GitHub Разработчика
前往频道在 Telegram
Здесь ты найдешь полезные репозитории с GitHub Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3FocDP
显示更多📈 Telegram 频道 GitHub Разработчика 的分析概览
频道 GitHub Разработчика (@git_developer) 是活跃参与者。目前社区聚集了 16 972 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 7 457,并在 俄罗斯 地区排名第 38 702 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 16 972 名订阅者。
根据 27 八月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -31,过去 24 小时变化为 5,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 12.52%。内容发布后 24 小时内通常能获得 6.46% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 2 125 次浏览,首日通常累积 1 097 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 5。
- 主题关注点: 内容集中在 github, cсылка, typescript, интерфейс, терминал 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“Здесь ты найдешь полезные репозитории с GitHub
Связь: @devmangx
РКН: https://clck.ru/3FocDP”
凭借高频更新(最新数据采集于 28 八月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
16 972
订阅者
+524 小时
-57 天
-3130 天
帖子存档
16 969
Search by Image
В сети часто бывает так: увидел картинку и хочешь понять, откуда она, или найти такой же товар. А вручную делать скриншот, потом заливать в поиск по картинке это долго, плюс легко накосячить.
Можно попробовать браузерное расширение Search by Image. Оно поддерживает больше 30 движков для поиска по картинкам, и позволяет делать обратный поиск прямо через правый клик по изображению.
Есть несколько режимов поиска: искать картинку на странице, загружать локальный файл, выделять область на странице, а ещё оно умеет работать с картинками на приватных сайтах.
В настройках можно самому выбрать нужные поисковики и расставить их по приоритету: Google, Bing, Yandex и любые другие, даже менее популярные, запускаются в один клик.
Работает в Chrome, Firefox, Edge, Safari и других популярных браузерах. Удобно, чтобы проверять подлинность изображений, отслеживать, где разошлась работа, или просто искать похожие товары.
📁 Language: #JavaScript 69.7%
⭐️ Stars: 3.1k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 969
Docspell
Домашние счета, квитанции и договоры всё копятся и копятся. Даже если всё отсканировать в электронный вид, найти нужный документ потом бывает мучением: приходится долго листать, а теги и заметки вручную проставлять лень.
На GitHub нашёл Docspell, опенсорсную систему управления документами, заточенную под личное и семейное использование. Она умеет автоматически распознавать содержимое документов и умно ставить теги.
В основе библиотека NLP от Стэнфорда: система через машинное обучение подхватывает закономерности из твоих текущих документов и начинает сама предлагать теги, вытаскивать даты, угадывать контрагента, плюс умеет OCR, чтобы распознавать текст.
Есть полнотекстовый поиск, интеграция с почтой (можно импортировать документы прямо из email), Android-приложение для загрузки файлов с телефона. Также поддерживаются кастомные поля, массовое редактирование, дашборды и другие полезные штуки.
Разворачивается одной командой через Docker, плюс есть пакет для Debian и модуль для NixOS. По сути, тремя командами можно поднять локально, и данные полностью остаются под твоим контролем.
📁 Language: #Elm 47.2%, #Scala 44.2%
⭐️ Stars: 2.1k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 969
На Stepik вышел курс «Linux с нуля»
Этот курс закрывает всю обязательную Linux-базу для работы в IT: от установки Linux и работы с файлами до сетей, прав, дисков, процессов, автоматизации на Bash и многого другого. Всё сразу закрепляется на практике (200+ 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.
Есть бесплатные демо-уроки для ознакомления. В ближайшие 24ч курс доступен со скидкой 25% по промокоду «
GITHUB»: открыть курс на Stepik16 969
Web-ScreenRec
Запрос на запись экрана это частая история, но большинство рекордеров надо ставить, а если пересел на другое устройство, снова всё ставить и настраивать, что бесит.
Случайно нашёл на GitHub опенсорсный Web ScreenRec: запись прямо в браузере, без установки софта.
Сделано на веб-технологиях: открыл страницу и сразу можно писать. Поддерживает одновременную запись экрана, микрофона и системного аудио.
После записи можно в один клик прогнать через FFmpeg и конвертнуть в MP4, чтобы дальше было удобно монтировать и шарить.
Проект можно деплоить через Docker, либо просто клонировать и открыть локально в браузере. Кроссплатформенно, и на другой комп переехал без повторной конфигурации.
📁 Language: #JavaScript 57.0%
⭐️ Stars: 42
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 969
+2
PaddleOCR-VL-1.5.
Только что Baidu мощно опенсорснули новое поколение модели для парсинга документов: PaddleOCR-VL-1.5.
Всего 0.9B параметров, и она заняла первое место в глобальном рейтинге OmniDocBench V1.5. По совокупной производительности обходит Gemini-3-Pro, DeepSeek-OCR-2 и GPT-5.2.
В повседневной работе и жизни фото контрактов или счетов, снятые на телефон, часто получаются с перекосом, изгибом или деформацией.
Если распознавать такое классическими OCR-инструментами, нередко бывает пропуск контента или вообще полный провал распознавания.
С PaddleOCR-VL-1.5 эти проблемы решаются.
Это первая в мире OCR-модель, которая поддерживает “позиционирование по нестандартным рамкам”. Она точно распознаёт трапециевидные, сложенные, изогнутые и другие нерегулярные формы документов.
Даже если документ смяли или он сильно исказился из-за угла съёмки, модель может восстановить структуру таблиц и текста “ячейка за ячейкой” с точностью, близкой к сканеру.
Плюс добавили распознавание печатей и автосклейку таблиц, которые идут на нескольких страницах. Ещё отдельно прокачали редкие иероглифы, древние тексты и 109 языков, чтобы заметно повысить стабильность в сложных рабочих сценариях.
За последние полгода OCR-гонка реально стала очень жёсткой: крупные компании активно выкатывают новые модели и пытаются занять нишу документ-парсинга.
А релиз Baidu PaddleOCR-VL-1.5 попал ровно в боль разработчиков: распознавание “нестандартных документов”, которые обычно хуже всего даются.
То есть OCR перестаёт быть штукой только для идеальных сканов и начинает нормально работать в сложных бизнес-сценариях.
Сейчас веса модели полностью открыты. Разработчики могут скачать или протестировать онлайн на Hugging Face.
Онлайн демо, Скачать модель
📁 Language: #Python 76.3%
⭐️ Stars: 61.9k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 969
ai-data-science-team
Когда делаешь проекты по Data Science, львиная доля времени обычно уходит на чистку данных и однотипный код для графиков, а на реальный тюнинг моделей сил остается совсем мало.
Случайно наткнулся на GitHub на проект ai-data-science-team, который по сути собирает тебе универсальную виртуальную команду дата-сайентистов.
Он дает визуальный workflow-инструмент: через интерфейс и в связке с AI можно прогнать весь пайплайн от загрузки данных, очистки и EDA до моделинга.
Внутри несколько специализированных агентов, которые делят работу и берут на себя рутину: автоматом разбираются с пропусками, генерят код для feature engineering, а также могут напрямую дергать H2O и MLflow для обучения и оценки моделей.
Можно подключить OpenAI или локальные модели через Ollama, так что с приватностью данных проще, и все это сделано на Streamlit, в Python ставится и запускается довольно быстро.
Проект сейчас активно пилится и обновляется, так что подойдет тем, кто хочет отдать муторную предобработку AI и больше фокусироваться на бизнес-логике.
📁 Language: #Python 100.0%
⭐️ Stars: 4.6k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 969
plexe
Чтобы натренировать ML-модель, обычно надо шарить в алгоритмах, писать код и бесконечно тюнить гиперпараметры. Для большинства это входной барьер, который сразу отбивает желание.
На GitHub есть Plexe, опенсорсный проект, который сильно снижает порог: ты описываешь задачу обычным языком, а он автоматически собирает машинное обучение под это.
Достаточно по-человечески объяснить, что именно хочешь предсказать, какие данные на входе и что должно быть на выходе. Дальше система через связку нескольких агентов сама проходит весь пайплайн: анализ данных, план решения, генерация кода, тесты и оценка качества.
Поддерживает разных провайдеров LLM: OpenAI, Anthropic, Ollama и другие. Плюс умеет автоматически выводить структуру данных или даже генерировать синтетический датасет.
Еще внутри есть распределенное обучение на Ray: можно параллельно прогонять несколько вариантов моделей и сильно ускоряться.
Если тебе нужно быстро проверить ML-идею или дать возможность строить модели не технарям, штука выглядит реально полезной.
📁 Language: #Python 92.0%
⭐️ Stars: 2.3k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 969
Curses
Стримишь или записываешь видео и хочешь реальные субтитры в реальном времени, чтобы зрителям было проще, но у большинства тулов стили однотипные и почти не настраиваются.
Недавно нашел на GitHub опенсорсный инструмент Curses. Он заточен под субтитры speech-to-text для OBS, VRChat, Twitch и Discord, и при этом дает очень много кастомизации.
Поддерживает разные движки распознавания: Microsoft Azure, Speechly, Deepgram и встроенный браузерный WebSpeechAPI. Плюс умеет в обратную сторону, текст-в-речь, чтобы выводить озвучку.
Оформление субтитров можно докрутить по-взрослому: цвета, шрифты, тени, фоновые текстуры, анимация печати, звуки, частицы, и даже CSS. Можно тянуть тысячи бесплатных шрифтов прямо из Google Fonts.
Еще умеет брать источник из Twitch-чата: отображает эмодзи 7TV/FFZ/BTTV, а результаты распознавания можно отправлять обратно в Twitch-чат или в канал Discord.
Есть система сцен: сохраняешь несколько пресетов дизайна и при переключении сцен в OBS стили субтитров переключаются автоматически. Через плагин obs-websocket можно настроить OBS “в один клик”.
📁 Language: #TypeScript 85.9%
⭐️ Stars: 652
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 969
+1
PDF3MD
Когда работаешь с PDF и хочешь перегнать его в Markdown для нормального редактирования или выгрузить в Word, часто упираешься в то, что инструменты либо слишком примитивные, либо замороченные.
Случайно наткнулся на PDF3MD, опенсорсный тул, который специально конвертит PDF в Markdown и Word. Интерфейс простой, все делается интуитивно.
Сделан на React (фронт) и Flask (бэк). Просто перетаскиваешь PDF в окно, видишь прогресс конвертации в реальном времени, а после завершения можешь сразу скопировать Markdown или скачать Word-документ.
Поддерживает пакетную загрузку нескольких PDF одновременно: показывает для каждого файла исходное имя, размер, количество страниц и таймстамп конвертации.
Есть быстрый деплой через Docker: одной командой запускаешь локально, либо можно повесить за reverse proxy и развернуть на сервере.
📁 Language: #JavaScript 42.6%
⭐️ Stars: 241
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 969
👩💻 Всем программистам посвящается!
Вот 14 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:
Выбирай своё направление:
👩💻 Python — t.me/python_ready
🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready
🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready
🤖 AI & ML — t.me/neuro_ready
👩💻 Frontend — t.me/frontend_ready
👩💻 IT Новости — t.me/it_ready
👩💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready
👩💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
👩💻 Linux — t.me/linux_ready
👩💻 Java — t.me/java_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
📱 JavaScript — t.me/javascript_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
🖥 Design — t.me/design_ready
📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!
16 969
DocStrange
Когда делаешь RAG или “скармливаешь” ИИ свои материалы, самая больная тема это таблицы внутри PDF и картинок. Текст из них вытаскивается криво: формат плывет, особенно на сложных макетах, и в таком виде это почти невозможно нормально использовать.
На GitHub как раз нашелся опенсорсный проект DocStrange, который целится ровно в эту проблему: превращать документы в данные без боли.
Он умеет довольно точно конвертировать разные форматы в то, что любят большие модели: Markdown или структурированный JSON.
Поддерживаются PDF, изображения, офисные документы и даже ссылки на веб-страницы. В основе OCR плюс анализ верстки, то есть он не просто распознает текст, а пытается понять структуру документа.
Фишка в том, что он может восстанавливать сложные таблицы, а еще по заданным полям или Schema сразу вытаскивать структурированный JSON.
Есть готовый локальный веб-интерфейс: закинул файл drag-and-drop и получил результат. Плюс поддерживается локальное ускорение на GPU, все крутится у тебя на машине, данные никуда не уезжают, с приватностью спокойнее.
Лучше всего зайдет тем, кто собирает RAG-базу знаний или кому нужно пачками разбирать сканы, счета, инвойсы и другой неструктурированный хлам.
📁 Language: #Python 85.4%
⭐️ Stars: 1.3k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
16 969
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
16 969
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
16 969
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
16 969
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_developer16 969
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
16 969
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 Stepik16 969
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
16 969
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
16 969
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
