MZP · Ökosystem-Scouting

GitHub-Trends für MZP

Was trendet gerade, und was davon passt zum Publisher, zu den Evals und zum Vault?

Stand: 2026-10-09
Quellen: github.com/trending (Woche/Monat; alle, TypeScript, Python, JavaScript, HTML, Java), README der Kandidaten, zwei Wochen-Digests
Abgleich: Repo (Diagrammtypen, Icons, Render-Dienst), offener Backlog (39 Tickets)

Bewertet

15Repos

Probelauf oder Spike

Lernen, nicht einbauen

Nicht empfohlen

Kurzfassung

Drei Dinge lohnen einen Versuch: Graphify und impeccable als kleine Probeläufe, HyperFrames als Spike für Video-Export und Animationsmodus. Dazu eine Idee, die direkt aus dem Trend folgt: MZP als Skill-Paket für die eigenen Projekte verpacken. Vier der beliebtesten Repos passen dagegen nicht.

Wichtigster Nebenbefund: Zwei vermeintliche Neuentdeckungen sind schon im Haus. Der Icon-Katalog stammt aus Tabler Icons und dem diagram-design-Plugin (MZP-105, THIRD-PARTY-NOTICES), und die Engine kennt bereits Wardley, Sankey, Gantt, Heatmap, Treemap, UML-Klasse und viele mehr.

Was gerade trendet

T1stark
Skills und Plugins sind der Vertriebsweg. mattpocock/skills (281k Sterne, +7,4k pro Woche), ECC (274k), impeccable, addyosmani/agent-skills, diagram-design und HyperFrames werden alle als Plugin oder per npx skills add ausgeliefert. Nicht der Dienst, das Paket ist das Produkt.
T2stark
HTML ist das Ausgabeformat der Agenten. HyperFrames (HTML zu MP4, 59k), diagram-design (42 Diagrammtypen als HTML+SVG, 46k), ppt-master, OpenCut. Das ist die These von MZP, und sie wird gerade breit bestätigt.
T3breit
Gedächtnis und Kontextkosten. claude-mem (98k), mem0, cognee, Graphify (124k), headroom (75k), obsidian-mind. Sie alle bekämpfen dasselbe Problem: Tokens und Wiederholung.
T4breit
Design-Geschmack für Agenten. impeccable (78,7k), taste-skill (93,8k). Deterministische Regeln gegen generisches KI-Design.
T5wächst
Audit, Sandbox, Zugangsdaten. iFixAi (22,7k, +4,8k pro Woche), CopilotKit/OpenBot, treg. Agenten sollen nachweisbar tun, was sie sollen.
T6Stack
Java ist im MCP-Umfeld kein Außenseiter. Die Java-Monatsliste führt zwei Ghidra-MCP-Server (zusammen über 2.000 Sterne Zuwachs im Monat), und Kestra liefert einen eingebauten MCP-Server. Ein Spring-Boot-MCP-Server wie der Publisher ist ein normaler Stack.

Aufstellung: Möglichkeiten, Risiken, Kosten, Mehrwert

Aufwand in Personentagen (PT) ist meine Schätzung, nicht gemessen. Mehrwert 1 (gering) bis 5 (hoch) bezogen auf offene MZP-Tickets. Sterne und Zuwachs: GitHub am 2026-10-09.

Kandidat	Möglichkeit im MZP	Mehrwert	Kosten	Risiken	Urteil
heygen-com/hyperframes59k · +4,0k/Wo · Apache-2.0 · TypeScript	Video-Export für MZP-56 (WebM), Animationsmodus MZP-165 mit Frame-URL `?step=N`, animierte Referenzen MZP-166, Simulation MZP-85. Das Prinzip: Seite frameweise suchen, in Headless-Chrome fotografieren, mit FFmpeg zusammensetzen.	4 von 5	Spike ca. 3 PT. Laufend: FFmpeg im Render-Container, CPU-Zeit je Video.	Der Render-Container hat heute 768 MB und ist auf eine Seite zugeschnitten (docker-compose.prod.yml). Video braucht mehr. Node 22 plus FFmpeg ist eine neue Laufzeit. Nur seekbare Animationen sind deterministisch.	Spike
Graphify-Labs/graphify125k · Apache-2.0 und MIT · Python	Code, Docs und SQL-Schemata als Wissensgraph (tree-sitter, ohne Vektorspeicher) mit `graph.html`, `graph.json`, Obsidian- und Mermaid-Export und eigenem MCP-Server. Ergänzung zu `scripts/repo-map.py`; Graph-Ausgabe lässt sich über `publishDiagram` darstellen.	3 von 5	Probelauf ca. 0,5 PT. Code-only braucht keinen API-Schlüssel; für Docs und Medien fallen LLM-Tokens an.	Für „wer ruft das“ ist der IntelliJ-MCP genauer (AGENTS.md). Gefahr der Doppelung mit der Repo-Map. 845 offene PRs und 708 Issues: schnelllebig, Wartungslast bei Updates.	Probelauf
pbakaus/impeccable79k · +5,3k/Wo · Apache-2.0 · JavaScript	59 deterministische Erkennungsregeln gegen generisches UI-Design, ohne LLM, per CLI oder Hook nach UI-Edits. Passt als Entwicklungshilfe für `viewer.css`/`viewer.js` und als Vorlage für MZP-117 (Agent-Lesbarkeit im Render-Check).	3 von 5	Probelauf ca. 0,5 PT, `npx impeccable detect`. Keine Laufkosten.	Meinungsstark (Regeln wie „keine Inter-Schrift“) und kann dem eigenen mzone-ui-Stil widersprechen. Der Installer schreibt einen Hook in `.claude/settings.local.json`. Node im Java-Repo, nur als Dev-Werkzeug.	Probelauf
cathrynlavery/diagram-design46k · MIT · HTML	Bereits Quelle des Icon-Katalogs (MZP-105). Offen wäre nur ein Abgleich: Import-Wege (draw.io, Excalidraw, Mermaid) und Marken-Übernahme von einer Website gegen MZP-158, MZP-162, MZP-164.	2 von 5	Ca. 0,5 PT Lektüre.	Sehr gering. Fremden Stil nicht kopieren, nur Lücken lesen.	Abgleichen
ifixai-ai/iFixAi22,7k · +4,8k/Wo · Apache-2.0 · Python	Methodik für die Evals (MZP-141, MZP-170): 60 Prüfungen, Note A bis F, und die Regel, dass ein zweiter Richter eines anderen Anbieters nötig ist, sonst ist ein Lauf „selbstbewertet“.	2 von 5	Als Idee 0 PT. Einbau ca. 3 PT plus Schlüssel für zwei Anbieter und Tokens je Lauf.	Prüft allgemeines Agentenverhalten (Fabrikation, Manipulation), nicht die Bedienbarkeit eines MCP-Servers. Jung (191 Commits), 20 Kategorien nur kostenpflichtig.	Lernen
headroomlabs-ai/headroom75k · Apache-2.0 · Python	Komprimiert Tool-Ausgaben vor dem Modell (Proxy oder MCP). Relevant als Messfrage für MZP-170: sind große Antworten (llms.txt, getCapabilities, backlogQuery) der Kostentreiber? Dann helfen serverseitig die vorhandenen Kompaktmodi mehr.	2 von 5	Messen ca. 1 PT, im Ticket MZP-170 enthalten.	Proxy sitzt im API-Verkehr. Telemetrie standardmäßig an (`HEADROOM_BEACON=off`). Einsparungen (21 % Code, 57 % Incident-Debugging) sind Herstellerwerte.	Messen
earthtojake/text-to-cad18,5k · +1,9k/Wo · MIT · Python	Agent erzeugt CAD (STEP, STL, GLB). MZP liefert `.glb`/`.gltf` aus und hat three@0.170.0 samt `parseGlb`. Ein Agent-Workflow in `docs/agent-workflows` könnte Modelle als 3D-Seiten veröffentlichen, ohne Core-Code.	2 von 5	Ca. 1,5 PT für einen Workflow, kein Core-Code.	Noch vor 1.0 (0.7.x). Telemetrie standardmäßig an. Auf Windows kann Smart App Control den CAD-Kern blockieren (zweites Entwicklungssystem). Braucht einen echten Anlass.	später
hugohe3/ppt-master58k · MIT mit Namensnennung · Python	Referenz für MZP-79 (.md zu .pptx/.pdf). Liefert nativ bearbeitbare PPTX mit Diagrammen.	2 von 5	Als Referenz 0,5 PT. Als Baustein ca. 5 PT.	Python-Laufzeit im Java-Dienst, Markdown als Eingang nicht belegt, PDF-Weg hängt an PyMuPDF (AGPL-3.0), AGENTS.md verlangt „keine neuen Abhängigkeiten ohne Not“.	Referenz
tabler/tabler-icons22k · MIT	6.238 SVG-Icons. Steckt bereits im Katalog (MZP-105).	erledigt	0	Keine neuen.	im Einsatz
breferrari/obsidian-mind5k · MIT · TypeScript	Vault-Vorlage mit Lifecycle-Hooks (SessionStart lädt Ziele und offene Aufgaben, PreCompact sichert). Ideenspender für den eigenen Vault.	1 von 5	Lesen ca. 0,5 PT.	Der Vault hat verbindliche eigene Regeln (CLAUDE.md im Vault). Eine fremde Struktur würde kollidieren. Jung.	Ideen
mvschwarz/openrig6,2k · +2,7k/Wo · Apache-2.0 · TypeScript	Teams aus Claude-Code-, Codex- und Pi-Sitzungen per YAML, auf tmux und SQLite. Betrifft die Arbeitsweise, nicht das Produkt.	2 von 5	Ca. 2 PT zum Ausprobieren.	Version 0.6.8, schreibt Hooks, Trust- und tmux-Konfiguration. Windows nur über WSL2, dessen Tests laufen dort noch nicht.	beobachten
unclecode/crawl4ai85k · Apache-2.0 · Python	Wäre ein Weg für MZP-162 (Branding von einer Website-URL). Liefert aber Markdown, Farben und Schriften nennt die README nicht.	1 von 5	Ca. 3 PT plus eigener Container.	Zweiter Browser-Stack neben mzone-render. Berechnete Stile lassen sich mit dem vorhandenen Headless-Chrome lesen.	nicht nötig
thedotmack/claude-mem98k · Apache-2.0 · TypeScript	Automatisches Sitzungsgedächtnis mit SQLite und Chroma.	1 von 5	Ca. 1 PT.	Dopplung zum vorhandenen dateibasierten Memory. Hintergrunddienst (Bun), Verarbeitung durch einen KI-Anbieter, optionale Cloud-Sicherung.	nein
kestra-io/kestra29k · Apache-2.0 · Java	Orchestrierung mit eingebautem MCP-Server. Könnte Eval-Läufe nach dem Deploy auslösen.	1 von 5	Ca. 8 PT plus eigene Plattform samt Datenbank im Dauerbetrieb.	Der Eval-Lauf ist bewusst manuell und nicht in CI (Skill mzp-eval). Eine ganze Plattform für einen Handgriff.	nein
LuxAlgo/Vela1,1k · Apache-2.0 mit Pflicht-Wasserzeichen · TypeScript	WebGL-Börsencharts mit 70+ Indikatoren. Kein Bezug zu offenen Tickets; chart.js und d3 sind gepinnt vorhanden.	1 von 5	Ca. 3 PT.	Sichtbares „Vela“-Wasserzeichen als Lizenzauflage, AGPL beim Pine-Zusatz, kein SVG.	nein

Eigene Idee aus dem Trend: MZP als Skill-Paket

kein GitHub-Repo, sondern eine Folgerung aus T1

Die erfolgreichen Repos liefern ein Paket aus Skill und Prompts. MZP hat die Bausteine schon: docs/agent-workflows mit den MCP-Prompt-Templates, die Skills mzp-eval und mzp-quiz, die Evals. Sie liegen aber im Repo und wirken nur dort.

Möglichkeit

Ein Plugin mit MCP-Anbindung, Workflows und Skills, das in jedem eigenen Projekt per /plugin oder npx skills add bereitsteht. Agenten fänden den richtigen Weg (Diagramm, analog, liveData) auch außerhalb dieses Repos.

Kosten und Risiko

Ca. 2 PT. Der Publisher hängt an Keycloak (auth.maierzone.de); ein Paket darf keine Zugangsdaten enthalten und sollte als privat gelten, bis klar ist, ob es öffentlich sein soll. Das ist eine Entscheidung für den Nutzer.

Mehrwert gegen Aufwand

Oben links liegt, was wenig kostet und viel bringt. Gefüllt: empfohlen. Halb: lernen oder messen. Leer: nicht empfohlen.

Empfohlene Reihenfolge

1diese Woche
Graphify und impeccable ausprobieren, je höchstens ein halber Tag. Graphify auf dieses Repo, Ergebnis neben docs/repo-map.md legen. impeccable als detect-Lauf auf viewer.css und viewer.js. Ob die Regeln taugen, zeigt der erste Lauf.
2als Spike
Video aus MZP-165 ableiten. Erst ?step=N bauen (ohnehin geplant), dann ein Spike: Frames über den Render-Dienst holen und mit FFmpeg zu WebM setzen. HyperFrames ist dabei Vorbild, kein Muss. Vorher den Speicherbedarf messen, denn das 768-MB-Limit gilt für eine Seite.
3Entscheidung
Skill-Paket: ja oder nein? Zuerst klären, ob es privat bleibt. Dann ca. 2 PT.
4im Ticket
headroom und iFixAi nur als Messlatte in MZP-170 und MZP-141: Token-Anteil großer Tool-Antworten ausweisen, zweiten Richter für LLM-Läufe erwägen.

Grenzen dieser Analyse

Es wurde nichts installiert oder ausgeführt. Alle Angaben zu Funktionen stammen aus den READMEs.
Bei fast allen Repos zeigte die Seite kein Datum des letzten Commits. Wartungsstand und Aktualität sind nicht geprüft.
Sterne und Zuwächse sind Momentaufnahmen vom 2026-10-09. Die beiden Wochen-Digests (agents-radar, josedacruz.com) sind automatisch erzeugt und nicht gegengeprüft; ich habe nur Angaben übernommen, die ich auf GitHub selbst gesehen habe.
Aufwand und Mehrwert sind meine Einschätzung. Die Speichergrenze des Render-Containers ist aus der Compose-Datei gelesen, nicht gemessen.
Trending bildet Aufmerksamkeit ab, nicht Qualität. Ein Repo mit 4.000 neuen Sternen pro Woche kann ein Hype sein.