GitHub Разработчика

mockd mockd — это однофайловый многопротокольный API mock-сервер на Go, который, похоже, хочет сразу «поглотить весь зоопарк mock-инструментов». HTTP, gRPC, GraphQL, WebSocket, MQTT, SSE, SOAP — всё в одном месте. Но действительно обращает на себя внимание не столько количество протоколов, сколько то, что туда ещё впихнули import, record/replay, stateful CRUD, dashboard и cloud tunnel. 📁 Language: #Go 99.5% ⭐️ Stars: 66 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

alexandria-audiobook Слушать аудиокниги удобно, но если нужно конвертировать имеющийся роман или электронную книгу в аудиоформат, большинство инструментов выдают «механический» голос с одним тембром — без разделения персонажей и эмоциональной выразительности. Недавно наткнулся на open-source проект Alexandria Audiobook Generator, который с помощью AI автоматически размечает текст и генерирует аудиокнигу с озвучкой нескольких персонажей. Сначала большая модель парсит весь текст книги, точно разделяя нарратив (описание) и реплики разных персонажей, а также проставляет эмоциональные теги. В проект встроен локальный TTS-движок: поддерживаются разные языки, а такие вещи, как вздохи, смех и прочие паралингвистические элементы, воспроизводятся естественно с учётом контекста. Есть удобный UI, где можно назначать разные голоса для каждого персонажа; также поддерживается клонирование голоса по короткому аудио-сэмплу (буквально несколько секунд). Поддерживается one-click локальный деплой — без необходимости использовать внешние голосовые сервисы, всё работает полностью на локальной машине. На выходе можно экспортировать аудиокнигу в формате M4B с главами или в виде многодорожечного аудио. Отличный вариант для тех, кто любит аудиокниги или занимается созданием аудиоконтента. 📁 Language: #Python 58.3% ⭐️ Stars: 422 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

alexandria-audiobook Слушать аудиокниги удобно, но если нужно конвертировать имеющийся роман или электронную книгу в аудиоформат, большинство инструментов выдают «механический» голос с одним тембром — без разделения персонажей и эмоциональной выразительности. Недавно наткнулся на open-source проект Alexandria Audiobook Generator, который с помощью AI автоматически размечает текст и генерирует аудиокнигу с озвучкой нескольких персонажей. Сначала большая модель парсит весь текст книги, точно разделяя нарратив (описание) и реплики разных персонажей, а также проставляет эмоциональные теги. В проект встроен локальный TTS-движок: поддерживаются разные языки, а такие вещи, как вздохи, смех и прочие паралингвистические элементы, воспроизводятся естественно с учётом контекста. Есть удобный UI, где можно назначать разные голоса для каждого персонажа; также поддерживается клонирование голоса по короткому аудио-сэмплу (буквально несколько секунд). Поддерживается one-click локальный деплой — без необходимости использовать внешние голосовые сервисы, всё работает полностью на локальной машине. На выходе можно экспортировать аудиокнигу в формате M4B с главами или в виде многодорожечного аудио. Отличный вариант для тех, кто любит аудиокниги или занимается созданием аудиоконтента. 📁 Language: #Python 58.3% ⭐️ Stars: 422 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

collab-public Обычно, когда используешь AI-ассистентов для программирования, постоянно приходится переключаться между терминалом, редактором и документацией — из-за этого легко теряется ход мысли. Недавно на GitHub наткнулся на Collaborator — end-to-end рабочее пространство, специально спроектированное для разработки Agent’ов. При запуске — это бесконечный canvas, где терминал, контекстные файлы и выполняемый код разложены в одном интерфейсе. Двойной клик по пустому месту создаёт новый терминал для запуска Agent’а, а файлы можно перетаскивать из сайдбара — сразу открываются для предпросмотра или редактирования. Это избавляет от постоянного переключения между окнами и вкладками, позволяя AI и коду работать бок о бок. Сейчас проект находится на ранней стадии и активно развивается, пока поддерживаются только устройства на macOS с Apple Silicon. Есть скрипт для установки в один клик, терминал под капотом работает на tmux, все данные сохраняются локально. Подойдёт тем, кто часто экспериментирует с разработкой AI-агентов — стоит попробовать, чтобы прочувствовать такой иммерсивный ритм кодинга. 📁 Language: #TypeScript 73.7% ⭐️ Stars: 1.2k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Стань стажером-разработчиком Frontend/Fullstack в Яндексе Реализуйте новые фичи и интерфейсы в приложении Умного Дома, пишите веб‑приложения для роботов‑доставщиков и автономных машин, участвуйте в развитии международных финтех‑стартапов Yango Pay и Buy&Sell, создавайте геймификацию на трекинге заказа в Яндекс Лавке и Яндекс Карты нового поколения. Фронтенд-разработчику необходимо: — уверенно владеть HTML, CSS и основами JavaScript — иметь опыт взаимодействия с TypeScript, React и SSR. Как преимущество: понимать основы Git, Docker, написания тестов — обладать базовыми техническими навыками. Фулстек-разработчику необходимо: — иметь опыт с Node.js — понимать основы CI/CD, баз данных, WebSocket, REST API или GraphQL — знать основы Python или Go. Стажировка официально оформляется, оплачивается, имеет гибкий график и предлагает оплату проезда и проживания для студентов из других городов. Станьте частью одной из команд фронтенд или фулстек разработчиков в Яндексе — оставляйте заявку.

tennis Это инструмент командной строки для отображения CSV-таблиц в терминале с улучшенным форматированием. Он поддерживает автоматическое определение ширины колонок и выравнивание данных для лучшей читаемости. Программа позволяет настраивать стили границ и разделителей, а также поддерживает цветовое выделение для улучшения визуального восприятия. 📁 Language: #Zig 92.7% ⭐️ Stars: 375 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

На Stepik вышел курс по Kubernetes Этот курс даёт крепкую базу по Kubernetes: от понимания архитектуры кластера и запуска первых Pod до работы с Deployment, Service, Ingress, storage и сетевым взаимодействием. Вы научитесь: - разворачивать Kubernetes-кластер локально - работать с kubectl и основными ресурсами Kubernetes - деплоить и масштабировать приложения - настраивать сети, сервисы и хранилище - понимать архитектуру Kubernetes и как он работает "под капотом" Всё сразу закрепляется на практике с помощью заданий с автопроверкой. Материал подаётся понятным языком, шаг за шагом, на реальных примерах и с наглядными схемами. После прохождения вы получите сертификат, который можно добавить в резюме. В ближайшие 48ч курс доступен со скидкой 20% по промокоду «GITHUB20»: открыть курс на Stepik

HyperAgent При написании автотестов или парсеров с использованием классического Playwright часто приходится постоянно поддерживать различные селекторы элементов. Стоит лишь немного измениться структуре целевой страницы — и существующие скрипты начинают падать и перестают работать, а их поддержка становится довольно трудозатратной. Недавно на GitHub наткнулся на open-source проект HyperAgent, который изящно объединяет Playwright с большими языковыми моделями. Он позволяет управлять браузером с помощью естественного языка и выполнять сложные задачи автоматизации без необходимости писать кучу хрупкого кода с селекторами. Поддерживает как одношаговые операции (быстро и дёшево), так и сложные многошаговые сценарии, включая визуальное понимание и адаптивную подстройку. Также есть встроенное кеширование действий: записанный один раз workflow можно воспроизводить повторно без необходимости каждый раз обращаться к LLM. На низком уровне используется напрямую Chrome DevTools Protocol, что обеспечивает более точное выполнение действий, автоматическую фильтрацию рекламных фреймов и поддержку работы с глубоко вложенными iframe. Кроме того, есть поддержка облачного масштабирования: через Hyperbrowser можно быстро развернуть сотни сессий, а также интегрироваться с MCP-инструментами для построения полноценных workflow. Если вы используете Playwright для автоматизации тестирования или сбора данных и устали от постоянной поддержки селекторов — этот проект определённо стоит попробовать. 📁 Language: #TypeScript 97.2% ⭐️ Stars: 1.1k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Maestro При разработке мобильных приложений или end-to-end тестировании веба традиционные инструменты либо сложно настраивать и тяжело осваивать, либо тестовые скрипты легко ломаются при изменениях интерфейса — в итоге высокая стоимость поддержки. Сегодня в GitHub Trending наткнулся на open-source фреймворк Maestro — тесты пишутся на простом YAML, и первый тест-кейс можно сделать буквально за 5 минут. Поддерживает Android, iOS и веб-приложения, включая React Native, Flutter и другие фреймворки. Можно запускать на эмуляторах, реальных устройствах или в браузере. Есть встроенный механизм “умного ожидания”, который автоматически обрабатывает динамический UI — не нужно руками прописывать задержки. Также есть визуальный редактор Maestro Studio: можно записывать пользовательские действия, инспектить элементы, визуально собирать тестовые сценарии, плюс есть встроенная AI-помощь для генерации тест-команд. Настройка окружения максимально простая — установка одной командой, а тесты можно запускать сразу, без компиляции. Подойдёт командам, которые часто делают UI-тестирование — помогает существенно сократить время на поддержку автотестов. 📁 Language: #Kotlin 77.3% ⭐️ Stars: 12.8k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

job-ops При поиске работы, когда рассылаешь резюме «вслепую», сложно понять, какие вакансии реально подходят, и легко запутаться, куда уже откликался. Дальнейший фоллоу-ап обычно ведётся вручную в таблицах — это, конечно, головная боль. Недавно на GitHub наткнулся на опенсорс-инструмент для управления поиском работы — JobOps, который реализует полностью автоматизированный AI-пайплайн для джоб-хантинга. Он умеет автоматически парсить вакансии с основных job-платформ и с помощью AI матчит их с нашим опытом, выставляя скоринг по релевантности. При нахождении вакансий с высоким скором инструмент, опираясь на описание позиции, автоматически генерирует кастомизированное PDF-резюме под конкретную вакансию и сразу отправляет отклик. Более того, есть трекинг почты: после подключения email система автоматически распознаёт приглашения на интервью или отказы и в реальном времени обновляет статус откликов. Поддерживается локальный деплой в один клик через Docker, все данные хранятся локально. Тем, кто сейчас в поиске работы, стоит присмотреться к этому инструменту. 📁 Language: #TypeScript 98.7% ⭐️ Stars: 2k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Project N.O.M.A.D. В последнее время хотел развернуть офлайн-базу знаний: и Wikipedia поставить, и AI-чат подключить, плюс карты и инструменты для заметок — но всё это приходится поднимать и настраивать по отдельности, что довольно муторно. И вот сегодня на GitHub наткнулся на опенсорс-проект Project N.O.M.A.D. — он позволяет одной командой задеплоить полноценный офлайн-сервер знаний. Через контейнеризацию на Docker автоматически устанавливаются и конфигурируются: офлайн-версия Wikipedia, локальный AI-ассистент, курсы Khan Academy, офлайн-карты, инструменты шифрования данных и система заметок. Также есть визуальный интерфейс управления для централизованного контроля. AI-чат построен на базе Ollama и Qdrant, поддерживает загрузку документов для семантического поиска. Картографический модуль позволяет скачивать региональные карты и использовать их офлайн, а образовательная платформа включает полный курс Khan Academy с поддержкой трекинга прогресса для нескольких пользователей. Дополнительно в комплекте есть инструмент бенчмаркинга железа — можно отправлять результаты производительности устройства в общий рейтинг сообщества. Проект спроектирован без телеметрии и после установки полностью работает офлайн. 📁 Language: #TypeScript 91.5% ⭐️ Stars: 2.8k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Awesome Codex Subagents Коллекция из 130+ субагентов, разбитых по категориям и заточенных под реальные рабочие процессы разработки. Субагенты — это специализированные помощники, которые позволяют Codex выполнять конкретные задачи (ревью, отладка, документация, инфраструктура и т.д.) с более понятным результатом и меньшим «шумом» в контексте. Каждый из них работает в собственном контексте и со своими инструкциями, благодаря чему рабочие процессы становятся более структурированными. Не просто универсальные промпты, а специализированные агенты для задач вроде ревью, отладки, документации, инфраструктуры и других. ⭐️ Stars: 262 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

MySearch-Proxy MySearch-Proxy — объединяет поиск через Tavily / Firecrawl / X в MCP + Skill + Console Это не просто «единый поиск» — скорее, это упаковка всего того набора, который обычно каждый раз приходится собирать вручную. Сразу идёт комплект из трёх компонентов: MCP + Skill + Console, причём чётко разделены роли Tavily / Firecrawl / X (и есть возможность подключить свой агрегирующий шлюз). 📁 Language: #Python 70.1% ⭐️ Stars: 43 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

В заповедной Карелии, среди сотен озёр и густой северной тайги, на берегу Онежского озера расположился бутик-отель "Заонежье". Здесь архитектура деликатно вписана в ландшафт: фасады из северного дерева и лемех отражают традиции Русского Севера. Каждое окно обращено к воде, позволяя бесконечному озёрному горизонту стать частью интерьера. Тринадцать видовых номеров и четыре гостевых дома с дровяными каминами создают атмосферу приватности и спокойствия, а ресторан "Руна" предлагает авторскую гастрономию из локальных продуктов. Пространство отеля продумано для размеренного отдыха: пирс, панорамный зал, экотропы и уединённые места для медитации среди леса. Гостям доступны путешествия к острову Кижи, рыбалка, прогулки на каяках,запах и катерах, велосипедные прогулки, и тишина бескрайних пейзажей. Проект отмечен международными и российскими архитектурными премиями, включая победы в LIV Hospitality Design Awards, Archiwood, ADD Awards и Rethinking The Future Awards. Бутик- отель "Заонежье" предоставляет возможность почувствовать природу в её первозданной тишине и гармонии, при этом сохранить привычный комфорт. Наш телеграм канал: @hotelzaonezhie Забронировать номер: https://zaonezhie.com

project_aura Это проект, представляющий собой станцию мониторинга качества воздуха на базе микроконтроллера ESP32-S3 с пользовательским интерфейсом на основе библиотеки LVGL. Станция собирает данные о качестве воздуха и передает их через протокол MQTT, обеспечивая интеграцию с системами умного дома, такими как Home Assistant. Проект включает в себя как аппаратную, так и программную части, предоставляя полный набор инструментов для создания и настройки устройства. 📁 Language: #Cpp 94.8% ⭐️ Stars: 386 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

SkillDeck SkillDeck — десктопный менеджер навыков для AI-инструментов Со временем у разработчиков накапливается много полезных «навыков» и конфигураций для разных AI-инструментов. Но при переключении между ними часто приходится вручную редактировать конфиги и управлять ссылками, что довольно неудобно. Открытый проект SkillDeck решает эту проблему. Это десктопный клиент для визуального управления навыками, который поддерживает около 10 популярных AI-инструментов, включая: - Claude Code - Codex - Gemini CLI - Cursor и другие С его помощью можно централизованно управлять навыками в одном месте — устанавливать, обновлять и назначать их разным AI-ассистентам для программирования. 📁 Language: #Swift 96.5% ⭐️ Stars: 141 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

llm-engineer-toolkit Каждый день открывается множество AI-проектов. Но когда действительно нужно начать делать RAG или строить Agent, из-за огромного количества библиотек и компонентов часто сложно понять, с чего начать. Недавно наткнулся на open-source проект llm-engineer-toolkit — своего рода набор инструментов, специально собранный для разработчиков, работающих с большими языковыми моделями. В нём более 120 популярных open-source библиотек для LLM аккуратно структурированы и распределены по этапам полного цикла разработки. Охватываются такие ключевые направления, как: - дообучение моделей (fine-tuning) - разработка приложений - RAG-поиск - инференс и деплой - построение мультиагентных систем - и ещё десяток важных этапов разработки Никакого сложного порога входа — можно просто открыть страницу и быстро подобрать нужный технологический стек. Это значительно экономит время, которое обычно уходит на сравнение разных фреймворков и эксперименты. Отлично подойдёт тем, кто занимается разработкой AI-приложений или хочет системно разобраться в экосистеме больших языковых моделей. ⭐️ Stars: 10k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Hermes Agent Сегодня в трендах GitHub появился открытый проект Hermes Agent — довольно интересная штука. Это AI-агент со встроенным полноценным циклом обучения, который может самоэволюционировать и развиваться вместе с пользователем. Он способен: ▪️автоматически создавать новые навыки на основе реального использования ▪️самосовершенствоваться в процессе выполнения задач ▪️напоминать себе сохранять важную информацию Более того, он может искать по истории диалогов и накапливать понимание пользователя между сессиями — то есть чем дольше им пользуешься, тем лучше он тебя понимает. Кроме того, в проекте есть: ▪️встроенный планировщик задач — можно на естественном языке настроить ежедневные отчёты, регулярные бэкапы и другие автоматизации ▪️полноценный терминальный интерфейс с поддержкой: ▪️ многострочного редактирования ▪️автодополнения команд ▪️истории сессий Если хочется личного AI-ассистента с памятью и “сопровождающим” ростом, этот проект вполне можно развернуть и попробовать. 📁 Language: #Python 86.6% ⭐️ Stars: 4.6k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

CCG Workflow Используя Claude Code для разработки проектов, при задачах, где переплетаются фронтенд и бэкенд, поручать одному модели обрабатывать все детали оказывается не слишком эффективно. Токены расходуются буквально как вода, что довольно болезненно. Случайно наткнулся на open-source проект CCG Workflow. Он реализует подход с кооперацией нескольких моделей: Claude отвечает за общую оркестрацию, Gemini обрабатывает задачи фронтенда, а Codex занимается бэкенд-разработкой. Благодаря чёткому механизму маршрутизации задач, фронтенд-работа автоматически направляется Gemini, бэкенд-логика — Codex, а Claude сосредоточен на code review и контроле процесса. Проект предоставляет полноценный шестистадийный процесс разработки — от анализа требований до реализации кода. Все этапы можно быстро вызывать через slash-команды. Также поддерживается режим, управляемый спецификацией OPSX, где требования преобразуются в набор ограничений, что уменьшает «свободную интерпретацию» со стороны моделей. Кроме того, интегрирована функция параллельного выполнения командой агентов: можно запускать сразу несколько Builder, которые совместно пишут код. Это особенно подходит для модульной разработки сложных проектов. Установка выполняется одной командой npx, при этом автоматически настраивается окружение Claude Code. В комплекте уже есть полезные инструменты — поиск по коду, Git-утилиты и т.п., так что можно начинать работу сразу после установки. 📁 Language: #Go 56.5% ⭐️ Stars: 3.3k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

maltrail Maltrail — это система обнаружения вредоносного сетевого трафика, использующая публично доступные черные списки и пользовательские списки индикаторов компрометации для выявления подозрительных соединений и событий. Она поддерживает обнаружение по доменным именам, URL, IP-адресам и HTTP User-Agent заголовкам, а также использует эвристические методы для выявления новых угроз. Maltrail имеет архитектуру, состоящую из сенсора, сервера и клиента, где сенсор пассивно анализирует сетевой трафик, сервер хранит события, а клиент предоставляет интерфейс для их просмотра. 📁 Language: #Python 61.6% ⭐️ Stars: 8.3k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer