GitHub Разработчика

Аналитики, отмечаем дату: 23 апреля пройдет Analytics Party — вечерний митап Яндекса для аналитиков в Санкт-Петербурге. Вместе с экспертами поговорим о решениях сложных продуктовых и исследовательских задач и разберем реальные кейсы, где данные, модели и продуктовые решения пересекаются. — Елмурат Темиргалиев, руководитель группы сбора датасетов в команде Автономного транспорта Яндекса, расскажет, как они объединяют реальные и синтетические данные, чтобы получать доверительные выводы о безопасности автономного транспорта. — Иван Меренков, аналитик команды Data AI Lab Яндекса, через реальные примеры покажет, как собрать команду ИИ-агентов, которая поможет в повседневной работе аналитика. — Николай Олигеров, аналитик-разработчик Яндекс Путешествий, разберет статистический метод Propensity Score Matching, который можно использовать как альтернативный подход для оценки эффектов. После основной программы участников ждет тематический нетворкинг, на котором обсудят разметку событий мобильных приложений, работу AI-агентов, тестирование без A/В, аналитику качества технологий и др. Регистрация уже открыта.

nothing design Кто-то собрал скилл «nothing design» для Claude Code. Просто вызываешь /nothing-design, и он генерирует весь UI в фирменном монохромном индустриальном стиле. Швейцарская типографика, матричные паттерны и глубокий OLED-чёрный — всё зашито прямо в агент. 📁 Language: #HTML 100.0% ⭐️ Stars: 1.9k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

architecture-diagram-generator Наткнулся на полезный скилл на GitHub — генератор архитектурных диаграмм. Достаточно описать компоненты системы и их связи обычным языком или передать код на анализ — инструмент сгенерирует аккуратную архитектурную диаграмму. Результат — автономный HTML-файл, который открывается в браузере. Можно взаимодействовать с ИИ: менять расположение, добавлять или удалять компоненты. Разные типы компонентов выделяются цветами: фронтенд — голубой, бэкенд — зелёный, базы данных — фиолетовый и т.д. Используется шрифт JetBrains Mono, визуально получается аккуратная инженерная схема. Подойдёт для подготовки архитектуры под презентации и техническую документацию — можно сохранить. 📁 Language: #HTML 100.0% ⭐️ Stars: 1.9k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

LSP Enforcement Kit for Claude Code Механизм принудительного использования LSP-навигации в Claude Code: 6 хуков + 1 трекер состояния, которые блокируют неэффективные поиски через Grep и направляют Claude к использованию LSP-инструментов для навигации по коду. Поддерживаются MCP-серверы cclsp и Serena LSP. По словам автора, в тестах это дало примерно 73% экономии токенов. 📁 Language: #JavaScript 72.6% ⭐️ Stars: 102 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

solcl Терминальный просмотрщик солнечной системы на Go, построенный на Bubble Tea. Управление: 🟡 q или ctrl+c — выход из программы 🟡 * или ↑ — увеличить масштаб 🟡 * или ↓ — уменьшить масштаб 🟡 h — скрыть справку 🟡 r — сброс времени 🟡→ — ускорить время 🟡 ← — перемотать время назад 📁 Language: #Go 100.0% ⭐️ Stars: 27 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

25 апреля в Санкт-Петербурге пройдет Я.Субботник по Go: митап для тех, кто строит и масштабирует сервисы на Go Встречаемся в питерском офисе Яндекса или на онлайн-трансляции, чтобы обсудить все, что волнует Go-сообщество. В программе выступлений: — Владимир Тельбухов, руководитель группы разработки Городских сервисов, расскажет, как построить устойчивую систему в интеграциях с внешними сервисами — Иван Похабов, разработчик Yandex Cloud, разберет, как устроен GoBGP, какие баги в нём встречаются и как их исправляют в production — Сергей Толмачев, разработчик Yandex Infrastructure, разберет S3 Inventory, основываясь на практическом опыте внедрения — Имран Турсунов, разработчик Персональных сервисов, сделает практический разбор observability Все, кто будет очно, после докладов смогут принять участие в круглых столах и квизе по Go. А чтобы посетить экскурсию по офису перед началом мероприятия, офлайн-участникам нужна будет предварительная регистрация. ▶️ Подробности и регистрация

NtWARden NtWARden — набор инструментов для анализа и исследования Windows Инструмент инспекции системы Windows на базе ImGui + DirectX 11, поддерживает работу как в пользовательском режиме, так и в режиме ядра. Позволяет перечислять внутренние структуры системы: процессы, сервисы, сетевые соединения, обратные вызовы ядра, SSDT, пулы ядра и т.д., а также включает встроенные функции анализа безопасности процессов (обнаружение шеллкода, выявление подмены модулей, детектирование перехватов системных вызовов и др.). 📁 Language: #Cpp 79.8% ⭐️ Stars: 302 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

MathCode Я хочу использовать ИИ для формальных доказательств математических теорем, но большинство инструментов этого не поддерживают, а собрать собственный воркфлоу с нуля — очень высокий порог входа. Случайно наткнулся на опенсорс-проект под названием MathCode. Он принимает описание математической задачи на естественном языке и автоматически конвертирует его в теоремы для Lean 4, после чего пытается завершить формальное доказательство. Проще говоря, это ассистент для доказательства теорем прямо в терминале. Вводишь фразу вроде «Докажи, что квадрат чётного числа — чётный», и он сам проходит весь пайплайн: от формализации до доказательства. Также есть интеграция с Lean LSP, которая позволяет автоматически подтягивать существующие леммы из библиотеки Mathlib для помощи в доказательствах. Если возникают ошибки компиляции, система автоматически их исправляет и делает ретраи, до десяти итераций. Поддерживается генерация графов знаний в Obsidian для визуализации зависимостей между теоремами и леммами. Есть параллельный запуск нескольких планировщиков, чтобы одновременно прогонять разные стратегии доказательства и находить оптимальное решение. Если интересна формальная верификация математики или вы используете Lean 4 и считаете ручной процесс слишком трудоёмким, этот инструмент стоит попробовать. 📁 Language: #Python 52.7% ⭐️ Stars: 402 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

graphify Использование AI для помощи в программировании — когда проект разрастается, это превращается в головную боль: зависимости между частями кода, нюансы архитектурных решений — простым пролистыванием файлов уже не разобраться. Можно попробовать open-source проект graphify — он автоматически превращает весь кодбейс в граф знаний, позволяя AI-ассистентам реально «понимать» структуру проекта. Достаточно ввести одну команду в популярных AI-инструментах для разработки, таких как Claude Code, Cursor, Gemini CLI — и он генерирует интерактивные графы знаний, архитектурные отчёты и файлы с возможностью запросов. Это не только про код — можно загружать PDF-документы, скриншоты, фото с доски, даже видео и аудио — система автоматически извлекает сущности и связи, объединяя всё в единый граф. Для кода используется локальный парсинг синтаксического дерева, без отправки данных в облако, поддерживается 20 языков программирования. При выполнении запросов экономия достигает более чем в 70 раз по сравнению с прямым чтением сырых файлов, а последующие запросы после одного прогона практически не требуют затрат. Если ваш проект растёт, файлов становится всё больше, и вы хотите, чтобы AI-ассистент перестал «гадать вслепую», это стоит попробовать. 📁 Language: #Python 100.0% ⭐️ Stars: 22.4k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

ATLAS Написание кода с использованием локальных больших моделей приводит к нестабильному качеству вывода, из-за чего требуется многократная отладка и доработка — это неудобно и в итоге менее эффективно, чем просто вызывать API напрямую. Open-source проект ATLAS предлагает интересный подход: вместо fine-tuning модели он оборачивает её в интеллектуальный пайплайн, позволяя локальным малым моделям генерировать код высокого качества. Он автоматически генерирует несколько кандидатных решений, валидирует их через sandboxing и механизмы самовосстановления, итеративно отбирая оптимальный вариант, при этом весь процесс полностью выполняется офлайн, а данные остаются на локальной машине. Даже на потребительской видеокарте с 16 ГБ VRAM он достигает производительности в задачах кодинга, близкой к передовым API-моделям. Также он предоставляет интерактивный инструмент командной строки: достаточно ввести команду в директории проекта, чтобы начать работу — сложная логика автоматически запускает полный пайплайн, а простые файлы генерируются за секунды. Если вы хотите запускать надёжного AI-ассистента для кодинга локально, без зависимости от облачных API и оплаты токенов, на этот проект стоит обратить внимание. 📁 Language: #Python 81.4% ⭐️ Stars: 1.8k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

На Stepik добавили курс «Git с нуля» Этот курс закрывает всю обязательную базу по Git для работы в IT. Подойдёт для:

- разработчиков - девопсов, админов и безопасников - аналитиков, data- и ML-специалистов - тестировщиков - всех, кто хочет уверенно работать с Git в команде

Внутри вся основа, которая реально нужна на практике: от основ системы контроля версий и архитектуры Git до работы с ветками, merge, конфликтами и GitHub. Всё сразу закрепляется на практике с помощью заданий с автопроверкой Материал подаётся простым языком, шаг за шагом, с акцентом на понимание того, как Git работает под капотом, а не просто на запоминание команд После прохождения вы получите сертификат, который можно добавить в резюме В ближайшие 48ч курс доступен со скидкой 25% по промокоду «GIT25»: открыть курс на Stepik

AgentHandover Используя AI-агентов для выполнения задач, я хочу выстроить общую структуру своего workflow и создать Skill, чтобы агент «обучался» нашим процессам. Я наткнулся на проект AgentHandover, который автоматически дистиллирует рабочие процессы в «skill manuals», которые AI-агенты могут напрямую исполнять, наблюдая за реальными действиями пользователя на Mac. Достаточно просто работать как обычно — инструмент в фоне выявляет повторяющиеся процессы и автоматически генерирует полноценную документацию навыков: шаги, стратегии, логику принятия решений и даже ваш стиль написания. Что ещё важнее — эти навыки не «застывают» после создания: агент пересматривает и оптимизирует Skill после каждого выполнения, делая его точнее с каждым использованием. Все данные обрабатываются локально, скриншоты удаляются после аннотации, пароли и ключи автоматически маскируются, также есть интеграция в один клик с популярными инструментами вроде Claude Code и Codex. Если у вас много повторяющихся задач в повседневной работе, которые вы хотите делегировать агенту, но не хотите каждый раз вручную описывать workflow — на этот инструмент стоит обратить внимание. 📁 Language: #Python 75.1% ⭐️ Stars: 521 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

agtop Это окно в то, что делает ваш AI-агент программирования — прямо в терминале, где вы его запускаете. Agtop — это терминальный дашборд в стиле top, который отслеживает все ваши сессии Claude Code и Codex на вашей машине: расходы, использование токенов, нагрузку контекста, загрузку CPU, вызовы инструментов и многое другое — всё в одном месте с обновлением в реальном времени. 📁 Language: #JavaScript 100% ⭐️ Stars: 45 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Айтишники не рассказывают где учатся бесплатно и эффективно Никому не говори об этом канале!!! В сфере онлайн образования появился новый гигант «TERMINAL» который разрушит индустрию платных курсов Бесплатный доступ:

🔄Практические курсы и задания 🔄Книги и статьи от профи 🔄Полезные инструменты и ресурсы 🔄IT-новости и инсайды

Обучение по всем направлениям: SQL, Python, Frontend, PHP, C++, Golang, GIT, Linux, Java, кибербезопасность и др. Если ценишь знания подпишись: @Terminal_tg

GSAP GSAP — это мощная библиотека JavaScript, предназначенная для создания высокопроизводительных анимаций на веб-сайтах и в веб-приложениях. Она позволяет анимировать любые свойства объектов JavaScript, включая CSS-свойства, элементы SVG, объекты canvas и многое другое. Ключевые функции GSAP включают в себя движок tweening для точного управления анимациями, возможность создания сложных последовательностей с помощью временных шкал (timelines), а также поддержку плагинов, таких как ScrollTrigger для анимаций, зависящих от прокрутки, и Draggable для реализации перетаскивания элементов. Библиотека оптимизирована для обеспечения плавных анимаций с высокой частотой кадров и совместима со всеми основными браузерами. 📁 Language: #JavaScript 98.7% ⭐️ Stars: 24.3k ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

Hermes HUD При использовании AI-агентов в работе самая раздражающая вещь — это отсутствие понимания, что происходит у них «внутри»: что они запомнили, на каком шаге находится задача — всё как чёрный ящик. Недавно наткнулся на проект Hermes HUD на GitHub. Он даёт агентам дашборд, который визуализирует их память, развитие и операционное состояние — всё наглядно. Сделан специально для Hermes-агентов: читает данные агента в реальном времени и отображает их в 9 вкладках по разным аспектам. Открываешь — и сразу видно реальное состояние агента. Также есть логирование ошибок: фиксируется каждая ошибка агента и то, чему он на ней «научился». Можно делать сравнение snapshot’ов роста — смотреть, что изменилось у агента со вчера на сегодня. Есть трекинг проектов, мониторинг запланированных задач и проверка runtime-состояния. В комплекте 4 киберпанк-темы — в терминале выглядит довольно эффектно. Поддерживаются macOS и Linux: достаточно склонировать репозиторий и настроить. Если используешь Hermes-агентов и хочешь в любой момент видеть их полную операционную картину — этот дашборд стоит поставить. 📁 Language: #Python 99.7% ⭐️ Stars: 309 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

doom-over-dns Это проект, позволяющий запускать классическую игру DOOM, загружая её данные исключительно через DNS TXT-записи, без записи файлов на диск. Ключевая особенность заключается в том, что весь игровой контент разбит на около 1 964 DNS TXT-записи, которые затем собираются и исполняются в памяти с помощью скрипта на PowerShell. Для реализации используется порт DOOM на C# под названием managed-doom, что позволяет загружать и запускать игру непосредственно из памяти, обходя традиционные методы хранения и загрузки файлов. 📁 Language: #Csharp 93.8% ⭐️ Stars: 522 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

reverse-SynthID Это инструмент для обратного инжиниринга технологии SynthID от Google DeepMind, предназначенной для встраивания невидимых водяных знаков в контент, сгенерированный искусственным интеллектом. Программа анализирует изображения, помеченные SynthID, и пытается извлечь или удалить встроенные водяные знаки, делая их недоступными для обнаружения. 📁 Language: #Python 100.0% ⭐️ Stars: 522 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

cheatreader Когда у меня появляется немного свободного времени на работе, хочется почитать книгу, но открывать полноэкранную читалку слишком заметно, а постоянное переключение туда-обратно сбивает поток. Пока я ломал голову над этим, я нашёл CheatReader — open-source десктопный инструмент для чтения, который позволяет «читать незаметно». Он может закрепляться в любом углу экрана и имеет прозрачный режим чистого текста — окно буквально сливается с фоном рабочего стола и не перекрывает рабочий контент. При этом его можно скрыть и вернуть в один клик, и прогресс чтения не теряется. Поддерживаются режимы чтения в одну строку и в несколько строк, переключение — двойным кликом или через горячую клавишу. Также есть импорт популярных форматов: txt, epub, pdf. Дополнительно можно настраивать шрифт, межстрочный интервал и ширину текста, есть переход по строке, странице или проценту, а также поиск по тексту. Если хочешь незаметно читать во время перерывов, не запуская полноэкранные приложения и не ломая рабочий ритм — этот инструмент стоит попробовать. 📁 Language: #Dart 82.3% ⭐️ Stars: 303 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer

agentic-metric При написании кода с использованием Claude Code и Codex у меня всегда не было понимания, сколько токенов я потратил и каковы расходы, а проверка ежедневного использования — это сплошная морока. Можно установить open-source инструмент под названием Agentic Metric — по сути, это как «монитор ресурсов» для агентов: все данные остаются локально, без сети и без какой-либо загрузки. Просто открываешь real-time дашборд прямо в терминале; он автоматически определяет запущенные агентные процессы, а использование токенов и оценка стоимости видны сразу. Также поддерживаются популярные инструменты, такие как Claude Code, Codex, VS Code Copilot, OpenCode, Qwen Code и другие, при этом можно смотреть исторические тренды за 30 дней и ежедневные сводки. В комплекте есть встроенный прайс-лист для распространённых моделей, и ты можешь добавлять или переопределять цены вручную. Также можно встроить сводку затрат в статус-бары tmux или vim, чтобы в любой момент видеть текущие расходы. Если ты используешь несколько AI-инструментов для кодинга и хочешь понять, куда уходят все твои токены, этот инструмент стоит установить. 📁 Language: #Python 100.0% ⭐️ Stars: 119 ➡️ Cсылка на GitHub 📱 @git_developer