GitHub · zai-org/GLM-5

Künstliche Intelligenz für Langzeitmissionen

GLM-5 bietet ein Framework, das darauf abzielt, Softwareentwicklungsprozesse von Vibe Coding auf strukturiertes agentenbasiertes Engineering umzustellen. Dieses System standardisiert Softwareentwicklungsabläufe durch Agenten der künstlichen Intelligenz (KI-Agenten), die komplexe Aufgaben autonom verwalten können.

★ 6.864
GitHub Trending · 2026-06-19

Aktualisierungen

2. August 2026: Sterne 4,301 → 6,864.

Was es bringt

Ununterbrochener Langzeitbetrieb mit 1 Million Token-Kapazität
Autonome Planung bei komplexen Software-Engineering-Aufgaben
Balance aus Leistung und Geschwindigkeit mit anpassbarem Denkaufwand

Installation

Richten Sie eine Präsentationsinfrastruktur mit vLLM ein

pip install vllm

Laden Sie Modellgewichte mit Hugging Face CLI herunter

hf download zai-org/GLM-5.2-FP8

Ausführung

Starten Sie den vLLM-Server

vllm serve zai-org/GLM-5.2-FP8

Wenn Sie nicht programmieren

Fügen Sie dies in Ihren Agenten ein (Claude Code · Codex · Antigravity)

Sie sind ein KI-technischer Assistent. Teilen Sie komplexe Softwareentwicklungsaufgaben auf, überprüfen Sie Ihre Strategie bei jedem Schritt und sorgen Sie für Konsistenz über lange Sitzungen hinweg. Verwalten Sie die Denktiefe mithilfe des Parameters „reasoning_effort“ bei Codierungsaufgaben. Erzielen Sie die besten Ergebnisse, indem Sie bei hochkomplexen Arbeitsabläufen die Einstellung „Max“ wählen.

Repository: https://github.com/zai-org/GLM-5. Richte dich bei der Installation und Ausführung nach den offiziellen Anweisungen in der README-Datei dieses Repositorys.

Prüfe vor dem Start, unter welchem Betriebssystem wir arbeiten und ob die notwendigen Tools (z. B. Python, Node.js, Git, Docker) installiert sind. Installiere fehlende Tools schrittweise entsprechend diesem System.

Erstelle einen neuen, leeren Ordner für die Arbeit. Rühre keine Dateien außerhalb dieses Ordners an und lösche nichts. Sag mir vor jedem Befehl in einem Satz, was du tun wirst.

Sag mir, was ich am Ende jedes Schrittes auf dem Bildschirm sehen sollte. Wenn ein Fehler auftritt, füge ich die Fehlermeldung exakt so ein, wie sie ist, und wir beheben sie gemeinsam.

Links

TreScout hat dieses Werkzeug nicht entwickelt · wir haben es in den GitHub-Trends gefunden und stellen es vor. Diese Seite beschreibt das Repository so, wie es am 2026-06-19 war: Die Anzahl der Sterne und unser Text stammen von diesem Tag, das Repository kann sich seitdem geändert haben. Den aktuellen Stand finden Sie über den Link zum Repository. Der Präsentationstext wurde mit KI aus der eigenen Dokumentation des Repositories erstellt und diese Seite wurde maschinell übersetzt aus dem türkischen Original · maßgeblich ist die türkische Fassung.