17001
Здесь ты найдешь полезные репозитории с GitHub Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3FocDP
claude-mem
Писать код с Claude Code больше всего мешает его амнезия после перезапуска сессии. Каждый раз заново объяснять контекст проекта утомляет, жрет токены и ломает рабочий темп.
На GitHub есть проект claude-mem, который как раз решает эту проблему. Он добавляет Claude Code постоянную внешнюю память.
Инструмент автоматически фиксирует наши действия и вызовы тулов, собирает семантические сводки и сохраняет их, чтобы AI помнил ход разработки.
Поддерживается поиск по истории проекта обычным языком. Можно даже быстро найти конкретное исправление бага или цепочку принятых решений.
Механизм работает по принципу постепенного раскрытия: загружает детальный контекст только тогда, когда он реально нужен. Это заметно экономит токены при старте каждой сессии.
Устанавливается одной командой через плагинные инструкции Claude Code, а в комплекте идет локальный веб-интерфейс для просмотра памяти в реальном времени.
Есть и механизм приватности: чувствительные данные можно отфильтровать по тегам, чтобы ничего важного не покидало локальную машину.
Если ты активно ведешь разработку через Claude Code, этот модуль, который делает AI все более вкурсе твоего проекта, точно стоит добавить в рабочий процесс.
📁 Language: #JavaScript 68.9%
⭐️ Stars: 1.1k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
🌍 Код на практике: как встроить профессиональную 4K-видеосвязь и чаты в ваше приложение?
10 декабря в 11:00 мск команда Труконф покажет в прямом эфире, как с помощью набора TrueConf VideoSDK интегрировать технологии для общения в любое решение.
Не нужно писать своё ядро или заимствовать открытый код — можно взять готовый отточенный продукт и встроить современную видеоконференцсвязь и корпоративный мессенджер в ваши решения на Windows.
Что вас ждёт:
⚡️ Подробный разбор возможностей VideoSDK
⚡️ Примеры интеграции в собственные приложения
⚡️ Ответы на технические вопросы в прямом эфире
🔗 Регистрируйтесь по ссылке и создавайте новые ИТ-решения вместе с нами!
MedLLMsPracticalGuide
Если хочешь глубоко погрузиться в медицинские большие языковые модели, то среди огромного потока статей и разрозненных датасетов легко потеряться и не понять, с чего начать выстраивать системную базу знаний.
Проект MedLLMsPracticalGuide на GitHub как раз закрывает эту проблему, предлагая подробное практическое руководство по медицинским LLM, основанное на свежем обзорном материале из Nature Reviews Bioengineering.
В гайде разобран полный пайплайн от построения модели (предобучение, дообучение, промпт-инжиниринг) до прикладных сценариев использования. В том числе рассматриваются такие популярные архитектуры, как BioGPT и Med-PaLM.
В подборку включены ключевые медицинские датасеты вроде PubMed и MIMIC-III, а также детально разложены по шагам прикладные задачи: суммаризация текстов, вопрос-ответ, извлечение сущностей и другие даунстрим-таски.
Авторы не только собрали существующие open-source ресурсы, но и глубоко разобрали проблемы галлюцинаций, приватности и безопасности, а также направления будущего развития, включая мультимодальные модели и Agent-подходы.
И для начинающих исследователей, и для разработчиков, ищущих реальные кейсы внедрения, этот список точно стоит сохранить. Он экономит массу времени на ручной отбор материалов.
⭐️ Stars: 1.9k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
awesome-bash
Писать Bash-скрипты не так уж просто: туториалы и инструменты раскиданы по всему интернету, и если хочется нормально поучиться или найти удобную библиотеку, приходится тратить кучу времени на поиск и разбор.
Совсем недавно наткнулся на опенсорсный ресурс Awesome Bash. Это подборка отобранных ресурсов и инструментов для разработки на Bash.
Все разложено по десяткам категорий: учебные материалы, консольные утилиты, фреймворки для разработки, инструменты для тестирования и так далее, так что получается почти полноценный путь обучения от входа до продвинутого уровня.
В подборку входят официальное руководство по Bash, гайд по типичным ошибкам новичков, рекомендации по стилю от Google для shell-скриптов и другие обучающие материалы. Плюс там есть полезные консольные тулзы вроде улучшенной работы с историей, закладок для директорий, подсветки синтаксиса и так далее.
Разработческая часть тоже неплохо прокачана: собраны фреймворки для юнит-тестирования, инструменты для форматирования кода, статический анализатор ShellCheck, а также разные библиотеки и фреймворки, которые упрощают написание скриптов.
Проект постоянно обновляется и поддерживается, качество ресурсов контролируется. Тем, кто пишет на Bash или планирует, определенно имеет смысл сохранить в закладки.
📁 Language: #Shell 100.0%
⭐️ Stars: 9.2k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
python-markdownify
Когда делаешь парсер или переносишь сайт, на экране часто лежит куча рваной HTML-разметки. Привести это в аккуратный Markdown обычно та еще морока.
В опенсорсе нашелся удобный инструмент python-markdownify, который как раз решает задачу конвертации HTML в Markdown.
Логика у него проста: берешь громоздкий HTML, на выходе получаешь понятный и чисто структурированный Markdown.
Инструмент хорошо настраивается. Можно вычищать нужные теги, менять формат заголовков, аккуратно обрабатывать таблицы и картинки. Все это конфигурируется.
Ставится через pip. Им можно пользоваться как из Python-кода, так и из командной строки, конвертируя файлы пачками.
При желании можно унаследоваться и переопределить правила преобразования под свои кейсы. С расширяемостью там все ок.
Если приходится гонять большие объемы текста или переносить блог, библиотека экономит кучу времени, которое обычно уходит на ковыряние регулярок.
📁 Language: #Python 100%
⭐️ Stars: 1.9k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
101-linux-commands
При изучении Linux-командной строки в интернете чаще всего либо рассказывают одну теорию, либо просто накидывают кучу команд для заучивания, почти не объясняя реальные сценарии использования.
Недавно на GitHub наткнулся на открытую электронную книгу 101 Linux Commands. Она через 101 практическую команду помогает системно освоить работу с Linux-консолью.
Каждая команда идёт с подробным описанием, реальными примерами использования и прикладными сценариями. Всё разбирается последовательно: от базовых операций с файлами до продвинутого администрирования системы.
Контент охватывает управление файлами, обработку текста, работу с процессами, сетевую диагностику, мониторинг системы и другие практические сценарии. Для каждой команды есть реальные примеры.
Доступно в разных форматах: онлайн-версия, PDF и ePub. Также есть возможность запускать всё локально через Docker.
Подойдёт как новичкам в Linux, так и опытным разработчикам, которые хотят системно разложить команды по полочкам. Эту подборку точно стоит сохранить и изучить.
📁 Language: #HTML 98.7%
⭐️ Stars: 175
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
awesome-technical-writing
Писать код легко, а вот документацию — тяжело. Часто смотришь на пустой README.md и не понимаешь, с чего начать. Или вроде написал, но получилось мутно, и читать это никто не хочет.
На GitHub случайно наткнулся на подборку Awesome Technical Writing — это аккуратно собранный набор ресурсов по техническому письму.
Там есть гайдлайны от Google, Microsoft и других крупных компаний, которые помогают держать терминологию и форматирование в одном стиле. Плюс собран полный рабочий цикл: планирование контента, инфоструктура, подготовка и публикация документации.
В подборку также входят программы для вклада в документацию опенсорса вроде Google Season of Docs, а ещё список вспомогательных инструментов: статические генераторы сайтов, линтеры для текста и прочий софт.
Если хочешь подтянуть документацию в своих проектах или смотришь в сторону технического писательства как отдельной профессии, эта коллекция точно стоит того, чтобы сохранить.
⭐️ Stars: 2k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
argos-translate
Если пользоваться Google, DeepL или онлайн-переводчиками на базе ИИ, всегда есть риск утечки чувствительных данных, а офлайн такие сервисы вообще недоступны.
Недавно наткнулся на офлайн-переводчик с открытым исходным кодом на Python: Argos Translate. Все данные обрабатываются локально, никуда не отправляются.
Поддерживает перевод между 40+ языками — китайский, английский, японский, французский, немецкий, испанский и другие. Если прямой модели нет, автоматически делает перевод через промежуточный язык, например испанский → английский → французский.
Работает как Python-библиотека, CLI-утилита и GUI-приложение. Есть поддержка GPU, умеет переводить HTML и разные документ-форматы, а также предоставляет онлайн-демку.
Если нужен офлайн-перевод или хочется поднять свой приватный переводчик ради защиты данных — проект точно стоит посмотреть.
📁 Language: #Python 94.7%
⭐️ Stars: 5.1k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Twake Drive
Если хранить файлы в Google Drive или OneDrive, данные лежат на сторонних серверах. Кроме вопросов приватности, подписки становятся всё дороже.
На GitHub нашёл Twake Drive — опенсорсную альтернативу Google Drive, которую можно развернуть на своём сервере.
Поддерживает загрузку файлов и папок, общие рабочие пространства, управление доступами, совместное редактирование документов. Есть интеграция с OnlyOffice, так что можно создавать презентации, тексты и таблицы прямо внутри. Данные хранятся в зашифрованном виде.
Развернуть можно через Docker или поставить на свой сервер вручную. Полный контроль над данными и нормальная приватность.
Если нужен безопасный, контролируемый и открытый инструмент для командной работы с файлами, без зависимости от облаков третьих компаний, этот вариант стоит внимания.
📁 Language: #JavaScript 79.2%
⭐️ Stars: 258
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
next-ai-draw-io
Когда рисуешь flowchart'ы и архитектурные диаграммы, таскать элементы по одному в draw.io довольно утомительно, особенно на сложных схемах, где нужно постоянно перегонять узлы и линии.
Наткнулся на опенсорсный проект next-ai-draw-io: просто описываешь нужную диаграмму обычным языком, и AI сам генерит схему в формате draw.io.
Ключевых фич три: генерация диаграмм из текста, загрузка картинки, чтобы AI её скопировал и подтюнил, и редактирование диаграммы в формате живого диалога. При изменениях не нужно каждый раз пересобирать весь XML, AI точечно правит нужные части, так что всё работает быстрее.
Техстек: Next.js + AI SDK + react-drawio, поверх этого дергается OpenAI API для обработки естественного языка. Поддерживается история версий, можно в любой момент посмотреть и откатить предыдущие состояния.
Если хочешь апгрейдить рисование с "ручного перетаскивания" до формата "сказал, и оно нарисовало", этот проект вполне стоит попробовать.
📁 Language: #TypeScript 96.5%
⭐️ Stars: 1.2k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
awesome-nano-banana-pro-prompts
На этой неделе, когда было свободное время, игрался с Nano Banana Pro и генерировал картинки. Иногда вообще не понимал, как написать нормальный промпт, чтобы вышел хороший результат. Пробовал разные стили и техники, но процесс получался медленным и почти на ощупь.
Случайно наткнулся на GitHub проект awesome-nano-banana-pro-prompts — там собрано больше 500 отобранных примеров промптов для Nano Banana Pro.
Все примеры разбиты по категориям: постеры, инфографика, визуальный брендинг, дизайн персонажей и другие. К каждому примеру есть готовое изображение, чтобы сразу понимать, что получится.
Поддерживается многоязычные промпты и есть галерея с мгновенным превью — можно сразу посмотреть результат по каждому запросу.
Проект активно обновляется. Если хочешь быстрее разобраться, как писать промпты для Nano Banana Pro, а не тратить время на хаотичные эксперименты — проект определенно стоит сохранения.
📁 Language: #TypeScript 100.0%
⭐️ Stars: 981
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Budgie Desktop
Используя Linux, легко столкнуться с крайностями: одни рабочие окружения слишком перегружены и сложны, другие наоборот — чересчур минималистичны и обрезаны по функциональности. Найти что-то одновременно удобное и приятное глазу бывает непросто.
Недавно наткнулся на Budgie Desktop — опенсорсное рабочее окружение, которое сочетает аккуратный, современный UI и при этом не жертвует удобством.
Оно построено на зрелом GNOME-стеке, но без кучи запутанных настроек. В итоге получаешь опыт, во многом напоминающий классическую Windows-раскладку: просто, понятно и сразу готово к работе.
Фича, которая делает Budgie особенным — это Raven. Это боковая панель, где собраны уведомления, медиаконтроль, виджеты и настройки. В связке с гибко настраиваемой панелью и довольно низким потреблением ресурсов получается очень удобное решение.
Если ищешь лёгкое, аккуратное, без визуального хаоса и быстро осваиваемое окружение, или тебе поднадоели тяжеловесные сборки вроде GNOME или KDE, то Budgie Desktop определённо стоит попробовать.
📁 Language: #Vala 92.2%
⭐️ Stars: 1.2k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Awesome Uses
Когда новичок только начинает учить программирование и настраивать рабочую среду, он часто сталкивается с кучей редакторов, терминалов и плагинов, и вообще не понимает, что выбирать.
На GitHub есть подборка Awesome Uses, где собрано огромное количество реальных рабочих конфигураций от разработчиков со всего мира. Это точно стоит посмотреть.
Там есть всё: фронтенд, бэкенд, веб-разработка, мобильная разработка. Есть удобный просмотр через веб-страницу, а также фильтрация по языкам программирования и странам.
Разработчики делятся подробностями: железо, софт, конфиг редакторов, настройка терминала и многое другое.
Проект живой и продолжает обновляться. Если захочешь — можно отправить и свою конфигурацию.
📁 Language: #JavaScript 96.9%
⭐️ Stars: 4.9k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
CrossDesk
Иногда возникает необходимость подключиться к домашнему компьютеру удаленно или помочь другу с техподдержкой. Коммерческие инструменты для удаленного доступа бывают удобными, но ограничения по подключению иногда ужасно раздражают.
Недавно я наткнулся на CrossDesk на GitHub. Это опенсорсный софт для удаленного рабочего стола. Главная фишка в том, что он поддерживает веб-клиент, так что устройство можно контролировать прямо из браузера.
Есть и базовый функционал: передача аудио в реальном времени, сетевой туннелинг, программное и аппаратное кодирование/декодирование видео, кодирование/декодирование аудио и шифрование трафика.
📁 Language: #Cpp 98.8%
⭐️ Stars: 1.1k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
crosspaste-desktop
Нашёл ещё один опенсорсный инструмент на GitHub для кроссплатформенной синхронизации буфера обмена: CrossPaste. С ним можно свободно копировать и вставлять контент между любыми устройствами.
У приложения простой и понятный интерфейс. Поддерживаются разные типы данных: текст, цвета, ссылки, HTML, RTF, картинки, файлы и другое.
Есть встроенная умная система управления данными, которая автоматически чистит историю копирования и вставки. Не нужно делать это вручную, плюс это экономит место.
CrossPaste использует end-to-end шифрование. Все данные хранятся только локально и никуда не отправляются, так что приватность и безопасность остаются под контролем пользователя.
Можно просто скачать инсталлятор и сразу пользоваться. Поддерживаются Windows, macOS и Linux.
📁 Language: #Kotlin 98.7%
⭐️ Stars: 1.4k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
easy-llm-cli
Многие, кто привык писать код прямо в терминале, постоянно спотыкаются о то, что каждый AI-инструмент привязан к своему конкретному модели. В итоге в одном CLI гибко переключаться между разными LLM оказывается не так-то просто.
На GitHub нашёлся как раз подходящий опенсорс — Easy LLM CLI. Проект построен поверх Google Gemini CLI, но при этом полностью снимает ограничение на один единственный модельный бекенд.
Он умеет работать с Gemini, OpenAI, Claude, DeepSeek и даже с локальными моделями через Ollama.
Поддерживает MCP (Model Context Protocol) для подключения инструментов, умеет читать контекст кода прямо из репозитория и может автоматом выполнять Git-операции, рефакторить код или генерировать приложение.
Работает в Node.js-окружении, можно запускать через npx без установки. Модели настраиваются обычными переменными окружения — подставляешь нужный провайдер и работаешь.
Хороший вариант для тех, кто не хочет привязываться к одному вендору и любит решать задачи прямо из терминала.
📁 Language: #TypeScript 96.0%
⭐️ Stars: 1.1k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
ChatGPT MD
Иногда хочется прямо в заметках Obsidian общаться с AI, без постоянного переключения между окнами и без риска для приватности, который есть у онлайн-сервисов.
Недавно на GitHub попался плагин ChatGPT MD, который позволяет бесшовно интегрировать ChatGPT, OpenRouter и локальные большие языковые модели прямо в Obsidian.
Он поддерживает запуск диалогов прямо в любой заметке, умеет подтягивать другие заметки как контекст, а вся история переписки хранится полностью локально, без передачи через сторонние серверы.
Помимо OpenAI, можно подключать модели с платформы OpenRouter, включая Claude, Gemini, DeepSeek, либо использовать локальные модели через Ollama и LM Studio с полностью офлайн-режимом.
Для каждой заметки можно отдельно настраивать параметры модели. Есть поддержка рендеринга Markdown, автогенерации заголовков, переиспользования шаблонов и других функций.
Если ты хочешь эффективно использовать AI прямо в Obsidian и при этом держать диалоги и заметки в едином пространстве, этот плагин точно стоит попробовать.
📁 Language: #TypeScript 95.3%
⭐️ Stars: 1.2k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
inksight
Когда фотографируешь рукописные заметки и хочешь превратить их в редактируемый цифровой документ, обычный OCR распознаёт только текст и теряет сами штрихи письма. А профессиональные планшеты для рукописного ввода требуют отдельного оборудования.
Недавно на GitHub появился InkSight — это опенсорсный проект от Google для преобразования рукописных заметок. Он умеет превращать фото рукописного текста в векторные штрихи, сохраняя траекторию письма, с поддержкой редактирования и поиска.
Система построена на архитектуре ViT + mT5 (encoder–decoder). Модель проходит двойное обучение через этапы «чтения» и «письма», благодаря чему она не только понимает рукописный текст, но и умеет восстанавливать сам процесс письма.
Поддерживается многоязычное распознавание, разные фоны и стили письма. Есть два режима конвертации:
на уровне слов,
и на уровне всей страницы.
На выходе получается векторный цифровой почерк, который можно напрямую редактировать, искать по нему или импортировать в заметочные приложения.
Также есть онлайн-демо на Hugging Face, выложен полный датасет и примеры кода в Jupyter для локального запуска.
📁 Language: #Python 13.2%
⭐️ Stars: 759
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
OpenContracts
Когда работаешь с юрдоками и контрактами, сама по себе читка не так напрягает, как необходимость выгребать из сотен файлов ключевые пункты, помечать важные места и при этом держать формат данных единым для последующей аналитики.
На GitHub попался OpenContracts — опенсорсный анализатор документов, заточенный под знания-интенсивные задачи. Он заметно упрощает управление файлами и вытягивание данных.
Поддерживает загрузку PDF и обычного текста, разметку и анализ. Внутри стоит плагиноподобный парсер, который автоматически вытаскивает структурные особенности документа и делает векторные представления для удобного поиска.
Главная фича — массовое извлечение данных. Можно задать вопрос сразу к сотне документов, получить структурированный ответ и увидеть подсветку прямо в исходниках. Есть настройка схемы метаданных, совместная разметка, управление доступами и прочие корпоративные возможности.
Система построена на PydanticAI. Там есть и управление диалогом, и стриминговые ответы. Развернуть можно через Docker.
Если приходится разбирать горы контрактов, юрбумаг или любых материалов с высоким порогом знаний, этот инструмент хорошо переводит работу из ручной рутины в нормальный поток.
📁 Language: #TypeScript 52.3%, #Python 46.9%
⭐️ Stars: 985
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
qxresearch-event-1
При изучении Python часто становится скучно: сидишь перед толстыми туториалами, строчишь код, а ощущения быстрого результата почти нет. Хотя на самом деле многие полезные вещи делаются буквально в несколько строк.
Как раз на GitHub наткнулся на проект qxresearch-event-1, который продвигает идею «минимализма». В нём собрано 50+ Python-приложений, каждое из которых запускается примерно из 10 строк кода.
Покрытие очень широкое: от базовых задач вроде шифрования PDF и объединения файлов до более продвинутых вещей — GUI-интерфейсы, диктофон, а также автоматизация почты и голосовой ассистент на базе ChatGPT.
Такой короткий и плотный код отлично подходит для чтения и разбора. Плюс к каждому примеру есть видеоразбор, который помогает быстро понять логику каждой строки.
Достаточно простой настройки окружения, и всё сразу запускается. Подойдёт и новичкам, которые ищут практику, и опытным разработчикам, которым нужен набор удобных скриптов на каждый день.
📁 Language: #Python 100%
⭐️ Stars: 2.1k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
MLE-agent
Когда делаешь ML-проект, весь цикл обычно разваливается на постоянные прыжки между инструментами: подготовка данных, обучение модели, отладка, оптимизация. В итоге теряется куча времени.
На GitHub попался MLE-Agent — опенсорсный AI-ассистент, сделанный специально под задачи ML-инженеров.
Он умеет по нечётким требованиям собирать базовый ML-пайплайн, а ещё способен самостоятельно участвовать в Kaggle: от подготовки данных и тренировки модели до финальной отправки сабмита.
Внутри есть интеграция с Arxiv и Papers with Code, так что он может искать релевантные статьи. При ошибках пробует сам разобраться и подсказать фикс. Может даже генерировать недельные отчёты по проделанной работе.
Есть интерактивный CLI-чат, и можно подключить OpenAI, Claude или локальную модель через Ollama.
Если ты регулярно работаешь с ML-процессами и хочешь помощника, который соберёт базовую модель, подправит код и найдёт нужные статьи — этот проект стоит попробовать.
📁 Language: #Python 96.0%
⭐️ Stars: 1.4k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Paper2All
После того как заканчиваешь писать научную работу, самый болезненный этап обычно — промо. Нужно делать проектный сайт, рисовать постер, монтировать видео, писать посты для соцсетей — и всё это иногда утомляет сильнее самой статьи.
Случайно наткнулся на Paper2All — открытый инструмент для академической продуктивности, который по одному загруженному PDF автоматически генерирует полный набор промо-материалов.
Он создаёт интерактивный сайт, научный постер, промо-видео, текст для соцсетей и прочее. Можно задать свои размеры постера, а для видео выбрать, нужен ли цифровой диктор.
Инструмент даже умеет генерировать посты под конкретные площадки вроде Twitter или Xiaohongshu, подстраивая стиль под платформу.
Достаточно развернуть у себя локально — есть подробная инструкция. Поддерживаются API моделей OpenAI, OpenRouter и другие.
Если у тебя вышла научная статья и нужно быстро собрать промо-пакет, чтобы повысить охват и видимость — эта штука серьёзно экономит время.
📁 Language: #Python 80.2%
⭐️ Stars: 275
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Hyprnote
На созвонах одновременно слушать и пытаться лупить по клавиатуре, чтобы что-то записать, это уже само по себе тяжко. А потом ещё переслушивать запись и приводить всё в порядок — прям отдельная боль. При этом большинство AI-ассистентов требуют загрузки данных в облако, что вызывает вопросы по приватности.
Недавно на GitHub нашёл Hyprnote — open-source проект, сделанный как локальный AI-ассистент для заметок с митингов. Основной акцент на приватность и офлайн-работу.
Он может напрямую захватывать системный звук и вход микрофона, делать realtime транскрибацию, и все данные остаются только на твоём устройстве.
Работает через Ollama или LM Studio, так что можно поднять локальные модели и обработать весь пайплайн — от распознавания речи до генерации summary — без интернета. Есть поддержка кастомных шаблонов заметок и функция для последующей ручной доработки.
Если в компании строгие требования по безопасности данных или просто не хочется отправлять записи на сервера третьих сторон, этот инструмент выглядит хорошей open-source альтернативой.
📁 Language: #TypeScript 53.7%
⭐️ Stars: 7k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
OpenScreen
Когда нужно записать обучающее или демо-видео продукта и хочется, чтобы всё выглядело по-взрослому — с зумом, плавными анимациями и приятным фоном.
Screen Studio, конечно, умеет всё это, но работает только на macOS и стоит недешево, из-за чего пользователи Windows и Linux обычно проходят мимо.
Но тут на GitHub попался проект OpenScreen. Это упрощенная, бесплатная и открытая альтернатива Screen Studio, сфокусированная на базовом, но качественном функционале.
Сейчас уже доступно:
- запись экрана целиком или отдельного окна приложения
- ручное добавление zoom-эффектов с настройкой глубины, длительности и позиции
- кадрирование видео, чтобы спрятать лишнее
Фон можно выбрать разный: обои, чистый цвет, градиент или своё изображение. Анимации зума и перемещения идут с motion blur и плавными переходами, поэтому итог выглядит более профессионально.
Проект полностью написан на TypeScript, работает на Windows, macOS и Linux. Без водяных знаков, без подписок и разрешено коммерческое использование.
Если задача просто записать красивый продуктовый демо-ролик или обучающий материал без навороченной функциональности Screen Studio — этого инструмента вполне хватает.
📁 Language: #TypeScript 90.6%
⭐️ Stars: 970
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Compounding Engineering Plugin
Когда используешь ИИ для разработки, самая сложная часть обычно не в том, чтобы писать код, а в том, чтобы заставить ИИ строго соблюдать существующие инженерные стандарты команды, а не генерировать что попало каждый раз.
Недавно наткнулся на open-source проект Compounding Engineering Plugin. Он предлагает довольно жёсткий рабочий цикл Plan-Work-Review, который помогает делать так, чтобы каждая итерация разработки с участием ИИ улучшала качество кода, а не плодила техдолг.
Это не просто память или сохранение контекста. На этапе Plan плагин глубоко анализирует кодовую базу, выявляет паттерны и генерирует подробный issue. Дальше разработка происходит в изолированной среде (worktree), а затем результат проходит ревью сразу более чем у 10 специализированных агентов.
Самая интересная часть — механизм Review. Там есть такие агенты, как security-sentinel (безопасность) и performance-oracle (производительность). Они ведут себя как опытные инженеры и буквально устраивают полноценную проверку кода.
Если хочется, чтобы Claude Code был не просто генератором кода, а дисциплинированным виртуальным коллегой, который не только пишет, но и умеет сам себя проверять — этот плагин однозначно стоит изучить.
📁 Language: #Python 60.1%
⭐️ Stars: 2k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
waveterm
В повседневной разработке приходится постоянно прыгать между терминалом и браузером: открыть документацию, глянуть превью, проверить логи, мониторинг, плюс всякие AI-инструменты. Со временем это начинает реально бесить и сбивает фокус.
Недавно на GitHub попался классный проект — Wave Terminal. Это опенсорс терминал, который встраивает графические функции прямо внутрь интерфейса. По сути, позволяет делать большинство задач, не покидая командную строку.
Ты можешь свободно организовывать рабочее пространство: перетаскивать панели, комбинировать терминалы, редактор, браузер и AI-ассистента — примерно как окна на рабочем столе, только всё в одном приложении.
Внутри есть встроенный редактор с поддержкой удалённых файлов, подсветкой синтаксиса и системой предпросмотра. Терминал умеет показывать Markdown, изображения, видео, PDF, CSV и другие форматы прямо внутри окна.
Плюс там плотная интеграция с AI. Можно подключить локальный Ollama или OpenAI, и если что-то падает с ошибкой — просто спрашиваешь AI в соседной панели, не переключаясь в браузер.
Работает на macOS, Linux и Windows. Проект активно развивается, так что если нравится идея терминала-комбайна — можно попробовать.
📁 Language: #Go 49.2%
⭐️ Stars: 14.2k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
mgrep
В больших проектах поиск нужной бизнес-логики иногда превращается в ад: если не знаешь точное название функции или нужные ключевые слова, можно потратить полдня и ничего не найти.
Для таких случаев появился open-source инструмент mgrep. Это что-то вроде Grep, но с ИИ под капотом. Он позволяет искать по коду, изображениям, PDF и другим файлам с помощью обычного языка, а не регулярных выражений.
В основе инструмента — мощная модель семантического поиска, которая понимает смысл запроса, а не просто совпадения. Параллельно mgrep тихо индексирует проект в фоне, не мешая работе.
Интересный бонус: mgrep можно подключить к AI-ассистентам вроде Claude Code и Codex. По тестам, это заметно снижает расход токенов.
Установка простая: ставится глобально через npm, а команда mgrep watch запускает индексацию в директории проекта.
📁 Language: #TypeScript 85.2%
⭐️ Stars: 1.5k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
tiny-svg
В этом проекте мы обычно работаем с SVG-иконками, и перед использованием их приходится сначала сжимать, а потом вручную конвертировать в React или Vue компоненты. Процесс не самый удобный.
Совпало так, что я нашел опенсорсный онлайн-инструмент Tiny SVG, который совмещает оптимизацию SVG, генерацию кода и конвертацию форматов в одном месте.
Он дает больше 40 опций оптимизации, есть превью в реальном времени, и можно в один клик сгенерировать код для разных фреймворков, включая React и Vue.
Помимо этого, там есть базовые функции редактирования изображения: поворот, отражение, масштабирование. Можно экспортировать результат в PNG/JPEG с кастомными размерами.
После клонирования репозитория можно установить зависимости и запустить проект локально. Он поддерживает PWA и может работать офлайн после установки.
📁 Language: #TypeScript 50.9%
⭐️ Stars: 97
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Плагины PT AI для IDE: новые возможности для безопасного кода
Плагины PT AI получили обновление, которое делает работу с уязвимостями более эффективной прямо в IDE.
Новые фичи:
● Встроенный ассистент для триажа.
Автоматически предлагает, какие уязвимости подтвердить или отклонить в первую очередь, а еще группирует похожие уязвимости для пакетной обработки.
● Массовое управление уязвимостями.
В плагине для IntelliJ IDEA теперь можно менять статус сразу у нескольких уязвимостей. Достаточно выделить их галочками на вкладке Detected Vulnerabilities (Обнаруженные уязвимости) и выбрать действие. Для VSCode функция появится до конца года.
●Copilot на основе LLM (большая языковая модель) (экспериментальная функция)
ИИ-копилот на базе YandexGPT для генерации исправлений прямо в IDE. Показывает изменения перед применением, объясняет логику правок и сохраняет историю рекомендаций во вкладке How to Fix (как исправить). Функция выключена по умолчанию (активируется в настройках плагина).
AI Dev Gallery
Разрабатывать приложения под Windows и добавлять туда AI-функции вроде распознавания изображений, генерации текста и прочего бывает долго и муторно, если настраивать модели и писать всё с нуля.
Поэтому Microsoft выложила в открытый доступ инструмент AI Dev Gallery. Он сделан специально для Windows-разработчиков и помогает быстро подключать модели и интегрировать разные AI-возможности.
Там есть больше 25 интерактивных примеров, которые покрывают работу с изображениями, текстом, голосом и другими задачами. Модели можно сразу просматривать и скачивать с Hugging Face и GitHub.
Каждый пример включает полный исходник на C#, и его можно экспортировать в самостоятельный проект Visual Studio одним кликом, чтобы дальше спокойно дорабатывать.
Установить можно через Microsoft Store или клонировать репозиторий и собрать проект в Visual Studio 2022 или новее.
📁 Language: #Csharp 99.8%
⭐️ Stars: 1.3k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer