मैंने 100+ घंटे AI टूल्स का परीक्षण करने में बिताए ताकि आपको न करना पड़े।
इसे सेव कर लें :)
2026 में AI टूलिंग का परिदृश्य भारी है। हर हफ्ते नए फ्रेमवर्क। हर दिन नए एजेंट। हर सुबह GitHub पर नए ट्रेंडिंग रिपॉजिटरी।
उनमें से ज़्यादातर सिर्फ हाइप हैं। कुछ वास्तव में उपयोगी हैं। कुछ मौलिक रूप से बदल देंगे कि आप कैसे काम करते हैं।
मैंने शोर को छान लिया। ये रहे 60 टूल जो अभी वास्तव में मायने रखते हैं - श्रेणी के अनुसार व्यवस्थित, व्यक्तिगत रूप से परीक्षित, और ईमानदार नोट्स के साथ कि प्रत्येक वास्तव में किस लिए अच्छा है।
इसे बुकमार्क करें। आप इस पर वापस आएंगे।
भाग 1: AI कोडिंग एजेंट और IDEs 🛠️
ये वे टूल हैं जो AI को आपकी ओर से कोड लिखने, समीक्षा करने और प्रबंधित करने देते हैं। जो वास्तविक वर्कफ़्लो में काम करते हैं, सिर्फ डेमो में नहीं।
01. Claude Code:
Anthropic का कमांड लाइन कोडिंग एजेंट। फ़ाइलें पढ़ता है, कोड लिखता है, टेस्ट चलाता है, सीधे आपके स्थानीय वातावरण में काम करता है। AI-सहायता प्राप्त डेवलपमेंट के लिए स्वर्ण मानक जब आप पूर्ण नियंत्रण चाहते हैं।
🔗 https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code
02. Cursor:
VS Code पर आधारित AI-प्रथम कोड एडिटर। इनलाइन पूर्णताएं, अपने कोडबेस के साथ चैट, मल्टी-फ़ाइल एडिटिंग। डेवलपर्स के लिए सबसे अच्छा एडिटर जो अपने मौजूदा वर्कफ़्लो में AI को एकीकृत करना चाहते हैं।
03. Codex CLI:
OpenAI का टर्मिनल कोडिंग एजेंट। प्राकृतिक भाषा के निर्देश लेता है, आपका कोडबेस पढ़ता है, कोड लिखता और निष्पादित करता है। मल्टी-स्टेप कार्यान्वयन कार्यों में मजबूत।
🔗 https://github.com/openai/codex
04. Windsurf:
Codeium द्वारा AI कोडिंग IDE। मल्टी-फ़ाइल एडिटिंग, गहरी कोडबेस समझ, और फ़्लो-स्टेट कोडिंग के लिए Cascade एजेंट। तेज़ी से बढ़ रहा है।
🔗 https://codeium.com/windsurf
05. Superpowers:
20+ युद्ध-परीक्षित Claude Code कौशल। TDD, डिबगिंग, योजना-से-निष्पादन पाइपलाइन। GitHub पर 96,000+ स्टार। यदि आप Claude Code का उपयोग करते हैं, तो पहले इसे इंस्टॉल करें।
🔗 https://github.com/obra/superpowers
06. Spec Kit (GitHub):
स्पेक-संचालित डेवलपमेंट। स्पेसिफिकेशन लिखें, AI उनसे कोड जनरेट करता है। आपको बनाने से पहले सोचने पर मजबूर करता है। 50,000+ स्टार।
🔗 https://github.com/github/spec-kit
07. Aider:
आपके टर्मिनल में AI पेयर प्रोग्रामिंग। किसी भी LLM के साथ काम करता है। मौजूदा कोडबेस के साथ काम करने में मजबूत। 30,000+ स्टार।
🔗 https://github.com/paul-gauthier/aider
भाग 2: एजेंट फ्रेमवर्क 🤖
स्वायत्त सिस्टम बनाएं जो सोचते, कार्य करते और पुनरावृत्ति करते हैं।
08. OpenClaw:
वायरल ओपन-सोर्स AI एजेंट। स्थायी, मल्टी-चैनल (WhatsApp, Telegram, Discord), अपने स्वयं के कौशल लिखता है। 210,000+ स्टार और तेज़ी से बढ़ रहा है। व्यक्तिगत AI एजेंटों के लिए सबसे सुलभ प्रवेश बिंदु।
🔗 https://github.com/openclaw/openclaw
09. LangGraph:
कोड के रूप में मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन। ब्रांचिंग लॉजिक, ह्यूमन-इन-द-लूप, और स्थायी स्थिति के साथ ग्राफ़ के रूप में एजेंट बनाएं। 26,000+ स्टार।
🔗 https://github.com/langchain-ai/langgraph
10. CrewAI:
भूमिकाओं, लक्ष्यों और बैकस्टोरी के साथ मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क। प्रत्येक एजेंट की एक परिभाषित व्यक्तित्व और जिम्मेदारी होती है। टीम-जैसे वर्कफ़्लो के लिए अच्छा।
🔗 https://github.com/crewAIInc/crewAI
11. AutoGPT:
लंबे समय तक चलने वाले कार्यों के लिए पूर्ण स्वायत्त एजेंट प्लेटफ़ॉर्म। मूल एजेंट फ्रेमवर्क। शुरुआती दिनों से काफी परिपक्व हुआ है।
🔗 https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
12. Dify:
ओपन-सोर्स LLM ऐप बिल्डर। वर्कफ़्लो, RAG, एजेंट और मॉडल प्रबंधन को एक प्लेटफ़ॉर्म में जोड़ता है। AI ऐप बनाने वाले गैर-डेवलपर्स के लिए अच्छा।
🔗 https://github.com/langgenius/dify
13. OWL:
मल्टी-एजेंट सहयोग फ्रेमवर्क। एजेंट समन्वय के लिए GAIA बेंचमार्क में शीर्ष पर है। अत्याधुनिक शोध उपयोगी कोड में बदल गया।
🔗 https://github.com/camel-ai/owl
14. CopilotKit:
AI कॉपायलट को सीधे React एप्लिकेशन में एम्बेड करें। अपने उत्पाद में AI सुविधाएँ शिप करें, न कि केवल अपने वर्कफ़्लो में।
🔗 https://github.com/CopilotKit/CopilotKit
15. pydantic-ai:
Pydantic पर निर्मित टाइप-सुरक्षित एजेंट फ्रेमवर्क। Python डेवलपर्स के लिए जो संरचित, मान्य एजेंट आउटपुट चाहते हैं।
🔗 https://github.com/pydantic/pydantic-ai
भाग 3: MCP सर्वर और टूल एकीकरण 🔗
MCP (मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल) AI को बाहरी दुनिया तक पहुंच देता है। कौशल इसे सिखाते हैं कि कैसे करना है। MCP इसे पहुंच देता है।
16. Tavily:
AI एजेंटों के लिए निर्मित सर्च इंजन। नीले लिंक नहीं - साफ, संरचित, LLM-तैयार डेटा। चार उपकरण: खोज, निकालें, क्रॉल करें, मैप करें। एक मिनट में रिमोट MCP के रूप में कनेक्ट होता है।
🔗 https://github.com/tavily-ai/tavily-mcp
17. Context7:
आपके LLM के संदर्भ में नवीनतम लाइब्रेरी दस्तावेज़ीकरण इंजेक्ट करता है। अब कोई भ्रामक API या पदावनत विधियाँ नहीं। अपने प्रॉम्प्ट में "use context7" जोड़ें और यह वर्तमान दस्तावेज़ खींचता है। हजारों लाइब्रेरी का समर्थन करता है।
🔗 https://github.com/upstash/context7
18. Task Master AI:
आपके AI का प्रोजेक्ट मैनेजर। इसे एक PRD खिलाएं और यह निर्भरताओं के साथ संरचित कार्य उत्पन्न करता है। Claude उन्हें एक-एक करके निष्पादित करता है। अराजक सत्रों को संगठित पाइपलाइनों में बदल देता है।
🔗 https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master
19. MCP Playwright:
LLM के लिए ब्राउज़र ऑटोमेशन। प्राकृतिक भाषा के माध्यम से एक वास्तविक ब्राउज़र को नियंत्रित करें। परीक्षण, स्क्रैपिंग, इंटरैक्शन।
🔗 https://github.com/executeautomation/mcp-playwright
20. fastmcp:
न्यूनतम Python में MCP सर्वर बनाएं। Claude या किसी भी MCP-संगत मॉडल के लिए कस्टम टूल एकीकरण बनाने का सबसे तेज़ तरीका।
🔗 https://github.com/jlowin/fastmcp
21. markdownify-mcp:
PDF, इमेज और ऑडियो को Markdown में बदलें। किसी भी दस्तावेज़ प्रकार को अपने AI वर्कफ़्लो में फ़ीड करें।
🔗 https://github.com/zcaceres/markdownify-mcp
22. MCPHub:
HTTP के माध्यम से कई MCP सर्वर प्रबंधित करें। आपके सभी टूल कनेक्शन के लिए एक डैशबोर्ड।
🔗 https://github.com/samanhappy/mcphub
भाग 4: Claude कौशल (शीर्ष चयन) 🧠
कौशल Claude को विशेष वर्कफ़्लो सिखाते हैं। 80,000+ सामुदायिक कौशल हैं। ये वे हैं जो इंस्टॉल करने लायक हैं।
23. PDF प्रोसेसिंग (आधिकारिक):
PDF पढ़ें, तालिकाएँ निकालें, फ़ॉर्म भरें, PDF को मर्ज और विभाजित करें। ज्ञान कर्मियों के लिए सबसे उच्च-उपयोगिता वाला कौशल।
🔗 https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/pdf
24. फ्रंटएंड डिज़ाइन (आधिकारिक): वास्तविक डिज़ाइन सिस्टम, बोल्ड टाइपोग्राफी, प्रोडक्शन-ग्रेड UI बनाएं। "AI स्लॉप" सौंदर्य से बचें। 277,000+ इंस्टॉल।
🔗 https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/frontend-design
25. स्किल क्रिएटर (आधिकारिक):
मेटा-स्किल। सादे अंग्रेजी में एक वर्कफ़्लो का वर्णन करें और पाँच मिनट में एक पूर्ण SKILL.md वापस प्राप्त करें। बिना कोई कॉन्फ़िगरेशन लिखे नए कौशल बनाएं।
🔗 https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator
26. मार्केटिंग कौशल Corey Haines द्वारा:
CRO, कॉपीराइटिंग, SEO, ईमेल अनुक्रम, विकास रणनीति को कवर करने वाले 20+ कौशल। वह सब कुछ जो एक मार्केटिंग टीम को कौशल रूप में चाहिए।
🔗 https://github.com/coreyhaines31/marketingskills
27. Claude SEO:
पूर्ण-साइट ऑडिट, स्कीमा सत्यापन, कीवर्ड विश्लेषण। पूर्ण SEO वर्कफ़्लो को कवर करने वाले 12 उप-कौशल।
🔗 https://github.com/AgriciDaniel/claude-seo
28. Obsidian कौशल:
Obsidian के CEO द्वारा निर्मित। ऑटो-टैगिंग, ऑटो-लिंकिंग, वॉल्ट-नेटिव ऑपरेशन। यदि आप Obsidian का उपयोग करते हैं, तो यह आवश्यक है।
🔗 https://github.com/kepano/obsidian-skills
29. संदर्भ अनुकूलन:
टोकन लागत कम करें और KV-कैशे दक्षता में सुधार करें। महंगे API वर्कफ़्लो को काफी सस्ता बनाता है। 13,900+ स्टार।
🔗 https://github.com/muratcankoylan/agent-skills-for-context-engineering
30. गहन शोध कौशल:
ऑटो-निरंतरता के साथ 8-चरणीय शोध। जब आप चाहते हैं कि Claude किसी विषय पर गहराई से जाए, न कि केवल सतही तौर पर।
🔗 https://github.com/199-biotechnologies/claude-deep-research-skill
भाग 5: स्थानीय AI और मॉडल चलाना 🖥️
अपने स्वयं के हार्डवेयर पर मॉडल चलाएं। गोपनीयता, गति, शून्य API लागत।
31. Ollama:
एक टर्मिनल कमांड के साथ स्थानीय रूप से ओपन-सोर्स LLM चलाएं। Llama, Mistral, Gemma, और दर्जनों अन्य का समर्थन करता है। शून्य से स्थानीय AI तक का सबसे तेज़ रास्ता।
🔗 https://github.com/ollama/ollama
32. Open WebUI:
सेल्फ-होस्टेड ChatGPT-जैसा इंटरफ़ेस। साफ, तेज़, पूर्ण-विशेषताओं वाला। एक निजी AI सेटअप के लिए Ollama के साथ पूरी तरह से जोड़ा जाता है।
🔗 https://github.com/open-webui/open-webui
33. LlamaFile:
पूरे LLM को एक एकल निष्पादन योग्य फ़ाइल के रूप में पैकेज करें। शून्य निर्भरताएँ। डाउनलोड करें और चलाएं। बेतुका सरल।
🔗 https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile
34. Unsloth:
मॉडल को 2x तेज़ी से 70% कम मेमोरी के साथ फ़ाइन-ट्यून करें। यदि आपको अपने डेटा पर प्रशिक्षित एक कस्टम मॉडल की आवश्यकता है, तो यहाँ से शुरू करें।
🔗 https://github.com/unslothai/unsloth
35. vLLM:
उच्च-थ्रूपुट अनुमान इंजन। निष्क्रिय सर्विसिंग से 2 से 4 गुना तेज़। ओपन-सोर्स मॉडल की प्रोडक्शन तैनाती के लिए मानक।
🔗 https://github.com/vllm-project/vllm
भाग 6: वर्कफ़्लो और ऑटोमेशन ⚡
AI को अपने मौजूदा टूल और प्रक्रियाओं से कनेक्ट करें।
36. n8n:
400+ एकीकरण और AI नोड्स के साथ ओपन-सोर्स वर्कफ़्लो ऑटोमेशन। सेल्फ-होस्टेबल। AI-संचालित ऑटोमेशन के लिए सबसे अच्छा विज़ुअल बिल्डर।
🔗 https://github.com/n8n-io/n8n
37. Langflow:
एजेंट पाइपलाइनों के लिए विज़ुअल ड्रैग-एंड-ड्रॉप। 140,000+ स्टार। बिना कोड लिखे जटिल एजेंट वर्कफ़्लो बनाएं।
🔗 https://github.com/langflow-ai/langflow
38. Huginn:
निगरानी, अलर्ट और डेटा संग्रह के लिए सेल्फ-होस्टेड वेब एजेंट। गोपनीयता-प्रथम ऑटोमेशन जो आपके सर्वर पर चलता है।
🔗 https://github.com/huginn/huginn
39. DSPy:
फाउंडेशन मॉडल को प्रोग्राम (प्रॉम्प्ट नहीं) करें। स्टैनफोर्ड रिसर्च फ्रेमवर्क में बदल गई। जब प्रॉम्प्टिंग पर्याप्त नियतात्मक नहीं है।
🔗 https://github.com/stanfordnlp/dspy
40. Temporal:
लंबे समय तक चलने वाली प्रक्रियाओं के लिए टिकाऊ वर्कफ़्लो इंजन। जब आपके ऑटोमेशन को क्रैश, रीट्राई और टाइमआउट से बचने की आवश्यकता हो।
🔗 https://github.com/temporalio/temporal
भाग 7: खोज, डेटा और RAG 🔍
AI सिस्टम में और उससे जानकारी प्राप्त करें।
41. GPT Researcher:
स्वायत्त शोध एजेंट जो संकलित रिपोर्ट तैयार करता है। इसे एक विषय दें, स्रोतों के साथ एक गहन विश्लेषण वापस प्राप्त करें।
🔗 https://github.com/assafelovic/gpt-researcher
42. Firecrawl:
किसी भी वेबसाइट को LLM-तैयार डेटा में बदलें। विशेष रूप से AI पाइपलाइनों के लिए डिज़ाइन की गई वेब स्क्रैपिंग।
🔗 https://github.com/mendableai/firecrawl
43. Vanna AI:
प्राकृतिक भाषा से SQL। अंग्रेजी में प्रश्न पूछें, डेटाबेस क्वेरी वापस प्राप्त करें। उन लोगों के लिए जिन्हें SQL लिखे बिना डेटाबेस से डेटा चाहिए।
🔗 https://github.com/vanna-ai/vanna
44. Instructor:
Pydantic मॉडल का उपयोग करके किसी भी LLM से संरचित JSON आउटपुट प्राप्त करें। OpenAI, Anthropic, Google, और 15+ प्रदाताओं के साथ काम करता है। प्रोडक्शन AI इंजीनियर वास्तव में इसका उपयोग करते हैं।
🔗 https://python.useinstructor.com
45. Chroma:
ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस। अपने AI एप्लिकेशन में सिमैंटिक सर्च और दीर्घकालिक मेमोरी जोड़ने का सबसे सरल तरीका।
🔗 https://github.com/chroma-core/chroma
46. dlt:
5,000+ स्रोतों से LLM-नेटिव डेटा पाइपलाइन। कहीं से भी अपने AI वर्कफ़्लो में डेटा प्राप्त करें।
🔗 https://github.com/dlt-hub/dlt
47. ExtractThinker:
दस्तावेज़ बुद्धिमत्ता के लिए ORM। किसी भी दस्तावेज़ प्रकार से संरचित डेटा निकालें।
🔗 https://github.com/enoch3712/ExtractThinker
भाग 8: API और बुनियादी ढाँचा 🏗️
वह पाइपलाइन जो प्रोडक्शन में सब कुछ काम करती है।
48. FastAPI:
AI एप्लिकेशन प्रस्तुत करने के लिए Python वेब फ्रेमवर्क। असाधारण दस्तावेज़ीकरण। Pydantic सत्यापन अंतर्निहित।
🔗 https://github.com/tiangolo/fastapi
49. Portkey Gateway:
एक API के माध्यम से 250+ LLM को अनुरोध रूट करें। कोड बदले बिना मॉडल स्विच करें।
🔗 https://github.com/Portkey-AI/gateway
50. OmniRoute:
44+ AI प्रदाताओं के लिए API प्रॉक्सी। लोड बैलेंसिंग, फ़ॉलबैक और लागत अनुकूलन।
🔗 https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute
51. lmnr:
एजेंट व्यवहार को ट्रेस और मूल्यांकन करें। देखें कि आपके एजेंट वास्तव में क्या कर रहे हैं और मापें कि क्या वे इसे अच्छी तरह से कर रहे हैं।
🔗 https://github.com/lmnr-ai/lmnr
52. Codebase Memory MCP:
अपने कोडबेस को एक स्थायी ज्ञान ग्राफ़ में बदलें। Claude सत्रों में आपकी संपूर्ण प्रोजेक्ट संरचना को याद रखता है।
🔗 https://github.com/DeusData/codebase-memory-mcp
भाग 9: क्यूरेटेड संग्रह और सीखना 📚
कहाँ और अधिक खोजें और सीखते रहें।
53. Awesome Claude Skills:
सबसे अच्छी क्यूरेटेड कौशल सूची। 22,000+ स्टार। नए कौशल स्थापित करने की तलाश में यहाँ से शुरू करें।
🔗 https://github.com/travisvn/awesome-claude-skills
54. Anthropic Skills Repo:
Anthropic से आधिकारिक संदर्भ कार्यान्वयन। कौशल कैसे बनाए जाने चाहिए इसके लिए स्वर्ण मानक।
🔗 https://github.com/anthropics/skills
55. Awesome Agents:
एक क्यूरेटेड सूची में 100+ ओपन-सोर्स एजेंट टूल।
🔗 https://github.com/kyrolabs/awesome-agents
56. PromptingGuide:
बुनियादी से लेकर उन्नत एजेंट प्रॉम्प्टिंग तक हर तकनीक को कवर करने वाला व्यापक प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग संदर्भ।
🔗 https://www.promptingguide.ai
57. Anthropic Prompt Engineering Tutorial:
Jupyter नोटबुक के साथ 9 अध्यायों के व्यावहारिक अभ्यास। प्रॉम्प्टिंग सीखने का सबसे अच्छा संरचित तरीका।
🔗 https://github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial
58. SkillsMP:
80,000+ सामुदायिक कौशल वाला मार्केटप्लेस। Claude कौशल खोजने के लिए सबसे बड़ी सूची।
59. MAGI//ARCHIVE:
ताज़ा AI रिपॉजिटरी का दैनिक फ़ीड। जो शिप हो रहा है उससे अपडेट रहें।
🔗 https://tom-doerr.github.io/repo_posts/
60. Anthropic Official Docs:
API, प्रॉम्प्टिंग सर्वोत्तम अभ्यास, टूल उपयोग, एजेंट और बाकी सब कुछ शामिल है। कुछ भी गंभीर बनाने से पहले इसे शुरू से अंत तक पढ़ें।
इस सूची का वास्तव में उपयोग कैसे करें
एक साथ सभी 60 टूल इंस्टॉल करने का प्रयास न करें। यह अभिभूत होने और समय बर्बाद करने का नुस्खा है।
यहाँ वह क्रम है जिसकी मैं अनुशंसा करता हूँ:
यदि आप एक डेवलपर हैं:
Claude Code (01) + Superpowers (05) + Context7 (17) + Tavily (16) से शुरू करें। यह आपको खोज और दस्तावेज़ीकरण पहुंच के साथ एक शक्तिशाली AI कोडिंग सेटअप देता है।
यदि आप एक क्रिएटर या ज्ञान कर्मी हैं:
OpenClaw (08) + Obsidian Skills (28) + PDF Processing (23) + Frontend Design (24) से शुरू करें। यह आपको फ़ाइल प्रबंधन, दस्तावेज़ प्रसंस्करण और सामग्री निर्माण क्षमताओं वाला एक AI सहायक देता है।
यदि आप एक उत्पाद बना रहे हैं:
FastAPI (48) + Instructor (44) + Chroma (45) + LangGraph (09) से शुरू करें। यह आपको प्रोडक्शन AI एप्लिकेशन के लिए बैकएंड फ्रेमवर्क, संरचित आउटपुट, मेमोरी और एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन देता है।
यदि आप सीखना चाहते हैं:
Anthropic Tutorial (57) + PromptingGuide (56) + Anthropic Docs (60) से शुरू करें। टूल को स्टैक करने से पहले नींव बनाएं।
एक रास्ता चुनें। गहराई में जाएं। जैसे-जैसे आपकी ज़रूरतें बढ़ती हैं, और टूल जोड़ें।
TL;DR
कौशल = AI को सिखाएं कि चीजों को बेहतर कैसे करें। MCP = AI को बाहरी टूल और डेटा तक पहुंच दें। रिपॉजिटरी = ओपन-सोर्स इंजन जो यह सब संचालित करते हैं।
तीनों को मिलाएं और आपके पास एक AI वर्कफ़्लो है जो वास्तव में शक्तिशाली है, न कि केवल डेमो में प्रभावशाली।
बस इतना ही। 60 टूल। अब जाओ और कुछ बनाओ।
इस सूची को संकलित करने में मुझे काफी समय लगा - टूल का परीक्षण करना, दस्तावेज़ पढ़ना, हाइप को उपयोगी से अलग करना। अगर इसने आपका समय बचाया, तो आप जानते हैं कि क्या करना है।
मैं नियमित रूप से इस तरह की चीजें पोस्ट करता हूँ - AI टूल, वर्कफ़्लो, तकनीक, और चीजें जो मैं वास्तव में उपयोग करता हूँ। कोई फ़्लफ़ नहीं, कोई हाइप नहीं, बस जो काम करता है।
मुझे फॉलो करें @eng_khairallah1 ताकि आप अगला न चूकें।
उम्मीद है यह आपके लिए उपयोगी था, Khairallah ❤️
