GitHub Разработчика

neko Хочется посмотреть фильм вместе с другом, который находится в другом месте, но при шаринге экрана часто получается мыльная картинка, высокая задержка, а иногда вообще нет звука. Или иногда нужен полностью изолированный браузерный окружение, чтобы на локальной машине не оставалось никаких следов. Проект Neko на GitHub предоставляет решение — самохостируемый виртуальный браузер на базе Docker. Он использует технологию WebRTC для потоковой передачи изображения с сервера в браузер в реальном времени. Поддерживается одновременная работа нескольких пользователей: можно не только синхронно смотреть видео, но и совместно управлять страницей. Помимо обычных Chrome и Firefox, можно запускать даже VLC-плеер или полноценное Linux-десктоп-окружение. Благодаря контейнеризации через Docker всё выполняется на стороне сервера, а данные остаются там же. Это обеспечивает физическую изоляцию и позволяет не переживать о возможной утечке локальной приватной информации. Если вы хотите удалённо смотреть сериалы вместе с друзьями, нужен безопасный совместный рабочий окружение или просто облачный браузер с доступом из любого места — Neko стоит попробовать. 📁 Language: #Go 37.1% ⭐️ Stars: 19.3k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Собрал сайт через ИИ за вечер → заработал 27 000₽. Так и работают вайбкодеры: Загнал промт в ChatGPT → собрал структуру → запустил сайт → получил деньги. Работы — 2–4 часа. Оплата — 20–50 000₽ за проект. Без кода и долгих курсов. Если умеешь пользоваться браузером — справишься. А спрос сейчас огромный: бизнесу нужны сайты, автоматизация и ИИ-решения уже сегодня. Это одна из самых быстрорастущих ниш 2026 года — заходи и бери заказы. Инструкции здесь: 👉 @itvibecodebot Если ты хочешь реально хорошо зарабатывать, от 150к в месяц без начальников, нужно решать важные задачи бизнесов. Хвала небесам за то, что есть ИИ, который самое сложное сделает за тебя. Даже голову особо напрягать не надо. Пробуй 👉 @itvibecodebot

Math-Science-Video-Lectures Если хочется системно изучать физику, математику и другие естественно-научные дисциплины, то в сети обычно попадаются разрозненные материалы. Они плохо структурированы, часто без авторитетного источника и без цельной системы. На GitHub как раз нашёлся открытый сборник ресурсов Math-Science-Video-Lectures, где собраны видеокурсы по физике и математике. В нём системно собраны сотни курсов от ведущих университетов, таких как MIT, Стэнфорд, Йель, Гарвард и других. Курсы охватывают разные разделы физики и математики. Раздел по физике включает более десяти направлений: классическая механика, квантовая механика, теория относительности, астрофизика, физика элементарных частиц и др. Раздел по математике охватывает ключевые курсы: математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей и статистика, вещественный анализ, топология и другие. Для каждого курса есть ссылка и указана платформа. Ресурсы взяты из MIT OCW, YouTube и открытых образовательных платформ университетов. Почти всё доступно бесплатно. Если вы самостоятельно изучаете естественные науки или хотите системно подтянуть профильные знания, этот список стоит сохранить. ⭐️ Stars: 1.6k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

chartli Если часто копаешься в логах или мониторишь сервер и видишь только поток цифр, то тренды разглядеть почти невозможно. Попробуй chartli — утилиту для терминала, которая превращает числа в графики прямо в консоли. Забудешь про постоянное переключение между окнами. Одна команда — и обычный текст превращается в ASCII-линию, столбчатую диаграмму, тепловую карту и даже Braille-точечные графики или SVG-вектор. Всего 8 типов графиков: ASCII-линия, горизонтальные бары, вертикальные столбцы, тепловая карта, SVG и др. Можно настраивать ширину, высоту, подбирать формат под задачу. Поддерживает одинарные и множественные ряды данных, работает с файлами и через пайпы. Можно запустить через npx или поставить глобально — осваивается моментально. 📁 Language: #TypeScript 52.6% ⭐️ Stars: 456 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

🔥 Подписка на easyoffer PRO на 1 год со скидкой 70% easyoffer – сайт для подготовки к собеседованию на программиста, тестировщика и другие IT-профессии становится еще доступнее со скидкой 70% до 10 марта. ⚙️ Актуальные функции: 1. База вопросов из реальных технических собеседований с вероятностью встречи и примерами ответов. 2. База задач с этапа live-coding. 3. База видеозаписей 1100+ реальных собеседований, в том числе в топовые компании (Сбер, Авито, Яндекс, WB, OZON, МТС и др.) на позиции Junior/Middle/Senior. 4. База 400+ тестовых заданий от компаний. 5. Аналитика ТОП-требований из вакансий для лучшего написания резюме по ключевым словам. 6. Тренажеры для подготовки к собеседованию. В том числе тренажер «Реальное собеседование» со сценарием вопросов под конкретную компанию. Акция до 10 марта (включительно) на PRO-тариф. – Подписка действует 1 год – Доступ ко всем профессиями сразу 👉 Смотри подробности тарифа и покупай на easyoffer

TorchCode TorchCode - это self-hosted платформа с задачами для практики по базовым реализациям на PyTorch и вопросам по Transformer, которые часто встречаются на собеседованиях. → Собирает в 39 структурированных задачах типовые для ML-собеседований реализации операторов, модулей и архитектур на PyTorch. → Дает автопроверку, проверку градиентов, замер времени и мгновенный фидбек, чтобы практика больше напоминала LeetCode для собеседований. → Построена на базе Jupyter Notebook, при этом поддерживает сброс в один клик, подсказки, эталонные решения и трекинг прогресса. → Покрывает такие частые темы, как ReLU, Softmax, LayerNorm, Attention, RoPE, Flash Attention, LoRA, MoE и другие. → Поддерживает онлайн-режим через Hugging Face Spaces, открытие отдельных задач в Google Colab и локальный запуск через Docker. → GPU не нужен, подходит тем, кто готовится к собеседованиям на позиции ML Engineer, LLM Engineer и смежные исследовательские роли. 📁 Language: #JupyterNotebook 66.6% ⭐️ Stars: 866 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

CyberStrikeAI Если занимаешься пентестом, быстро набирается целая куча инструментов, команд в терминале, все приходится вручную собирать в цепочку атак, фиксировать уязвимости и оформлять отчет. В итоге один проект выливается в довольно большой объем работы. Можно попробовать CyberStrikeAI — это open-source проект, который с помощью AI связывает весь процесс security-тестирования в единый пайплайн, от диалога до автоматизированного поиска уязвимостей. Через общение на естественном языке он умеет оркестрировать более 100 security-инструментов, автоматически строить граф цепочки атак и при этом позволяет отследить каждый шаг. Внутри есть 12 преднастроенных ролей для security-тестирования: пентест, CTF, Web-сканирование, API security и другие. У каждой роли свои специальные промпты и ограничения на инструменты. Также в проекте есть 20+ библиотек security-скиллов, включая SQL-инъекции, XSS, cloud security и другое — AI может вызывать их по мере необходимости. Плюс поддерживаются очереди пакетных задач: несколько тестовых задач можно выполнять последовательно, и для каждой отдельно сохраняются история диалога и статус-трекинг. Есть Web-консоль, визуализация цепочки атак, управление уязвимостями, мониторинг задач и другие функции. Все действия пишутся в audit log, так что потом их можно отследить. Кроме этого, поддерживаются боты для DingTalk и Feishu, так что отправлять тестовые команды можно даже с телефона. Если хочешь собрать разрозненные security-инструменты и процессы тестирования в единую автоматизированную платформу с трассировкой и возможностью совместной работы, на этот проект стоит посмотреть. 📁 Language: #Go 45.1% ⭐️ Stars: 2k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

clamshell Это демон для Linux, реализующий режим "clamshell" без зависимости от Systemd. Он позволяет работать с ноутбуком при закрытой крышке, используя внешние монитор, клавиатуру и мышь. 📁 Language: #Cpp 92.2% ⭐️ Stars: 13 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

PM Skills Marketplace Работать продакт-менеджером сложно не столько потому, что не хватает идей, сколько потому, что из кучи идей нужно найти ту, которую действительно стоит делать, а потом по правильному фреймворку довести ее до релиза. Случайно наткнулся на GitHub на open-source проект PM Skills Marketplace. Он превращает продуктовые методологии таких экспертов, как Teresa Torres и Marty Cagan, в 65 AI-скиллов, которые можно вызывать напрямую. Через 8 плагинов проект покрывает весь жизненный цикл продукта: от discovery, стратегического планирования и delivery до growth и операционки. В каждый скилл уже встроены зрелые продуктовые фреймворки и пошаговые guided-flow сценарии. Проект специально сделан под Claude Code и Cowork, поддерживает установку всех модулей-плагинов в один клик, а также совместим с другими AI-инструментами вроде Cursor, которые могут использовать его core prompt. Если ты продакт-менеджер и хочешь прокачать AI до уровня продуктового ассистента, который реально понимает методологии, на проект точно стоит посмотреть. 📁 Language: #Python 100.0% ⭐️ Stars: 3.8k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

hapi Когда пишешь код через Claude Code и сидишь за компьютером, всё нормально. Но стоит отойти от рабочего места, и если AI попросит подтверждение, остаётся либо просто ждать, либо потом заново поднимать сессию после обрыва. Недавно нашёл open-source инструмент HAPI, который позволяет удалённо управлять этим через телефон или браузер и в любой момент подтверждать запросы AI. Главная фишка тут в "бесшовном переключении": пока работаешь локально, пользуешься нативным терминалом; когда нужно отойти, в один клик переключаешься на удалённый доступ; возвращаешься и так же бесшовно переключаешься обратно. Контекст не теряется, сессию перезапускать не нужно. Поддерживаются Claude Code, Codex, Cursor Agent, Gemini, OpenCode и другие AI-ассистенты. Всё это управляется через единое Web-приложение, PWA или Telegram Mini App. Внутри ещё есть голосовой ассистент: можно напрямую отдавать команды голосом, а при желании даже выполнять терминальные команды прямо с телефона. Деплой максимально простой: достаточно двух команд для запуска. В комплекте идёт relay-сервис со сквозным шифрованием, плюс поддерживаются собственные варианты через Cloudflare Tunnel или Tailscale. 📁 Language: #TypeScript 99.2% ⭐️ Stars: 2.3k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

symphony Хотя писать код с помощью AI быстро, за ним всё равно приходится постоянно следить, чтобы он не уехал не туда и не накосячил, а это только добавляет управленческой нагрузки. В свежем open-source проекте OpenAI под названием Symphony предлагают другой подход: дать AI самостоятельно проходить весь цикл разработки, а нам оставить только управление самой работой. Он отслеживает задачи на проектной доске, автоматически назначает агентов на их выполнение, а после завершения прикладывает артефакты, подтверждающие результат: статус continuous integration, фидбек code review, анализ сложности и даже демо-видео. После успешной проверки агент может безопасно смержить код. Весь процесс идёт без необходимости вручную следить, как Codex пишет код, а инженер работает уже на более высоком уровне, управляя самими задачами. В проекте есть полный набор технических спецификаций, чтобы AI мог реализовать систему на языке, который нам удобен, а ещё есть эталонная реализация на Elixir, которую можно сразу деплоить. Если хочется прокачать AI-ассистента для программирования до уровня автономного участника команды, на этот проект точно стоит посмотреть. 📁 Language: #Elixir 94.9% ⭐️ Stars: 5800 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Пока кто-то стоит в очереди на маршрутку… Дима П. собрал чат-бота за вечер → получил 9 000₽ на карту. Именно столько платят за одного чат-бота для бизнеса начинающим спецам. Сейчас висит более 3800 запросов на создание бота только в Максе. Работы валом, а спецов не хватает. Хотя работа не сложная, на 2-3 часа в день: Берёшь шаблон → собираешь бота → сдаёшь клиенту. Первые деньги — в первую же неделю. И главное: Собрать первого бота без опыта и получить клиента — проще, чем кажется. Все инструкции лежат здесь: 👉 @other_digital_bot Кто готов кликать мышкой и брать заказы — тот спокойно накопит на отдых, машину, квартиру и любые хотелки. Пробуй: @other_digital_bot

Google только что выложили в open-source CLI-утилиту gws. Можно прямо из терминала работать со всем стеком Google Workspace: Drive, Gmail, Calendar, Sheets и т.д. Также это можно подключить к Claude Code, чтобы AI помогал, например, проверить календарь, загрузить файлы, отправить письма. Что заявлено по фичам: - Автопагинация и preview запросов - Аутентификация под разные сценарии: локально, в CI и через service account - Встроенная защита Model Armor, чтобы фильтровать риски инъекций в ответах API - Плюс 100+ файлов AI Agent skills под типовые воркфлоу и 50 отобранных примеров операций - Поддержка протокола MCP server, можно напрямую интегрировать в клиенты вроде Claude Desktop и Gemini CLI 📁 Language: #Rust 99.3% ⭐️ Stars: 6.5k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

CPA-Dashboard Руки чешутся: накупил кучу аккаунтов Gemini, Claude или Antigravity, повесил их на CLIProxyAPI и гоняю сервис. Самое больное: непонятно, какой аккаунт уже отвалился, и сколько у кого осталось квоты. Каждый раз лезть в логи и выискивать это вручную, дико неэффективно. Случайно наткнулся на проект CPA-Dashboard. Это визуальная панель управления, заточенная специально под CLIProxyAPI: вместо холодного CLI получаешь понятный веб-интерфейс. Что умеет: - В вебе прямо включать/выключать сервисы - В реальном времени смотреть runtime-логи - Самое полезное: пачкой обновлять квоты аккаунтов, автоматически детектить и помечать протухшие аккаунты, которым нужен повторный логин - Есть интеграция OAuth-флоу: чтобы добавить новый аккаунт, не надо в терминале набивать сложные команды, пару кликов и готово Есть one-click скрипты запуска для Windows, macOS и Linux: они сами поднимут Python-окружение, поставят зависимости и подхватят существующий конфиг, так что можно сразу стартовать. Если ты на CLIProxyAPI строишь свой AI API-сервис, эта панель реально экономит кучу времени на поддержке, стоит задеплоить. 📁 Language: #HTML 51.3%, #Python 42.5% ⭐️ Stars: 212 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

map-to-poster Один приятель с нестандартным мышлением запилил опенсорсное приложение, которое полностью работает в браузере: в нем можно генерить постеры-карты в разных стилях для любой точки мира: Приложение предлагает различные темы и макеты, а также предоставляет опции экспорта для удобного сохранения созданных постеров. Работая полностью на стороне клиента, MapToPoster обеспечивает быструю и безопасную обработку данных без необходимости передачи информации на сервер. 📁 Language: #JavaScript 65.2% ⭐️ Stars: 622 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

claude-usage-bar Это инструмент для отображения текущего использования лимитов Claude в строке состояния. Он показывает количество использованных токенов, оставшийся бюджет, скорость расхода и время до истощения ресурсов в реальном времени. Интегрируется с tmux и zsh, позволяя отображать информацию непосредственно в статусной строке или командной строке. Обновления происходят автоматически, обеспечивая актуальность данных без необходимости ручного вмешательства. 📁 Language: #Svelte 34.4%, #Rust 32.1% ⭐️ Stars: 79 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

transcribee Когда натыкаюсь на полезные видео на YouTube или TikTok и хочу разобрать контент в текстовые заметки, чтобы потом гонять это через AI, вручную конспектировать слишком выматывает. А существующие инструменты обычно требуют по одному экспортировать и раскладывать все руками, что жутко неудобно. Можно попробовать вот это: transcribee, open-source тулза, которая одной командой превращает видео или аудио в текст и автоматически раскладывает все по базе знаний. Поддерживает ссылки на YouTube, Instagram и TikTok, а также умеет обрабатывать локальные аудио- и видеофайлы. После транскриба она автоматически определяет разных спикеров и использует Claude, чтобы проанализировать темы и разнести материалы по соответствующим папкам. Например, если прогнать пачку видео про AI-исследования, интервью со стартапами и health-образование, инструмент сам создаст под Documents категории вроде AI-Research, Startups и Health, а для каждого видео сделает отдельную директорию, где будут храниться текст транскриба и метаданные. Сгенерированный текст уже размечен по спикерам, так что его можно сразу копипастить в ChatGPT или Claude и задавать вопросы. Если ты часто смотришь обучающие видео или собираешь материалы и хочешь превращать это в поисковую базу знаний с Q&A, эту тулзу точно стоит попробовать. 📁 Language: #TypeScript 96.8% ⭐️ Stars: 160 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

watchtower Хочешь быстро понимать, что происходит в мире или на рынках, но в браузере слишком много инфы и непонятно, что читать, а профессиональные развед-инструменты слишком сложные. Недавно нашел Watchtower: максимально минималистичный терминальный "инфо-дашборд", который сжимает мировые новости прямо в командную строку. Он агрегирует глобальные RSS-источники, показывает данные по крипте и акциям в реальном времени, и даже умеет выводить локальную погоду. Еще он может дергать AI и делать дневной дайджест новостей, поддерживает несколько моделей: Groq (бесплатно), OpenAI, Deepseek, Gemini и другие. Источники данных в основном на бесплатных публичных API. API Key нужен только для AI-сводок, конфиг хранится локально и никуда не отправляется. Можно быстро поднять через Docker. Хорошая штука для тех, кто не хочет вылезать из терминала, но хочет держать руку на пульсе внешнего мира. 📁 Language: #Go 96.4% ⭐️ Stars: 62 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Можно управлять телефоном через обычный текст: пусть AI сам смотрит на экран, нажимает кнопки и выполняет задачи. Но текущие инструменты автоматизации либо требуют писать скрипты, либо умеют только жёстко заданные сценарии. Один разработчик выложил в open source проект PhoneDriver. Он работает на визуальной модели Qwen3-VL, умеет понимать, что на экране телефона, и имитировать действия человека. Достаточно просто описать задачу, например: "Открой настройки и включи Wi-Fi". Модель сама анализирует элементы интерфейса и через команды ADB выполняет клики, свайпы или ввод текста. Есть визуальный веб-интерфейс: можно в реальном времени смотреть скриншоты с телефона и логи выполнения. Также поддерживается автоопределение разрешения экрана, плюс можно настраивать параметры модели, задержку действий, число ретраев и т.д. Для деплоя в основном нужны Python и окружение ADB. Ещё нужна видеокарта с достаточным объёмом VRAM, чтобы тянуть 4B или 8B визуальную модель, а на телефоне должен быть включён USB Debugging. Если хочется пощупать, как AI-агент реально рулит физическим устройством, или есть задачи по автотестам, проект точно стоит попробовать. 📁 Language: #Python100.0% ⭐️ Stars: 840 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

goose С AI в разработке на более сложных задачах часто приходится несколько раз гонять диалог туда-сюда: править код, дебажить, деплоить. И на каждом шаге нужно следить за процессом. Когда есть время, норм, а когда завал, это становится довольно геморно. Недавно наткнулся на Goose, open source AI-проект, который уже набрал 31000+ звезд и может полностью автоматически закрывать сложные инженерные задачи. Ключевая фишка здесь в автономности: достаточно дать инструкцию, и Goose сам проходит весь пайплайн от отладки кода и разработки фич до финального деплоя. При этом Goose может целиком работать локально, поддерживает подключение любого LLM и протокол MCP, что дает приватность данных и высокую расширяемость. Есть готовые установочные пакеты: скачиваешь с сайта или со страницы Releases, настраиваешь API Key провайдера модели и можно пользоваться. Уже немало инженеров применяют его в реальных проектах. Если хочется разгрузиться от рутины и повторяющихся задач, это AI-инструмент, который стоит попробовать. 📁 Language: #Rust 57.4% ⭐️ Stars: 32.1k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer