GitHub Разработчика

Clawdbot Сейчас ИИ умеет и код писать, и картинки рисовать, и в роли собеседника выступать, но есть одна проблема: чтобы всем этим пользоваться, почти всегда нужно идти в отдельную веб-страницу или отдельный клиент. Как только хочется, чтобы он помог с рабочей задачей или обсудить с ним требования и решение, приходится открывать нужное окно ИИ и постоянно прыгать между разными интерфейсами. Это реально неудобно. И вот на GitHub как раз попался очень хайповый open-source проект Clawdbot, который закрывает эту боль. Буквально за несколько дней он набрал 20000+ звёзд. В отличие от простых AI-чатиков, Clawdbot это приватный AI-ассистент, который может полностью работать локально и у которого есть условные “руки и ноги”. Внутри у него есть инструменты вроде управления браузером, Canvas-холста, планировщика задач и т.д. Он может как человек автоматом ходить по сайтам, заполнять формы, читать и писать файлы и даже выполнять shell-команды. Его можно подключить к популярным большим моделям вроде Gemini и Claude, а также завести в разные мессенджеры и соц-чаты. В итоге можно прямо в привычных чат-приложениях отдавать ему команды, чтобы он сам автоматизировал и выполнял задачи, без постоянного переключения между приложениями. У проекта есть пошаговая установка: одной командой можно быстро развернуть. Запускается и локально на Mac, и на Linux-сервере для удалённого доступа. 📁 Language: #TypeScript 82.5% ⭐️ Stars: 60k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Text Grab Иногда видишь текст на картинке, в видео или прямо в интерфейсе какого-нибудь приложения, а скопировать нельзя: не выделяется. Остается только вбивать руками, и если там длинный кусок, это прям боль. Недавно на GitHub попался Text Grab, опенсорсный OCR-инструмент, который вытаскивает любой видимый на экране текст и дает сразу скопировать. Он завязан на встроенный Windows OCR-движок: распознает локально, без интернета, не держит постоянно фоновый процесс, запускаешь по необходимости. Работает шустро. Есть четыре режима: ▪️полноэкранный захват: можно выделить область или кликнуть по слову и сразу распознать; ▪️режим плавающего окна: закрепляешь где угодно и оно постоянно распознает; ▪️окно редактирования текста: внутри есть разные инструменты обработки текста; ▪️быстрые запросы: сохраняешь часто используемые куски и вызываешь их одним действием. Еще есть поддержка CLI: можно делать OCR по файлу картинки или прогонять пакетно всю папку с изображениями. Кому надо, можно поставить из Microsoft Store или скачать с GitHub. Также поддерживается установка через менеджеры пакетов scoop и choco. 📁 Language: #Csharp 99.5% ⭐️ Stars: 4.5k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

PageLM Материалов для учебы куча: PDF, доки, заметки, все раскидано где попало. Когда садишься повторять, вообще непонятно, с чего начать. Задачи решать, карточки учить тоже приходится самому собирать и раскладывать, времени и сил уходит море. Случайно наткнулся на PageLM, это опенсорсная платформа для обучения, которая сама превращает твои материалы в интерактив: квизы, флешкарты, подкасты и т.п. Загружаешь PDF, Word или Markdown, дальше можно сразу “общаться” с содержимым, задавать вопросы, генерить аккуратно структурированные конспекты, а еще она автоматически вытаскивает карточки под интервальное повторение. Плюс есть режимы типа пробного экзамена, планирования домашки, тренировки дебатов. И даже умеет конвертить заметки в подкаст-аудио, чтобы учиться по дороге. Поддерживает разные модели: Google Gemini, OpenAI, Claude, Ollama и другие. Можно выбрать облако или локальный запуск, есть вариант деплоя одной командой через Docker. Если тебя уже накрывает волной учебных материалов или хочется сделать повторение реально эффективнее, PageLM точно стоит попробовать. 📁 Language: #TypeScript 97.4% ⭐️ Stars: 1.1k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Happy Coder Когда работаешь над проектом через Claude Code или Codex, часто нужно отойти от компа по делам, но при этом хочется держать руку на пульсе: посмотреть прогресс сборки, быстро подтвердить запрос на permissions, или сразу разрулить ошибку. В итоге приходится буквально сидеть рядом с ноутом. На GitHub есть опенсорсный инструмент Happy Coder, который решает эту боль: мобильный и веб-клиент, чтобы удалённо гонять Claude Code и Codex с любого устройства. Ставишь CLI на комп, запускаешь через команду happy. Когда подключаешься с телефона, сессия сама переключается в удалённый режим. Вернулся за ПК, нажал любую клавишу и мгновенно вернул локальное управление. Есть пуш-уведомления: если AI упёрся в запрос прав или поймал ошибку, тебе сразу прилетит алерт. И важный момент по безопасности: заявлено end-to-end шифрование, то есть код при передаче между устройствами остаётся зашифрованным и не хранится на сервере в виде открытого текста. Проект полностью open source: мобильное приложение, CLI и код бэкенда. Доступен в iOS App Store и Google Play, плюс есть веб-версия. 📁 Language: #TypeScript 97.6% ⭐️ Stars: 9k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

butterfly Обычно с заметками и набросками боль: то интерфейс перегружен и сложно вкатиться, то везде ограничения. Найти приложение, которое одновременно простое и мощное, реально непросто. И тут на GitHub попался Butterfly, опенсорсный заметочник в стиле белой доски. Дизайн максимально минималистичный, но по функциям всё на месте: можно быстро рисовать от руки, писать текст, вставлять картинки, а ещё импортировать и прямо там редактировать PDF, SVG и другие форматы. Включил и сразу работаешь, инструменты лежат ровно там, где ожидаешь. Полотно бесконечное: добавляешь фигуры, области, точки/узлы на путях, чтобы нормально структурировать мысли. Потом спокойно правишь каждый элемент: размер, цвет, позицию. Хранение данных тоже гибкое: локально или синхронизация в WebDAV, плюс офлайн-режим. Работает кроссплатформенно: Android, Windows, Linux и веб. То есть телефон, планшет, комп все ок, ещё и со стилусом и рукописным вводом дружит. Если уже достали рамки “классических” заметочников и хочется свободно раскладывать идеи на доске, этот маленький, но приятный инструмент точно стоит попробовать. 📁 Language: #Dart 95.7% ⭐️ Stars: 1.7k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

На Stepik вышел первый курс по: Claude Code — вайбкодинг с нуля Изучаете всё шаг за шагом: CLAUDE.md → rules → commands → sub-agent → Skills → hooks: 🔴Оформите правила проекта через CLAUDE.md, подключение файлов через @ и разнесение логики в .claude/rules, чтобы не раздуло инструкцию. 🔴Сделаете свои slash-команды с frontmatter (description/allowed-tools/model) и аргументами через $ARGUMENTS и $1/$2/$3 для буста воркфлоу. 🔴Освоите саб-агентов: когда их запускать, как писать определения и как делегировать им расследования и проверки без засора основного контекста. 🔴Поднимете Hooks под реальный воркфлоу: /hooks, sh-скрипты, SessionStart/Stop/PreToolUse/PostToolUse, exit codes, matchers и env-переменные. 🔴Настроите Skills (SKILL.md + references), свяжете их с саб-агентами через skills-поле и подключите MCP, Web и headless (-p) для продвинутых случаев Скидка 25%, действует 48 часов ⬇️ Пройти курс на Stepik

Ciphey Наткнулся на кусок зашифрованного текста, а что за шифр, непонятно. Вручную перебирать способы расшифровки слишком долго. На GitHub как раз попался Ciphey, это инструмент для автоматической расшифровки: закидываешь шифртекст, он сам пытается определить тип шифрования/кодировки и расшифровать, чаще всего укладывается в 3 секунды. Он опирается на кастомный AI-модуль и NLP, чтобы автоматически угадывать метод и распознавать осмысленный plaintext, без того чтобы заранее знать какие-то параметры шифрования. Поддерживает больше 50 вариантов шифров и кодировок: бинарь, азбука Морзе, Base64, шифр Цезаря, Виженер, XOR и другие классические и современные варианты, плюс умеет распознавать хэши. Внутри много написано на C++, поэтому работает быстро. Есть CLI, а также можно подключать как Python-библиотеку в свой проект. Поддерживаются Windows, Linux и macOS. 📁 Language: #Python 100.0% ⭐️ Stars: 20.8k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Craft Docs Разрабатывать с Claude Code реально удобно и мощно, но когда все завязано на CLI, начинаются неудобства: сложно параллельно вести несколько задач, быстро смотреть историю диалогов и нормально переключаться между проектами. Недавно на GitHub попался Craft Agents, опенсорсный инструмент, который дает понятный UI для управления всем этим, и в итоге ускоряет AI-ассистированный дев. Он построен на Claude Agent SDK: по сути сохраняет базовый опыт Claude Code, но добавляет полезные штуки вроде управления несколькими сессиями, workflow по статусам, диффов и сравнения файлов. Есть интеграции с 32+ инструментами Craft Docs, можно подключать MCP-серверы, REST API и локальную файловую систему. Права доступа сделаны в 3 уровня: от read-only режима для безопасного “пощупать”, до автозапуска действий, можно гибко переключаться под ситуацию. Плюсом идут фоновые задачи, кастомные темы, окна для сравнения нескольких файлов, и даже поддержка drag-and-drop для картинок, PDF и Office-доков с автоконвертацией. Если хочется превратить Claude Code из чистого командного инструмента в более наглядное и жирное десктоп-приложение, Craft Agents точно стоит попробовать. 📁 Language: #TypeScript 96.9% ⭐️ Stars: 1.1k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Anubis Преподавателю на computer science в универе, помимо подготовки занятий, ещё приходится проверять домашки, разбирать отправленные решения и админить студенческие репозитории с кодом. Всё это довольно выматывает. А университетские LMS обычно старые, обновляются медленно, поэтому нормально автоматизировать проверку программных заданий там ещё сложнее. И вот на GitHub попался Anubis LMS, опенсорсная система управления обучением, заточенная именно под курсы по программированию. Её уже используют в Нью-Йоркском университете несколько семестров подряд. У каждого студента отдельный GitHub-репозиторий. После пуша система автоматически прогоняет тесты и сразу возвращает фидбек. До дедлайна студент может отправлять решения сколько угодно раз и смотреть результаты тестов. Плюс там есть облачная IDE, запускается в один клик: в браузере студент получает заранее настроенное Linux-окружение, без возни с локальной установкой и конфигами. Система также умеет на основе таймстемпов коммитов и результатов тестов строить визуальную аналитику по обучению, чтобы преподаватель видел, как у студентов с усвоением конкретных тем. Если ты ведёшь курс по программированию или недоволен автоматизацией в обычных LMS, проект точно стоит попробовать. 📁 Language: #Python 61.5% ⭐️ Stars: 366 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

add-skill Сейчас AI-инструментов для кодинга развелось куча, почти все умеют ставить Skills, но у каждого свои пути конфигов. В итоге полный бардак: где что лежит, как синкать, как не забыть обновить. Хорошая новость: команда Vercel Labs недавно выложила в опенсорс add-skill. Это штука в стиле npm, которая приводит управление скиллами к одному формату. Идея простая: одной командой берёшь skill-репу с GitHub и раскатываешь её локально во все свои Agent-инструменты. Тем самым закрывается боль с разными директориями и вечной рассинхронизацией конфигов. Сейчас поддерживаются OpenCode, Claude Code, Codex, Cursor и ещё в сумме 13 популярных тулов. Установка максимально “из коробки”: инструмент сам пытается определить, что у тебя стоит, и кладёт конфиги куда надо. Плюс под это есть Skills-маркет: там много готовых скиллов, у каждого есть описание, и всё отсортировано по установкам. Понравилось - просто копируешь команду и ставишь. Если ты пользуешься несколькими AI-кодинг тулзами одновременно, это реально удобный менеджер скиллов, есть смысл поставить и потестить. 📁 Language: #TypeScript 62.6% ⭐️ Stars: 1.9k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

T-Sync Conf Инженерные конференции часто выглядят одинаково: с докладами, слайдами, вопросами из зала и ощущение, что половина тебе никак не откликается T-Sync Conf решает эту проблему через формат. 7 февраля Т-Технологии проведут масштабную конференцию для инженеров, где вместо одного общего маршрута — восемь технических контуров, из которых каждый может собрать свою траекторию: AI, Data, R&D, Security, UX/UI, Productivity, Observability, Platform. Фокус не на рассказах, а на практике: демо-стенды с AI- и Data- платформами, инженерные диалоги с разбором кейсов, хакатон и публичная сборка сервиса. Плюс отдельные форматы для обсуждения UX/UI инструментов — от интерфейсов до дизайн-систем. Пройдет все на площадке TAU в Москве. Проход бесплатный, но рега обязательна ➡️ Ссылка на регистрацию 📱 @git_developer

rag-from-scratch Хотим, чтобы модель знала нашу “внутреннюю кухню”, но финтюн — дорогой, долгий и часто дает так себе результат. Поэтому сейчас в проде в основном используют RAG (retrieval-augmented generation). Как раз на GitHub есть годный опенсорс-туториал rag-from-scratch от команды LangChain. Они начинают с базы: индекс, поиск, генерация, а потом постепенно заходят в продвинутые штуки вроде преобразования запросов, роутинга, multi-query retrieval и так далее. Плюс разбирают практические паттерны вроде adaptive RAG и “корректирующего” RAG. Каждый блок снабжен подробным Jupyter Notebook с кодом и отдельным видеоразбором, можно параллельно смотреть и сразу запускать, чтобы прочувствовать, как RAG работает изнутри. Туториал не просто показывает “как прикрутить RAG”, а именно через код объясняет, что под капотом, поэтому отлично заходит тем, кто хочет системно освоить разработку LLM-приложений. ⭐️ Stars: 6.5k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

HanaVerse Гонять локальную LLM прикольно, но когда перед тобой только голый терминал или простенькое веб-окно чата, как будто не хватает какого-то интерактива. Случайно наткнулся на проект HanaVerse — он буквально дает ИИ “аватарку”: чат превращается в анимированное аниме-окно с поддержкой Live2D. Внутри есть динамический персонаж “Hana”, который не только болтает с тобой, но и реагирует на взаимодействие мимикой и анимациями. По функционалу тоже все серьезно: есть подсветка кода в Markdown и рендеринг математических формул LaTeX, так что можно и код разбирать, и задачи по матану решать. Стек — Python + Flask, в качестве бэкенда нужен локально поднятый Ollama, развернуть все это несложно. В настройках можно переключать разные модели вроде Llama3, Mistral и т.д., а еще задавать свои system prompt’ы и тем самым настраивать персональность ИИ под себя. Если ты любишь аниме/двач-эстетику или просто хочешь добавить “души” в скучный диалог с ИИ, этот проект точно стоит попробовать. 📁 Language: #JavaScript 65.8% ⭐️ Stars: 43 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Все надоело и пропал интерес, чувствуешь себя амебой и хочется только залипать в телефоне. Бывает? Homo Manifestans — канал для айтишников, у которых периодически опускаются руки и отключается мозг, ибо переработки и постоянная тревожность не приводят к другим исходам 🤗 ✓ Как научиться отвлекаться от работы и отдыхать? ✓ Как совместить кучу рабочих задач и время с семьей? ✓ Как справиться с прокрастинацией? ✓ Как не растерять запал, даже если начальник и коллеги 💩 и кажется, что ничего не выходит? Подписывайтесь на канал @vadimpetrovpsi и научитесь работать без упахивания, выгорания и ущерба для личной жизни! Псс. Заходите в закреп — там много полезного, и даже бесплатный мини-курс по выходу из апатии: 👉 https://t.me/+bpv2OoXLP_ZkMzY6

Rever В стартапе иногда больше всего выносит мозг не сам продукт, а финпроцессы. Нестандартные компенсации, закупки, какие-то левые инвойсы и purchase order’ы летят со всех сторон, а ты это все сводишь через Excel и переписку в почте. В итоге медленно, легко ошибиться, и вечно что-то не сходится. Случайно наткнулся на Rever, это опенсорсная платформа для автоматизации финансов с довольно точным позиционированием: AI-driven финансовая автоматизация, по сути “виртуальный CFO”. Суть в том, что они собирают в одном месте управление поставщиками, закупочные заказы (PO) и обработку счетов (invoices/bills). Плюс есть двухстороннее сопоставление (2-way matching), которое автоматически сверяет PO и счет по количествам и суммам, чтобы не переплатить и не оплатить не то. Также внутри есть workflow согласований и полный audit log: каждое действие записывается и потом нормально трассируется, что важно для комплаенса. Дальше обещают поддержку трехстороннего сопоставления (3-way matching), управления документами и продвинутой аналитики. Есть приватный деплой, что для компаний, которым важна финансовая приватность, прям в тему, данные остаются у тебя. Если ищешь опенсорсный вариант, который может заменить мучения с Excel и разгребание финансового хаоса, проект точно стоит попробовать. 📁 Language: #TypeScript 47.6% ⭐️ Stars: 416 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

FastScheduler Писать планировщик задач на Python через стандартную библиотеку хоть и просто, но возможностей там немного. Как только появляются асинхронные задачи, работа с таймзонами, ретраи при фейлах и похожие кейсы, становится тяжко. На GitHub нашел FastScheduler, это опенсорсный легковесный таск-планировщик для Python. Поддерживает async, таймзоны, Cron-выражения и еще имеет визуальную панель. За счет очень аккуратного синтаксиса на декораторах задачу можно описать одной строкой. Есть разные варианты расписаний: интервалы, конкретное время, Cron и т.д. Асинхронные функции работают из коробки. Установка через pip в один шаг, а для персистентности доступны разные хранилища вроде SQLite и PostgreSQL. После рестарта сервиса состояние задач не теряется. 📁 Language: #Python 79.5% ⭐️ Stars: 319 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

RemoveWindowsAI Обновления Windows 11 становятся все агрессивнее: систему набивают разными обязательными AI-фичами вроде Copilot, Recall, AI в Paint и т.д. Если хочется “чистую” среду, руками отключать все это довольно муторно и долго. На GitHub нашли RemoveWindowsAI: опенсорсный скрипт, который лезет глубже в систему и предназначен для полного удаления этих вездесущих AI-компонентов. Достаточно одной команды, чтобы запустить графический интерфейс: отмечаешь, какие AI-функции убрать, жмешь выполнить и получаешь “очистку”. Также заявлены бэкап и откат (backup/restore). Дополнительно поддерживается установка старых “чистых” версий приложений и блокировка ситуации, когда Windows Update тихо ставит AI-пакеты обратно. Тем, кто гонится за максимально чистой системой и не хочет, чтобы AI что-то “подсматривал”, может зайти. Так как это изменения на уровне системных компонентов, перед экспериментами рекомендуют сделать резервную копию данных/системы. 📁 Language: #PowerShell 100.0% ⭐️ Stars: 9k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

robotics_master Хочешь системно вкатиться в робототехнику, а курсы в интернете либо слишком разрозненные, либо без нормальной практической глубины, из-за чего сложно собрать цельную базу знаний. Как раз поэтому на GitHub попалась эта опенсорсная дорожная карта Robotics Master. Она сводит в одну программу хорошие курсы из Боннского университета, Мюнхенского технического университета и MIT, и за 21 месяц предлагает пройти обучение уровня магистратуры по робототехнике. План разбит на 7 семестров и идет по нарастающей: стартуешь с базы по C++, дальше постепенно углубляешься в мобильных роботов, компьютерное зрение, планирование траекторий, deep learning и другие ключевые направления. Программа покрывает темы вроде 2D/3D computer vision, планирования маршрутов для автономных систем, методов оптимизации в робототехнике, сенсорики, 3D SLAM. Для каждого семестра есть четкие цели и привязанные видеоматериалы. Плюс добавлены доп. ресурсы по PyTorch, линейной алгебре, матану и т.п., чтобы подтянуть математику и кодинг. В целом, хороший референс для разработчиков, которые хотят прокачаться в робототехнике не кусками, а по нормальной структуре. ⭐️ Stars: 211 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

👩‍💻 В сеть вывалилась гигантская куча курсов и книг Держи сотни гигабайт свежих уроков, и каждую неделю мы подкидываем ещё! • 1612 ГБ — DevOps • 1402 ГБ — Python • 1300 ГБ — C, C++ • 1815 ГБ — Frontend • 1515 ГБ — Backend • 898 ГБ — ИБ, Хакинг • 996 ГБ — Kotlin, Swift • 212 ГБ — JavaScript • 315 ГБ — Flutter • 820 ГБ — Go, PHP • 419 ГБ — Java, Rust • 648 ГБ — GameDev • 517 ГБ — Windows, Linux • 998 ГБ — Дизайн (UX/UI) • 617 ГБ — Нейросети (ML/RL) • 546 ГБ — БД (SQL & NoSQL) • 687 ГБ — Аналитика данных • 115 ГБ — QA-тестирование Подписывайся и не плати за то, что можно получить бесплатно

web-check Чтобы нормально разобрать техархитектуру сайта, его security-настройки и потенциальные риски, вручную проверять DNS, SSL, инфу по серверу и т.д. обычно значит открыть кучу разных тулзов. Это реально неудобно. Случайно наткнулся на Web-Check, опенсорс-проект: на одной странице можно прогнать десятки проверок по сайту, от IP-информации до security-конфига, всё видно сразу. Он делает и браузерные, и серверные проверки. Вводишь домен, и дальше автоматически запускаются: поиск IP, разбор цепочки SSL-сертификатов, парсинг DNS-записей, проверка cookie, анализ HTTP-заголовков и ещё больше 30 разных тестов. Помимо базового определения техстека, геолокации/размещения сервера и скана портов, он умеет проверять DNSSEC, тип фаервола, безопасность TLS-наборов шифров и даже считать углеродный след сайта. Плюс есть полезные штуки вроде превью со скриншотом, поиска по историческим снапшотам, глобального рейтинга и т.п. Проект поддерживает деплой одной командой через Docker, а ещё его можно задеплоить на Netlify или Vercel. Если нужно глубже понять архитектуру сайта или сделать security-оценку, инструмент точно стоит сохранить. 📁 Language: #TypeScript 65.5% ⭐️ Stars: 30.3k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer