup on 2 November 2026. The sequence was reviewed statically. No scheduler was installed, Git push performed or private machine inventory copied.
ÖffentlichPublicFremdprojekt / ForkUpstream / fork
pokeapi
ProjektgruppeProject group: PokeAPI · BranchBranch: master
Fork des Projekts PokeAPI/pokeapi, einer REST- und GraphQL-Schnittstelle für Pokémon-Daten. Das Repository gehört zur öffentlichen Lern- und Arbeitsumgebung. Es wird nicht als von Atakan entwickelte API oder als Nachweis eigener Beiträge dargestellt.
Der Quellbestand erlaubt das Studium einer größeren datengetriebenen Django-Anwendung. Die dokumentierte lokale Einrichtung lädt Abhängigkeiten, legt die Datenbank an und startet einen Entwicklungsserver. Der Code stammt aus dem upstream Projekt; eigene Änderungen wurden in diesem Audit nicht ermittelt.
Fork of PokeAPI/pokeapi, a REST and GraphQL interface for Pokémon data. The repository belongs to the public learning and working environment. It is not presented as an API authored by Atakan or as evidence of personal contributions.
The source supports studying a larger data-driven Django application. Its documented local setup installs dependencies, initializes a database and starts a development server. The code comes from the upstream project; this audit did not establish personal modifications.
Funktionen
- Django und Django REST Framework für die API.
- CSV-basierte Datenaufbereitung und versionierte Datenmodelle.
- Docker-Compose-Dienste für PostgreSQL, Redis, Webserver und Hasura.
- Makefile-Aufgaben für Installation, Entwicklung und Qualitätsprüfungen.
Aufbau und Zusammenarbeit
- Django bindet pokemon_v2-Routen ein. Die Paketdatei beschreibt API-, Caching- und Datenbankbibliotheken.
- Compose trennt Anwendung, PostgreSQL und Redis. Ein Webcontainer übernimmt externe HTTP-Zugriffe; Hasura nutzt dieselbe Datenbank für GraphQL.
- CSV-Import und Migrationen sind getrennte Schritte. Das Neuaufbauen der Daten kann vorhandene Tabelleninhalte ersetzen.
Einstieg
Zeigt die beobachteten Aufgaben ohne Datenbankaufbau. Weitere Einrichtung nur in einer frischen lokalen Testumgebung nach upstream Anleitung.
make help
Dokumentierte lokale Installation über vorhandenes uv; lädt Projektabhängigkeiten.
make install
Startet nach abgeschlossener lokaler Datenbankeinrichtung den Entwicklungsserver.
make serve
Wichtige Dateien
pyproject.toml | Django- und Datenbankabhängigkeiten. |
Makefile | Beobachtete Entwicklungsaufgaben. |
config/urls.py | Bindet die API-Routen ein. |
docker-compose.yml | Container und Datenvolumes. |
Stand und Grenzen
- GitHub kennzeichnet diesen Bestand als Fork von PokeAPI/pokeapi. Eigene Autorenschaft oder gemergte Beiträge wurden nicht nachgewiesen.
- README-Badges und öffentlicher API-Betrieb beziehen sich auf upstream, nicht auf diesen Fork.
- Keine Installation, Datenladung oder Containerprüfung ausgeführt. Beispielkonfiguration ist keine Sicherheitsfreigabe für einen öffentlichen Server.
Belege
Fork-Metadaten, README, Paketdatei, Makefile, URL-Konfiguration und Compose-Datei am 02.11.2026 gelesen. Die Darstellung beschreibt upstream Architektur; ein Vergleich eigener Commits mit upstream war nicht Teil dieses Audits.
Features
- Django and Django REST Framework API.
- CSV-based data preparation and versioned data models.
- Docker Compose services for PostgreSQL, Redis, web serving and Hasura.
- Makefile tasks for installation, development and quality checks.
Structure and collaboration
- Django includes pokemon_v2 routes. The package manifest declares API, caching and database libraries.
- Compose separates the application, PostgreSQL and Redis. A web container handles external HTTP access, while Hasura uses the database for GraphQL.
- CSV loading and migrations are separate steps. Rebuilding data can replace existing table contents.
Getting started
Lists the observed tasks without building a database. Follow upstream instructions for further setup in a fresh local test environment.
make help
Documented local installation using an existing uv installation; downloads project dependencies.
make install
Starts the development server after local database setup is complete.
make serve
Key files
pyproject.toml | Django and database dependencies. |
Makefile | Observed development tasks. |
config/urls.py | Includes API routes. |
docker-compose.yml | Containers and data volumes. |
Status and limits
- GitHub identifies this repository as a fork of PokeAPI/pokeapi. Personal authorship or merged contributions were not established.
- README badges and the public API service refer to upstream, not to this fork.
- No installation, data load or container test was performed. Sample configuration is not approval for a public server deployment.
Sources
Read fork metadata, README, package manifest, Makefile, URL configuration and Compose file on 2 November 2026. This describes upstream architecture; comparing personal commits against upstream was outside this audit.
ÖffentlichPublicAnwendungApplication
portfolio-tracker
ProjektgruppeProject group: Atakan Portfolio · BranchBranch: main
Kleines Backend für Besuchsereignisse und den Fragebereich einer Portfolio-Seite. Zwei Supabase Edge Functions übernehmen die HTTP-Anfragen; ein Node-Skript liest einen Kurzbericht aus gespeicherten Besuchsdaten.
Der Betreiber kann sehen, welche Seiten und ausgehenden Links besucht wurden. Besucher können Fragen an ein Modell stellen, dessen Systemprompt einen festen Wissensblock zum Portfolio enthält. Die Implementierung trennt Ereigniserfassung, Modellaufruf und Berichtsausgabe.
Small backend for portfolio visit events and a question box. Two Supabase Edge Functions receive HTTP requests, while a Node script reads a brief report from stored visit data.
The owner can inspect page views and outbound link clicks. Visitors can ask a model questions using a system prompt containing a fixed portfolio knowledge block. The implementation separates event collection, model calls and report output.
Funktionen
- Ereignistypen pageview und click mit begrenzten Textfeldern.
- Länder-/Regionsabfrage und Speicherung von Seiten- und Referrer-Metadaten.
- Fragebereich mit SHA-256-IP-Hash sowie Besucher- und Tagesquoten.
- CLI-Bericht über Länder, Verweisquellen und häufig geklickte Ziele.
Aufbau und Zusammenarbeit
- track nimmt POST-JSON entgegen, fragt ip-api.com mit der übermittelten IP ab und schreibt Ereignisse in portfolio_visits. Die rohe IP wird in diesem Datensatz nicht gespeichert.
- ask zählt heutige Logeinträge, ruft bei verfügbarer Quote Groq mit einem festen Systemprompt auf und protokolliert Frage und Antwort.
- bericht.mjs liest lokale Umgebungswerte und fragt die Supabase-REST-Schnittstelle ab. Die Edge Functions benötigen Deno/Supabase und laufen nicht als Node-Skripte.
Einstieg
Im Checkout eine lokale Konfigurationsdatei anlegen und mit eigenen Projektwerten ausfüllen.
cp .env.example .env.local
Liest bei vorhandener Konfiguration den Bericht der letzten sieben Tage.
node bericht.mjs
Dokumentierter Leseaufruf für dreißig Tage.
node bericht.mjs --tage=30
Wichtige Dateien
functions/track/index.ts | Ereignisannahme, Geo-Abfrage und Datenbankeintrag. |
functions/ask/index.ts | Fester Wissensprompt, Quotenprüfung und Modellaufruf. |
bericht.mjs | Lokaler Bericht über gespeicherte Ereignisse. |
Stand und Grenzen
- Der Geo-Anbieter erhält die rohe IP; der aktuelle Aufruf nutzt HTTP. Ein IP-Hash ist ein pseudonymes Merkmal, keine Anonymitätsgarantie.
- Nur ask zeigt im geprüften Code Quotenprüfungen. track enthält keine sichtbare Ratenbegrenzung, obwohl die README dies breit formuliert.
- Zählen und Schreiben der Fragequote sind getrennte Schritte. Das Audit bestätigt keine atomare Durchsetzung oder Produktions-RLS.
- Freitext und Referrer können persönliche Angaben enthalten. Der feste Prompt verhindert keine falschen Antworten und kann veralten.
- Release-Prüfung 02.11.2026: Öffentliche Leserechte auf Besucher-/Chatprotokolle wurden entfernt. Der alte Bericht per anonymem Schlüssel benötigt einen administrativen Zugriffsweg und ist so nicht mehr nutzbar.
Belege
README und alle drei Implementierungsdateien am 02.11.2026 gelesen. Datenbankschema, Deployment und externe Dienste wurden nicht geprüft. Quellcodeabweichungen von der README sind ausdrücklich festgehalten. Zusätzlich wurden die produktiven RLS-Rechte sowie die bereitgestellten Funktionen ask v11 und track v4 geprüft. Keine Besucher- oder Chatdaten gelesen.
Features
- Pageview and click event types with clipped text fields.
- Country/region lookup and storage of page and referrer metadata.
- Question endpoint with SHA-256 IP hashes and visitor/daily quotas.
- CLI report showing countries, referrers and frequently clicked destinations.
Structure and collaboration
- track accepts POST JSON, queries ip-api.com using the forwarded IP and writes events to portfolio_visits. The raw IP is not stored in that event record.
- ask counts today’s log entries, calls Groq with a fixed system prompt when quota remains, and records the question and answer.
- bericht.mjs reads local environment values and queries Supabase REST. The Edge Functions need Deno/Supabase and do not run as Node scripts.
Getting started
Create a local configuration file in the checkout and fill it with your own project values.
cp .env.example .env.local
Reads the last seven days of reporting data when configuration is available.
node bericht.mjs
Documented read command for thirty days.
node bericht.mjs --tage=30
Key files
functions/track/index.ts | Event input, geo lookup and database insert. |
functions/ask/index.ts | Fixed knowledge prompt, quota check and model call. |
bericht.mjs | Local report over stored events. |
Status and limits
- The geo provider receives the raw IP; the current request uses HTTP. An IP hash is a pseudonymous identifier, not an anonymity guarantee.
- Only ask contains visible quota checks in the reviewed code. track has no visible rate limit despite broad README wording.
- Question-quota counting and insertion are separate steps. This audit does not establish atomic enforcement or production RLS.
- Free text and referrers can contain personal information. The fixed prompt cannot prevent inaccurate answers and can become outdated.
- Release check, 2 Nov 2026: public read access to visitor/chat logs was removed. The legacy report using an anonymous key needs an administrative access path and no longer works as written.
Sources
Read the README and all three implementation files on 2 November 2026. Database schema, deployment and external services were not tested. Source differences from the README are explicitly recorded. Production RLS permissions and deployed ask v11 / track v4 were also inspected. No visitor or chat records were read.
ÖffentlichPublicWerkzeugTool
postgrest-keyset-page
ProjektgruppeProject group: postgrest-keyset-page · BranchBranch: main
Abhängigkeitsfreie JavaScript-Hilfe für Cursor-Paginierung über PostgREST-artige REST-Schnittstellen. Sie liest Seiten nach einem stabilen Schlüssel statt nach verschiebbaren Zeilenpositionen und bricht bei erkannten Vertragsverletzungen ab.
Offset-Paginierung kann bei gleichzeitigen Änderungen doppelte oder fehlende Datensätze produzieren. Die Hilfe adressiert diese Fehlerklasse mit aufsteigender Schlüsselreihenfolge und einer bewegten Untergrenze. Ein mitgelieferter Test stellt die Verschiebung eines Offset-Fensters nach.
Dependency-free JavaScript helper for cursor pagination over PostgREST-style REST APIs. It reads pages using a stable key instead of shifting row positions and stops on detected contract violations.
Offset pagination can yield duplicate or missing records during concurrent changes. This helper addresses that failure class with ascending key order and a moving lower bound. An included test reproduces a shifting offset window.
Funktionen
- Asynchroner Seitengenerator sowie Wrapper zum Sammeln aller Seiten.
- Fügt den Schlüssel bei Bedarf zur Auswahl hinzu.
- Prüft HTTP-Fehler, fehlenden Schlüssel, doppelte Werte und maximale Seitenzahl.
- Austauschbare fetch-Funktion für lokale Tests.
Aufbau und Zusammenarbeit
- paginateKeyset baut select-, order-, limit- und gt-Parameter pro Anfrage. Ein Set merkt bereits gelesene Schlüssel.
- paginateKeysetAll sammelt die vom Generator gelieferten Seiten. Paketdatei und Implementierung verwenden ES-Module und Node.js ab Version 18.
- Das README dokumentiert neun Tests, einschließlich eines veränderlichen Fake-Backends.
Einstieg
Führt im Checkout die mitgelieferten lokalen Tests aus; keine Installation von Laufzeitabhängigkeiten nötig.
node --test
Wichtige Dateien
paginate.mjs | Generator und Sammel-Wrapper. |
paginate.test.mjs | Vertrags- und Paginierungsregressionstests. |
package.json | ES-Module, Testaufruf und Node-Anforderung. |
Stand und Grenzen
- Der Cursor benötigt einen eindeutigen, stabilen und sortierbaren Schlüssel. Zusammengesetzte Cursor werden nicht unterstützt.
- Cursor-Paginierung erzeugt keinen Datenbanksnapshot und garantiert nicht die Vollständigkeit gegenüber beliebigen gleichzeitigen Updates oder Löschungen.
- Auch der Generator speichert alle gesehenen Schlüssel. Der Sammel-Wrapper hält zusätzlich sämtliche Ergebniszeilen im Speicher.
- Die Lizenz erklärt alle Rechte vorbehalten; öffentlicher Quellcode bedeutet hier keine allgemeine Wiederverwendungslizenz.
Belege
README, komplette Implementierung und Paketdatei am 02.11.2026 gelesen. Testzahlen sind dokumentarisch übernommen; weder Tests noch Datenbankanfragen wurden ausgeführt.
Features
- Asynchronous page generator and a wrapper that collects all pages.
- Adds the key to the selection when needed.
- Checks HTTP errors, missing keys, duplicate values and a page-count limit.
- Injectable fetch function for local tests.
Structure and collaboration
- paginateKeyset builds select, order, limit and gt parameters for each request. A Set remembers keys already read.
- paginateKeysetAll collects pages yielded by the generator. The manifest and implementation use ES modules and Node.js 18 or newer.
- The README documents nine tests, including a mutating fake backend.
Getting started
Runs the included local tests in the checkout; no runtime dependency installation is required.
node --test
Key files
paginate.mjs | Generator and collection wrapper. |
paginate.test.mjs | Contract and pagination regression tests. |
package.json | ES modules, test command and Node requirement. |
Status and limits
- The cursor requires a unique, stable and sortable key. Composite cursors are not supported.
- Cursor pagination does not create a database snapshot or guarantee completeness under arbitrary concurrent updates or deletions.
- Even the generator retains all seen keys. The collection wrapper additionally holds every result row in memory.
- The license reserves all rights; public source does not provide a general reuse license here.
Sources
Read the README, complete implementation and package manifest on 2 November 2026. Test counts are documentary; no tests or database requests were run.
ÖffentlichPublicFallstudieCase study
team-gold-crm-showcase
ProjektgruppeProject group: Team Gold CRM · BranchBranch: main
Öffentliche Fallstudie eines CRM für Atakans eigenes Unternehmen Team Gold. Sie zeigt den Weg von importierten Firmenkontakten über Zuweisung und Browsertelefonie bis zur Auswertung. Die veröffentlichten Ansichten stammen aus einer lokalen Sitzung mit erfundenen Daten.
Vertriebsarbeit verteilt sich sonst auf Kontaktlisten, Telefonie und Nachfassaufgaben. Die dokumentierte Anwendung verbindet diese Schritte in einer Oberfläche für Admins, Manager und Mitarbeiter. Das öffentliche Repository macht Aufbau und ausgewählte Entscheidungen nachvollziehbar, ohne Zugang zum Geschäftssystem zu geben.
Public case study of a CRM for Atakan’s own business, Team Gold. It presents the path from imported business contacts through assignment and browser calls to outcome review. The published screens were captured locally with invented data.
Sales work otherwise spans contact lists, telephony and follow-up tasks. The documented application combines those steps in one interface for admins, managers and representatives. The public repository explains its structure and selected decisions without granting access to the business system.
Funktionen
- Feature-Tour mit Kontaktpools, Anrufen, Aufzeichnungen, Auswertungen und Teamverwaltung.
- Dokumentierte Rollenansichten sowie englische, deutsche und arabische Oberfläche.
- Drei veröffentlichte TypeScript-Helfer für Telefonnummern, E-Mail-Bereinigung und stabile Empfängerdeduplizierung.
- Rundgang-Video und Screenshots mit synthetischen Firmen, Beispieladressen und fiktiven Nummern.
Aufbau und Zusammenarbeit
- Die Fallstudie beschreibt Next.js/React im Browser und serverseitige API-Routen. Supabase übernimmt Anmeldung und PostgreSQL-Datenhaltung; Telnyx und Resend stehen für Telefonie und E-Mail.
- Der öffentliche Code besteht ausschließlich aus drei reinen Helfermodulen. Die Node-Tests importieren sie direkt; sie benötigen weder Datenbank noch Providerzugang.
- Die dokumentierten 41 Dashboard-Seiten, 159 API-Routen und 104 nummerierten Migrationen beschreiben den geprüften privaten Quellstand.
Einstieg
Im öffentlichen Repository mit Node.js 24 oder neuer ausführen. Prüft nur die drei isolierten Helfer.
npm test
Wichtige Dateien
README.md | Systemüberblick und Veröffentlichungsgrenzen. |
docs/SYSTEM-WALKTHROUGH.md | Dokumentierter Ablauf und vereinfachte Verantwortlichkeiten. |
src/lib/phone.ts | Normalisiert Nummern mit bekanntem Länderkontext. |
src/lib/normEmail.ts | Entfernt Mailto- und Anzeigenamenhüllen. |
src/lib/dedupeEmpfaenger.ts | Behält den ersten Eintrag je normalisiertem Empfänger. |
Stand und Grenzen
- Die vollständige Anwendung, Datenbankschemata und Provider-Routen sind nicht enthalten. Dieses Repository startet kein CRM.
- Quellumfang und gezeigte Funktionen belegen weder aktivierte Produktionsrouten noch ausgerollte Migrationen oder Kundenergebnisse.
- Die Helfertests prüfen weder Telefonintegration noch RLS. Telefonnummernnormalisierung bestätigt keine Erreichbarkeit; E-Mail-Bereinigung ist kein vollständiger Validator.
Belege
README, Übersicht, Paketdatei und alle drei veröffentlichten Helfer am 02.11.2026 gelesen. Die Architektur der privaten Anwendung ist in dieser Prüfung dokumentarisch belegt; ihre Laufzeit wurde nicht geprüft.
Features
- Feature tour covering contact pools, calls, recordings, insights and team management.
- Documented role-specific views and an English, German and Arabic interface.
- Three published TypeScript helpers for phone normalization, email cleanup and stable recipient deduplication.
- Walkthrough video and screenshots using synthetic businesses, example addresses and fictional numbers.
Structure and collaboration
- The case study describes Next.js/React in the browser and server API routes. Supabase supplies authentication and PostgreSQL storage; Telnyx and Resend handle telephony and email.
- Public executable code consists only of three pure helper modules. Node tests import them directly and need no database or provider access.
- The documented 41 dashboard pages, 159 API routes and 104 numbered migrations describe the reviewed private source snapshot.
Getting started
Run in the public repository with Node.js 24 or newer. Tests only the three isolated helpers.
npm test
Key files
README.md | System overview and publication boundaries. |
docs/SYSTEM-WALKTHROUGH.md | Documented workflow and simplified responsibilities. |
src/lib/phone.ts | Normalizes numbers with known country context. |
src/lib/normEmail.ts | Removes mailto and display-name wrappers. |
src/lib/dedupeEmpfaenger.ts | Keeps the first entry for each normalized recipient. |
Status and limits
- The complete application, database schemas and provider routes are excluded. This repository cannot launch the CRM.
- Source counts and illustrated features establish neither enabled production routes nor deployed migrations or customer outcomes.
- Helper tests cover neither telephony integration nor RLS. Phone normalization does not establish reachability, and email cleanup is not a complete validator.
Sources
Read the README, overview, package file and all three public helpers on 2 November 2026. This review relies on documentary evidence for the private application’s architecture and did not test its runtime.
ÖffentlichPublicAnwendungApplication
windows-screen-time-manager
ProjektgruppeProject group: Windows Screen Time Manager · BranchBranch: master
Windows-Anwendung zur Bildschirmzeitverwaltung mit PowerShell und einem kleinen C#-Helfer. Eine privilegierte Zeiterfassung läuft getrennt von den sichtbaren Status- und Sperrfenstern. Die Dokumentation zeigt bestehende Oberflächen und benennt offene Integrationstests.
Das System setzt Tageslimits für die Nutzung eines Windows-Rechners um. Eine Verwaltungsoberfläche bearbeitet Regeln und Bonuszeit; Benutzer sehen Warnungen, verbleibende Zeit und die Sperranzeige. Die Trennung zwischen SYSTEM-Aufgabe und angemeldeter Sitzung ist ein zentraler Teil des Entwurfs.
Windows screen-time application built with PowerShell and a small C# helper. Privileged usage tracking runs separately from visible status and lock windows. The documentation shows existing interfaces and identifies outstanding integration tests.
The system implements daily usage limits on a Windows computer. An administration interface edits rules and bonus time; users see warnings, remaining time and the lock display. Separating the SYSTEM task from the signed-in session is a central design concern.
Funktionen
- Tageslimits, Nachspielzeit, Bonuszeit und ein konfigurierbarer Tageswechsel.
- Pausen können nach den eingestellten Regeln verbrauchte Zeit teilweise zurückgeben.
- JSON-Konfiguration, gesalzene PBKDF2-Prüfung für PINs und getrennte Dateirechte.
- Statusleiste und Vollbildansichten einschließlich ausdrücklich simulierter Fehlerbilder.
Aufbau und Zusammenarbeit
- Task Scheduler startet Sperre.ps1 im SYSTEM-Kontext. Das Skript erfasst aktive Sitzungen und nutzt WTS/Win32 zum Start interaktiver Fenster.
- IdleProbe.cs misst GetLastInputInfo innerhalb einer Benutzersitzung und schreibt den Wert über eine temporäre Datei.
- Die Engine veröffentlicht status.json für die Benutzeranzeige. Geschützte Konfiguration und Laufzeitdaten gehören laut Entwurf in einen nur administrativ beschreibbaren Ordner.
Wichtige Dateien
Sperre.ps1 | Privilegierte Zeit- und Sitzungslogik. |
Bildschirm.ps1 | Interaktive Sperr- und Vorschauanzeigen. |
KsAdmin.ps1 | Verwaltungsoberfläche für Regeln und Zugang. |
IdleProbe.cs | Win32-Helfer zur Leerlaufmessung. |
docs/INSTALLER-SECURITY.md | Geprüfte Installerlogik und offene Windows-Tests. |
Stand und Grenzen
- Frische Installation und vollständige Langzeitabfolge sind nicht als geprüft dokumentiert. Der geführte Installer bleibt experimentell.
- Wirksame ACLs, Sitzungswechsel, Trigger und Deinstallation müssen auf einem Windows-Testrechner geprüft werden.
- Ein Windows-Administrator kann Dateien ändern und die Regeln umgehen. Einige Bestandsskripte enthalten feste Kontonamen.
- Fehler- und Reparaturbilder sind Simulationen. Es besteht keine Verbindung zu Microsoft oder NVIDIA.
Belege
README, Architektur, Installerprüfung, Zeitengine und C#-Helfer am 02.11.2026 gelesen. Vorhandene Testaussagen stammen aus der Dokumentation. Keine Installation oder Windows-Laufzeitprüfung ausgeführt.
Features
- Daily limits, grace time, bonus time and a configurable daily reset.
- Breaks can restore some consumed time according to configured rules.
- JSON configuration, salted PBKDF2 verification for PINs and separate file permissions.
- Status bar and fullscreen views, including explicitly simulated error screens.
Structure and collaboration
- Task Scheduler starts Sperre.ps1 as SYSTEM. The script tracks active sessions and uses WTS/Win32 to launch interactive windows.
- IdleProbe.cs measures GetLastInputInfo inside a user session and writes its result through a temporary file.
- The engine publishes status.json for the user display. The design places protected configuration and runtime data in an administrator-writable folder.
Key files
Sperre.ps1 | Privileged time and session logic. |
Bildschirm.ps1 | Interactive lock and preview displays. |
KsAdmin.ps1 | Administration interface for rules and access. |
IdleProbe.cs | Win32 helper for idle measurement. |
docs/INSTALLER-SECURITY.md | Reviewed installer logic and outstanding Windows tests. |
Status and limits
- Fresh installation and the complete long-running sequence are not documented as verified. The guided installer remains experimental.
- Effective ACLs, session switching, triggers and uninstall must be checked on a Windows test machine.
- A Windows administrator can change files and bypass the rules. Some existing scripts contain fixed account names.
- Error and repair screens are simulations. The project is not affiliated with Microsoft or NVIDIA.
Sources
Read the README, architecture, installer review, time engine and C# helper on 2 November 2026. Existing test claims come from documentation. No installation or Windows runtime test was performed.
ÖffentlichPublicWerkzeugTool
yt-transcript
ProjektgruppeProject group: yt-transcript · BranchBranch: main
Kommandozeilenwerkzeug für YouTube-Transkripte mit vier Fallbacks. Es versucht zunächst vorhandene Untertitel und nutzt lokale Spracherkennung zuletzt. Ergebnisse landen als Text oder JSON auf stdout und optional im SQLite-Cache.
Fehlende Antworten eines Untertitel-Endpunkts bedeuten nicht immer, dass ein Video keine Untertitel hat. Das Skript unterscheidet mehrere Zugangswege und fällt bei Fehlern weiter, ohne einen Server oder dauerhaften Dienst zu benötigen.
Command-line tool for YouTube transcripts with four fallback paths. It first tries existing captions and uses local speech recognition last. Results go to stdout as text or JSON and can be cached in SQLite.
A missing caption response does not always mean a video has no captions. The script tries several access paths and falls back after errors without requiring a server or persistent service.
Funktionen
- yt-dlp-Untertitel, optionaler SSH-Relay, Transcript-Panel und Audio/Whisper.
- Cache trennt Video, Sprache, Quelle, Ausgabeformat und Zeitstempeloption.
- Entfernt unmittelbar wiederholte Untertitelsegmente.
- Validiert URLs/Video-IDs und verwendet Argumentlisten für lokale Unterprozesse.
Aufbau und Zusammenarbeit
- Ein Python-Skript enthält Auswahl, Download, Parser und Cache. yt-dlp wird als Unterprozess angesprochen.
- Der Relay-Pfad setzt eine bereits eingerichtete SSH-Verbindung voraus und bleibt ohne YT_RELAY_HOST aus. Whisper braucht zusätzliche Bibliotheken und lokale Rechenzeit.
- Tests konzentrieren sich laut README auf Eingabegrenzen und Segmentverarbeitung; die vier Netzpfade sind dort nicht unitgetestet.
Einstieg
Dokumentiertes Aufrufmuster. VIDEO_ID durch eine gültige elfstellige ID ersetzen; Python und yt-dlp vorher einrichten.
python scripts/yt_transcript.py "https://youtu.be/VIDEO_ID"
Nach Einrichtung der Testabhängigkeiten im Repository ausführen.
python -m pytest
Wichtige Dateien
scripts/yt_transcript.py | Vier Zugangswege, Ausgabe und Cache. |
tests/test_input_validation.py | Dokumentierte Eingabe- und URL-Tests. |
tests/test_segments.py | Dokumentierte Segment- und Ausgabetests. |
Stand und Grenzen
- YouTube-Endpunkte, Cookies und lokale Werkzeuge können ausfallen. Die Fallbacks garantieren kein Transkript.
- Lokale Spracherkennung ist langsamer und kann Fehler enthalten. Sprachwahl übersetzt keine Inhalte.
- Die README-Beispielflags --format und --timestamps passen nicht zum aktuellen Parser; dieser nutzt --text und --no-ts.
- Keine Umgehung von Mitglieder- oder Altersbeschränkungen und keine veröffentlichten bezahlten Provider-Fallbacks.
Belege
README und vollständiges Hauptskript am 02.11.2026 gelesen. Netzpfade und Transkriptqualität wurden nicht getestet; das Fallback-Diagramm zeigt die im Code beobachtete Reihenfolge.
Features
- yt-dlp captions, optional SSH relay, transcript panel and audio/Whisper.
- Cache separates video, language, source, output format and timestamp choice.
- Collapses immediately repeated caption segments.
- Validates URLs/video IDs and uses argument lists for local subprocesses.
Structure and collaboration
- One Python script contains selection, downloading, parsers and caching. It invokes yt-dlp as a subprocess.
- The relay path requires an existing SSH setup and stays off without YT_RELAY_HOST. Whisper needs extra libraries and local compute time.
- The README describes tests for input boundaries and segment processing; the four network paths are not unit-tested there.
Getting started
Documented invocation pattern. Replace VIDEO_ID with a valid eleven-character ID; configure Python and yt-dlp first.
python scripts/yt_transcript.py "https://youtu.be/VIDEO_ID"
Run in the repository after setting up test dependencies.
python -m pytest
Key files
scripts/yt_transcript.py | Four access paths, output and cache. |
tests/test_input_validation.py | Documented input and URL tests. |
tests/test_segments.py | Documented segment and output tests. |
Status and limits
- YouTube endpoints, cookies and local tools can fail. Fallbacks do not guarantee a transcript.
- Local recognition is slower and can contain errors. Language selection does not translate content.
- The README example flags --format and --timestamps do not match the current parser; it uses --text and --no-ts.
- It does not bypass membership or age restrictions and includes no published paid-provider fallbacks.
Sources
Read the README and full main script on 2 November 2026. Network paths and transcript quality were not tested; the fallback diagram follows the observed source order.
ÖffentlichPublicKontext / DokumentationContext / documentation
Atakan-24
ProjektgruppeProject group: Atakan profile and portfolio · BranchBranch: main
Das öffentliche GitHub-Profil verbindet Arbeitsproben, Lebenslauf und Kontaktwege. Es ist der Einstieg in die Projektsammlung, keine eigenständige Softwareanwendung.
Entwicklern und möglichen Projektpartnern einen überprüfbaren Überblick über Atakans Arbeit geben.
The public GitHub profile connects work samples, a CV and contact channels. It is the entry point to the project collection, rather than a standalone application.
Give developers and potential project partners a verifiable overview of Atakan’s work.
Funktionen
- Verweise auf CRM-Fallstudie, Entwicklerwerkzeuge, Sprachmodell-Experimente und Voice-Demo.
- Lebenslauf und Ziele in deutscher und englischer Fassung.
- Links zu Portfolio und TEAM GOLD.
Aufbau und Zusammenarbeit
- GitHub rendert die README des gleichnamigen Profil-Repositories.
- Dokumente und verlinkte Repos liefern die eigentlichen Arbeitsproben.
Wichtige Dateien
README.md | Profiltext und Projektindex. |
CV_Atakan_Ismail_Oeztunc_EN.md | Englischer Lebenslauf. |
Lebenslauf_Atakan_Ismail_Oeztunc_DE.md | Deutscher Lebenslauf. |
Stand und Grenzen
- Profilangaben sind Selbstauskünfte; Funktionen und Ergebnisse müssen am verlinkten Projekt belegt werden.
- Die Anzahl verlinkter Repos ist kein Nachweis für ebenso viele unabhängige produktive Anwendungen.
Belege
Profil-README und verlinkte Arbeitsproben gelesen; keine unabhängige Bestätigung von Kundenergebnissen.
Features
- Links to the CRM case study, developer tools, language-model experiments and voice demo.
- CV and goals in German and English.
- Links to the portfolio and TEAM GOLD.
Structure and collaboration
- GitHub renders the README from the repository matching the account name.
- Documents and linked repositories provide the actual work samples.
Key files
README.md | Profile copy and project index. |
CV_Atakan_Ismail_Oeztunc_EN.md | English CV. |
Lebenslauf_Atakan_Ismail_Oeztunc_DE.md | German CV. |
Status and limits
- Profile statements are self-reported; linked projects must substantiate functions and results.
- The number of linked repositories is not evidence of the same number of independent production applications.
Sources
Profile README and linked work samples inspected; no independent verification of customer outcomes.
